什么是云端计算？说白了就是让计算这种资源让我们唾手可得。类似于以前我们没有电的时候，只能靠小发电机发电，然后后来电网的建立使我们用电更加方便。云端计算的目的就是使我们对计算的使用更加方便，比如说我们就不必追求电脑的高配置、不必安装太多的软体，这些资料处理都可以交给云。
什么是物联网？就是让事物之间也能通讯，就是说，不仅我们人能上网，物也能联网。比如说浙江大学有个饮水机，当它没水或者水被加热了都会发一条微博。大概就是物体的不同状态会发出不同的资讯让我们知道。
所以云端计算跟物联网不太具有可比性。当然上述只是简单地讲，云端计算跟物联网的内涵并不限于此。
物联网前景：
一方面认为物联网技术目前并不能降低物流企业的经营成本，另一方面多位接受采访的人士认为物联网的发展是阻挡不住的。
物联网的出现不管你欢不欢迎，赞不赞成，这个趋势是阻挡不住的，就像当年的计算机网际网路的出现，再比如近几年云端计算的发展。”逄诗铭对记者说。
逄诗铭认为，目前中国物联网产业规模据他个人估计已达两三千亿，很快会上升为万亿规模，再过几年就会到五六万亿。
中国RFID产业联盟秘书长欧阳宇在接受记者采访时也认为，物联网是一个宽泛的概念，目前日常生活中已经广泛地应用到了物联网技术，比如说门禁、高速公路上的ETC系统、公交智慧卡马上要推出的智慧电表等，都是物联网技术的运用。而在物流行业中，仓储配送、集装箱监控、运输调配等多个环节都已经运用到了物联网技术。
“一个新技术的应用是逐步推进的，不应该纠缠于物联网技术到底是什么，更不能因为现在应用程度不高就否定这个新技术。”欧阳宇说。
逄诗铭认为，物联网技术现阶段虽然并不能降低实际运费，但是提高了整个供应链和物流管理的效率，从长远来看，必然会大面积应用到物流行业中。
“换一个角度来看物流成本。举个很简单的例子，传统物流中丢失了两个集装箱，给货主赔的钱这算不算成本？但是我们给集装箱装上电子封条，采用视讯识别与监控技术进行全程的监控，这个货品就不可能丢失，即使丢失了也容易追索回来。”中国物流与采购联合会副会长戴定一说。
近日，铁道部部长盛光祖与交通运输部部长李盛霖在北京签署了《关于共同推进铁水联运发展合作协议》。
多名专家认为，铁道部和交通部共同推进铁水联运发展，将有效改进目前我国线性物流运输模式，促进铁路、公路、水路、航空的联网运输能力，提高运输效率和服务水平，从而降低物流成本。
而在多渠道联运这个资讯平台的建设中，物联网技术的应用将是必不可少的手段。
云端计算前景：
广义云端计算指服务的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软体、网际网路相关，也可是其他服务
云端计算前景
代表性的云端计算系统，亚马逊也推出了一些，谷歌也推出了，IBM也都有自己的云端计算，我们以亚马逊为例，亚马逊的网路服务也是一种云端计算，面向应用开发人员会客户端应用开发人员，和客户单应用和Web网站提供线上服务。亚马逊这样的服务主要有四块核心组成，一个简单储存服务、d性计算云、简单排列服务、简单的资料服务，它已经有大量签约客户，有纽约时报。使用亚马逊云端计算服务，24小时内可以处理1100万篇文章，如果用自己的伺服器，花费就更大了，需要数月和数倍的费用。
云端计算未来前景
移动网际网路使国内企业注目，云端计算令IT巨头着迷。将这两者结合在一起，成为了联想这一具有国际化背景的中国企业所做出的选择。
在近期召开的联想商务技术论坛上，联想为商务使用者，提供了一套基于乐Phone的移动云端计算产品开发平台。
据了解，这套云端计算平台是在实现了移动网际网路服务端到端一体化设计后，构建的一套开放架构的应用软体开发平台。它能帮助企业将原本部署于企业内网的OA、ERP、CRM等应用。在日常的使用中，乐Phone的商用使用者，可以使用基于云端计算的email推送、移动终端等服务。
其他企业也对移动云端计算表现出浓厚兴趣，微软OEM事业部大中华区总经理李翔说，移动云端计算可以让简单的数码相框变成云的服务终端，包括天气预报、照片和其他服务都可以做到实时服务。移动云时代的到来可以让强大的终端变得更加强大，甚至可以让以前很弱的，和网际网路基础没有任何关系的终端变得更加强大，真正实现端到端的使用者体验。
两个关系不大但有一定相同，云记算主要是把个人pc处理工作转到大公司伺服器进行，这样个人pc处理工作将减少，即不用再买效能强的机子，通过网路，可以将档案存于伺服器，制作设计也可在网路进行，而物联网则是感知网即通过感应器感知环境变化提交到伺服器将信提交给人处理，它能感知温度，压力，动物等
有学云端计算和物联网的吗？以后发展怎么样啊？物联网目前还处于起步阶段但近几年很火爆，并且未来几年可能进入爆发期；目前国内大多数物联网公司都比较年轻，对人才的需求很大，如果你学的还可以，并且能在湖南就职，湖南华瑞联芯技术应用有限公司还不错
物联网与云端计算怎样结合？ 这个不难理解，因为云端计算是分散式计算技术的一种，物联网与云端计算怎样结合，是透过网路将庞大的计算处理程式自动分拆成无数个较小的子程式，再交由多部伺服器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给使用者。
透过这项技术，网路服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的资讯，达到和“超级计算机”同样强大效能的网路服务。
懂了吗？
现在云端计算和物联网方向真的很好吗？
云端计算和物联网 大资料这些方向是很不错的，都是一些大专案，但是需要懂得网际网路知识也要过硬才行。
