一、什么是大型网站运维
首先明确一下，全文所讲的”运维“是指：大型网站运维，与其它运维的区别还是蛮大的；然后我们再对大型网站与小型网站进行范围定义，此定义主要从运维复杂性角度考虑，如网站规范、知名度、服务器量级、pv量等考虑，其它因素不是重点；因此，我们先定义服务器规模大于1000台，pv每天至少上亿（至少国内排名前10），如sina、、，renrencom等等；其它小型网站可能没有真正意义上的运维工程师，这与网站规范不够和成本因素有关，更多的是集合网络、系统、开发工作于一身的“复合性人才”，就如有些公司把一些合同采购都纳入了运维职责范围，还有如IDC网络规划也纳入运维职责。所以，非常重要一定需要明白：运维对其它关联工种必须非常了解熟悉：网络、系统、系统开发、存储，安全,DB等；我在这里所讲的运维工程师就是指专职运维工程师。
我们再来说说一般产品的“出生”流程：
1、首先公司管理层给出指导思想，PM定位市场需求（或copy成熟应用）进行调研、分析、最终给出详细设计。
2、架构师根据产品设计的需求，如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等（基本上对网络变动不大，除非大项目）
3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。
4、好，到运维工程师出马了，首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了，恰恰相反，前三步与运维关系很大：应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能安全调优、服务器系统级优化（与特定应用有关）等都需运维全程参与，并主导整个应用上线项目；运维工程师负责产品服务器上架准备工作，服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责，并负责最后将产品（程序）、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起，最终完成产品上线提供用户使用，并周而复使：需求->开发（升级）->测试->上线（性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了）在这里提一点：网站开发模式与传统软件开发完全不一样，网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭，用户体验为王嘛，如果某个线上问题像M$需要1年解决，用户早跑光了；应用上线后，运维工作才刚开始，具体工作可能包括：升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发工作：
a、尽量将日常机械性手工工作通过工具实现（如服务监控、应用状态统计、服务上线等等），提高效率。
b、解决现实中服务存在的问题，如高可靠性、可扩展性问题等。
c、大规模集群管理工具的开发，如1万台机器如何在1分钟内完成密码修改、或运行指定任务？2000台服务器如何快速安装 *** 作系统？各分布式IDC、存储集群中数PT级的数据如何快速的存储、共享、分析？等一系列挑战都需运维工程师的努力。
在此说明一下其它配合工种情况，在整个项目中，前端应用对于网络/系统工程师来说是黑匣子，同时开发工程师职责只是负责完成应用的功能性开发，并对应用本身性能、安全性等应用本身负责，它不负责或关心网络/系统架构方面事宜，当然软/硬件采购人员等事业部其它同事也不会关心这些问题，各司其职，但项目的核心是运维工程师~！所有其它部门的桥梁。
上面说了很多，我想大家应该对运维有一些概念了，在此打个比方吧，如果我们是一辆高速行驶在高速公路上的汽车，那运维工程师就是司机兼维修工，这个司机不简单，有时需要在高速行驶过程中换轮胎、并根据道路情况换档位、当汽车速度越来越快，汽车本身不能满足高速度时对汽车性能调优或零件升级、高速行进中解决汽车故障及性能问题、时刻关注前方安全问题，并先知先觉的采取规避手段。这就是运维工作~！
最后说一下运维工程师的职责：”确保线上稳定“，看似简单，但实属不容易，运维工程师必须在诸多不利因素中进行权衡：新产品模式对现有架构及技术的冲击、产品高频度的升级带来的线上BUG隐患、运维自动化管理承度不高导致的人为失误、IT行业追求的高效率导致流程执行上的缺失、用户增涨带来的性能及架构上的压力、IT行业宽松的技术管理文化、创新风险、互联网安全性问题等因素，都会是网站稳定的大敌，运维工程师必须把控好这最后一关，需具体高度的责任感、原则性及协调能力，如果能做到各因素的最佳平衡，那就是一名优秀的运维工程师了。
