
本文主要从各大云平台的官网相关资料进行对比,对比项也没有覆盖物联网的各个方面。
阿里云的物联网相关产品由于在实际项目中使用的比较多,所以比较了解,相对其他3个云平台,阿里云在物联网方面的布局走的比较早,无论是硬件开发、设备组网、边缘计算、设备接入及管理、数据流转、数据处理、数据存储、数据可视化等等方面,阿里云都有相关产品可以提供,而其他3个平台或多或少都有缺项。在阿里云、百度云、华为云上都能看到专门对物联网的布局,而在腾讯云上面则看不到。
物联网时代的大数据策略
互联网时代,PC、Pad、智能手机等设备无处不在,数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据,电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息,海量的数据促进了云计算,分布式技术的发展,而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新,也推动了物联网的飞速前进。现在,我们正逐渐迈入物联网时代,实现万物互联的愿景,如果说之前人是信息生产的主体,那么或许不久的将来设备将成为主角,它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息,这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据,应该采用什么样的大数据策略呢?
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道:
“你不能使用现在的策略,因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化,同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作,完全理解物联网方面的用例,然后寻找满足业务需求的技术。特别是,IT部门必须识别出最优的分析平台和工具,让业务用户能够获取到需要的数据,分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为:
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据,将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中,在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网:数据都去了哪里? 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段:产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
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物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网被称为继计算机、互联网之后,世界信息产业的第三次浪潮,在各国已经成为战略共识。根据美国研究机构Forrester预测,物联网所带来的产业价值将比互联网大30倍,物联网将成为下一个万亿元级别的信息产业业务。
前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》显示,2011年中国物联网产业市场规模达到2600多亿元,2012年我国物联网产业市场规模达到3650亿元,比上年增长386%。到2015年中国物联网整体市场规模将达到7500亿元,年复合增长率接近30%。
前瞻产业研究院发布的物联网行业分析报告分析认为,国内物联网产业链和产业体系初步形成,产业规模快速增长。目前,中国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已成熟或基本成熟,通信运营商和系统设备提供商达到世界级水平,下游应用不断拓展。目前,物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。数据表明,2010年物联网在安防、交通、电力和物流领域的市场规模分别为600亿元、300亿元、280亿元和150亿元,预计到2015年将分别增加到1500亿元、1000亿元、1100亿元和650亿元。
物联网在我国发展还是很不错的,市场规模很大,行业增长速度也很快,行业前景十分良好。
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1、云计算的关键技术是:分布式存储和分布式计算,这两个技术是支持后续一系列技术的基础。
2、物联网:即万物联网,移动互联网的概念已并入互联网,当然互联网也可以并入物联网的概念。物联网的特点主要有两个,一个是收集连续的传感器数据(可以是阶段性的)。另一个是联网的设备间可以进行 *** 作控制,也就是说需要指令控制。能够实现这两个功能的技术点便是消息队列,像RabbitMQ、ActiveMQ之类的。万物互联,数据量必然是海量的,分布式存储必不可缺,所以云计算是得力的支撑。
3、大数据的三个关键技术点:数据处理、数据分析、数据预测。谈到大数据,必须有数据来源,物联网把这个问题解决掉了,但是过来的数据未必正确合理,那就要经过数据处理(数据清洗),然后利用处理后的数据来做数据分析,数据量往往巨大,存储和运算都需要很强的能力,依然是云计算来解决问题。
4、传统的数据挖掘分析方法,像回归分析、聚类分析等,现在叫做机器学习,这类的方法,叫做公式化的方法,特点就是很有逻辑。但是有了云计算和大数据的支撑,神经网络这种不讲理、反公式化的深度学习机制一下子有了用武之地,训练出的模型,又可以应用于大数据的数据分析和结果预测。
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