基于大数据、云计算和物联网传感器技术的有效结合与应用
基于云计算的物联网数据处理技术研究
基于云计算的物联网数据处理技术研究一、引言云计算和物联网技术是当下受到广泛关注的两个领域，在不断的发展与创新中，二者的结合不仅加速了物联网的普及和应用，也为数据处理技术的提升提供了广阔的空间。
本文将从云计算对物联网的促进，物联网数据处理技术的发展，基于云计算的物联网数据处理技术，三个方面对该领域进行论述和探讨。
二、云计算对物联网的促进云计算是将计算机处理能力、存储能力等计算资源通过网络进行集中化管理、配置和使用。
而物联网则包括各种设备、传感器、网络设备等，这些设备产生的数据必须进行处理和分析，才能变成有用的信息。
因此，云计算技术和物联网技术的结合能够更好地满足数据处理的需求，从而推动物联网技术的应用和发展。
一方面，云计算可以提供物联网所需的巨大计算能力和存储容量，使得物联网能够更加高效地进行数据处理和分析。
另一方面，云计算也可以为物联网提供一个可靠的后台支持，帮助物联网设备进行网络连接和数据传输，提高物联网的可靠性和安全性。
由此看来，云计算技术不仅能够促进物联网技术的发展，更可以为物联网的数据处理提供一个可靠、高效、安全的后台支持。
同时，物联网技术也为云计算提供了更广泛的应用场景和市场，这种补充和借鉴型的相互促进关系，将在今后的发展中愈演愈烈。
三、物联网数据处理技术的发展物联网是一个数据密集型的技术体系，因此，如何处理和分析大量的数据是物联网技术的核心问题，也是发展的关键。
目前，物联网数据处理技术主要分为以下三种：1. 基于传统数据库和数据仓库技术的数据处理方式。
这种方式注重数据的存储和管理，能够有效地提高数据的处理速度和规模，但是对规则化和结构化的要求较高，不适用于异构数据、非结构数据等新型数据模式。
2. 基于机器学习和人工智能技术的数据处理方式。
这种方式通过不断学习和模型优化，可以对数据进行更加准确和深入的分析和处理，能够应对更加复杂的数据类型和场景。
3. 基于大数据技术的数据处理方式。
这种方式通过对数据的分析和挖掘，可以对数据的意义和价值进行探索和实现。
智慧化安全管理
智慧化安全管理智慧化安全管理是指基于物联网、云计算、大数据等新技术，将传统安全管理与先进技术相结合，实现对安全风险的预防和控制。
智慧化安全管理已经成为企业和政府机构必须面对的重要问题。
下面将从以下几个方面进行详细介绍。
一、智慧化安全管理的意义1.提高安全防范能力：通过智能化设备和系统，可以实时监测和识别风险并及时采取应对措施，减少事故发生的可能性。
2.提高工作效率：智慧化设备可以自动收集数据并进行分析，提供决策支持，减少人工干预，节省时间和人力成本。
3.优化资源配置：通过智能分析数据，可以更好地了解资源利用情况，并根据需要进行调整，提高资源利用效率。
4.增强信息安全保障：采用先进技术加密通讯、身份认证等手段保护信息系统的安全性。
二、智慧化安全管理的关键技术1.物联网技术：通过连接各种传感器、设备和系统，实现数据采集、处理和传输，并在后台进行分析和决策。
2.云计算技术：通过云端平台，实现数据存储、计算和分析，并提供各种服务，如数据可视化、报表生成等。
3.大数据技术：通过对大量数据的收集、处理和分析，提供更准确的预测和决策支持。
4.人工智能技术：通过机器学习、深度学习等技术，实现自动化决策和智能化管理。
三、智慧化安全管理的应用场景1.企业安全管理：在企业中应用智慧化安全管理可以监测设备状态、生产过程中的风险以及员工的行为等，从而保障企业的生产安全和信息安全。
2.城市安全管理：城市中可以部署各种传感器和视频监控设备，实现对交通流量、环境污染等方面进行实时监测，并及时采取措施解决问题。
3.物流安全管理：利用物联网技术可以实现对货物运输过程中的温度、湿度等环境因素进行监测，并对货物状态进行跟踪，确保货物运输过程中的安全性。
4.公共场所安全管理：在公共场所部署视频监控设备和安全门禁系统，可以实现对人员进出的监测和控制，提高公共场所的安全性。
四、智慧化安全管理的挑战和解决方案1.数据安全问题：在智慧化安全管理中，大量数据的采集、处理和存储会面临数据泄露、篡改等风险，需要采取加密、身份认证等手段保障数据的安全性。
新型系统集成技术的研究与应用
新型系统集成技术的研究与应用随着互联网技术的迅速发展，大量数据在网络上不断涌现，这对于传统的信息管理和数据处理带来了前所未有的挑战，同时也导致了信息隐私和安全问题的愈发复杂。
