走近云计算、大数据与物联网
云计算物联网大数据人工智能概述
云计算物联网大数据人工智能概述
1.云计算
云计算是一种分布式计算技术，可为用户提供基于网络的稳定、可靠、可扩展、高效的计算服务。
云计算的核心是计算资源的共享，允许用户在
网络中借助计算服务实现低成本、高效的计算处理。
云计算的使用，可让应用在不同的计算节点之间进行自动分配，使得
计算资源的利用更加效率高，而且能够比传统方式更容易使用，它能够连
接用户的多个计算设备，从而实现互联网应用的无缝运行。
2.物联网
物联网(Internet of Things)是由众多的物理设备、通信网络和相关
的软件系统连接在一起，形成一个可互联互通的网络，能够自动收集、交
换和传递数据的网络技术。
物联网是将各种实体物品条件下的状态和数据，通过互联网与物理环境之间进行双向交互的一种技术。
它能够把物理世界
通过网络连接起来，形成一个全新的新型的信息空间。
3.大数据
大数据技术，是指从海量复杂的数据中提取出有价值的信息的一种技术。
大数据技术可以把数据分析转化为数据挖掘，从而帮助企业获得价值
信息，根据价值信息改善企业的运作，增强企业的竞争力。
物联网中的云计算与大数据处理
物联网中的云计算与大数据处理随着科技的不断发展，物联网日益成为人们热议的热门话题。
物联网作为一种智慧化、数字化、网络化的信息处理模式正在被广泛应用于各个领域。
然而，物联网所涉及的海量数据的处理及管理却是一个巨大的挑战。
因此，如何利用云计算和大数据技术来处理这些数据，成为现在的一个热门话题。
一、物联网的特点物联网是通过智能设备、传感器、无线技术、网络技术等技术，将现实世界中各种物理信息通过远程信息处理、管理与控制相融合的一个智能系统。
物联网可以将各种现实中的信息转化为数字信号，通过网络传输到物联网平台，再经过云计算和大数据分析，可以更好地用于实现各种应用的场景。
物联网具有以下几个特点：（1）大规模：物联网所涉及的智能设备、产品是十分巨大的，从环境监测到个人消费都有涵盖，每部智能设备都会产生大量的信息数据。
（2）多样化：物联网设备的形态不断扩大，类型繁多，使得物联网中所涉及的数据类型也变得多样化，不同的数据类型带来了数据处理上的巨大挑战。
（3）互联性：物联网中的各种智能设备之间都是相互联通、互相合作的，这种互联性对物联网的处理及数据管理提出了更高的要求。
（4）实时性：物联网的信息流是时刻变化的，所涉及的信息不同，采集的信息频率不同，因此物联网的数据处理需要具备实时性。
二、云计算技术在物联网中的应用云计算是一种通过网络为多个用户提供分布式处理数据和存储数据的服务。
基于云计算，在物联网中可以实现对各种信息的处理、存储与共享等功能。
因此，云计算是物联网中大量数据处理的核心技术之一。
（1）弹性伸缩：云计算基础设施具有弹性伸缩的特点，在物联网中可以根据实际的需要灵活地进行扩展与缩减，以满足业务不同阶段的需要。
（2）高效性：云计算基础设施在物联网中能够发挥其高效性，通过与物联网的数据流作实时处理与应用，提高数据分析的处理速度与准确性。
（3）节约成本：云计算还可以通过一定的管理方式，优化资源使用模式，降低一部分数据处理的成本，更好地实现物联网的服务。
物联网大数据云计算人工智能相互关系
物联网大数据云计算人工智能相互关系物联网、大数据、云计算、人工智能相互关系在当今的科技领域，物联网、大数据、云计算和人工智能无疑是最热门的话题。
它们各自有着独特的特点和应用场景，但又相互关联、相互影响，共同推动着科技的进步和社会的发展。
首先，让我们来了解一下物联网。
物联网简单来说，就是将各种设备、物品通过网络连接起来，实现智能化的识别、定位、跟踪、监控和管理。
从智能家居中的智能家电、智能安防设备，到工业领域的智能传感器、智能生产线，再到交通领域的智能汽车、智能交通系统，物联网的应用无处不在。
这些设备能够实时收集大量的数据，比如温度、湿度、位置、状态等信息。
而大数据，则是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
物联网所产生的海量数据，正是大数据的重要来源之一。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在其中的规律、趋势和价值，为企业决策、社会治理等提供有力的支持。
云计算在这个过程中扮演着重要的角色。
云计算提供了强大的计算能力和存储资源，使得处理和分析物联网产生的海量数据成为可能。
