云计算是实现物联网的核心。
运用云计算模式,使物联网中数以兆计的各类物品的实时动态管理,智能分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、传感器技术、纳米技术等新技术充分运用在各行各业之中。
从物联网的结构看,云计算将成为物联网的重要环节。物联网与云计算的结合必将通过对各种能力资源共享、信息价值深度挖掘等多方面的促进带动整个产业链和价值链的升级与跃进。
各种物体充分连接,并通过无线等网络将采集到的各种实时动态信息送达计算处理中心,进行汇总、分析和处理。
扩展资料:
云计算的价值体现在以下几个方面:
1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
例如:
1、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。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、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。
4、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。
参考资料:
百度百科-物联网
一般来讲云计算,云端即是网络资源,从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指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的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,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。广义的云计算是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的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解:物物相连的互联网,即物联网。物联网在国际上又称为传感网,这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。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芯片,把它变得智能化,这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术,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。随着信息技术的发展,物联网行业应用版图不断增长。如:智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、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、大数据
大数据(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数据汇聚的产物。大数据或称巨量资料或海量数据资源,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。
即:数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大数据,云计算,物联网和移动互联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。云计算目前在国内作为一个技术发展方向的概念被提出来。在云计算的应用下,以后个人和企业就只需一台普通电脑,一个浏览器即可以完成所需工作。
所谓三网融合,即互联网、电信网、广电网三网的融合。融合后呈现出来的是这样的场景:三网中的任何一个网都可以提供电话、电视、网络的服务,三者相辅相成。
三网融合目前处于地方试点阶段,由政府主导,庞大的网络体系也决定了融合的过程不可能一蹴而就。品牌型号:联想拯救者Y9000P
系统:Windows11
云计算是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
云计算具有高效的运算能力,在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高,最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。计算机包含了许多应用、程序软件等,不同的应用对应的数据资源库不同,所以用户运行不同的应用需要较强的计算能力对资源进行部署,而云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。
必须强调的是,虚拟化突破了时间、空间的界限,是云计算最为显著的特点,虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。众所周知,物理平台与应用部署的环境在空间上是没有任何联系的,正是通过虚拟平台对相应终端 *** 作完成数据备份、迁移和扩展等。
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接入,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
云计算是计算机技术和网络技术发展融合的产物,是引领未来产业创新的关键战略性技术和手段,也是一种像输水、供电一样的创新型资源服务模式(就是以后IT资源,会像现在的水电一样按需使用,按用收费。)。云计算主要有3种服务类型:IaaS基础设施即服务、SaaS软件即服务和面向广大互联网开发者的PaaS(平台即服务)1物联网是互联网大脑的感觉神经系统
因为物联网重点突出了传感器感知的概念,同时它也具备网络线路传输,信息存储和处理,行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器,网络线路和应用接口,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、信息空间和物理世界(人机物)融为一体
2云计算是互联网大脑的中枢神经系统
在互联网虚拟大脑的架构中,,互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层,核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务,从定义上看,云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下,物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互,向云计算提供数据,接受云计算提供的服务。
3大数据是互联网智慧和意识产生的基础
随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起,互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动,企业和政府的信息发布,物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据,这些数据分散在整个互联网网络体系内,体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济,科技,教育等等领域非常宝贵的信息[52]。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。
与此同时,深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用,使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合,这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司,如百度,谷歌,微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上,互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。
4工业40或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽
互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备,家庭的家用设备,办公室的办公设备,通过智能化,3D打印,无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据数,供互联网中枢神经系统决策使用。
5互联网+的核心是互联网进化和扩张,反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程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。
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