1、云计算的关键技术是：分布式存储和分布式计算，这两个技术是支持后续一系列技术的基础。
2、物联网：即万物联网，移动互联网的概念已并入互联网，当然互联网也可以并入物联网的概念。物联网的特点主要有两个，一个是收集连续的传感器数据（可以是阶段性的）。另一个是联网的设备间可以进行 *** 作控制，也就是说需要指令控制。能够实现这两个功能的技术点便是消息队列，像RabbitMQ、ActiveMQ之类的。万物互联，数据量必然是海量的，分布式存储必不可缺，所以云计算是得力的支撑。
3、大数据的三个关键技术点：数据处理、数据分析、数据预测。谈到大数据，必须有数据来源，物联网把这个问题解决掉了，但是过来的数据未必正确合理，那就要经过数据处理（数据清洗），然后利用处理后的数据来做数据分析，数据量往往巨大，存储和运算都需要很强的能力，依然是云计算来解决问题。
4、传统的数据挖掘分析方法，像回归分析、聚类分析等，现在叫做机器学习，这类的方法，叫做公式化的方法，特点就是很有逻辑。但是有了云计算和大数据的支撑，神经网络这种不讲理、反公式化的深度学习机制一下子有了用武之地，训练出的模型，又可以应用于大数据的数据分析和结果预测。
不久前，全球首款亿级并发云服务器系统在天津正式量产，该产品是“十二五”国家863计划信息技术领域“云计算关键技术与系统（二期）”重大专项的成果。
那么，什么是云服务器，和云计算又有什么关系？这款云服务器有何特殊之处呢？
什么是云计算？
（来源于网络）
云计算是一种基于互联网的计算方式。狭义的云计算是指以计算、存储为核心的IT硬件、软件乃至IT基础设施资源以服务形式进行交付和使用的模式，指用户可以通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的IT资源。广义的云计算泛指服务的交付和使用模式，指用户通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务，这种服务既可以是IT硬件、软件、互联网技术相关的，也可以是任意其他的服务。
一般说来，云计算具有大规模、资源池化、快速d性、泛在接入访问、按需自服务、服务可计量等特征，如果说互联网是一个神经网络的话，云计算就是它的中枢神经，云计算将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来，并进行管理、调度，为互联网各系统提供支持和服务。在理想状态下，互联网使用者和物联网传感器通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。
目前，世界经济较发达国家和地区大多推出政策支持云计算核心技术的革新——在2012年，欧盟启动了“释放欧洲云计算潜力”的战略计划；在2014年，美国国家标准与技术研究所发布了《美国政府云计算技术路线图》；我国也在《国家“十二五”规划纲要》中把云计算列为重点发展的战略性新兴产业，提出构建下一代信息基础设施，加强云计算服务平台建设。可以说，云计算将成为世界各国抢占科技经济发展制高点的途径之一。
什么是云服务器？
（来源于网络）
云服务器是专门面向云计算需求的服务器，最大的特点就在于性能功耗比和整体服务能力较传统架构服务器有显著提升。传统通用服务器架构搭建的数据中心，优点是可以应对各种场景，然而，采用这种万精油式的产品进行数据中心的搭建，也带来相应的弊端，其中很重要的一点就是，没有针对性，各项指标表现平平。然而云数据中心应对的任务中，各自场景并非平均分布，相反云数据中心每天需要应对大量的高并发访问及信息查询，同时，又对计算量要求不高，这就造成了云数据中心每天疲于应付海量并发，而计算性能却白白浪费掉，同时能耗大也是采用服务器面临的问题。对于云计算应用中大量网络托管、网页服务器集群等网络带宽密集型应用而言，平均CPU利用率仅为20%左右，造成了成本的浪费。
