物联网是什么意思？

物联网是新一代信息技能的重要组成部分，由字面意思可以看出就是物物相连的互联网。

物联网一般来说包含感知层、网络层、使用层。相应的，而他的技能体系则包含感知层技能、网络层技能、使用层技能、公共技能等。

感知层：数据收集与感知首要用于收集物理国际中发作的物理事情和数据，包含各类物理量、标识、音频、视频数据。物联网的数据收集触及传感器、RFD、多媒体信息收集、二维码和实时定位等技能。

网络层：完成愈加广泛的互连功用，可以把感知到的信息无障碍、高可靠性、高安全性地进行传送，需求传感器网络与移动通信技能、互联网技能相融合。通过十余年的快速开展．移动通信、互联网等技能已比较老练，根本可以满意物联网数据传输的需求。

使用层：首要包含使用支撑平台子层和使用服务子层。其间使用支撑平台子层用于支撑跨职业、跨使用、跨体系之间的信息协同、同享、互通的功用。使用服务子层包含智能交通、智能医疗、智能家居、智能物流、智能电力等职业使用。

公共技能：不属于物联网技能的某个特定层面，而是与物联网技能架构的三层都有联系，它包含标识与解析、安全技能、网络办理和服务质量办理。

简略讲，物联网是物与物、人与物之间的信息传递与 *** 控。

物联网中如何使用大数据
在瞬息万变的世界中，组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的，哪些只是一种炒作。在数据分析领域，正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今，当这个概念日益清晰时，一个新的应用浪潮即将到来：人们需要了解在物联网中如何使用大数据。

关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而，当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时，人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之，物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器，可以生成数据并对外发送，从而可以相互通信，并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生，这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭，它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度，可以开启和关闭照明系统，可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是，智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时，物联网可能是其中之一。实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时，也可以在其他行业了解物联网数据，了解物联网大数据用例。
医疗保健：在医疗保健领域，配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下：传感器监测特定患者的状态（心跳、体温、血压、呼吸率等），并将这些数据实时传送到云端，然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势，并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状，系统会立即向患者和医生发送警报。
零售：知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店，顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上，在这里采用的是物联网和大数据分析技术：商店里遍布传感器和摄像头，顾客在商店中购物，摄像头能够区分其中的每一个人，并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点：他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时，他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中，顾客可以离开商店，系统将在稍后收费。
毫无疑问，Amazon Go是一个有远见的概念。然而，零售业表现出更多脚踏实地的想法，例如智能物流技术，可以跟踪和优化路线，并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序，并在访问者进入商店并通过信标时，推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意，因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时，信标对商店员工也有帮助，因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业：银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角，并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与，但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如，美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作，持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作，但它只是大数据源其中之一。毫无疑问，这是一个有价值的领域，而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案，也许已经处理物联网数据，如果企业正计划采用大数据方案，希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。

保证网络能够安全稳定地运行，制定了网络保密管理的有关规定，下面我给大家介绍关于网络保密管理规定的相关资料，希望对您有所帮助。

网络保密管理规定

为认真贯彻《保密法》和《计算机信息系统保密管理暂行规定》，加强计算机网络信息安全管理，保护计算机信息系统处理的涉及国家秘密安全，根据计算机网络安全管理有关 政策法规 ，制定本规定。

一、办公室负责计算机信息系统的保密、监督和管理工作。

二、各涉密科室确定涉密计算机，并确定专门涉密人员管理。

三、计算机信息系统应当采取有效的保密 措施 ，配置合格的保密专用设备，防泄密、防窃密。所采取的保密措施应与所处理信息的密级要求相一致。

四、涉密信息和数据必须按照保密规定进行采集、存储、处理、传递、使用和销毁。未采取技术安全保密措施的数据库不得联网。

五、国家秘密信息不得在与国际网络联网的计算机信息系统中存储、处理、传递，做到“上网不涉密，涉密不上网”。

六、存储过国家秘密信息的计算机媒体不能降低密级使用。不再使用的媒体应及时销毁。存储过国家秘密信息的计算机媒体的维修应保证所存储的国家秘密信息不被泄露。计算机信息系统打印输出的涉密文件，应当按相应密级的文件进行管理。

