大数据云计算物联网之间的关系

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。

物联网主要功能是将用户端的所有需要的信息互通互联，实现全方位的远程识别、读取和 *** 控、互动。
应用层位于物联网三层结构中的最顶层，其功能为“处理”，即通过云计算平台进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起，是物联网的显著特征和核心所在，应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘，从而实现对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。
从结构上划分，物联网应用层包括以下三个部分：
1． 物联网中间件：物联网中间件是一种独立的系统软件或服务程序，中间件将各种可以公用的能力进行统一封装，提供给物联网应用使用。
2． 物联网应用：物联网应用就是用户直接使用的各种应用，如智能 *** 控、安防、电力抄表、远程医疗、智能农业等等。
3． 云计算：云计算可以助力物联网海量数据的存储和分析。依据云计算的服务类型可以将云分为：基础架构即服务(IaaS)、平台即服务（PaaS)、服务和软件即服务（SaaS)
从物联网三层结构的发展来看，网络层已经非常成熟，感知层的发展也非常迅速，而应用层不管是从受到的重视程度还是实现的技术成果上，以前都落后于其他两个层面。但因为应用层可以为用户提供具体服务，是与我们最紧密相关的，因此应用层的未来发展潜力很大。

不管是物联网、云计算还是大数据时代，都是我们信息时代的发展基石，那么它们到底是个什么东西呢？一起了解下吧！

当我们进入到互联网时代的时候，不管你是听一首歌，还是浏览一个网页，关于你的各种数据就已经开始存在着了，那么如何存储这些大数据？并且如何灵活的运算和分析这些数据？这都是大数据平台所要做的事情，提供一个媒介来看管这些数据，在大数据平台，开发者们或可以将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”中提供的服务。

所以接下来，我们要讲的就是云平台，都说企业上云，这“云”到底是什么呢？其实，我们可以把云看做是一个容量无限大的仓库一样，这也是云计算不断发展下的产物，为企业提供一些建模，开发，集成，运行，管理等一系列的IT解决方案，在“云”上，可以实现资源的调动，存储等，以此来保障整个IT系统不崩盘，顺利的运行。

物联网是互联网发展成熟后的一个必然趋势，互联网的包括的范围还是非常的有限，但是物联网不同，它要把一台冰箱，甚至马路上的一个小灯泡都能通过物联网技术连接起来，赋予他们新的智能化的东西。可以这么说，万事万物都在物联网的“掌控”之中。

大数据 说的是一种移动互联网和物联网背景下的 应用场景 ，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息， 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。

物联网 是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行 信息交换 ，即物物相息，以实现智能化识别和管理，物联网的发展目标是 实现万物互联 ， 应用创新 是物联网发展的核心，智能手表/手环、无人驾驶、无人商店、智能工业、智慧城市等等都物联网的应用场景， 基于物联网延展出来的 边缘计算 已经开始兴起。

云平台 则是各种资源的 虚拟化、优化配置与管理 ，在此之上提供开箱即用的应用服务给用户，典型分为 IaaS、PaaS、SaaS 三种模式，其中IaaS、SaaS发展的比较快，IaaS方面的赛道已被头部玩家锁定。目前PaaS的发展也在快速发力， 中台概念的普及推动着PaaS的发展， 基于PaaS开发SaaS ，或者 SaaS附带高扩展能力的PaaS 都是典型的形态 。

云平台和物联网、大数据是密切相关 ，物联网提供海量数据采集、基本处理的抓手与通道，云平台提供虚拟基础环境、运行环境、开发环境、应用平台，大数据提供数据处理模型、计算、加工、分析以及更高级的趋势分析、智能预警等，我国工业2025、工业互联网发展对这三块需求都比较旺盛，前景一片光明。

数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。

在信息化、互联网+时代，它们分属不同的技术研发方向领域。

数据处理分析决策领域，称发展由局部孤立数据到大数据；通信网络链接领域，称发展由互联网到物联网；应用软件技术服务领域，称发展由终端应用到云集约分布应用。显然，数字信息技术发展终将殊途同归。