另外在此聊点题外话，我在这里看到有很多人要sina、、,51com等聊自已的运维方面的经验，其实这对于它们有点免为其难：
a、各公司自已网络架构、规模、或多或少还算是公司的核心秘密，要保密，另外，对于大家所熟知的通用软件、架构，由于很多公司会根据自已实际业务需要，同时因为原版性能、安全性、已知bug、功能等原因，进行过二次开发（如apache,php,mysql）， *** 作系统内核也会根据不同业务类型进行定制的，如某些应用属于运算型、某些是高IO型、或大存储大内存型。根据这些特点进行内核优化定制，如sina就在memcache上进行过二次开发，搞出了一个MemcacheDB，具体做得如何我们不谈，但开源了，是值得称赞的，国内公司对于开源基本上是索取，没有贡献；另外，服务器也不是大家所熟知的型号，根据业务特点，大部份都是找DELL/HP/ibm进行过定制；另外，在分布式储存方面都有自已解决方案，要不就是使用现成开源hadoop等解决方案，或自已开发。但90%都是借鉴googleGFS的思想:分布式存储、计算、大表。
c、如上面所讲，目前大型网站运维还处于幼年时期理念和经验都比较零散，没有成熟的知识体系，可能具体什么是运维，大家都要先思索一番，或压根没想过，真正讨论也只是运维工作的冰山一角，局限于具体技术细节，或某某著名网站大的框架，真正运维体系化东西没有，这也许是目前网上运维相关资料比较少的原故吧。或者也是国内运维人员比较难招，比较牛的运维工程师比较少见的原因之一吧。
二、运维工作师需要什么样的技能及素质
做为一名运维工程师需要什么样的技能及素质呢，首先说说技能吧，如大家上面所看到，运维是一个集多IT工种技能与一身的岗位，对系统->网络->存储->协议->需求->开发->测试->安全等各环节都需要了解一些，但对于某些环节需熟悉甚至精通，如系统(基本 *** 作系统的熟悉使用,nix,windows)、协议、系统开发(日常很重要的工作是自动运维化相关开发、大规模集群工具开发、管理）、通用应用（如lvs、ha、webserver、db、中间件、存储等）、网络,IDC拓朴架构；
技能方面总结以下几点：
1、开发能力，这点非常重要，因为运维工具都需要自已开发，开发语言：c/c++（必备其中之一）、perl、python、php（其中之一）、shell（awk,sed,expect等），需要有过实际开发经验，否则工作会非常痛苦。
2、通用应用方面需要了解： *** 作系统（目前国内主要是linux、bsd）、webserver相关(nginx,apahe,php,lig>
3、系统、网络、安全，存储，CDN，DB等需要相当了解，知道其相关原理。
个人素质方面：
1、沟通能力、团队协作：运维工作跨部门、跨工种工作很多，需善于沟通、并且团队协作能力要强；这应该是现代企业的基本素质要求了，不多说。
2、工作中需胆大心细：胆大才能创新、不走寻常路，特别对于运维这种新的工种，更需创新才能促进发展；心细，运维工程师是网站admin,最高线上权限者，一不小心就会遗憾终生或打入十八层地狱。
3、主动性、执行力、精力旺盛、抗压能力强：由于IT行业的特性，变化快；往往计划赶不上变化，运维工作就更突出了，比如国内各大公司服务器往往是全国各地，哪里便宜性价比高，就那往搬，进行大规模服务迁移（牵扯的服务器成百上千台），这是一个非常头痛的问题；往往时间非常紧迫，如限1周内完成，这种情况下，运维工程师的主动性及执行力就有很高的要求了：计划、方案、服务无缝迁移、机器搬迁上架、环境准备、安全评估、性能评估、基建、各关联部门扯皮,7X24小紧急事故响应等。
4、其它就是一些基本素质了：头脑要灵光、逻辑思维能力强、为人谦虚稳重、亲和力、乐于助人、有大局观。
5、最后一点，做网站运维需要有探索创新精神，通过创新型思维解决现实中的问题，因为这是一个处于幼年的职业（国外也一样，但比国内起步早点），没有成熟体系或方法论可以借鉴，只能靠大家自已摸索努力。
三、怎样才算是一个合格的运维工程师
1、保证服务达到要求的线上标准，如999%；保证线上稳定，这是运维工程师的基本责职所在。
2、不断的提升应用的可靠性与健壮性、性能优化、安全提升；这方面非常考验主动性、和创新思维。
3、网站各层面监控、统计的覆盖度，软件、硬件、运行状态，能监控的都需要监控统计，避免监控死角、并能实时了解应用的运转情况。
4、通过创新思维解决运维效率问题；目前各公司大部份运维主要工作还是依赖人工 *** 作干预，需要尽可能的解放双手。
5、运维知识的积累与沉淀、文档的完备性，运维是一个经验性非常强的岗位，好的经验与陷阱都需积累下来，避免重复性范错。
6、计划性和执行力；工作有计划，计划后想法设法达到目标，不找借口。
以上只是技术上的一些层面，当然个人意识也是很重要的。
四、运维职业的迷惘、现状与发展前景
