Sensoren geben unregelmäßig Geräuschpegel aus; Sie müssen den Durchschnitt eines Sensors berechnen, wenn kontinuierliche Daten für mehr als 30 Minuten vorliegen, aber das Fenster nach 15 Minuten Inaktivität beenden. Welche Art von Windowing verwenden Sie?

Session Windows sind ideal für die Verarbeitung von Datenströmen mit unregelmäßigen Ereignissen, da sie Aktivitätsperioden gruppieren und Inaktivitätsperioden (Lücken) berücksichtigen. Eine Lückenlänge von 15 Minuten bedeutet, dass das Fenster geschlossen wird, wenn 15 Minuten lang keine neuen Daten vom Sensor empfangen wurden, was der Anforderung entspricht, das Fenster nach 15 Minuten Inaktivität zu beenden. Die Bedingung, den Durchschnitt nur zu berechnen, wenn kontinuierliche Daten für mehr als 30 Minuten vorliegen, wird durch die nachfolgende Logik nach dem Windowing implementiert, die die Dauer des Session Windows überprüft. Eine Lückenlänge von 30 Minuten würde das Fenster zu lange offen halten. Hopping und Tumbling Windows sind zeitbasierte Fenster, die für kontinuierliche, regelmäßige Datenströme besser geeignet sind und nicht auf Inaktivität reagieren.