物联网、大数据、云应用服务、人工智能、区块链，它们是紧密关联的，物联网生成大数据，对大数据的处理分析，需要集约多进程的分布式应用服务；基于大数据的综合决策，需要人工智能辅助；数据的真实性、安全性，需要区块链保障。

产业数字化转型，全部产业将升维到数字产业；再进行全数智产业集约优化生态闭环，则所有异构平台，必将集约融合为”物联网大数据云服务”平台，实现大一统。

在物联网系中，纲是智慧中国、智慧政府、智慧城市；节点是云平台，分布式应用服务、分布式存储、分布式记帐；目是连接万物的末梢(移动、固定)终端，目终端通过授权链接，可访问纲和节点服务。

首先，分属三个不同的行业，但都属于大平台级别。相互独立，却又相互交融；

其次，简单点理解大数据以内容为主，提练数据为当下或未来服务；物联网以物为主，万物互联为核心；云以存储/集中服务为主，民主集中制是特色。

但是这三者相互关联。物联网可以产生大数据，要用云平台；同时，大数据也对物联网和云平台的应用也有支撑作用。

最后，当这三者发展到均衡一定程度，人工智能化才能真正实现。

万物互联给人感觉庞大且有距离感。但其实，它离你并不遥远：街头密集的共享单车、越来越多的智能穿戴和智能家居……当物联网应用于生活的方方面面，包括移动医疗、工业物联网、智能零售、环境监测、资产跟踪等等，它将极大地方便我们的生活、提高工作效率

党的十九大报告提出建设“ 交通强国 ”的目标，为我国未来交通运输发展描绘了宏伟蓝图。

要建设交通强国，就要在新时代中国特色社会主义思想的指导下，贯彻新发展理念，以供给侧结构性改革为主线，以创新为引领，全面推动交通运输发展质量变革、效率变革、动力变革。而物联网，就是这个时代带给交通运输发展的强心剂。

一，物联网该如何让交通改头换面呢？

1基于物联网的智能交通系统架构

基于物联网的智能交通系统一定要全面考虑到各个类型的基础设施、交通对象等。

通过构建基础交通的感知网络，才能开发出各种类型的智能管理的服务系统。这种全新的理念一定能从根本上，改变交通系统，只注重业务开发的模式，转而向信息资源共享需求的方向发展。把物联网真正的运用到智能化的交通领域中，首先就是构建在物联网环境下的，智能交通系统架构。

这项在物联网基础上的，智能交通的架构，主要由感知层、网络层和应用层这三个方面组成。

11感知层

物联网的智能交通系统的感知层，主要负责准确的采集各种交通信息。尤其是各类交通信息的感知要通过网络和传感器来得以实现。传感器的采集过程，一定要完全经过无线传感器网络的完全传输，才能实现好数据的汇聚。

12 应用层

应用层的主要功能，是对交通感知网络进行数据采集，并且要进一步对数据信息进行分析和应用，支持各种智能化的交通服务。应用层系统主要分为，政府应用系统、社会应用系统、各个企业之间的示范系统等等。

其中，最为典型的应用系统，主要包括交通控制系统与动态控制系统。要想实现好智能无线传感器与电信网络传感器之间的融合，一定要把无线传感器网络连接到电信网络上。利用电信网络来进一步实现对无线传感器的网络中各项业务的监控与管理。

13 业务平台

业务平台是促进电信网络的运行与管理，并且还要与无线网络传感器进行结合的业务实体，同时还要协调好电信网络中的其他实体，来完成好整个业务系统。

管理平台作为实现电信网络对无线传感器网络的管理实体平台，主要目的是为了实现对业务平台的设备与网络进行管理。同时，为了保证电信网络更加可靠的运行，一定要在电信网络和无线交通传感器之间引入有效的控制机制。

