物聯網大數據存儲與管理技術探究

陳瑾瑾，劉慧慧

（鄭州工業應用技術學院，河南 鄭州 451150）

0 引言

近幾年，物聯網大數據應用受到了廣泛關注，大數據實現了生活更便捷、交流管理更多元的目標，要想提升物聯網數據交互管理的時效性，就要進一步打造更加規范可靠的數據存儲和管理平臺，維持交互體系的和諧效果。

1 物聯網大數據存儲和管理面臨的挑戰

1.1 數據信息管理難

不同的數據信息要結合匹配的存儲方式，才能發揮信息的管理效果。一方面，差異化數據信息會呈現出不同的形態，需要對不同數據信息予以劃分處理，必然會增加工作量。并且，數據信息也會受到行業變革或者是熱點變動產生更迭，此時，原有的信息存儲系統就存在局限性，若是不能短時間內完成新數據的更替，就無法滿足數據的實時性應用需求。另一方面，物聯網技術之所以受到廣泛關注，是其技術體系的靈活度較高，能滿足不同群體的要求，如何在維持數據信息管理效率的同時保證其安全性成了物聯網大數據存儲和管理工作面臨的最大挑戰［1］。

1.2 規范技術應用不足

盡管計算機技術在不斷創新和發展，但是，物聯網大數據產業的發展還處于新興階段，行業內規范技術要求和標準應用效果不足，這就造成一些為了搶占市場資源的企業采取主觀性較強的數據存儲技術，而這并不符合 “普適性” 技術發展的基本要求，反而會造成我國物聯網信息管理存儲控制系統的混亂。即，規范技術應用不足使得目前物聯網數據存儲和管理工作出現 “各自為政” 的趨勢，這不僅會增加數據存儲管理的難度，也會嚴重影響數據信息管理的安全水平。

另外，數據存儲和管理技術的研發會耗費較大的人力、物力和財力，一些大型企業資金尚可，但是一些中小型企業難免負擔不起。此時，就會對物聯網數據存儲和管理技術的研發進程產生影響，發展較為緩慢，甚至形成惡性循環。

1.3 安全隱患頻發

對于物聯網大數據存儲和管理工作而言，安全問題是最關鍵的問題之一，將不同個體和群體的信息匯總在一個數據網絡體系內，就會增加信息曝光的可能性，加之人們的生產生活越來越離不開網絡，數據信息的透明性越來越模糊。而我國相關物聯網數據信息法律體系還存在不足，若是出現黑客或者是病毒，必然會對信息安全性產生影響［2］。

2 物聯網大數據存儲和管理技術應用方案

在物聯網大數據存儲和管理工作中，要結合實際應用標準落實對應的分析方案，確保對應的技術平臺能維持管理效率，整合物聯網應用管控結構，從而提升技術方案的有效性［3］。

2.1 云數據存儲庫

對于物聯網大數據存儲工作而言，云計算和云數據庫的控制工作非常關鍵，借助云計算能完成數據的匯總，然后匹配數據信息就能形成對應的云數據庫。相較于傳統的數據庫應用模型，云數據庫無論是存儲能力還是容納度都更高，能打造更加海量的數據管控模塊，并且配合合理的資源配置模式，就能提高軟件工作的時效性。

不同人對于數據信息的存儲工作有著不同的差異化需求，云數據庫要綜合考量其差異性，并且借助云端服務器匹配用戶數據信息管理模式。由于用戶手中智能設備的存儲空間較為有限，云存儲就有效提升了空間的廣度，配合對應的安全處理方式，創設更加合理、安全、可靠的數據存儲和管控平臺，在不占用用戶設備空間的同時實現綜合數據管理，維持存儲效果［4］。

2.2 分布式文件應用系統

正是因為物聯網技術的應用優勢，不同計算機設備會形成差異化數據信息，且不同設備本身也會存在部分信息存儲的空間，此時，利用分布式文件應用系統，就是為了輔助相關設備建立更加完整的大數據規范管理模型，從而進一步維護不同計算機設備數據存儲和信息管理系統的應用效果。

