物聯網大數據新的

『壹』 大數據與物聯網融合給世界帶來哪些巨變

物聯網可以通過互聯網連接感測器連接到各種各樣的「東西」，回並得到了快速增長。簡單答地說，它是一個連接任何設備的具有「開/關」功能的開關，通過互聯網連接到彼此，可以方便地連接「事物」大規模網路的概念。

物聯網和大數據具有改變許多領域活動的潛力，不僅是商業活動，還關繫到我們的日常生活。

大數據和分析將革新製造業

大數據在製造業成功部署的好處包括：

提高生產效率。採用感測器和數據能夠提高效率，減少損失和浪費，並提高員工的工作效率。

為居民創造更智能的城市

新的物聯網應用利用連接，與大數據和分析一起被用於所謂的「智慧城市」，以改善城市流動性，減少交通擁堵等問題。結合實時數據，並連接汽車強大的分析平台，使城市規劃者和當地政府可以了解他們的居民和遊客習慣，得出全新的見解和可操作的信息。大數據的有效利用，提高了目前的交通網路，並減少了需要額外的和昂貴的昂貴的基礎設施項目的需求。

大數據節省醫療保健和生活成本

一個由神經系統相互連接的世界

大數據和物聯網技術將使所有行業相互關聯的，並已切斷，釋放令人難以置信的改變生活的機會。

『貳』 物聯網時代的大數據策略

物聯網時代的大數據策略

互聯網時代，、Pad、智能手機等設備無處不在，數以億計的用戶通過微博、微信、SNS、博客等途徑產生大量的自媒體數據，電商、新聞類網站、搜索引擎每時每刻都在記錄著豐富的用戶行為信息，海量的數據促進了雲計算，分布式技術的發展，而這些技術反過來不僅推動了Web和移動互聯網的革新，也推動了物聯網的飛速前進。現在，我們正逐漸邁入物聯網時代，實現萬物互聯的願景，如果說之前人是信息生產的主體，那麼或許不久的將來設備將成為主角，它們將源源不斷地產生與人相關的衣食住行信息，這些信息會通過雲計算、數據挖掘等技術實現價值的升華從而為用戶提供更優質、貼心的服務。那麼物聯網時代會產生什麼樣的數據，應該採用什麼樣的大數據策略呢？
THINKstrategies 的總經理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 當物聯網遇見大數據 》中寫道：
「你不能使用現在的策略，因為可以被捕獲、管理並利用的數據將更加多樣化，同時用例也會更加豐富。附加到各種設備和對象上的感測器會產生各種類型的數據。這些數據將會用於各種響應式的、主動的或者 創造性的目的 。IT部門的任務就是與業務部門一起工作，完全理解物聯網方面的用例，然後尋找滿足業務需求的技術。特別是，IT部門必須識別出最優的分析平台和工具，讓業務用戶能夠獲取到需要的數據，分析數據的含義並快速地做出響應。」
Gartner公司的副總裁、著名分析師 Joe Skorupa 認為：
「分布在世界各地的物聯網設備將產生大量的輸入數據，將所有的數據傳送到一個位置進行處理無論從技術上還是從經濟上都是無法實現的。最近的趨勢——將應用程序集中起來以便於降低成本並增強安全性——並不適合物聯網。組織必須將數據集中到多個分布式的小型數據中心中，在此對數據進行初步的處理並發送到一個中心站點進行額外的處理。數據中心管理員需要在這些區域部署更加具有前瞻性的容量以滿足業務發展的需要。」
Patrick McFadin則在自己的博文《 物聯網：數據都去了哪裡？ 》中闡述了一個具體的數據策略解決方案。他認為整個過程可以分為三個階段：產生數據並通過Internet傳遞、中央系統收集並組織數據、持續的數據分析與使用。
第一階段需要決定數據創建的標准以及如何通過網路進行傳遞。Patrick McFadin認為可以通過HTTP、MQTT和CoAP三種常用的標准協議傳遞數據。HTTP通用程度高，但是它的頭中包含大量冗餘信息，不太適合帶寬比較低的場景。MQTT基於發布/訂閱模型，新的設備或者服務能夠非常容易地連到中央系統上消費消息。另外，它在消息大小上比HTTP更輕量，但是缺點是不包含加密標准。CoAP適合於低功耗、低帶寬的場景，與MQTT的訂閱模式相比它更側重於一對一的連接。
第二階段則需要根據設備、網路以及功耗的限制決定是實時地收集數據還是在某個時間批量收集，同時還需要決定如何存儲數據。如果是實時收集，那麼必須要考慮資料庫的寫入速度，這對於傳統的資料庫而言可能是一個挑戰，但是像 Cassandra 這樣的NoSQL資料庫卻能夠輕松應對。
一旦完成了數據的收集與存儲，接下來就是分析了，這才是整個過程最核心的部分。此時需要考慮需要何時使用分析結果，是否需要立即或近乎實時的分析，還是僅僅需要對歷史數據進行處理。越來越多的人在使用Apache Spark分析大數據，使用Spark Streaming滿足近乎實時的要求，如果將這些技術與Cassandra這樣的NoSQL資料庫結合在一起使用，那麼開發者就能夠處理並分析大規模、快速移動的數據集。
那麼是不是所有的物聯網廠商都需要自己去構建相關的數據解決方案呢？也不盡然，在雲計算的時代大可以利用雲服務提供商的資源，以降低相關的成本，對小公司或初創公司更是如此。
Mike Kavis最近在自己的博文《 物聯網將徹底改變你的大數據策略 》中闡述了自己的方案，他認為：
「在物聯網時代，面對PB級的數據，企業將難以以一己之力完成基礎設施的建設。物聯網所產生的大量數據不僅會驅動現在的數據中心發生根本性的變化，同時也會驅動相關企業採用新的大數據策略。由於缺乏相關技能以及持續增長的數據對基礎設施采購的需求，企業將逐步放棄DIY模式，轉而使用PaaS和託管的解決方案，藉助於資料庫即服務（例如Amazon的Redshift、Hortonworks和Cloudera的企業級Hadoop）、託管的大數據服務（例如Treasure Data）以及矩陣式的數據中心服務（例如GoGrid）實現自己的物聯網數據分析方案。
總之，物聯網的價值在於數據。企業對數據的分析工作啟動地越快，挖掘出的業務價值就越多。而雲服務提供商的目的就是通過加大相關的投入，消除數據收集、管理的風險以及復雜性，讓客戶能夠專注於分析。」

