大数据、云计算、物联网
物联网、大数据、云计算的区别与联系
物联⽹、⼤数据、云计算的区别与联系⼀、定义名称定义对应技术关键词物联⽹所有的设备都配上操作系统接⼊互联⽹形成的新⽹络。
物联⽹包含当前的互联⽹。
⽆线电、RFID万物互联⼤数据记录下每天各种信息的数据的集合。
旨在存储和计算⼤量数据（最终完成⽤户画像）。
Hadoop、Spark海量数据云计算将计算资源虚拟化并按需卖给⽤户。
⽅便计算资源的管理提⾼计算资源利⽤率。
openstack、docker虚拟化⼆、相互关系粗略地看，可以认为物联⽹产⽣了⼤数据，⼤数据需要借助云计算，云计算⽀持了物联⽹的发展。
但从技术上看这三个概念在技术上并没有那么⼤的关联，甚⾄可以完全不相⼲。
2.1 物联⽹和⼤数据的关系物联⽹确实是产⽣了⼤量数据，但其实更多的数据并不是来源于物联⽹⽽是来源于⼈们开始认识到了各种信息的重要性⽽将之以数据形式记录下来。
2.2 ⼤数据和云计算的关系⼤数据的主要技术Hadoop确实会⽤许多计算结点，这些计算结点可以是虚拟机但也完全可以是物理机。
⼤数据有时容易让⼈混淆是因为总说其数据处理能⼒，但⼤数据重点在于处理数据⽽不是并⾏计算，其替代的是数据库⽽不是计算机。
（由于⼤数据看似是计算但其实不是计算让⼈迷惑，）2.3 云计算和物联⽹的关系云计算⽀持物联⽹这三者关系中看似最理所当然的关系，在实际中最没关系；做物联⽹的，⼀般不会把⾃⼰的东西放公有云上，对中⼼计算能⼒的要求也不是很⼤也没强烈必要搭建私有云。
三、发展展望资本总是热衷于炒作新概念，当⼀个名词从资本热捧的“新概念”变成置之不理的“旧概念”，才容易看清概念是否名副其实到底有⼤多的⽤武之地。
3.1 物联⽹发展展望趋势----物联⽹基本是⼀个不可逆的过程了，待商量的只是速度快⼀点慢⼀点的问题。
技术----物联⽹芯⽚向arm架构靠拢、操作系统向基于linux的嵌⼊式系统靠拢、⽹络向tcp/ip靠拢。
市场----个⼈觉得物联⽹不过就是原先的不联⽹的设备联⽹罢了，⼜不是出现什么新市场，不知道资本⿎吹的是什么。
云计算物联网大数据人工智能概述
云计算物联网大数据人工智能概述
1.云计算
云计算是一种分布式计算技术，可为用户提供基于网络的稳定、可靠、可扩展、高效的计算服务。
云计算的核心是计算资源的共享，允许用户在
网络中借助计算服务实现低成本、高效的计算处理。
云计算的使用，可让应用在不同的计算节点之间进行自动分配，使得
计算资源的利用更加效率高，而且能够比传统方式更容易使用，它能够连
接用户的多个计算设备，从而实现互联网应用的无缝运行。
2.物联网
物联网(Internet of Things)是由众多的物理设备、通信网络和相关
的软件系统连接在一起，形成一个可互联互通的网络，能够自动收集、交
换和传递数据的网络技术。
物联网是将各种实体物品条件下的状态和数据，通过互联网与物理环境之间进行双向交互的一种技术。
它能够把物理世界
通过网络连接起来，形成一个全新的新型的信息空间。
3.大数据
大数据技术，是指从海量复杂的数据中提取出有价值的信息的一种技术。
大数据技术可以把数据分析转化为数据挖掘，从而帮助企业获得价值
信息，根据价值信息改善企业的运作，增强企业的竞争力。
3.简述大数据、云计算、物联网、区块链和人工智能的概念和相互关系。
3.简述⼤数据、云计算、物联⽹、区块链和⼈⼯智能的概念和相互关系。
1、⼤数据称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨⼤到⽆法透过⽬前主流软件⼯具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极⽬的的资讯。
总的来说就是海量数据集合2、云计算是分布式计算的⼀种，指的是通过⽹络“云”将巨⼤的数据计算处理程序分解成⽆数个⼩程序，然后，通过多部服务器组成的系统进⾏处理和分析这些⼩程序得到结果并返回给⽤户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进⾏计算结果的合并。
通过这项技术，可以在很短的时间内（⼏秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从⽽达到强⼤的⽹络服务。
3、物联⽹是指通过各种信息传感器、、、、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、⼒学、化学、⽣物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的⽹络接⼊，实现物与物、物与⼈的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
物联⽹是⼀个基于、传统电信⽹等的信息承载体，它让所有能够被独⽴寻址的普通物理对象形成互联互通的⽹络4、区块链是⼀个领域的术语。
从本质上讲，它是⼀个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。