物联网学完高等数学，物理，化学，通讯原理，数位电路，计算机原理，程式设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、感测网、两化融合等技术与应用。
C语言程式设计
Java程式设计
无线感测网路概论
TCP/IP网路与协议
嵌入式系统技等等。
云端计算和物联网之间的区别与联络是什么
云端计算是物联网发展的基石，并且从两个方面促进物联网的实现。
首先，云端计算是实现物联网的核心，运用云端计算模式使物联网中以兆计算的各类物品的实时动态管理和智慧分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、感测技术、奈米技术等新技术充分运用在各行业之中，将各种物体充分连线，并通过无线网路将采集到的各种实时动态资讯送达计算机处理中心进行汇总、分析和处理。建设物联网的三大基石包括：
1、感测器等电子元器件；
2、传输的通道，比如电信网；
3、高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力
其中第三个基石：“高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力”，正是通过云端计算模式帮助实现。
其次，云端计算促进物联网和网际网路的智慧融合，从而构建智慧地球。物联网和网际网路的融合，需要更高层次的整合，需要“更透彻的感知，更安全的互联互通，更深入的智慧化”。这同样也需要依靠高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力，而这正是云端计算模式所擅长的。同时，云端计算的创新型服务交付模式，简化服务的交付，加强物联网和网际网路之间及其内部的互联互通，可以实现新商业模式的快速创新，促进物联网和网际网路的智慧融合。
目前云端计算和物联网是新新事物，新新事物风险和机遇并存。
物联网是以电脑科学为基础，包括网路、电子、射频(RFID)、感应、无线、人工智慧、条码、云端计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、装置、家俱、货品等等）接入网路世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软体系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
请特别关注：
1、智慧家居 2、智慧交通 3、智慧医疗 4、智慧电网 5、
智慧物流 6、智慧农业 7、智慧电力 8、智慧工业 9、质量追溯
云端计算最有价值的理念之一是资源整合，物尽其用,之二是即服务的盈利模式
以直白的方式来表达：
云端计算是整合资源以即方式提供服务，它主要在三个层面体现技术和服务。
一个是硬体基础设施层面，让硬体资源以即方式提供服务；
（客户要硬体环境资源，登入资源池自己定制、然后交钱、最后获取资源，用多少付多少钱；
付费物件是：应用开发者，企业IT管理者，应用平台供应商等。）；
一个是应用平台层面，让应用平台以即方式提供服务；
（供应商提高软体平台，平台可以开发、部署、管理、监控应用，提供开放的类APP商店；
付费物件是：应用开发者。）
一个是应用层面，让应用以即方式提供服务；
（应用开放商，把应用部署在应用平台，使用者可以去使用这些应用，按即方式享受服务和付费；
付费物件是：终端消费者。）
即方式服务：
像水电一样，从你开始使用到你结束使用进行度量，你登入应用入口就可以直接使用应用，
甚至不用在你本地安装应用，就像开启水龙头就可以用水一样，然后付费，它本质是一种推
的服务、盈利模式。
所以，云端计算要学习就多方多面。
不过，他们的根本基础还是电脑科学与技术，包括网路、硬体、软体等，
只是硬体或平台会比较侧重虚拟机器、网格计算、分散式计算等方面的技术，
而应用会比较在意使用者体验、大众互联方面，应用主要技术还是软体开放技术，
特别可能会热于android或ios或wm的WIFI移动应用的开发。
下一波的IT浪潮就是云端计算、物联网、人工智慧、生物技术。
目前云端计算和物联网是新新事物，学教资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，云端计算和物联网目前就像初期的计算机专业一样，等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡菸头。
好好把握学习这2个专业的机会，目前它们处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
相信选择这2个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。
～~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~～
来自:广州溯源—物联网、云端计算、人工智慧---构建绿色未来
1、云端计算
