显示层
这层主要是用于以友好的方式展现用户所需的内容，并会利用到下面中间件层提供的多种服务，主要有五种技术：
HTML：标准的Web页面技术，现在主要以HTML4为主，但是将要推出的HTML5会在很多方面推动Web页面的发展，比如视频和本地存储等方面。
JavaScript：一种用于Web页面的动态语言，通过JavaScript，能够极大地丰富Web页面的功能，最流行的JS框架有jQuery和Prototype。
CSS：主要用于控制Web页面的外观，而且能使页面的内容与其表现形式之间进行优雅地分离。
Flash：业界最常用的RIA(Rich Internet Applications)技术，能够在现阶段提供HTML等技术所无法提供的基于Web的富应用，而且在用户体验方面，非常不错。
Silverlight：来自业界巨擎微软的RIA技术，虽然其现在市场占有率稍逊于Flash，但由于其可以使用C#来进行编程，所以对开发者非常友好。
在显示层，大多数云计算产品都比较倾向HTML，、JavaScript和CSS这对黄金组合，但是Flash和Silverlight等RIA技 术也有一定的用武之地，比如VMware vCloud就采用了基于Flash的Flex技术，而微软的云计算产品肯定会在今后使用到Silverlight。
中间件层
这层是承上启下的，它在下面的基础设施层所提供资源的基础上提供了多种服务，比如缓存服务和REST服务等，而且这些服务即可用于支撑显示层，也可以直接让用户调用，并主要有五种技术：
REST：通过REST技术，能够非常方便和优雅地将中间件层所支撑的部分服务提供给调用者。
多租户：就是能让一个单独的应用实例可以为多个组织服务，而且保持良好的隔离性和安全性，并且通过这种技术，能有效地降低应用的购置和维护成本。
并行处理：为了处理海量的数据，需要利用庞大的X86集群进行规模巨大的并行处理，Google的MapReduce是这方面的代表之作。
应用服务器：在原有的应用服务器的基础上为云计算做了一定程度的优化，比如用于Google App Engine的Jetty应用服务器。
分布式缓存：通过分布式缓存技术，不仅能有效地降低对后台服务器的压力，而且还能加快相应的反应速度，最著名的分布式缓存例子莫过于Memcached。
对于很多PaaS平台，比如用于部署Ruby应用的Heroku云平台，应用服务器和分布式缓存都是必备的，同时REST技术也常用于对外的接口， 多租户技术则主要用于SaaS应用的后台，比如用于支撑Salesforce的Sales Cloud等应用的Forcecom多租户内核，而并行处理技术常被作为单独的服务推出，比如Amazon的Elastic MapReduce。
基础设施层
这层作用是为给上面的中间件层或者用户准备其所需的计算和存储等资源，主要有四种技术：
虚拟化：也可以理解它为基础设施层的“多租户”，因为通过虚拟化技术，能够在一个物理服务器上生成多个虚拟 机，并且能在这些虚拟机之间能实现全面的隔离，这样不仅能减低服务器的购置成本，而且还能同时降低服务器的运维成本，成熟的X86虚拟化技术有 VMware的ESX和开源的Xen。
分布式存储：为了承载海量的数据，同时也要保证这些数据的可管理性，所以需要一整套分布式的存储系统，在这方面，Google的GFS是典范之作。
关系型数据库：基本是在原有的关系型数据库的基础上做了扩展和管理等方面的优化，使其在云中更适应。
NoSQL：为了满足一些关系数据库所无法满足的目标，比如支撑海量的数据等，一些公司特地设计一批不是基于关系模型的数据库，比如Google的BigTable和Facebook的Cassandra等。
现在大多数的IaaS服务都是基于Xen的，比如Amazon的EC2等，但VMware也推出了基于ESX技术的vCloud，同时业界也有几个 基于关系型数据库的云服务，比如Amazon的RDS(Relational Database Service)和Windows Azure SDS(SQL Data Services)等。关于分布式存储和NoSQL，它们已经被广泛用于云平台的后端，比如Google App Engine的Datastore就是基于BigTable和GFS这两个技术之上的，而Amazon则推出基于NoSQL技术的Simple DB。
