大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。请问云端计算和物联网的异同？
什么是云端计算？说白了就是让计算这种资源让我们唾手可得。类似于以前我们没有电的时候，只能靠小发电机发电，然后后来电网的建立使我们用电更加方便。云端计算的目的就是使我们对计算的使用更加方便，比如说我们就不必追求电脑的高配置、不必安装太多的软体，这些资料处理都可以交给云。
什么是物联网？就是让事物之间也能通讯，就是说，不仅我们人能上网，物也能联网。比如说浙江大学有个饮水机，当它没水或者水被加热了都会发一条微博。大概就是物体的不同状态会发出不同的资讯让我们知道。
所以云端计算跟物联网不太具有可比性。当然上述只是简单地讲，云端计算跟物联网的内涵并不限于此。
物联网前景：
一方面认为物联网技术目前并不能降低物流企业的经营成本，另一方面多位接受采访的人士认为物联网的发展是阻挡不住的。
物联网的出现不管你欢不欢迎，赞不赞成，这个趋势是阻挡不住的，就像当年的计算机网际网路的出现，再比如近几年云端计算的发展。”逄诗铭对记者说。
逄诗铭认为，目前中国物联网产业规模据他个人估计已达两三千亿，很快会上升为万亿规模，再过几年就会到五六万亿。
中国RFID产业联盟秘书长欧阳宇在接受记者采访时也认为，物联网是一个宽泛的概念，目前日常生活中已经广泛地应用到了物联网技术，比如说门禁、高速公路上的ETC系统、公交智慧卡马上要推出的智慧电表等，都是物联网技术的运用。而在物流行业中，仓储配送、集装箱监控、运输调配等多个环节都已经运用到了物联网技术。
“一个新技术的应用是逐步推进的，不应该纠缠于物联网技术到底是什么，更不能因为现在应用程度不高就否定这个新技术。”欧阳宇说。
逄诗铭认为，物联网技术现阶段虽然并不能降低实际运费，但是提高了整个供应链和物流管理的效率，从长远来看，必然会大面积应用到物流行业中。
“换一个角度来看物流成本。举个很简单的例子，传统物流中丢失了两个集装箱，给货主赔的钱这算不算成本？但是我们给集装箱装上电子封条，采用视讯识别与监控技术进行全程的监控，这个货品就不可能丢失，即使丢失了也容易追索回来。”中国物流与采购联合会副会长戴定一说。
近日，铁道部部长盛光祖与交通运输部部长李盛霖在北京签署了《关于共同推进铁水联运发展合作协议》。
多名专家认为，铁道部和交通部共同推进铁水联运发展，将有效改进目前我国线性物流运输模式，促进铁路、公路、水路、航空的联网运输能力，提高运输效率和服务水平，从而降低物流成本。
而在多渠道联运这个资讯平台的建设中，物联网技术的应用将是必不可少的手段。
云端计算前景：
广义云端计算指服务的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软体、网际网路相关，也可是其他服务
云端计算前景
代表性的云端计算系统，亚马逊也推出了一些，谷歌也推出了，IBM也都有自己的云端计算，我们以亚马逊为例，亚马逊的网路服务也是一种云端计算，面向应用开发人员会客户端应用开发人员，和客户单应用和Web网站提供线上服务。亚马逊这样的服务主要有四块核心组成，一个简单储存服务、d性计算云、简单排列服务、简单的资料服务，它已经有大量签约客户，有纽约时报。使用亚马逊云端计算服务，24小时内可以处理1100万篇文章，如果用自己的伺服器，花费就更大了，需要数月和数倍的费用。
云端计算未来前景
移动网际网路使国内企业注目，云端计算令IT巨头着迷。将这两者结合在一起，成为了联想这一具有国际化背景的中国企业所做出的选择。
在近期召开的联想商务技术论坛上，联想为商务使用者，提供了一套基于乐Phone的移动云端计算产品开发平台。
据了解，这套云端计算平台是在实现了移动网际网路服务端到端一体化设计后，构建的一套开放架构的应用软体开发平台。它能帮助企业将原本部署于企业内网的OA、ERP、CRM等应用。在日常的使用中，乐Phone的商用使用者，可以使用基于云端计算的email推送、移动终端等服务。
其他企业也对移动云端计算表现出浓厚兴趣，微软OEM事业部大中华区总经理李翔说，移动云端计算可以让简单的数码相框变成云的服务终端，包括天气预报、照片和其他服务都可以做到实时服务。移动云时代的到来可以让强大的终端变得更加强大，甚至可以让以前很弱的，和网际网路基础没有任何关系的终端变得更加强大，真正实现端到端的使用者体验。
两个关系不大但有一定相同，云记算主要是把个人pc处理工作转到大公司伺服器进行，这样个人pc处理工作将减少，即不用再买效能强的机子，通过网路，可以将档案存于伺服器，制作设计也可在网路进行，而物联网则是感知网即通过感应器感知环境变化提交到伺服器将信提交给人处理，它能感知温度，压力，动物等
有学云端计算和物联网的吗？以后发展怎么样啊？物联网目前还处于起步阶段但近几年很火爆，并且未来几年可能进入爆发期；目前国内大多数物联网公司都比较年轻，对人才的需求很大，如果你学的还可以，并且能在湖南就职，湖南华瑞联芯技术应用有限公司还不错
物联网与云端计算怎样结合？ 这个不难理解，因为云端计算是分散式计算技术的一种，物联网与云端计算怎样结合，是透过网路将庞大的计算处理程式自动分拆成无数个较小的子程式，再交由多部伺服器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给使用者。
透过这项技术，网路服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的资讯，达到和“超级计算机”同样强大效能的网路服务。
懂了吗？
现在云端计算和物联网方向真的很好吗？
云端计算和物联网 大资料这些方向是很不错的，都是一些大专案，但是需要懂得网际网路知识也要过硬才行。
物联网学完高等数学，物理，化学，通讯原理，数位电路，计算机原理，程式设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、感测网、两化融合等技术与应用。
C语言程式设计
Java程式设计
无线感测网路概论
TCP/IP网路与协议
嵌入式系统技等等。
云端计算和物联网之间的区别与联络是什么
云端计算是物联网发展的基石，并且从两个方面促进物联网的实现。
首先，云端计算是实现物联网的核心，运用云端计算模式使物联网中以兆计算的各类物品的实时动态管理和智慧分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、感测技术、奈米技术等新技术充分运用在各行业之中，将各种物体充分连线，并通过无线网路将采集到的各种实时动态资讯送达计算机处理中心进行汇总、分析和处理。建设物联网的三大基石包括：
1、感测器等电子元器件；
2、传输的通道，比如电信网；
3、高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力
