物联网云计算与大数据融合演变37
云计算与物联网的融合与发展
云计算与物联网的融合与发展近年来，随着云计算和物联网技术的不断发展，两者之间的融合变得越来越紧密，成为了现代信息化建设和智能化发展的重要推手。
云计算将计算资源、数据存储和处理能力等服务基于互联网交付，为物联网的发展提供了强大的支撑和保障，同时，物联网的商业应用对于云计算的发展壮大也起到了积极的推动作用。
一、云计算和物联网如何实现融合？云计算和物联网的融合主要包括三个方面：1、云计算为物联网提供IT基础设施，为物联网的大数据分析、人工智能等应用提供强大的支撑。
云计算能够帮助物联网设备更快速、更高效地存储、处理和分析海量数据，更智能、更精确地感知环境和反馈信息，更安全、更可靠地存储和保护数据。
2、物联网为云计算提供了新的业务机遇，推动了云计算的发展。
物联网的众多应用场景促使云计算行业更加关注于数据处理和安全解决方案的创新，并在网络架构、存储方案、软件系统等方面进行优化和改进，以适应物联网的发展需求。
3、云计算和物联网的融合可以增强数据协作和共享，降低企业IT成本和技术门槛，提高企业应用和服务的效率和质量，加速企业数字化转型和智能化升级进程。
二、云计算和物联网融合的发展前景云计算和物联网的融合为产业转型升级、推动数字化建设和智能化进程提供了新的动力和模式。
未来的发展前景主要在以下几个方面：1、物联网的普及和应用场景的不断拓展，将进一步增强云计算的市场需求和服务范围，为从数据存储、分析和处理到网络和安全等全方位的服务和解决方案提供更强的需求和机会。
2、人工智能技术和机器学习的广泛应用将大大提升物联网的智能化水平，大数据分析和深度学习算法等技术也将为物联网的商业应用提供精细化和智能化的服务和支持。
3、云计算技术和物联网领域的创新和进步，将进一步推动智能设备的发展与普及，扩大物联网商业应用的市场范围，既为企业带来巨大的商业机会，也为企业数字化升级和智能化转型提供了更大的想象空间。
三、云计算和物联网融合面临的挑战和问题云计算和物联网融合的过程中还面临一些难以避免的问题和挑战，主要表现在以下几个方面：1、数据隐私安全的风险和难题。
云计算与大数据的融合与发展
云计算与大数据的融合与发展云计算（Cloud Computing）是指利用网络技术，将大量的计算、存储与应用资源虚拟化，通过互联网提供给用户使用的一种计算模式。
大数据（Big Data）则是指规模庞大、结构多样、处理复杂的数据集合。
而云计算与大数据的融合，则是将两者结合起来，形成一种互相促进、互利共赢的态势。
云计算是大数据的重要支撑，没有云计算的技术和平台，大数据会成为庞大的信息垃圾。
因为大数据需要强大的计算、存储和处理能力，但这些能力是传统计算机难以满足的。
可以说，云计算提供了一种新型的计算范式，为大数据的存储和计算提供了更快、更高效的解决方案。
值得一提的是，云计算与大数据的融合也是当前人工智能的关键。
人工智能需要大量的数据来训练、测试与推理，而这些数据需要在云计算平台上进行处理。
因此，云计算、大数据和人工智能的融合能够为各行各业提供更加智能化、高效化的解决方案。
在云计算与大数据的融合中，数据中心是发挥重要作用的地方。
数据中心既是云计算的核心设施，更是大数据采集、存储和分析的重要场所。
因此，数据中心的发展对于云计算与大数据的融合发展具有重要意义。
在数据中心技术上，传统的数据中心往往采用静态资源配置，无法满足云计算和大数据对于随时变化的资源需求。
因此，动态资源配置技术成为了重要的技术趋势。
动态资源配置技术可以根据实时需求的变化，自动调整计算资源、存储资源与网络资源，从而满足云计算和大数据的应用需求。
另外，数据中心的网络技术也是云计算与大数据融合的关键。
高速、稳定、安全的网络是实现数据中心应用的重要保障。
因此，数据中心网络技术需要借鉴先进的网络技术和架构，如SDN（软件定义网络）、NFV（网络功能虚拟化）等，从而提升数据中心网络的效率和安全性。
除了数据中心技术，云计算与大数据的融合还影响了各个行业的应用领域。
在金融行业，云计算和大数据的融合可以为风险管理、客户分析、智能投顾等提供技术支持；在医疗行业，云计算和大数据融合可以提供个性化的医疗方案、减少医疗事故等；在能源行业，云计算和大数据融合可以为能源生产、供应、销售等提供新型的数据分析和计算方案；在城市管理行业，云计算和大数据融合可以提供智慧城市建设的技术支持等等。
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。
云计算与大数据的融合与发展趋势
云计算与大数据的融合与发展趋势随着科技的不断进步和信息技术的快速发展，云计算和大数据已经成为当今社会中最炙手可热的话题之一。
云计算是指通过网络将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户的一种方式，而大数据则是指海量、高速、多样化的数据集合。
云计算和大数据的融合已经成为了信息技术领域的新趋势，并对各行各业产生了深远的影响。
首先，云计算和大数据的融合为企业提供了更高效的数据处理和存储能力。
传统的数据处理方法往往需要大量的硬件设备和软件支持，而云计算的出现将这些资源集中在了云端，使得企业无需购买昂贵的设备和软件，只需按需使用云服务即可。
同时，大数据的处理需要强大的计算能力和存储空间，云计算提供了弹性的资源分配，可以根据需求动态调整计算和存储资源的规模，从而提高了数据处理的效率和灵活性。
其次，云计算和大数据的融合为企业提供了更精准的数据分析和决策支持。
大数据的特点在于其海量和多样性，传统的数据处理方法往往无法有效地提取其中的有价值信息。
而云计算技术可以通过强大的计算能力和智能算法，对大数据进行深度挖掘和分析，从中发现隐藏的关联和规律，为企业提供更精准的数据分析和决策支持。
例如，通过云计算和大数据分析，电商企业可以根据用户的购物行为和偏好，精准推荐商品，提高用户购买的转化率和用户满意度。
再次，云计算和大数据的融合为社会提供了更智能的服务和解决方案。
随着物联网的快速发展，各种设备和传感器不断产生着大量的数据，而这些数据需要通过云计算和大数据分析来提取有价值的信息。
通过云计算和大数据分析，可以实现智能交通、智能医疗、智能城市等领域的创新应用。
例如，通过云计算和大数据分析，可以实现交通拥堵预测和优化，提高交通效率；可以实现医疗数据的集中管理和分析，提高医疗服务的质量和效率；可以实现城市数据的综合分析和智能决策，提高城市管理的水平和效果。
