大數據技術在物聯網中的應用

李春輝

摘要：物聯網時代正以其不可抵擋之勢從眾多產業之中脫穎而出，成為現如今人們重點關注的朝陽產業。而正是因為物聯網產業的迅猛發展，其本身產生的信息體量也越來越大，所以要想更好地滿足市場經濟的發展需求，就必須要對大數據技術展開深入的研究與探索，將其更好的應用到物聯網產業之中。鑒于此，該文筆者即結合個人在大數據與物聯網技術上的研究經驗以及相關參考文獻，從多個角度入手，對大數據技術與物聯網技術展開粗淺的探討。

關鍵詞：大數據??物聯網??優勢??應用途徑??技術手段

中圖分類號：TP311.1文獻標識碼：A???文章編號：1672-3791（2022）07（b）-0000-00

Application?of?big?Data?Technology?in?the?Internet?of?Things

LI?Chunhui

（Heilongjiang?business?college，?Harbin，Heilongjiang?Province，150025?China）

Abstract：The?era?of?Internet?of?things?is?emerging?from?many?industries?with?its?irresistible?trend，?and?has?become?a?sunrise?industry?that?people?pay?attention?to.?It?is?precisely?because?of?the?rapid?development?of?the?Internet?of?things?industry?that?the?amount?of?information?it?produces?is?becoming?larger?and?larger.?Therefore，?in?order?to?better?meet?the?development?needs?of?the?market?economy，?we?must?carry?out?in-depth?research?and?Exploration?on?big?data?technology?and?better?apply?it?to?the?Internet?of?things?industry.?In?view?of?this，?combined?with?personal?research?experience?and?relevant?references?in?big?data?and?Internet?of?things?technology，?the?author?discusses?big?data?technology?and?Internet?of?things?technology?from?multiple?angles.

Key?Words：Big?data;?Internet?of?things;?Advantages;?Application?approach;?Technical?means

正是因為物聯網產業是物聯網的衍生產物，所以在物聯網的應用過程中勢必會產生大量的信息，而要想從龐大的數據信息中篩選出最為可靠、重要的那個部分，就需要依靠大數據技術的支持，進而更好地體現出數據信息的價值。由此可見，大數據技術在物聯網相關工作中有著不可替代的重要作用。鑒于此，以下筆者即從多個方面入手，就大數據技術在物聯網中的應用展開粗淺的探討與分析，以期為進一步推動物聯網的發展與應用奠定良好的基礎。

1?大數據及其應用于物聯網中的優勢

當一個數據集達到一定體量或者是數據類別以后，就可以將這個數據集稱之為是大數據。而當前所謂的大數據技術，主要是指能夠快速地、高效地從信息數據之中獲取并且挖掘出最具價值數據信息的一種技術手段。因此，應用大數據信息技術恰恰能夠對龐大且復雜的數據信息實施有效的處理，從而獲得最具價值的數據信息，以供決策者、管理者使用。所以說大數據技術對人們的工作、生活乃至整個時代的發展都產生了極為深遠的影響。至于大數據分析則是借助云計算技術、大數據技術，對互聯網以及物聯網每天產生的海量數據信息加以篩選、分析、匯總的一個過程[1]。

而對于物聯網產業而言，其發展的關鍵在就于大數據分析手段的應用。為此，我們對大數據技術在物聯網中的使用優勢展開詳細的分析[2]。

第一，大數據能夠幫助物聯網部門擴大自身對數據的收集范圍與收集空間，構建出一個有效的網絡交流空間。比如：在傳統的農業生產過程中，要想做好農業信息的收集必須要依靠相關工作人員手工完成作業，且所獲得的數據信息也十分有限，難以在農業生產之中形成有效的物聯。而利用大數據分析技術，恰恰可以將農業生產信息整合到物聯網之中，創建出全新的互聯網對象，更有利于農業生產[3]。

第二，大數據能夠推動物聯網向著智能化方向不斷發展。這是因為在在當今的物聯網中，物體與物體之間的連接主要是利用紅外檢測技術，而紅外檢測技術恰恰就是互聯網的源頭，是用來采集物聯網數據的重要工具。所以說，使用大數據技術于物聯網中能夠順利得到以往難以接觸的信息數據。比如：在城市交通中傳統的物聯網只能推測出車輛達到時間的長短，而依托于大數據分析技術則能夠科學的判斷出車輛的達到時間以及是否存在過載情況，從而進一步減輕城市的交通壓力，從而使交通向著更加智能化的方向發展[4]。

