
摘要:物联网时代正以其不可抵挡之势从众多产业之中脱颖而出,成为现如今人们重点关注的朝阳产业。而正是因为物联网产业的迅猛发展,其本身产生的信息体量也越来越大,所以要想更好地满足市场经济的发展需求,就必须要对大数据技术展开深入的研究与探索,将其更好地应用到物联网产业之中。鉴于此,该文即结合笔者个人在大数据与物联网技术上的研究经验以及相关参考文献,从多个角度入手,对大数据技术与物联网技术展开粗浅的探讨。
物联网产业是物联网的衍生产物,所以在物联网的应用过程中势必会产生大量的信息,而要想从庞大的数据信息中筛选出重要的、有价值的内容,就需要依靠大数据技术的支持,进而更好地体现出数据信息的价值。由此可见,大数据技术在物联网相关工作中有着不可替代的重要作用。鉴于此,以下笔者从多个方面入手,就大数据技术在物联网中的应用展开粗浅的探讨与分析,以期为进一步推动物联网的发展与应用奠定良好的基础。
1、大数据及其应用于物联网中的优势
当前所谓的大数据技术,主要是指能够快速地、高效地从信息数据之中获取并且挖掘出最具价值数据信息的一种技术手段。因此,应用大数据信息技术恰恰能够对庞大且复杂的数据信息实施有效的处理,从而获得最具价值的数据信息,以供决策者、管理者使用。所以,大数据技术对人们的工作、生活乃至整个时代的发展都产生了极为深远的影响。至于大数据分析则是借助云计算技术、大数据技术,对互联网以及物联网每天产生的海量数据信息加以筛选、分析、汇总的一个过程[1]。
物联网产业发展的关键在就于大数据分析手段的应用。为此,该文对大数据技术在物联网中的使用优势展开详细的分析[2]。
第一,大数据能够帮助物联网部门扩大自身对数据的收集范围与收集空间,构建出一个有效的网络交流空间。比如:在传统的农业生产过程中,要想做好农业信息的收集,就必须要依靠相关工作人员手工完成作业,且所获得的数据信息也十分有限,难以在农业生产之中形成有效的物联。而利用大数据分析技术,恰恰可以将农业生产信息整合到物联网之中,创建出全新的互联网对象,更有利于农业生产[3]。
第二,大数据能够推动物联网向着智能化方向不断发展。这是因为在在当今的物联网中,物体与物体之间的连接主要是利用红外检测技术,而红外检测技术恰恰就是用来采集物联网数据的重要工具。所以,使用大数据技术于物联网中,能够顺利得到以往难以接触的信息数据。比如:在城市交通中传统的物联网只能推测出车辆达到时间的长短,而依托于大数据分析技术,则能够科学地判断出车辆的达到时间以及是否存在过载情况,进而进一步减轻城市的交通压力,从而使交通朝着更加智能化的方向发展[4]。
2、大数据技术在物联网中的应用途径
2.1 大数据技术在物联网感知层中的应用
感知层内包括各种可以联网的相关设备。例如:在智能化家居系统之中,物联网的实体层主要包括温度、湿度传感器、烟雾检测器以及相关消防安全设备等。这些设备在实际工作过程中主要是借助实体感知,识别、采集数据信息。也就是说需要通过一系列的实际操作,来获取室内的真实数据信息。而将大数据技术在物联网中的应用,只需要分析使用者的起居、生活习惯,就可以根据使用者的习惯制定出科学合理的工作方式,实现智能化控制。因此,将大数据技术应用到物联网感知层,能够有效实现物体的智能化感知[5]。
2.2 大数据技术在物联网网络层中的应用
网络层内包括各种可以采集、传输、接收数据信息的设备,其工作内容主要是获取设备内部的数据信息,之后在利用无线网络将数据信息上传至系统中,最终通过云计算平台,对由感知层得到的数据实施处理与反馈。也就是说网络层最为主要的功能,就是负责传输各个设备所获取的数据信息。由此可见,大数据技术在网络层的应用,主要是负责数据信息的分析,以保证云计算本身的科学性与合理性,从而下达更具针对性的指令。需要注意的是,为了确保云计算的顺利运行,必须要确保所获得数据信息本身的真实性与海量性。例如:在智能家居中调节室内温度,可借助室内传感器收集数据信息,并将所收集到的数据信息上传至云计算平台之中,得出室内实际温度与人类最适合体感温度之间的差值,或者借助使用者调节空调的实际温度值,获得人类最适宜的体感温度要求,从而向室内空调下达指令,使室内温度满足使用者的实际需求[6]。
2.3 大数据技术在物联网应用层中的应用
要想将大数据技术更好地应用于物联网中,服务于人们的工作、生活,就必须要借助于大数据分析技术,对人们的工作、生活习惯展开分析,使物联网产业向着智能化方向不断发展。而大数据技术在物联网应用层中的应用,恰恰是实现物联网智能化发展的重要过程,是对物联网技术的重要检验。例如:将大数据技术融入交通监控安防设备之中,相关交通工作人员便可以通过识别车辆使用者的面部,上传其个人车辆信息,与后台的数据库中的相关信息加以比对,从而及时排查出可疑人员与可疑车辆。与此同时,利用大数据技术搭建而成的执法规范化规则库,可以实现对管理区间不同规则的管理,从而为追踪与分析异常线索提供必要的支持,进一步提高社会的管理效率[7]。
