赵培植
【摘要】 物联网技术是连接大量智能传感设备的巨大互联网。近年来,物联网已被越来越多的行业广泛使用。随着主要用途和业务规模的扩大,物联网技术中传感设备应用的总数也在不断增加,传感设备不断收集数据并将其发送到大数据中心,从而形成了物联网大数据。物联网数据信息有两种主要类别。一种是标准传感器收集的非结构化数据,另一种是非标准传感器(例如监控摄像机)收集的非结构化数据(例如照片和视频),大量的物联网大数据是分布式存储系统的巨大挑战。为了更好地解决上述问题,本文明确提出了一种混合技术的物联网数据存储策略,并提出了在异构互联网大数据环境中具有类似要求的数据存储问题的处理概念。
【关键词】 物联网大数据 存储于管理 技术研究
引言:
物联网技术的典型特征是以数据信息为管理中心,从而促进了物联网技术管理系统框架的应用,使其完全不同于其他计算机网络存储,例如紧密围绕基于互联网中心的物联网会围绕以设备管理中心为的传感器网络。与前两者相比,关注数据存储和管理的核心概念是物联网技术数据服务系统设计规则。数据存储管理中心是基于最低级别的数据库系统构建的,将硬件和软件这两个技术方面紧密结合,构建了一个以数据信息为管理中心的高可靠性和高安全系数的应用系统,向公司客户展示高效的数据存储和管理信息系统。该系统必须充分考虑未来存储数亿信息的特性及其高效的文本检索功能。在对映体数据存储方法的科学研究的基础上,找到适合特殊要求的通用数据存储方案,为互联网异构大数据的存储于管理提供积极地借鉴意义。
一、物联网层次与信息服务系统
物联网技术分为四个级别。数据服务系统是关键。它位于数据信息层。它将传感器收集的大量信息传输到基于互联网统一api接口以进行远程控制,并为本地应用程序,外部应用程序和外部数据服务提供服务。该系统基于多级数据服务的呈现,实现了承上启下的作用,这是完成物联网技术连接和通信的关键前提。根据数据服务系统平臺的使用,可以完成互联网对象的数据收集,跟踪和定位。其智能的系统管理使得物联网技术得到了广泛的应用。
1.1感知层
认知层位于物联网技术的最底层。它将由硬件配置收集的数据信息发送到传输层。它是所有数据服务系统的数据源。该层的关键是由RFID互联网和由各种信息内容的磁感应组件和传感器网络组成。
1.2网络层
为了更好地能够更好地进行认知能力层数据和信息的远距离传输,并更好地确保所收集的数据信息能够立即安全地传输给接收者,有必要依靠大数据技术与各种此类通信网络的技术集成。随着我国5G技术水平的提升和应用,物联网对于长距离数据传输的速度越来越快,并且变得越来越可靠。
1.3数据层
数据信息层主要负责处理网络层的数据信息,该网络层属于物联网网络服务系统的子模块。该系统的目标是实现物联网的许多对映体数据存储和管理方法。此外,它适合在不同的适用性和里程碑时间查询和处理业务规模数据信息,并向外界开放以显示针对不同类型的IoT应用程序流程的统一开放API。
1.4应用层
网络层位于物联网的技术层,负责将数据显示到外部。网络层包括两个主要组件:应用程序平台子层和业务系统子层。其中,应用程序平台子层负责跨系统之间的资源共享和通信。业务系统子层包括应用程序领域,例如信息安全,远程医疗系统,智能城市以及智能农业等行业应用。
二、数据存储技术
数据存储和管理是物联网技术数据服务系统的关键。在此阶段,物联网技术的大量信息存储和管理有许多解决方案。以下主要基于系统文件,数据库查询及其混合数据存储技术的三个技术方面来进行有关物联网技术中海量信息存储的相关研究。
2.1基于文件的数据存储技术
在初期,数据信息的存储主要基于文本的XML方法,而数据信息的存储方法则以文本文档的形式存储在系统文件中。使用预定义的文本数据库索引技术可以大大提高查看效率。但是,缺少文本存储是因为很难维护数据库索引。由于XML文本文档中数据信息的更改,可能会重建文本文档数据库索引。因为这种方法通常是基于数据信息在文档中的物理位置来进行数据库索引的精确定位,所以一旦数据信息被更改,它将导致其他数据信息的相对变化。