新型系统集成技术的研究和应用成为了解决这一问题的重要途径。
系统集成是指将不同的软件和硬件组合在一起，从而形成一个具有特定功能的系统。
新型系统集成技术是指基于云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的系统集成技术。
在新型系统集成技术下，不同的应用系统可以通过接口实现无缝连接，并进行数据共享和交互，给用户带来更加便捷、快捷的应用体验。
一、新型系统集成技术的研究现状（1）物联网技术物联网技术是指通过无线射频识别、传感器技术、网络技术、短距离通信等手段，将各种设备、物品、生产设备等连接起来，实现信息的互联互通。
物联网技术在新型系统集成技术中具有重要的地位，能够实现多设备之间的互通互联，为整个系统提供更多的数据源和应用场景。
目前，物联网技术已经在智能家居、智能交通、智能医疗等领域有着广泛的应用。
（2）云计算技术云计算技术是将计算和存储资源通过网络提供给用户，使用户可以方便地通过互联网访问虚拟化的计算资源和存储资源。
通过云计算技术，不同的应用系统可以在云端进行统一部署和管理，实现资源的共享和复用，提高系统的可扩展性和可维护性。
目前，云计算技术已经广泛应用于企业信息化、移动办公、虚拟化等领域。
（3）大数据技术大数据技术是指不断涌现的各种数据，在处理过程中，需要运用一系列的算法和软件工具、数据管理技术，从海量数据中抽取出有用信息的一种技术。
大数据技术在新型系统集成技术中发挥着重要的作用，能够实现对各种数据进行分析和处理，发现其中蕴含的规律和信息，形成有效的应用场景。
目前，大数据技术已经广泛应用于金融风控、电商推荐、人工智能等领域。
二、新型系统集成技术的应用场景（1）智能家居智能家居是指运用智能硬件和新型系统集成技术，将家庭中的各种设备联网互通，实现远程控制、自动化管理的一种应用场景。
ioe abc oict 技术体系
ioe abc oict 技术体系IOE ABC OICT技术体系IOE ABC OICT技术体系是指基于物联网、大数据、云计算和人工智能等技术的一种综合性技术体系。
本文将从IOE（Internet of Everything）、ABC（Artificial Intelligence、Big Data、Cloud Computing）和OICT（Object Identification Coding Technology）三个方面介绍该技术体系的相关内容。
一、IOE技术体系IOE（Internet of Everything）即万物互联，是指将物联网与互联网、大数据、云计算等技术相结合，实现人、物、信息、资源等一切可以互联互通的事物之间的智能互联。
IOE技术体系的核心是通过各种传感器和智能设备采集和感知数据，将数据通过云计算和大数据分析处理，再通过云服务和人工智能技术实现智能决策和交互。
IOE技术体系的应用非常广泛，包括智慧城市、智能交通、智能家居、智能工厂等。
二、ABC技术体系ABC（Artificial Intelligence、Big Data、Cloud Computing）是指人工智能、大数据和云计算这三个技术的整合。
人工智能技术是指模拟人类智能的一门科学，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等。
大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，包括数据采集、存储、处理和挖掘等。
云计算技术是指通过互联网将计算资源和服务提供给用户的一种方式，包括云存储、云计算平台和云服务等。
ABC技术体系的综合应用可以实现更高效的数据处理和分析，提供更智能化的服务和决策支持。
三、OICT技术体系OICT（Object Identification Coding Technology）是一种基于物体识别编码的技术体系。
通过对物体进行编码和标识，可以实现对物体的唯一识别和追溯。
OICT技术体系主要包括条码技术、RFID 技术、二维码技术等。
基于物联网的智能交通监测与管理系统设计与实现
基于物联网的智能交通监测与管理系统设计与实现智能交通监测与管理系统是利用物联网技术，结合传感器、云计算、大数据分析等先进技术，对交通系统进行实时、准确的监测和管理的系统。
该系统能够提供实时的交通信息，进行交通流量监测与预测、交通事故预警与处理、交通信号优化等功能，以提高交通运输效率、减少拥堵、提升交通安全。
