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。简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络
因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端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，大资料的前景与物联网以及云端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资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、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体工具，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。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，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，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，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路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，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 释出讯息和市民微博释出讯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。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，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、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
为了保障城市生命线工程安全运行，我国部分城市相关部门采取了一定的监控措施。以上海为例，为了有效减少爆管或是漏水情况，上海浦东威立雅自来水公司在所辖部分区域水管内安装了流量仪；为了确保用电安全，上海电力建立了远程监控预警系统；为确保生命线工程的安全，上海市由国土资源管理部门和轨道交通企业合作建设了全球首个地面沉降监测网络——上海市轨道交通沉降基准网。
由于现有煤气、自来水地下管道、供电和通信线路等部分设施老化，加上违章施工和使用不当及偷盗、人为破坏等问题，造成煤气泄漏燃爆和大口径水管爆裂、通信供电线路中断等事故时有发生。城市生命线工程安全运维管理还存在一些薄弱环节，城市公共安全风险和隐患日益增多，原因主要有：
1）城市生命线工程相关的管理部门众多，运行监测信息获取、公共安全风险和隐患监测等无法在一个平台上统一管理；
2）各部门独立的管理平台系统往往互不相通、自成体系，形成信息孤岛，导致信息和资源无法共享；
3）突发事件应急指挥技术支撑系统的智能分析和辅助决策水平亟需进一步提高。因此，作为智慧城市以及城市公共安全的重要组成部分，城市生命线工程的安全保障要依靠预防加控制，必须采取有效的监控和预警。
2物联网和bim技术在城市建筑安全生命线运维管理中的适用性
从国内外研究现状来看，城市生命线工程的研究主要集中在地震震害分析、风险评估、应急管理等方面。1991年美国麻省理工的Kevin教授首次提出物联网（TheInternetofThings）的概念，是指将利用RFID等传感技术随时随地获取物体的信息，然后通过各种网络与互联网的融合，将信息实时准确地传递出去，最后利用云计算、模糊识别等智能计算技术，对海量数据信息进行分析和处理，从而对物体实施智能化控制。
近年来，国内外陆续开展了物联网在供热、供气和供水等方面的应用研究，并在此基础上将物联网与GIS相结合，提出基于物联网和GIS的基础设施管理系统。目前关于城市生命线工程方面的研究主要存在以下问题：
1）将物联网技术单独应用在某一类生命线工程中，尚无建立统一的运维应急管理框架以及各部门间的协同响应机制；
2）物联网与三维GIS的融合从一定程度上解决了运维阶段发生事故时管道线路的定位问题，在利用三维动态模拟不同管线之间以及管线与建筑物之间的具体关系和影响问题时，必须将设计施工等信息录入模型，需大量的手动输入，造成数据信息丢失严重。
建筑信息模型（BuildingInformationModeling，BIM）的出现不仅可整合城市生命线工程的图形化及非图形化资料，提供虚拟实境模型，并纳入流程的观念，降低规划、设计、施工、运维各阶段转移工程资料的信息遗漏问题。国际标准组织于2006年提出了CGB（CAD-GIS-BIM）架构，并制定相关技术标准以达到整合宏观与微观空间信息，并进行交换与交互 *** 作，提供城市数字化、救灾等相关应用。
