物联网原理及应用 第4章
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海量数据存储
• 物联网数据具有海量、多态、动态与关联的特 征
• 物联网海量数据来源于传感器、RFID读写器连 续、实时地产生的数据；物联网中数以亿计的 物品也在实时产生大量数据
• 物联网数据的重要性远高于互联网中web、两 天与游戏应用中的数据
• 如何利用数据中心与云计算平台存储物联网的 海量数据，如何充分地利用好物联网信息，同 时又要实现对隐私的保护，这是物联网数据处 理技术首先要面对的一个重要问题
数据仓库
查询与分析工具
用户
11
4.2.2 IDC的基本概念
• 随着互联网应用规模的不断扩大，大规模的在线网络 服务促进了“互联网数据中心（IDC）”的出现
• 随着业务的扩展，一些企业网、校园网、政务网、商 务网也在考虑建设自己的数据中心（Data Center）
• 数据中心的成本是由4部分组成：服务器成本、网络设 备成本、基础设施成本与能源成本
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4.2.3 云计算在物联网中的应用
云计算的特点 • 弹性服务 • 资源池化 • 按需服务 • 服务可计费 • 泛在接入
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云计算模式示意图
• 云计算采用计算机集群构成数据中心，并以服务的形 式交付给用户。
• 云计算是一种计算模式，将计算与存储资源、软件与 应用作为服务，通过网络提供给用户。
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• 数据库管理系统可分为层次数据库、网状数据库、关 系数据库以及面向对象数据库
• 随着数据库技术的发展，数据库用户界面变得更加简 单，功能更加强大和更加智能，未来的数据库技术必 然会与人工智能技术相互交叉融合
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数据仓库技术
天津的数据源
哈尔滨的数据源
广州的数据源 成都的数据源
整理 集成 变换 装入 更新
业、突发事件处置、智慧城市、智能电网等物联网应 用系统中，必然会应用多种传感器去综合感知多种物 理世界的信息，从中提取对于我们智慧处理物理世界 问题有用的信息和知识 • 数据融合技术是物联网数据处理研究的重要内容之一
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数据查询、搜索 • 物联网环境中感知数据具有实时性、周期性与
不确定性等特点 • 目前的处理方法主要有：快照查询、连续查询、
• 在推动物联网应用发展的同时，必须研究适合即能够 快速部署物联网应用，存储海量数据，又能够节省资 金与日常维护费用，符合环保节能的原则的数据中心 技术
• 数据中心的概念正在经历了从中小型企业网、校园网 中的计算与存储数据的数据中心，向云计算平台的发 展的趋势
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google IDC内外部环境示意图
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IaaS、PaaS、SaaS的概念
基础设施即服务IaaS • IaaS平台向用户提供虚拟化的计算资源、存储资源与
网络资源，根据用户需求进行动态分配和调整
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数据融合
• 20世纪70年代 “数据融合（Data Fusion）” 术语正式 出现
• 针对物联网数据的多态性，需要研究基于多种传感器 的数据聚合技术，综合分析各种传感器的数据，从中 提取有用的信息
• 数据融合已经发展成数据处理一个新的和重要的分支 • 在物联网中智能交通、工业控制、环境监控、精准农
• 物联网的海量数据的存储需要数据库、 数据仓库、网络存储、数据中心与云存 储技术的支持
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数据库技术
• 数据库技术是计算机科学技术中发展最快、应用最广 泛的领域之一。数据库技术经过几十年的发展，其应 用已遍及各个领域，成为21世纪信息化社会的核心技 术之一
• 物联网的数据存储与管理需要使用数据库技术，物联 网的海量数据存储与管理也会促进数据库技术的发展
第4章 物联网应用层技术
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4.1物联网应用层的基本概念 4.1.1物联网应用层的特点
物联网的特点是多样化、规模化与行业化，可以用于智能电网、智
能交通、智能物流、智能数字制造、智能建筑、智能农业、智能家
居、智能环境监控、智慧医疗保健、智慧城市等领域。
数字医疗
数字农业
现代物流
智能交通
遥感与卫星定位
空间探测
灾害防治 智能旅游
物联网：感知中国与世界
数字海洋 安全监控
数字环保 公共安全
数字地质
智能电网
智能家居
数字制造
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智慧边疆
