物联网、云计算与大数据融合演变
新质生产力在信息化时代的发展趋势
新质生产力在信息化时代的发展趋势信息化时代是一个科技迅速发展、社会变革日新月异的时代。
在这个时代，随着新质生产力的不断涌现和发展，我们看到了许多前所未有的机遇和挑战。
新质生产力所带来的发展趋势不仅改变了我们的生活方式，也影响着整个社会与经济结构的演变。
下面将从不同角度来探讨新质生产力在信息化时代的发展趋势。
一、人工智能与机器学习的快速发展人工智能和机器学习是当前信息化时代的热门话题。
随着大数据技术的不断成熟和智能算法的不断优化，人工智能已经成为推动社会发展的重要动力之一。
在未来，我们将看到人工智能在医疗、金融、交通等领域发挥越来越大的作用。
二、物联网技术的广泛应用物联网技术是连接一切的基础，通过感知设备、通信网络和数据处理系统，实现物品之间的互联互通。
在信息化时代，物联网技术将连接全球各个角落的设备和物品，实现智能化、自动化的管理和控制，从而提高生产效率和服务质量。
三、云计算与大数据的融合云计算和大数据技术是信息化时代的核心技术之一。
云计算提供了弹性的计算和存储资源，大数据技术则可以分析和挖掘海量数据中蕴藏的信息。
两者的融合将为企业和个人提供更高效、更智能的服务，并推动信息化时代的快速发展。
四、区块链技术的应用拓展区块链技术是一种去中心化的分布式账本技术，可以实现信息的安全传输和存储。
在信息化时代，区块链技术将广泛应用于金融、供应链管理、知识产权保护等领域，为信息传输和交易提供更安全、透明的解决方案。
五、智能制造与工业互联网的融合发展智能制造是信息化时代推动工业转型升级的重要手段，工业互联网将传统制造业与信息技术深度融合，实现生产过程的智能化和柔性化。
这种融合发展将为制造业带来新的生产模式和商业模式，推动制造业的转型升级。
六、虚拟现实与增强现实技术的广泛应用虚拟现实和增强现实技术是信息化时代的新兴技术，通过模拟和增强现实世界的感知，为人们提供更加沉浸式的体验。
在教育、娱乐、医疗等领域，虚拟现实和增强现实技术将得到广泛应用，为用户带来全新的体验和服务。
it产业链发展趋势
it产业链发展趋势IT产业链是指围绕着信息技术产业所形成的一系列相关产业，包括硬件、软件、服务等多个环节。
随着科技的不断发展和进步，IT产业链也在不断演变和壮大。
本文将从云计算、大数据、人工智能、物联网等几个方面来探讨IT产业链的发展趋势。
一、云计算云计算是近年来IT产业链中的热门话题之一，它以数据中心为基础，通过网络将大量计算资源集中管理和分配，提供各种在线服务。
云计算架构具有高可靠性、高可用性、高扩展性等优势，受到越来越多企业的青睐。
1. 大规模数据中心建设随着云计算的普及，大规模数据中心的建设将会成为IT产业链的重要环节。
数据中心通常要求具备高可靠性、高安全性和高能耗效能，同时能够支持大规模的计算和存储需求。
未来，数据中心的规模将会越来越大，技术水平也将会不断提升。
2. 容器技术的应用容器技术是将应用程序及其所有依赖包装在一个独立的单元中，并在不同的环境中进行移植和运行的技术。
容器技术可以提供更高的可移植性和可扩展性，同时能够降低系统的资源占用率。
容器技术的应用将为云计算提供更高效、更灵活的解决方案。
3. 边缘计算的兴起边缘计算是一种将计算和存储资源尽可能靠近数据源或终端设备的计算模式。
边缘计算可以解决数据时延和网络安全等问题，提供更快速的数据处理和响应能力。
边缘计算将成为云计算的重要补充，为物联网、5G等新兴技术提供支持。
二、大数据大数据是指规模非常庞大，无法通过传统的数据处理工具进行处理和分析的数据集合。
随着互联网和物联网的迅速发展，大数据的规模和应用场景也在不断扩大。
1. 数据治理与隐私保护大数据时代，数据治理和隐私保护将成为IT产业链中的重要环节。
数据治理可以帮助企业更好地管理和利用海量数据，提高数据价值和质量。
隐私保护是大数据发展过程中必须面临的挑战，需要在数据分析和隐私保护之间达到平衡。
2. 人工智能与大数据融合人工智能是处理大数据的重要手段之一，它可以通过分析和挖掘大数据中隐藏的规律和模式，提供更智能化的服务和决策支持。
数据中心发展趋势
数据中心发展趋势随着科技的不断进步和数字经济的快速发展，数据中心的重要性日益凸显。
作为支撑云计算、大数据处理、物联网、等新兴技术的重要基础设施，数据中心在未来将继续发挥关键作用。
本文将分析数据中心的发展趋势，并探讨未来的创新和变革。
关键词：数据中心、云计算、大数据处理、物联网、、发展趋势、创新、变革一、引言随着云计算、大数据、物联网等新兴技术的快速发展，数据中心的重要性日益凸显。
