物联网、云计算与大数据
物联网、大数据、云计算的区别与联系
物联⽹、⼤数据、云计算的区别与联系⼀、定义名称定义对应技术关键词物联⽹所有的设备都配上操作系统接⼊互联⽹形成的新⽹络。
物联⽹包含当前的互联⽹。
⽆线电、RFID万物互联⼤数据记录下每天各种信息的数据的集合。
旨在存储和计算⼤量数据（最终完成⽤户画像）。
Hadoop、Spark海量数据云计算将计算资源虚拟化并按需卖给⽤户。
⽅便计算资源的管理提⾼计算资源利⽤率。
openstack、docker虚拟化⼆、相互关系粗略地看，可以认为物联⽹产⽣了⼤数据，⼤数据需要借助云计算，云计算⽀持了物联⽹的发展。
但从技术上看这三个概念在技术上并没有那么⼤的关联，甚⾄可以完全不相⼲。
2.1 物联⽹和⼤数据的关系物联⽹确实是产⽣了⼤量数据，但其实更多的数据并不是来源于物联⽹⽽是来源于⼈们开始认识到了各种信息的重要性⽽将之以数据形式记录下来。
2.2 ⼤数据和云计算的关系⼤数据的主要技术Hadoop确实会⽤许多计算结点，这些计算结点可以是虚拟机但也完全可以是物理机。
⼤数据有时容易让⼈混淆是因为总说其数据处理能⼒，但⼤数据重点在于处理数据⽽不是并⾏计算，其替代的是数据库⽽不是计算机。
（由于⼤数据看似是计算但其实不是计算让⼈迷惑，）2.3 云计算和物联⽹的关系云计算⽀持物联⽹这三者关系中看似最理所当然的关系，在实际中最没关系；做物联⽹的，⼀般不会把⾃⼰的东西放公有云上，对中⼼计算能⼒的要求也不是很⼤也没强烈必要搭建私有云。
三、发展展望资本总是热衷于炒作新概念，当⼀个名词从资本热捧的“新概念”变成置之不理的“旧概念”，才容易看清概念是否名副其实到底有⼤多的⽤武之地。
3.1 物联⽹发展展望趋势----物联⽹基本是⼀个不可逆的过程了，待商量的只是速度快⼀点慢⼀点的问题。
技术----物联⽹芯⽚向arm架构靠拢、操作系统向基于linux的嵌⼊式系统靠拢、⽹络向tcp/ip靠拢。
市场----个⼈觉得物联⽹不过就是原先的不联⽹的设备联⽹罢了，⼜不是出现什么新市场，不知道资本⿎吹的是什么。
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。
3.简述大数据、云计算、物联网、区块链和人工智能的概念和相互关系。
3.简述⼤数据、云计算、物联⽹、区块链和⼈⼯智能的概念和相互关系。
1、⼤数据称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨⼤到⽆法透过⽬前主流软件⼯具，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。
总的来说就是海量数据集合2、云计算是分布式计算的⼀种，指的是通过⽹络“云”将巨⼤的数据计算处理程序分解成⽆数个⼩程序，然后，通过多部服务器组成的系统进⾏处理和分析这些⼩程序得到结果并返回给⽤户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进⾏计算结果的合并。
通过这项技术，可以在很短的时间内（⼏秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从⽽达到强⼤的⽹络服务。
3、物联⽹是指通过各种信息传感器、、、、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、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4、区块链是⼀个领域的术语。
从本质上讲，它是⼀个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。
基于这些特征，奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有⼴阔的运⽤前景5、⼈⼯智能是是计算机科学的⼀个分⽀领域，致⼒于让机器模拟⼈类思维，从⽽执⾏学习、推理等⼯作。
相互关系：物联⽹是数据的收集基础，通过各种信息传感器和收集器收集信息，统⼀形成了以海量数据组成的⼤数据；⼤数据作为信息载体，为⼈⼯智能提供数据集进⾏分析，以达到能做出正确决策的AI智能系统进⼊⼈们的⽣活；在⼀个这样数据庞⼤并时刻在产⽣数据的时代，数据量的庞⼤让线下计算⽆法实现，只能在云端进⾏存储和计算，并且使⽤分布式计算减少计算量和计算难度。
云计算与大数据在物联网中的融合应用
云计算与大数据在物联网中的融合应用随着技术的发展和人们对信息的需求不断增加，物联网作为信息智能化的核心技术正逐渐走进人们的生活，将会改变我们未来的生活方式。
而云计算和大数据则是让物联网发挥出更大作用的重要技术支持。
本文将探讨云计算和大数据在物联网中的融合应用。
一、云计算在物联网中的应用1. 私有云和公有云云计算是一种新型的计算模式，具有高效、低成本、可靠、安全等优点。
物联网中的设备数量巨大，对计算资源的需求也非常大。
云计算的优势可以更好地满足物联网的计算需求。
在物联网中，私有云和公有云是两种常见的云计算模式，它们可以根据不同情况进行选择。
私有云是一种专门为企业、机构或个人提供的云计算环境，不与其他用户共享资源。
私有云提供更高的安全性和可控性，可以根据个人或企业的需求进行定制。
在物联网中，私有云可以用于处理机密数据或重要数据，保证数据安全性。
公有云是一种开放的云计算环境，多个用户可以共享同一组计算资源，具有弹性、高效和低成本等优点。
