物联网的四种计算模式
物联网是什么基本的应用模式是什么
物联网是什么基本的应用模式是什么物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过互联网将普通的物理设备、传感器等连接起来，以实现数据共享、信息传递和远程控制的技术体系。
物联网的应用范围广泛，从家居到工业、农业等领域都能发现其身影。
那么，物联网的基本应用模式是什么呢？一、物联网的基本应用模式物联网的基本应用模式可以分为以下四类：感知层、网络层、平台层和应用层。
1. 感知层：物联网的感知层是指通过传感器、执行器等设备收集环境数据，将实物与虚拟世界连接起来。
感知层的设备通常包括温度传感器、湿度传感器、光线传感器等，它们能够感知周围环境并将数据传输到物联网系统中。
2. 网络层：网络层是物联网中用于数据传输和连接各个设备的基础设施层。
在物联网中，数据的传输通常采用无线通信技术，如Wi-Fi、蓝牙、射频识别（RFID）等。
网络层的设计需要考虑传输的效率、数据安全和可靠性。
3. 平台层：平台层是物联网系统的核心组成部分，它负责处理来自感知层的海量数据，并为上层应用提供数据存储、分析和管理功能。
物联网平台通常包括数据存储数据库、分布式计算系统和各种数据处理算法。
4. 应用层：应用层是物联网系统的最上层，它提供具体的功能和应用服务。
物联网能够应用于智能家居、智慧城市、智能交通等各个领域。
例如，通过智能家居系统，可以通过手机控制家中的灯光、空调等设备，实现远程智能控制。
二、物联网应用模式的发展趋势物联网应用模式不断发展，未来有以下几个趋势：1. 智能化：物联网将越来越智能化，通过机器学习和人工智能等技术，实现自动化的数据处理和决策。
例如，智能家居系统可以根据用户的习惯自动调节家中的温度和湿度。
2. 数据驱动决策：物联网的数据分析能力将逐渐增强，通过对海量数据的分析，可以为企业和政府提供更精准的决策支持。
比如，通过对交通流量的实时分析，可以优化交通信号的配时，提高道路通行效率。
3. 云计算和边缘计算的结合：物联网的数据处理既可以在云端进行，也可以在边缘设备上进行。
网络计算的四种形式3篇
网络计算的四种形式网络计算（cloud computing）是一种充分利用网络技术进行计算的方式，其能力和资源可以随时根据需要灵活分配和释放。
网络计算可以分为四种形式：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）和功能即服务（FaaS）。
本文将详细介绍这四种形式。
一、基础设施即服务（IaaS）1.定义基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS），是指用户可以租用云服务提供商提供的基础设施来支撑自己的应用程序和服务。
这些基础设施包括计算资源、存储空间、网络带宽、安全等级等。
2.工作原理IaaS采用虚拟化技术，将云服务提供商的服务器资源分隔出来供用户使用。
用户可以根据自己的需求选择相应的资源：CPU、内存、存储空间、网络带宽、安全等级等。
用户租用这些基础设施，可以根据需要进行快速升级或降级。
3.应用场景对于那些需要快速扩容、需要临时启动的项目、需要应对突发流量的网站或web应用，使用IaaS是一个比较好的选择。
同时，对于需要管理自己的硬件的公司，IaaS可以有效地降低成本。
二、平台即服务（PaaS）1.定义平台即服务（Platform as a Service，PaaS）是一种云计算模型，这种模型中，用户可以利用云服务提供商提供的运行环境和工具开发、部署和运行自己的应用程序和服务。
2.工作原理PaaS采用了与IaaS类似的虚拟技术，将云服务提供商的服务器资源划分为多个虚拟环境，提供给用户使用。
而与IaaS不同的是，PaaS不仅提供计算、存储资源，还提供一系列的中间件、运行环境和开发工具等。
3.应用场景对于那些已经有应用程序代码，在应用程序部署、测试、开发等过程中需要依赖特定环境的公司或个人，适合使用PaaS。
同时，对于那些想要快速开发web应用程序的人，也可以利用PaaS省去很多部署的工序。