作为支撑这些新兴技术的重要基础设施，数据中心在未来将继续发挥关键作用。
本文将分析数据中心的发展趋势，并探讨未来的创新和变革。
二、数据中心发展趋势1、边缘计算快速发展随着物联网应用的普及，数据处理和分析将越来越靠近数据源，即在设备端进行。
因此，边缘计算将成为未来数据中心的一个重要发展趋势。
边缘计算将计算任务从云端推向网络边缘，使得数据处理和分析更加实时、高效，同时降低了网络带宽和云端压力。
2、云计算与大数据处理深度融合云计算和大数据处理是数据中心支持的两个核心业务。
未来，这两个领域将进一步深度融合，实现更高效、更智能的数据处理和分析。
云计算的弹性资源和大数据处理的能力将进一步推动数据中心的快速发展。
3、绿色数据中心成为主流随着全球对环保问题的关注度不断提高，绿色低碳的数据中心将成为主流。
绿色数据中心通过采用更环保的技术和设备，降低能源消耗和碳排放，符合未来的可持续发展趋势。
4、人工智能与数据中心的结合人工智能技术在数据中心的应用将越来越广泛。
通过人工智能技术的加持，数据中心将更加智能、高效，能够自动进行资源的调度和分配，提高数据处理效率和质量。
三、应用场景分析数据中心在各个领域都有广泛应用，其中最具代表性的领域包括：1、云计算：云计算服务商如阿里云、腾讯云等，都需要强大的数据中心支持其云服务。
2、大数据处理：在大数据处理领域，数据中心是数据存储和分析的重要场所，例如百度、京东等大型互联网公司都需要庞大的数据中心支持其业务。
新一代计算机技术的发展趋势和应用
新一代计算机技术的发展趋势和应用随着信息时代的发展和普及，计算机技术作为最重要的信息技术之一，越来越受到广泛关注。
目前，新一代计算机技术的发展趋势主要是基于云计算、物联网、大数据等技术的应用，以及人工智能、区块链等相关技术的发展。
这些新技术不仅能够提高计算机的性能，还能够促进计算机在各行业的广泛应用，为社会和人类的发展带来巨大的贡献。
一、云计算云计算是指利用网络技术，将多台计算机连接在一起，形成计算机网络，通过分配计算资源、存储资源和应用资源等，提供给用户以各种网络服务的一种计算模式。
近年来，云计算技术已经成为计算机领域的一个重要发展方向，目前已经广泛应用于数据中心、企业、政府、教育等各行各业。
云计算的发展趋势是基于互联网和物联网的发展，并将与人工智能、大数据等技术相结合，形成更加强大、更加智能、更加高效的计算平台。
未来，云计算将更加便捷、灵活、丰富，成为各行业数字化转型的重要支撑和保障。
二、物联网物联网是指一种通过万物互联的方式，实现业务信息和数据交换的一种网络技术。
当前，物联网技术已经得到广泛应用，主要集中在工业应用、智能家居、智慧城市等领域。
未来，物联网的发展趋势主要是向着智能化、自动化、互联化等方向发展，将与5G等技术相结合，构建更加智慧、更加高效的网络系统。
同时，物联网将进一步深入各行各业，涵盖更多的应用领域，为各行业的数字化转型和高效化提供更为丰富、便捷、快速的解决方案。
三、大数据大数据是指以海量、高速、异构、多源数据为基础，利用计算机和数学技术来分析、处理和提供有价值的信息的数据处理技术。
目前，大数据已经广泛应用于金融、医疗、物流等领域，不仅能够提高工作效率，还能够提供丰富的业务信息和智能决策支持。
未来，大数据的发展趋势将更加从业务应用角度出发，深入挖掘数据价值和意义，以数据挖掘、数据建模等为工具，深入到应用领域中，快速实现自动化、智能化的业务需求的高效处理。
四、人工智能人工智能是指利用计算机技术，模拟人类的思维、知识、判断等过程，使机器具有智能的一种技术。
信息系统的发展趋势
信息系统的发展趋势近年来，随着科技的迅猛发展和信息技术的普及应用，信息系统在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
信息系统的发展趋势呈现出多样化、智能化和高效化的特点。
本文将从三个方面来探讨信息系统的发展趋势，分别是云计算与大数据、人工智能、物联网。
一、云计算与大数据云计算与大数据是当下信息技术领域中最为炙手可热的话题。
云计算通过将数据存储在云端服务器并进行大规模的计算和分析，为用户提供高效、安全、可靠的数据存储和处理服务。
大数据则是指在信息系统中产生的规模庞大、复杂多样的数据集合。
云计算与大数据相互融合，不仅加速了数据的处理速度和存储能力，还能为企业提供更多的商业洞察和决策支持。
在未来，云计算与大数据将继续发展壮大。