管理层
这层是为横向的三层服务的，并给这三层提供多种管理和维护等方面的技术，主要有下面这六个方面：
帐号管理：通过良好的帐号管理技术，能够在安全的条件下方便用户地登录，并方便管理员对帐号的管理。
SLA监控：对各个层次运行的虚拟机，服务和应用等进行性能方面的监控，以使它们都能在满足预先设定的SLA(Service Level Agreement)的情况下运行。
计费管理：也就是对每个用户所消耗的资源等进行统计，来准确地向用户索取费用。
安全管理：对数据，应用和帐号等IT资源采取全面地保护，使其免受犯罪分子和恶意程序的侵害。
负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。 运维管理：主要是使运维 *** 作尽可能地专业和自动化 ，从而降低云计算中心成本。
负载均衡：通过将流量分发给一个应用或者服务的多个实例来应对突发情况。
运维管理：主要是使运维 *** 作尽可能地专业和自动化，从而降低云计算中心的运维成本。
现在的云计算产品在帐号管理，计费管理和负载均衡这三个方面大都表现地不错，在这方面最突出的例子就是Amazon 的EC2，但可惜的是，大多数产品在SLA监控，安全管理和运维管理等方面还有所欠缺。
举例
接下来，将以Salesforce的Sales Cloud和Google的App Engine这两个著名的云计算产品为例，来帮助大家理解本文所提到的云计算架构：
Salesforce Sales Cloud
也就是之前的Salesforce CRM(客户关系管理)，属于云计算中的SaaS层，主要是通过在云中部署可定制化的CRM应用，来让企业用户在很低初始投入的情况下使用上CRM，并且 可根据自身的流程来进行灵活地定制，而且只需接入网络就能使用。在技术层面上大致的架构：
采用的主要技术：
显示层：基于HTML、JavaScript和CSS这对黄金组合。
中间件层：在此层，Salesforce引入了多租户内核和为支撑此内核运行而经过定制的应用服务器。
基础设施层：虽然在后端还是使用在企业环境中很常见的Oracle数据库，但是其为了支撑上层的多租户内核做了很多的优化。
管理层：在安全管理方面，Salesforce提供了多层保护，并支持SSL加密等技术，除此之外，其还在帐号管理、计费管理和负载均衡这三方面有不错地支持。
Google App Engine
App Engine属于云计算中的PaaS层，其主要提供一个平台，来让用户在Google强大的基础设施上部署和运行应用程序，同时App Engine会根据应用所承受的负载来对应用所需的资源进行调整，并免去用户对应用和服务器等的维护工作，而且支持Java和Python这两种语言。由 于App Engine属于PaaS平台，所以关于显示层的技术选择由应用的自身需要而定，与App Engine无关，关于App Engine在技术层面上大致的架构。
采用的主要技术：
中间件层：既有经过定制化的应用服务器，比如上面已经提到过的Jetty，也提供基于Memcached的分布式缓存服务。
基础设施层： 在分布式存储GFS的基础上提供了NoSQL数据库BigTable来对应用的数据进行持久化。
管理层：由于App Engine是基于Google强大的分布式基础设施，使其在运维管理技术方面非常出色，同时其计费管理能做到非常细粒度的API级计费，而且App Engine在帐号管理和负载均衡这两方面都有非常好地支持。
以上内容分析源自OFweek物联网，希望对大家有帮助。
随着互联网的都不发展，消费者对区块链技术和数字虚拟货币的认知程度也在不断的提高。今天，我们就一起来了解一下区块链技术的基础运算方法都有哪些结构构成的。下面java课程就一起来了解一下具体情况吧。
