大数据与云计算和物联网是什么关系

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。

如今，似乎每个城市都在努力实施“聪明”的举措。以新加坡为例，现在以最广泛的努力收集有关市政当局尝试过的公民日常生活习惯/惯例的数据。平比尔盖茨已经投入了数百万美元帮助凤凰城在他们的聪明城市的努力。

但是，当我们谈论一个“聪明的城市”时，意味着什么呢？究竟是更好地利用市中心的资源，还是所有被浪费的资源最终都会被克服？最终，我们都会同意不同意的观点，因为大多数人对我们所知的智能城市的功能和现象有一种看法。

由于发展迅速，很难关注正在发生的一切。工业已经开始适应物联网(物联网)并希望在更广泛的层面上加以实施，以提高效率。但是，不管所有行业到目前为止发生了什么，有一件事是无法逃脱的。M2型展开在法国。

为了讨论这件事，我和那些技术细节背后的人取得了联系，那就是：M2City的IT总监泽维尔·迪亚布(XavierDiab)。读者如果还不熟悉M2市场，就应该知道该公司是法国最大的物联网电信运营商。供水商合并的结果威立雅和算子橙在法国物联网的市场中，M2作为主要的主角出现了。

促进合并的动因

2011，威立雅水公司和橙色公司诞生了M2系列产品，将两家公司的服务以智能计量实体的形式整合在一起。M2城市已将其范围从法国扩展到世界其他地区。威立雅水务公司在法国有着强大的影响力，它与奥兰治公司建立了联盟，希望这两家公司能够通过保护资源和优化规模的绩效来提高客户服务质量。

威立雅水务公司和奥兰治公司的合并已经从开始的地方走了很长一段路，因为M2HERY公司现在在建设一个智能城市的过程中处于关键地位。

我对M2City的XavierDiab的第一个问题是关于合并为M2City的驱动因素，M2City是法国最大的物联网和应用的电信运营商。泽维尔回答说，水曾经是、现在也是全世界所有大城市和大都市中心居民的重要资源。由于水资源非常重要，所有利益攸关方都必须采取措施，以“聪明”的方式保存和管理水资源。

虽然我们知道水作为一种商品的重要性，但我们尚未采取具体步骤来处理水的保存问题。仅在法国，大约三千四百三十亿加仑(1300万亿升)的便携式水就会因为整个法国城市的液压系统泄漏而被浪费掉。这些废物的数量相当于该国因该地区的小漏水而损失的总水量的25%。这些泄漏是以消费者和经营者双方的利益为代价的。

作为法国电信市场上最大的参与者，m2ful希望实施一项改进废物管理的三点计划。该倡议包括智能城市网络、智能对象和能源效率，最终形成了智能城市本身。

挑战

M2城市的目标是创建一个智能城市，但却遇到了许多挑战。他们面临的一些挑战可以通过以下方式列出：

漏水

如上所述，漏水是智能城市项目完成的一大障碍。漏水通常由端点渗漏、地下渗漏(最复杂的)和地面以上渗漏组成。

数据收集

一路走来，M2意识到物联网的数据收集并不像听起来那么容易。由于市场上有可供使用的标准，因此很难无缝地收集数据。不同格式的可用性意味着收集器经常面临收集什么、如何监视和使用什么的难题。

过多的数据

虽然收集数据的影响也证明是有问题的，但目前数据的规模之大也提出了另一项挑战。正如我在前几篇文章中所强调的那样，AI或物联网只有在数据被清理后才能成功。在提供数据方面面临的挑战是增加了合理化和清洁数据的责任，这是一个有趣的挑战，只有通过使用无缝的方法才能解决这一挑战，使整个过程完美无缺。虽然数据的大小给收集和设定数据汇编的标准带来了挑战，但在可视化/显示数据方面也有许多影响。如此大量的数据的可视化需要性能和体系结构能力。要想让M2公司展示这些熟练程度，就必须与一家拥有更好标准化设备和格式的数据集成公司取得联系。

对于M2，数据集成实体是Talend，它提供了他们所寻求的灵活性和可靠性。M2的数据需求是多种多样的，需要最好的Talend以一种既适合M2MARY又适合其客户的方式处理这些信息。Talend的格式、集合间隔和可伸缩性完全符合M2HERY的要求。

泽维尔详细阐述了公司的选择标准，指出公司有许多选择标准卖主它必须从中选择。然而，尽管卖主标书、Talend的出价击败了竞争解决方案，因为它能够跟上快速发展的业务需求、易于使用的界面以及与其预算一致的合理定价模式。

结果

这两家公司都已经达成了七年多的协议，而这段旅程也不亚于难以置信的成功。Xavier指出的一些衡量项目成功程度的结果包括：

在3000多个城市安装了二百三十万多个智能传感器。

该系统每天管理来自客户端的大约二千万条数据消息。

每周有大约一亿四千万条信息被收集和显示。

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我国移动物联网连接数已达1698亿户，这一数据说明了中国的物联网已经得到了飞快的普及，特别是90、00后的人，都在使用物联网。

我的看法有以下三点：

第一点，我国移动物联网连接数已达1698亿户，这一数据说明了中国的物联网已经得到了飞快的普及。随着时代的发展，物联网也得到普及。正是物联网的普及才能够让我们的生活变得更加美好，更加便捷。这是时代发展的产物，也是我们人类做需要的一种便捷方式。互联网的普及大大的方便了我们的生活，我们能够通过互联网随时随地的在网上购物。也能够在网上选择适合自己的东西，大大节约了时间。