事实上，BIM是三维GIS发展的新趋势，是一种应用于工程设计、建造、运行和维护管理的数据化工具，通过参数模型整合各种项目所具有的真实信息，并在项目全生命周期过程中为各方主体提供信息协同、共享和传递，具有可视性、可模拟性等特点。BIM是物联网应用的基础数据模型，而物联网作为互联网的有效延伸，包含并兼容了互联网所有的应用和资源。城市生命线工程运维安全管理以其多领域、多主体、多目标等特征，成为物联网和BIM延伸和应用的最佳平台，是实现智慧城市的重要发展方向，如图1所示。
3基于物联网和BIM的城市建筑安全生命线运维管控平台设计
31设计目标
本系统采用以公共安全科技为核心，以物联网、bim技术为支撑，以建设规划管理、日常运行管理和应急管理流程为主线，软硬件相结合，通过对城市生命线工程的实时动态监控，旨在突发事件应急管理等提供科学决策的技术平台。生命线工程的各个子系统共用基于BIM的生命线工程动态监控数据库，实现统一化管理，最终为城市应急管理提供科学决策基础和依据，技术体系如图1所示。
陈兴海，等•基于物联网和BIM的建筑安全运维管理应用研究本系统按照城市生命线工程建设与运行信息的采集、传输、分析和应用（简称“感、传、知、用”）四个环节展开，以标准规范与运行管理、信息安全为保障，分为感知、网络和应用三个层面，确保各单位相关数据互联互通和资源共享，如图2所示。其中，感知层主要利用射频识别等感知设备，即把传感器分别安装到生命线工程及相邻建筑物的关键部位，实时获取位置距离、力学性能、运行参数等感知信息；网络层主要通过各类相关网络，特别是有线宽带和无线宽带专网的建设和应用，对感知信息进行安全可靠传输；应用层主要是运用云计算、云存储等技术，对获取的物联网信息进行共享整合、智能分析和处理控制，通过有效的运行管理模式，服务城市统一应急管理科学决策。
32系统主要功能
模块根据生命线工程监测预警与应急管理系统的特征和目标，并结合供水、供气管道、电力、通讯线路，桥梁结构监测等类型分析，城市生命线工程安全运维管控平台系统应包括工程信息共享平台、监测数据管理、三维模拟与漫游、健康诊断与安全评估与应急预警管理的五大功能模块。
33技术架构
331工程信息共享平台通过制订相关标准，在设计施工阶段形成BIM的基础上，开展城市生命线工程相关各单位物联网感知设备和管理对象的编码服务，收录生命线工程的基本信息，包括工程名称、地理位置、项目规模、建造日期、主要设备材料信息、参建单位相关资料，以及动态监测测点布置、传感器类型、参数设定等内容。
332监测数据管理系统能够通过传感器实时采集工程结构健康安全数据信息，利用网络将获取的信息传输到BIM数据库中进行位置定位，然后存储在云计算网络服务器中，用户可以实时共享查询所需信息。
333三维模拟与漫游系统可以根据用户的选择范围生成三维浏览图，从不同角度观察生命线工程的空间位置、相互关系等信息，通过改变参数来模拟生命线工程综合网络的变化情况。
334健康诊断与安全评估针对不同生命线工程的特点，当监控系统发现监测数据有异常情况时，通过预先设置的阀值来判断生命线工程的安全运行状况，超过设置的安全设计值将会触发调用服务器中的历史数据进行健康诊断与安全评估，并整合各单位工程的相关业务信息，实现智能分析研判，同时将分析结果存入数据库中。
335应急预警管理根据健康诊断与安全评估系统模块的研判，应急预警管理系统具有制定生命线工程的维护管理方案、启动城市联动防灾应急预案，以及提供城市防灾指挥数据支持等功能。基于物联网和BIM的城市生命线工程安全运维管控平台通过上述五大系统功能模块，全面对工程结构和管线安全运维状况开展在线动态实时监测，系统维护人员和各相关部门可以通过平台提供的客户端查询各个系统功能模块的工作状态和监测对象的实时工共享信息，协同对工程出现的异常状态做出及时科学决策。
随着经济社会的快速发展以及城市化进程的不断推进，城市公共安全风险和隐患逐步增多，作为智慧城市的重要组成部分，基于物联网的城市建筑安全生命线工程运维管理平台在城市管理中的地位也日益凸显，它能发挥不断提高城市安全运行和应急管理能力。通过本文研究，主要得到以下成果：
（1）针对城市生命线工程运维安全管理多领域、多主体、多目标等特征，成为物联网和BIM延伸和应用的最佳平台，是实现智慧城市的重要发展方向；
（2）采用以公共安全科技为核心，以物联网、BIM技术为支撑，以建设规划管理、日常运行管理和应急管理流程为主线，软硬件相结合，通过生命线工程的各个子系统共用基于BIM的生命线工程动态监控数据库，实现统一化管理，最终为城市应急管理提供科学决策基础和依据；
（3）根据生命线工程监测预警与应急管理系统的特征和目标，并结合供水、供气管道、电力、通讯线路，桥梁结构监测等类型分析，提出了城市生命线工程安全运维管控平台系统五大功能模块的技术架构。
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