想象一下，如果每个物联网设备都需要自己配备强大的计算和存储能力，那将是多么昂贵和不现实。
而云计算的出现，让这些设备可以将数据上传到云端，由云端的服务器进行处理和分析，大大降低了成本，提高了效率。
同时，云计算还提供了弹性的服务，能够根据实际需求动态调整计算和存储资源，满足不同规模和复杂度的任务。
人工智能则是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
它能够从大数据中学习和提取知识，进而实现智能的决策、预测和控制。
例如，通过对物联网收集的大量交通数据进行分析，人工智能可以预测交通拥堵情况，优化交通信号灯的控制，提高交通效率；在医疗领域，人工智能可以分析患者的病历数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
可以说，物联网是数据的生产者，大数据是数据的载体和资产，云计算是数据处理的基础设施，而人工智能则是数据的价值挖掘者。
浅析大数据和云计算在物联网中的应用
浅析大数据和云计算在物联网中的应用大数据和云计算是当今信息技术领域中备受瞩目的两大技术趋势，它们的出现和发展改变了人们对数据和计算的认识，并且在各个领域都有着广泛的应用。
而在物联网领域，大数据和云计算同样扮演着至关重要的角色，它们为物联网应用的发展提供了强大支持和先进技术。
本文将就大数据和云计算在物联网中的应用进行浅析。
一、大数据在物联网中的应用大数据是指规模巨大、结构多样、处理复杂、价值密度低和需要高效率提取的信息资产。
在物联网中，大数据的应用主要体现在以下几个方面：1. 数据采集和处理：物联网设备能够实时、高效地采集各种形式的数据，包括传感器数据、设备状态数据、用户行为数据等。
这些数据规模庞大，且往往具有高度的复杂性，因此需要借助大数据技术进行处理和分析。
大数据技术可以有效地处理各种类型、大规模和高速的数据，提取其中的有用信息，并为后续的决策和应用提供支持。
2. 数据分析和挖掘：通过对物联网中产生的海量数据进行分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和价值。
大数据技术可以帮助用户实现数据的分析与挖掘，发现数据之间的相关性和趋势，探索数据中的商业机会和潜在问题，从而为用户提供决策支持和业务优化。
3. 实时监控和预测：在物联网中，大数据技术还可以用于实时监控和预测。
通过实时处理和分析物联网设备产生的数据，可以实现对设备状态和运行情况的实时监控，及时发现问题并进行预警和处理。
大数据技术还可以用于预测未来事件的发生，为用户提供更加精准的决策支持。
4. 个性化推荐和智能服务：借助大数据技术，物联网设备可以根据用户的行为和偏好，为用户提供个性化的推荐和智能化的服务。
通过对用户数据进行分析和挖掘，可以实现对用户需求的深度理解，并根据用户的个性化需求进行定制化的推荐和服务。
大数据技术的应用为物联网设备和平台提供了强大的数据处理和分析能力，为物联网应用的发展提供了重要支持。
云计算是一种基于互联网的计算方式，它通过网络将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户，并以按需付费的方式进行计费。
物联网、云计算与大数据
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无须匆忙，该来的总会来，在对的时 间，和 对的人 ，因为 对的理 由。。2 020年8 月上午 8时29 分20.8.1 208:29 August 12, 2020
Hale Waihona Puke •人在得意时须沉得住傲气；失意时则 要忍得 住火气 。2020 年8月12 日星期 三8时2 9分20 秒08:29: 2012 August 2020
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自知之明是最难得的知识。。20.8.122 020年8 月12日 星期三 8时29 分20秒2 0.8.12
谢谢各位！
19
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……
20
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……
21
我们需要什么? 服务！
云计算的服务模式?