第二点，我国移动物联网连接数已达1698亿户，这一数据说明了中国的物联网有众多人在使用。由这一数据我们能够看出物联网的使用已经得到极大的普及，可以说是大部分人都在使用物联网。特别是针对00后和90后这两个群体。其中大部分人都在使用互联网，并且互联网的使用会一直发展下去，并不会有其他限额但是从中我们也要看到互联网的弊端。因为物联网的普及导致实体店越发艰难。所以我们很多人都需要用正常的心去对待物联网。

第三点，虽然说物联网的普及大大的方便了我们的生活，缩短了我们购物的时间，也出到了我们到实体店选择物品的时间，但正是因为物联网中存在的巨大利益，导致很多非法商家也在物联网中买卖商品。所以我们在选择物品的时候一定要辨别清楚，要通过正当的物联网去选择我们想要的东西。也可以多去实体店里面做对比，再和物联网中获取的信息做对比，选择最适合自己的方式。

一、设备监控
像监控或者调节建筑物恒温器这样的事情可以远程完成，甚至可以做到节约能源和简化设施维修程序。公路施工— 拌合站生产质量监控，可以远程监控生产数据，实时生产质量监控
这种物联网应用的美妙之处在于，它很容易实施，容易梳理性能基准，并得到所需的改进。
二、机器和基础设施维护
传感器可以放置在设备和基础设施材料上，例如公路施工，摊铺机和压路机上安装，实现物联网数字化施工，能够实时监测施工质量，减少施工成本。例如：ENH 公路施工质量监测系统，智能压实系统、铁路连续压实系统等等，都属于物联网在基础设施建设中的实例。
三、物流和追踪
运输业现在把传感器安装在移动的卡车和正在运输的各个独立部件上。从一开始中央系统就追踪这些货物直到结束。这么做可以防止货物在边远地区被盗窃，让企业供应链可以保持追踪，因为管理层可以在任何时间点清楚地看到车辆的位置（以及车辆应该在的位置）。
四、集装箱环境
同样是在物流和运输行业，运送装着易腐货物的集装箱是对周围环境条件进行监控的，如果超出温度或者湿度范围传感器会发出警报。此外，当集装箱被弄乱或者密封被破坏的时候，传感器也会发出警报。这个信息是实时通过中央系统直接发送给决策者的，这样情况可以得到补救——即使这些货物是在全球各地的运输途中。
五、机器管理库存
向消费者提供了各种商品的自助服务售卖机和便携式商店，现在可以在特定商品低于再订购水平的时候发送自动补充库存警报。这种做法可以为零售商节约成本，因为他们只需要在机器告诉他们需要补充库存的时候让现场工作人员进行补货。
六、网络数据用于营销
企业可以选择利用自己的分析，追踪客户在网络中的行为，或者他们可以将这个任务外包给在这个领域内有声誉的营销公司。在网站的导航模式中，访客来到或者来自你的网站，访客所使用的设备类型，以及其他关于访客的相关数据，可以聚合起来以更全面地了解。交易数据和物联网数据的结合，将会丰富你的营销分析及预测，可以快速实施。
七、识别危险网站
商业公司提供的安全服务，可以让网络管理员追踪机器对机器的交流，追踪来自公司计算机的互联网网站访问，揭示公司计算机定期访问的“危险”网站和IT地址。实践会降低网络遭受恶意软件和病du入侵的风险。因为这种“观察”服务是从云厂商那里提供的，所以实施简单，企业可以马上开始。
八、无人驾驶卡车
在气候条件恶劣和没有道路基础设施的边远地区，石油和天然气开采行业的企业正在使用无人驾驶卡车，这种卡车可以远程控制和远程通信。这降低了运营费用，因为你不用派人进入该领域，还可以避免在已知极其危险的区域发生事故。
九、WAN监控
企业可以很好地监控和修改他们的网络流量，但是当这个流量通过广域网或者互联网路由的时候，有时候似乎是在他们控制范围之外的。现在位于全球不同地点的办公室的边缘路由器，会显示出显著不同的服务质量，这取决于这个办公室是在新加坡或者里约热内卢。如果IT希望更好地监控互联网流量，那么可以购买商业服务，实时显示哪些地方放缓了，甚至可以重新路由流量以保持通信畅通。
十、GPS数据聚合
GPS数据聚合是应用最广泛的物联网数据收集方法之一。企业喜欢它是因为可以让他们统计人口数据、天气数据、基础结构数据、图形数据和任何可以并定位到特定地理位置的数据类型。很多厂商可以帮助你，以对业务有意义的方式聚合GPS数据。

大数据分析

物联网传感器不断从大量连接的各种各样的设备接收数据。随着连接设备数量的增加，物联网系统需要可扩展以适应数据流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的分析报告，这些报告将给企业带来竞争优势。

由于数据是根据其类型进行挖掘的，因此必须对数据进行分类以充分利用数据。根据所讨论的数据类型，可以完成不同类型的分析。

流分析将来自传感器的未分类流数据与来自研究的存储数据结合在一起，以找到熟悉的模式。通过这种方法进行的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等应用中提供帮助。

地理空间分析

另一类大数据分析方法是基于地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。

挑战

目前，我们处于大多数企业都必须捕获、分析和报告IoT数据的阶段。但是，由于这些技术仍处于发展阶段，因此这些组织面临许多挑战。例如：

集成

由于物联网数据是通过多种渠道以不同的格式接收的，因此收集和集成它具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据具有足够的可 *** 作性以确定见解的格式。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器提取文本数据。但是，提取图像、视频等非文本格式的数据无法快速完成。

隐私

物联网系统通常具有敏感信息，需要加以保护以免受外部干扰。不断涌入的数据难以保护数据的每个部分并进行分析。这些系统由于容量有限而依赖于第三方基础结构，这将增加安全风险。因此，采用了诸如数据匿名性和加密之类的预防措施来加强数据安全性。

关于大数据与物联网有什么关联，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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