物联网面临着哪些挑战

联网设备已经在开始打造物联网，以仅仅几年前根本不可能的方式将用户与设备连接起来。

然而，很少有人停下来考虑：带来新的便利和奇迹的同时，物联网也可能会带来新的问题和顾虑，一些是技术方面的，另一些是社会或环境方面的。到目前为止，这些大多数新的问题和顾虑很少被普遍承认，不过有许多已经开始显现：

7 新的使用场合

还记得个人电脑首次出现时，被宣传用作存储食谱的地方吗还记得iPad发布时，许多文章提议该如何使用它吗与个人电脑和iPad一样，物联网也是那些热门概念之一，这是由于它具有的潜能，不是由于它能解决任何特定的问题。虽然如何使用物联网方面的例子通常涉及用来开关设备的定时器，但只有在智能设备遍地开花后，真正的用途才可能会出现。

这并不意味着物联网不会成功或不会彻底改变技术行业。然而，这确实意味着影响难以预料。唯一靠谱的建议就是，建议大家要预料到意外的情况。

6 需要开放标准

物联网包括许多使用自家规范的不同设备。在现阶段，这并不要紧，但是过不了多久，进一步的发展势必需要智能设备能够彼此通信。

不过，虽然物联网的大部分可能是用开源软件构建的，但是通用标准和协议落后于智能技术的发展。现有的为数不多的项目往往针对某项技术，比如Eclipse物联网，而且往往专注于将现有的标准或协议应用于智能设备，而不是针对物联网的新需求来开发。要是没有更大程度的合作，物联网的发展就会偏慢。

5 能源需求

几年前，Gartner预测，到2015年使用的智能设备将多达49亿个，比2014年增加30%。到2020年，Gartner估计，智能设备的数量将达到250亿个，每年增长100%。

伴随这种增长的将是能源需求也会随之增加，增幅与互联网带来的需求相当。2012年，支撑互联网的数据中心估计每年耗电量达到300亿瓦――这足以为一座中型城镇供电，而物联网需要的耗电量可能更大。

即便有了经过改进的电池，以及像太阳能和风能这些绿色能源，仅仅满足需求还是会很困难。然而，加上能源浪费和污染物等问题，为物联网供电本身在今后十年将成为一个重大的社会问题。

4 废物处置

由于有计划的废弃，光美国每年就要产生5000万吨的电子废物(处置掉的电脑、电话和外设)。由于中国和印度等国家继续工业化，加上物联网接入网络，这个问题只会日益严峻。与此同时，只有不到20%的电子废物被回收;尽管有《巴塞尔公约》，其余电子废物大部分继续被运往海外的发展中国家，废物在不安全的工作环境下被利用。

智能设备并没有引起电子废物，但假设它们采用与如今计算机一样的方式来制造，寿命只有短短几年，它们似乎可能会让这个问题严重两三倍。

3 存储问题

存储智能设备生成的信息会加大物联网带来的能源需求。相比智能设备的庞大需求，像谷歌这样单单一家公司的需求相形见绌。谷歌已经拥有无数的服务器集群，每个服务器集群占地数万平方英尺。

然而，场地要求只是问题的一方面。智能设备生成的数据大多数只是暂时用来发送信息到设备，并不需要存储起来。其他数据(比如设备定时器)可能通常最多只需要存储一两个星期。

然而，由于这些信息随时可用，将这海量信息的一部分存储更长一段时间的需求会随之加大。因而，就需要制定政策，规定存储哪种类型的信息、存储多久――更不用说谁可以访问，以及制定的任何一般性政策允许有什么样的例外。

2 缺乏隐私

物联网有可能蕴含关于谁在使用它的大量信息。智能手机已经可以受到跟踪，智能设备表明在未来，政府可以为人口普查信息补充智能设备的输出信息，厂商可以高效地收集关于你习惯的信息，那样它们就能让Facebook对你兴趣和购买习惯的深入了解显得微不足道。