“我们不生产水，我们只是大自然的搬运工”
22
3 大数据的异军突起
32
32
数据的来源？
33
社会的基础设施已经具备
导航
GPS
汽车电子设备
移动电话
TVs
PCs
智能家电
传感器
iPhone
PDAs DCs
。。。 34
35
…之我见（学术思维）
• 物联网越普及，云计算越落地，大数据越有用 • 人无远虑，必有近忧，如何超前思考科学问题 • 技术的本质特点与应用需求的无缝对接，才能产
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
传感数据
7
RFID技术
• RFID：RFID是Radio Frequency Identification的 缩写，即射频识别，俗称电子标签技术。
物联网大数据云计算
物联网的智能处理依靠先进的信息 处理技术，如云计算、模式识别等 技术，云计算可以从两个方面促进 物联网和智慧地球的实现：首先， 云计算是实现物联网的核心。 其 次，云计算促进物联网和互联网的
智能融合。
PART TWO
大数据
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存 储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集 合。”
物联网的“物”
这里的“物”要满足以下条件才能够被纳入“物 联网”的范围： 1、要有数据传输通路； 2、要有一定的存储功能； 3、要有CPU； 4、要有操作系统； 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。
物联网的关键技术
1
传感器技术
这也是计算机应用中的关键技术 。大家都知道，到目前为止绝大 部分计算机处理的都是数字信号 。自从有计算机以来就需要传感 器把模拟信号转换成数字信号计
PART FOUR
物联网、大数据、云计算的关系
物联网☞形成大数据☞云计算分析处理☞作用于物联网
物联网、大数据、云计算
总结
物联网：物物相连的互联网，目标是把所有的物体都连接到互联网，并把物体虚拟化。 大数据：一旦万物联网，数据上传，将会实时产生海量数据，这些海量的数据就是大数据。 云计算：数据本身不产生价值，如何分析和利用大数据对业务产生帮助才是关键，海量数据的
SaaS
软件即服务
它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于web 的软件来管理企业经营活动。例如：阳光云服务器。
云计算主要服务商
AWS
Azure Softlayer 阿里云
亚马逊
微软
浅析大数据和云计算在物联网中的应用
浅析大数据和云计算在物联网中的应用大数据和云计算是当今信息技术领域中备受关注的两大热门技术。
随着物联网的不断发展和普及，大数据和云计算在物联网中的应用也日益受到重视。
本文将从浅析的角度来探讨大数据和云计算在物联网中的应用。
让我们来了解一下大数据和云计算的概念。
大数据是指规模大、类型多样、处理能力强的数据集合，它是一种新型的数据管理和分析方法。
而云计算是一种通过网络来提供可按需访问的资源和服务的一种模式，它通过将资源集中在一起，实现了资源的共享和高效利用。
在物联网中，大数据和云计算的应用是十分广泛的。
大数据在物联网中的应用主要体现在数据的采集、存储和分析上。
物联网设备通过传感器等方式不断采集环境数据、设备数据等各种数据，并通过云平台进行大数据的存储和处理。
通过对这些数据的分析，可以得出一些有价值的信息和规律，为用户提供数据支持决策的依据。
云计算在物联网中的应用也十分重要。
通过云计算平台，物联网设备可以实现对存储、计算和网络资源的灵活调度和管理，从而满足不同应用场景下的需求。
通过云平台的支持，物联网设备可以实现更加高效的数据处理和资源利用，提高了整个系统的灵活性和可扩展性。
大数据和云计算在物联网中的应用还可以进一步带来一些具体的益处。
它可以帮助企业提高运营效率。
通过大数据的分析和云计算平台的支持，企业可以更好地了解市场需求和用户行为，从而调整生产和营销策略，提高企业的竞争力。
它可以帮助提升用户体验。
通过大数据和云计算的支持，物联网设备可以更好地满足用户的需求，提供更加个性化的服务。
智能家居设备可以通过大数据分析用户的生活习惯，为用户提供更加智能的家居服务。
它可以帮助提升系统的稳定性和安全性。
通过大数据的分析和云平台的监控，可以及时发现设备的故障和异常情况，并采取相应的措施进行修复，从而提高了整个系统的稳定性和安全性。
大数据和云计算在物联网中的应用也带来了一些挑战。
首先是对隐私和安全的关注。
在大数据和云计算的应用过程中，用户的隐私和数据安全需要得到充分的保护，这对企业和政府提出了更高的要求。
物联网、云计算、大数据、人工智能都是什么关系
物联网、云计算、大数据、人工智能都是什么关系现代科技高速发展，一方面给人们生活带来了便利;另一方面也给人们工作、生活冲击越来越大。
接下来的物联网、人工智能、大数据、云计算等高科技来袭，会进一步颠覆人们传统的生活方式、工作方式。
所以我们有必要认识和了解什么物联网、人工智能、大数据、云计算，以及它们之间的关系。
物联网发展越来越快，物联网这个词离我们越来越近，可是物联网到底是什么，它和云计算、大数据、人工智能又有什么关系呢?今天我们就一起来探讨一下。
物联网物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为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，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
物联网的关键技术1.传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。