最后，云计算和大数据的融合也带来了一系列的挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题。
云计算与物联网的融合发展
云计算与物联网的融合发展近年来，云计算与物联网的融合发展成为了一个备受关注的热门话题。
随着智能化技术的快速发展和应用，人们对于物联网与云计算的融合运用也变得越发迫切。
本文将阐述云计算与物联网的概念、特点及融合发展的前景。
一、云计算与物联网的概念云计算，简单来说，就是通过互联网向用户提供各种计算资源的服务。
它不仅仅是一项技术，更是一种新兴的商业模式。
云计算拥有着低成本、易扩展、高效率等显著特点。
而物联网，则是指将普通物品（例如家电、汽车等）与互联网连接起来，实现智能化、自动化的系统。
物联网的基本原理就是通过传感器将各种物品变成可连接的智能设备，将这些设备连接起来，让它们能够相互链接，自动判断、自动配对，实现自我学习等功能。
二、云计算与物联网的特点云计算和物联网作为两项新兴技术，各自拥有着独特的特点，但二者也有许多相通之处。
其中，相同点主要体现在以下几个方面：1、便携性：云计算和物联网都能够使用户越来越方便地进行各种计算和通讯操作，让用户获得更为高效、更为成本有效的服务。
2、多元性：用户能够在云计算和物联网的基础上获得更为丰富、更为全面的服务和功能，从而满足个人和企业的多种需求。
3、高可靠性：云计算和物联网的安全性和可靠性是其节能、智能和高速运作的基础和前提，也是它们主要优点之一。
4、优化效率：云计算和物联网让企业和用户都能够实现更高效率的操作和管理，减少各种资源浪费，提升效率的同时，也能够显著地降低各种成本。
三、云计算与物联网的融合发展作为两项独立的技术，云计算和物联网已经彼此独立地存在了多年。
但在当前技术快速发展的背景下，它们的融合发展也成为了大势所趋。
云计算和物联网的融合发展目前体现在以下几个方面：1、控制中心：云计算可以成为物联网的控制中心，从而实现智能化控制和管理。
2、数据存储：云计算可以成为物联网的数据存储中心，在海量数据的存储和处理方面发挥重要作用。
3、平台整合：云计算和物联网可以通过整合不同的平台成为一个更为完整的系统，从而让用户享受到更多的服务和功能。
大数据与物联网的融合发展
大数据与物联网的融合发展随着科技的不断进步，大数据和物联网逐渐成为当今社会中的重要概念。
它们相互交织、相互影响，为人们的生活和工作带来了巨大的变化。
本文将探讨大数据与物联网的融合发展，从理论到实践，探讨其在各个行业中的应用和潜力。
一、理论基础大数据与物联网的融合发展有着坚实的理论基础。
大数据是指海量、高速、高价值的数据，通过对这些数据的采集、存储、处理和分析，可以获得对现象和问题的深入理解。
物联网是指通过物体与互联网的连接，实现信息的传递和交互。
大数据与物联网的结合，可以实现数据的全面感知、智能分析和实时响应，对于创新和提升各行各业的效率和效益具有重要意义。
二、应用领域大数据与物联网的融合发展在各个行业中都有广泛的应用。
以下是几个典型领域的案例分析：1.智慧城市在智慧城市建设中，大数据和物联网技术的融合发展发挥着重要作用。
通过物联网传感器的安装，可以实现城市基础设施的智能监测和管理，例如交通、环境、能源等方面的数据集中采集与分析，从而实现城市资源的合理配置、环境的优化治理和交通拥堵的缓解。
2.智能制造在智能制造领域，大数据和物联网的融合发展可以实现生产线的智能化和自动化。
传感器和设备的联网可以实现设备的远程监控和故障预警，通过大数据分析，可以优化生产计划和流程，提高生产效率和产品质量。
3.健康医疗大数据与物联网的结合也在医疗领域中得到广泛应用。
通过患者生命体征的实时监测和传输，医生可以及时了解病情的变化并做出相应的治疗决策。
同时，通过对大量患者数据的分析，可以实现疾病的早期预警和个性化的治疗方案，提供更加精准和有效的医疗服务。
三、融合发展的挑战与前景然而，大数据与物联网的融合发展还面临一些挑战。
首先是数据安全和隐私保护的问题，大量的数据流动和存储可能会导致隐私泄露和信息安全的风险。
其次是数据标准化和共享的问题，不同的数据来源和格式可能会给数据的整合和分析带来困难。
此外，数据分析和应用的人才短缺也是一个制约因素。
云计算和物联网技术的融合与发展
云计算和物联网技术的融合与发展云计算和物联网技术的融合越来越紧密，这一趋势将对未来的信息技术发展产生深远影响。
云计算和物联网技术的结合，不仅可以带来更高效、更智能、更安全的应用，而且还有望推动数字经济的发展，对未来社会的发展也将起到重要作用。
一、云计算技术的发展和应用云计算技术是一种基于互联网的新型计算模式，它通过虚拟化技术和大规模分布式计算提供计算资源和存储资源，为用户提供高效、灵活、弹性、安全、可扩展等服务。
随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业和个人选择将自己的应用或数据放在云端进行存储和运算，实现业务上的快速创新和高效运作。
云计算技术不仅在商业领域得到广泛应用，还在教育、医疗、政府等领域发挥着重要作用。
比如，通过云计算技术，学校可以搭建教学平台，提供在线课程、作业管理、教学资源共享等服务，让学生和老师可以随时随地进行学习和教学。
医疗机构通过云计算技术可以搭建远程医疗平台，实现远程医疗、病历共享、医疗预约等服务。
而政府部门可以利用云计算技术来推动数字化治理、电子政务等创新，提高政府效率和服务质量。
二、物联网技术的发展和应用物联网技术是通过一系列的传感器、物联网网关、云计算等技术将各种物理设备、物品连接到互联网上，实现智能化和自动化的管理和控制。
近年来，物联网技术得到不断发展，并在智能家居、智能交通、智能制造、智慧城市等领域得到广泛应用。
利用物联网技术，我们可以实现家庭、工厂、城市的智能化管理。
比如，在智能家居领域，我们可以通过手机或者语音控制家电、灯光、窗帘等设备，实现远程智能控制；在智慧城市领域，我们可以通过交通信号灯的协调、城市环境指标的实时监测和预测、城市设施设备的实时监控等手段，实现城市交通、环保、安防等全方位智能管理。
三、云计算和物联网技术的融合云计算和物联网技术的融合可以实现物与物之间的连接和智能化控制，同时可以实现物品与云端的连接，从而实现大数据的采集、分析和应用。
这不仅是一种技术发展的趋势，更是物联网技术实现更广泛应用和云计算技术发挥更多价值的必然选择。
物联网、云计算与大数据融合演变共39页文档
