阿里巴巴自研芯片支持安装安卓系统，背后的意义不简单？

阿里巴巴发布玄铁910自研芯片！

其实，玄铁910处理器在2019年已经面世。并且已经用于物联网终端设备。

此次，阿里旗下平头哥半导体公布，安卓10系统可以在玄铁910上面进行移植。 简单理解就是，玄铁910兼容安卓系统。

1、玄铁910基于RISC-V开源架构开发。这与ARM需要购买授权不同；

2、玄铁910是自主的处理器ip内核。是基于RISC-V架构的拥有自主权的处理器；

3、平头哥完对安卓10与RISC-V的移植相关代码全部开源。硬件开源有利于物联网多元化的发展，避免难适应多场景和定制化的需求。（这是假设玄铁910全部开源。之前，是授权ip形式。）

这个目前肯定不行。除去其他因素，硬件生态和软件生态是决定玄铁是否能存活的关键。

其中，硬件生态包含RISC-V架构的底层技术生态和终端硬件生态。

而这一切，目前都不行！

ARM是潜在的威胁，并且授权费用贵。因此，RISC-V的开源，得到了许多企业的支持。其中，中国企业表现最为积极。为推行RISC-V的生态非常有意义。

如果有一天ARM不给我们用了，基于开源的RISC-V和开源的安卓依然可以正常使用。严格上讲是有了一个可行性的解决方案。

系统支持硬件这是理所当然。只是玄铁还太弱罢了。加上目前鸿蒙和玄铁的生态都不成熟，这就不是支持不支持的问题了，更多是好不好用的问题。

这就像龙芯之前，也做得不错。但是只能在特定的领域使用，不能面对大众的消费领域。

因此，性能、生态才是关键，而不是支持与否的问题。

阿里“玄铁+AliOS”可以上升至手机业务。之前，阿里玄铁和AliOS系统一直活跃在物联网终端，如果升级到手机业务，那么就可以与华为的“麒麟+ARM”组合形成竞争关系。这背后的意义就不简单了！

至于阿里会不会这么做，就看阿里的野心怎样。阿里即使要走这条路，其中的困难只会比华为多。

如今阿里只是实现了一个应用系统的适配而已。

硬件生态和软件生态缺一不可！阿里能不能在“玄铁+AliOS”模式下走得更远，只能用时间来解析。

玄铁可安装安卓系统，某种程度上讲，也是在解决生态问题。

3 Kittenblock中快速上手IOT

31 加载IOT插件

插件已经成功加载：

32 建立IOT本地服务器

我们重新复习下MQTT物理模型：

1首先物联网肯定有一台服务器。不然那些要联网的设备把接收到的数据发给谁呢？服务器的作用就是接收数据，处理数据，分发数据

2多个联网的设备。它们的作用就是给服务器发送数据，或者接受服务器的数据。

本节实验，我们用我们的Kittenblock将本机电脑设置为IOT本机服务器，并且本机也作为一个联网的客户端，对服务器进行消息发送

为了方便学校上课场景（连接外网服务器不方便），我们可以直接通过Kittenblock后台建立起IOT本地服务器。

刚建立器IOT本机服务器，设备列表是空的，当然因为没有设备连接到本地服务器上

33 连接服务器

拖拽积木，设备的ID名称可以自由填写，这个名称是显示在服务器上的

更改完信息后，记得点击下积木块，才会执行这条指令

回到本地服务器的列表查看，可以看到设备CCFIVE已经连上上服务器了

34 订阅话题

设备已经与服务器成功连接后，我们需要进行话题订阅，话题的形式一般是“/”+英文，当然不用“/”也是OK的

回到本地服务器的列表查看，可以看到设备CCFIVE已经订阅了"/hello"的话题

35 话题广播与接收

因为我们现在只有一台设别，所以话题我们自己发送自己接收，我们写一个接收程序，让舞台的小喵说出来

话题发送与接收

现象结果：

36 多台电脑MQTT相互通讯

如果你的实验环境下有多台设备，不妨将多台设备都连接到同一个服务器上，例如下图电脑A、B、C都连接到1921680117上，然后对应向共同的话题推送消息，这时候其它设备如果也订阅了这个话题，它也会收到消息更新。

物联网时代的大数据策略

互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>

以上是小编为大家分享的关于物联网时代的大数据策略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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