其中第三个基石：“高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力”，正是通过云端计算模式帮助实现。
其次，云端计算促进物联网和网际网路的智慧融合，从而构建智慧地球。物联网和网际网路的融合，需要更高层次的整合，需要“更透彻的感知，更安全的互联互通，更深入的智慧化”。这同样也需要依靠高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力，而这正是云端计算模式所擅长的。同时，云端计算的创新型服务交付模式，简化服务的交付，加强物联网和网际网路之间及其内部的互联互通，可以实现新商业模式的快速创新，促进物联网和网际网路的智慧融合。
目前云端计算和物联网是新新事物，新新事物风险和机遇并存。
物联网是以电脑科学为基础，包括网路、电子、射频(RFID)、感应、无线、人工智慧、条码、云端计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、装置、家俱、货品等等）接入网路世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软体系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
请特别关注：
1、智慧家居 2、智慧交通 3、智慧医疗 4、智慧电网 5、
智慧物流 6、智慧农业 7、智慧电力 8、智慧工业 9、质量追溯
云端计算最有价值的理念之一是资源整合，物尽其用,之二是即服务的盈利模式
以直白的方式来表达：
云端计算是整合资源以即方式提供服务，它主要在三个层面体现技术和服务。
一个是硬体基础设施层面，让硬体资源以即方式提供服务；
（客户要硬体环境资源，登入资源池自己定制、然后交钱、最后获取资源，用多少付多少钱；
付费物件是：应用开发者，企业IT管理者，应用平台供应商等。）；
一个是应用平台层面，让应用平台以即方式提供服务；
（供应商提高软体平台，平台可以开发、部署、管理、监控应用，提供开放的类APP商店；
付费物件是：应用开发者。）
一个是应用层面，让应用以即方式提供服务；
（应用开放商，把应用部署在应用平台，使用者可以去使用这些应用，按即方式享受服务和付费；
付费物件是：终端消费者。）
即方式服务：
像水电一样，从你开始使用到你结束使用进行度量，你登入应用入口就可以直接使用应用，
甚至不用在你本地安装应用，就像开启水龙头就可以用水一样，然后付费，它本质是一种推
的服务、盈利模式。
所以，云端计算要学习就多方多面。
不过，他们的根本基础还是电脑科学与技术，包括网路、硬体、软体等，
只是硬体或平台会比较侧重虚拟机器、网格计算、分散式计算等方面的技术，
而应用会比较在意使用者体验、大众互联方面，应用主要技术还是软体开放技术，
特别可能会热于android或ios或wm的WIFI移动应用的开发。
下一波的IT浪潮就是云端计算、物联网、人工智慧、生物技术。
目前云端计算和物联网是新新事物，学教资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，云端计算和物联网目前就像初期的计算机专业一样，等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡菸头。
好好把握学习这2个专业的机会，目前它们处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
相信选择这2个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。
～~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~～
来自:广州溯源—物联网、云端计算、人工智慧---构建绿色未来
1、云端计算
一般来讲云端计算，云端即是网路资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云端计算。云端计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需的资源(硬体、平台、软体)。提供资源的网路被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩充套件的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩充套件，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。广义的云端计算是指服务的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软体、网际网路相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解：物物相连的网际网路，即物联网。物联网在国际上又称为感测网，这是继计算机、网际网路与行动通讯网之后的又一次资讯产业浪潮。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晶片，把它变得智慧化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网路技术，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。随着资讯科技的发展，物联网行业应用版图不断增长。如：智慧交通、环境保护、 工作、公共安全、平安家居、智慧消防、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、大资料
大资料(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资料汇聚的产物。大资料或称巨量资料或海量资料资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，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。
大资料的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大资料，云端计算，物联网和移动网际网路的关系
物联网对应了网际网路的感觉和运动神经系统。云端计算是网际网路的核心硬体层和核心软体层的集合，也是网际网路中枢神经系统萌芽。大资料代表了网际网路的资讯层（资料海洋），是网际网路智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统网际网路，移动网际网路在源源不断的向网际网路大资料层汇聚资料和接受资料。云端计算与物联网推动大资料发展。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）