浅谈物联网与大数据,了解物联网与大数据的关系

浅谈物联网与大数据,了解物联网与大数据的关系,第1张

有人已经预言未来的时代僵尸一个“大数据”的时代,关注大数据的人越来越多,同时物联网的出现与发展推动了数据采集的能力,为数据库的建立提供了有力的支撑。而大数据的处理结果可以通过物联网这一平台有效地执行。数据的采集处理应用必将成为时代的发展主题。
物联网概念的提出
1998年,MIT的Kevin Ashton第一次提出:把RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成一个“物联网”
2005年,ITU报告:物联网是通过RFID和智能计算等技术实现全世界设备互联互联的网络。
2008年,IBM提出:把传感器设备安装到各种物体中,并且普遍链接形成网络,即“物联网”,进而再次基础上形成“智慧地球”。
物联网形式早已存在,统一意义上的物联网概念提出是在架构在互联网发展成熟的基础上。
物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心是物联网发展的灵魂。
大数据,指的是所涉及的资料量规模据达到无法透过目前主流软件工具,在河里时间内达到管理、处理并且整理成为帮助企业经营决策更有积极目的的资讯。
大数据的误区
1、“大数据”不等于“海量数据”;
2、“大数据”不是一门“新兴技术”;
3、“大数据”不仅仅是“一种理念”。
智慧化的新经济形态
外在:物联网
人和机器的智慧融合
信息和物理世界的智慧融合
信息化与三大产业的智慧融合
内涵:大数据
每个人都是数据产生者、拥有者和消费者;
数据成为新“工业”革命的原材料;
数据中提出信息和智慧
新范式的确立表现为智慧产品的普遍化。
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1、云计算
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。

你好,详细解释需要很多文字甚至整篇论文来进行,在这里我尽量用简单话语说清楚。物联网本身是利用互联网把现实中的所有物品利用传感器连接起来,在这个基础上会产生大量的数据,这个数据汇总在一起就是常说的大数据。然后会再利用大数据技术和云计算技术进行分析,得出有用的结果,进一步指导社会的发展,这就是所谓物联网中的大数据。以上仅供参考。

1、云计算
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。

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。

大数据
不是
抽样数据,而是全部的数据;
所以大数据必须依赖云计算,不可能是局域网的;
物联网目标是把所有的物体都连接到互联网,并把物体虚拟化,数据上传,自然就是大数据了。
云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题;
大数据是为了解决海量数据分析问题;
物联网是解决设备与软件的融合问题;
可见,它们之间的关系是互相关联、互相作用的:
物联网是很多大数据的来源(设备数据),而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算,设备数据的分析要依赖于大数据,而大数据的采集、分析同样依托云计算,物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制,大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。

1什么是物联网

物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网其实就是互联网的延伸,它包括互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素都是个性化和私有化。

物联网的影响

物联网成熟之后,真正实现了万物互联,即“人与人、人与物、物与物”互联,世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长,产生的数据也会呈指数级增长。物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”,一方面可以提高经济效益,很大基础上节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力,将是继通信网之后的另一个万亿级市场。

把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。

2什么是区块链

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链的特点

广义上来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和 *** 作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

区块链采取分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术,具有去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性等特点,能够有效地在不同节点之间建立信任、获取权益。

区块链的应用

区块链最早的应用是数字货币,比特币是最具有典型代表,目前1比特币的价格已经超过40000人民币,其他的还有litecoin、dogecoin、dashcoin等等。

目前,区块链应用最广的是金融领域,此外还在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯、文件存储、存在性证明、身份验证、股权众筹、版权保护等领域有广泛应用。

3什么是大数据

其实简单的来说,大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征:

1根本目的是服务于决策,大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力,做出更好的决策和判断;

2量度大,大数据通常是指100T以上的数据量,这难以依靠传统的计算手段有效计算,而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3频率高,大数据是用户参与与互动而产生的数据,根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据,这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低,很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4速度快,大数据是实时性的数据,能够实时反应。例如,在百度搜索框输入一个关键词,能够瞬间呈现,而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5永远在线。在线是大数据的前提条件,从这个角度来说,大数据是永远在线的,能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹,能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求,来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先,数据的可获得度。目前在国内,大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够,很多数据难以获得,导致难以实现真正的大数据挖掘和分析,这就要求政府及时开放更多的数据,以提高数据的可获得度。

其次,进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量,这就要求有高超的建模水平,当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三,利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点,高度依赖于高质量的数据解释,这就体现了行业专家的价值。

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