构成计算技术的基本元素是存储、处理和通信。大型主机、PC、移动设备和云服务都以各自的方式展现这些元素。各个元素之内还有专门的构件块来分配资源。
本文聚焦于区块链的大框架：介绍区块链中各个计算元素的模块以及各个模块的一些实现案例，偏向概论而非详解。
区块链的组成模块
以下是去中心化技术中各个计算元素的构件块：
存储：代币存储、数据库、文件系统/blob
处理：有状态的业务逻辑、无状态的业务逻辑、高性能计算
通信：数据、价值和状态的连接网络
存储
作为基本计算元素，存储部分包含了以下构件块。
代币存储。代币是价值的存储媒介(例如资产、证券等)，价值可以是比特币、航空里程或是数字作品的版权。代币存储系统的主要作用是发放和传输代币(有多种变体)，同时防止多重支付之类的事件发生。
比特币和Zcash是两大“纯净”的、只关注代币本身的系统。以太坊则开始将代币用于各种服务，以实现其充当全球计算中心的理想。这些例子中代币被用作运营整个网络架构的内部激励。
还有些代币不是网络用来推动自身运行的内部工具，而是用做更高级别网络的激励，但它们的代币实际上是存储在底层架构中的。一个例子是像Golem这样的ERC20代币，运行在以太坊网络层上。另一个例子是Envoke的IP授权代币，运行在IPDB网络层上。
数据库。数据库专门用来存储结构化的元数据，例如数据表(关系型数据库)、文档存储(例如JSON)、键值存储、时间序列或图数据库。数据库可以使用SQL这样的查询快速检索数据。
传统的分布式(但中心化)数据库如MongoDB和Cassandra通常会存储数百TB甚至PB级的数据，性能可达到每秒百万次写入。
SQL这样的查询语言是很强大的，因为它将实现与规范区分开来，这样就不会绑定在某个具体的应用上。SQL已经作为标准应用了数十年，所以同一个数据库系统可以用在很多不同的行业中。
换言之，要在比特币之外讨论一般性，不一定要拿图灵完备性说事。你只需要一个数据库就够了，这样既简洁又方便扩展。有些时候图灵完备也是很有用的，我们将在“去中心化处理”一节具体讨论。
BigchainDB是去中心化的数据库软件，是专门的文档存储系统。它基于MongoDB(或RethinkDB)，继承了后者的查询和扩展逻辑。但它也具备了区块链的特征，诸如去中心化控制、防篡改和代币支持。IPDB是BigchainDB的一个受监管的公开实例。
在区块链领域，也可以说IOTA是一个时间序列数据库。
文件系统/blob数据存储。这些系统以目录和文件的层级结构来存储大文件(、音乐、大数据集)。
IPFS和Tahoe-LAFS是去中心化的文件系统，包含去中心化或中心化的blob存储。FileCoin、Storj、Sia和Tieron是去中心化的blob存储系统，古老而出色的BitTorrent也是如此，虽然后者使用的是p2p体系而非代币。以太坊Swarm、Dat、Swarm-JS基本上都支持上述两种方式。
数据市场。这种系统将数据所有者(比如企业)与数据使用者(比如AI创业公司)连接在一起。它们位于数据库与文件系统的上层，但依旧是核心架构，因为数不清的需要数据的应用(例如AI)都依赖这类服务。Ocean就是协议和网络的一个例子，可以基于它创建数据市场。还有一些特定应用的数据市场：EnigmaCatalyst用于加密市场，Datum用于私人数据，DataBrokerDAO则用于物联网数据流。
处理
接下来讨论处理这个基本计算元素。
“智能合约”系统，通常指的是以去中心化形式处理数据的系统[3]。它其实有两个属性完全不同的子集：无状态(组合式)业务逻辑和有状态(顺序式)业务逻辑。无状态和有状态在复杂性、可验证性等方面差异巨大。三种去中心化的处理模块是高性能计算(HPC)。
无状态(组合式)业务逻辑。这是一种任意逻辑，不在内部保留状态。用电子工程术语来说，它可以理解为组合式数字逻辑电路。这一逻辑可以表现为真值表、逻辑示意图、或者带条件语句的代码(if/then、and、or、not等判断的组合)。因为它们没有状态，很容易验证大型无状态智能合约，从而创建大型可验证的安全系统。N个输入和一个输出需要O(2^N)个计算来验证。
