A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。
扩展资料：
大数据应用举例
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
参考资料来源：百度百科-大数据 （IT行业术语）
能源计量数据在线自动采集方案有多种，常见的方案包括以下几种：
传统有线采集方案：通过传统的有线通信方式，将能源计量设备的数据采集器连接至监控系统中心控制器，实现能源数据的自动采集、传输和分析。该方案具有较高的稳定性和数据安全性，但对于建筑物复杂的布线结构和设备位置较为分散的情况下，需要增加较多的有线通信线路，造成较高的成本和工作量。
无线采集方案：通过无线通信技术，实现能源计量设备数据的在线自动采集。该方案相比传统有线方案，无需增加额外的有线通信线路，具有较高的灵活性和适应性，但需要保证网络稳定性和安全性。
云端采集方案：将能源计量设备的数据通过互联网上传至云端存储，然后通过云端平台进行实时监控、分析和管理。该方案具有较高的实时性、安全性和便捷性，但对于需要在本地进行数据处理和控制的场景，可能需要结合其他方案实现。
物联网采集方案：通过物联网技术，将能源计量设备与监控系统进行连接，实现数据的在线自动采集和分析。该方案具有较高的实时性、智能化程度和可扩展性，但需要保证网络稳定性和安全性，同时需要对设备进行较高的技术要求和成本投入。
以上方案均可以根据具体的应用场景和需求进行选型和定制化实现，如实时监控、能源管理、报警预警、节能优化等，以提高能源使用效率和降低能源成本。
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：
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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。
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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。
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