在物联网中，使用公有云可以更加灵活地处理海量数据，快速进行数据处理和分析。
2. 边缘计算物联网中的设备分布广泛，需要快速处理的数据量也非常庞大。
边缘计算是将信息处理从数据中心移向数据源或者接近数据源的位置进行，可以避免数据传输中的延迟，提高数据处理的速度。
在物联网中，采用边缘计算的方式可以大大提高数据处理的速度和效率。
3. IaaS、PaaS、SaaSIaaS、PaaS、SaaS是云计算中的三种不同部署模式。
IaaS（基础设施即服务）是提供基础的计算、网络和存储设施，用户可以按需配置自己的应用程序和系统环境。
PaaS（平台即服务）是通过互联网提供应用程序开发环境和运行环境的云计算服务。
用户可以在该平台上进行应用程序的开发、测试、运行等。
SaaS（软件即服务）是通过互联网提供的已经部署好的软件服务。
用户可以直接调用这些服务而无需自行部署。
在物联网中，这三种云计算部署模式可以根据对计算资源的需求进行选择，实现更加灵活、高效的计算服务。
大数据、云计算、物联网
什么是大数据？根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的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。
维基百科是一个基于维基技术的全球性多语言百科全书协作计划，同时也是一部用不同语言写成的网络百科全书，其目标及宗旨是为全人类提供自由的百科全书──用他们所选择的语言来书写而成的，是一个动态的、可自由访问(绝大多数国家，但使用安全连接则也行）和编辑的全球知识体。
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。
1、云计算一般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。
云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。
提供资源的网络被称为“云”。
“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，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。
广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。
这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网简单理解：物物相连的互联网，即物联网。
物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。
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芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。
再借助无线网络技术，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。
随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。
如：智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、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、大数据大数据(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数据汇聚的产物。
物联网、云计算、大数据、人工智能
物联网、云计算、大数据、人工智能现代科技领域的几个重要概念物联网、云计算、大数据、人工智能，这四个概念在现代科技领域扮演着举足轻重的角色。
它们相互关联，互相促进，为我们带来了前所未有的便利和创新。
下面将分别从物联网、云计算、大数据和人工智能四个方面来探讨它们在现实生活中所带来的影响和重要性。
一、物联网物联网是指通过互联网络将个体物件相连接，实现物与物之间的信息交互和数据传输的技术体系。
在物联网中，各种设备和传感器可以通过网络进行通信，实现智能化的自动化控制。
物联网的应用已经渗透到各个行业，如智能家居、智能交通、智慧城市等。
物联网的发展为人们的生活带来了更多方便和舒适，提高了生产效率，降低了成本。
例如，智能家居通过物联网技术使得家居设备能够互相连接，实现远程控制和自动化管理。
居民可以通过手机APP控制家里的照明、电器等设备，实现智能化的家居体验。
这不仅提高了家庭生活的便利性，还可以节约能源，提高居民的生活质量。
二、云计算云计算是指将数据和计算资源放在互联网上的各个服务器上，通过网络进行共享和访问的一种计算模式。
云计算为用户提供了基于互联网的弹性计算方式，用户可以根据自身需求随时调整资源的使用量，并通过网络随时访问和管理数据。
云计算的普及使得个人和企业无需购买昂贵的硬件设备，只需租用云服务器即可获得计算能力，降低了成本。
同时，云计算提供了高效的数据存储和处理能力，为企业提供了强大的计算支持，加速了业务发展和创新。
三、大数据大数据是指由传感器、物联网等各种设备产生的庞大数据集合。
这些数据以海量、高速、多样性、即时性等特点，对传统数据处理和分析模式提出了挑战。
