1、物联网的覆盖范围要远大于互联网。互联网的产生是为了人通过网络交换信息,其服务的主体是人。而物联网是为物而生,主要为了管理物,让物自主的交换信息,间接服务于人类。
2、互联网用户通过端系统的服务器、台式机、笔记本和移动终端访问互联网资源,发送或接收电子邮件;写博客或读博客;通过网络电话通信;在网上买卖股票,定机票、酒店。而物联网中的传感器结点需要通过无线传感器网络的汇聚结点接入互联网。
3、物联网涉及的技术范围更广。物联网运用的技术主要包括无线技术、互联网、智能芯片技术、软件技术,几乎涵盖了信息通信技术的所有领域。而互联网只是物联网的一个技术方向。互联网只能是一种虚拟的交流,而物联网实现的就是实物之间的交流。物联网架构可分为三层:感知层、网络层和应用层。感知层由各种传感器构成,包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、红外线、GPS等感知终端。感知层是物联网识别物体、采集信息的来源。网络层由各种网络,包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成,是整个物联网的中枢,负责传递和处理感知层获取的信息。应用层是物联网和用户的接口,它与行业需求结合,实现物联网的智能应用。其核心技术又可以细分为六层,如右图:和传统的互联网相比,物联网有其鲜明的特征。首先,它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器,每个传感器都是一个信息源,不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性,按一定的频率周期性的采集环境信息,不断更新数据。其次,它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网,通过各种有线和无线网络与互联网融合,将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输,由于其数量极其庞大,形成了海量信息,在传输过程中,为了保障数据的正确性和及时性,必须适应各种异构网络和协议。还有,物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合,利用云计算、模式识别等各种智能技术,扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据,以适应不同用户的不同需求,发现新的应用领域和应用模式。此外,物联网的精神实质是提供不拘泥于任何场合,任何时间的应用场景与用户的自由互动,它依托云服务平台和互通互联的嵌入式处理软件,弱化技术色彩,强化与用户之间的良性互动,更佳的用户体验,更及时的数据采集和分析建议,更自如的工作和生活,是通往智能生活的物理支撑。这里的“物”要满足以下条件才能够被纳入“物联网”的范围: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。物联网概念这几年可谓是炙手可热,物联网家电也是风生水起,从狭义上讲,物联网家电是指应用了物联网技术的家电产品。从广义上讲,是指能够与互联网联接,通过互联网对其进行控制、管理的家电产品,并且家电产品本身与电网、使用者、处置的物品等能够实现物物相联,通过智慧的方式,达成人们追求的低碳、健康、舒适、便捷的生活方式。物联网是在计算机互联网的基础上,利用RFID、无线数据通信等技术,构造一个覆盖世界上万事万物的“InternetofThings”。在这个网络中,物品(商品)能够彼此进行“交流”,而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术,通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。而RFID,正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中,RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息,通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统,实现物品(商品)的识别,进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享,实现对物品的“透明”管理。物联网的含义从两化融合这个角度分析物联网的涵义:其一:工业化的基础是自动化,自动化领域发展了近百年,理论、实践都已经非常完善了。特别是随着现代大型工业生产自动化的不断兴起和过程控制要求的日益复杂营运而生的DCS控制系统,更是计算机技术,系统控制技术、网络通讯技术和多媒体技术结合的产物。DCS的理念是分散控制,集中管理。虽然自动设备全部联网,并能在控制中心监控信息而通过 *** 作员来集中管理。但 *** 作员的水平决定了整个系统的优化程度。有经验的 *** 作员可以使生产最优,而缺乏经验的 *** 作员只是保证了生产的安全性。是否有法做到分散控制,集中优化管理?需要通过物联网根据所有监控信息,通过分析与优化技术,找到最优的控制方法,是物联网可以带给DCS控制系统的。其二:IT信息发展的前期其信息服务对象主要是人,其主要解决的问题是解决信息孤岛问题。当为人服务的信息孤岛问题解决后,是要在更大范围解决信息孤岛问题。就是要将物与人的信息打通。人获取了信息之后,可以根据信息判断,做出决策,从而触发下一步 *** 作;但由于人存在个体差异,对于同样的信息,不同的人做出的决策是不同的,如何从信息中获得最优的决策?另外物获得了信息是不能做出决策的,如何让物在获得了信息之后具有决策能力?智能分析与优化技术是解决这个问题的一个手段,在获得信息后,依据历史经验以及理论模型,快速做出最优决策。数据的分析与优化技术在两化融合的工业化与信息化方面都有旺盛的需求。物联网智库认为物联网的定义源于IBM的智慧地球方案,十二五规划中九大试点行业全部都是行业的智能化。无论智慧方案,还是智能行业,智能的根本离不开数据分析与优化技术。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一,也是未来物联网发挥价值的关键点。物联网就是各行各业的智能化。私有物联网:一般面向单一机构内部提供服务;公有物联网:基于互联网向公众或大型用户群体提供服务;社区物联网:向一个关联的“社区”或机构群体(如一个城市政府下属的各委局:如公安局、交通局、环保局、城管局等)提供服务;混合物联网:是上述的两种或以上的物联网的组合,但后台有统一运维实体;医学物联网:是将物联网技术应用于医疗、健康管理、老年健康照护等领域;建筑物联网:是将物联网技术应用于路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控等领域。简述Inter,物联网,云端计算之间的区别以及联络
因特网(Inter),物联网都是通讯网路,将装置进行连线,就好比物联网是高速公路与英特网是大马路,大马路可以走人走脚踏车走汽车,高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念,是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系,物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用,物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善,从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件,云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分,物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为:人工智慧=云端计算+大资料(一部分来自物联网)
随着物联网在生活中的铺开,它将成为大资料最大,最精准的来源。