大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。
自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2.RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
3.嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。
经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。
嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。
如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。
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大数据的影响：对科学研究的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总结人类自古以来，在 科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种范式
实验
理论
计算
数据
《走近云计算、大数据与物联网》
大数据无处不在
科学研究 –基因组 –LHC 加速器 –地球与空间探测 企业应用 –Email、文档、文件 –应用日志 –交易记录 Web 1.0数据 –文本 –图像 –视频 Web 2.0数据 –查询日志/点击流 –Twitter/ Blog / SNS –Wiki
– 云计算关键技术中的海量数据存储技术、海量数据管理技术、 MapReduce编程模型，都是大数据技术的基础
大数据为云计算提供用武之地
《走近云计算、大数据与物联网》
大数据与物联网
物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合 应用，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮 物联网架构可分为三层，包括感知层、网络层和应用层 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，
云计算促进中小企业转型升级
《走近云计算、大数据与物联网》
总结
• 云计算，在本质上并非一种新的技术，而是一种服务模式 • 云计算关键词：虚拟化、数据中心、面向服务、按需付费 • 云计算让中小企业受益
《走近云计算、大数据与物联网》
提纲
大数据时代
大数据应用 大数据的影响
大数据的四个特征云电视、地图、音乐、云杀毒、云端备份《走近云计算、大数据与物联网》
云计算的层次
SaaS PaaS IaaS
从一个集中的系统部署软件，使之在一台 本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个 模型。由于是计量服务，SaaS 允许出租 一个应用程序，并计时收费 类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租 Application Platform Infrastructure Visualization Server Storage Server Storage
云计算的演进
《走近云计算、大数据与物联网》
云计算相关技术
云计算是一种业务模式创新
《走近云计算、大据与物联网》
网格计算
云计算 网格计算
网络上提供的不同种类的服
务，可以运行在网格计算或 公共计算环境中
一个用于计算任务的资源池
环境
为了通用应用而设计的，没
有专门以某种应用命名
为完成某一个特定的任务需
要，比如生物网格、地理网 格、国家教育网格 聚合分布资源，支持虚拟组
虚拟化技术
虚拟化技术
把物理的计算资源转换成了逻辑的计算资源 通过创建虚拟机使得计算资源按需分配
传统的虚拟化方式 虚拟化是云计算的基石
通常的虚拟化方法只考虑虚拟单个硬件 资源，把虚拟的单个计算环境联结起来 云计算所需的虚拟化技术必须虚拟架构 技术，虚拟化不必局限于单个硬件资源
云计算环境中的虚拟化方式
资源相对集中，主要以数据
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 支持持久服务，用户可以利
用云计算作为其部分IT基础 设施，实现业务托管和外包 从诞生开始就是针对企业商 业应用，商业模型比较清晰
《走近云计算、大数据与物联网》
织，提供高层次的服务，例 如分布协同科学研究
用执行作业形式使用，在一 个阶段内完成作用产生数据 更多地面向科研应用，商业模 型不清晰
大数据的产生 大数据关键技术
Hadoop体系结构
参考：主讲研究生课程《大数据技术基础》， 并编 写了配套教材。 下载配套教材请访问《大数据技术 基础》网站： http://dblab.a/post/1089/
《走近云计算、大数据与物联网》
大数据时代
《走近云计算、大数据与物联网》
大数据应用场景
云计算特点
超大规模计算、虚拟化、高 可靠性和安全性、通用性、动 态扩展性、按需服务、降低成 本
云计算应用场景
Google个人云服务
企业应用实例：Animoto Amazon
云计算示意 图
你身边的“云”
•群雄逐鹿：国外有微软SkyDrive、苹果iCloud，亚马逊CloudDriver等网盘产品，国内有百 度云、新浪微盘、华为网盘、金山快盘、115网盘和360云盘等 •不以空间大小论英雄：以100K/s的均速上传，1T空间也需124天方可填满，合计2976小时。 而如若想占满36T，估摸得熬上12年以上光景
典型的大数据应用实例