运维岗位不像其它岗位，如研发工程师、测试工程师等，有非常明确的职责定位及职业规划，比较有职业认同感与成就感；而运维工作可能给人的感觉是哪方面都了解一些，但又都比上专职工程师更精通、感觉平时被关注度比较低（除非线上出现故障），慢慢的大家就会迷惘，对职业发展产生困惑,为什么会有这种现象呢？除了职业本身特点外，主要还是因为对运维了解不深入、做得不深入导致；其实这个问题其它岗位也会出现，但我发现运维更典型，更容易出现这个问题；
针对这个问题我谈一下网站运维的现状及发展前景（也在思考中，可能不太深入全面，也请大家斧正补充）
运维现状：
2、技术层次比较低；主要处于技术探索、积累阶段，没有型成体系化的理念、技术。
3、体力劳动偏大；这个问题主要与第二点有关系，很多事情还是依靠人力进行，没有完成好的提练，对于大规模集群没有成熟的自动化管理方法，在此说明一下，大规模集群与运维工作是息息相关的如果只是百十来台机器，那就没有运维太大的生存空间了。
4、优秀运维人才的极度缺乏；目前各大公司基本上都靠自已培养，这个现状导致行业内运维人才的流动性非常低，非常多好的技术都局限在各大公司内部，如google50万台机器科学的管理,或者国内互联公司top10的一些运维经验，这些经验是非常有价值的东西并决定了一个公司的核心竞争力；这些问题进而导致业内先进运维技术的流通、贯通、与借签，并最终将限制了运维发展。
5、很多优秀的运维经验都掌握在大公司手中；这不在于公司的技术实力，而在于大公司的技术规模、海量PV、硬件规模足够大，如可怕的流量、51com海量数据~~~~这些因素决定了他们遇到的问题都是其它中/小公司还没有遇到的，或即将遇到。但大公司可能已有很好的解决方案或系统。
发展前景：
1、从行业角度来看，随着中国互联网的高速发展（目前中国网民已跃升为全球第一）、网站规模越来越来大、架构越来越复杂；对专职网站运维工程师、网站架构师的要求会越来越急迫,特别是对有经验的优秀运维人才需求量大，而且是越老越值钱；目前国内基本上都是选择毕业生培养（限于大公司），培养成本高，而且没有经验人才加入会导致公司技术更新缓慢、影响公司的技术发展；当然，毕业生也有好处：白纸一张，可塑性强，比较认同并容易融入企业文化。
2、从个人角度，运维工程师技术含量及要求会越来越高，同时也是对公司应用、架构最了解最熟悉的人、越来越得到重视。
3、网站运维将成为一个融合多学科（网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等）的综合性技术岗位，给大家提供一个很好的个人能力与技术广度的发展空间。
4、运维工作的相关经验将会变得非常重要，而且也将成为个人的核心竞争力，具备很好的各层面问题的解决能力及方案提供、全局思考能力等。
5、特长发控和兴趣的培养；由于运维岗位所接触的知识面非常广阔，更容易培养或发挥出个人某些方面的特长或爱好，如内核、网络、开发、数据库等方面，可以做得非常深入精通、成为这方面的专家。
6、如果真要以后不想做运维了，转到其它岗位也比较容易，不会有太大的局限性。当然了，你得真正用心去做。
7、技术发展方向、网站/系统架构师。
大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。
在3G、4G相继从陌生的概念变成被广为应用的现实后，5G时代正在向我们走来。电信运营商们都将主要精力放到了 物联网领域，据前瞻产业研究院调研报告预测，到2020年全球互联网设备将突破270亿，移动互联设备有望达到105亿，未来五年的物联网领域投资将达到6万亿美元。
5G网络确实会给物联网带来新机遇，NB-IoT物联网拥有低时延、更多连接数、超低功耗，在很大程度上解决了此前物联网发展不畅的原因，给物联网带来的生机。物联网是大数据、云计算和人工智能的核心，其数据实时且高频，是真正意义上的大数据，也是未来人工智能实现的基础。比如，现在的智能汽车，本质上是物联网技术支撑起来的汽车而已。
近日，“第四届人单合一模式国际论坛”隆重召开，全球前沿调研机构凯度集团与牛津大学赛德商学院、海尔集团携手发布了《物联网生态品牌白皮书》（以下简称“白皮书”）。据悉，这是截至目前最为权威的物联网生态品牌“说明书”。根据白皮书的定义，物联网生态品牌是指以通过与用户、合作伙伴联合共创，不断提供无界且持续迭代的整体价值体验，最终实现终身用户及生态各方共赢共生、为 社会 创造价值循环的新品牌范式。
新消费时代，品牌通过传统方式提供给消费者的体验已趋于同质化。对此，虽然品牌作出了服务升级，但却仍难以满足消费者的新需求。因此，时代在呼吁新的生态品牌，而生态品牌的核心在于共创、共赢、共生，这意味着物联网时代所需的是由生态体系构建的生产关系，是从竞争走向竞合的品牌关系演进。