系统架构与设计智能交通监测与管理系统主要由传感器、物联网通信模块、数据处理与分析平台以及交通管理终端组成。
1. 传感器：通过部署在交通要道、路口等位置的传感器，如车辆识别传感器、红绿灯传感器、视频监控传感器等，实时获取交通状态和相关数据。
这些传感器能够高效、准确地收集车流量、车速、车辆类型等信息。
2. 物联网通信模块：将传感器采集的数据传输到后端数据处理平台。
利用物联网通信技术（如无线传感器网络、移动通信网络等）实现数据的稳定、高效传输。
3. 数据处理与分析平台：该平台负责对传感器采集的大量数据进行处理和分析，提取出有价值的交通信息。
通过运用大数据分析、机器学习等技术，对交通流量、拥堵状况、交通事故风险等进行模型预测和优化。
4. 交通管理终端：将处理后的数据结果以直观、可视化的方式展示给交通管理人员，并提供相关决策支持。
交通管理终端可以是电脑、平板电脑等设备，管理人员可以通过该终端实时监测交通状况、做出合理的交通调度决策。
系统功能与实现1. 交通流量监测与预测：通过采集传感器获取的车辆数据，系统能够实时监测道路上的车流量。
利用历史数据进行预测分析，提供交通流量的趋势和预测，将有助于交通运输管理部门合理规划道路，并根据实际交通需求调整交通方案。
2. 交通事故预警与处理：系统能够通过传感器和视频监控实时监测交通事故发生的情况。
一旦发生事故，系统会自动发出警报，通知相关部门和交警。
同时，系统能够根据事故发生的位置和程度，进行路段封锁、交通路线调整等操作，以最大程度减少事故对交通的影响，并保障现场安全。
基于物联网技术的智能健康管理系统设计与实现
基于物联网技术的智能健康管理系统设计与实现智能健康管理系统是基于物联网技术的一种创新应用，旨在结合传感器、云计算、数据分析等技术，为用户提供个性化的健康管理服务。
本文将探讨智能健康管理系统的设计与实现，包括系统架构、关键功能模块和实施方案。
首先，智能健康管理系统的设计需要明确系统架构。
整个系统可分为四个主要层次：传感器层、数据采集与传输层、数据处理与分析层和用户交互与服务层。
在传感器层，各种生物传感器如心率、体温、血压等被植入到用户身体中或通过可穿戴设备测量。
数据采集与传输层负责将传感器获取的生物参数数据传输到云服务器进行存储和处理。
数据处理与分析层使用机器学习和大数据分析技术对海量数据进行处理，提取个性化的健康管理指标和模式。
最后，用户交互与服务层提供用户界面和健康管理服务，包括监测用户的健康状况、制定个性化的健康计划和提供健康咨询等。
其次，智能健康管理系统的关键功能模块包括数据采集、数据存储、数据处理与分析和用户交互与服务。
数据采集模块负责接收和处理生物参数数据，如心率、体温等，确保数据的准确性和完整性。
数据存储模块使用云存储技术将采集到的生物参数数据存储到云服务器中，方便数据的长期保存和随时访问。
数据处理与分析模块使用机器学习和大数据分析算法，对海量的生物参数数据进行处理和分析，提取个性化的健康管理指标和模式。
用户交互与服务模块为用户提供友好的界面和多样化的健康管理服务，包括健康监测、健康计划制定和健康咨询等。
最后，实现智能健康管理系统需要考虑硬件设备、软件开发和数据安全等方面的实施方案。
硬件设备方面，需要选择可靠的生物传感器和可穿戴设备，并确保其与系统的兼容性。
在软件开发方面，需采用合适的开发工具和编程语言，开发用户界面、数据处理算法和云服务器的交互。
同时，要保证系统的稳定性和可靠性，进行充分的测试和优化。
数据安全是智能健康管理系统设计中的重要考虑因素，需采用安全的数据传输协议和加密技术，保护用户的隐私和数据安全。
智慧化工园区解决方案
智慧化工园区解决方案简介智慧化工园区是基于物联网技术、云计算和大数据分析等先进技术所构建的现代化工业园区。
通过智能化设备和系统的应用，以及数据的实时采集和分析，智慧化工园区能够实现生产过程的自动化、高效化和可持续发展。
本文将介绍智慧化工园区的解决方案，包括其基本架构、关键技术和应用案例。
智慧化工园区的基本架构智慧化工园区的基本架构由以下几个关键组成部分构成：1.传感器网络：智慧化工园区利用物联网技术布置了大量的传感器设备，实现对各个环境参数的实时监测。
这些传感器将收集到的数据传输给云端服务器进行存储和分析。
2.云计算平台：智慧化工园区借助云计算技术，将传感器收集到的数据存储在分布式数据库中，并利用大数据分析算法进行实时分析和预测。
云计算平台还提供了可视化的监控界面，方便管理员进行远程管理和监控。