三、软件即服务（SaaS）1.定义软件即服务（Software as a Service，SaaS）是指用户使用云服务商提供的应用程序和工具，而不是购买和安装在本地的软件。
云计算在物联网中的应用模式浅析
蠹 翟
硬系统之间的松耦合。
目前国内建设的一些和物联网相关的云计算中心、 云
计算平台， 首先切入的点主要集中在 Ｉ Ｓ ａ 模式的应用。 ａ
电信科学 ｏ １ ２１
２２ ａ Ｓ模式在物联网中的应用 ． Ｓ ａ Ｓａ 模式被云计算概念重新包装后， ａＳ 除了可以利用云 计算的其他技术（ Ｉ Ｓ技术） ， 如 ａ ａ 外 并没有本质上的变化。
Ａ ａＳ 如 Ｆｒｅｃｍ 和 Ｇ ｏｌ Ａ ｐＥ ｇ ｅ Ｐａ ， ｏｃ ． ｏ ｏｇ ｐ ｎｉ 。 ｅ ｎ
图 ｌ 电 信 运 营 商 能 力 开 放 体 系 案 例
ＩＭ ／ Ａ Ｓ ＰＩ Ｇ是中国电信提出的业务能力开放业务平 Ｓ 台。 ＰＣ Ｓ ／Ｐ的应用统一通过 Ｉ Ｇ接入网络， Ｓ Ａ 使用电信网络 中各个业务引擎提供的能力，通过 Ｉ Ｐ完成鉴权计费和 Ｓ Ｍ
２ Ｐａ ． ａ Ｓ模 式在物联 网中的应用 ３
业务 ｌ Ｊ 业务 ２擎 ｌ ｊ Ｉ 引擎
引擎 业务
网络 接入 网关（ Ｇ） ＮＡ
Ｇｒ ｅ 把 Ｐａ ａ ｎｒ ａＳ分成两类 ：Ｐａ ａｐｃｔｎｐ ｔｒ ｔ Ａ ａＳ（ ｌａｏ ｌｆｍ ｐ ｉ ｉ ａｏ
承 载 网／ 合接 入 综
业务管理功能。通过 ＩＭ ／ Ａ 实现 Ｓ／Ｐ应用的统一 Ｓ Ｐ Ｓ Ｇ， Ｉ ＰＣ 业务接入、 统一业务门户 、 统一鉴权计费、 统一业务管理 、
在物联网范畴内． 由于构建者本身价值取向和实现 目 标的不同．ａＳ Ｐａ 模式的具体应用存在不同的应用模式和
应用方向。
电信运营商一直致力于电信网络和 Ｉ 应用的有机结 Ｔ
云计算专栏
物联网知识物联网算法的初步了解
物联网知识物联网算法的初步了解物联网知识：物联网算法的初步了解物联网（Internet of Things，简称IoT）是指利用各种传感器、通信技术和互联网等技术手段，将日常生活中的物理对象与互联网进行连接，实现信息的互通和智能化管理的概念。
物联网算法则是指在物联网系统中应用的各种数据处理和决策算法，以实现物联网应用的功能和目标。
一、物联网算法概述物联网算法作为物联网系统的核心组成部分，负责数据的采集、处理、分析和决策等功能。
物联网算法主要分为以下几类：1. 传感器数据处理算法：物联网系统中的传感器负责采集环境和物体的各种数据，而传感器数据处理算法负责对这些数据进行预处理、滤波、降噪和特征提取等操作，以提高数据的准确性和可用性。
2. 数据通信和网络协议算法：物联网系统中的各种设备和传感器之间需要进行数据通信和网络连接，数据通信和网络协议算法负责处理设备之间的通信和数据传输，以确保数据的安全性和稳定性。
3. 数据存储和管理算法：物联网系统产生的数据庞大且多样化，数据存储和管理算法负责对这些数据进行存储、索引和管理，以便后续的数据分析和应用。
4. 数据分析和挖掘算法：物联网系统中的数据分析和挖掘算法负责对大量的数据进行分析、建模和预测，以发现潜在的规律和价值，为决策提供支持。
5. 决策与控制算法：物联网系统中的决策与控制算法负责根据数据分析的结果，进行决策和控制，如自动调节温度、控制设备运行状态等。
二、常见的物联网算法1. 机器学习算法：机器学习算法是物联网应用中常用的算法之一，通过对大量的数据进行训练和学习，可以提取数据中的规律和特征，实现对未知数据的预测和分类。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
2. 数据挖掘算法：数据挖掘算法是从大量的数据中挖掘出有用的信息和模式的算法，可以用于物联网系统中的数据分析和预测。
常见的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析等。
3. 最优化算法：最优化算法是针对特定的优化问题，通过寻找最优解来优化系统的性能和效率。
物联网中的动态路由算法
物联网中的动态路由算法近年来，随着物联网技术的飞速发展，越来越多的智能设备进入我们的生活中。