随着人们对数据需求的不断增长，云计算技术将进一步提升数据存储和处理的能力，使得各行各业都能够更好地利用和分析所拥有的海量数据。
同时，随着人工智能技术的应用，大数据的挖掘和分析能力也将得到进一步提升，为企业决策提供更为准确和深入的支持。
二、人工智能人工智能被认为是未来信息系统发展的重要方向。
人工智能是指通过模拟和实现人的智能行为的技术和方法，以实现机器具备理解、学习和判断等能力。
人工智能在医疗、金融、交通等领域拥有广阔的应用前景。
在信息系统中，人工智能技术为用户提供了更加智能和便捷的服务。
例如，智能语音助手可以为用户提供个性化的信息搜索和推荐服务；智能机器人可以帮助企业自动化进行数据处理和分析；人脸识别技术可以提升系统的安全性。
随着技术的不断发展，人工智能将进一步赋予信息系统更多的智能化功能，以满足用户的个性化需求。
三、物联网物联网是指将各种传感器、设备和物体通过网络连接起来，实现信息的传递和互联互通。
物联网的发展将加强信息系统与实体世界的联系，促进了信息的获取和交流。
在信息系统中，物联网可以实现智能家居、智能工厂等应用。
例如，智能家居可以通过连接家中的各种设备和传感器，实现远程操控和自动化控制；智能工厂可以通过传感器和设备的连接，实现生产线的监控和调控。
大数据未来的发展趋势
大数据未来的发展趋势大数据是指处理海量、高速和多种数据类型的技术和方法。
随着科技的不断发展和数据的爆发式增长，大数据未来的发展趋势将会非常引人注目。
以下是大数据未来发展的几个趋势：1. 云计算和大数据的融合：云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的技术。
未来，大数据将与云计算相结合，企业和个人可以利用云平台的弹性和扩展性，以更低的成本和更高的效率存储和处理大数据。
2. 边缘计算和物联网的结合：边缘计算是指将计算功能和存储能力推向网络边缘的一种计算模式。
未来，大数据将与物联网相结合，通过在物联网的边缘进行数据分析和决策，减少数据传输和存储的需求，提高响应速度和实时性。
3. 人工智能和大数据的融合：人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术和方法。
未来，大数据将与人工智能相结合，通过分析海量的数据，帮助机器学习和模拟人类智能，实现更准确、高效和智能的决策和预测。
4. 数据安全和隐私保护：随着大数据的快速发展，数据安全和隐私保护的问题日益突出。
未来，需要加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，保护个人和企业的隐私和信息安全。
5. 大数据的跨界应用：大数据不仅在金融、医疗、能源等领域有广泛的应用，未来还将进一步跨越各个领域，如教育、交通、农业等，助力社会的发展和进步。
6. 数据伦理和治理：大数据的发展不仅需要技术的支持，还需要在数据的采集、使用和存储过程中考虑伦理和法律的问题。
未来，需要建立完善的数据伦理和数据治理体系，保护数据的合法合规性。
7. 数据科学人才的培养和需求：随着大数据发展的趋势，对于数据科学人才的需求也越来越大。
未来，需要加强对数据科学人才的培养和培训，提高他们的技术和创新能力，推动大数据技术的发展。
总的来说，大数据未来的发展趋势将会是与云计算、物联网、人工智能等技术的融合，强调数据的安全和隐私保护，扩展应用领域，加强数据伦理和治理，以及培养和需求数据科学人才。
这些趋势将推动大数据技术迈向新的发展高峰，为社会创新和经济发展带来更多的机遇和挑战。
大数据与云计算和物联网的关系
大数据与云计算和物联网的关系大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称:“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统” ，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。
根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。
从这幅图中我们可以看出:物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。
云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。
大数据代表了互联网的信息层（数据海洋），是互联网智慧和意识产生的基础。
