物联网技术4.3 云计算与大数据
云计算与大数据为基础的物联网发展
云计算与大数据为基础的物联网发展随着新一代网络技术的不断推陈出新，物联网作为新兴的技术流派，正迅速普及到大众的生活中。
物联网在连接万物的同时，也在带来新的产业变革。
而云计算与大数据作为物联网的两大核心技术，将会给物联网的发展带来哪些变化呢？首先来了解下什么是物联网。
以家用智能设备为例，无论是智能电视、智能音箱还是手机与笔记本电脑，它们的连网都为智能家居的物联网打下了坚实的技术基础。
当然，物联网的应用还远远不止于此。
而要实现物联网的无缝连接，最重要的是将物联设备之间的数据进行交流和整合。
这时，云计算所提供的高性能运算，无疑可以帮助物联设备将分散的数据整合到一起，进而提高数据的利用价值。
同时，云计算的热插拔式架构也可以轻松应对数据规模不断膨胀的情况，把我们从传统IT架构的密闭局限中解放出来。
而物联网提供的海量数据资源，又为大数据的运用提供了广阔的天地。
利用大数据分析算法，可以对物联设备所反馈的数据进行更加精准的分析预测，从而更好地掌握群体行为、制定精准决策。
更为重要的是，物联网、云计算和大数据三者之间的完美结合，不仅提高了物联设备的智能化和自动化，同时也为设备制造企业提供了更灵活的生产模式。
通过物联设备和云计算技术的结合，制造企业可以更好地了解客户和市场的需求，及时响应变化，协同创新和迭代提高效率。
可以说，物联网是实现万物互联的技术，云计算技术是支撑物联网高效运转的技术，而大数据则是为物联网数据分析和挖掘价值的重要技术。
三者的结合，为物联网的发展提供了可靠保障和强有力的技术支持，让未来的人类社会更加方便、舒适和智能。
除此之外，随着物联网技术的不断成熟，相应的安全问题也越来越受到关注。
由于物联网所连接的设备数量庞大、范围广泛，因此安全问题会变得格外复杂。
攻击者可以利用这些信息侵犯用户或组织的隐私，或是对物联设备进行控制，发动网络攻击甚至恶意活动。
在这个时候，以物联网为行业方向的企业和开发者，最重要的是要加强安全意识，构建健全的安全保障体系，发挥技术应用的力量。
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。
物联网九大领域应用
物联网九大领域应用物联网九大领域应用1.无人驾驶1.1 自动驾驶汽车：通过感知、识别和反应技术，使汽车能够自主行驶，提供更安全、便捷的交通方式。
1.2 无人配送：利用技术，实现无人配送服务，提高货物运输效率。
1.3 无人飞行器：应用在无人驾驶航空器领域，用于进行航拍、巡航和货物配送。
2.智能城市2.1 智能交通：利用物联网技术，实现智能交通管理和控制，优化交通流量和减少交通拥堵。
2.2 智能能源：通过监控和管理系统，实现能源的智能分配和高效利用，减少能源浪费。
2.3 智能环境：利用物联网技术，实现对城市环境数据的采集和分析，提高环境监测和管理的效率。
3.智能家居3.1 智能家电：通过物联网连接家庭电器，实现智能化控制和远程监控，提高家庭生活的便利性。
3.2 智能安防：利用物联网技术，实现家庭安防设备的联动和远程监控，提高家庭安全性。
3.3 智能健康：通过物联网技术，监测和管理个人健康数据，提供个性化的健康服务。
4.工业物联网4.1 智能制造：应用物联网技术，实现生产流程的智能化和自动化，提高生产效率和产品质量。
4.2 物联网监控：利用物联网技术，监测和管理生产设备和供应链的运行状况，实现智能化的生产监控。
4.3 物联网大数据：通过物联网技术，收集和分析大量的生产数据，提供决策支持和优化生产过程。
5.农业物联网5.1 智能农业：利用物联网技术，实现农田环境的实时监测和农作物的精准管理，提高农业生产效率。
5.2 智能养殖：通过物联网技术，监控和管理养殖场的环境和动物健康状况，提供个性化的养殖管理。
5.3 农业大数据：通过物联网技术，收集和分析农业数据，提供决策支持和优化农业生产过程。
6.医疗物联网6.1 智能医疗设备：利用物联网技术，实现医疗设备的远程监控和管理，提高医疗服务的效率。
6.2 远程医疗：通过物联网技术，实现医生和患者之间的远程医疗咨询和诊断，提供便捷的医疗服务。
6.3 医疗大数据：通过物联网技术，收集和分析医疗数据，提供精准的医疗诊断和治疗方案。
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。
云计算与大数据在物联网中的融合应用
云计算与大数据在物联网中的融合应用随着技术的发展和人们对信息的需求不断增加，物联网作为信息智能化的核心技术正逐渐走进人们的生活，将会改变我们未来的生活方式。
而云计算和大数据则是让物联网发挥出更大作用的重要技术支持。
本文将探讨云计算和大数据在物联网中的融合应用。