云端计算通俗理解:1、通过网路上传到云储存东西,无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算,有些软体无需安装便可使用,比如直接通过云写文件,不用安装word。像家里用电不用自己发电,通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少,而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换,处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用;云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式;三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展,人类逐渐进入大资料的时代,而物联网与云端计算作为近年来的热点,受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析,大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切,那么,真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢?下面,我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data),或称大资料、海量资料,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”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合,是基于云端计算的资料处理与应用模式,通过资料的整合共享,交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲,早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红,主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起,全球资料量大大提升。可以说,移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析,形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网,移动网际网路再加上传统网际网路,每天都在产生海量资料,而大资料又通过云端计算的形式,将这些资料筛选处理分析,提前出有用的资讯,这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算(cloud puting)是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年,云端计算的概念受到了学术界、商界,甚至 的热捧,一时间云端计算无处不在,这真让同时代其他的IT技术相形见绌,无地自容。
本质上,云端计算与大资料的关系是静与动的关系;云端计算强调的是计算,这是动的概念;而资料则是计算的物件,是静的概念。如果结合实际的应用,前者强调的是计算能力,或者看重的储存能力;但是这样说,并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力(资料获取、清洁、转换、统计等能力),其实就是强大的计算能力;另一方面,云端计算的动也是相对而言,比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力,所以可谓是动中有静。
如果资料是财富,那么大资料就是宝藏,而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器!没有强大的计算能力,资料宝藏终究是镜中花;没有大资料的积淀,云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体,让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据,IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生,也有在网上直接产生的,我们现在处于大资料时代,物联网一分钟可以产生非常多的东西,苹果下载2万余次,一分钟会上传10万条新微博,全世界物联网上虚拟网路上,产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的,更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性,其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料,但不是人与人的交往资讯,而是物与物,物与人的社会合作资讯。
除此之外,大资料助力物联网,不仅仅是收集感测性的资料,实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞,但是并不知道堵塞原因,如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事,物联网要过滤,过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网,云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念,同时它也具备网路线路传输,资讯储存和处理,行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器,网路线路和应用介面,使人与人(Human ti Human ,H2H),人与物(Human to thing,H2T)、物与物( Thing to Thing,T2T)之间的交流变成可能,最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义,比较有代表性的是3V 定义,即认为大资料需满足3 个特点:规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起,表明网际网路基础服务无论从硬体,软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说,未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路;物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路;云端计算是一种大规模的计算服务平台,它可以为其他网路提供计算服务;三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先,究竟什么是云端计算(Cloud Computing)呢?钱教授指出,云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云;云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统,能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务,为了完成功能,使用者只关心需要的服务,这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算(Grid Computing)和分散式计算,云端计算拥有明显的特点:第一是低成本,这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援,使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行,这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化,服务化有一些新的机制,特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢?