2.2基于关系型数据库的存储技术
考虑到基于文本文档数据信息的分布式系统可以解决非结构化数据,对于非结构化数据,物联网数据信息的关系数据库的存储具有其独特的优势。根据数据库数字模型,数据库查询实体模型分为两种:关系数据库和非关系数据库。其中,RDBMS是关系数据库(MySQL,SQLServer,Oracle)的典型含义。
2.3基于混合技术的数据存储技术
为了更好地在智能能源中存储大量异构数据信息,设计基于混合技术数据存储策略,其中使用系统文件存储智能能源文件,而文件时间信息内容和路径信息内容则用非结构化的数据存储在关系数据库中。混合技术在根据系统文件和数据库查询的使用来存储数据和信息方面具有不同的优势,因为它涉及两种数据的不同类型的分布式存储,尽管它在浏览数据和信息时比在数据库中具有更多的优势,但系统的特性也受到了较大的影响。
三、面向物联网的数据存储与管理技术应用
3.1分布式文件系统
在履行其职责的整个过程中,必须使用分布式系统来改善计算机网络的应用。确保对多台计算机执行分布式体系结构文档设置,以便可以将文本文档存储在相关的电子计算机节点中。许多电子计算机连接点已连接并转换为电子计算机集群。在特殊设计方案的工作中,通常使用“虚拟服务器/ Web服务器”方法。在这里的所有全过程中,都考虑了系统的可靠性,延展性,性能优化问题,以改善技术的应用。从物联网技术中大数据发展的当前阶段可以看出,分布式系统使用HaD HDFS作为特殊内容。 HDFS可以存储数据数据,确保数据信息的可靠性和安全性,并提高数据信息的传输速度。此外,HDFS本身具有不同的优势,例如流数据的读写功能,大数据及其混合开发兼容模式特性。有优点也有缺点。例如,低延迟数据信息浏览不适用于HDFS,小文件的总数很小,并且其中的文件无法立即更改。这种情况的发生将对后续工作造成极大的伤害。
3.2分布式数据库
分布式架构数据库的查询关键字是HBase,数据库本身具有很高的可靠性和可伸缩性。它可以用于存储非结构化数据和半非结构化数据信息内容,并且可以用于多种类型。适用于多种类型的页面访问和显示。从技术专业人员的角度考虑,在选择数据库和访问方法时,应考虑特定的应用程序要求,以促进有效和适当地使用访问方法的优点。与传统的关系数据库相比,HBase数据库的结构更简单。在数据存储链路中,将数据信息转换为字符串数组,可以将信息网络的安全系数提高到更高的水平。从客户的角度来看,如果要快速可靠地进行数据存储,则必须合理地更改基本数据类型,以确保可以将非结构化数据和非结构化数据转换为成对的字符串数组。能够容易地指示所存储的数据信息是方便的。值得一提的是,HBase在互联网技术大数据存储和管理方法的技术研究和应用中还具有许多丰富多彩的功能,例如数据信息维护,数据信息sql索引,数据信息可伸缩性等。分布式的优点必须灵活使用数据库管理,以确保数据存儲的预期结果。
3.3云数据库
在云技术中,阿里云数据库起着非常重要的作用。它可以执行数据库部署和虚拟技术,促进数据库数据存储功能的改进,避免重复部署问题,并减少资源消耗。它可以显示升级系统配置的出色应用点。阿里云数据库可以演示各种数据库的功能,方便数据和信息的存储和管理,并集成相关的数据库服务进行分析。客户可以通过远程操作使用各种阿里云数据库,获得相同的实际效果。对于客户而言,阿里云数据库就像一个简单的电子信息技术。使用它时,不需要掌握数据库的基本概念以及物理层表面上的每个关键链接,而只需根据自己的需要选择相对角色。值得一提的是,客户还可以将数据信息和信息内容存储在阿里云数据库中,这种数据存储可以在百度云平台,360云盘等许多服务平台上进行。有益于高效高效的数据存储还可以在很大的程度上保证数据信息的真实性,有效性和准确性。此外,在所有数据存储和管理方法的全过程中,借助阿里云数据库的信息检索功能,客户可以快速,轻松地找到所需的数据信息和信息内容,从而节省了时间和精力。云数据库技术具备易用性和高性能的特征,能够被广泛地应用在市场各个行业和领域,为社会发展和人们的生产生活提供便利。通过这样的方式,工作的质量和效率也会得到提升。