一、云计算在物联网中的应用1. 私有云和公有云云计算是一种新型的计算模式，具有高效、低成本、可靠、安全等优点。
物联网中的设备数量巨大，对计算资源的需求也非常大。
云计算的优势可以更好地满足物联网的计算需求。
在物联网中，私有云和公有云是两种常见的云计算模式，它们可以根据不同情况进行选择。
私有云是一种专门为企业、机构或个人提供的云计算环境，不与其他用户共享资源。
私有云提供更高的安全性和可控性，可以根据个人或企业的需求进行定制。
在物联网中，私有云可以用于处理机密数据或重要数据，保证数据安全性。
公有云是一种开放的云计算环境，多个用户可以共享同一组计算资源，具有弹性、高效和低成本等优点。
在物联网中，使用公有云可以更加灵活地处理海量数据，快速进行数据处理和分析。
2. 边缘计算物联网中的设备分布广泛，需要快速处理的数据量也非常庞大。
边缘计算是将信息处理从数据中心移向数据源或者接近数据源的位置进行，可以避免数据传输中的延迟，提高数据处理的速度。
在物联网中，采用边缘计算的方式可以大大提高数据处理的速度和效率。
3. IaaS、PaaS、SaaSIaaS、PaaS、SaaS是云计算中的三种不同部署模式。
IaaS（基础设施即服务）是提供基础的计算、网络和存储设施，用户可以按需配置自己的应用程序和系统环境。
PaaS（平台即服务）是通过互联网提供应用程序开发环境和运行环境的云计算服务。
用户可以在该平台上进行应用程序的开发、测试、运行等。
SaaS（软件即服务）是通过互联网提供的已经部署好的软件服务。
用户可以直接调用这些服务而无需自行部署。
在物联网中，这三种云计算部署模式可以根据对计算资源的需求进行选择，实现更加灵活、高效的计算服务。
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。
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。
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大数据与物联网关系
大数据处理技术在物联网中的应用
海量数据存储 海量数据传输 海量数据分析与挖掘 实时决策
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大数据相关技术介绍
分布式计算框架Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式框架，可以实现在由大量服 务器组成的集群上，通过分布式的计算模型和存储模型 处理大数据集 Hadoop具有高容错性，可靠性，可扩展性等优势
Google云计算平台
Google Compute Engine Google App Engine Google Cloud Datastore Google Cloud SQL
Amazon云计算应用案例
Amazon EC2
Amazon EC2是一种云基础设施服务 基于服务器虚拟化技术，为用户提供大规模、可靠、 可伸缩的计算资源 用户可以申请和定制所需的计算资源，按需付费
大数据相关技术介绍
分布式计算框架Hadoop SAP HANA内存计算系统 机器学习
大数据概念
Variety
据多样性丰富，来源广泛，数据种类和格式丰富
Velocity
数据处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能 够做到数据的实时处理
Volume
数据体量大，为大型数据集
Value
数据价值密度较低
主要聚类算法
划分法 层次法 基于密度的方法 基于网格的方法 基于模型的方法
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大数据相关技术介绍
分类
分类是一种种数据分析形式，通过分析训练集中的数据， 为每个类别建立分类分析模型，然后用这个分类分析模型 对数据集的记录进行分类
Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB是一个完全托管的NoSQL数据库 服务 可以提供快速的、可预期的性能，并且可以实现无缝 扩展
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Google云计算应用案例
Google Compute Engine
Google Compute Engine是一个基础架构服务，可以让 用户使用Google的服务器来运行Linux虚拟机 具有极高的延展性、高性能以及性价比
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大数据相关技术介绍
SAP HANA内存计算系 统