另外设想一下，政府部门通过你的智能设备对你实施跟踪，或者你的设备在法庭上被用来对付你。

这些可能是可怕的场景。由于许多国家争论智能设备用户到底保留哪些隐私权、放弃哪些隐私权，可以预计，物联网会带来众多的法律先例和集体诉讼。

1 缺乏安全

在面临为用户提供便利还是安全这道选择题时，厂商几乎无一例外地会选择便利。即使在这个早期阶段，物联网也不例外。路由器、卫星接收器、网络存储系统和智能电视等基本设备已经极其容易中招，2015年就报道了首起攻击汽车得逞的事件。这类报道势必会引起公众呼吁要敲响警钟，但是同样不可避免的是，实际行动少之又少。

无论如何，不管一个设备可能有多安全，可以保证用户会移除大部分安全机制。比如说，我最近买了一只路由器，允许访问存储在我电脑上的配置文件的默认登录用户名和密码居然是“admin”和“password”。

同样，马修·加勒特(Matthew Garrett)最近在2016年3月份的一篇博客(>

现在设想一下，不远的将来会有数十亿个设备，这类情况到时会何等严峻。突然，我们目前缺乏安全和隐私与一旦物联网启动并运行起来，我们可能面临的严重势态相比似乎微不足道。

发掘科技一家专业的物联网硬件方案公司：发掘科技

据IDC数据显示，过去一年，中国边缘计算服务器市场爆发式增长了2663%，这意味着当前中国企业的IT架构正在迈向一个云网融合、混合多云、边缘计算等多架构并存的全新阶段。为帮助企业更好的应对数字化转型下的架构变革，7月18日联想正式发布全新边缘服务器ThinkServer SE550 V2，这款双路2U边缘服务器具备强大的计算性能和丰富的扩展能力，能够为企业边缘端应用和场景提供专业计算平台支持。

联想ISG中国战略及运营高级总监、智能边缘中国事业部总经理杨春表示：“边缘计算将在企业未来的数字化转型中发挥关键作用。联想正在将边缘计算业务上升到公司战略高度，致力于成为行业领先的边缘计算方案提供商。联想ThinkServer SE550 V2边缘服务器凭借强大的性能、丰富的扩展能力和稳定的可靠性，能够释放边缘端的强大算力，点燃边缘人工智能、边缘网络、边缘云、边缘加速等典型应用的智慧场景。”

近年来随着人工智能、5G、物联网等信息技术的不断发展，海量的数据被逐渐释放，仅依靠传统集中式的云计算架构难以解决企业低延时、本地化、高频次的计算需求。而边缘计算技术由于融合了边缘侧计算、存储、网络能力，能够在数据产生端就近提供边缘智能服务，从而满足用户和行业数字化所面临的敏捷链接、实时业务、智能应用、数据安全等关键需求，因此受到了众多企业的青睐。据Gartner预测，到2025年，约75%的企业数据将不通过数据中心，而是直接在边缘进行计算。

目前，我国智能制造、智慧零售、智慧园区、智慧城市等行业的智能化转型正在加速，这些复杂的场景对边缘计算设备的性能要求极高。比如在智能制造领域，利用边缘服务器作为载体，将机器视觉运用到产品质检过程中，智能实时处理海量数据，能够实现生产线的管理优化。作为计算平台的核心硬件之一，能够应对复杂多样的业务需求，面向特定场景的边缘服务器应运而生。

联想ThinkServer SE550 V2边缘服务器不仅满足运营商OTII边缘服务器的众多标准，配合联想“端-边-云-网-智”的全要素能力，还能为用户提供从软件到硬件的整套解决方案。联想ThinkServer SE550 V2支持最多两颗Intel Xeon 第三代可扩展处理器，每个处理器数量最多32核，并且支持NVIDIA专业GPU，为边缘人工智能的场景应用提供强大算力支持。此外，联想ThinkServer SE550 V2也可像普通2U机架式服务器一样，为用户的虚拟化、数据库、云计算和AI等应用场景提供强大的算力支撑。

联想ThinkServer SE550 V2实现了便携性与扩展性的平衡。联想ThinkServer SE550 V2采用短机箱设计，相比传统机架式服务器能够节省部署空间。同时，联想ThinkServer SE550 V2支持16个DDR4内存插槽，内存频率最高可支持到3200 MHz，整机内存最大可扩展到1TB。在硬盘容量方面，联想ThinkServer SE550 V2最多支持八个25英寸热插拔硬盘，最多两个内置M2高速固态硬盘，配合Lenovo Anybay技术，可在同一驱动器托架内灵活混搭SAS/SATA/NVMe硬盘，实现灵活扩展。