以海尔9月11日发布的三翼鸟智慧阳台场景为例，其根据客户的具体需求，联合生态体系内的箭牌、迪卡侬、懒猫等相关品牌，设计制定不同的场景化需求方案，为客户打造涵盖洗护阳台、健身阳台在内的共计9大类1450+个场景方案。这种生态合作模式既做到了以客户为核心，又能带动生态体系内的品牌增值。比如懒猫，在其加入三翼鸟智慧阳台场景体系后，其客单价就提升了近40%。
当然，海尔对于新型生产关系的贡献不止于此。9月20日，白皮书还发布了“人单合一”计分卡以及共赢增值表，相较于传统的品牌管理运营模式，这样的新模式更能充分发掘物联网生态品牌隐藏在“生态”二字下的共创、共赢、共享的真正价值。
简言之，如果说真正看过世界的人才能形成世界观，那么生态品牌也必然会在坚持打造共创共享生态的土壤里，实现无限制的繁衍生息。由此可见，生态品牌所构建的是一个共生的生态体系，是一种能够打破传统壁垒、促成动态多边合作的模式。而将海尔作为范本，则为物联网生态品牌提供了模板，同时也为那些渴望成为时代企业的品牌方带来指引。
一个真正的物联网生态品牌，一定是围绕用户体验，跨过了行业和领域的鸿沟、打通了前端生产和终端消费，具备普适实用价值的品牌。因此，它的定位不是“先有产品，再有顾客”，而是“先有用户交互产生订单，再生产产品”。
以海尔做场景为例，其形成了三个库，组件库、场景库、体验库。组件库包括宝洁、双立人、迪卡侬等国内外知名品牌，它们都是网络场景中的一个组件，共同打造场景；场景库里则是许多品牌打造出来智慧家庭场景；最后则是体验库，即海尔根据用户需求变化而打造的“可随机应变”的服务体系。
可以说，海尔早已不是家电制造商，它根据用户需求不断迭代，生生不息地繁衍出海尔智家、卡奥斯、海创汇、日日顺、盈康一生、海纳云等一系列生态品牌的新物种，已经拥有海尔智家、海尔电器、海尔生物医疗、盈康生命等4家上市公司，成功孵化了5家独角兽企业和23家瞪羚企业。显然，海尔已经是物联网生态品牌的全球“课代表”。
众所周知，谁定义标准，谁就掌控了未来，就代表着未来发展的方向。在当今时代，打造物联网生态品牌不仅是运用战略性和可行性兼备的方式来建设和发展品牌，同时也可以助力品牌实现更大价值。
当以这样的视角放眼审视全球，我们必然会在领跑者位置看到海尔的身影。海尔的生态品牌网络就像一个星际生态，形成自身的引力场，吸引越来越多的资源加入，共同围绕用户的体验迭代改变着行业的发展轨迹和速度。从制造产品到孵化创客，再到孵化自涌现的新场景和新物种……从“制造”变为“孵化”，持续变化的背后则是张瑞敏对物联网时代以及品牌发展的深刻洞察：“一场暴风雨可能让花园破败，却没有办法摧毁热带雨林。我希望海尔成为一个热带雨林的生态，而不是一部机器。”
而本次发布的白皮书也充分诠释了这段话：员工角色由打工者转变为合伙人；组织结构由科层制组织转变为网状组织；管理模式由管控转变为赋能；激励机制由员工做事、企业付薪转变为联合共创、利益共享。
可以说，物联网生态品牌的理念，更新了品牌竞争的层次，昭示了制造业升级换代的内在驱动和崭新方向。如白皮书结语所述：“企业终将灭亡，生态永远不朽”，通过让“人的价值最大化”，物联网生态品牌创造了一种兼容并蓄、生生不息的新商业生命体，也开创了一种永续发展的新品牌范式。相信未来，全球企业都将可以以海尔为实践样本，重点研究“生态品牌”的要素、模板，提炼可复制的经验，加速实现生态体系的建立和发展。
我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。
物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
1掌握核心技术，防止受制于人
我国已经成为信息技术的大国，要成为信息技术的强国，必须突破关键的共性技术，以应用技术为支撑加强应用创新。
2统一规划，分步推进
3应用驱动，示范引领
需要选择信息化建设比较成熟的行业和部门，选择有条件、有需求的企业为试点，通过典型的应用示范工程，摸索物联网应用系统标准、结构与运营模式，带动物联网产业的稳步发展。
4重视标准建设，保障国家利益
5重视信息安全技术与法治环境建设，保证物联网健康运行
6重视复合型人才培养，保持可持续发展
发展物联网技术，必须重视复合型人才的培养，以支持物联网技术研究与应用的可持续发展。实现物联网的智能化。
第三代物联网研究的重点主要是在保障网络安全的前提下，实现物联网的智能化、高效化、集成化和开放化。
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、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。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）