什么是云计算，物联网和大数据

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。

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。

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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

专家描述了用于工业物联网的标准软件栈可以集成到现代自动化系统中的方式。

在大型工业系统中，集成是一项越来越大的挑战。过去，工业系统集成主要集中在设备，网络和其他硬件物理层。大多数情况下，软件已配置并包含在特定设备中。

利用工业物联网及其无处不在的网络连接和虚拟化，系统集成挑战现在包括在物理层上运行的软件。

DDS是一种工业物联网连接标准，专门解决工业系统中不断增长的软件集成挑战。例如，DDS用于石油钻井平台自动化平台。这些平台的开发旨在通过集成钻机上的所有子系统并使用软件来驱动钻井过程，从而大大简化钻井过程。

自动化平台需要在控制和流程级别上增加分布式软件。一旦技术人员监控并控制了钻机上的泥浆泵子系统，并与运行其他子系统（如钻头）的其他技术人员协调。使用自动化平台，有一些计算节点运行管理两个子系统的软件应用程序。

这些应用程序需要以安全且可扩展的方式在数十个到数百个软件应用程序之间以高速率共享数据。这就是使用DDS（工业互联网联盟（IIC）建议的核心IIoT连接标准之一）已证明其价值的地方。
OPC UA是工业自动化中用于解决器件集成挑战的另一种IIC核心连接标准。OPC UA简化了需要在制造系统中连接的设备和控制器的配置。它还提供有助于解决应用程序和设备之间语义互 *** 作性的信息模型（如机床的MTConnext）。

未来的过程控制，楼宇自动化，石油钻井平台自动化等工业自动化系统将集成在软件和设备级别。集成DDS和OPC UA以支持这些需求是有意义的。

一种集成方法是基于对象管理组的标准使用OPC UA-DDS网关。DDS扮演核心总线的角色，简化了分布式软件应用程序的集成以及它们之间的数据和服务调用共享。

OPC UA设备和应用程序使用新标准化的OPC UA-DDS网关桥接到DDS数据总线。通过这种方法，可以在软件和设备级别集成具有OPC UA设备和应用程序的软件密集型工业自动化系统。

将来，通过将OPC UA的客户端 、服务器模型和域信息模型与DDS经过验证的发布与技术相结合，可以使用更紧密的集成，将DDS和OPC UA结合在一起。这种方法在DDS和OPC UA之上提供了一个API层，以更好地解决集成挑战。

它将扩展到数千个节点，消除对服务器的依赖，提供灵活的物理层实现并实现细粒度的安全性。

这两种集成方法中哪一种对特定的工业系统有意义取决于用例和整体系统要求。实际上，这两种方法可以根据需要在同一系统中使用。无论如何，将DDS的软件集成强度与OPC UA的设备集成强度相结合是一条充满希望的前进道路。

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