云计算,大数据和物联网三者之间有哪些区别和联系

云计算,大数据和物联网三者之间有哪些区别和联系,第1张

1 大数据、云计算和物联网的区别
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、云计算和物联网的联系
从整体上看,大数据、云计算和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MapReduce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。
物联网的传感器源源不断产生的大量数据,构成了大数据的重要来源,没有物联网的飞速发展,就不会带来数据产生方式的变革,即由人工产生阶段向自动产生阶段,大数据时代也不会这么快就到来。同时,物联网需要借助于云计算和大数据技术、实现物联网大数据的存储、分析和处理。
云计算、大数据和物联网,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。
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按照物联网协会邬贺栓院士的观点,有3个特点:
1、异构多样化结构,来源广,表现方式不同,结构形式差异;
2、高增长,随着物联网的发展,各种信息量几何级增长;
3、有噪声,数据的多样性对于具体的应用当然是噪声极大,利用前需要进行分拣;
最终在利用数据时,不同数据的混搭才更有用。
具体细节理解可进一步交流。

大数据、物联网不应仅从技术层面去理解。就像互联网其核心在于一种基于新的技术和商业模式的生态系统的建立。是技术、人和系统的有机体。
大数据,初级理解可以从4V角度理解,中级可以从如何驾驭数据入手,高级可以从大数据生态去理解,这需要理解数据形态与数据形态的转换与相关价值链的形成。对待不同的人,大数据下定义定义是不同的,去领会
物联网,也是跨时代的变革,同样不要单纯从技术理解。
如果你是做技术的,要在新的生态中找到你的定位点,这就是你的大数据或物联网概念,否则和空谈差不多。

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。

物联网的大数据来源于物质世界,由大量传感器产生。
物联网是一种新型的信息技术,它通过网络将物理世界与信息世界联系起来,实现对物理世界的监测、控制和管理。物联网中,传感器是实现对物理世界的监测的重要手段。传感器可以感知物理世界的信息,例如温度、湿度、压力、光线等,并将信息通过网络传送给物联网系统。
物联网系统通过处理传感器传送的信息,实现对物理世界的监测、控制和管理。处理传感器传送的信息时,会产生大量的数据,这些数据就是物联网的大数据。物联网的大数据来源于物质世界,由大量传感器产生。
总之,物联网的大数据是通过对物理世界的监测和管理,由大量传感器产生的。


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