3.4 No SQL数据库
关于物联网的大数据存储和管理方法,SQL数据库尤为重要。在该数据库中,传统的关系模型被非关系模型取代。常见的非关系模型包括键值数字模型,文本文件数字模型和列族数字模型。在特殊的应用软件中,NoSQL数据库的表结构是不固定的,因此数据信息的连续操作过程很少,并且不容易遵守事务管理的原子性和一致性特征。与传统数据库相比,没有SQL数据库具有更强的协调性和可伸缩性。它可以集成数据库管理和云计算技术,以显示事件后数据存储和数据分析的出色应用点,以确保数据信息分析的预期结果,并确保可以有效地使用数据信息和信息内容。在对当前发展进行分析的基础上,NoSQL数据库管理在特殊应用中存在很多不足,如原创性不足,应用范围狭窄,影响较大等。在这种情况下,技术专业人员必须联系实际的数据存储和管理法规,以合理选择No SQL数据库。
以键值数据库查询为例,包括Big Table,Dynamo等,列族数据库查询包括Hadoop DB,Green PLum等,不同数据库有着各自的特点和优势,通过合理的选择和应用,能够将数据库的价值最大限度地发挥出来。
四、面向物联网的数据存储策略应用
4.1数据储存分析
物联网的技术数据信息来自自然界的各种异构信息传感设备。物联网技术数据信息的关键特征具有以下四个方面:
1.海量性:以物联网技术的监控摄像机为例,连接到网络的监控摄像机收集数据,信息间隔大约为3分钟,传感器收集的数据发送到云端。在一天的工作中创建1000条数据信息记录非常容易。假设我国有2亿个监视摄像机连接到网络,则在日常工作中会产生2000亿条数据和信息记录。
2.实时性:实用性是物联网技术数据信息的关键特征之一,这意味着信息内容传感器机器设备期望快速开发收集到的认知数据信息并将其存储在智能管理系统中,然后会直接获得相应的分析结果,并立即反馈给移动客户端。
3.时序性和结构化性:数据信息为时钟频率,必须包含时间格式。物联网技术的信息内容传感设备会根据人为因素预先设置数据收集频率的周期时间,在被外部事件触发后将连续生成最新数据,并且传感器将在每个时间点进行匹配并创建新的数据,必须立即记录数据信息。此外,微博和微信中还存储了许多非结构化数据,可以是文本,视频,照片和图像等。
4.有限周期性:智能管理系统的数据信息具有基于时间的存储对策。例如,某些数据信息仅需要存储一个月,一年甚至更长的时间,以更好地提高硬盘存储空间的应用效率。为了使利润最大化,系统最好具有自动删除历史数据信息的功能。
4.2数据分类
由于物联网技术智能终端传感器的不同特性,促使数据信息收集和提交的文件格式并不完全一致。在大多数情况下,它可以分为两类。一个是由统一数据库系统指示的非结构化数据,通常存储在关系数据库中。另一个是统一数据库系统无法指示的非结构化数据。存储在系统文件或不相关的数据库查询中,此类数据信息可以是照片,文本和视频。
为了存储非结构化数据,可以在此阶段完成一些NoSQL数据库查询。存储的思想是先根据二进制文件格式获取数据,然后再将其存储在NoSQL中之前根据BASE64编号或其他编码方法对其进行转换。读取数据时,先反汇编BASE64编号的编解码器或其他编解码方法,然后将编解码器之后的准备处理结果转换为编译器之前的原始格式文件,并开始输出。使用NoSQL内存数据库(例如Redis,Memcached等),这种类型的几种编码和解码所造成的特征损失的影响较小。众所周知,对于NoSQL来说,数据存储仍然必须在硬盘上进行,并且似乎更适合使用系统文件进行存储。尽管在此阶段存在使用NoSQL处理非结构化数据存储的情况,但是出于对数据信息扩展和数据备份传输的考虑,本文并未选择此类计划来进行非结构化数据存储。
