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摘要：随着经济社会的发展，计算机物联网作为信息技术领域的新兴产物得到各行各业的广泛关注。在物联网的应用下，海量数据信息喷涌出现，需要通过智能化、信息化手段实现数据管理。本文对智能数据管理系统运行要求加以分析，讨论了计算机物联网发挥的智能数据管理功能，对基于计算机物联网的智能数据管理系统进行研究，包括系统架构、模块功能以及数智化融合发展趋势，不断拓展智能数据管理系统的发展前景。

关键词：计算机；物联网；智能数据管理系统

引言：物联网是以互联网及现代电子计算机技术为基础，融合无线通讯等现代信息技术所实现的技术升级。随着计算机物联网的快速发展，我国各个领域的数字化转型工作获得稳定的技术支持，构建起以计算机互联网络为依托虽为数据信息数据网络。数据信息数据网络的构架与运行对数据监测及运维管理水平提出较高要求某，因此有必要搭建稳定、高效的智能数据管理系统，为数据信息管理与资源共享提供渠道。

智能数据管理系统运行要求

智能数据管理系统以现有网络资源为依托，基于模块化设计思想，实现统一化、分布式的系统运行功能，系统运行要求主要包括以下几方面。

标准化

根据统一化、分布式的功能要求，智能数据管理系统运行期间可以达成统一管理、分级应用的目标，同时凭借高稳定性的优势可为数据信息的统一规划提供便利。数据信息的统一规划涉及到数据编号、权限体系、控制协议等多方面内容，进而为各子系统及模块的互联互通与资源共享提供保障。

稳定性

稳定性与可靠性是智能数据管理系统运行的基础条件，智能数据管理系统运行期间，不仅要持续保持稳定的工作状态，还要具备较强的容错能力与故障修复能力[1]。一旦系统运行出现异常，智能数据管理系统可第一时间对异常状态进行识别，并及时采取相应的应对措施，向管理人员发出告警信息，为数据信息安全提供保障，实现系统运行异常情况损失的最小化。

易用性

易用性是智能数据管理系统运行的重要条件。一方面，应采用合适的技术手段进行上位机管理系统开发，确保用户可在不借助插件的基础上进入系统并正常运行，为系统管理、设备部署与项目实施提供保障。另一方面，应确保用户操作界面的人性化，便于用户理解系统运行，简化系统操作流程。若用户存在一定的失误操作，智能数据管理系统需发出相应提示，为用户后续操作提供支持。

开放性

智能数据管理系统的构建还需要遵循开放性原则。用户在进行系统操作的过程中，其需求存在个性化、多元化的特点，为更好地满足用户需求，系统需要通过不断改进升级拓展业务覆盖范围。因此，有必要利用开放式思想对智能数据管理系统进行开发设计，同时确保系统接口部分及其它部件的完整性，为后续系统的升级、扩展奠定基础。

安全性

安全性是智能数据管理系统的重要指标。系统通过优化数据管理功能、设置数据访问权限等手段保证数据信息的安全性，同时系统还可以对日志文件进行记录，分析用户操作，及时对有关问题进行处理。智能数据管理系统安全性主要体现在以下几点。第一，用户管理管理。智能数据管理系统功能庞大，涉及的用户数量较多，为保证数据信息安全，系统可设置严格的身份识别认证机制，避免未经授权的异常登录情况，最大限度地保证用户真实性。同时，还可以落实用户访问控制机制，实现对用户权限的安全、灵活管控，保证系统操作与用户管理要求相适应。第二，数据传输安全管理。智能数据管理系统运行期间，主要通过IP网络系统试下对数据信息的传输，IP网络在开发设计方面虽比较简单，但同时也面临一定的安全隐患，若不及时加以控制可能会威胁到系统的正常安全运行。因此，系统应加强对各级数据传输的安全管控，加强数据加密、防火墙等技术手段的应用，提高网络病毒及非法入侵的防范效果。第三，数据储存安全管理。数据储存是智能数据管理系统的基础功能，在计算机物联网的应用下，海量数据进入到系统中，为保证数据安全，可引入云存储等方式，避免数据泄露、丢失、损坏等现象的出现[2]。