相比之下，云服务器体系构架有别于传统的服务器，以本次曙光发布的全球首款亿级并发云服务器系统来说，该产品放弃了通用服务器所采用的芯片组，针对云计算业务应用的特点进行了优化，用3D Torus网络实现节点服务器的互联，实现单路直连高耦合体系架构，其中每个处理器可以独占25bpsG带宽，可以实现快速响应。在结构上大幅精简，实现散热、电源、管理监控模块、计算、网络全共享，不仅降低了成本，又提高了系统的稳定性和可靠性。
解决了硬件资源虚拟化技术难题
随着云计算、大数据时代的到来，云计算中心和数据中心部署的集群系统规模都非常大，计算节点大多以千为单位计算，在计算节点如此之多的情况下，要提高效率和效能，就离不开资源共享——当应用需要性能很强的时候，就配置高一些，把内存、网络、计算资源多占一些，当应用需要性能不强的时候，就配置低一些，把内存、网络、计算资源释放一些。
然而，传统服务器是独立架构，无法从硬件上实现服务器间资源共享。虽然可以通过软件，从上层来进行资源分配，但是这种做法会带来额外的开销，导致性能损失。而这恰恰与云计算中心和数据中心的运营者要求的高效率和高能效相违背。本次量产的全球首款亿级并发云服务器则实现了从硬件上来实现资源共享，把存储、网络、计算资源池化，根据用户的需求来配置，根据应用不同来提供不同的配置。亿级并发云服务器内部设计有一套高性能互连网络，确保从硬件上进行资源共享时性能损失非常小。
实现硬件资源共享，有两个关键，一个是在体系结构上做出革新，比如存储共享架构、网络共享架构等等，另一个是要在硬件上能够实现，包括系统控制器、高性能互连网络、通信协议等等。
在体系结构上，该产品采用的是分布式资源共享架构。曾经有国外公司主张做集中式资源共享——把存储、网络、计算资源按类别集中放置，通过互连网络连起来，想用多少资源去远端去取就可以了，但这种体系结构的灵活性不不足，当系统规模扩大到一定规模，就会带来很多问题。如果是几十个节点还好说，上百个节点都去一个地方取资源的话一定会有瓶颈。曙光公司提出并实现了一种分布式资源共享架构，相对于集中式资源共享架构，分布式资源共享的好处在于存储、网络等资源以计算为核心分布在处理器周边，处理器本地资源可以自己优先使用，不够的话可以去远端别的处理器那去取，这样可扩张性和整机效率就远远高于集中式资源共享。
在硬件上来实现则是要有性能足够好的CPU、互连网络、存储等硬件，虽然在CPU上采用的是Intel的产品，但互连网络是曙光自主研发的，而且还实现了全面而完备的硬件资源虚拟化——计算，存储，网络，内存等都是基于硬件协议层来实现共享的，比如存储，基于SATA/SAS协议的共享控制器实现了存储资源的虚拟化。
必须说明的是，虽然硬件虚拟化的理念人所共知，而且也知道是未来的大趋势，但如何去实现就是另一回事了。
实际上，国外也在向服务器硬件虚拟化方向发展，但至今未见成功的产品面世。与国外的情况相反，在云服务器硬件虚拟化上，中国不仅在技术上实现了，而且做出了工业化量产的产品，更可贵的是，还在实际应用中取得了效果。相比之下，还没有国外厂能做到这一步，换言之，在云服务器硬件虚拟化上，中国已经走在外国前列。
云服务器相对于传统服务器具有哪些优势
云服务器相对于传统服务器有多大优势呢？就以曙光公司发布的云服务器为例，一台32 CPU的云服务器日处理>
高并发处理能力有和意义呢？12306自开通以来，几乎每年春运都会出现系统崩溃，无法订票或查询的现象，这一方面是因为访问量实在太高且超出了服务器的处理能力，另一方面是因为采用传统架构服务器的数据中心应对海量并发访问的能力不足。如果不从根本上解决传统架构与云应用不匹配的问题，单纯地加大硬件投入，堆砌并发数，不仅无法解决日益上升的高并发访问，还会导致成本、空间、能耗的上升，对于解决系统崩溃问题于事无补。而云服务器恰恰是针对高并发要求、低计算场景的要求而研制的，对于应对大量的高并发访问场景可谓得心应手。