4.1.2 物联网数据的特点 • 海量 • 多态 • 动态 • 关联
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4.1.3 物联网数据处理关键技术
• 海量数据存储 • 数据融合 • 数据查询、搜索与数据挖掘 • 智能决策
基于事件的查询、基于生命周期的查询与基于 准确度的查询。 • 物联网环境中，由于各种感知手段获取的信息 与传统的互联网信息共存，搜索引擎需要与各 种智能的和非智能的物理对象密切结合，主动 识别物理对象，获取有用的信息，这对于传统 的搜索引擎技术是一个挑战
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数据挖掘、知识发现、智能决策与控制 • 建设物联网的目的是从海量数据中通过汇聚、
整合与智能处理，获取有价值的知识，为不同 行业的应用提供智能服务 • 物联网的价值体现在对于海量感知信息的智能 数据处理、数据挖掘与智能决策水平上。数据 挖掘、知识发现、智能决策与控制为物联网智 能服务提供了技术支撑
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4.2 海量数据存储与云计算技术 4.2.1 物联网对海量数据存储的需求
• 物联网的海量数据除了来自传感器节点、 RFID节点以及其他各种智能终端设备每 时每刻所产生的数据之外，各种物理对 象在参与物联网事务处理的过程中也会 产生大量的数据
云计算系统的组成
• 云平台 • 云终端 • 云存储 • 云安全
云安全
云平台
云计算
云存储 云终端
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公有云与私有云的概念
公有云： • 第三方提供商为用户提供服务的云平台，用户可以通
过互联网访问 • 作为一个支撑平Байду номын сангаас，可以通过提供免费或用很低费用
的服务，去吸引大量的用户，整合上游的增值业务和 广告服务，打造新的产业链 • 目前公有云主要分为四类： —由传统电信基础设施运营商组建的公有云 —政府主导下组建的各省市公有云 —大型互联网公司组建的公有云 —由IDC运营商组建的公有云
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私有云：
• 移动通信公司、银行、政府、公安、交 通、电力、有线电视等部门与机构单独 使用而组建
• 这些部门与机构的数据存储量、处理量 和安全性要求高，而私有云能够满足他 们对数据仓储与处理，以及安全性和服 务质量的要求
• 私有云可部署在企业或部门数据中心的 防火墙内，也可以将它们部署在一个安 全的主机托管场所
海量数据存储
• 物联网数据具有海量、多态、动态与关联的特 征
• 物联网海量数据来源于传感器、RFID读写器连 续、实时地产生的数据；物联网中数以亿计的 物品也在实时产生大量数据
• 物联网数据的重要性远高于互联网中web、两 天与游戏应用中的数据
• 如何利用数据中心与云计算平台存储物联网的 海量数据，如何充分地利用好物联网信息，同 时又要实现对隐私的保护，这是物联网数据处 理技术首先要面对的一个重要问题
数据仓库
查询与分析工具
用户
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4.2.2 IDC的基本概念
• 随着互联网应用规模的不断扩大，大规模的在线网络 服务促进了“互联网数据中心（IDC）”的出现
• 随着业务的扩展，一些企业网、校园网、政务网、商 务网也在考虑建设自己的数据中心（Data Center）
• 数据中心的成本是由4部分组成：服务器成本、网络设 备成本、基础设施成本与能源成本
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4.2.3 云计算在物联网中的应用
云计算的特点 • 弹性服务 • 资源池化 • 按需服务 • 服务可计费 • 泛在接入
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云计算模式示意图
• 云计算采用计算机集群构成数据中心，并以服务的形 式交付给用户。
• 云计算是一种计算模式，将计算与存储资源、软件与 应用作为服务，通过网络提供给用户。
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• 数据库管理系统可分为层次数据库、网状数据库、关 系数据库以及面向对象数据库
• 随着数据库技术的发展，数据库用户界面变得更加简 单，功能更加强大和更加智能，未来的数据库技术必 然会与人工智能技术相互交叉融合
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数据仓库技术
天津的数据源
哈尔滨的数据源
广州的数据源 成都的数据源
整理 集成 变换 装入 更新
业、突发事件处置、智慧城市、智能电网等物联网应 用系统中，必然会应用多种传感器去综合感知多种物 理世界的信息，从中提取对于我们智慧处理物理世界 问题有用的信息和知识 • 数据融合技术是物联网数据处理研究的重要内容之一
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数据查询、搜索 • 物联网环境中感知数据具有实时性、周期性与