计算机物联网的智能数据管理功能

计算物联网技术作为一种新兴网络技术，可以在各种信息传感器件及有线/无线网络的支持下，根据协议约定连接网络系统与终端设备，达到满足通信需求、完成数据交换的目的。

随着计算机物联网在工业、医疗等行业的广泛应用，该技术在智能数据管理领域的作用和功能愈发突出，将其引入智能数据管理系统可有效为系统运行问题提出解决方案，主要表现在以下几方面。首先，借助计算机物联网可以实现智能数据管理系统子系统的互联互通，模块之间能够完成高效、稳定的联动控制，打破以往“信息孤岛”的弊端，提升系统运行的开放性、可靠性。其次，基于多协议物联网网关，智能数据管理系统可通过终端设备进行数据信息采集，提高数据处理的兼容性，更好地满足用户的个性化需求[3]。再次，计算机物联网平台具有开放性、统一性的特征，在进行数据采集、存储、挖掘、传输的过程中，系统可对其中的风险点进行识别，及时发出风险预警。与此同时，还可以针对数据诊断规则构建数据库，为智能数据管理系统数据挖掘提供依据。最后，借助计算机物联网还可以进一步实现系统的运行仿真，对系统平台及终端的运行过程进行演示。

基于计算机物联网的智能数据管理系统构建

系统架构

采集层

智能数据管理系统采集层的主要功能是数据采集，也是整个系统中物联网技术运用最多的层级。采集层由传感网络和感应器件构成，在无线网络、传感等关键技术的支持下，达到数据获取和采集功能。以智能建筑为例，在这一应用场景下，智能数据管理系统采集层支持多元化的子系统功能，包括：（1）动环系统，负责对蓄电池、配电设备等进行管理；（2）安防系统，包括监控设备、门禁装置等；（3）楼控系统，负责调节空调设备、冷源设备等；（4）消防系统，监控火灾隐患并发出预警；（5）其他子系统，负责管理IT设施、资产信息等。

接入层

智能数据管理系统采集层主要负责将采集层子系统和获取的数据信息接入，由网络通讯技术支持系统运行。接入层运行期间涉及到互联网、有线/无线网络、IoT网关等关键技术，满足SNMP、MQTT等协议运行要求。值得注意的是，接入层可以实现纵向与横向双向的互联互通，提供智能化数据运维管理服务。

平台层

平台层为智能数据管理系统的核心层级，主要功能包括数据的分析、挖掘和诊断。系统平台层运行期间，由公共服务组件、专家系统引擎以及各类关键技术支持，其中公共服务组件包括权限管理、服务接口等；专家系统引擎包括数据库、算法库等；关键技术包括数据压缩传输等。

应用层

应用层主要为智能数据管理系统下得业务运行提供支持，结合具体的应用场景实现业务管理或提供相关服务，例如设备监控、综合管理、智能运维等。

展示层

展示层为智能数据管理系统的最终层级，面向用户以满足用户的操作需求。在移动终端、个人工作台等设备设施的支持下，用户可同系统展示层实现多元交互，为数据信息的接入与访问提供通道。

模块功能

智能数据管理系统的模块功能主要体现在应用层在业务管理或提供服务的过程中，为体现系统平台智能化、数字化的特点，应对其核心模块功能进行明确划分，结合具体的应用场景满足用户需求，系统模块功能主要包括以下几点。

设备监控

在具体的应用场景下，智能数据管理系统可有效实现设备、设施的监控，通过数据信息的显示、控制、分析获取设备运行状态，并对其变化趋势加以预测。一旦识别异常情况，系统显示设备运行参数并向管理人员发出告警管理，为异常情况的处理和分析提供依据。以智能建筑内部的消防监控为例，智能数据管理系统借助烟感、温感传感器火情信息，通过计算机物联网将数据信息发送至主机与消防系统，系统接收数据信息并触发应急预案，监控系统也可接收指令显示火情。

告警管理

监控告警管理是智能数据管理系统的重要功能，也是数据管理工作中的重要组成部分。智能数据管理系统运行期间，需要对采集格式、分级分类等内容进行统一规划，明确告警管理的职责分工，达到智能数据管理与运维的目标。系统运行期间，为满足数据传输要求往往涉及到较多的IT组件，同时系统运行状态还会受到网络、设备、环境等因素的影响，这也使得监控告警工作具有种类多、范围广的特点。因此，智能数据管理系统需要对监控告警格式与规则进行统一，实现对数据异常状态的监控与识别。为进一步提高系统告警管理水平，还需要根据具体的设备、业务类型规范监控要素，确保告警数据信息管理的完整性与全面性。智能数据管理系统告警数据信息格式如表1所示。