跨账本协议(ILP)包含crypto-conditions(CC)协议，以便清楚地标出组合电路。CC很好理解，因为它通过IETF成为了互联网标准，而ILP则在各种中心和去中心化的支付网络(例如超过75家银行使用的瑞波)中广泛应用。CC有很多独立实现的版本，包括JavaScript、Python、Java等。BigchainDB、瑞波等系统也用CC，用以支持组合式业务逻辑/智能合约。
IBM公司战略总经理Roger Premo与波士顿咨询集团企业软件和云副总监Pranay Ahlawa参加了这个有关于软件基础设施和云体系结构演变的会议。他们讨论了传统软件体系结构是否可以在将来扩展，以及体系结构选择可能扮演的角色。
Ahlawat重申了Marc Andreessen出名的“软件正在吞噬世界”一词，然后在这一观点后面加上了一些数字。Ahlawat说：“如果您看一看软件，这大约是一个半万亿美元的行业，平均SaaS公司将其收入的大约20%至25%用于软件开发。”他说，组织如何构建软件以及他们做出的选择具有战略重要性。
Ahlawat说，随着混合云、多云和边缘技术的发展，软件开发背后的物理原理在过去的两到五年中发生了彻底的变化。他说：“如今，80%的企业拥有跨越多个云的工作负载，其中三分之二出于多种战略原因而使用多个云。”这意味着当今环境中的应用程序可以跨越数据中心和云平台，甚至可以到达边缘。
Ahlawat说，与这一趋势息息相关的是互联设备和物联网的发展。他说：“直到几年前，仍然存在物联网是否炒作的问题。如今，我们有200亿台互联设备，每年生成约50ZB数据。”Ahlawat说，这方面的用例包括互联房屋和智能城市，它们仍有增长成为主流的空间。
他说，数据和人工智能的进一步发展也影响软件开发。Ahlawat说，“在所产生的所有数据中，有90%是在过去两年中产生的，当我们与大型软件公司和企业交流时，数据和人工智能是他们战略的核心。”他说，这释放了诸如自动驾驶 汽车 和医学成像等变革性用例。
云原生架构和DevOps策略的增长，加快了创新和软件部署的速度，这催生了Ahlawat所说的即将到来的新变革时刻。
他说：“我们相信我们正处于另一次变革的风口浪尖上。”Ahlawat有示边缘5G无线连接的普及也推动了这一变化。这种转变揭示了某些资源的局限性，例如微服务无法扩展以满足企业之间出现的大量新用例，从而推动了进一步发展的需要。
他说：“我们相信明天的架构将有根本的不同。我们认为它们超级复杂。”Ahlawat表示，这意味着软件将在公共云，私有数据中心，个人设备和专用硬件的许多部分中运行。他说：“未来的平台将本地支持跨这些不同基础架构和设备运行的应用程序。”这种转变可能会导致下一代编程语言，新的编程模型(如无服务器的编程模型，使应用程序的开发更加容易)以及对分布式人工智能的本地支持。
借助云计算革新业务
通过云计算进一步发展业务是一个单独小组的重点，该小组由Game sBeat，Venture Beat的主要撰稿人Dean Takahashi主持，微软，埃森哲和主办CES的消费者技术协会的发言人也主持了会议。他们讨论了云可能会改变业务方式以提供更大的访问权限，灵活性和可伸缩性的方式。
埃森哲公司的云服务第一负责人Karthik Narain表示，在发生疫情之后，云计算采取了根本不同的形式。他说，云为组织提供了d性和更快变化的能力。Naran说，“变化是每个组织都会看到的常数，而疫情已经表明组织需要能够适应这种变化，”
他列举了组织根据云资源的需要按比例扩大或缩小规模以更好地适应客户参与度，供应链和其他需求的能力。Naran还表示，组织需要发展成为创新型企业，云服务提供商可以实现这一转变。他说：“这有助于企业创建更新的功能，并将其更快地投放市场。创新产品上市时间的比率也减少了。”
微软Azure副总裁兼首席安全风险官Edna Conway表示，云平台的强大功能和生产力可以在完全部署创新之前提供更多的能力来利用创新。她说：“你可以测试一下。它实际上可以是一个沙箱。”这可能包括在不进行基础设施投资的情况下急于使用更多的计算能力，以 探索 组织可能采取的方向。她将云比喻为超越运行业务运营的测试环境。她说：“可以将其编织到您想要 探索 和试验的平台中。”