2?大數據技術在物聯網中的應用途徑

2.1大數據技術在物聯網感知層中的應用

感知層內包括各種可以聯網的相關設備。舉例而言，在智能化家居系統之中，物聯網的實體層主要包括溫度、濕度傳感器、煙霧檢測器以及相關消防安全設備等。這些設備在實際工作過程中主要是借助實體感知，識別、采集數據信息。也就是說需要通過一系列的實際操作，來獲取到室內的真實數據信息。而將大數據技術在物聯網中的應用，只需要分析使用者的起居、生活習慣，就可以根據使用者的習慣制定出科學合理的工作方式，實現智能化控制。因此，將大數據技術應用到物聯網感知層，能夠有效實現物體的智能化感知[5]。

2.2大數據技術在物聯網網絡層中的應用

網絡層內包括各種可以采集、傳輸、接收數據信息的設備，其工作內容主要是獲取設備內部的數據信息，之后在利用無線網絡將數據信息上傳至系統中，最終通過云計算平臺，對由感知層得到的數據實施處理與反饋。也就是說網絡層最為主要的功能，就是負責傳輸各個設備所獲取的數據信息。由此可見，大數據技術在網絡層的應用，主要是負責數據信息的分析，以保證云計算本身的科學性與合理性，從而下達更具針對性的指令。需要注意的是，為了確保云計算的順利運行，必須要確保所獲得數據信息本身的真實性與海量性。舉例而言，在智能家居中調節室內溫度，可借助于室內傳感器收集數據信息，并將所收集到的數據信息上傳至云計算平臺之中，得出室內實際溫度與人類最適合體感溫度之間的差值，或者是借助于使用者調節空調的實際溫度值，獲得人類最適宜的體感溫度要求，從而向室內空調下達指令，使室內溫度得以滿足使用者的實際需求[6]。

2.3大數據技術在物聯網應用層中的應用

要想將大數據技術更好的應用于物聯網中，服務于人們的工作、生活，就必須要借助于大數據分析技術，對人們的工作、生活習慣展開分析，從而在此基礎之上服務于物聯網產業，使物聯網產業向著智能化方向不斷的發展。而大數據技術在物聯網應用層中的應用，恰恰是實現物聯網智能化發展的重要過程，是對物聯網技術的重要檢驗。舉例而言，將大數據技術融入交通監控安防設備之中，相關交通工作人員便可以通過識別車輛使用者的面部，上傳其個人車輛信息，與后臺的數據庫中的相關信息加以比對，從而及時排查出可以人員與可以車輛。與此同時，利用大數據技術搭建而成的執法規范化規則庫，可以實現對管理區間不同規則的管理，從而為追蹤與分析異常線索提供必要的支持，進一步提高社會的管理效率[7]。

3大數據技術在物聯網應用的技術手段

3.1數據的采集

對于大數據技術而言，數據采集雖然是其最為基礎的一項工作，但是在物聯網產業中其應用價值頗高。這是因為數據信息往往對智能決策的執行效果有著決定性作用。所以，物聯網必須要做好大數據的采集工作。與一般的大數據相比，物聯網大數據因其具有增長率相對較高、多樣、異構以及非結構、有噪聲等一系列特點。因此，在物聯網數據的采集過程中，往往要做好數據信息的去噪處理。與此同時，因為物聯網數據本身具備十分明顯的顆粒性，合理地去噪與提取有用信息同樣也是實現智能化處理的關鍵所在。而為了進一步方便處理與運輸數據信息，在數據的采集初級就會開展去噪處理工作。近年來，面對信息技術的迅猛發展，基于物聯網的大數據采集技術也日益成熟，數據采集工作日益多樣化，在某種意義上極大地豐富了物聯網產業中的數據信息類型。比如：移動終端智能技術、WEB2.0等，儼然已經成為現如今使用最為廣泛的技術手段之一[8]。

