上云是什么？企业为什么要上云？

当今 社会 ，大公司的竞争就是比较IT技术的竞争。人工智能、云计算、大数据、区块链等新技术正在加速应用。在这些新技术中，作为基础设施的云计算是这场技术革命的载体平台，全面支持各种新技术、新应用。随着这股浪潮的发展，数字经济正在兴起。所有企业都在实施或准备数字化转型，而上云是企业数字化转型的起点。

1、什么是企业云？

（一）“从基础设施到云”是指企业原有的IT基础设施主要通过在云中布置计算、存储、网络、安全防护、办公桌等资源池，向云基础设施转变迁移到基础设施中间。

（二）“业务应用云应用”是指推动烟台网络公司办公、管理、服务等应用上云，快速提升企业数字化、网络化水平。

（三）“云平台系统”是云数据库系统、物联网平台、区块链平台、大数据平台等各种云平台系统的综合运用，企业可以加速数据驱动的过程推动转型，提高企业数字化和网络化的智能化和智能化能力和水平。

（四）“数据协同创新”是指通过大数据挖掘和人工智能技术，促进企业内部和企业之间业务数据的流动和共享，优化企业运营管理，实现企业间的协同创新。商业模式。创新等

2、企业为什么要上云？

（一）加快企业信息化设施建设，企业云有助于加速各种信息技术在企业中的传播和应用，从而加速企业IT基础设施的更新和发展。

(二) 降低整体 IT 成本。烟台网络公司降低了人工成本和运维成本，而无需投资购买大量的软硬件成本。

工业物联网设备上云是依托物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术，将产线的设备变成一个实时数据终端，通过4G、5G等通讯技术，实现数据实时上传下达，实现设备远程控制、数据实时分析决策、智能运维、预测性维护等需求，同时需要支持MES、MOM等系统对接，并通过一系列智能逻辑判断、分析、挖掘、评估、预测、优化、协作等，实现对生产现场实施集成管控。
据我所知机智云的工业物联网设备上云解决方案有非常丰富的实施经验，而且实施快、成本低、轻量化解决客户需求，机智云多次被评为优秀工业互联网解决方案商，߅基于机智云AIoT底层物联网技术，结合制造业实际业务，已形成多个垂直行业设备上云解决方案，并参与制定相关国家标准，在纺织行业已实现规模化推广，高效兼容500款纺织机，已接入几十万台纺织机，并通过对接MES系统，支持B2B交易平台及供应链金融开展产业互联网业务。

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网被称为继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮，在各国已经成为战略共识。根据美国研究机构Forrester预测，物联网所带来的产业价值将比互联网大30倍，物联网将成为下一个万亿元级别的信息产业业务。
前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》显示，2011年中国物联网产业市场规模达到2600多亿元，2012年我国物联网产业市场规模达到3650亿元，比上年增长386%。到2015年中国物联网整体市场规模将达到7500亿元，年复合增长率接近30%。
前瞻产业研究院发布的物联网行业分析报告分析认为，国内物联网产业链和产业体系初步形成，产业规模快速增长。目前，中国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已成熟或基本成熟，通信运营商和系统设备提供商达到世界级水平，下游应用不断拓展。目前，物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。数据表明，2010年物联网在安防、交通、电力和物流领域的市场规模分别为600亿元、300亿元、280亿元和150亿元，预计到2015年将分别增加到1500亿元、1000亿元、1100亿元和650亿元。
物联网在我国发展还是很不错的，市场规模很大，行业增长速度也很快，行业前景十分良好。
希望我的回答可以帮助到您。

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。

目前正处于高速增长阶段

2007年以来，中国云计算的发展先后经历四个阶段：第一阶段为市场引入阶段，云计算的概念刚刚在中国出现，客户对云计算认知度较低;第二阶段为成长阶段，用户对云计算已经比较了解，并且越来越多的厂商开始踏入这个行业;第三阶段是成熟阶段，这个时候云计算厂商竞争格局已经基本形成，厂商们开始从更加成熟优秀的解决方案入手，SaaS模式的应用逐渐成为主流;第四个阶段是高速增长阶段，在这个阶段我国云计算市场整体规模偏小，落后全球云计算市场3至5年，且从细分领域来看，国内SaaS市场仍缺乏行业领军企业。

2020年市场规模超1800亿元

近年来，我国云计算，特别是物联网等新兴产业快速推进，多个城市开展了试点和示范项目，涉及电网、交通、物流、智能家居、节能环保、工业自动控制、医疗卫生、精细农牧业、金融服务业、公共安全等多个方面，试点已经取得初步的成果，将产生巨大的应用市场。