这项接入控制机制，指的是电信网络利用网关系统，对控制点进行有效的控制，为无线传感器网络提供全程的服务。

2 物联网技术对智能交通系统的影响

由于物联网在电子通信与计算机技术方面具有成熟的技术优势，因此，物联网技术与智能交通系统的有效结合，才能为我国的交通运输行业提供出全新的发展思路。

物联网是在计算机与互联网技术之后的，信息产业的第三次浪潮，从而孕育出了改变产品生产与销售的网络系统。与此同时，物联网提出的全新的理念，对人类的生活方式产生了比较深远的影响。到目前为止，在交通运输与物流行业，逐步推广了物联网技术。

21 感知信息

物联网的核心内容是传输过程中的信息数据，首先就是要对物体的属性进行标识，属性主要包括静态与动态两种，还要通过一定的设备读取物体的属性，并且要把信息转化成一种网络传输的重要的数据。

22 采集信息

在物联网环境下构建智能化交通系统，一方面要采集大量的交通信息，并且对实时性信息进行采集和处理。另一方面，更要侧重于对信息资源的有效整合与传输功能。

由于智能化交通系统，是以高速公路作为一个技术性的交流平台，一定要以交通信息为基础，促进人们的交通出行与交通工具之间的联系，提高了交通系统的安全性与效率。

因此，只要交通系统把先进的交通信息当成基础，从而为其他的交通出行者，提供各个方面的交通信息服务体系，用来促进交通运输的合理分布。

23 信息的应用

物体要想实现有效信息的传递，主要有两个应用的方向：一是经过物体的集中有效处理传递给“人”，经过“人”的高级处理，才能进一步控制住物体。

另外一个方面，是直接对“物”进行合理的智能控制，并不需要经过“人”，就能授予权力。通过深入分析互联网的整体的运行情况，一定要在物质和人之间实现好信息的合理交互。

因此，这种“物”很有可能涉及到在物质世界中的具体的实体的存在，还包括人的具体的实体属性。

尤其是物联网中的各项活动都是以人的意愿为基础，进行的活动。同时，网络的规范标准，是实现物联网的运行环境的一个最终的因素，为智能交通信息提供了有效合理的环境支持。

二，应用实例

1，物联网技术实现对司机不良驾驶行为的智能分析与判断

G7公司已经采用了成熟的技术手段，实现物联网技术对位置、声音、图像等的数据采集和人工智能识别。 

“目前我公司已经可以做到对驾驶员危险行为的实时监控和管理。当驾驶员出现打瞌睡、玩手机等危险行为时，车机端就会给司机报警，云端监控的管理员也可以得到通知，车队管理员还可以下发语音信息提醒驾驶员。”公司总裁介绍，“同时，实时采集的图像还可以作为事后证据，对司机进行安全教育管理，有效降低事故率。有一个客户使用了3个月，每百万公里的事故率就降到了之前的三分之一。”

2，中兴通讯智慧交通系统

采用感知层、网络层、综合管控平台和各种交通行业应用的四层架构，以统一的智能交通管控平台为依托，以现有交通信息网络、城市道路交通信息系统和各地市交通监控中心的信息资源为基础，加强对全市主干路网交通信息和营运车辆的动态信息采集、汇总、融合。并通过对应用的互联、数据中心建设和应用整合三步走平台建设方式，实现交通业务的延续、优化和创新。满足智慧交通系统建设需求，实现与现有交通系统便捷融合，并全面降低交通运营者的运维成本。

“云计算”+“视频监控”+“车联网”，实现精确感知、畅通信息、智慧调度；

TD-LTE无线承载和GoTa专用调度系统，安全承载、高效服务；

智能、开放、高效、安全的智能交通管控平台，实现全方位交通信息应用共享挖掘；

通过云平台海量信息收集存储能力，建立数据仓库，根据数据挖掘模型对海量信息进行分析处理和业务仿真，提供决策参考

随着互联网、移动通信网络和传感器网络等技术的应用，物联网应用于智能交通已经初见雏形，在未来几年将具有极强的发展潜力。

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>

以上是小编为大家分享的关于物联网时代的大数据策略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

---