这些设备之间需要进行通信，而要实现这样的通信，就需要迅速、高效地找到一条合适的通信路径。
在物联网中，动态路由算法被广泛应用，它可以实现网络的自适应、优化和可靠性。
本文将介绍物联网中常用的动态路由算法及其优缺点。
一、物联网中的路由算法在物联网中，路由算法的主要任务是找到一条最佳的路径，让信息尽快地传输到目的地。
传统的路由算法有基于离散事件的模拟技术（DES）、最短路径算法（SPF）和最小成本路由算法等。
但这些传统算法并不适用于物联网。
物联网通常涉及大量的设备和节点，这个网络是分布式的、动态的，并且节点具有不可预测的移动性。
因此，物联网中的路由算法必须是动态的、自适应的、具有负载均衡和容错能力的。
为此，物联网中采用了一些适用于动态环境下的路由算法，常用的有以下几种。
二、基于距离矢量的路由算法基于距离矢量的路由算法（Distance Vector Routing Protocol，DVRP）是一种基于链路状态的路由算法，其主要思想是每个节点维护到其他节点的距离信息，通过比较每个节点距离其它节点的距离，寻找到一条最短路径。
这种算法的优势在于其简单易实现、抗噪声和抗故障能力强。
但它的缺点也很明显，如容易出现环路、收敛速度慢等。
但在小型的物联网中，这种算法仍然是一个不错的选择。
三、基于链路状态的路由算法在物联网中，基于链路状态的路由算法（Link State Routing Protocol，LSRP）也被广泛应用。
该算法要求每个节点通过广播自己的链路状态信息，以构建整个网络图，然后计算每个节点到达其他节点的最短路径。
这种算法的优点在于其收敛速度快、计算准确性高，但缺点也很明显，如通信效率低下、节点存储和计算负载大等。
四、基于蚁群算法的路由算法基于蚁群算法的路由算法是指模拟蚂蚁寻找食物的行为来寻找网络中最短的路径，它具有自组织、分布式、容错、自适应等特点，可以有效地处理动态和复杂的网络环境。
网络计算的四种形式
网络计算的四种形式网络计算是指通过计算机网络进行信息交流和数据处理的一种计算方式。
它借助网络传输技术，将数据、计算资源和应用程序等分布式地连接起来，实现协同工作和资源共享。
网络计算具有高效、便捷、灵活等特点，已经在各个领域得到广泛应用。
根据其运行方式和计算资源的共享程度，可以将网络计算分为四种形式。
第一种形式是“客户端-服务器模式”。
这种模式中，计算资源被集中于服务器端，用户通过客户端发起请求，服务器接收请求并提供相应的服务。
这种形式的网络计算相对简单、易于管理，适合中小规模的应用场景。
例如，电子邮件传输和网页浏览就是基于客户端-服务器模式进行的。
第二种形式是“对等网络模式”。
在对等网络中，各个计算节点之间没有明确的服务器和客户端的区别，每个节点都可以提供服务和请求服务。
这种模式下，计算资源可以更好地被充分利用，提升整个系统的灵活性和可靠性。
对等网络在文件共享、即时通讯和分布式计算等方面具有广泛的应用。
第三种形式是“网格计算模式”。
网格计算是一种将分布在不同地域的计算机资源和数据存储设备通过网络连接起来，形成一个灵活可拓展的计算平台的技术。
网格计算模式强调资源的共享和协同处理，能够满足大规模科学计算和复杂数据分析的需求。
例如，气象预测、基因组学研究和高能物理实验等领域都需要利用网格计算模式进行大规模数据处理和模拟计算。
第四种形式是“云计算模式”。
云计算是一种按需提供计算资源和服务的模式，将计算机、存储设备和应用程序等资源通过互联网进行集中管理和调度。
云计算具有高度的可伸缩性、弹性和可定制性，可以根据用户需求快速分配计算资源。
公有云、私有云和混合云是常见的云计算部署方式。
云计算已经广泛应用于大数据处理、人工智能、物联网等领域。
网络计算的四种形式各有特点，可以根据不同应用场景的需求选择合适的模式。
它们都借助计算机网络提供了便捷高效的计算和通信方式，极大地推动了信息技术的发展和应用。
随着网络技术的不断进步，网络计算将继续发展壮大，为人们的工作和生活带来更多便利和创新。
物联网技术概论--云计算
云计算的特点
• 超大规模 Google云计算已经拥有100多万台 服务器，Amazon，IBM等“云” 也都拥有几十万台服务器 • 虚拟化 云计算支持用户在任意位置、使用 各种终端获取应用服务