据赛迪顾问发布的《2020-2021年中国云计算市场研究年度报告》数据显示，2017年以来我国云计算市场规模保持了逐年较快增长，2020年我国云计算整体市场规模达19225亿元，增速34%，其中，公有云市场规模达到10477亿元，相比2019年增长3274%。

2020年华为云排名私有云运营商第一位

在私有云市场方面，2020年中国私有云市场规模达8748亿元，较2019年增长3559%，私有云提供商有望在云计算市场持续高速发展进程中持续受益。根据中国信息通信研究院发布《中国私有云发展调查报告》显示，2020年，华为云、紫光云等企业在安全性、可控性方面的表现较为优异。

公有云厂商中阿里云占比最高

厂商市场份额方面。据中国信息通信研究院调查统计，阿里云、天翼云、腾讯云占据公有云IaaS市场份额前三，华为云、光环新网(排名不分先后)处于第二集团;阿里云、腾讯云、百度云、华为云位于公有云PaaS市场前列。

IaaS为公有云最大分支模块

目前，国内的云计算应用主要是企业计算市场，这里面又分为大企业客户和中小企业客户。大企业客户目前的主要业务是对已有服务器系统的升级，如IBM给中化集团实施的云计算平台，属于企业私有云的建设;中小企业客户则主要是寻求IaaS、PaaS和SaaS服务，其主要目的是节省成本。市场格局上，大企业的IaaS市场主要由IBM、HP等主导，一些系统集成商也涉足其中，如客户产品及解决方案提供商——福建升腾资讯有限公司与IT服务提供商神州数码战略合作签约开辟云计算领域;中小企业的IaaS市场主要由原来涉足IDC和CDN的厂商主导，如世纪互联。

以公有云市场为例，2020年，我国公有云IaaS市场规模达到681亿元，占中国公有云总体市场的65%，占比相比2019年提升3个百分点，预计受新基建等政策影响，IaaS市场会持续攀高;公有云PaaS市场规模为1048亿元，占比相比2019年提升1个百分点，在企业数字化转型需求的拉动下，未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长，预计仍将保持较高的增速;公有云SaaS市场规模达到2619亿元，比2019年增长了1447%，增速稍有减缓。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

关于云计算的未来发展，我们认为可以软硬件两个方面来考量，以开放性地思考更多角度的可能性。
从硬件角度，近年来国家提出“东数西算”等重要的算力基础设施战略，其目标之一便是将云计算作为社会民生的重要基础资源，以底层巩固的方式支撑上层应用的开发。因此，可以想见的未来便是云计算服务器农场将更加密集地分布在全国各地，从而形成全国负载均衡、算力调节的总格局，超级算力的支持将为各地经济的发展提供有力的保障；另一方面，集中于云端的算力架构，考虑商业场景、带宽影响等相关因素，边缘计算也随着本地化设备芯片算力的提升也愈加走入产业的视野，通过本地承担更多的进程任务，从而分担算力压力，最终实现场景更加完善的封装。
从软件角度，算力的支持如同水，可做海、可做湖、可做池、可做溪，需要根据不同的场景予以不同的支持。例如，在现有的头显娱乐业中，其无线连接中时常出现的眩晕感，其便是因为VR内容画面传输的迟滞，导致渲染帧率过低，从而与人类大脑的本能系统产生错位情况，而通过更大算力的支持从而保证更加清晰、帧率越高的画面渲染，则可有利于通过内容提升而促进整体VR娱乐业的发展。
在具体的产业实践过程中，现有大量的数字化系统只是对目标场景予以三维高逼真的效果呈现，并一定程度集成所谓的实况数据，但更多只是对现场视频流等信息的简单反馈，而数字化的真正意义在于提供一个自由化的平台，让不同的数据能够融合交叉分析，从而提炼价值以辅助决策、快速响应，例如在资产管理系统中，通过对周边地形数据的集成和目标建筑物BIM完整数据的集成，首先能够呈现现场的格局，进而通过现场IOT数据采集以对BIM结构进行应力分析等数据提炼，从而便能了解外部环境的变化可能造成的对目标资产的隐患影响，而相关的数据也可以与过往历史积累数据比照，通过人工智能从而形成历史理论预估和实际情况对照的路径，最终为决策提供参考并完善解决方案。

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