一方面，分布式文件應用系統的核心是從行業整體發展現狀和趨勢出發，確保能滿足數據高質量管理的基本需求，并且建構完整的文件應用平臺。例如，目前較為常見的分布式文件應用系統是HadoopHDFS，能結合實際應用要求落實對應的信息管控模式，從而提高數據信息處理的時效性，并且也能提升數據信息存儲管理的安全水平。

另一方面，利用分布式文件應用系統時能依據信息文件的情況完成計算機節點處理，并且將節點匯總為計算機集群，有效建構完整的 “客戶機/服務器” 應用模式，保證數據信息處理的延展性，也能打造完整且合理的應用平臺，促進數據信息管理工作的進步。

2.3 分布式數據庫

近幾年，分布式數據庫也受到了廣泛重視，其中，Hbase是較為常見的數據庫之一，數據存儲的安全性和穩定性較好。并且，Hbase分布式數據庫整體適應性較好，能匹配不同的服務器，并且能建立較為有效、便捷的操作模式，在維持應用效果的基礎上，還能減少復雜流程造成的影響，為存儲不同形態數據信息提供保障［5］。

除此之外，相較于其他同類型的數據庫，分布式數據庫受到的外界限制因素較少，在標準運行環境狀態下就能實現信息的管理和數據庫的擴充，滿足數據深度和廣度的要求，提升數據匯總、傳遞的安全性，維持數據管理工作的基本水平。

2.4 NoSQL數據庫技術

伴隨著互聯網技術的不斷發展和進步，物聯網技術體系中應用的數據庫結構也在推陳出新。No SQL數據庫技術模式是區別于傳統數據模型的數據存儲和管理技術方案，技術體系本身是非關系模型，因此，在建立數據信息匯總機制和處理機制時，應用的手段更加靈活。并且，No SQL數據庫技術體系本身沒有固定的表結構，因此，無須建立連續操作模式，且不會拘泥于事務原子性特點和一致性特點，這就使得NoSQL無論是技術應用的靈活度還是數據處理的便捷度都更高，且能滿足可擴展性處理需求［6］。

另外，NoSQL數據庫技術方案中，數據存儲、數據分析等工作單元都較為合理，在科學分析數據關聯性的基礎上，就能有效建構完整的數據應用平臺，維持數據信息的利用率。然而，NoSQL數據庫技術也存在一定的局限性，因為數據庫數量級較大，因此要結合不同的情況和具體應用要求選取匹配的鍵值數據庫、列族數據庫等，這就增加了一些工作量。總之，在NoSQL數據庫技術的應用過程中，要提升匹配度，才能充分發揮技術應用的優勢。

3 優化物聯網大數據存儲和管理技術應用效果的建議

在物聯網大數據存儲和管理技術推廣過程中，要結合技術要點，積極踐行全過程管理機制，維持數據管控的平衡性，并且提高人員綜合素質，確保技術體系的規范性和穩定性。

3.1 提高人員素質

若要推廣物聯網大數據存儲和管理技術，就要聘請專業人員對行業管理人員的能力進行考察，并且公示考察結果，提高管理人員對綜合能力的重視，有效提升其技術應用水平。另外，要利用階段性培訓和指導教育，保證管理人員能對物聯網大數據存儲和管理新技術有明確的認知，在自我提升專業能力的同時，確保對應工作有序開展［7］。

3.2 融合行業趨勢

數據的更新換代較快使得物聯網大數據存儲和管理技術方案也要匹配數據迭代進行不斷的創新和升級，這就需要管理人員結合企業內部的實際情況，落實更加合理的調控和改革。

一方面，要關注互聯網平臺的動態，發揮行業優勢的同時了解市場發展動向，并且對基礎工作予以合理調控，以保證工作方式匹配實際應用要求［8］。

另一方面，要充分關注信息技術的發展變革要素，將新興技術有效且匹配度較好地引入內部工作系統，切忌盲目照搬，而是要充分分析系統應用要求后確保運營和發展都能更加貼合新技術的應用環境。

4 結語

綜上所述，在物聯網大數據時代，要想提升大數據的存儲管理水平，就要全面認知技術應用的要求和規范，匹配技術方案開展相應的工作，及時處理信息更迭滯后等問題，打造更加規范的物聯網大數據存儲和管理技術平臺，為物聯網產業可持續健康發展奠定堅實的基礎。