一般来讲云端计算，云端即是网路资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云端计算。云端计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需的资源(硬体、平台、软体)。提供资源的网路被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩充套件的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩充套件，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云端计算是指服务的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软体、网际网路相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解：物物相连的网际网路，即物联网。物联网在国际上又称为感测网，这是继计算机、网际网路与行动通讯网之后的又一次资讯产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应晶片，把它变得智慧化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网路技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着资讯科技的发展，物联网行业应用版图不断增长。如：智慧交通、环境保护、 工作、公共安全、平安家居、智慧消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球，目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大资料
大资料(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实资料汇聚的产物。大资料或称巨量资料或海量资料资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，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。
大资料的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大资料，云端计算，物联网和移动网际网路的关系
物联网对应了网际网路的感觉和运动神经系统。云端计算是网际网路的核心硬体层和核心软体层的集合，也是网际网路中枢神经系统萌芽。大资料代表了网际网路的资讯层（资料海洋），是网际网路智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统网际网路，移动网际网路在源源不断的向网际网路大资料层汇聚资料和接受资料。云端计算与物联网推动大资料发展。
物联网平台指AloT产业链中负责连接的网络，承担着将终端设备、边缘、云端连接起来的职责。随着AloT产业发展，物联网设备数量快速增加，设备种类、设备应用场景日益丰富，更灵活的无线网络连接能力将是市场的必然选择。
目前全球有超过 600 多家物联网平台，物联网平台参与主体数量有很多，主要可以区分为通信厂商、互联网厂商、IT 厂商、工业厂商、物联网厂商、新锐企业。每种类型平台功能特点略有不同。
通信厂商主要包括运营商和通信设备供应商。如ctwing物联网市场，联通物联，中移物联，主要特点是汇聚电信能力和互联能力，向合作伙伴提供统一规范的服务。以ctwing为例，将物联网与5G、AI 、边缘计算、区块链、大数据等新技术深度融合，并基于中国电信CTWing50打造的物联网一站式购物平台，成为中国电信物联网产业生态的汇集地，提供丰富的5G、芯片模组、应急消防、安防监控、追踪定位、智慧能源、智慧农业、智慧养老等细分行业的产品服务，为合作伙伴提供产品快速上架通达省市的渠道。
互联网厂商主要包括阿里巴巴、腾讯、百度、京东等企业，这类企业在生态构筑和 AI 技术上有优势。如阿里云提供云管边端等基础产品接入及技术赋能、行业解决方案合作与实施、软硬件销售、营销推广、需求对接等快速商业变现通道。
IT 厂商主要包括浪潮、IBM、中国通服等企业，这类企业在 IT 方面有深刻理解。如用友利用物联网、AI、数字孪生等技术搭建的平台，拥有精智物联平台、精智云盒、精智时序数据库YonTimesDB+流式计算引擎、精智数据魔方、精智工业大脑等产品。
工业厂商则包括富士康、三一集团、施耐德电气、西门子、徐工集团等工业企业为主，平台以工业垂直能力为主。如通用电气是连接机器、数据、人员以及其他资产，使用分布式计算、大数据分析、资产数据管理和 M2M 通信的领先技术，提供广泛的工业微服务，使企业能够提供生产力。
物联网厂商平台主要根植于物联网时代，为物联网而生的平台企业，主要包括创通联达、联想懂的通信、涂鸦智能、小匠物联、萤石云等。如联想采用互联网云平台架构设计，依托物联网、机器视觉识别等技术，接入感知设备采集用户侧数据，建立统一的数据中心和设备管理中心，形成统一的应用服务中台，提升了设备状态感知。
新锐企业大多由 IT、OT、CT 领域经验丰富的专家建立，往往专注在某个领域。如瀚云工业物联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、d性供给、高效配置。
因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，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。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
这里写描述
