AerialDB：面向无人机编队的联邦点对点时空边缘数据存储
分布式、并行与集群计算
2025-08-12 v1 数据库
摘要
近年来，Internet of Drones 范式的研究呈现空前增长，这一新型计算范式由一编连接的无人机编队组成，用于监测和分析高度移动和变化的环境（如灾难区域）。鉴于此类场景下收集的数据（即视频和图像）常远大于机载计算机的处理能力，无人机需要实时将数据卸载至边缘和云端进行进一步处理。为此，我们设计了 AerialDB——一个轻量级的去中心化数据存储和查询系统，可在由以下组件组成的多无人机系统上存储和处理时序数据：A)装配有机载计算机的数百架无人机编队，B)通过细胞链路连接的地面边缘服务器。利用轻量级内容基准副本放置和分片索引技术，AerialDB 针对处理灾难管理应用中典型的各种可能的空间-时间查询组合进行了优化。使用可容器化部署（最高达 400 架无人机和 80 台边缘服务器），我们展示了 AerialDB 能够高效扩展，同时在不同真实工作负载下提供近实时性能。此外，AerialDB 包含一个去中心化且区域感知的分布式执行引擎，可在边缘故障时提供低延迟的性能优雅降级，处理大规模时空数据。AerialDB 在插入性能和查询性能方面分别较当前最方法提升了 100 倍。相对于云基准，插入和查询工作负载分别提升了 10 倍和 100 倍。
引用
@article{arxiv.2508.07124,
title = {AerialDB: A Federated Peer-to-Peer Spatio-temporal Edge Datastore for Drone Fleets},
author = {Shashwat Jaiswal and Suman Raj and Subhajit Sidhanta and Yogesh Simmhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.07124},
year = {2025}
}