除了强悍的并发处理能力外，云服务器在密度和功耗上的特性也使其具备一定优势——当前较大的数据中心服务器集群由超过百万台服务器组成，不少数据中心的功耗往往超过20MW，数据中心电费成本已经在使用维护成本中占到很大比例，而电力和空间都是相对宝贵的资源，能够节能降耗和减少服务器空间占用，对于数据中心而言意义重大。
正是因为云服务器在能效比、空间和成本上相对于现有的整机柜服务器有巨大的优势，使得数据中心的拥有者、运营者、甚至使用者都对云服务器青睐有加，云服务器也将随着云计算、大数据的兴起而获得广阔的市场。
出品：科普中国
制作：铁流
监制：中国科学院计算机网络信息中心
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物联网开发：
1、谷歌云物联网
谷歌推出了基于其端到端谷歌云平台的物联网开发工具平台。这是世界领先的物联网平台之一。Google Cloud有许多服务可以为链接的解决方案带来价值。Google Cloud IoT的主要功能是AI和ML功能、实时数据分析、令人印象深刻且可以跟踪位置的数据可视化。
2、思科物联网云连接
Cisco IoT Cloud Connect是为移动运营商而创建的。思科提供可靠的物联网硬件、路由器、网关和其他设备。Cisco IoT Cloud Connect的主要特点是其强大的工业解决方案、高级安全性、边缘计算、集中连接和数据管理。
3、IRI Voracity
IRI Voracity平台使用Hadoop和IRI CoSort两个引擎来处理大数据。它允许用户管理、发现、分析、转换和迁移数据。IRI Voracity的核心功能是一个数据治理门户，支持在孤岛中搜索和排序数据。DB Ops环境允许人们从一个地方管理所有数据库。
4、粒子
Particle为全球设备和硬件解决方案提供边缘到云的物联网开发工具。Particle平台的主要特点是通过REST API与第三方服务集成，有防火墙保护的云，可以处理来自Google Cloud或Microsoft Azure的数据。
5、Salesforce物联网云
Salesforce IoT Cloud专注于客户关系管理。Salesforce IoT Cloud核心功能的主要特点是完整的客户、产品和CRM集成，网站、服务等支持第三方产品，主动解决客户的问题和需求。
规则引擎是华为云物联网平台提供的一种能力，用户对接入平台的设备设定相应的规则，在条件满足所设定的规则后，平台会触发相应的动作来满足用户需求。则引擎是华为云物联网平台提供的一种能力，用户对接入平台的设备设定相应的规则，在条件满足所设定的规则后，平台会触发相应的动作来满足用户需求。规则引擎包含数据转发和设备联动两种类型。
数据转发规则：物联网平台支持将设备上报的数据（和设备信息）转发至其他云服务，包括数据接入服务DIS、对象存储服务OBS、企业集成平台ROMA等，并支持对转发的数据进行过滤。设备联动规则：设备联动规则是指当设备行为（即设备上报的数据中的某个值）或者系统时间满足了规则设定的条件时，就会触发规则设定的动作，如触发告警、发送消息和下发命令给设备。面对规则引擎的这么多能力，我们该如何使用它们？接下来就让本文教你8招，带你玩转规则引擎。设备能够接入华为云物联网平台的前提。
1、要有数据传输通路。
2、要有一定的存储功能。
3、要有CPU。
4、要有 *** 作系统。
5、要有专门的应用程序。
6、遵循物联网的通信协议
7、在世界网络中有可被识别的唯一编号。普通家电如果不能连网是不能接入华为生态链的，需要华为品牌合作的一些家电品牌。2012年度中国物联网产业奖陈勇，江苏物泰信息科技有限公司首席执行官、执行董事。陈勇在云计算的平台和应用的研发、运营、市场推广、引进风险投资和规划海外上市等方面有丰富经验。