NB-IoT是由电信标准延伸而出的，主要是由电信运营商支持，而LoRa则是一个商业运用平台，两者主要区别在于商业运营的模式：NB-IoT基本是由电信运营商来把控运营，所以使用者必须使用它的网关及服务，而LoRa就量对开放一些，有各种不同的组合方式，商业的模式是完全不同的。
技术层面上来看，NB-IoT和LoRa的差异其实并不是很大，属于各有优劣。而相对于某些领域，国内有一些用户在并行使用这两种技术和网络。NB-IoT相对而言是受限于基站的，而LoRa则要加入一个网关相对简单容易，并且总的来说价格要比NB-IOT低廉。用户可以根据需求，增加不同的网关覆盖。所以从覆盖程度上来说LoRa的覆盖程度可能比NB-IoT更广一点。
LPWAN又称LPN，全称为LowPower Wide Area Network或者LowPower Network，指的是一种无线网络。这种无线网络的优势在于低功耗与远距离，通常用于电池供电的传感器节点组网。因为低功耗与低速率的特点，这种网络和其他用于商业，个人数据共享的无线网络(如WiFi，蓝牙等)有着明显的区别。
在广泛应用中，LPWAN可使用集中器组建为私有网络，也可利用网关连到公有网络上去。
LPWAN因为跟LoRaWAN名字类似，再加上最近的LoRaWAN在IoT领域引起的热潮，使得不少人对这两个概念有所混淆。事实上LoRaWAN仅仅是LPWAN的一种，还有几种类似的技术在与LoRaWAN进行竞争。
概括来讲，LPWAN具有如下特点：
• 双向通信，有应答
• 星形拓扑(一般情况下不使用中继器，也不使用Mesh组网，以求简洁)
• 低数据速率
• 低成本
• 非常长的电池使用时间
• 通信距离较远
LPWAN适合的应用:
• IoT，M2M
• 工业自动化
• 低功耗应用
• 电池供电的传感器
• 智慧城市，智慧农业，抄表，街灯控制等等
LoraWAN和Lora之间关系
虽然一样是因为名字类似，很多人会将LoRaWAN与LoRa两个概念混淆。事实上LoRaWAN指的是MAC层的组网协议。而LoRa只是一个物理层的协议。虽然现有的LoRaWAN组网基本上都使用LoRa作为物理层，但是LoRaWAN的协议也列出了在某些频段也可以使用GFSK作为物理层。从网络分层的角度来讲，LoRaWAN可以使用任何物理层的协议，LoRa也可以作为其他组网技术的物理层。事实上有几种与LoRaWAN竞争的技术在物理层也采用了LoRa。
LoraWAN的主要竞争技术
这里写描述
如今市场上存在多个同样使用LoRa作为物理层的LPWAN技术，例如深圳艾森智能（AISenz Inc）的aiCast。aiCast支持单播、多播和组播，比LoRaWAN更加复杂完备。许多LoRaWAN下不可能的应用因此可以实现。
Sigfox使用慢速率的BPSK(300bps)，也有一些较有前景的应用案例。
NB-IoT(Narrow Band-IoT)是电信业基于现有移动通信技术的IoT网络。其特点是使用现有的蜂窝通信硬件与频段。不管是电信商还是硬件商，对这项技术热情不减。
关键技术Lora简介
LoRaWAN的核心技术是LoRa。而LoRa是一种Semtech的私有调制技术(2012收购CycleoSAS公司得来)。所以为了便于不熟悉数字通信技术的人们理解，先介绍两个常见的调制技术FSK与OOK。选用这两个调制方式是因为：
1这两个是最简单、最基础、最常见的数字通信调制方式
2在Semtech的SX127x芯片上与LoRa同时被支持，尤其是FSK经常被用来与LoRa比较性能。
OOK
OOK全称为On-Off Keying。核心思想是用有载波表示一个二进制值(一般是1，也可能反向表示0)，无载波表示另外一个二进制值(正向是0，反向是1)。
在0与1切换时也会插入一个比较短的空的无载波间隔，可以为多径延迟增加一点冗余以便接收端解调。OOK对于低功耗的无线应用很有优势，因为只用传输大约一半的载波，其余时间可以关掉载波以省功耗。缺点是抗噪音性能较差。
这里写描述
FSK
FSK全称为Frequency Shift Keying。LoRaWAN协议也在某些频段写明除LoRa之外也支持(G)FSK。FSK的核心思想是用两种频率的载波分别表示1与0。只要两种频率相差足够大，接收端用简单的滤波器即可完成解调。
对于发送端，简单的做法就是做两个频率发生器，一个频率在Fmark，另一个频率在Fspace。用基带信号的1与0控制输出即可完成FSK调制。但这样的实现中，两个频率源的相位通常不同步，而导致0与1切换时产生不连续，最终对接收器来讲会产生额外的干扰。实际的FSK系统通常只使用一个频率源，在0与1切换时控制频率源发生偏移。
这里写描述
GFSK是基带信号进入调制前加一个高斯(Gaussian)窗口，使得频率的偏移更加平滑。目的是减少边带(Sideband)频率的功率，以降低对相邻频段的干扰。代价是增加了码间干扰。
对于这一方面的研究实验发现：学习Lora调制技术的一些准备及发现
然而，对于“悠久历史积累”和高安全、易部署等综合优势的LoRa阵营来说，最近几年里，在技术和落地方面虽取得了长足的进步，但离真正的规模、解决行业客户的切实问题是有着不小的差距。那么，究竟是技术壁垒突破较难？产业链生态不健全？亦或者是商业模式限制了从业者对市场规模的想象？对于LoRa产业链的广大从业者而言，找到制约LoRa技术大规模发展的瓶颈，并联手产业合力突围对推动产业良性发展至关重要。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）