3.控制系统：智慧化工园区的控制系统包括工艺控制、设备控制和安全控制等多个方面。
通过与云计算平台的连接，控制系统能够实现远程监控和自动控制，提高生产效率和安全性。
4.应用系统：智慧化工园区的应用系统包括生产管理系统、设备维护系统和环境监测系统等。
这些系统通过与云计算平台的集成，实现对生产过程的综合管理和监控。
智慧化工园区的关键技术物联网技术物联网技术是智慧化工园区实现智能化的核心技术之一。
通过将传感器设备与互联网连接，物联网技术可以实现对工业设备、环境和人员等进行实时监测和管理。
物联网技术还可以通过传感器数据的实时采集和分析，实现设备的故障预警和维护管理的优化。
云计算技术云计算技术是智慧化工园区实现大数据存储和分析的关键技术。
通过借助云计算平台，智慧化工园区可以将传感器收集到的数据存储在分布式数据库中，并利用大数据分析算法进行实时分析和预测。
云计算平台还提供了可视化的监控界面，方便管理员进行远程管理和监控。
大数据分析技术大数据分析技术是智慧化工园区实现智能化管理的重要技术之一。
通过对传感器数据进行实时分析和预测，智慧化工园区可以实现设备的故障预警、生产过程的优化和资源的合理配置。
云计算与物联网的融合
云计算与物联网的融合云计算和物联网是当今快速发展的两大技术领域，它们的融合将给人们的生活和商业带来巨大的变革和机遇。
本文将探讨云计算与物联网的融合，并分析其对各行各业的影响。
一、云计算和物联网的基本概念1. 云计算：云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将数据和计算任务从本地设备转移到远程的服务器集群上进行处理，实现资源的共享和灵活的服务交付。
云计算提供了高效、可扩展、弹性和经济实惠的计算能力。
2. 物联网：物联网是指通过互联网将各种物品和设备连接起来，实现彼此之间的信息交流和智能化管理。
物联网通过传感器、标签和通信设备等技术手段，实现对物体的监测、控制和数据收集，从而实现各种智能应用。
二、云计算与物联网的关系云计算和物联网是相辅相成的关系。
云计算为物联网提供了强大的计算和存储能力，同时物联网为云计算提供了丰富的数据源。
云计算为物联网设备提供了可靠的基础设施和平台，使得设备之间能够高效地互联互通。
物联网的海量数据需要云计算提供的分布式计算和存储能力进行处理和分析，从而为用户提供更智能化的服务。
三、云计算与物联网融合的应用1. 智能家居：云计算和物联网的融合使得智能家居成为可能。
通过云计算的强大计算能力和存储能力，家庭中的各种智能设备可以实现互联互通，并通过物联网的技术实现家庭自动化的管理。
用户可以通过手机、电视等终端设备远程控制家中的灯光、温度、安防等设备，实现智能化的生活。
2. 工业生产：云计算和物联网的融合为工业生产带来了巨大的改变。
传统的生产线通过物联网技术连接到云计算平台上，实现对设备状态的实时监测和远程控制。
基于云计算平台提供的大数据分析能力，工业生产可以实现更精细化的管理和优化，提高生产效率和质量。
3. 智能交通：云计算和物联网的融合为智能交通系统提供了强大的支持。
通过物联网技术连接车载设备和交通设施，实现实时的交通信息收集和处理。
基于云计算平台的数据分析和智能算法，交通管理部门可以实时监控道路交通情况，提供路况信息和交通控制，减少交通拥堵，提高交通效率。
大数据与云计算和物联网的关系
大数据与云计算和物联网的关系大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称:“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统” ，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。
根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。
从这幅图中我们可以看出: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。
大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
" 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。