包括物联网,传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。
大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
" 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。
大数据市场格局从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父"的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。
大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。
可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因.我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系.物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息,这就是大数据分析。
大数据与云计算和物联网的相互关系
大数据与云计算和物联网的相互关系云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。
云计算最初主要包含了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术；另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。
但是，随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模式（如IaaS、PaaS、SaaS）。
从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。
因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。
此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。
下面总结一下三者的联系与区别。
第一，大数据、云计算和物联网的区别。
大数据侧重于对海量数据的存储、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，廉价地提供给用户；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。
第二，大数据、云计算和物联网的联系。
从整体上看，大数据、云计算和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MapReduce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。
物联网的传感器源源不断产生的大量数据，构成了大数据的重要数据来源，没有物联网的飞速发展，就不会带来数据产生方式的变革，即由人工产生阶段转向自动产生阶段，大数据时代也不会这么快就到来。
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大数据的评估指标[1]
1、数据规模
所谓大数据最基本的要求当然是数据规模大，但很难给出一 个绝对的数字标准来确定大小，而只能用一些模糊的感觉来 相对比较。例如，一个公司在年度预算中有了专门的，显著 的数据存储和分析预算（例如，总预算的3-5%），有了独立 的数据处理和分析部门，有了比较完整的数据存储，安全和 保密政策与管理流程，有了高度依赖数据分析结果的商业模 式，那么，可以说这个公司面临着利用大数据的机会或挑战 了。
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30年前，电脑被送进千家万户…… 20年前，网络被送进千家万户…… 现在，服务被送进千家万户……
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想一想：如果通信不是个问题…… 想一想：如果网络不是个问题…… 想一想：如果交互不是个问题……
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21
我们需要什么? 服务！
云计算的服务模式?
