设备能够接入华为云物联网平台的前提

设备能够接入华为云物联网平台的前提。
1、要有数据传输通路。
2、要有一定的存储功能。
3、要有CPU。
4、要有 *** 作系统。
5、要有专门的应用程序。
6、遵循物联网的通信协议
7、在世界网络中有可被识别的唯一编号。普通家电如果不能连网是不能接入华为生态链的，需要华为品牌合作的一些家电品牌。

用一句话简单解释一下吧。
云计算： 在服务器端进行运算处理，将运算结果反映到瘦客户端的处理方式，都可以叫云计算。
物联网： 就是通过网络对设备进行管理（监视，控制等），局域网或互联网都可以。

物联网云平台需具备以下功能。
(1)业务受理、开通、计费功能
要成为物联网业务的服务提供商，需要建立一套面向客户、传感器厂商、第三方行业应用提供商的运营服务体系，包括组织、流程、产品、支撑系统，其中支撑系统应具备业务受理、开通、计费等功能，能够提供物联网产品的快速开通服务。
(2)信息采集、存储、计算、展示功能
物联网云平台需要支持通过无线或有线网络采集传感网络节点上的物品感知信息，进行格式转换、保存和分析计算。相比互联网相对静态的数据，在物联网环境下，将更多地涉及基于时间和空间特征、动态的超大规模数据计算，并且不同行业的计算模型不同。这些应用所产生的海量数据对物联网运营平台的采集、存储、计算能力都提出了巨大的挑战。
(3)行业的灵活拓展应用模式
不同行业的业务规则和流程不同，其应用的功能和计算需求也有差别，例如在大气环保监控应用中，需要根据大气环境监测设备上采集到的降尘、一氧化碳、二氧化硫等数据，按一定的指标计算规则进行分析计算，得出分析结果，展现到监控中心计算机或监控人员手机上;而在电力抄表应用中，对于采集到的用户电表读数，将会用于计算当月用电量和电费，生成电费账单，进而支持收费销账。
因此物联网云平台不可能是一个封闭自运行的应用系统，需要具备第三方行业应用的集成能力即要能提供给第三方合作开发者灵活拓展的云端应用开发API接口，从而能够满足不同行业应用的差异化功能要求。

物联网与云计算各自具备很多优势，结合方式我们可以分为以下几种:
第一，一对多方式。即单一云计算中心，多业务终端。此类模式中，分布范围较小的各物联网终端（传感器、摄像头或3G手机等），把云中心或部分云中心做为数据的处理中心，终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者 *** 作或者查看。
这类应用非常多，如小区及家庭的监控、对某一高速路段的监测、公共设施的保护等都可以用此类信息。这类云计算中心，可提供海量存储空间和统一界面、分级管理等功能，为日常生活提供较好的帮助。
第二，多对多方式，即多个云计算中心，大量业务终端。对于很多区域跨度较大的企业、单位而言，多中心、大量终端的模式较为适合。譬如，一个跨多地区或者多国家的企业，因其分公司或分厂较多，要对其各公司或工厂的生产流程进行监控、对相关的产品进行质量跟踪等等。
有些数据或者信息需要及时甚至实时共享给各个终端的使用者也可采取这种方式。这个的模式的前提是我们的云计算中心要包含公共云和私有云，并且他们之间的互联没有障碍。这样，对于有些机密的事情，比如企业机密等可较好地保密而又不影响信息的传递与传播。
第三，信息和应用的处理分层化，海量业务终端。这种模式可以针对用户的范围广、信息及数据种类多、安全性要求高等特征来打造。当前，客户对各种海量数据的处理需求越来越多，针对此情况，我们可以根据客户需求及云计算中心的分布进行合理的分配。对需要大量数据传送，但是安全性要求不高的，如视频数据、游戏数据等，我们可以采取本地云计算中心处理或存储。对于计算要求高，数据量不大的情况，可以放在专门负责高端运算的云计算中心。而对于数据安全要求非常高的信息和数据，我们可以放在具有灾难备份功能的云计算中心。此模式根据应用模式和场景，对各种信息、数据进行分类处理，然后选择相关的途径给予相应的终端。

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

物联网就是物物相连的互联网。当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

“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。

扩展资料

大数据的价值体现在以下几个方面：

1对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

例如：

1洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

参考资料：

百度百科-云计算  百度百科-物联网  百度百科-大数据

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