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如下：

1、云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供用武之地。

2、物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供支撑。

3、云计算为物联网提供海量数据存储能力，物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间。

总结一下三者的联系与区别：

1、大数据、云计算、物联网的区别。大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活。云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价提供给用户。物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。

2、大数据、云计算、物联网的联系。从整体上看，大数据、云计算、物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式和数据存储和管理系统（包括分布式文件系统和分布式数据库系统）提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。

云计算、大数据和物联网三者已经彼此渗透、相互融合，在很多应用场合都可以同时看到三者的身影，在未来，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

物联网迟早要落到实处，现在主要是试点阶段，2015年后略有规模发展，2020年后将逐渐普及。

针对目前的大多数物联网相关公司来说，硬件、软件是基础部分。
以下仅供参考：

物联网体系结构分三层
1、感知层：感知层是物联网的皮肤和五官，主要功能是信息感知与采集，主要包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、各种传感器（如温度感应器、声音感应器、震动感应器、压力感应器）等。
2、网络层：网络层是物联网的神经中枢和大脑—用于传递信息和处理信息。
网络层解决的是传输和预处理感知层所获得数据的问题。这些数据可以通过移动通信网、互联网、企业内部网、各类专网、小型局域网等进行传输。
网络层中的感知数据管理与处理技术是实现以数据为中心的物联网的核心技术，包括传感网数据的存储、查询、 分析、挖掘和理解，以及基于感知数据决策的理论与技术。
云计算平台作为海量感知数据的存储、分析平台，将是物联网网络层的重要组成部分，也是应用层中众多应用的基础。
3、应用层。应用层是物联网的“社会分工”—结合行业需求，实现广泛智能化。应用层是物联网与行业专业技术的深度融合，结合行业需求实现行业智能化。
物联网应用层利用经过分析处理的感知数据，为用户提供丰富的特定服务。物联网的应用可分为监控型（物流监控、污染监控）、查询型（智能检索、远程抄表）、控制型（智能交通、智能家居、路灯控制）和扫描型（手机钱包、高速公路不停车收费）等。应用层是物联网发展的体现，软件开发、智能控制技术将会为用户提供丰富多彩的物联网应用。

      物联网随着技术的进步和应用场景的扩大逐渐为人们所喜爱和关注，对于普通人物联网也许是人们心中的“风口”但是对于业内人士来说只是技术发展的产物，物联网不是一个新名词，它在几十年前就已经存在了，在我2012年读这个专业时知道物联网术语的人数还不超87%，如今的物联网已经融入到了各行各业，从医疗到交通，从教育到电商物联网设备遍布各地。
      物联网涉及技术众多，传感器收集数据是第一个阶段。现如今，在个人随身携带的电子设备、在城市交通、在制造企业，甚至可以说在社会生活的很多角落，都有传感器分布其中。它们保持着工作的状态，源源不断地产生海量的即时数据。

       接下来是传输网络。超高速、低延时和可靠的基础设施网络，这是在“每毫秒都很重要”的应用场景中十分必要的数据传输工具。

       以及边缘计算的应用。边缘计算有三个特点：高效、实时、更安全。从概念上讲，边缘计算使数据处理尽可能接近源的地方，在设备或网络本身进行计算，而不是外部服务器或者中央数据中心。如此一来，边缘计算减少了潜在的带宽瓶颈，保证了数据反馈的实时性，目前也成为了与云计算不相上下的一项热门技术。

       然后融入到场景应用。当数据传输到位，大数据、云计算、人工智能等技术开始接入，最后的结果，是创造出各种各样符合需求的工具和功能，帮助各行各业的企业依据数据做出更快更好的决策。

       甚至还有人工智能。“万物互联”是第一步，而后终将迎来“万物智联”。除了数据处理与分析以外，我们期待通过“人工智能”让设备本身实现更有意义的相互交流，推动低时延应用更快、更精确、更可靠的成熟落地。可以想象，物联网带来的海量数据就随着这样一条复杂的产业链而不断往上攀登，推动着社会生活向好的方向发展变化。

       物联网技术的发展还是为了人们能够更好的生活，对于现在的物联网来说它有众多使用场景，比如：

在园区仓储物流管理的应用

园区内仓储物流有三个环节：行驶在园区内的载货卡车、中转仓库、生产车间的物流存储。为了能保证仓库及生产车间的存货保证在一个合理水平，供应链管理需要实时了解这三个地方的物料情况。在传统人工场景下，需要人工检测并补给物料，由于没有完善的定位系统，需要依赖人工去查找物料位置，因此经常出现物料补给紧张导致产线暂停的情况，大大降低了效率。但通过IoT技术，在物料箱上安装终端电子标签，可实时上报物料种类、及位置信息，这样可对园区仓储物流进行高效管理。