人、社会与物理世界的融合
数字世界
传感数据
传感数据
传感数据
传感数据
传感数据
物理世界
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传感数据
7
RFID技术
• RFID：RFID是Radio Frequency Identification的 缩写，即
ETC
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9
个人观点
“我们不生产水，我们只是大自然的搬运工”
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3 大数据的异军突起
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什么是大数据
按照维基百科上的定义，所谓“大数据”（big data） 在当今的互联网业指的是这样一种现象：一个网络公 司日常运营所生成和积累用户网络行为数据“增长如 此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾 驭，困难存在于数据的获取，存储，搜索，共享，分 析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大，已经 不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量，而 是以P（1000个T），E（一百万个T）或Z（10亿个T） 为计量单位，所以称之为大数据。
• “物联网”不是个新概念，智能电网、智能家电、射频 标签这些应用概念至少十年前就有了，但这些应用至 今都局限在一些行业的个性化的应用，没有发展成为 一个规模网络化的应用，也没有产生特别大的市场；
• 我国物联网产业的发展在早期、在某种程度上有炒作 的成分；
• 但是，在特定行业内搞物联网，则是非常可行和有效 的技术路线吗，走国家重大需求计划和行业具体应用 特点相结合的道路应该是一个比较务实的发展思路。
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云计算的应用特点
基于服务计算理论的应用框架
早期网格思想（共产主义思想）的部分实 现（有中国特色的社会主义）
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服务计算的特征
异构互联、泛在协同、节点自治、安全可控。 一言以蔽之：松耦合的应用模式。
服务计算理论上谈钱 云计算明码标价的谈钱
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技术实施的基本条件
• Web资源的极大丰富；
• 基础设施的增值应用：
• 面向需求的敏捷开发；
• 体恤贫民的草根情结；
•…
…
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云计算和物联网的关系
触角和大脑的关系
云计算
物联网
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内在关联
1、知道的多（物联网）：越多越好！ 2、处理的快（云计算）：越快越好！ 3、”知道的多”并且”处理的快”！
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历史背景
温总理在江苏调研时强调：
尽快建立中国的传感信息中心，或者叫“感知中国”中心 在国家重大科技专项中,加快推进传感网发展 在传感网发展中，一定要做到人无我有，人有我优
《新闻联播》 2009年8月9日
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原始定义
• 物联网(The Internet of things)的概念是在1999年提出的，它 的定义很简单：把所有物品通过射频识别等信息传感设备与 互联网连接起来，实现智能化识别和管理。国际电信联盟 2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现 操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么 东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。
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大数据的理解
在地球任意地方捡起一块石头，都可以验出铁元素 （数据需要提取）。但是，说世界遍地都是铁矿一 定是胡扯（数据源要有价值）。只有石头中铁含量 超过一定比例，而石头数量又达到相当规模，这堆 石头才能称为铁矿，人们才会对它产生投资开采的 兴趣（数据规模达到一定的程度）。如果铁矿石埋 藏不是太深，开采和运输的成本不是太高（方案可 行），市场有长期稳定的购买需求（应用需求）， 那么铁矿开采的兴趣才会变成行动，成为一个有利 可图的商业活动（技术与社会发展到一定阶段的产 物）。
物联网、云计算与大数据 的应用衍变
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1
报告内容
三个关键词：物联网、云计算与大数据 一条逻辑线：应用衍变之路
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2
报告提纲
1、物联网简单回顾 2、云计算简单回顾 3、大数据的异军突起 4、衍变逻辑之我见 5、专家指导…
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3
1、物联网简单回顾
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• 物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说 ，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公 路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后 将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物 理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大 的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和 基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以 更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态 ，提高资源利用率和生产实力用精水品课平件P，PT改善人与自然间的关系。6
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我们已经进入一个几乎无处不网、无时不网的时代！
GPS 导航
汽车电子设备
移动电话
TVs
PCs
智能家电
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传感器
iPhone
PDAs DCs
。。。 11
2、云计算简单回顾
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海量信息的存储与计算需求
云计算模式隆重登场！
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[1] 谢 文：看得见的未来——十谈大数据时代
（/yunjishu/shujuzhongxin/20121106_16045.html）