陈勇，江苏物泰信息科技有限公司首席执行官、执行董事，2006中国十大新媒体人物，中关村留学生创意产业园创业导师，石景山区海外联谊会理事。他是吉林大学计算数学学士、美国佛罗里达州立大学计算机硕士和博士（信息安全方向），并在加州从事高科技研发工作，之后获INSEAD （欧洲工商管理学院）工商管理硕士（MBA）学位。
陈勇于2005年初回国创业，任中国云计算领军企业北京讯鸟软件有限公司董事，战略、商务拓展及投融资副总裁。由于在中国首个成功把呼机叫中心和CRM软件搬上互联网（即云计算SaaS），陈勇被中国传媒论坛评为2006中国十大新媒体人物。2009年初，因为在云计算方面的成就，陈勇代表讯鸟领取著名风险投资媒体红鲱鱼评选的2008全球高科技创新百强奖项（2008年中国大陆仅5个企业入围） 。作为讯鸟创业团队核心成员，陈勇负责公司战略制定、商务拓展及投资者及政府关系维护等工作，积累了在云计算的平台和应用的研发、运营、市场推广、引进风险投资和规划海外上市等方面的丰富经验。
1998年，陈勇与斯坦福大学合作为美国心脏联合会成功开发美国首个远程医疗项目，结合互联网和传感设备为病人提供远程医疗服务。陈勇在国外的多年学习和工作经历造就了其国际化的视野，而在中国的国有企业、中外合资企业、民营企业以及美国的高科技企业及戴尔亚太区总部的完整从业经历，也让其对公司的管理、成长和战略有着很好的理解和把握。
江苏物泰信息科技有限公司是一家以物联网和云计算为核心业务的高科技企业，专业提供物联网云计算平台的搭建、集成以及运营服务，并提供平台化的物联网云应用服务。公司注册资金5500万元，总部位于江苏镇江，研发中心在江苏南京。公司已在上海、北京、广东、湖南、云南成立分公司。公司共有员工近200人，本科以上员工占比高达80%。公司主要技术力量来自美国硅谷和美国斯坦福大学、卡内基-梅隆大学、佛罗里达大学等著名大学。
物泰已经成功建设国内第一个物联网云计算平台，并成功运营智慧酒店系统、智慧景区、云呼叫中心、智慧冷链物流管理系统、智慧路灯管理系统、智慧云家居、智慧化工园区监控系统等物联网应用。公司已经通过了ISO27001认证与CMMI3评估，申请发明专利10项，申请并获得实用新型专利授权6项，登记软件著作权4件，正在进行国家高新企业、双软企业认证工作。
物泰在物联网、云计算、数据中心三大技术领域拥有完整的核心技术、成熟领先的行业整体解决方案。物泰的愿景：通过创新改变人和世界的关系物泰的目标：成为全球十大科技企业，融合中西文明，促进世界和谐。“云物大智”是一个比较新的概念，主要代表未来科技应用的四大领域：云计算、物联网、大数据和人工智能。
“云物大智”场景对于建立在现实世界中真正起作用的物联网系统来说非常关键。场景确定了物联网系统的布局、大数据计算的方向和商业智能的目的。物联网设备和人工智能的新型数据提取方式可以提取到关于场景的必要数据。
然而目前，无论是智能建筑、智能安防还是大到智能城市，每一个都包含了数以百万到十亿计的物体、IP地址和数据产生点，这就必须将现有的数据管理技术提升到一种全新的水平，而处理过程会在设备向计算机输入数据的沿途各个节点发生，从而数据获取、手机、存储和分析的概念将会发生巨变。传统的BI是无法应对如此庞大和复杂的数据集的。
为了解决这个问题，综合云平台及分布式计算能通过在价值链的不同节点上进行数据处理和分析 *** 作，就可能对资源进行测算并在需要它们的某个节点及时对其加以利用。
最后，基于场景的商业智能会让数据分析产生意义，提升企业的运营效率或者发现新的商业模式。
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