在智能装配的应用

通过IoT链路给生产线设备嵌入电子标签，可实时上传设备状态及定位信息，全面掌控设备健康信息，为企业预测性维护计划提供依据，提高了生产管理能力和效率，实现可视化生产；另外通过实时上传能耗数据，可动态掌握功耗情况，节能降耗。

在能源行业应用

通过IoT网关可将钻井平台的油压、油温等参数实时传递到中控室，确保钻井平台的实时监控，保证生产作业安全；露天矿通常处于偏远区域，矿坑深，面积大，通过对车辆的运营状态进行监控、对车辆进行定位及控制，同时上报矿坑斜坡参数，进行远程安全生产。

在智能社区应用

通过在小区水表、电表、气表安装终端模组，可实时读取信息并检测小区环境参数。模组通过接收基站信号，可将终端数据无线上传，做到智能抄表。另外，还可用于家电等智能控制、以及停车位的检测。

物联网技术给我们带来安全和便利也改变着我们的生活方式。

物联网的基本特征：

1、全面感知

全面感知即使用RFID、传感器、二维码等随时随地获取物体的信息。数据收集方法很多，完成数据收集多点化、多维化、网络化。并且从感知层面来讲，不只体现在对单一的现象或方针进行多方面的调查取得归纳的感知数据，也体现在对实际国际各种物理现象的遍及感知。

2、可靠传输

经过各种承载网络，包含互联网、电信网等公共网络，还包含电网和交通网等专用网络，建立起物联网内实体间的广泛互联，具体体现在各种物体经由多种接入形式完成异构互联，扑朔迷离，构成“网中网”的形状，将物体的信息实时精确地彼此传递。

3、智能处理与决策

使用云核算、含糊辨认和数据交融等各种智能核算技术，对海量数据和信息做处理、剖析和对物体施行智能化的 *** 控。首要体现在物联网中从感知到传输到决议计划使用的信息流，并终究为 *** 控供给支撑，也广泛体现出物联网中很多的物体和物体之间的相关和互动。

物联网概念最早源于RFID网络

1998年，美国麻省理工学院（MIT）Auto-ID中心创造性地提出了当时被称作EPC系统的“物联网”的构想，1999年该中心首先提出“物联网”的概念，提出将RFID与互联网结合，在物品编码、RFID技术和互联网的基础上实现在任何地点、任何时间、对任何物品进行标识和管理。

随着物联网行业的发展，人类建造智能家庭、办公室、街道和城市的梦想正在实现。
物联网的概念最先由英国科学家KevinAshton提出，就是指一种和现实生活紧密相连的网络系统。物联网可以提供一个由内部交流设备构成的全球网络服务，它结合无所不在的交流，海量的计算和遍及的情报信息。

当前，物联网技术中“物”特指日常生活用品，比如：各种各样家用电器、家具、衣服、交通工具，还有其他各种网络可以识别、定位、控制的物品。

优势

尽管现在有很多将实体物品联网的有趣应用，但物联网的发展还处于初级阶段，需进一步挖掘出其潜在巨大价值才能被广大用户接受和广泛使用，所以物联网专业正处于蓄势待发的阶段，前景无限广阔。

这项技术的优点包括：优化的体验；商业活动自动化的可见性和可测量性；通过实时高分辨率的信息捕捉可提供性价比更高的服务；实现对产品实时性能信息的分析；通过提高运行效率、准确性、灵活性和自动化来创新已存在的商业流程。

发展趋势

物联网技术的部署趋势包括：

感应器尺寸的减小：微软电系统和纳电子学正在致力于制作尺寸更小的节能传感器，以应用在比较小的物体或有生命的系统之中。思科系统公司、爱特梅尔半导体公司、瑞典计算机研究院和其他技术供应商还有IPSO，联合推出IPv6，这是世界最小的开放资源之一，能够兼容各个应用，不管能量和记忆多么有限，一旦有了网络协议地址，就可以推广物联网应用。

将移动电话作为数据采集设备：这一趋势是指移动手机数据采集功能的扩展。支持网络连接的手机，作为一种已经普及的通讯工具，在推动数据采集的广泛应用和接收方面有很大优势，如同很多移动设备都能用摄像机来识别2D条码。

阻碍

物联网的发展在很大程度上依赖于机器对机器（M2M）的对接、电子通讯协议、嵌入系统，无线通讯、射频识别（RFID）、感应器等技术的进步，并且每个加入物联网的物品都要有自己的识别身份。管理一个集命名、地址标注和发现为一体的全球网络体系是一件非常艰巨的工作。

射频识别也是一种感应器。市场上感应器多种多样，功能也不尽相同，这些感应器构成网络建设的主要成本。另外一个阻碍就是在技术部署过程中需要有坚固的智能设备，以防御任何极端环境的破坏。

信用、隐私和安全问题对物联网也是至关重要，该项技术的发展还要解决数据所有权和管理方式的问题。

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。

---