不是
抽样数据,而是全部的数据;
所以大数据必须依赖云计算,不可能是局域网的;
物联网目标是把所有的物体都连接到互联网,并把物体虚拟化,数据上传,自然就是大数据了。
云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题;
大数据是为了解决海量数据分析问题;
物联网是解决设备与软件的融合问题;
可见,它们之间的关系是互相关联、互相作用的:
物联网是很多大数据的来源(设备数据),而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算,设备数据的分析要依赖于大数据,而大数据的采集、分析同样依托云计算,物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制,大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。网络工程:对象主要是指计算机网络,涉及到计算机网络的建设、维护、优化等内容。物联网工程:对象是指物联网,是指利用各种检测装置检测各种设备上的参数,通过无线网络等通讯方式传送到互联网上,通过互联网的云计算方式进行数据的存储和处理
两个专业的前景发展都很不错
物联网IoT(Internet of things):可以简单地理解为物物相连的互联网,互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。
大数据(Dig Data):相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
物联网主要通过各种设备(比如RFID,传感器,二维码等)的接口将现实世界的物体连接到互联网上,或者使它们互相连接,以实现信息的传递和处理。物联网的终极效果是万物互联,不仅仅是人机和信息的交互,还有更深入的生物功能识别读取等。如今物联网(IoT)肩负了一个至关重要的任务:资料收集
得益于大数据和云计算的支持,互联网才正在向物联网扩展,并进一步升级至体验更佳、解放生产力的人工智能时代。
物联网:
在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为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,当下涉及的信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。
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),这些资源能够快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务商进行很少的交互。
物联网和云计算的关系云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算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。
大数据:
是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业,那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据和云计算的关系从技术上来看,大数据和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,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
人工智能:
英文缩写为AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能与大数据、云计算的关系人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。现在已经比较火热的VR,沉浸式体验,就是依赖于大数据与云计算,让用户能够由更加真切的体验,并且VR技术是可以使用到各行各业的。人工智能不同于传统的机器人,传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作,而人工智能则包含了机器学习,从被动到主动,从模式化实行指令,到自主判断根据情况实行不同的指令,这就是区别。
物联网、区块链、大数据有什么区别在不久的将来,物联网的设备将爆增,有可能是千亿,也可能是万亿,像这么一个庞大的网络,如果还是以中心化的组网模式去管理的话,数据中心的基础设施投入维护应该是没办法估量的。
大数据本质上来讲,属于数据库的一个小分支,这样就把这个问题归结为和数据库的关系。数据库在软件、在互联网界、在IT界其实是个特别古老的研究领域,从最初的文件系统到ER模型到后来引发的大家都知道的传统数据库的三大成就,关系模型、事务处理、查询优化,一直到后来互联网盛行以后的NOSql数据库的崛起,数据库技术在不停发展、在变化,那么也包括以XML为代表的半结构化,文本、语音等非结构化的数据处理等等。
区块链和数据库的关系看起来其实也就是这样一种关系,从数据库技术演进的过程,我们可以发现,它总是来源于要怎么去满足新的业务需求,然后创造出新的这些数据处理技术。比如从最开始的文件系统,为什么我们需要ER的这种模型呢,是因为金融行业的发展,大家对于这些快速的记帐、高并发数据写入和访问,有了进一步的需求,从而导致了实体关系模型的产生以及快速的发展。后来为什么NOSql数据库会出现呢?就是因为互联网的快速发展对数据库提出了更高更新的要求,所以本质上我们认为整个互联网就是一个大的数据库。
事物总是在不断发展的,当然我们通过NOSql数据库、云存储这些技术解决的互联网海量实时数据处理问题之后,下一个问题一定就来了,那就是如何以规模化的方式来解决数据的真实性和有效性。
举个例子,可能跟我们的饮食相关,从一开始的温饱问题,到营养结构问题,再到大家所关注的食品安全问题,数据库的发展其实也是一样,当我们通过ER实体关系模型,通过NOSql数据库能够很好的解决数据存储和数据访问的这些问题的时候,接下来大家要去关心的,要去解决的那一定是真实性、有效性的问题。
所以到了这个阶段,以区块链为代表的这些技术,对数据真实有效不可伪造、无法篡改的这些要求,相对于现在的数据库来讲,肯定是一个新的起点和新的要求。我们可以清晰的感受到,数据库与区块链融合趋势,其实是非常紧密的、无法阻挡,好像刚才说的**,内容的制作方开始向虚拟现实、增强现实这个方向发展一样;从数据库的角度,区块链就是一种新型的数据组织方式。我们认为大数据、区块链是两者合一的。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)