七、涉密信息处理场所应当根据涉密程度和有关规定设立控制区，未经管理机关批准无关人员不得进入。涉密信息处理场所应当定期或者根据需要进行保密技术检查。

八、计算机信息系统应采取相应的防电磁信息泄漏的保密措施。计算机信息系统的 其它 物理安全要求应符合国家有关保密标准。

九、计算机信息系统的保密管理应实行领导负责制，由使用计算机信息系统的主管领导负责本单位的计算机信息系统的保密，并指定有关机构和人员具体承办。

十、计算机信息系统的使用单位应根据系统所处理的信息涉密等级和重要性制订相应的管理制度。

十一、计算机信息系统的 系统安全 保密管理人员应经过严格审查，定期进行考核，并保持相对稳定。

十二、个人发现计算机信息系统泄密后，应及时采取补救措施，并按有关规定及时向上级 报告 。

十三、违反本规定泄露国家秘密，依据《中华人民共和国保守国家秘密法》及其实施办法进行处理，并追究单位领导的责任。

十四、本规定自发布之日起施行。

网络保密管理规定相关 文章 ：

1 涉密网使用管理制度

2 机关单位保密管理制度汇编

3 保密电脑使用管理规定

关于物联网,你别被这5个大数据忽悠了

但它的概念非常模糊。在一些谈话中，不同的参与者用“大数据”所表示的意思可能有以下三种：1大量的数据;2超出传统数据库功能的数据集;3使用软件工具来分析前两个意义的数据集。

物联网最显著的效益就是它能极大地扩展我们监控和测量真实世界中发生的事情的能力。车间经理知道如果发动机发出呜呜声就说明出现了问题。一个有经验的房主知道烘干机的通风系统可能会被线头塞住，从而导致安全隐患。数据系统最终给予了我们精确理解这些问题的能力。

然而，挑战在于使这些让信息更有价值的系统和商业模型不断发展。想一下智能恒温器在峰值功率很紧张的情况下，公用事业单位和第三方能源服务企业想要每分钟准确更新能源消耗情况：通过精确调整能源并最大化节省能源，使得夏季普通的一天和节约用电的一天能够有明显的区别。但如果把时间缩短到午夜至凌晨四点间，对信息的需求就不是那么急迫了：数据主要在确定长期趋势时才能有价值。

现在从消费者的角度思考。15分钟的数据更新间隔都有可能导致超负荷。这不仅仅没有价值，还可能会造成贬低它价值的麻烦事。相反，消费者所需要的不过是一份能够指明一些趋势的月度总结表。

我经常跟人们讨论关于“数据价值”的挑战。下面的列表总结了数据的一般类别以及制造商和服务提供商所追求的机会。

五种大数据类型

状态数据

冷库中的空气压缩机是否正常运作它们中是否有一个已经罢工了不用担心，状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。

状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。事实上所有事都会产生类似的数据，并把它作为基础。在许多市场中，状态数据更多地被用作进行更复杂分析的原材料，但它也具有它自身的重要价值。

看看Streetline是怎样找到停车位的——它创造了能够提醒订阅者空余车位的系统。当然，长期的数据能帮到城市规划者，但对于消费者来说，实时状态数据才是最重要的。

定位数据

我的货物到哪儿了它到达目的地了吗定位服务是GPS应用的必然趋势。GPS非常强大，但在室内、人潮拥挤的地方以及快速变化的环境中的效果并不明显。那些试图追踪托盘以及机械叉车的人可能会需要实时信息。