SAP HANA 是一款面向数 据源的、灵活、多用途的 内存应用平台设备
SAP内存计算技术包括列 式数据库设计、数据压缩、 分区计算、动态数据聚集 和大规模并行处理、数据 复制和分析建模等技术
HANA 内存计算系统架构
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大数据相关技术介绍
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大数据与物联网关系
从物联网构成分析大数据需求
联网实体的扩大化
━ 需要大数据处理技术为联网实体产生的大量数据其提供 存储、分析的支持，以获取重要信息并实时作出决策
网络层需求
━ 需要大数据传输技术为物联网应用层产生的大量数据提 供足够的高可靠与低延迟数据传输承载能力
以应用为核心的数据需求的增长
机器学习
模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能 通过机器学习的研究，可以深度挖掘大数据中蕴含的价值
机器学习方法
以用户为基础的协同过滤 以项目为基础的协同过滤
━ 聚类 ━ 分类
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大数据相关技术介绍
聚类
聚类即将数据分组成为多个类。在同一个类内对象之间具 有较高的相似度，不同类之间的对象差别较大
Amazon EMR
Amazon EMR是一种 Hadoop托管服务运行架构 提供执行数据密集型应用计算，完成 Web 索引、数据 挖掘等数据处理任务
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Amazon云计算应用案mazon云平台提供的具有高扩展性、可 靠性、安全性的网络存储服务 用户可以将自己的数据放到存储云上，通过互联网访 问和管理
Google Cloud SQL
Google Clooud SQL提供关系数据库的云服务。用户可 以将其数据库迁移到云中 用户使用Cloud SQL时，所有事务都在云中由Google管 理
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大数据技术
大数据概念 大数据与物联网关系
从物联网构成分析大数据需求 大数据处理技术在物联网中的应用
Google App Engine
Google App Engine 允许用户在 Google 的基础架构上 运行网络应用程序 应用程序易于构建和维护，并可根据用户应用程序的 访问量和数据存储需要的增长轻松扩展
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Google云计算应用案例
Google Cloud Datastore
Google Cloud Datastore提供了一个托管的NoSQL无模 式数据库，用于存储非关系数据 Google自动处理分片和复制,以提供高可用性和一致的 数据库 支持类SQL查询
Hadoop生态系统图
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大数据相关技术介绍
Hadoop生态系统主要组件
Haoop Common HDFS
MapReduce
HBase Pig
提供系统配置工具Configuration、序列化机制、远程过程调用 RPC和Hadoop抽象文件系统HDFS等 工具
Hadoop的分布式存储系统，具有高度容错特性，是Hadoop体 系中数据存储管理的基础
并行处理的编程模型，基于它编写的应用程序能够运行在由 大量服务器组成的大型集群上，并以可靠容错的式并行处理 TB级别的数据集
高可靠、高性能、面向列、可伸缩的非关系数据库，提供了 对大规模数据的随机、实时读写访问
运行在Hadoop上，对大型数据集进行分析和评估的平台
Hive
建立在Hadoop基础上的数据仓库架构
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第四章 云计算与大数据
4.3.4 云计算技术案例 4.3.5 大数据技术
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云计算技术案例
Amazon云计算平台 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)
Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) Amazon Simple Storage Service（Amazon S3） Amazon DynamoDB