云计算物联网 [会计云计算：物联网体系中“脑智能”]

摘　要 物联网发展产生会计大数据， 传统企业信息化模式不能够低成本且有效解决会计大数据处理的问题。社会将采用会计云计算的现代信息化模式来解决这个问题。会计云计算模式（技术模式），也是一种商业模式。企业采用会计云计算的信息化模式关键是鉴别服务提供商是否能够提供适合企业特殊的业务模式与管理模式的会计云计算。
关键词 物联网；　大数据；　会计云计算
物联网不仅仅是人机物三元世界之间的“互联互通”，关键还是人机物三者之间智能自动化的“交互与协同”。在《基于物联网中“智能物件”的智能化及其机制分析》主要介绍物联网中“感知层”物件的智能化，假如把物联网比做一个人，那“智能物件”的智能化就是手脚的智能化。而物联网中的云计算则是物联网中脑的智能化。当前，物联网与云计算一起被《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》列为“战略性新兴产业”。云计算只有与物联网有机结合，才能够推动“信息化和工业化深度融合”。本文着重讨论物联网云计算中核心数据——会计数据的采集、分析与应用——会计云计算的相关内容。
一、会计云计算：物联网发展之会计大数据处理的必然
（一）物联网发展产生会计大数据
随着物智能化和物与网络的联接，不仅人的行为会产生大量的数据，而且物的行为也产生区量的数据。这个数据不仅仅是数字数据等结构化数据，而且包括声音、图像等非结构化的数据。这些会计大数据除了具有一般说的大数据的3个“V”的特征外，它还具有无形性与粘性的特征。
1数据数量规模大（Volume）。物联网下产生的数据数量规模大，它已经不是过去大规模数据（large scale data）、庞大数据（enormous data）、海量数据（massive data）所能够描述的，而应该是用大数据（big data）来概括。数据规模不是用GB、TB为单位而是用PB①为单位来衡量。
2数据异构的数据（Variety）。物联网下产生数据不仅包括数字这样结构化的数据，而且主要包括声音、图像等非结构化的数据。这些数据因为业务事件的关联性，从而导致结构化数据与非结构数据更加复杂，不好处理。
3数据产生与处理实时性（Velocity）。物联网条件下数据的产生与处理一般需要实时处理。传统数据对时间处理要求不高，但是，物联网下物的行为、与人的行为一般都要求在当下完成。因此，数据的产生与处理要具有实时性。
4会计数据的无形性与粘性。当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要是非价值的数量信息。这些数据可以直接被感应器所感知，从而容易被传播；而会计数据是无形的数据，它不能够被感应器所感知。同时，会计数据是直接粘合在业务数据之中，不能够脱离业务数据而存在，脱离了业务数据就失去意义。因此，会计数据具有无形性与粘性。
（二）会计大数据的处理问题：物联网发展必须解决的问题
如果说石油是工业社会的血液，那么在物联网带来的信息化社会中，数据就是信息社会中的血液，没有数据就没有信息。但是大量的大数据如果没有得到有效的利用，就会产生数据的泛滥。这也是在信息化过程中人们经常提到的数据或信息超载。大量优质的数据和劣质数据融合在一起，可能会产生各种各样的误差和错误。如果这个数据不准确就没有任何价值。如何保证数据的可信性和质量就是物联网需要解决的首要问题。其次，物联网中产生大量的数据，如何对这些大数据进行智能的挖掘和分析，产生真正的数据价值是物联网需要解决的核心问题。最后，如何对由于物联网所产生的大量的大数据进行存储和管理，并确保这些大数据的安全，是物联网下需要解决的基础问题。
（三）传统信息化模式不能够低成本、有效解决会计大数据处理的问题
推行物联网，构建智慧地球，不是简单地将实物与互联网进行连接，不是“鼠标”加“水泥”的数字化和信息化，而是需要“更透彻的感知、更全面的互联互通、更深入的智能化”。其中，更深入的智能化是需要深入分析收集到的数据，以获取更加新颖、系统且全面的洞察力来解决特定的问题。
会计大数据的实时信息获取和全面的信息分析需要企业拥有集中大数据计算处理能力、大数据存储能力和大数据交互处理能力。依据传统企业信息化模式，企业必须购置大量的数据存储服务器、计算机、雇佣专业技术人员等，这一方面需要一次性投入大量的资金；另一方面，企业还由于不具备专业化能力而无法有效对会计大数据进行实时信息获取和全面的信息分析，获取处理会计大数据的价值。
因此，基于上述分析，企业更经济、更便捷、更快速地利用会计大数据的方案就是购买会计云计算的服务。
二、会计云计算：基于技术角度与商业模式的统一体
（一）会计云计算的概念
物联网下人机物管理控制是基于信息为核心的智能控制。由于会计大数据上面的特征所带来的利用传统数据处理条件与技术的困难，会计大数据处理必须应用会计云计算的模式。当前，关于云计算是众说纷纭，没有一致的概念。美国国家标准技术研究所（NIST）的定义是，云计算是一种对IT资源的使用模式，是对共享的可配置的计算资源（如网络、服务器、存储、应用和服务）提供无所不在的、方便的、可随需的网络访问。资源的使用和释放可以快速进行，不需要多少管理代价。我国电子学会云计算专家委员会认为，云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩且被虚拟化的，以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，促进节能减排，实现绿色计算。总之，会计云计算是云计算的一个组成部分。理解会计云计算也与云计算一样，可以从技术与商业两个角度进行把握。
从信息技术的角度看，会计云计算是一个分布式计算模型，包括会计硬件平台、会计云平台和会计云服务三个层次。云计算为企业提供了“按需使用”和“按使用多少付费”的软件硬件服务模式。
从商务的角度看，会计云计算是一个724小时的全天候企业 *** 作平台（Business Operations Platform），一个能够提供完整业务处理服务的企业 *** 作平台，并能够提供多个企业间的动态业务处理。多个企业通过企业 *** 作平台组成一个完整的虚拟企业网。只有一个健全的信息链才能完成企业间相互的协作和同步，各个企业才能优化它们的业务和效益。