大数据市场格局从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父"的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。
大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。
可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因.我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系.物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息,这就是大数据分析。
云计算技术在智慧农业中的应用与实践
云计算技术在智慧农业中的应用与实践近年来，随着科技快速发展，云计算技术也开始在各个领域得到广泛应用，其中智慧农业更是成为了热门的应用领域之一。
国内众多的云计算公司纷纷布局智慧农业，并推出了各种创新产品和技术，助力农业现代化转型。
本文就将介绍云计算技术在智慧农业中的应用与实践，探讨未来智慧农业的前景和挑战。
一、云计算技术在智慧农业中的应用1. 数据采集、传输与存储农业生产中需要大量的数据支持，这些数据需要通过传感器等设备收集并存储。
在传统的农业生产模式下，数据采集和传输需要耗费大量时间和人力物力，而且难以实现实时监控和快速反应。
而利用云计算技术，可以搭建高效的数据采集、传输和存储系统，实现实时监测、自动化控制和数据共享。
这不仅便于农民进行管理和决策，也有助于在一定程度上提高农业生产效率。
2. 智能控制与自动化云计算技术结合物联网、传感器等技术，可以实现智能化控制和自动化。
例如智能灌溉系统可以根据土壤湿度、气象信息等数据，实现精准灌溉，降低用水量，提高作物产量。
智能化的喷雾设备可以根据作物类型、生长阶段和气象信息等因素，进行自动化控制，提高农业生产的精度和效率。
3. 作物种植与管理云计算技术还可以帮助优化作物种植和管理过程。
借助数据分析和人工智能技术，可以实现作物生长的动态监测，提高作物品质和产量。
同时，云平台还可以管理种植过程中的农药、肥料等投入品的使用，防止过度使用和浪费。
这一系列措施不仅有助于减少对环境的污染和生态破坏，也能提高生产效益和农民收益。
二、智慧农业云计算的实践案例1. 阿里云智慧农业阿里云智慧农业是阿里云在智慧农业领域的云计算解决方案。
通过阿里云的物联网平台，可以实现传感器数据的实时采集和分析，并对作物生长、病虫害监测、土壤水分等进行精准控制。
同时，阿里云还可以提供富有创新性的智能农机、无人机等各类设备和服务，帮助农民提高生产效率和质量。
2. 华为云智慧农业华为云智慧农业是华为云基于云计算、物联网和大数据技术打造的一套智能农业管理系统。
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网络数据储存过程中，应采用分组储存的方式。数据信 息涉及的领域较为广泛，应用过程中一定要根据相关性质确 定信息所属区域，从而提高工作效率，够降低实际储存空间。 同时，，需要研究网络数据点和分组储蓄数之间的关系，得 出网络文件中的数据总量。例如，在网络研究中心，每个节 点都会有不同的时间周期，因此应测量网络中心节点的数据， 结合周期的性质，分类管理数据。不同的文件中要结合数据 类型进行存储，同时分析网络数据的存储参数，明确一定的 取值范围，从而提高工作效率。网络数据查询和索引过程中， 相关工作人员通常采用分成逆序叠加定位方法，不仅方便了 工作人员查询，还能提高服务质量。整个查询数据系统中， 分析所有参数，以保证网络数据查询精度的准确性。此外， 在整个网络数据查询系统中选出最优的数据查询路径点，可 节省大量时间，提高工作效率。
２ 云计算和物联网的网络大数据研究方法
2.1 大数据的传输和计算
研究云计算和物联网的大数据，应以提高数据运行速度 为前提，并在数据传输过程中采用分级网络编码。实际工作 传输过程中，将集合基础视为网络数据的缩点，保证网络数
据顺利传输。工作期间，主要收集相关信息，分析网络数据 的变动情况，获取数据传输参数，促进实现多网络传输。具 体施实施过程中，应分析网络数据结构。网络数据节点中， 需解码数据，并在传播完成后整合、分类网络数据节点。此外， 相关工作人员应采用数据编码的形式完成数据传输，有效实 现数据缩点的解码，加强数据编码的实用性 [2]。
