物联网私有云平台都有哪些特点？百度的朋友们知道吗？

与公有云相比，物联网私有云平台具备开放性，支持企业基于API接口进行二次开发；具备兼容性，支持主流IaaS平台、IDC机房独立主机部署、主流Linux *** 作系统等；具备安全性，支持敏感数据脱敏存储、数字签名、TLS12加密传输、对称/非对称加密方案等；具备可靠性，支持横向扩展，通过增加主机提升设备接入量；具备灵活性，支持在非容器主机上部署、Docker容器化部署，而且支持最小化部署，即可在1台主机完成部署。机智云物联网私有云部署方案都具备这些特点，有丰富的服务经验，找他们提供服务要更加稳妥一些，你可以百度具体了解一下。

it机房设置缓冲区的作用如下：
(1) 形成所有块设备数据的统一集散地, *** 作系统的设计更方便,更灵活;
(2) 数据块复用,提高对块设备文件 *** 作的运行效率。在计算机中,存间的数据交换速度是存与硬盘数据交换速度的2个量级,如果某个进程将硬盘数据读到缓冲区之后,其他进程刚好也需要读取这些数据,那么就可以直接从缓冲区中读取,比直接从硬盘读取快很多。如果缓冲区的数据能够被更多进程共享的话,计算机的整体效率就会大大提高。同样,写 *** 作类似。

近年来，随着信息化的逐步深入，物联网的概念被逐渐明确，我国各级政府出台一系列的政策对此加以鼓励和支持，物联网应用前景更为广阔，这也是当前信息接入设备市场新的增长热点。每一年都有科技界人士说下一年将成为物联网元年，而随着低功耗和高性能芯片的不断推出，特别是智能手机的普及，2014年可能将成为物联网的元年。
前瞻产业研究院发布的《2014-2018年 中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告前瞻》指出，物联网广泛应用于绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通、环境检测等领域。而无论是农业、工业生产、公共安全，还是交通监控，都存在很多控制信息及过程信息，需要通过各种接入设备接入到物联网网络层面，以实现各种信息的汇总及处理。目前信息接入设备在物联网领域应用较为明确的包括智能交通、智能建筑、远程医疗、智能机房基站等。

行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)

本文核心数据：全球物联网市场规模、全球物联网连接数量、全球物联网下游行业分布

处于市场验证期

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换
和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：

物联网连接数超120亿个

根据全球移动通信系统协会(GSMA)统计数据显示，2010-2020年全球物联网设备数量高速增长，复合增长率达19%;2020年，全球物联网设备连接数量高达126亿个。“万物物联”成为全球网络未来发展的重要方向，据GSMA预测，2025年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到约246亿个。万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。

下游制造业/工业占比最大

从下游领域来看，根据IoT
Analytics的数据，2020年全球物联网行业下游占比中，制造业/工业占比22%排在首位，其次是交通/车联网，占比15%。智慧能源、智慧零售、智慧城市、智慧医疗和智能物流分别占比14%、12%、12%、9%和7%，排在第3至7位。

2020年物联网链接内容90%属低功耗、广域网领域

2020年整个物联网90%连接属于低功耗、广域网领域。万物互联趋势下，传统移动蜂窝网络的高使用成本和高功耗催生了专为物联网连接设计的低功耗广域连接技术，对应中低速率应用场景，拥有广覆盖、扩展性强等特征，更符合室外、大规模接入的物联网应用。

2026年市场规模接近155万亿美元

根据知名国际信息技术数据公司lDC的测算，2019年全球loT市场规模为6860亿美元，到2022年，这一数字将突破万亿美元;与此同时，2019年全球通过万物互联传输的数据规模已达到14ZB，2025年传输规模则将达到80ZB。在loT行业本身的从全球来看，目前全球物联网相关的技术、标准、产业、应用、服务处于高速发展阶段。整体上物联网核心技术持续发展，标准体系正在构建，产业体系处于建立和完善过程中。移动互联网连接和工业互联网连接是未来发展的主要趋势，根据lDC的测算数据，2020年全球物联网市场规模为7490亿美元，年平均增长率为1220%;预计2026年，全球物联网市场规模将会接近155万亿美元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

1高效分布式

必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。

2实时处理

必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。

3高可靠性

需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。

4高效缓存

需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。

5实时流式计算

需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。

6数据订阅

需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。

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