云计算，大数据，物联网的关系是什么？

云计算，大数据，物联网。

云计算的目标就是对资源的有效管理，管理的主要就是计算资源、网络资源、存储资源三个方面将以上的三种资源通过信息技术实现虚拟化，形成资池。对应用软件的d性管理(即云化软件部署)，将通用的应用软件(如数据库、运行环境)封装好、标准化需要的时候调取自动部署即可。

大数据或称海量数据、巨量数据，指的是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

物联网(Internet of Things, IoT)是指通过信息传感设备，按约定的协议将任何物品与互联网相连接进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联。

相关拓展

云计算的概念:

“云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以“云”就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照自己家的用水量，付费给自来水厂就可以。

从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。

总之，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念，云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

以上内容参考 百度百科-云计算

大数据、云计算和物联网的区别。大数据侧重于对海量数据的存储、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，廉价地提供给用户；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。

大数据、云计算和物联网的联系。从整体上看，大数据、云计算和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，云计算的分布式数据存储和管理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MapReduce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。

建设加强、商业模式上的革新。
1、商业智能化建设加强。经过多年运用，ERP系统中积累了大量行业数据，这些数据对于企业的经营决策和预测而言意义重大。
2、云计算不仅带来技术上的革新，也带来企业商业模式上的革新。云计算模式成为软件行业新的增长点，软件厂商、应用企业等。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

信息时代,算力就是生产力。当前,云计算、人工智能、大数据等新-代信息技术快速发展,传统产业与新兴技术加速融合,数字经济蓬勃发展。勋基础设施作为各个行业信息系统运行的算力载体,已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施,在数字经济发展中扮演至关重要的色。近年来,我国对算力基础设施的重视程度不断提升。斯泛服务于我国数字社会转型中的方方面面,加速提升我国数字经济在国民经济中的占比。今年年初,国家多部门联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群。“数据晒,算力向东" ,服务东部沿海等算力紧缺区域,解决我国东西部力资源供需不均衡的问题。到,国- -体化大数据中心体系完成总体布局设计,“东数西算"工程正式全面启动。科箭的这位客户是ICT (信息与通信)基础设施和智能终端提供商旗下子公司,经发展成为知名的算力基础设施与算力服务提供者。目前,该公司原有的供应链执行相关的仓储管理系统( WMS )和运输管理系统( TMS) , 主要用以满足之前的业务管理需求。随着公司战略组织架构的调整,原有系统功能沉重,业务关联性过强,统难以灵活快速地支撑公司的业务需要,因而需要选择市场上可以满足业务需求,产品成熟、可配置、灵活易用、快速实施交付的系统。经过多轮比较,该公司从众多国内外知名厂商中选择了科箭,主要 看重科箭解决方案在以下三个方面的优势:1一个平台下最大程度满足复杂的订单履约场景;2功能解耦,敏捷开发,快速迭代;3增强个性化优化算法,辅助预测,决策。

大数据是信息化社会无形的生产资料，其概念被社会各界不断演绎出多种版本，但关于大数据、物联网、之间的关系，很多人不甚明了。对此，同方物联网产业应用本部技术总监赵英，对此做出了详细的解读。大数据、物联网、之间的关系简单来说就是：大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。
物联网对大数据的意义方面，赵英举了个例子来说明物联网技术对大数据的推进。去年北京721暴雨之后，政府采取了很多解决措施，很重要的一个体现是，北京市科委很快就立了专项基金去给受灾的房山和门头沟这两个区进行应急管理能力的提升以及信息化的建设。同方参与了门头沟的项目，帮助门头沟提升预警能力。同方对门头沟原来的应急平台进行了改造和提升。比如对水位的监测，在有些重点立交桥下安装水位计，水位到一定程度会发生预警，相关部门就可以据此采取一些措施，这就是物联网技术的应用。

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