大數據助力物聯網災害預警

胡家磊

摘 ? ?要： 隨著經濟的快速發展，數據也在快速增長，傳統的數據管理方法已經無法適應當今的數據量，應當采用現在專門為海量數據所提供的大數據方法進行管理，本文在物聯網的基礎上，加入大數據分析引擎，建立大數據物聯網災害預警系統。

關鍵詞： 物聯網 ? ?大數據 ? ?預警

1.引言

在經濟高速發展與計算機應用的普及大潮下，人們接觸到互聯網，隨著傳感技術的不斷進步，各式各樣能夠檢測出不同類型數據的傳感器逐漸走進人們的生活。當傳感器和互聯網都深深植根于大家的生活中時，一種新的技術也逐漸成形，物聯網技術應運而生。物聯網技術的應用，極大拓展了數據的獲取途徑，實現多途徑獲取數據。

物聯網的發展以迅雷之勢影響不同行業，使得反饋信息實現跨領域整合，達到信息共享的目的。對于信息系統尤其是以預測為主的系統來說，提供的數據量不能充分滿足，那這些預測系統的可靠性就會受到極大影響，發揮不出應有價值。所以為了能夠發揮出預測系統的作用，利用物聯網收集到各種各樣真實有效的數據極為關鍵。但是目前看來，有部分正在使用的系統，還是以文本的形式存儲和管理分析數據，對數據的提取極不方便，這些數據以層次結構為主，使得數據查詢和操作麻煩。這種形式嚴重影響了系統的預測效率和精度。隨著時代的發展，以更高效安全為特點的大數據處理模式誕生。

2.大數據助力數據分析處理

2.1設計目標

針對于預警物聯網設計的規則，對象是物聯網中大數據信息的分類處理和預警。目標是實現通過規則快速分析物聯網反饋回來的數據，從而為最后的業務決策提供可靠的數據支持和管理，此設計的目標主要體現在數據對象與預警業務的分離。同時可以提高預警的準確性。通過對數據節點上數據的保存和共享能夠加強數據與規則的匹配，極大提高工作效率。業務規則在管理時可以單獨管理，將規則放置在數據庫中，形成一個獨立的預警信息數據庫，在需要進行判斷預警時，從數據庫中提取，快速進行邏輯判定，在工作過程中，如果發現需要修改其中某項規則時，則可以單獨修改，不會出現牽一發動全身的現象。同時如果規則出現bug，則可以逐漸向內添加，增強規則的可閱讀性。在建立規則時可以盡量選擇自然語言或者是接近自然語言，這樣不僅會降低規則建立的難度，而且可以方便開發人員之間的交流。

2.2設計架構

系統的構成可以分為五個部分，知識庫、數據寄存庫、規則建立模塊、推理判斷模塊和數據庫模塊。

知識庫又稱為規則庫，簡單點理解就是存儲物聯網大數據用來進行預警的數據和用來判斷信息是否需要預警的規則。數據寄存庫是對物聯網大數據信息對象的存儲，以及對已經使用過的預警數據進行保存。規則建立模塊可以根據系統使用過程中產生的bug，隨時由使用者將規則插入知識庫中。推理判斷模塊是整個預警系統的核心，它將知識庫中的判定規則及預警數據和數據寄存庫中的大數據信息進行匹配運算等，得出是否需要進行預警。數據庫用來將最終得到的結果存儲下來。

3.建設過程

3.1規則模塊

建立規則之前要首先判斷規則的正確性，檢測規則的方法是將規則輸送到解析器里，通過語言識別進行檢測。需要特別注意的是規則文件一般是使用.xml作為其特有格式。若是規則在語義上沒有問題的話，則可以將規則轉化成descr格式的中間格式。最后使用AST工具把前面檢測過沒有問題的規則發送到包生成器中，建立包含單一規則或多個規則的package對象。

3.2知識庫

知識庫中包含了已知的大多數針對物聯網大數據災害預警的數據運算規則和預警值。一般采用規則語言reohivi進行規則的編寫，通過對相關參數進行形象的面熟，同時鏈接各個參數，最終將整理好的數據存儲在知識庫中。

3.3推理判斷

本模塊是整個基于大數據物聯網預警系統的核心模塊，它將知識庫中的規則與預警數據同數據寄存庫中的反饋信息進行調用加載運算，并選擇合適的算法對兩庫數據匹配。如果匹配完全成功則立即發出預警信號，如果在運算匹配時發生規則沖突，那么需要立即進行修改，調用規則生成模塊對沖突進行修改。最終將運算結果存放于數據庫中。推理模塊的工作流程如下：先將package對象刪除作業，這個時間不受限制。同時加強工作記憶的弱化作用。

3.4數據庫模塊

數據庫中存儲的信息都是經過加工后的信息，可以直接用于業務分析、災害預警等，作為大數據預警的數據對象使用，此外可以為推理判斷模塊提供匹配功能。

4.結語

物聯網大數據有其獨特特點，數據產生快，真實可靠。但正因為數據產生的速度過快，使得數據處理能力無法保證。在對使用物聯網大數據進行預警信息高速處理的基礎上，著重分析了構建規則引擎的方法進行問題的解決。使用規則引擎的方法還可以從以下幾個方面進行優化，首先建立物聯網的數據中心，收集從傳感器上傳來的信息，進行分類處理，提高工作效率。其次實現規則管理的自動化，更多地使用規則引擎技術。

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