云计算和大数据物联网的关系究竟是什么

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。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

随着 科技 的发展，物联网已经成为了大多数人所不能离开的一项高新技术，它通过各式各样的传感器实实在在地改变了我们日常生活，在生活中的几乎所有场景都可以见到它的身影。无论是家居、交通还是物流、工业领域，都因为物联网技术而变得更加智能化。

物联网究竟是什么

物联网，顾名思义就是万物相连的互联网，它是由互联网引申出来的含义，目前广泛运用在工业、农业、交通、家居、安保等领域内，有效推动了这些领域的智能化发展，也进一步拓展了发展潜力，将智能与数据化慢慢渗透于这些行业内。

同时物联网不仅可以提供信息传递功能，还具备对信息智能处理功能。它通过每一个传感器上的信息获取能力，通过互联网的方式进行有效传达，做到实时更新数据信息，并与智能分析、AI等技术进行结合，使其通过智能处理技术分析获取的海量信息，实现更有意义的传递。

不过物联网并不能脱离互联网而单独存在，它的核心仍然是互联网。它所收集的海量信息以及分析结果都需要互联网进行传递，这才能够实现万物互联的效果。

物联网当前所遇到的难题

根据GSMA（全球移动通信系统协会）预测，在2020年物联网的连接数将达到126亿，2025年物联网的连接数将达到252亿。虽然已经达到如此体量，但是从物联网推进到普及的过程中，仍遇到不少难题，这也为物联网之后的发展带来一定程度上的阻碍。

由于物联网的传感器身材都比较小，所以能耗问题一直都没有很好地解决。要么需要增加身材，要么需要降低性能，而且耗电量、成本等问题依然是物联网的痛点所在。此外，有很多物联网设备由于使用场景复杂，并无法使用外接电源，而且电池更换成本昂贵，所以低功耗就是物联网在这些场景下的一个最基础必备条件。

虽然目前4G已经大规模普及，而且市面上已经出现了很多5G手机，但是在物联网方向上，大多数物联网设备仍采用2G网络。这与网络覆盖率和成本息息相关，所以这是2G网络迟迟没有退网的一个原因。

此外，由于物联网每天会收集和传输大量信息，所以在安全方面也是物联网一直面对的一个难题。

NB-IoT芯片解决痛点，已经准备就绪

在过去，很多物联网产品每天传输的数据很低，而且不需要高速的传输效率，所以物联网芯片一直以低成本的2G为主。不过随着当前物联网的快速发展，物联网的连接数大幅度增长，过去的2G物联网不足以支撑目前的体量，需要一种新型的技术来引领物联网升级。

于是NB-IoT作为一种覆盖度广、低功耗、低成本的一种新型物联网技术，便进入众多开发者的视野中，这种技术在一些低功耗低成本的通信场景中，相比现在的2G物联网技术表现要更加出色、优秀。

目前NB-IoT芯片行业以华为、高通等一线大厂为主。

NB-IoT能否担负重任？

在提及到NB-IoT行业的前景和展望时，NB-IoT行业经历了四个阶段，分别是燥热、绝望、冷静和成熟，目前产业已经逐渐走向成熟，包括运营商的网络、芯片模组终端应用以及整个市场对于这项技术所持有的期望，这些都是非常理性和成熟的。

过去大家认为包括功耗、成本、性能在内的，这些阻碍NB-IoT发展的几个因素都已经被整个产业一一解决掉了，所以随着运营商网络的进一步的提高覆盖率增强，那么NB-IoT便会得到迅速的爆发。同时，NB-IoT的网络标准会在未来的5年内与5G网络完全融合，在未来的5~8年内，4G网也将开始步入退网通道，所以将与5G网络融为一体的NB-IoT的生命周期也会非常长的。

相比于智能手机这种3C市场来说，目前NB-IoT仍然是一个小市场，它具备非常清晰的细分，当前需求最刚性的就是抄表市场。而对于像共享单车、医疗 健康 设备、资产跟踪管理、宠物跟踪等在内的其他的新型市场来说，这些都是NB-IoT正在 探索 的领域。

总结

未来几年，物联网仍然将保持着急剧式增长，产业需要通过不断更替，吸收新鲜技术才可以保障长久发展。目前已经到了物联网需要更新换代的时刻，在以NB-IoT技术驱动为核心的公司支持下，相信会持续发力，承担起物联网中部分领域的重任。

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