此外,就存储性能参数而言,非结构化和结构化数据也彼此不同。关于结构化数据的存储,数据信息记录所占的容量并不大,在特殊情况下只能达到KB级,使用RDBMS存储这种类型的数据信息更为合适。对于非结构化数据的存储,单个文档的体积很小。在大多数情况下,读写能力块大小设置为64KB或1MB,并且可以在单个文档中继续读取和写入,在这种情况下其读取和写入速率表现更快。
4.3物联网数据存储模型的整体设计
在制定了物联网技术的数据存储技术之后,考虑了系统的可靠安全性能,高效的读取能力,事务处理,数据传输,独立的小文档分析,缓存预防措施及其负载均衡七个关键要素。存储数字模型从上到下分為三层:存储层,服务项目层和网络技术应用层。数据存储数字模型的整体结构如图1所示。存储层是所有数据存储整体框架的底层。该层的关键作用是持久存储数据信息的实际操作。该层由三大部分组成,即Mycat构建的分布式系统数据库查询,文档分布式存储FastDFS及其缓存文件控制模块Redis。其中,FastDFS分布式存储用于在物联网中存储照片和文本文档等非结构化数据; MySQL相关的数据库查询用于在物联网技术中存储基于值的数据信息; Redis数据库查询功能用作CDN,以加速最低级别数据信息的存储。
服务项目层是物联网技术的数据存储实体模型的内部层。它的功能包括解决网络层的业务流程以及在存储层浏览和显示数据信息的服务项目。该层的关键包括一个单独的小文件合并和数据库索引控制模块及其事务管理控制模块。
事务管理模块的工作职责是改善MySQL数据库查询在事务的原子性,一致性,保护性和连续性方面的应用。小文件合并和数据库索引控制模块用于解决物联网系统中大文件的FastDFS问题,制定适合大量单个小文件携带的数据存储设计模型打包策略,并创建小文件(照片,文本)打包的数据库索引计划,照片和文本文件的数据库索引信息内容随后存储在MySQL数据库查询中,并且数据库索引用于控制数据库的应用程序。
网络层位于数据存储实体模型的最高级别。关键功能是解决物联网系统中的各种业务流程。它还向外部展示了统一访问记录服务系统的api接口。统一浏览api界面的好处取决于为业务流程解析控制模块提供的帮助,而优势则取决于在业务流程的中后期改变时需要更改先前定义的统一浏览api接口,这需要可以减少开发人员更改最低级别的编码量的工作量。业务流程解析控制模块的功能是根据统一数据信息浏览套接字推送的信息内容,识别业务类型。
五、结束语
随着物联网产业链的快速发展,由它引起的数据量也在不断增加。如何解决在异构网络中存储和管理大数据的问题已成为当务之急。关于对映体数据信息的典型特征,考虑到适用性,可伸缩性,分布式系统和可靠性等方面,并明确指出使用物联网作为混合存储策略。创建了物联网数据存储的整体概念模型,确立了技术优势和技术特征。只有这样,我们才能灵活利用技术优势,满足数据信息的要求,提高数据信息的利用率,为我国技术发展的强劲发展奠定基础。
参考文献
[1]邓蕾.大数据时代对企业财务管理工作带来的影响[J].商场现代化,2018(12):107-108.
[2]段为.大数据技术在物联网服务平台中的应用[J].电信工程技术与标准化,2016(2):8-13.
[3] 刘弘胤.视频大数据与物联网融合发展的探索[J].中国安防,2020(08):50-53.
[4] 林凡,张秋镇,杨峰.物联网异构系统综合管理平台的设计开发[J].物联网技术,2020,10(07):72-75.
[5] 宋阳,张嵛,张志勇,张志刚.物联网+大数据环境下个人信息安全防范与保护措施研究[J].情报科学,2020,38(07):93-99.
[6] 张志得.面向物联网的数据存储策略研究[D].安徽大学,2020.
[7] 杨龙频.物联网大数据有效信息的加密存储系统设计[J].自动化与仪器仪表,2019(12):53-56,60.
[8]刘帅,陈戈,刘颖洁,田丰林.海洋大数据应用技术分析与趋势研究[J].中国海洋大学学报(自然科学版), 2020, 50(01):154-164.