作者简介：王瑶茜（1983-），女，浙江宁波人，硕士研究生，讲师。研究方向：软件工程。 — １６８ —
2018 年第 21 期
信息与电脑 China Computer&Communication
网络与通信技术
要求下减少网络数据节点编码。如果数据库中有较多数据没 有及时整理和传输，相关工作人员应通过数据存储转发方式， 实现数据的传输。网络大数据研究过程中，网络数据计算具有 一定的难度，因此应重视网络数据的计算，保证计算结果的准 确性。提高计算速度需采用 CRC 算法计算字节，进而有效掌 握各个工作之间的联系，促进网络数据计算的快速发展 [3]。
网络与通信技术
信息与电脑 China Computer&Communication
2018 年第 21 期
基于大数据、云计算和物联网传感器技术的 有效结合与应用
王瑶茜 荆丽梅 赵自鹏 （湖南工业职业技术学院，湖南 长沙 410208）
摘 要：随着科学技术的发展，网络大数据被广泛应用，提高了网络数据存数和管理质量，减少了网络数据的处理时间。 基于大数据、云计算和物联网传感器技术的有效结合与应用，笔者研究了大数据、云计算和物联网传感器技术在医疗、 消费服务和生活方面的应用，并分析了仿真实验结果，表明大数据、云计算和物联网传感器技术的有效结合具有重要的 现实意义。
Wang Yaoxi, Jing Limei, Zhao Zipeng
(Hunan Industry polytechnic, Changsha Hunan 410208, China)
Abstract: With the development of science and technology, large network data is widely used, which improves the storage and management quality of network data and reduces the processing time of network data. Based on the effective combination and application of big data, cloud computing and Internet of Things sensor technology, the author studied the application of big data, cloud computing and Internet of Things sensor technology in medical, consumer services and life, and analyzed the simulation results, which showed that the effective combination of big data, cloud computing and Internet of Things sactical significance.
网络数据中有一个子网，其应用能够体现两个特征，即 网络数据宿点和网络数据节点。网络数据运作期间，应用分 级网络数据编码属于两次单远组播。子网的网络数据能够稳 定网络数据编码工作。另外，网络大数据传输中出现的延迟 问题与网络数据有限域的阶、网络大数据传输参数等有关。
网络大数据传播过程中会受到许多因素的影响，要想有 效控制网络参数，应提高网络整体传输速度。同时，在一定的
Key words: big data; cloud computing; Internet of things sensor technology
１ 引言
由于数据存数中没有设定具体的安全存储指标，导致数 据存储的安全性能较低，引发了网络大数据研究精度偏差大 等一系列问题。要想解决这些问题，需要利用基于云计算和 物联网的网络大数据研究方法。这种方法能够全面研究网络 大数据，提高数据处理精度和网络数据计算速度，为研究网 络大数据提供有力证据 [1]。
关键词：大数据；云计算；物联网传感器技术 中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2018）21-168-02
Effective Combination and Application of Sensor Technology in Big Data, Cloud Computing and Internet of things