云计算与物联网,该怎么解决

云计算与物联网,该怎么解决,第1张

随着物联网技术的不断成熟,可以说在未来几年,物联网将是极具突破性发展的一个市场,大数据和传感器技术的突飞猛进将引爆互联网设备和家庭自动化设备的发展,而云计算技术被应用于大数据的处理上,更是让物联网如虎添翼。
在现在的很多真实物联网方案当中,分布式的云计算应用模式能够有效的将信息进行整合,从而实现用户访问的高可用性,流服务可能是原始传感器信息的来源,是一个对保存在其中的传感器信息进行非实时分析的数据库的输入。
物联网控制是可以改变物理系统行为的网络组件。例如,一个被发送至控制单元的命令可以打开关闭交通灯的红灯或绿灯、打开门、发出警报声等等。显而易见,与传感器相比,控制单元具有更私密的限制。
基于物联网的分析云平台是将很多有效数据进行关联,从而对用户提供更为全面的服务,就好像用于交通管理和控制应急车辆信号的物联网模式都是利用可控制传感器数据进行信号控制的。从本质上来说,物联网分析云就是SaaS,它可被用作面向服务架构的进程或REST资源。也可类似地使用控制云组件,而所有的数据库管理服务也可以REST的方式进行建模。
无论是物联网还是云计算,用户对于数据需求量的增加已经成为了现在IT行业的一大趋势,然而对于企业来说,基于物联网和云平台的服务模式已经在企业内部逐渐扩张,未来的云平台与物联网模式之间的联系也将变得更加紧密。

物联网和云结合,按照结合方式,可以分为三大类:\r\n1、单中心,多终端。此类模式中,分布范围的较小各物联网终端(传感器、摄像头或3G手机等),把云中心或部分云中心做为数据/处理中心,终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储,云中心提供统一界面给使用者 *** 作或者查看。\r\n2、多中心,大量终端。对于很多区域跨度加大的企业、单位而言,多中心、大量终端的模式较适合。譬如,一个跨多地区或者多国家的企业,因其分公司或分厂较多,要对其各公司或工厂的生产流程进行监控、对相关的产品进行质量跟踪等等。\r\n3、信息、应用分层处理,海量终端。针对用户的范围广、信息及数据种类多、安全性要求高等特征来打造。当前,客户对各种海量数据的处理需求越来越多,针对此情况,我们可以根据客户需求及云中心的分布进行合理的分配。是具体根据应用模式和场景,对各种信息、数据进行分类处理,然后选择相关的途径给相应的终端。\r\n

云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。

物联网就是物物相连的互联网。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,当下涉及到信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

扩展资料

大数据的价值体现在以下几个方面:

1对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

例如:

1洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

参考资料:

百度百科-云计算  百度百科-物联网  百度百科-大数据

有机会,但是建议不要做泛和大,从垂直领域出发比较好,为啥这样说呢?原因如下。

1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。

国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。

国外有亚马逊、IBM、SAP、

谷歌、GE、西门子、博世等。

通过以上名单可以发现,这些公司的特点。

这说明物联网是未来的发展方向,是值得花钱而且花大钱去布局的事。

2、做综合性的物联网平台,要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台,那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求,行业标准等等,不然你的用户群体就会很窄。

3、面对的竞争对手的实力都不可小觑,你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢?你想投入多少时间和精力去做平台呢?人家都可是布局好几年了,踩了很多坑积累了很多经验,且现在平台已具有一定规模,形成了一定的行业壁垒,特别是华为,据我所知,国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多,让人惊叹啊,那么咱们还有没有机会呢?答案是肯定的,有!但我的建议走垂直领域。

物联网的领域很广泛,所以专业的物联网平台未来会有很多,而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后,最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢?

最基本的就是行业垂直,比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。

以上玩家也有做垂直领域的,比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等,他们专注工业领域,爱立信、诺基亚专注通信领域,而互联网巨头则是走综合性的较多,因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体,可以面对企业和开发者提供平台服务,海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。

不出意外,安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢?
物联网平台有五种类型

1网络连接,网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI,并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的,物联网的网少不了平台,没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。

物联网平台从另一个角度来看,是数据的“聚合”平台,通过大数据分析,给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来,“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算?
首先我们介绍一下什么是边缘计算:边缘计算是分布式计算技术的一种,分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力,将引发移动端硬件和算力变革。

在这种配置中,人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器,收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料,这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。

因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储,将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。

物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋,会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢?
传统物联网将被淘汰

伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展,各类自动化的智能设备开始进入人们视野,背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。

中心化的物联网架构存在三个问题。

一是云计算成本,例如在家庭应用场景下,两台家电相距不到一米,也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心,企业所销售的物联设备越多,其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈,利润走低,中心计算成本矛盾会越来越突出。

其次,中心化的数据收集和服务方式,无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺,难以进行有效的监管。

第三,中心化物联生态系统中,一个设备被攻陷,所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网,可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备,造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性,构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用,将全球闲置算力整合起来,通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台,同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。

简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合,从而构建出高数量级的“边缘算力”,并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。

边缘算力的应用场景到底有多广阔?