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『叄』 物聯網與大數據是什麼關系

物聯網與大數據的關系是：

大數據的發展源於物聯網技術的應用，並用於支撐智慧城市的發展。物大棚嘩聯網技術作為互聯網應用的拓展，正處於大發展階段。

物聯網是智慧城市的基礎，但智慧城市的范疇相比物聯網而和宴言更為廣泛;智慧城市的衡量指標由大數據來體現，大數據促進智慧城市的發展;物聯網是大數據產生的催化劑，大數據源於於物聯網應用。

物聯網是指通過 各種信息感測器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感應器、激光掃描器等各種裝置與技術，實時採集任何需要監控、 連接、互動的物體或過程。

採集其聲、光、熱、電、力學、化 學、生物、位置等各種需要的信息，通過各類可能的網路滾行接入，實現物與物、物與人的泛在連接，實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理。

物聯網是一個基於互聯網、傳統電信網等的信息承載體，它讓所有能夠被獨立定址的普通物理對象形成互聯互通的網路。

大數據技術是一種新一代技術和構架，它以成本較低、以快速的採集、處理和分析技術，從各種超大規模的數據中提取價值。

大數據技術不斷涌現和發展，讓我們處理海量數據更加容易、更加便宜和迅速，成為利用數據的好助手，甚至可以改變許多行業的商業模式。

大數據(big data)是這樣的數據集合：數據量增長速度極快，用常規的數據工具無法在一定的時間內進行採集、處理、存儲和計算的數據集合。

雲計算是一種基於網際網路的超級計算模式，在遠程的數據中心裡，成千上萬台電腦和伺服器連接成一片電腦雲。

因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。

雲計算的就業前途，某種意義上也可以理解為雲計算為我們提供的服務，存在一定的必然性，也就是說雲計算對於社會、雲計算使用者有哪些優勢，也同時可以理解為，雲計算的優勢就是雲計算的就業優勢。