从谷歌流感趋势看大数据的 应用价值
“谷歌流感趋势”，通过跟踪 搜索词相关数据来判断全美地区 的流感情况
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大数据的影响
• • 大数据对行业发展的影响 大数据对思维方式的影响 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果
《走近云计算、大数据与物联网》
《走近云计算、大数据与物联网》
Velocity—速度快
从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，可用于生成决策的时间非常少 1秒定律：这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同
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Variety—多样化
大数据是由结构化和非结构化数据组成的 – 10%的结构化数据，存储在数据库中 – 90%的非结构化数据，它们与人类信 息密切相关 非结构化数据类型多样 – 邮件、视频、微博 – 位置信息、链接信息 – 手机呼叫、网页点击 – ― 长 微 博 ”
PaaS IaaS dSaaS
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云计算的发展与影响
网格计算
利用并行计算 解决大型问题 Globus Alliance使其成 为主流
公共计算
将计算资源作 为可计量的服 务提供 于上世纪90年 代末推出
SaaS
基于网络预订 应用程序 于2001年推出
云计算
下一代因特网计算 下一代数据中心
《走近云计算、大数据与物联网》
Value—价值化
价值密度低，商业价值高 以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用 的数据仅仅有一两秒，但是 具有很高的商业价值
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大数据的产生
1 2 3
运营式系统阶段
用户原创内容阶段
感知式系统阶段
•数据库的出现使得 数据管理的复杂度 大大降低 ，数据往 往伴随着一定的运 营活动而产生并记 录在数据库中的 ， 数据的产生方式是 被动的
Kevin Spacey
大数据分析 David Fincher 风靡全球的美剧《纸牌屋》
英国同名小说《纸牌屋》
《走近云计算、大数据与物联网》
大数据应用场景
美国零售商和怀孕预测
UPS快递的最佳行车路径
股票投资
VISA信用卡与商户推荐 阿里信用贷款和淘宝数据魔方
中国粮食统计
智能电表
广告投放
人的数字化
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云计算市场角逐
Google GFS、MapReduce和BigTable Google App Engine Google Apps ------------------------------------------
Competing for
cloud computing
Amazon AWS S3、EC2、SQS和SimpleDB -----------------------------------------Sun公司推出“黑盒子”计划 -----------------------------------------IBM“Blue Cloud”蓝云计划 -----------------------------------------Microsoft：Azure 、MatrixDB -----------------------------------------Salesforce： -----------------------------------------HP联手Intel和Yahoo!建实验室云计算
在“ 云” 概念出来之后，Salesforce迅速宣称自己是第一家提供云产品的公司
Salesforce的创始人贝尼奥夫，或许可以视为“云”的先行者。早在 1999年，贝尼奥夫就大声宣布自己要成为“软件终结者” Salesforce以“即买即用”的服务模式，颠覆了传统软件销售方法论 用户不需要通过购买软件许可证、安装和实施，才可以建立起CRM系 统。用户只需要一个账户，就可以像访问网页一样，访问在Salesforce上 运行的CRM系统
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数据中心
数据中心是云计算的温床 云计算推动数据中心向虚拟化和云架构 的转型，不断提高IT基础架构的灵活性， 以降低IT、能源和空间成本，从而让客户 能够快速地提高业务敏捷性
“那些正在兴建最大规模数据中心的公司一般都在云计算方面拥有巨大野心” --《数据中心知识》杂志主编 Rich Miller
•数据爆发产生于 Web 2.0 时代，而 Web 2.0 的最重要 标志就是用户原创 内容 •智能手机等移动设 备加速内容产生 •数据产生方式是主 动的
•感知式系统的广泛 使用 •人类社会数据量第 三次大的飞跃最终 导致了大数据的产 生
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大数据与云计算
大数据与云计算是相辅相成的 大数据根植于云计算
《走近云计算、大数据与物联网》
你身边的“云”
有道云笔记
/video.html?auto=1 2011年6月28日网易旗下的有道推出的云 笔记软件，支持多种附件格式，拥有2G容量 的初始免费存储空间，能够实时增量式同步，并采用“三备份存储”技术，同时上线 的还有网页剪报功能。