值得注意的是，在智能数据管理系统运行过程中，计算机物联网在告警数据管理中也发挥重要作用。一方面，针对重复、分散的告警信息，可借助，计算机物联网在短时间内进行信息统计分析和快速定位，避免连续、大量的告警信息对系统运行造成影响。首先，可设置动态阈值，借助数据挖掘技术获取监控信息的历史数据，判断系统当前运行情况；其次，系统启动监控预警功能，对监控指标进行预测性分析；最后可引入相关计算模型实现告警信息关联分析，提高告警信息收敛效率。另一方面，基于智能化运维目标，系统可通过计算机物联网将异常数据的处理经验转化为自动化脚本，根据具体的应急场景实现自动化处置。在发出告警信息后，智能数据管理系统可第一时间进行关联分析，通过自动化脚本对其进行自动化处理。

容量管理

智能数据管理系统可以对应用场景下的基础设施进行监控，并实现设备容量管理。智能数据管理系统可对设备运行数据进行动态监控，通过建立模型完成数据信息统计—分析—规划—展示的流程，达到容量监视与优化功能，从而实现资源的优化配置。

连接管理

智能数据管理系统包括各子系统与各设备，系统可对子系统及设备之间的连接情况进行显示，为数据运维业务提供数据支撑。管理人员也可以通过系统获取设备间的连接关系，并根据相应的配置信息完成后续的设备操作[4]。

综合管理

智能数据管理系统综合管理涉及到多方面内容，主要是针对系统设备日常运行状态实施相应的管理方案。例如，针对具体业务进行事件管理，其流程包括识别—创建—处理—分析—升级—关闭。还比如在系统运行期间对数据变更情况进行移除、修改，还包括对相关人员进行全面管理，为系统高效稳定运行和数据信息安全提供保障。

智能运维

智能运维是智能数据管理系统运行期间最典型的功能之一，借助计算机物联网技术可对获取系统基础设施运行情况，并开展运维、管理工作。具体来看，智能运维包括数据查询、运维登记、统计分析等多项功能。

系统数智化融合发展趋势

结合上述分析，智能数据管理系统可实现数据管理、用户管理以及业务服务等多项功能，并逐步朝向融合趋势发展，呈现出突出的数智化融合特点。首先是数据融合，智能数据管理系统在计算机物联网技术的支持下可有效打破时空限制实现数据信息的融合和迁移，通过统一化原则为数据管理及转换提供渠道，保证数据可以储存在对应数据库中，满足用户在数据计算、服务方面的需求[5]。其次是信息融合，智能数据管理系统可对设备运行情况进行动态监控，一旦出现异常情况可发出监控告警，为管理人员系统操作、资源统计等提供支持。最后是服务融合，即充分增强对应用场景的适应性，根据具体的服务需求进行数据分析与协议转换，不断提升业务处理能力与服务能力。总的来说，智能数据管理系统的数智化融合以数字化、信息化技术为基础，充分发挥计算机物联网优势对数据信息进行多维度、立体化管理，更多从用户的角度出发，充分体现“以人为本”原则，更好地满足用户需求，从而赋予智能数据管理与智慧运维管理新的活力。

结语：综上所述，计算机物联网的大力发展为智能数据管理系统提供了新的思路，在相关技术的支持下，系统可以更好地实现数据信息获取、处理、储存、共享等功能，结合具体的应用场景发挥高效、稳定的系统功能。在计算机物联网技术的支持下，智能数据管理系统架构及具体的模块功能日益完善，进一步从“以人为本”的理念出发追求数智化融合发展，从而更好地满足用户需求，真正实现数据融合贯通。

参考文献：

[1]罗婷，陈忱.基于物联网技术的一体化智能运维管理系统探索[J].物联网技术，2022，12（10）：59-60+63.

[2]曾宗云.物联网的关键技术及实践应用研究[J].信息系统工程，2023，（11）：47-50.

[3]毛蕊利.大数据大连接时代，物联网智能管理分析研究[J].中国新通信，2020，22（21）：74-75.

[4]吴霁霖，陈林，童朝义.一种基于物联网及区块链的去中心化数据管理系统[J].计算技术与自动化，2022，41（01）：180-183.

[5]扈柏巍，高博.网络资源数据场景化应用管理系统的研究与探索[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2022，39（04）：42-50.

课题：广州工商学院校级科研项目；基于物联网的智能宿舍管理设计研究（KYZX202207）

作者简介：谢意一（1984·08）男，汉族，籍贯：广东茂名，本科，广州工商学院 助理研究员，研究方向：虚拟现实、数字媒体技术。

钟丽花（1982·04）女，汉族，籍贯：广东梅州，本科，广州工商学院 助理研究员，研究方向：高等教育学、管理学。