『肆』 什麼是物聯網大數據

在生活中，比較常見的是互聯網大數據，其實還有一種大數據與物聯網結合起來的物聯網大數據，大家知道什麼是物聯網大數據嗎？

IOT全稱為Internet of Things，翻譯成中文就是物聯網，指的是通過各種信息感測器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感測器、激光掃描等各種設備和技術，實時採集任何需要監控、連接和交互的對象或過程，採集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等所需信息，通過各種可能的網路接入，實現對象與對象、對象與人之間無處不在的連接，實現智能感知，對象和過程的識別和管理。

物聯網是以互聯網和傳統電信網路為基礎的信息載體，它允許所有可以獨立定址的普通物理對象形成互聯互通的網路。

對於大數據的定義就是在一定時間范圍內無法被常規工具進行捕捉並處理的數據集合，這種就是大數據，大數據技術就是採集並處理大數據的一種IT技術。

常見的大數據應用案例有票房預測，利用大數據技術採集往年的票房數據，通過對上映的電影的類型、上映時間及票房分析，預測未來上映電影在各個時間段的票房銷售；在企業中，大數據分析技術使得企業決策更加智能化、自動化等，還可以提高工作效率。

那物聯網與大數據是怎麼聯系在一起的呢？在上面的物聯網的概念中，可以看到物聯網就是通過一些採集器，採集各種實時監控的信息，通過網路連接物體與物體，或者物體與人，實現智能感知或者對象與過程的識別與管理。這其中的過程是運用到了大數據技術，舉個例子，全球定位系統是需要通過衛星導航系統採集地球上的各種地理信息數據、路線數據等，然後再通過物聯網的一些智能技術，確認對象的實時位置。

又比如生活中常見的智能手錶，在很多智能手錶中都有心率測量和血氧飽和度測量，將這些手錶上的測量數據，通過藍牙連接到手機或者電腦設備，利用一些專門的 健康 app預測心臟 健康 的程度，這其中也是結合到大數據技術的物聯網應用。

可以說，物聯網的應用大部分需要依靠大數據為基礎，所以運用好大數據，對於物聯網的快速發展也具有著非凡的意義，相信在未來物聯網與大數據結合的技術會為我們的生活帶來更多的便利。

『伍』 如何理解雲計算、物聯網、大數據、5G新一代信息技術的快速發展,對網路安全提出了極大的挑戰

雲計算，物聯網，大數據都是利用網路傳輸來實現的。這些信息技術都取決於網路速度，所以5G技術可以使得這些技術得到飛速發展。網路安全是網路發展的根本，只有安全高速的網路才能更好的發展信息技術。

『陸』 物聯網大數據有什麼特徵

1.高效分布式

必須是高效的分布式系統。物聯網產生的數據量巨大，僅中國而言，就有5億多台智能電表，每台電表每隔15分鍾採集一次數據，一天全國智能電表就會產生500多億條記錄。這么大的數據量，任何一台伺服器都無能力處理，因此處理系統必須是分布式的，水平擴展的。為降低成本，一個節點的處理性能必須是高效的，需要支持數據的快速寫入和快速查詢。

2.實時處理

必須是實時處理的系統。互聯網大數據處理，大家所熟悉的場景是用戶畫像、推薦系統、輿情分析等等，這些場景並不需要什麼實時性，批處理即可。但是對於物聯網場景，需要基於採集的數據做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內。如果計算沒有實時性，物聯網的商業價值就大打折扣。

3.高可靠性

需要運營商級別的高可靠服務。物聯網系統對接的往往是生產、經營系統，如果數據處理系統宕機，直接導致停產，產生經濟有損失、導致對終端消費者的服務無法正常提供。比如智能電表，如果系統出問題，直接導致的是千家萬戶無法正常用電。因此物聯網大數據系統必須是高可靠的，必須支持數據實時備份，必須支持異地容災，必須支持軟體、硬體在線升級，必須支持在線IDC機房遷移，否則服務一定有被中斷的可能。

4.高效緩存

需要高效的緩存功能。絕大部分場景，都需要能快速獲取設備當前狀態或其他信息，用以報警、大屏展示或其他。系統需要提供一高效機制，讓用戶可以獲取全部、或符合過濾條件的部分設備的最新狀態。