基于这些特征，奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有⼴阔的运⽤前景5、⼈⼯智能是是计算机科学的⼀个分⽀领域，致⼒于让机器模拟⼈类思维，从⽽执⾏学习、推理等⼯作。
相互关系：物联⽹是数据的收集基础，通过各种信息传感器和收集器收集信息，统⼀形成了以海量数据组成的⼤数据；⼤数据作为信息载体，为⼈⼯智能提供数据集进⾏分析，以达到能做出正确决策的AI智能系统进⼊⼈们的⽣活；在⼀个这样数据庞⼤并时刻在产⽣数据的时代，数据量的庞⼤让线下计算⽆法实现，只能在云端进⾏存储和计算，并且使⽤分布式计算减少计算量和计算难度。
详解云计算、物联网和大数据
01云i|•算云计算是指能够针对共学的可配置计算资源，按需提供方便的、泛在的网 络接入的模型。
上述il •算资源包括网络、服务器、存储、应用和服务等，这些 资源能够快速地提供和回收，而所涉及的管理开销要尽可能小。
具体来说，云模型包含五个基本特征、三个服务模型和四个部署模型。
五个基本特征：按需自助服务(on-demand self-service)广阔的互联网访问(broad network access)资源池(resource pooling)快速伸缩(rapid elasticity)可度量的服务(measured service)三个服务模型：• 软件即服务(Software as a Service^ SaaS)• 平台即服务(Platform as a Service. PaaS)• 基础设施即服务(Infrastructure as a Service^ laaS)四个部署模型: •私有云 •社区云 •公有云 •混合云 一般来说，云计算可以被看作通过计算机通信网络(例如互联网)来提供 计算服务的分布式系统，其主要U 标是利用分布式资源来解决大规模的计算问 题。
云中的资源对用户是透明的，用户无须知晓资源所在的具体位置。
这些资 源能够同时被大量用户共孕，用户能够在任何时间、任何地点访问应用程序和 相关的数据。
云计算的体系结构如图1-3所示，还对三个服务模型进行了阐述。
1. 基础设施即服务(private cloud)(community cloud)(public cloud)(hybrid cloud) ( 川八 ) (1询端 ) C 网络 (内核 < OS/APP) ) () ( )公软件坏境 〃储H 迪估云(网络)山川程序 SaaSP uaS 1 laaS - 云软件城础设施il n 图1-3云计算的体系结构这项服务是云计算提供的最简单的内容，其涉及大规模的计算资源的交付, 这些计算资源包括存储空间、运算能力和网络带宽等。
物联网、云计算、大数据、人工智能
物联网、云计算、大数据、人工智能现代科技领域的几个重要概念物联网、云计算、大数据、人工智能，这四个概念在现代科技领域扮演着举足轻重的角色。
它们相互关联，互相促进，为我们带来了前所未有的便利和创新。
下面将分别从物联网、云计算、大数据和人工智能四个方面来探讨它们在现实生活中所带来的影响和重要性。
一、物联网物联网是指通过互联网络将个体物件相连接，实现物与物之间的信息交互和数据传输的技术体系。
在物联网中，各种设备和传感器可以通过网络进行通信，实现智能化的自动化控制。
物联网的应用已经渗透到各个行业，如智能家居、智能交通、智慧城市等。
物联网的发展为人们的生活带来了更多方便和舒适，提高了生产效率，降低了成本。
例如，智能家居通过物联网技术使得家居设备能够互相连接，实现远程控制和自动化管理。
居民可以通过手机APP控制家里的照明、电器等设备，实现智能化的家居体验。
这不仅提高了家庭生活的便利性，还可以节约能源，提高居民的生活质量。
二、云计算云计算是指将数据和计算资源放在互联网上的各个服务器上，通过网络进行共享和访问的一种计算模式。
云计算为用户提供了基于互联网的弹性计算方式，用户可以根据自身需求随时调整资源的使用量，并通过网络随时访问和管理数据。
云计算的普及使得个人和企业无需购买昂贵的硬件设备，只需租用云服务器即可获得计算能力，降低了成本。
同时，云计算提供了高效的数据存储和处理能力，为企业提供了强大的计算支持，加速了业务发展和创新。
三、大数据大数据是指由传感器、物联网等各种设备产生的庞大数据集合。
这些数据以海量、高速、多样性、即时性等特点，对传统数据处理和分析模式提出了挑战。
然而，充分利用大数据可以帮助人们更好地理解和利用信息，从而做出更准确和智能的决策。
大数据在各个领域都起到了重要的作用。
比如，在医疗领域，大数据分析可以帮助研究人员预测疾病的传播趋势和潜在疫情，并提供针对性的医疗资源调配。
在商业领域，大数据分析可以帮助企业了解消费者需求，优化产品设计和市场营销策略。
物联网、人工智能、云计算、大数据及5G的区别及联系？
物联⽹、⼈⼯智能、云计算、⼤数据及5G的区别及联系？01—物联⽹的概念、核⼼及关键要素物联⽹（IoT）顾名思义就是物体设备之间的⽹络通信互接，即万物互联，从以往主要以⼈-⼈连接的时代，到⽬前⼈-物连接的时代逐渐过渡到物与物连接。