边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘,计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘,不仅可以缓解云带宽压力,还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。(例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行,即使是在连接不上云服务器的情况下,也能确保最佳的节能和服务状态。)

第三方数据分析机构IDC预测,在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网,除了目前大火的5G通信外,包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等,其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力,也是当前各服务商争夺的热点。

无人驾驶技术:

无人驾驶

智能穿戴设备:
智慧城市:
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题,首先要搞清楚几方面的状况:

一是定位。从技术角度来说,你是做物联网云平台的那一层,IaaS、PaaS、SaaS,单做某层或是混合?而技术的定位取决于:(1)你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景?(2)为你的客户提供什么样的价值(3)你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推,最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位,这是你开始一切的起点。

二是资源。这个我就不多说了,包括资金、技术、人脉、产业链合作,这是你保障自己可以开始有效行动的基础。

三是团队。团队是真正去实施理想的载体,可以是几个人的创业“作坊”,也可以是有一定规模的公司,也可以是松散的联盟组织。

其实,物联网的市场何其大,需要的云服务何其多,宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做,做不做得好在于自己。至于,做不做设备终端,就看你是怎么玩了。

机会很大

物联网平台承上启下,是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。

通信技术发展促进连接数迅速猛增,物联网迎来告诉发展引爆点

连接数告诉增长是物联网行业发展基础

物联网发展路径为连接--感知--智能,目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年,全球物联网连接数将超过手机连接数。

物联网发展第一阶段:物联网连接大规模建立阶段,越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络(LPWA\GSM\3G\LTE\5G等)、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网,在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年,全球的移动连接数将达到275亿,其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。

物联网发展第二阶段:大量连接入网的设备状态被感知,产生海量数据,形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化,多样化的数据被感知和采集,汇集到云平台进行存储、分类处理和分析,此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测, 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB),这一数据量将是2012年的22倍,年复合增长率48%。这一阶段,云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。

物联网发展第三阶段:初始人工智能已经实现,对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元,市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值,企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现,同时运营商坐拥大量用户数据信息,通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等

物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台,物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>

云计算,大数据,物联网。

云计算的目标就是对资源的有效管理,管理的主要就是计算资源、网络资源、存储资源三个方面将以上的三种资源通过信息技术实现虚拟化,形成资池。对应用软件的d性管理(即云化软件部署),将通用的应用软件(如数据库、运行环境)封装好、标准化需要的时候调取自动部署即可。

大数据或称海量数据、巨量数据,指的是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

物联网(Internet of Things, IoT)是指通过信息传感设备,按约定的协议将任何物品与互联网相连接进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联。

相关拓展

云计算的概念:

“云”实质上就是一个网络,狭义上讲,云计算就是一种提供资源的网络,使用者可以随时获取取“云”上的资源,按需求量使用,并且可以看成是无限扩展的,只要按使用量付费就可以“云”就像自来水厂一样,我们可以随时接水,并且不限量,按照自己家的用水量,付费给自来水厂就可以。

从广义上说,云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务,这种计算资源共享池叫做做“云”,云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。也就是说,计算能力作为一种商品,可以在互联网上流通,就像水、电、煤气一样,可以方便地取用,且价格较为低廉。

总之,云计算不是一种全新的网络技术,而是一种全新的网络应用概念,云计算的核心概念就是以互联网为中心,在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储,让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

以上内容参考 百度百科-云计算

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。

云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指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资源;广义云计算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服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data),或称海量数据,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。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理,分布式进行文件系统,如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持,以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持,在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看,大数据的架构对系统提出了新的挑战:
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计,针对数据仓库访问最优设计,比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务,能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节,统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说:云计算是硬件资源的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切,但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然,如果解释更形象一点的话,云计算相当于我们的计算机和 *** 作系统,将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说,大数据相当于海量数据的“数据库”,通观大数据领域的发展我们也可以看出,当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,一句话就是,传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层:数据存储,数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来,然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合,这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况,未来的趋势是:云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,借用Google一篇技术论文中的话:“动一下鼠标就可以在妙极 *** 作PB级别的数据”,确实让人兴奋不能止。


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