3、大数据技术在物联网应用的技术手段
3.1 数据的采集
对于大数据技术而言,数据采集虽然是其最为基础的一项工作,但是在物联网产业中的应用价值颇高。这是因为数据信息往往对智能决策的执行效果有着决定性作用。所以,物联网必须要做好大数据的采集工作。与一般的大数据相比,物联网大数据具有增长率相对较高、多样、异构以及非结构、有噪声等一系列特点。因此,在物联网数据的采集过程中,往往要做好数据信息的去噪处理。与此同时,因为物联网数据本身具备十分明显的颗粒性,合理地去噪与提取有用信息同样也是实现智能化处理的关键所在。为了进一步方便处理与运输数据信息,在数据的采集初期就会开展去噪处理工作。近年来,面对信息技术的迅猛发展,基于物联网的大数据采集技术也日益成熟,数据采集工作日益多样化,在某种意义上极大地丰富了物联网产业中的数据信息类型。如移动终端智能技术、Web2.0等,俨然已经成为现今使用最为广泛的技术手段之一[8]。
3.2 数据的存储
基于大数据时代背景下,我国信息化建设早已日趋完善,每天增长的数据信息量更是十分的惊人。为此,要想更有效地面对物联网中与日俱增的海量数据信息,就必须要对这部分数据信息展开及时且高效的处理工作。而数据存储技术是能够实现这一目标的可行性解决方案。传统的物联网在分析、分类以及汇总大数据信息时,主要采取分布式计算集群以及外部存储控制器等数据库,对数据信息进行存储、分析,以满足实际的应用需求。但是随着社会的不断进步,科学技术水平的不断发展,数据存储技术的类型也正在日益完善。其中,以谷歌为代表的众多IT企业经过近些年来的不懈研究,提出了MapReduce技术解决方案,用以针对物联网异构数据,充分利用大规模廉价服务器实现并行处理非关系数据的根本目的。非关系数据分布式存储技术的出现与应用对物联网产业发展起到了巨大的推动性作用,并得到了十分广泛的应用,已经成为当今最受人们青睐的一种数据存储技术[9]。
3.3 数据的分析
利用数据统计与分析功能,可以将其内部所存储的海量数据信息,通过分布式数据库或者是分布式计算集群这两种方式展开分析、分类以及汇总等常规处理手段,进而满足绝大多数使用者对数据分析的基本要求。一般来讲,数据分析功能包含对物联网后台海量数据的挖掘技术、统计与分析技术、成果呈现技术以及模型的预测技术。换而言之,数据分析便是基于各种算法对数据信息展开计算,以预测数据的未来走向,从而满足一些客户对数据信息的筛选需求。其中,Kmeans用于聚类,NaiveBayes用于分类,SupportVec‐torMachine用于统计学习的支持向量机,这些都是相对较为典型的算法。由此可见,数据分析才是物联网展现其商业价值的基础所在。而要想更好地实现物联网的最佳商业价值,就需要做好数据分析,并根据分析所得结果,对实践展开科学、合理的预测。尤其是基于信息化时代发展背景下的企业,数据信息可谓是企业能够获取的一类重要资源商品,是各类商业、企业需要争夺的重要资源份额。因此,必须要给予数据分析与统计工作足够的重视与关注。目前,在数据的实际分析过程中,体量过大的分析数据往往会占用更大的系统资源,所以对这类数据的分析始终都是难点所在[10]。
4、结语
为了更好地处理数据信息,大数据技术应运而生。可以说,大数据技术就是在物联网产业基础上发展而来的,是推动物联网产业稳步发展的重要基础。由此可见,大数据技术与物联网产业之间呈现出相辅相成的关系。尤其是自大数据与物联网技术发展至今,二者早已进入人们工作、生活的各个领域,并且显著地改变了当今社会的生产与发展方式,成为人们工作、生活不可或缺的重要组成部分。所以,进一步加强对大数据技术与物联网技术的研究与发展,无疑成为推动人们生产、生活向着智能化发展的重要方向,成为推动整个社会智能化发展的重要途径。因此,在今后的实践工作中更要将大数据技术、大数据理念更好地融入并且应用于物联网中,从而真正实现大数据与物联网发展之间的互利共赢,更好地服务于整个社会的发展。
参考文献:
[1]蓝机满,杨晓宇.大数据技术在物联网产业中的应用分析[J].软件,2020,41(8):189-191.
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[6]郭耀辉.基于大数据的物联网技术应用研究[J].电脑知识与技术,2020,16(30):246-248.
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[9]陈夫鹏.基于物联网的企业生产信息采集技术的研究[D].唐山:华北理工大学,2021.
[10]武守晓.面向嵌套式物联网大数据的实时处理技术研究[D].北京:北方工业大学,2021.
文章来源:李春辉.大数据技术在物联网中的应用[J].科技资讯,2022,20(14):13-15.
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