云计算的特点
• 可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计 算节点同构可互换等措施来保障服 务的高可靠性 • 通用性 “云”使用了数据多副本容错、计 算节点同构可互换等措施来保障服 务的高可靠性
云计算
01 云计算的概念 02 云计算的特点 03 云计算的服务类型
目录云计算的ຫໍສະໝຸດ 述云计算的概念是由Google提出的一种网络应用模式。 狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，通过网络以按需、 易扩展的方式获得所需的资源。 广义云计算是指服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩 展的方式获得所需的服务。
云计算的特点
• 高扩展性 “云”的规模可以动态伸缩,满足应 用和用户规模增长的需要 • 按需服务 • 极其廉价 • 潜在危险性
云计算的服务类型
(1)将基础设施作为服务，消费者通过Internet可以从完善的计算机基础 设施获得服务。 (2)将软件作为服务，SaaS模式，软件即服务。它是一种通过Internet 提供软件的模式，用户无须购买软件,而是向提供商租用基于Web的软件, 来管理企业经营活动。 (3）将平台作为服务，PaaS模式，该模式实际上是指将软件研发的平台 作为一SaaS种服务，以SaaS的模式提交给用户。
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网络的三种计算模式
网络计算模式的发展 一
结构描述： 结构描述：
通过硬件连线把简单的终端接到主机上； 通过硬件连线把简单的终端接到主机上； 所有用户的击键和光标位置传入主机，所 所有用户的击键和光标位置传入主机， 有从主机返回的结果， 有从主机返回的结果，显示在终端屏幕的 特定位置； 特定位置； 分时共享模式， 分时共享模式，所有的程序和数据都存储 在大型的主机中（数据库、应用程序、 在大型的主机中（数据库、应用程序、通 信程序），资源集中控制； ），资源集中控制 信程序），资源集中控制； 利用主机的能力运行应用程序， 利用主机的能力运行应用程序，利用无智 能的终端来对应用进行控制； 能的终端来对应用进行控制；
网络计算模式的发展 四 浏览器/服务器（B/S） 浏览器/服务器（B/S）
基于浏览器、 服务器和应用服务器的计算结构， 基于浏览器、WWW服务器和应用服务器的计算结构，称 服务器和应用服务器的计算结构 为浏览器/服务器 服务器（ 为浏览器 服务器（Browser/Server）的计算模式，简称 ）的计算模式，简称B/S 模式，该计算模式在20世纪 年代中期逐渐形成和发展。 世纪90年代中期逐渐形成和发展 模式，该计算模式在 世纪 年代中期逐渐形成和发展。 B/S计算模式继承和共融了传统客户机 服务器模式中的网 计算模式继承和共融了传统客户机/服务器模式中的网 计算模式继承和共融了传统客户机 络软、硬件平台和应用，但它具有传统C/S计算模式所不及的 络软、硬件平台和应用，但它具有传统 计算模式所不及的 很多特点，比如更加开放、与软、硬件平台无关、 很多特点，比如更加开放、与软、硬件平台无关、应用开发速 度快、生命周期长、应用扩充和系统维护升级方便等。 度快、生命周期长、应用扩充和系统维护升级方便等。
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物联网的四种计算模式
目录
1. 物联网的云计算 (4)
2. 面向物联网的雾计算 (5)
3. 物联网边缘计算 (6)
4. 物联网的MIST 计算 (7)
从物联网从业者的角度来看，经常看到对计算更加可用和分布式的需求。
当开始将物联网与OT 和IT系统整合时，面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。
在一个工厂自动化的场景中，可能有数百个集成的传感器，这些传感器每1秒发送3个数据点。