3.2數據的存儲

基于大數據時代背景下，我國信息化建設早已日趨完善，每日增長的數據信息量更是十分的驚人。為此，要想更為有效地面對物聯網中與日俱增的海量數據信息，就必須要對這部分數據信息展開及時且高效地處理工作。而數據存儲可謂是唯一能夠實現這一目標的可行性解決方案。傳統的物聯網，在分析、分類以及匯總大數據信息時，主要采取分布式計算集群以及外部存儲控制器等數據庫，對數據信息進行存儲、分析，以滿足實際的應用需求。但是隨著社會的不斷進步，科學技術水平的不斷發展，數據存儲技術的類型也正在日益完善。其中，以谷歌為代表的眾多IT企業經過近些年來的不懈研究，提出了Map?Reduce技術解決方案，用以針對物聯網異構數據，也就是我們常常說的充分利用大規模廉價服務器實現并行處理非關系數據的根本目的?？梢哉f正是非關系數據分布式存儲技術的出現與應用，對物聯網產業發展起到了巨大的推動性作用，并得到了十分廣泛的應用，儼然已經成為當今最受人們青睞的一種數據存儲技術[9]。

3.3數據的分析

利用數據統計與分析功能，可以將其內部所存儲的海量數據信息，通過分布式數據庫或者是分布式計算集群這兩種方式展開分析、分類以及匯總等常規處理手段，進而滿足絕大多數使用者對數據分析的基本要求。一般來講，數據分析功能包含了對物聯網后臺海量數據的挖掘技術、統計與分析技術、成果呈現技術以及模型的預測技術。換而言之，數據分析便是基于各種算法對數據信息展開計算，以預測數據的未來走向，從而滿足一些客戶對數據信息的篩選需求。其中，Kmeans用于聚類，Naive?Bayes用于分類，Support?Vector?Machine用于統計學習的支持向量機，這些都是相對較為典型的算法。由此可見，數據分析才是物聯網展現其商業價值的基礎所在。而要想更好地實現物聯網的最佳商業價值，就需要做好數據分析，并根據分析所得結果，對實踐展開科學、合理的預測。尤其是基于信息化時代發展背景下的企業，數據信息可謂是企業能夠獲取的一類重要資源商品，是各類商業、企業需要爭奪的重要資源份額。因此，必須要給予數據分析與統計工作足夠的重視與關注。目前，在數據的實際分析過程中，體量過大的分析數據往往會占用更大的系統資源，所以對這類數據的分析始終都是難點所在[10]。

4結語

為了更好地處理數據信息，大數據技術應運而生?？梢哉f大數據技術就是在物聯網產業基礎上發展而來的，是推動物聯網產業穩步發展的重要基礎。由此可見，大數據技術與物聯網產業之間呈現出相輔相成的關系。尤其是自大數據與物聯網技術發展至今，二者早已進入到人們工作、生活的各個領域，并且顯著的改變了當今社會的生產與發展方式，成為人們工作、生活不可或缺的重要組成部分。所以，進一步加強對大數據技術與物聯網技術的研究與發展，無疑成為推動人們生產、生活向著智能化發展的重要方向，成為推動整個社會智能化發展的重要途徑。因此，在今后的實踐工作中更要將大數據技術、大數據理念更好的融入并且應用于物聯網中，從而真正實現大數據與物聯網發展之間的互利共贏，更好的服務于人們、服務于整個社會發展。

參考文獻

[1] 藍機滿，楊曉宇.大數據技術在物聯網產業中的應用分析[J].軟件，2020，41（8）：189-191.

[2] 王俊珺.大數據技術在物聯網產業中的應用分析[J].無線互聯科技，2019，16（17）：36-38.

[3]陳云云.基于物聯網大數據處理的關鍵技術[J].電子技術與軟件工程，2019（15）：151-152.

[4]孫月，全秋浩，馬云飛，等.大數據與物聯網的關系及應用[J].吉林農業，2019（7）：110.

[5]劉洋.大數據與物聯網關系及應用研究[J].河北農機，2020（12）：71-72.

[6]郭耀輝.基于大數據的物聯網技術應用研究[J].電腦知識與技術，2020，16（30）：246-248.

[7]郭福洲.大數據嵌入式軟件在物聯網技術中的應用[J].信息技術與信息化，2021（12）：88-90.

[8]張超超.面向物聯網系統的并發性優化研究與實現[D].北京：北京郵電大學，2021.

[9]陳夫鵬.基于物聯網的企業生產信息采集技術的研究[D].唐山：華北理工大學，2021.

[10]武守曉.面向嵌套式物聯網大數據的實時處理技術研究[D].北京：北方工業大學，2021.