5.實時流式計算

需要實時流式計算。各種實時預警或預測已經不是簡單的基於某一個閾值進行，而是需要通過將一個或多個設備產生的數據流進行實時聚合計算，不只是基於一個時間點、而是基於一個時間窗口進行計算。不僅如此，計算的需求也相當復雜，因場景而異，應容許用戶自定義函數進行計算。

6.數據訂閱

需要支持數據訂閱。與通用大數據平台比較一致，同一組數據往往有很多應用都需要，因此系統應該提供訂閱功能，只要有新的數據更新，就應該實時提醒應用。而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鍾的平均值。

『柒』 物聯網產生大數據,大數據助力物聯網

物聯網產生大數據,大數據助力物聯網
大數據時代已經來臨。感測器、RFID等的大量應用,電腦、攝像機等設備和智能手機、平板電腦、可穿戴設備等移動終端的迅速普及,促使全球數字信息總量的急劇增長。物聯網是大數據的重要來源,隨著物聯網在各行各業的推廣應用,每秒鍾物聯網上都會產生海量數據。

數據是資源、財富。大數據分析已成為商業的關鍵元素,基於數據的分析、監控、信息服務日趨普遍。在各行各業中,數據驅動的企業越來越多,他們須實時吸收數據並對之進行分析,形成正確的判斷和決策。大數據正成為IT行業全新的制高點,而基於應用和服務的物聯網將推動大數據的更廣泛運用。
由於物聯網數據具有非結構化、碎片化、時空域等特性,需要新型的數據存儲和處理技術。而大數據技術可支持物聯網上海量數據的更深應用。物聯網幫助收集來自感知層、傳輸層、平台層、應用層的眾多數據,然後將這些海量數據傳送到雲計算平台進行分析加工。物聯網產生的大數據處理過程可以歸結為數據採集、數據存儲和數據分析三個基本步驟。數據採集和存儲是基本功能,而大數據時代真正的價值蘊含在數據分析中。物聯網數據分析的挑戰還在於將新的物聯網數據和已有的資料庫整合。
物聯網上的大數據應用空間廣闊,大數據和物聯網結合充滿無限可能。隨著物聯網、互聯網、移動互聯網、智能終端、大屏顯示系統、雲計算平台等的聯合應用,物聯網上的大數據可幫助人們建立智能監控模型、智能分析模型、智能決策模型等應用,深刻改變人們的生活。
智慧城市是物聯網最大的應用領域,而智慧農業、智能家居、智慧物流、智能安防中的視頻信息處理、智慧交通中的交通實時誘導、智慧環保中的環境監測等物聯網領域都是大數據應用的「用武之地」。如:在環境監測方面,感測器藉助物聯網傳遞信息到互聯網平台或移動互聯網平台,實時監控環境變化。通過環境監控模型,對收集到的海量環境數據進行分析,發現環境指標變化的異常點,幫助環保部門提前預測某地環境的變化情況,對環境指標偏離正常指標值的,提前發出環境污染預警。而智能製造或「工業互聯網」更是未來大數據和物聯網美妙結合的經典案例。在行業應用方面,大數據和物聯網的結合也會「擦出火花」。如:郵政服務可通過大數據和物聯網轉型為「郵政物聯網」。郵政網路可配備低成本感測器,極大地增強郵政運營商收集有價值數據的能力。這個龐大的新數據來源可幫助郵政運營商提升運營能力,改善客戶服務,創造新產品和服務,並為更有效率的決策提供支持。
物聯網的價值在於其數據。物聯網帶來了突破性的技術進步,但管理大數據的問題也變得更加突出,需相關信息通信技術鼎力支撐。如:數據產生、捕捉、傳遞和分析,需快捷、穩定、可靠的廣域網路,3G、4G、WiFi等無線通信技術應不斷優化,以支持物聯網及各感測器節點感知信息能力、傳輸能力、信息處理和存儲能力等的全面提升。
物聯網產生大數據,大數據助力物聯網。由物聯網引發的大數據潮流還將助推雲計算等信息通信新技術的融合發展。