然而，充分利用大数据可以帮助人们更好地理解和利用信息，从而做出更准确和智能的决策。
大数据在各个领域都起到了重要的作用。
比如，在医疗领域，大数据分析可以帮助研究人员预测疾病的传播趋势和潜在疫情，并提供针对性的医疗资源调配。
在商业领域，大数据分析可以帮助企业了解消费者需求，优化产品设计和市场营销策略。
大数据,云计算,物联网之间的关系
大数据,云计算,物联网之间的关系大数据、云计算、物联网，这三者在当下都是热门的话题。
它们的关系就像三个故事中的人一样，每个都发挥着不可或缺的角色，彼此联系在一起，又能发挥各自独特的作用。
1、大数据大数据是指机组成或人类制造的数据集合达到几百个、几千个甚至上万个不同的比特。
数据集可以用来挖掘特别信息，从而了解状态和客观事物。
通过对大数据进行有效分析，可以多维度收集、筛选、整合和分类，获取分析对象的准确和可靠的信息，为企业决策提供及时的、全面的、准确的信息支持，为提高效率、降低成本、提升服务质量提供支持。
2、云计算云计算是一种再划分、再利用的技术，它是使用共享的通信网络、虚拟计算机和共享的存储设备，将计算资源依附于网络，以提供计算服务功能的新技术。
在云计算方式下，企业不再购买服务器资源，而是以租用服务器资源的形式，每次只支付使用的服务器资源费用，可以节约企业成本，提高效率，提升企业服务质量。
3、物联网物联网又称物联网技术，它是把传感器、智能终端和通信技术等相关技术融合起来，把信息采集、数据交互和信息共享创新性的结合起来，实现网络自动化，智能化，小型化，综合多种技术，以实现物理物体和数字物体，实体物体和虚拟物体之间的通信。
从上面描述可以看到，大数据、云计算和物联网各司其职，彼此之间存在一种协作的关系。
将大数据存储在云计算平台上，使用物联网技术，可以不断改善和发展大数据，使得大数据所提供的信息更加丰富，从而满足客观事物的特定需求；云计算能更有效地存储和处理大数据，将不同的大数据整合在一起，不仅提高了大数据的储存效率，还可以通过物联网技术，实现客户物体、数字物体和实体物体之间的交互，从而满足个性化客户需求。
最后，物联网技术使企业能够发挥创新综合能力，提高经济价值，从而实现企业可持续发展，更好地满足客户需求。
因此，大数据、云计算和物联网在当下的发展形势下共同发挥着至关重要的作用。
它们的关系就像三个故事中的人一样，每个都发挥着不可或缺的角色，彼此联系在一起，又能发挥各自独特的作用，共同推动和促进企业的可持续发展。
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人、社会与物理世界的融合
传感数据
传感数据
数字世界
传感数据 传感数据 传感数据
传感数据
物理世界
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。
8
ETC
9
个人观点
• “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。
10
我们已经进入一个几乎无处不网、无时不网的时代！
GPS
汽车电子设备
导航
iPhone
移动电话
PDAs
DCs TVs PCs
智能家电
传感器
。。。
11
2、云计算简单回顾
12
13
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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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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3、数据关联度
网络业一个常见现象就是随着数据量的增加，用户行为所产生的数据间的关系越
来越不清晰，越来越难以捉摸，越来越相互孤立，也就是所谓的数据碎片化。这种
碎片化主要来自两个方面：一是网站结构碎片化，逻辑混乱化，各种产品与服务之 间相互孤立化，因而导致数据之间关系断裂，关联度很低。例如，明明是同一个用
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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）。
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第一阶段：个体服务资源的丰富过程
问题：web service的开发、发布、定位、组合、评 估等研究主题(资本主义自由贸易的初级阶段)
第二阶段：支持主流服务的集成应用
问题：存储能力、计算能力的提升，云计算应运而生 （垄断企业，跨国公司的形成过程）
第三阶段：围绕服务信息的增值应用
问题：如何增值（大数据计算的应用背景，资本运作的 高级阶段） …
物联网、云计算与大数据
的应用衍变
报告人：窦万春 南京大学计算机科学与技术系 2013.7.15 常州
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
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…
3
1、物联网简单回顾
4
历史背景