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
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30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
39
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
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28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
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物联网云计算与大数据融合演变37
2、云计算简单回顾
物联网云计算与大数据融合演变37
物联网云计算与大数据融合演变37
海量信息的存储与计算需求
云计算模式隆重登场！
物联网云计算与大数据融合演变37
•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）
物联网云计算与大数据融合演变37
•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）。
1、物联网简单回顾
物联网云计算与大数据融合演变37
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
物联网云计算与大数据融合演变37
原始定义
用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
•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）
…
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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
•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）
物联网云计算与大数据融合演变37
•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
物联网云计算与大数据融合演变37
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。
• 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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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 •传感器
物联网云计算与大数据融合演变37 •32
数据的来源？
物联网云计算与大数据融合演变37
社会的基础设施已经具备
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•导 航
•汽车电子设备
•移动电话 •TVs
•PCs
•智能家电 •传感器
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物联网云计算与大数据融合演变37
ETC
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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；
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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；
2020/11/22
物联网云计算与大数据融合演变37
•…
…
物联网云计算与大数据融合演变37
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”！
物联网云计算与大数据融合演变37
•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……
物联网云计算与大数据 融合演变37
2020/11/22
物联网云计算与大数据融合演变37
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
物联网云计算与大数据融合演变37
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…
物联网云计算与大数据融合演变37
物联网云计算与大数据融合演变37
•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……
物联网云计算与大数据融合演变37
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
•[1] 谢 文：看得见的未来——十谈大数据时代 •（/yunjishu/shujuzhongxin/20121106_16045.html）
物联网云计算与大数据融合演变37
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。
物联网云计算与大数据融合演变37
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。
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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4、衍变逻辑之我见
物联网云计算与大数据融合演变37
•大数据的使用模式：
•基于服务计算的模式 Web-based application
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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