任何的物体都可以通过⽹络进⾏数据的交互往来，相互通信、“交流”，除了实现设备间基本的通讯外，今后将由普通的IoT逐渐发展为AIoT（AI+IoT），即智能物联⽹，在基础的IoT能⼒上，融合了AI⼈⼯智能，使得每⼀个设备不仅仅是可以相互连接、通讯，还能够通过AI机器学习对数据进⾏智能化分析实现物联设备的⾃我进化、⾃我预测、⾃我改造，真正做到物联设备的感知智能化、分析智能化、控制智能化。
物联⽹的核⼼在于物联设备⽹络互联，连接的⽬的在于获取设备数据，在于管理，在于提质增效，根本使命就是服务于⼈类⽣产⽣活发展。
物联⽹从技术架构上来看，可分为三层：感知层、⽹络层和应⽤层。
第⼀层：感知层，即设备需要感知外界环境，收集数据。
通常由各种传感器构成，如温、湿度传感器、⼆维码及RFID标签、摄像头等感知终端。
第⼆层：⽹络层，由各种私有⽹络、互联⽹、有线和⽆线通信⽹、⽹络管理系统和云计算平台等组成，相当于⼈的神经中枢和⼤脑，负责传递和处理感知层获取的数据信息。
第三层：应⽤层，可理解为IoT的核⼼⽬标，将获取数据处理分析之后应⽤于⽣产、⽣活，指导实践，提质增效。
02—⼈⼯智能的概念、核⼼及关键要素AI⼈⼯智能就像是数学是⼀门学科，是研究使计算机来模拟⼈的某些思维过程和智能⾏为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，其中⼀个主要的⽬的就是想让计算机去做过去只有⼈才能做的智能⼯作。
即便AI在近些年发展迅速，但⼈⼯智能未来的发展也将发⽣“天花板效应”，“机器智能”除了逻辑、计算、存储等⽅⾯外，也只能是⽆限趋近于⼈类⼤脑，⽽不会超越⼈脑，如思维⽅式、情感表达等⽅⾯。
⼈⼯智能的核⼼在于算法，算法决定了⼈⼯智能的发展⾼度，没有成熟强⼤的算法⼈⼯智能都是空中楼阁，毫⽆意义。
大数据,云计算,物联网之间的关系
大数据,云计算,物联网之间的关系大数据、云计算、物联网，这三者在当下都是热门的话题。
它们的关系就像三个故事中的人一样，每个都发挥着不可或缺的角色，彼此联系在一起，又能发挥各自独特的作用。
1、大数据大数据是指机组成或人类制造的数据集合达到几百个、几千个甚至上万个不同的比特。
数据集可以用来挖掘特别信息，从而了解状态和客观事物。
通过对大数据进行有效分析，可以多维度收集、筛选、整合和分类，获取分析对象的准确和可靠的信息，为企业决策提供及时的、全面的、准确的信息支持，为提高效率、降低成本、提升服务质量提供支持。
2、云计算云计算是一种再划分、再利用的技术，它是使用共享的通信网络、虚拟计算机和共享的存储设备，将计算资源依附于网络，以提供计算服务功能的新技术。
在云计算方式下，企业不再购买服务器资源，而是以租用服务器资源的形式，每次只支付使用的服务器资源费用，可以节约企业成本，提高效率，提升企业服务质量。
3、物联网物联网又称物联网技术，它是把传感器、智能终端和通信技术等相关技术融合起来，把信息采集、数据交互和信息共享创新性的结合起来，实现网络自动化，智能化，小型化，综合多种技术，以实现物理物体和数字物体，实体物体和虚拟物体之间的通信。
从上面描述可以看到，大数据、云计算和物联网各司其职，彼此之间存在一种协作的关系。
将大数据存储在云计算平台上，使用物联网技术，可以不断改善和发展大数据，使得大数据所提供的信息更加丰富，从而满足客观事物的特定需求；云计算能更有效地存储和处理大数据，将不同的大数据整合在一起，不仅提高了大数据的储存效率，还可以通过物联网技术，实现客户物体、数字物体和实体物体之间的交互，从而满足个性化客户需求。
最后，物联网技术使企业能够发挥创新综合能力，提高经济价值，从而实现企业可持续发展，更好地满足客户需求。
因此，大数据、云计算和物联网在当下的发展形势下共同发挥着至关重要的作用。
它们的关系就像三个故事中的人一样，每个都发挥着不可或缺的角色，彼此联系在一起，又能发挥各自独特的作用，共同推动和促进企业的可持续发展。
物联网、云计算、大数据、人工智能的区别以及彼此存在的联系
物联网、云计算、大数据、人工智能的区别以及彼此存在的联系一、物联网1、什么是物联网?物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。
广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。
大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。
自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。
经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。
嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。