相比云端服务器，边缘服务器需要深入各类行业使用场景，应对不同的温度、工业环境等需求对产品进行设计和优化。基于联想在服务器领域多年的技术积累和品质追求，联想ThinkServer SE550 V2对可能存在的极限场景进行了针对性提升——通常产品工作温度范围为常温，而联想ThinkServer SE550 V2支持宽温使用，能够在45 高温中保持长期高效运行。同时，联想ThinkServer SE550 V2还通过了地震烈度测试，能够保证在极端情况下的数据安全和使用稳定。

边缘计算是联想重点聚焦和投入的核心技术领域之一，不久前联想正式成立智能边缘事业部，基于对产业趋势的洞察和用户需求的研究，联想正式发布智能边缘计算品牌“慧天”。同时，联想将充分整合其在边缘计算领域的硬件、软件、方案及服务，致力于成为业界领先的全栈式智能化边缘计算方案提供商。目前，联想已为智能制造、智慧城市、智慧园区、智慧教育、智慧医疗、智慧金融等领域的众多企业提供智能边缘计算服务。

在“ 科技 赋能中国智能化转型”的愿景下，联想中国区基础设施业务群将继续围绕“1248”战略全景，在边缘计算领域持续攻坚，打磨成熟的边缘计算解决方案，为千行百业客户提供绿色、敏捷、高效的“新IT”智能架构，助力中国企业迈向数字化转型新阶段。

今年科技业最火的议题，莫过于物联网。国际研究暨顾问机构Gartner预测，2017年全球使用中的连网对象数量将达到84亿个，较2016年增加31%，到2020年更将增至204亿个，此外2017年端点与服务相关支出金额也将达2兆美元大关。

“研华30年前就开始做物联网，一直是冷门产业，没想到现在突然成为主流，像作梦一样！”研华董事长刘克振略带夸张地说。他观察发现，产业每隔15年就有一次模式移转，上一次是从PC转到Mobile，这一次则是从Mobile转到IoT（物联网）。在这模式移转的过程中，产业将会出现四大变革：

变革一，从B2C到B2B

过去科技厂不论卖PC，笔记本电脑或是手机，都是直接面对消费者的B2C模式，然而在物联网时代，将是以企业对企业的B2B模式为主流。“物联网做的是一整套的系统，”刘克振解释，物联网产业分为芯片，平台组建，系统集成，与云端服务四大方面，而做这四种产业公司的商业模式都以B2B为主流。

变革二，从少样多量到多样少量

物联网时代带来的另一项模式移转，是“量”与“样”的概念。“厂商首先要克服的，就是PC时代的『大量』心态，”刘克振表示，在PC时代，芯片是英特尔与ARM的天下，前者更占了九成市场。但在物联网时代，不同的系统需要截然不同的芯片，产业将打破垄断走向百花齐放的方向。

变革三，从水平整合到垂直整合

“在物联网时代，拥有domain knowledge（领域知识）是致胜的关键！”刘克振笃定表示，过去PC时代企业讲求的是水平整合，但物联网要求的是从头到尾垂直整合的能力。必须对目标领域非常了解，专注去做，在市场上才有竞争优势，“很少是又做工厂，又做医疗。”

变革四，从快速变化到慢速变化

由于物联网是一套长期使用的系统，产业也跟过去消费性电子产品快速变化的步调截然不同。“拚的不是快，而是拚软硬整合的能力”。

发掘科技一家专业的物联网硬件方案公司：发掘科技

文／杨剑勇

物联网（IoT）蕴含的内容及其广阔，也被视作为第四次科技革命，得到了各国政府大力支持，让一切设备互联将影响着各国经济，借助物联网技术实现未来新型社会，以及影响着数十亿的企业和消费者，尤其在全球呈现快速增长态势下，能充分利用物联网的企业将会成为万物互联时代的赢家，然而企业在署物联网最大瓶颈就是人才匮乏。

来自网络

物联网战略 人才视为支柱

物联网是近年来最热门关键词之一，然而物联网的实践最早可以追溯到1990年，但有“物联网之父”之称的Kevin Ashton在1999年创造了“物联网”一词，早期的物联网主要依托射频识别（RFID）技术，随着技术和应用不断发展，到如今物联网蕴含的内容及其广阔。简单来说是让万物连接至互联网，更深入一点，就是让毫无生机的物体通过联网后，具有感知能力，设备具有思考决策的能力。

