物联网的特点

物联网的基本特征：

1、全面感知

全面感知即使用RFID、传感器、二维码等随时随地获取物体的信息。数据收集方法很多，完成数据收集多点化、多维化、网络化。并且从感知层面来讲，不只体现在对单一的现象或方针进行多方面的调查取得归纳的感知数据，也体现在对实际国际各种物理现象的遍及感知。

2、可靠传输

经过各种承载网络，包含互联网、电信网等公共网络，还包含电网和交通网等专用网络，建立起物联网内实体间的广泛互联，具体体现在各种物体经由多种接入形式完成异构互联，扑朔迷离，构成“网中网”的形状，将物体的信息实时精确地彼此传递。

3、智能处理与决策

使用云核算、含糊辨认和数据交融等各种智能核算技术，对海量数据和信息做处理、剖析和对物体施行智能化的 *** 控。首要体现在物联网中从感知到传输到决议计划使用的信息流，并终究为 *** 控供给支撑，也广泛体现出物联网中很多的物体和物体之间的相关和互动。

物联网概念最早源于RFID网络

1998年，美国麻省理工学院（MIT）Auto-ID中心创造性地提出了当时被称作EPC系统的“物联网”的构想，1999年该中心首先提出“物联网”的概念，提出将RFID与互联网结合，在物品编码、RFID技术和互联网的基础上实现在任何地点、任何时间、对任何物品进行标识和管理。

物联网感知环节的异构特性决定了它的开放、分层和可扩展的网络体系结构。
研究人员在描述物联网的体系框架时，多采用国际电信联盟ITU-T的泛在感应器网络体系结构作为基础。该体系结构自下而上分为5个层次，分别为传感器网络层、泛在传感器网络接入层、骨干网络层、网络中间件层和USN网络应用层。
在谈到具体的物联网应用时，一般传感器网络层和泛在传感器网络接入层合并成为物联网的感知层，主要负责采集现实环境中的信息数据。
骨干网络层在物联网的应用当中是互联网，那么将被下一代网络NGN所取代。而物联网的应用层则包含了泛在传感器网络中间件层和应用层，主要实现物联网的智能计算和管理。 欧洲电信标准化协会M2M技术委员会给出的简单M2M架构，是USN的一个简化版本。在这个架构当中，从左至右网络就分为了应用层、网络层和感知层三层体系结构，与物联网结构相对应。
在每一层当中，都有不同的技术标准来定义物联网应用。比如在感知层，它就包括了IEEE的Zigbee标准802154，CeneLec的智能仪表标准。在网络层，有ETSI的M2M通信标准，Cen的智能仪表网络层标准协议。应用层有Zigbee联盟协议，W3C标准协议等等。 国际电信联盟第13研究组会议正式审议通过了“物联网概述”（YIoT-overview）标准草案，标准编号为Y2060。该标准是全球第一个物联网总体性标准。
Y2060是由我国工信部电信研究院牵头立项，多家国内外高校、科研机构、企业和标准组织共同协商制定完成的第一份物联网总体性标准草案。
该概述标准涵盖了物联网的概念、术语、技术视图、特征、需求、参考模型、商业模式等基本内容。

随着社会迅速发展，人类逐渐进入大数据的时代，而物联网与云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，大数据的前景与物联网以及云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数据与物联网、云计算之间的关系吧。
大数据概念
巨量资料(big data)，或称大数据、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”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大数据市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。
大数据与云计算
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。近几年，云计算的概念受到了学术界、商界，甚至政府的热捧，一时间云计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，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，数据宝藏终究是镜中花；没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大数据与物联网
物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
大数据与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大数据。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB数据等各种的数据通过传感器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大数据时代，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络上，产生了大量的数据。
物联网产生的大数据与一般的大数据有不同的特点。物联网的数据是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的数据有明显的颗粒性，其数据通常带有时间、位置、环境和行为等信息。物联网数据可以说也是社交数据，但不是人与人的交往信息，而是物与物，物与人的社会合作信息。
除此之外，大数据助力物联网，不仅仅是收集传感性的数据，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，如果政府发布消息和市民微博发布消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。

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