研究物联网大数据安全存储与管理技术发展

研究物联网大数据安全存储与管理技术发展

杨阳

成都天环市政设施管理有限公司 610200

摘要：随着物联网大数据技术的深入发展，越来越多领域通过设备、传感器和交通设施等连接在一起。这些设备和传感器能够产生巨大的数据信息，因此在一定程度上会造成数据混乱和泄露等问题。基于此，利用物联网大数据技术与系统进行数据搜集和管理，保障物联网大数据的深入发展。同时当前物联网大数据的安全存储与管理技术逐渐成为当下研究的重点问题，其具有数量大、种类多的特点，因此为大数据安全存储与管理技术提出了更高的要求。

关键词：大数据；物联网；安全存储；管理技术

引言：物联网设备的增加和数据存储与使用的提升使得数据安全存储问题逐渐受到人们的重视，由于传统的数据安全存储技术难以适应当前物联网大数据设备的需求，因此需要更加可靠的安全存储技术对此进行隐私保护和加密处理，进一步推动我国相关领域的研究。同时数据安全存储技术的优化整改从简单的物理存储已经过渡到复杂的数字化存储，每一次技术革新都推动国家与社会的发展，使得电子信息时代进一步深入发展。

1、物联网大数据的特点

根据分析可知物联网大数据主要有三个特点，分别是：数据信息量大；数据类型复杂；数据增长速率快。通常数据信息量大是因为物联网设备利用网络连接到数据中心、云服务器等其他设备中，所以具有较大的数据信息。并且传感器、智能汽车、手机等均会生成巨大的数据信息，进而导致物联网大数据信息较多。而数据类型复杂是由于物联网大数据生成的数据类型具有创新性，其不再是传统的数据类型，能够通过声音、图像和视频的方式优化非结构数据类型。此外，数据增长速率快是由于物联网设备不断增加，且互联网不断深入普及，从而造成物联网数据速率的快速增长[1]。

2、物联网大数据安全存储技术探索

由于物联网大数据在使用期间产生的数据信息较多，因此如何对这些数据信息进行管理和分类成为了物联网大数据安全存储的重点问题。传统的安全存储技术通常是利用关系型数据库和文件系统对数据进行存储，然而其在处理大量的数据信息时会面临众多困难。例如性能瓶颈、容量不足等都会影响数据的高效存储和访问。因此，对于物联网大数据的安全存储，需要不断创新优化新技术。

2.1分布式存储技术

根据分析可知分布式存储技术是当前物联网大数据处理的重要技术之一，它能够将数据分散存储在不同的机器上，进而提升数据存储和读取的效率。并且分布式存储技术具有数据可扩展性、并发读写性和高容错性。通常分布式存储技术能够分为三类，分别是：Key-Value存储、文档型存储和列存储。其中Key-Value存储是最简单的存储方式，可以处理简单的数据结构，例如图片、音频等数据。而文档型存储则是一种与传统存储技术相似的安全存储技术，其能处理较为复杂的数据结构，例如XML、JSON等文档类型的数据。此外，列存储则能够将数据按列进行存储，适合处理结构类型相同的数据信息。

2.2云存储技术

通常云存储是一种基于云计算的存储方式，能够利用互联网将数据存储在云端服务器上。其与传统的安全存储方式具有较大的差别，云存储不需要用户自己购买配套的基础设施，因此其成本廉价，且能够根据实际情况进行扩容和缩容，进而灵活进行存储当前百度的BOS、华为的OSS等云存储服务商都已经利用的云存储服务进行数据处理，进而帮助企业有效降低运营成本，提升运营效率，并处理后续的扩容问题等。

2.3数据加密技术

物联网大数据的存储量较大，因此需要对数据进行加密处理。通常物联网大数据的加密技术采用对称加密技术和公钥加密技术，利用这两类技术对数据进行安全存储。根据分析可知对称加密技术在使用期间速度较快，而公钥加密技术则在使用期间具有更高的安全性。因此，为了进一步推动物联网大数据的安全存储，利用混合式的方式进行加密处理，发挥两种技术具有的优势，进而创新安全存储技术发展[2]。