让一切设备互联将重塑我们日常生活方方面面，来自思科报告声称：”到2021年，在全球271亿连接设备中，物联网设备将占据连接主导地位。在思科全球高级副总裁兼运营商事业部总经理YvetteKanouff看来：“全球全数字化转型持续升温影响着数十亿的企业和消费者，网络和安全将成为物联网发展关键。

物联网被视作为第四次科技革命备受关注，世界各国纷纷推出本国家的物联网相关政策，得到了各国政府大力支持，预示着一个新的物联网时代即将崛起，随之而来的是互联网也将消失，而中国有望领跑全球物联网，中国物联网产业规模突破7500亿元。

在日本，制定了物联网综合战略，旨在普及“物联网，囊括人才培养，人才投资视为支柱，以应对所有机器设备通过互联网连接起来后所产生庞大的数据，能够有效运用的人才不可或缺，通过人才投资提高生产率作为解决劳动力不足，借助物联网技术实现未来新型社会。

物联网产业在迅速发展之际，相关产业人才也备受关注，由于物联网相关专业人才的稀缺，人才供给严重不足，尤其物联网复合型人才备受青睐。至此高校也先后开设了物联网专业，为产业注入新兴人才，作为新兴专业，物联网工程、网络安全和大数据等在高校增加明显。在机智云创始人兼CEO黄灼先生看来，物联网是一个有机互联的生态系统，基于大数据的人工智能未来将更广泛应用于物联网，但数据分析、云端安全等技术，全球专业人才也不多。

物联网人才受青睐备，校企结合培养人才

随着物联网时代的到来，以及人工智能等技术崛起，杨剑勇曾提出：“万物透过互联，赋予万物感知、认知，我们处在了万物互联的好时代。”同时，能充分利用物联网的企业将会成为未来赢家，如今，物联网的应用范围越来越广泛，在全球也呈现出快速增长的态势，但根据Gartner报告显示，企业在署物联网最大瓶颈就是人才匮乏。

（一）校企结合

作为最有影响力的物联网开发平台，早在多年前，机智云已经与清华大学、北京大学和北京理工大学等多所高校展开合作，为可研项目提供资源便利，目的是人才培养。

机智云通过联合其他校企等伙伴，结合热点技术、热门岗位、市场需求、学校专业等方面进行整合匹配，提供多层次、多角度的人才评测服务，以及为企业用人选拔专业技术人才提供可靠的依据，推动智能产业行业人才标准与技术研发。

（二）专业培训 认证考试

就在近日，中盛君安和机智云达成合作协议，深度整合各自资源和优势，全面推动物联网应用人才培养工作，加速产学研用落地。中盛君安是工信部电子通信行业职业技能鉴定指导中心和教育部授权教育培训机构。

机智云则是物联网行业领军企业物联网开发及云服务平台，基于多年来为各行业提供物联网云服务所积累的经验，牵头制定了成体系的智能家居创新课程，利用机智云量产级的物联网开发平台和开发工具，结合IoT前沿最新技术、企业实际需求和量产应用案例，再通过集中培训、动手实践的授课方式深入浅出地讲解物联网应用技术，培养学员动手实践能力的整套课程体系和教学方式，填补了目前物联网教育领域的空白。

十年树木，百年树人，教育在人类进步中的作用不言而喻，随着物联网产业不断发展，相关技术人才成为企业最大的需求，在工信部电子通信行业职业职能鉴定指导中心、北京产学研信息技术中心等部门的指导下，中盛君安联合机智云开展“智能设计（智能家居的研发实战实 *** ）专项技能培训与考试”工作，其最大特色结合智能家居市场需求和物联网行业热点技术；并分为理论和实践两部分，注重实 *** 训练；另外，获得证书的高校学生可直接纳入机智云人才库，推荐和对接企业需求。

（三）软硬结合 降低物联网开发门槛

另外，也和国内知名开源电子网（OpenEdv）正点原子建立了紧密合作，基于机智云自助开发平台和正点原子STM32开发平台，为开发者提供一站式物联网开发工具和技术服务，帮助物联网开发者快速实现智能产品开发。对于此次双方在物联网开发领域进行深度整合，在机智云总经理黄锡雄看来：“正点原子为开发者提供专业的开发板，也在为高校提供物联网开发课程，帮助了很多创业团队，和正点原子的合作，能在更广阔的创新生态中帮助到更多开发者。”