不确定性等特点 • 目前的处理方法主要有：快照查询、连续查询、
• 在推动物联网应用发展的同时，必须研究适合即能够 快速部署物联网应用，存储海量数据，又能够节省资 金与日常维护费用，符合环保节能的原则的数据中心 技术
• 数据中心的概念正在经历了从中小型企业网、校园网 中的计算与存储数据的数据中心，向云计算平台的发 展的趋势
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google IDC内外部环境示意图
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IaaS、PaaS、SaaS的概念
基础设施即服务IaaS • IaaS平台向用户提供虚拟化的计算资源、存储资源与
网络资源，根据用户需求进行动态分配和调整
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数据融合
• 20世纪70年代 “数据融合（Data Fusion）” 术语正式 出现
• 针对物联网数据的多态性，需要研究基于多种传感器 的数据聚合技术，综合分析各种传感器的数据，从中 提取有用的信息
• 数据融合已经发展成数据处理一个新的和重要的分支 • 在物联网中智能交通、工业控制、环境监控、精准农
• 物联网的海量数据的存储需要数据库、 数据仓库、网络存储、数据中心与云存 储技术的支持
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数据库技术
• 数据库技术是计算机科学技术中发展最快、应用最广 泛的领域之一。数据库技术经过几十年的发展，其应 用已遍及各个领域，成为21世纪信息化社会的核心技 术之一
• 物联网的数据存储与管理需要使用数据库技术，物联 网的海量数据存储与管理也会促进数据库技术的发展
第4章 物联网应用层技术
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4.1物联网应用层的基本概念 4.1.1物联网应用层的特点
物联网的特点是多样化、规模化与行业化，可以用于智能电网、智
能交通、智能物流、智能数字制造、智能建筑、智能农业、智能家
居、智能环境监控、智慧医疗保健、智慧城市等领域。
数字医疗
数字农业
现代物流
智能交通
遥感与卫星定位
空间探测
灾害防治 智能旅游
物联网：感知中国与世界
数字海洋 安全监控
数字环保 公共安全
数字地质
智能电网
智能家居
数字制造
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智慧边疆
4.1.2 物联网数据的特点 • 海量 • 多态 • 动态 • 关联
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4.1.3 物联网数据处理关键技术
• 海量数据存储 • 数据融合 • 数据查询、搜索与数据挖掘 • 智能决策
基于事件的查询、基于生命周期的查询与基于 准确度的查询。 • 物联网环境中，由于各种感知手段获取的信息 与传统的互联网信息共存，搜索引擎需要与各 种智能的和非智能的物理对象密切结合，主动 识别物理对象，获取有用的信息，这对于传统 的搜索引擎技术是一个挑战
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数据挖掘、知识发现、智能决策与控制 • 建设物联网的目的是从海量数据中通过汇聚、
整合与智能处理，获取有价值的知识，为不同 行业的应用提供智能服务 • 物联网的价值体现在对于海量感知信息的智能 数据处理、数据挖掘与智能决策水平上。数据 挖掘、知识发现、智能决策与控制为物联网智 能服务提供了技术支撑
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4.2 海量数据存储与云计算技术 4.2.1 物联网对海量数据存储的需求
• 物联网的海量数据除了来自传感器节点、 RFID节点以及其他各种智能终端设备每 时每刻所产生的数据之外，各种物理对 象在参与物联网事务处理的过程中也会 产生大量的数据
云计算系统的组成
• 云平台 • 云终端 • 云存储 • 云安全
云安全
云平台
云计算
云存储 云终端
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公有云与私有云的概念
公有云： • 第三方提供商为用户提供服务的云平台，用户可以通
过互联网访问 • 作为一个支撑平Байду номын сангаас，可以通过提供免费或用很低费用
的服务，去吸引大量的用户，整合上游的增值业务和 广告服务，打造新的产业链 • 目前公有云主要分为四类： —由传统电信基础设施运营商组建的公有云 —政府主导下组建的各省市公有云 —大型互联网公司组建的公有云 —由IDC运营商组建的公有云
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私有云：
• 移动通信公司、银行、政府、公安、交 通、电力、有线电视等部门与机构单独 使用而组建
• 这些部门与机构的数据存储量、处理量 和安全性要求高，而私有云能够满足他 们对数据仓储与处理，以及安全性和服 务质量的要求
• 私有云可部署在企业或部门数据中心的 防火墙内，也可以将它们部署在一个安 全的主机托管场所