如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。
这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
二、云计算。
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什么是大数据？
根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
维基百科是一个基于维基技术的全球性多语言百科全书协作计划，同时也是一部用不同语言写成的网络百科全书，其目标及宗旨是为全人类提供自由的百科全书──用他们所选择的语言来书写而成的，是一个动态的、可自由访问(绝大多数国家，但使用安全连接则也行）和编辑的全球知识体。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
1、云计算
一般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。
云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。
提供资源的网络被称为“云”。
“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。
这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。
广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解：物物相连的互联网，即物联网。
物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。
世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。
再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。
随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。
如：智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。
大的理想就是智慧地球，目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大数据
大数据(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。
大数据或称巨量资料或海量数据资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大数据，云计算，物联网和移动互联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。
云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。
大数据代表了互联网的信息层（数据海洋），是互联网智慧和意识产生的基础。
包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。
云计算与物联网推动大数据发展。
5、纠删码
纠删码（erasure coding，EC）是一种数据保护方法，它将数据分割成片段，把冗余数据块扩展、编码，并将其存储在不同的位置，比如磁盘、存储节点或者其它地理位置。
纠删码会创建一个数学函数来描述一组数字，这样就可以检查它们的准确性，而且一旦其中一个数字丢失，还可以恢复。
多项式插值（polynomial interpolation）或过采样（oversampling）就是纠删码所使用的关键技术。
从数据函数角度来说，纠删码提供的保护可以用下面这个简单的公式来表示：n = k + m。
变量“k”代表原始数据或符号的值。
变量“m”代表故障后添加的提供保护的额外或冗余符号的值。
变量“n”代表纠删码过程后创建的符号的总值。
举个例子来说，在一个EC 10/16的配置中，会有6个额外的符号（变量m）被添加到10个原始符号（变量k）中。
这16个数据片段（变量n）会遍布16个驱动器、节点或地理位置中。
而原始文件可以从10个验证片段中重建。
纠删码，也称为前向纠错（FEC）编码，早在50年前就已出现。
随后产生了不同类型。
其中一个最早也是最常见的类型就是RS（Reed-Solomon），这种类型的数据可以使用任何k符号的组合或数据块来重建，即使m符号丢失或不可用。
比如，在EC 10/16中，即使有6个驱动器、节点或者地理位置丢失或不可用，而原始文件还是可以恢复。
纠删码可以用于有大量数据和任何需要容错的应用程序或系统中，比如磁盘阵列系统、数据网格、分布式存储应用程序、对象存储或归档存储。
目前，纠删码的一个常见的使用案例是基于对象的云存储。