作为早期的物联网市场，农业领域也需要充分利用位置数据，因为农场主通常需要在很大的地理面积上定位自己的设备。我们已经看到了一些能够帮助人们定位钥匙的消费品的出现，这意味着在为商业和工业用户提供服务的领域存在着更大的市场，尤其是在时间紧迫时，这些领域有大量的资产需要追踪的情况下。Foursquare针对油漆仓库的发展就是抓住了这样一个巨大的机遇。

个性化数据

不要用个人数据来拒绝个性化数据。个性化数据指的是关于个人偏好的匿名数据。消费者自然会对自动化产生怀疑。因为一些住宅管理系统比起你的舒适更关心节省的成本，所以往往你不想困在一个昏暗的办公室或者冰冷的酒店客房。自动化技术同样也存在安全隐患。

尽管如此，自动化也是不可避免的。没有人会为了节省475美元而不停地用手指来试恒温器的温度。同样，那些依靠人工交互的照明系统也失败了(一些智能照明生产者希望用他们的传感器数据告诉商店的管理者何时应该打开结账通道)。挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。

可供行为参考数据

把这个看作是有后续计划的状态数据。建筑物消耗了整个国家电力的73%，并且其中一大部分(根据EPA显示，最高达到30%)被浪费了。为什么呢因为对于大多数建筑物的所有者来说：能源是次要的问题。他们虽也想解决这一问题，但担心成本、精力以及一些棘手的局面所产生的损失会超出收益。

对于这一问题相应地产生了两种方法：1能够改变系统实时状态的自动化技术;2能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。Opower开创了关于说服力的解决方案，也就是提供用户及其邻里之间使用能源的对比数据。根据他们自己的研究，这些具有说服力的数据能使能耗降低2到3个百分点。

反馈数据

你了解你的顾客的真实想法吗你也许认为你了解，但是你可能错了。在不远的将来，生产者还能分析从已销售的产品中获取的数据，从而更好地了解产品在现实世界中的使用情况。现在大部分公司并不太了解他们产品的使用状况。这些产品从分销商处装运，从零售商处销售，最后进入了千家万户。而使用者和生产者可能永远都不会有交集。

物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路，在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现，并鼓励持续的产品改进和创新。

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物联网时代的大数据策略

互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>

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1高效分布式

必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。

2实时处理

必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。

3高可靠性

需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。

4高效缓存

需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。

5实时流式计算

需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。

6数据订阅

需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。

物联网技术架构的最底层是感知技术，也是物联网获取信息和实现物体控制的首要环节。物联网的技术体系框架包括感知层技术、网络层技术、应用层技术和公共技术。
1 感知层：数据采集与感知主要用于采集物理世界中发生的物理事件和数据，包括各类物理量、标识、音频、视频数据。物联网的数据采集涉及传感器、RFID、多媒体信息采集、二维码和实时定位等技术。传感器网络组网和协同信息处理技术实现传感器、RFID 等数据采集技术所获取数据的短距离传输、自组织组网以及多个传感器对数据的协同信息处理过程。
2 网络层：实现更加广泛的互联功能，能够把感知到的信息无障碍、高可靠性、高安全性地进行传送，需要传感器网络与移动通信技术、互联网技术相融合。经过十余年的快速发展，移动通信、互联网等技术已比较成熟，基本能够满足物联网数据传输的需要。
3应用层：应用层主要包含应用支撑平台子层和应用服务子层。其中应用支撑平台子层用于支撑跨行业、跨应用、跨系统之间的信息协同、共享、互通的功能。应用服务子层包括智能交通、智能医疗、智能家居、智能物流、智能电力等行业应用。
4 公共技术：公共技术不属于物联网技术的某个特定层面，而是与物联网技术架构的三层都有关系，它包括标识与解析、安全技术、网络管理和服务质量(QoS)管理。

“十三五”规划提出，充分运用现代信息技术和大数据，建设一批新型示范性智慧城市。日前，国家发改委表示，“十三五”期间，将有针对性地组织100个城市大力推进新型智慧城市建设。新型智慧城市建设已成为城市可持续发展的必由之路。