消费者技术协会行业情报经理Brian Comiskey表示，为应对这种大流行而向云计算的推动使技术迅速转向了更具数字化，远程功能，自动化和高效的经济。他说：(这是将定义21世纪的根本演变。云计算是实现这一目标的骨干。”
Comiskey表示，云计算可以为企业提供敏捷性和可扩展性，以指导整个经济的数字化转型。
尽管有这些潜在的好处，但是组织对于将 *** 作迁移到云还是本地化云会犹豫不决。Comiskey指出，在某些情况下，云采用率从20%到60%不等。云的采用可能因行业和个人业务轨迹而异。她说，例如，医疗保健正在迁移到云中，但尚未完全采用它，而处于采用范围的低端。未来的数字工厂经常在投机性讨论中提到，可能同样需要更多的时间和更多的采用才能实现其承诺的潜力。她说：“坦率地说，IT和OT(运营技术)的融合意味着我们在IoT和IIoT上的部署速度有所放缓。必须进行技术转变以允许这种情况。”
Comiskey表示，鉴于企业所面临的前瞻性需求，它们在云中的普及率正在上升。他说，想要在云上进行投资的公司应考虑可以首先通过云解决的问题，以增加收入并提高利润。Comiskey引用了Flexera年度云状态报告的预测，称到2020年，将有83%的企业工作负载在云中，其中41%的运行在公共云选项上，20%在私有云上运行，22%混合云。
他说，实际上，公司是根据他们竞争和成长所需的资源挑选供应商和服务。Comiskey说：“人们确实看到了在众多提供商中部署更为成熟的策略的情况。”
物联网可分为三层：网络层、应用层、感知层。
网络层由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。
应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
感知层由各种传感器以及传感器网关构成，包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。
感知层的作用相当于人的眼耳鼻喉和皮肤等神经末梢，它是物联网识别物体、采集信息的来源，其主要功能是识别物体，采集信息。
扩展资料：
相关技术
1、地址资源
物联网的实现需要给每个物体分配唯一的标识或地址。最早的可定址性想法是基于RFID标签和电子产品唯一编码来实现的。
另一个来自语义网的想法是，用现有的命名协议，如统一资源标志符来访问所有物品（不仅限于电子产品，智能设备和带有RFID标签的物品）。这些物品本身不能交谈，但通过这种方式它们可以被其他节点访问，例如一个强大的中央服务器。
2、人工智能
自主控制也并不依赖于网络架构。但目前的研究趋势是将自主控制和物联网结合在一起在未来物联网可能是一个非决定性的、开放的网络，其中自组织的或智能的实体和虚拟物品能够和环境交互并基于它们各自的目的自主运行。
3、架构
在物联网中，一个事件信息很可能不是一个预先被决定的，有确定句法结构的消息，而是一种能够自我表达的内容，例如语义网。
相应地，信息也不必要有着确定的协议来规范所有可能的内容，因为不可能存在一个“终极的规范”能够预测所有的信息内容。
那种自上而下进行的标准化是静态的，无法适应网络动态的演化，因而也是不切实际的。在物联网上的信息应该是能够自我解释的，顺应一些标准，同时也能够演化的。
4、系统
物联网中并不是所有节点都必须运行在全球层面上，比如TCP/IP层。举例来讲，很多末端传感器和执行器没有运行TCP/IP协议栈的能力，取而代之的是它们通过ZigBee、现场总线等方式接入。
这些设备通常也只有有限的地址翻译能力和信息解析能力，为了将这些设备接入物联网，需要某种代理设备和程序实现以下功能：在子网中用“当地语言”与设备通信。
将“当地语言”和上层网络语言互译；补足设备欠缺的接入能力。因此该类代理设备也是物联网硬件的重要组成之一。
参考资料来源：百度百科--物联网
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