（四）培养符合产业需求物联网人才

由于物联网方面的人才在市场非常紧缺，在人才培养方面，机智云与多方合作，包括联合iCAN发布了物联网技术人才孵育平台，通过创新创业大赛、物联网开发实训培训，及工信部职业技能鉴定认证，系统挖掘和培养一批符合国家物联网技术发展需要、符合智能产业人才需求、具有创新实践能力和项目实 *** 能力的新兴技术人才。

机智云长期致力于推动物联网产业有序健康发展，长期携手包括微软、英特尔、Qualcomm、ST、Arduino等众多国际知名科技企业进行技术合作，并通过为开发者举办公开课和训练营等各种事形式，打破传统，以推动物联网持续发展为己任，不仅培养了众多开发者，其平台也降低开发者门槛，截止2016年底，平台聚集了超过5万名活跃智能硬件工程师，催生了上万款产品研发，其平台在线设备总量也超过700万台，促进了物联网产业蓬勃发展。

写到最后

百度李彦宏表示移动互联网时代已经结束，不会再有新独角兽，同时表示物联网已经为时不远；日本软银孙正义声称物联网将会引领下一轮技术爆炸；而在谷歌董事长埃里克·施密特看来，互联网即将消失，物联网无所不能，对科技公司而言是前所未有的机会。

作为拥有物联网属性的平台，不仅可实现各设备的互联互通，机智云也在围绕云平台之上不断增加适用于不同场景需求的应用服务，来服务客户需求的不同场景，作为最有影响力的物联网开发平台，机智云就要把这些复杂的算法模块化、工具化，持续为开发者提供更多有价值的开发工具和模块服务，帮助他们低成本快速进入物联网行业。

本文作者杨剑勇，长期关注物联网、智能家居、可穿戴设备、机器人和人工智能等前沿科技产业。

物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、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。
物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通[2] 。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别、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相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理[5] 。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:
(1)获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。(2)传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。(3)处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。(4)施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态
希望我能帮助你解疑释惑。

物联网时代的大数据策略

互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>

以上是小编为大家分享的关于物联网时代的大数据策略的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据的由来

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

1

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

大数据的应用领域

大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、 汽车 、餐饮、电信、能源、体能和 娱乐 等在内的 社会 各行各业都已经融入了大数据的印迹。

制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车 行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶 汽车 ，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

体育 娱乐 ，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种 题财的 影视作品，以及预测比赛结果。

安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。

个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了 社会 生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

大数据方面核心技术有哪些？

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

数据采集与预处理

对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。

Flume NG

Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中，channel作为中间临时存储，保存所有source的组件信息，sink从channel中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。

NDC

Logstash

Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。一般常用的存储库是Elasticsearch。Logstash 支持各种输入选择，可以在同一时间从众多常用的数据来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

Sqoop

Sqoop，用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具，可以将一个关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中的数据导入到Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中，也可以将Hadoop(例如HDFS、Hive、Hbase)中的数据导入到关系型数据库(例如Mysql、Oracle)中。Sqoop 启用了一个 MapReduce 作业(极其容错的分布式并行计算)来执行任务。Sqoop 的另一大优势是其传输大量结构化或半结构化数据的过程是完全自动化的。

流式计算

流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。

Strom集群结构是有一个主节点(nimbus)和多个工作节点(supervisor)组成的主从结构，主节点通过配置静态指定或者在运行时动态选举，nimbus与supervisor都是Storm提供的后台守护进程，之间的通信是结合Zookeeper的状态变更通知和监控通知来处理。nimbus进程的主要职责是管理、协调和监控集群上运行的topology(包括topology的发布、任务指派、事件处理时重新指派任务等)。supervisor进程等待nimbus分配任务后生成并监控worker(jvm进程)执行任务。supervisor与worker运行在不同的jvm上，如果由supervisor启动的某个worker因为错误异常退出(或被kill掉)，supervisor会尝试重新生成新的worker进程。

Zookeeper

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。它的作用主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。

数据存储

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。HBase是一种Key/Value系统，部署在hdfs上，克服了hdfs在随机读写这个方面的缺点，与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