新型智慧城市是一个复杂的巨系统，涉及方方面面的多个环节。为推动新型智慧城市的顺利建设，需在顶层设计中构建优秀的总体架构。那么如何构建新型智慧城市的总体架构华为企业BG全球智慧城市解决方案部总经理郑志彬博士、深圳市智慧城市研究会会长李林教授就此发表了各自的见解。

华为郑志彬博士：

近日，在华为举办的“新ICT，让城市更智慧——华为智慧城市生态圈行动计划发布会”上，其发布了华为智慧城市解决方案的整体架构，即“一云二网三平台”。

1、“一云”：城市云数据中心

基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。

2、“二网”：城市通信网和城市物联网

为智慧城市建设提供有线+无线宽带网络，为城市构建无处不在的宽带，让城市公共服务触手可及;在物联网领域，提供轻量级物联网通信 *** 作系统，多种类型的接入网关。并提供物联网平台，为城市各行业应用提供物联网数据服务。

3、“三平台”：ICT能力开放平台、大数据服务支撑平台、业务应用使能平台

通过ICT能力开放平台，将ICT能力进行封装、打包提供给业务应用开发者，使其更便利地调用ICT接口，共同为客户提供智慧城市整体解决方案。与合作伙伴联合提供大数据服务支撑平台、业务应用使能平台，为城市智慧应用提供资源获取自动化、软件开发自动化、运维管理自动化的服务。

智慧城市研究会会长李林教授：

面对新型智慧城市如何建设，李林教授提出了“三中心一平台”的总体架构。其认为，“三中心一平台”遵循新型智慧城市建设六大核心要素。通过天地一张栅格网构成一个“虚拟化的复杂巨系统”，实现网络资源、计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、平台资源、软件资源、知识资源、专家资源等的全面共享。

1、“三中心”

(1)网络融合与安全中心

新型智慧城市“网络融合与安全中心”以构建新型智慧城市天地一张栅格网为核心要素。实现电子政务外网、公共互联网(包括电信、移动、联通等运营商网络)、智慧城市无线网、智慧城市物联网(包括公安视频专网)之间的网络互联和传输信息及数据的互通，以及网络与信息的安全保障。

(2)大数据资源中心

“大数据资源中心”建设以形成新型智慧城市大数据的“总和”为核心要素。将分散的、重复的、难于访问的 *** 作数据转换成集中统一的、有价值的知识数据。“大数据中心”为不同来源的数据提供了一致的数据视图，将不同介质、不同组织方式的数据集成转换成为一个一致的分析型数据环境。

(3)管理、指挥与运行中心

新型智慧城市以建立一个高效的管理、指挥和运行中心为核心要素。更好对城市的市政设施、公共安全、生态环境、宏观经济、民生民意等状况有效掌握和管理，构建新型智慧城市统一的管理、指挥和运行中心，实现城市资源的汇聚共享和跨部门的协调联动，为城市高效精准管理和安全可靠运行提供支撑。通过可视化技术实现对智慧城市网络、数据、信息的集成与应用的展现、监控、管理、运营、服务的功能。

2、“一平台”

“一平台”即“公共信息一级平台”。“公共信息一级平台”以新型智慧城市各类信息资源的调度管理和服务化封装，支撑智慧城市管理与公共服务的智慧化功能为核心要素。应用“智慧城市信息栅格技术”，构建新型智慧城市一体化信息服务平台。实现智慧城市涉及政府政务信息、城市管理信息、社会民生信息、企业经济信息各行业级二级平台、业务级三级平台和应用系统之间建立信息互联互通、数据共享交换、业务功能协同。

新型智慧城市是以人民为中心的城市发展价值观的具体体现，是新技术和城市治理理念的深度融合，体现了“以技术为引领”到“以理念为引领”，“以管理为核心”到“以服务为核心”和“以业务为驱动”到“以数据为驱动”的转变。

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