Метки, объединенные в одном корпусе с сенсорами, способны контролировать различные условия внешней среды, записывать их показатели и даже опреде­ленным образом реагировать. Известные под названием сенсорных, они дали жизнь совершенно новому типу приложений RFID. Основные достижения в этой сфере связаны с интеграцией технологий радиометок и сенсоров в при­борах с очень малым форм-фактором. Одной из комбинаций такого рода яв­ляется «умная пыль» (Smart Dust), в которой функции сверхминиатюрных — микроэлектромеханических (MicroElectroMechanical Sensors — MEMS) — сен­соров внешней среды сочетаются с возможностями активных радиометок. Предполагаемый размер каждого такого устройства — один кубический мил­лиметр. Потенциал применения описанной технологии лежит в широком диапазоне от мониторинга поля боевых действий при проведении военных операций до наблюдения за движениями лиц-инвалидов и помощи в управ­лении креслом-коляской.

Архитектура новой сети

В процессе работы RFID-систем появляется огромное количество новых дан­ных, которые нужно синхронизировать, отфильтровывать, анализировать, которыми нужно управлять и на которые нужно реагировать, зачастую в реальном времени или близком к нему режиме. Каждая метка — это по сути отдельное вычислительное устройство, пусть и очень простое, но веду­щее себя как узел сети, состоящей из миллиардов или даже триллионов таких устройств. Эта новая сеть разительно отличается от самой сложной из когда - либо известных сетей, Интернета, и во многом гораздо сложнее, чем всемир­ная паутина. Прежде всего, этот факт следует из количества узлов, способных присутствовать в расширенной модели всемирной сети RFID, которая на не­сколько порядков превысит по этому показателю Интернет. Сказанное поп­росту означает, что привычные вычислительные архитектуры и инфраструк­туры будут не в состоянии справиться с куда большими объемами данных, которые, как следует ожидать, появятся в сети радиометок. Здесь мы обсудим два находящихся в стадии разработки и отличных друг от друга подхода к решению проблемы как программных, так и аппаратных требований этой новой сети.

Откуда берутся данные в RFID-сети?

Рассмотрим сценарий, при котором крупная розничная сеть маркирует все продукты в каждом из своих магазинов с точностью до единицы товара. Число снабженных метками товарных единиц в этом сценарии легко может достичь отметки в 10 млрд и более. Стало быть, объем дан­ных, представляющих 10 млрд единиц маркировки, составит 120 гига­байт (10 млрд — 12 байт данных на метку). Если на каком-либо участке цепи поставок эти данные считывать с пятиминутной периодичностью, то ежедневно это будет давать порядка 15 терабайт трассировочных дан­ных (120 гигабайт— 12 раз в час— 10 часов в день). Это 15 терабайт дополнительных данных, генерируемых одной розничной сетью в сутки. По нашей формуле 10 ведущих розничных продавцов, маркирующих и трассирующих каждую единицу товара, являются источником 150 тера­байт данных, что превышает объем данных в 17 миллионах книг Биб­лиотеки Конгресса США, примерно равный 136 терабайтам. Очевидно, что подавляющее большинство этих данных RFID повторяется и, веро­ятно, будет проигнорировано. Однако все данные требуют обработки, изучения и реакции, даже если она и означает простое отбрасывание большей их части.

Маркировка индивидуальных единиц товара (сценарий, к которому мы вернемся позднее) послужит для демонстрации возникающей, в конечном итоге, лавины данных RFID. Впрочем, аналогичную формулу для расчета объема данных можно использовать и в более близком для нас сейчас сце­нарии маркировки на уровне контейнера и паллеты. Хотя количество дан­ных в этом случае на порядок уступает описанному, оно по-прежнему на несколько порядков превосходит объем в сценарии до внедрения RFID.