Phoenix

Phoenix，相当于一个Java中间件，帮助开发工程师能够像使用JDBC访问关系型数据库一样访问NoSQL数据库HBase。

Yarn

Yarn是一种Hadoop资源管理器，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。Yarn由下面的几大组件构成：一个全局的资源管理器ResourceManager、ResourceManager的每个节点代理NodeManager、表示每个应用的Application以及每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。

Mesos

Mesos是一款开源的集群管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等应用架构。

Redis

Redis是一种速度非常快的非关系数据库，可以存储键与5种不同类型的值之间的映射，可以将存储在内存的键值对数据持久化到硬盘中，使用复制特性来扩展性能，还可以使用客户端分片来扩展写性能。

Atlas

Atlas是一个位于应用程序与MySQL之间的中间件。在后端DB看来，Atlas相当于连接它的客户端，在前端应用看来，Atlas相当于一个DB。Atlas作为服务端与应用程序通讯，它实现了MySQL的客户端和服务端协议，同时作为客户端与MySQL通讯。它对应用程序屏蔽了DB的细节，同时为了降低MySQL负担，它还维护了连接池。Atlas启动后会创建多个线程，其中一个为主线程，其余为工作线程。主线程负责监听所有的客户端连接请求，工作线程只监听主线程的命令请求。

Kudu

Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。作为一个开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu不但提供了行级的插入、更新、删除API，同时也提供了接近Parquet性能的批量扫描 *** 作。使用同一份存储，既可以进行随机读写，也可以满足数据分析的要求。Kudu的应用场景很广泛，比如可以进行实时的数据分析，用于数据可能会存在变化的时序数据应用等。

在数据存储过程中，涉及到的数据表都是成千上百列，包含各种复杂的Query，推荐使用列式存储方法，比如parquent,ORC等对数据进行压缩。Parquet 可以支持灵活的压缩选项，显著减少磁盘上的存储。

数据清洗

MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算，”Map(映射)”和”Reduce(归约)”，是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统中。

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

Oozie

Oozie是用于Hadoop平台的一种工作流调度引擎，提供了RESTful API接口来接受用户的提交请求(提交工作流作业)，当提交了workflow后，由工作流引擎负责workflow的执行以及状态的转换。用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。这也是为什么当调用Oozie 的RESTful接口提交作业之后能立即返回一个JobId的原因，用户程序不必等待作业执行完成(因为有些大作业可能会执行很久(几个小时甚至几天))。Oozie在后台以异步方式，再将workflow对应的Action提交给hadoop执行。

Azkaban

Azkaban也是一种工作流的控制引擎，可以用来解决有多个hadoop或者spark等离线计算任务之间的依赖关系问题。azkaban主要是由三部分构成：Relational Database，Azkaban Web Server和Azkaban Executor Server。azkaban将大多数的状态信息都保存在MySQL中，Azkaban Web Server提供了Web UI，是azkaban主要的管理者，包括project的管理、认证、调度以及对工作流执行过程中的监控等;Azkaban Executor Server用来调度工作流和任务，记录工作流或者任务的日志。

流计算任务的处理平台Sloth，是网易首个自研流计算平台，旨在解决公司内各产品日益增长的流计算需求。作为一个计算服务平台，其特点是易用、实时、可靠，为用户节省技术方面(开发、运维)的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求

数据查询分析

Hive

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce。可以将Hive理解为一个客户端工具，将SQL *** 作转换为相应的MapReduce jobs，然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法，免去了用户编写MapReduce程序的过程，它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce 、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL 语言查询、汇总、分析数据。

Hive是为大数据批量处理而生的，Hive的出现解决了传统的关系型数据库(MySql、Oracle)在大数据处理上的瓶颈 。Hive 将执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。

Impala

Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来 *** 作大数据，同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成)，可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，相比Hive没了MapReduce启动时间。

Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据人员提供了快速实验，验证想法的大数据分析工具，可以先使用Hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理好后的数据集上进行快速的数据分析。总的来说：Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。

Spark

Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像 *** 作本地集合对象一样轻松地 *** 作分布式数据集。

Nutch

Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

Solr

Solr用Java编写、运行在Servlet容器(如Apache Tomcat或Jetty)的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。它对外提供类似于Web-service的API接口，用户可以通过>