3、物联网大数据管理技术分析

3.1数据清洗技术

物联网大数据产生的数据信息通常具有不规则和冗余的现象，需要对数据进行清洗处理。根据分析可知，数据清洗主要包含去重、删除数据异常值、数据格式化等。通过数据清洗技术的应用能够提升数据信息质量，为后续的数据处理提供可靠的基础条件。同时，数据清洗期间采用定量与定性法对属性错误进行检测分析，通常在离群点检测的基础上利用统计法识别异常行为和误差，找到偏离太多的点，进而对此进行处理。另外对属性错误进行清洗处理，将噪声数据和不一致的数据进行清洗处理，利用分箱和回归法对数据值进行处理。而对于不一致的数据则可以参照其他材料进行人工整改，通过软件工具找到违反限制的数据信息。

3.2数据挖掘技术

数据挖掘技术能够从混乱、海量的数据信息中提取知识信息，并挖掘数据信息之间的关联，进而预测之后的发展趋势，为决策阶段提供科学合理的依据。同时利用数据挖掘技术能够对数据信息中的网络安全问题进行分析探索，病毒一般利用代码对计算机系统进行渗透分析，在对系统造成破坏的同时对网络数据信息造成安全损坏等问题。通过数据挖掘技术能够对病毒进行分析挖掘，从而避免出现恶意攻击等情况。并且通过数据挖掘技术还能够对病毒代码程序信息进行收集，对此进行分类处理，从而分析相关数据，构建网络防护机制。

3.3数据可视化技术

通常数据可视化技术能够将数据以图像的方式表现出来，从而提升数据信息的通俗易懂。并且数据可视化技术还可以大规模的处理数据信息，利用直观的形式表现，使得用户能够快速获得有效信息，进而做出最优选择。同时，数据可视化技术采用多维交互报表、三维图形和大屏投影等高新技术直观展现数据信息，观察数据信息的形态，进而提高物联网大数据的信息认知。在利用数据可视化技术期间还需要制定标准的体系，进一步实现可视化展现规范统一[3]。另外，数据可视化技术能够利用大屏投影到普通的PC桌面上，打破物联网大数据的信息局限性，让其不再受时间空间等条件限制。由图1可知，大数据可视化技术主要从六个方面进行分析探索，分别是：业务监控、信息可视化、风险预警、科学可视化、会议展览、可视化分析。通过对这些领域进行研究，进一步推动数据可视化技术的深入探索，并加强相关技术的创新应用。

图1 大数据可视化应用领域

3.4综合运用：物联网大数据平台

针对当前物联网大数据存储与管理现状，物联网大数据平台应运而生。根据分析可知，物联网大数据平台能够集成安全存储技术、数据管理技术和数据可视化技术等，通过技术融合实现大规模数据的安全存储和管理，进一步保障了互联网信息数据的发展。同时，物联网大数据平台能够满足工业应用要求的安全性、可靠性等特点，进一步推动工业领域的发展与服务。与互联网云领域分析可知，工业领域则更偏向于工业业务环节，通过互联网共享模式获取相关工具和系统，并收集企业的相关数据信息，利用物联网大数据平台对此进行经营决策，推动工业领域的应用发展。

4、结语

物联网大数据的安全存储和管理技术能够保障物联网数据的安全性、真实性、可靠持久形，进一步推动数据价值化发展。同时利用分布式存储技术、数据分析技术和数据挖掘技术等对物联网大数据进行安全存储与管理，有效推动相关领域的发展。当前随着科学技术的不断发展，物联网大数据技术和系统也不断创新，因此在这样的背景下需要对技术不断进行优化创新，从而保障相关领域的进展[4]。

参考文献

[1]尹志坚. 物联网大数据存储与管理技术研究 [J]. 中国设备工程, 2022, (11): 34-36.

[2]陈瑾瑾,刘慧慧. 物联网大数据存储与管理技术探究 [J]. 无线互联科技, 2022, 19 (06): 91-92.

[3]赵培植. 物联网大数据存储与管理技术研究 [J]. 中国新通信, 2021, 23 (07): 9-11.

[4]单志鹏. 新时期物联网大数据存储与管理技术研究 [J]. 决策探索(中), 2020, (12): 87-88.