随着大数据越来越火，企业们都开始纷纷使用大数据来解决问题。在大数据的解决方案中，有一个十分典型的案例，那就是物联网。其实物联网现在早就不是什么新兴的概念了，物联网现在有很多的成品已经进入了我们的生活中。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于物联网架构的相关知识。
1物联网的架构
物联网是有设备、现场网关、云网关、应用程序后端组成，物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容，而云网关使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云网关，或通过现场网关发送。现场网关是一种专用设备或软件，通常与接收事件并将事件转接到云网关的设备位于同一位置。现场网关也可预处理原始设备事件，执行过滤、聚合或协议转换等功能。当这个消息引入后，事件将通过一个或多个流处理器，此处理器可将数据路由到存储等位置，也可执行分析和其他处理。这样就是物联网架构工作原理。
2物联网常见处理类型
物联网的常见的处理类型具体就是将事件数据写入冷存储，用于存档或批处理分析。然后就是热路径分析，实时或者近乎实时分析事件流，以检测异常，识别滚动时间范围内的模式，或者在流中出现特殊情况时触发警报。而在处理设备的过程中处理设备中特殊类型的非遥测消息，比如通知和警报。这里还涉及到到了机器学习。通过控制物联网系统的组件去进行设备的运转。
3物联网中有什么是需要注意的？
上面所提到的组件与事件流式传输没有直接关系，而设备注册表是预配设备的数据库，包括设备ID和常见的设备元数据，如位置信息。而预配 API 是一种常见的外部接口，用于预配和注册新设备。某些物联网的解决方案可使命令和控制消息发送到设备。这样就是物联网的常见处理类型。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据中物联网的架构和常见的处理类型的内容。物联网是现在科技发展的一个方向，有很多的生活用品都实现了万物相联，可见物联网的使用广度还是非常厉害的，有意向往这方面发展的朋友，一定要好好努力哟，相信将来一定学有所成，得到自己想要的人生。

大数据云计算物联网之间的关系如下：

1、云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供用武之地。

2、物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供支撑。

3、云计算为物联网提供海量数据存储能力，物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间。

总结一下三者的联系与区别：

1、大数据、云计算、物联网的区别。大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活。云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价提供给用户。物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。

2、大数据、云计算、物联网的联系。从整体上看，大数据、云计算、物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式和数据存储和管理系统（包括分布式文件系统和分布式数据库系统）提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。

云计算、大数据和物联网三者已经彼此渗透、相互融合，在很多应用场合都可以同时看到三者的身影，在未来，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

1物联网本质上是互联网云脑的中枢神经系统和其控制的感觉神经系统和运动神经系统
2云计算本质上是互联网云脑的中枢神经系统，它通过服务器，网络 *** 作系统，神经元网络（大社交网络），大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网云脑的其他组成部分进行控制。
3大数据本质上是互联网云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀，体量极其巨大。是互联网云脑产生智慧智能的基础。
4人工智能本质是互联网云脑产生产生智慧智能的动力源泉，人工智能不仅仅通过算法如深度学习，机器学习与大数据结合，也运用到互联网云脑的神经末梢，神经网络和智能终端中。使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。
5工业40和工业互联网本质是互联网云脑的运动神经系统，这将是互联网云脑未来非常庞大的组成部分，它也将包含6中介绍的各种前沿技术。
6智能驾驶，云机器人，无人机，3D打印本质上是互联网云脑运动神经系统中最活跃的部分，他们通过延展运动和机械 *** 作，帮助人类完成对世界更强有力的探索和改造。
7边缘计算本质是互联网云脑神经末梢的发育和成长，人工智能技术不但应用在中枢神经系统中的大数据，神经元网络中，也分布到神经系统的末梢。让互联网云脑的感觉神经系统，运动神经系统的末梢控制变得更为智能和健壮。
8移动互联网本质是互联网云脑神经纤维种类的丰富，让互联网用户更便捷，更不受地域限制的链接到互联网云脑中。
9。大社交网络（Big Sns)是互联网云脑神经元网络，也是互联网云脑最重要的部分。它由互联网传统社交网络Facebook，微信，微博发育而成，从链接人与人，发展到链接人与物，物与物，甚至包括链接人工智能软件系统
10云反射弧（Cloud reflex arcs)是互联网云脑最重要的神经活动现象，与人类神经系统相仿，也包含感受器、传入神经纤维、神经中枢、传出神经纤维和效应器。是互联网云脑智能智慧与现实世界互动的重要运行动作。它的种类有7种。将在以后的文章中专门介绍。
11智慧城市本质是互联网云脑与具体的地域结合的结果，是互联网云脑的缩小版应用，智慧城市的建设，从互联网云脑的架构看，需要关注城市居民，单位，机构，企业建设统一的神经元网络（大社交）的情况，也要关注城市的云反射弧的反应速度和健壮情况，譬如防火云反射弧，金融云反射弧，交通云反射弧，新零售云反射弧，能源云反射弧等。

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