大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。
数百个传感器，多个网关，多个进程，和多个系统，需要几乎在瞬间处理这些数据。
大多数数据处理的支持者都支持云模型，即总是应该向云发送一些东西。
这也是第一种物联网计算基础。
通过物联网和云计算模型，基本上推动和处理你的感官数据在云。
你有一个摄入模块，它可以接收数据并存储在一个数据湖(一个非常大的存储器) ，然后对它进行并行处理(它可以是Spark，Azure HD Insight，Hive，等等) ，然后使用快节奏的信息来做决定。
自从开始构建物联网解决方案，现在有了许多新的产品和服务，可以非常容易地做到这一点: ∙可以使用AWS Kinesis 和Big data lambda services
∙可以利用Azure 的生态系统，让构建大数据能力变得极其容易
∙或者，可以使用像Google Cloud 产品这样的工具如Cloud IoT Core
在物联网中面临的一些挑战是:
∙私有平台的使用者和企业对于拥有他们的数据在谷歌，微软，亚马逊等感到不舒服
∙延迟和网络中断问题
∙增加了存储成本、数据安全性和持久性
∙通常，大数据框架不足以创建一个能够满足数据需求的大型摄入模块
通过雾计算，可以变得更加强大。
雾计算使用的是本地处理单元或计算机，而不是将数据一路发送到云端并等待服务器处理和响应。
4-5年前，还没有像Sigfox 和LoraWAN 那样的无线解决方案，BLE也没有mesh或远程功能。
因此，必须使用更昂贵的网络解决方案，以确保能够建立一个安全，持久的连接到数据处理单元。
这个中心单元是解决方案的核心，很少有专业的解决方案提供商。
从实施一个雾网络中可以了解到:
∙这并不是很简单，需要知道和理解很多事情。
构建软件，或者说在物联网上所做的，是更直接和开放的。
而且，当把网络当成一道屏障时，它会降低速度。
∙对于这样的实现，需要一个非常大的团队和多个供应商。
通常也会面临供应商的锁定。
OpenFog是一个由著名业内人士开发的专为雾计算架构而设计的开放雾计算框架。
它提供了用例，试验台，技术规格，还有一个参考体系结构。
物联网是关于捕捉微小的交互作用，并尽可能快地做出反应。
边缘计算离数据源最近，能够在传感器区域应用机器学习。
如果陷入了边缘和雾计算的讨论，应该明白，边缘计算是所有关于智能传感器节点的应用，而雾计算仍然是关于局域网络，可以为数据量大的操作提供计算能力。
像微软和亚马逊这样的行业巨头已经发布了Azure IoT Edge 和AWS Green Gas，用于提高物联网网关和传感器节点上的机器智能，这些网关和传感器节点拥有良好的计算能力。
虽然这
些都是非常好的解决方案，可以让工作变得非常简单，但是它显著地改变了从业者所知道和使用的边缘计算的含义。
边缘计算不应该要求机器学习算法在网关上运行来构建智能。
2015年，Alex 在ECI 会议上谈到了嵌入式人工智能在神经记忆处理器上的工作:
真正的边缘计算将发生在这样的神经元装置上，它们可以预装机器学习算法，服务于单一的目的和责任。
那会很棒吗？让我们假设仓库的结束节点可以对很少的几个关键字符串执行本地NLP，这些关键字符串构成密码，比如"芝麻开门"！
这种边缘设备通常有一个类似神经网络的结构，所以当加载一个机器学习算法的时候，基本上就是在里面燃烧了一个神经网络。
但这种燃烧是永久性的，无法逆转.
有一个全新的嵌入式设备空间，可以在低功率传感器节点上促进嵌入式边缘智能。
可以做以下事情来促进物联网的数据处理和智能化:
∙基于云计算的模型
∙基于雾的计算模型
∙边缘计算模型
这里有一种计算机类型，它补充了雾和边缘计算，使它们变得更好，而不需要再等上年。
可以简单地引入物联网设备的网络功能，分配工作负载，既没有雾也没有边缘计算提供的动态智能模型。
建立这种模式可以带来高速的数据处理和智能提取的设备，具有256kb 的内存大小和~ 100kb / 秒的数据传输速率。
对于Mesh 网络，肯定会看到这样一个计算模型的促进者，会有人提出一个更好的基于MIST 系统的模型，可以很容易地使用它。