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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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……
户在一个网站上使用了十种不同的产品和服务，但由于其中五种无需注册使用，其
他五种又需要分别注册使用，结果这十种网络行为的数据无法整合在一起，或者需 要通过种种技术手段和工具进行高成本的数据整合，以至于入不敷出。这也就减少 了数据的含金量，降低了数据的可挖掘度，使得无论数据量如何大，结构如何复杂 ，也形成不了大数据。反之，如果一个WEB2.0时代的开放平台，架构清晰，逻辑 分明，用户与用户，用户与用户行为，行为与行为之间都具有确定的关联性，那么 这样的数据就具有极高的含金量，极高的分析挖掘价值，也就可以形成大数据
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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”
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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。
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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。
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
5
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。 • 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 6 ，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
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4、衍变逻辑之我见
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大数据的使用模式：
基于服务计算的模式 Web-based application
具体的实现途径： 基于云计算的方式
因为大（数据规模），需要大容量的存储（云存储） 因为复杂（数据结构），需要高性能的计算能力（云计算） 因为有关联（数据关联度），需要跨平台的协同能力（应该是 今后云应用的拓展方向之一，在协同粒度、隐私保护、安全等 方面更有保证）（云协同） 例子：气象卫星的图像传输（缓存：云存储）与处理（高性能 计算：云计算）
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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
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数据之间的泛在互联
• “生命的本质在于物质的组织形式，而不在
于物质的自身”—— 人工生命之父克里斯·
兰顿（Chris Langton）.
• 物品的生产流通到资本的产生与流通，等价 于服务的生产和调用到数据的产生与增值
32
32
数据的来源？
33
社会的基础设施已经具备
GPS
汽车电子设备
导航
iPhone
[1] 谢 文：看得见的未来——十谈大数据时代
（/yunjishu/shujuzhongxin/20121106_16045.html）
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2、数据结构
数据量只是反映数据性质的一个指标，也许还不是最重要的指标 。一天产生一百万个T数据的公司也许算不上大数据公司，而另 一个一天只产生一万个T数据的公司也许反而是个大数据公司， 其奥妙在于数据结构的复杂性。例如，A公司拥有一亿用户，但 用户在A公司网站上只干一件事或一类事，比如获取新闻资讯， 买买东西，或者玩玩游戏。那么由此产生的数据量虽然不小，但 结构简单，重复性高，分析起来很容易，无非就是根据用户背景 和使用习惯分分组，归归类，简单数据挖掘基本功足够，扯什么 大数据就有点故弄玄虚了。B公司只有一千万用户，却是个开放 平台，用户在此可以干互联网能够支持的所有事情，网络行为又 可分为个人，群体，组织等层次，那么这个数据的结构就够复杂 ，能够支持深度挖掘和复杂建模，因而就可以算作大数据。
移动电话
PDAs
ห้องสมุดไป่ตู้
DCs TVs PCs
智能家电
传感器
。。。
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…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 生真正的生产力 • 后大数据阶段应该是什么呢？大家一起思考…
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5、专家指导环节…