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么?是跨地区的,甚至跨国家的,甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理,并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的,不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织(VO),在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外,网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的,支援的资料模型很广,从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合,在网上传的资料,这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出,网格计算和云端计算有相似之处,特别是计算的并行与合作的特点;但他们的区别也是明显的。主要有以下几点:
首先,网格计算的思路是聚合分布资源,支援虚拟组织,提供高层次的服务,例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中,主要以资料中心的形式提供底层资源的使用,并不强调虚拟组织(VO)的概念。
其次,网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用,这是初衷,因为高效能运算的资源不够用,要把分散的资源聚合起来;后来到了2004年以后,逐渐强调适应普遍的资讯化应用,特别在中国,做的网格跟国外不太一样,就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用,普适性更强。
第三,在对待异构性方面,二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统,力图使使用者面向同样的环境,把困难留在中介软体,让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构,用映象执行,或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样,像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四,网格计算用执行作业形式使用,在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务,使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施,实现业务的托管和外包。
第五,网格计算更多地面向科研应用,商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用,商业模型比较清晰。
总之,云端计算是以相对集中的资源,执行分散的应用(大量分散的应用在若干大的中心执行);而网格计算则是聚合分散的资源,支援大型集中式应用(一个大的应用分到多处执行)。但从根本上来说,从应对Inter的应用的特征特点来说,他们是一致的,为了完成在Inter情况下支援应用,解决异构性、资源共享等等问题。
那么,网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢?钱教授提到,如果这两者结合起来,也许可以聚合大量分散的资源,从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后,钱教授还谈到,在云端计算技术方面,有三个需要关注的问题。第一是安全,因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化,不能再走中介软体的老路。第三是开源,要走开放的平台,这样才有发展。
简明的描述,看了有茅塞顿开的感觉。
观点一:网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上(一般来说是一个远端可用的),在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务,然后被分配到这些伺服器上执行;而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来,以适应工作任务的需要,云端计算可以支援网格计算,也可以支援非网格计算。(简单理解,即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台,是否使用了网格计算的演算法。本人的理解)
观点二:网格计算与云端计算主要有三点区别,第一,网格主要是通过聚合式分布的资源,通过虚拟组织提供高层次的服务,而云计算资源相对集中,通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用,而不强调虚拟组织的观念;第二,网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用,主要面向教育和科学计算,而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等;第三,网格用中介软体遮蔽异构性,而云计算承认异构,用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源,实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间,提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主,计算密集
资料处理为主,资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费( 出资)
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准,但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子:在概念上争论多年,在体系结构上三次伤筋动骨,在标准规范上花费了大量的心力,所设定的目标又非常远大--要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题,所要共享的资源也是五花八门--从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识;云端计算走的是现实派的路子:暂时不管概念、不管标准,Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大,云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法;所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部,省去了许多跨组织协调的问题;以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面,能省的功能都省了,Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案,大大降低了实现难度,却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系,就像是OSI与TCP/IP之间的关系:ISO制定的OSI(开放系统互联)网路标准,考虑得非常周到,也异常复杂,在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见,但过于阳春白雪了,实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版--TCP/IP冒出来之后,将七层协议简化为四层,内容也大大精简,因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年,语义网等问题才被提上议事日程,开始为TCP/IP补课,增加其会话和表示的能力。因此,OSI是学院派,TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础,TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题,而是滚动发展的问题。
1.物联网产生大资料,大资料助力物联网。目前,物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革,被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来,进行资讯交换和通讯,以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中,产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料,正在逐步显示出巨大的商业价值。
2.大资料是高速跑车,云端计算是高速公路。在大资料时代,使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展,但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代,那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形,而这其中最大的功臣并非工程师和科学家,而是网际网路使用者,他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
物联网和互联网的区别是技术和协议不同、面向对象不同。
互联网在全球是一张网,都遵循TCP/IP协议。物联网有自己的协议,目前没有统一,各玩家已经分立几大阵营,NB-IoT是基于授权频段的低功耗技术。互联网的链接对象是电脑和智能手机等设备以及其背后的人,物联网的链接对象是物。物联网是互联网、传统电信网等信息承载体。
物联网通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算,互联网把所有的可上网的电脑和机器连接到同一个网络上去。
互联网的优缺点
互联网的最大优势就是打破空间限制,随时随地进行信息交互,除了原有的沟通方便快捷、省时、自由、公平等特点,随着技术成熟,未来互联网的“万物互联”已来,个性化、人性化、万物智能化等更会极大的方便,改变未来生活。
互联网的劣势主要在于网络安全和信息价值真实度,互联网的野蛮生长及互联网的模式,网络安全的建设稍微滞后,网络系统中的数据信息泄漏、破坏、更改比较常见,需进一步做好网络安全的防范及应对工作。
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