iot是什么意思？

IoT一般指物联网。

物联网是一个基于互联网、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。

物联网概念最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书，在《未来之路》中，比尔盖茨已经提及物联网概念，只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展，并未引起世人的重视。

物联网可以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。

扩展资料

物联网的未来应用

一、工业应用

尽管目前不太可能很快看到全自动的“熄灯”工厂，但在未来十年中，工业物联网设备可能会变得越来越广泛。

诸如预测性维护、协作机器人和远程访问之类的工业应用将进一步推动工业物联网设备的广泛采用。工厂经理将寻找方法来实施新的物联网技术，并扩展现有智能数据收集方法。

二、智慧城市

全球各大城市都在寻找新的方法，以将物联网技术、技术咨询应用于城市发展和规划。这些城市正在使用智能设备来智能控制交通，管理能源消耗，甚至提醒环卫部门垃圾箱已满。

多个城市已经获得了智慧城市的称号——包括香港、纽约、伦敦、迪拜和阿姆斯特丹——预计在不久的将来会有更多城市获得这一称号。

三、医疗物联网

医疗领域是最大的行业之一，它正在寻找新的方法将智能设备集成到多种行业功能中，包括患者监测和诊断。

不断增长的医疗物联网市场将包括用于医院和临床环境的设备以及消费类设备。24％的消费者已经拥有某种可监测其健康的可穿戴设备（例如智能手表或健身追踪器），并且预计未来几年这个数字还会增加。

参考资料来源：百度百科—IoT

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。

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。

海计算又称作分布式计算，是相对于在远端服务器进行计算的云计算，又称作集中式计算的。
在计算机科学中，分布式计算（英语：Distributed computing），又译为分散式运算。这个研究领域，主要研究分布式系统（Distributed system）如何进行计算。分布式系统是一组电脑（computer），通过网络相互链接传递消息与通信后并协调它们的行为而形成的系统。组件之间彼此进行交互以实现一个共同的目标。把需要进行大量计算的工程数据分区成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后，将结果统一合并得出数据结论的科学。分布式系统的例子来自有所不同的面向服务的架构，大型多人在线游戏，对等网络应用。
海计算依赖于复杂且数量众多的个人终端。换句话说如果每个个人终端都能有效利用，那么所有终端都是一个小型服务器，如果加以利用，其实可以重新定义互联网的。

云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指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资源;广义云计算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服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和 *** 作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极 *** 作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

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