大數據雲計算關鍵技術

Ⅰ 大數據和雲計算技術有哪些

大數據運維，大數據挖掘，大數據分析，大數據處理等等崗位的工作的。雲計算和大數據還有物聯網都是以後發展的趨勢。三大趨勢。檸檬學院大數據。

Ⅱ 對於當今最流行的大數據技術AL人工智慧技術。物聯網技術。你了解多少

帶你了解大數據及人工智慧時代的3項關鍵技術

01 雲計算根據美國國家標准與技術研究院（National Instituteof Standards and Technology，NIST）的定義，雲計算是指能夠針對共享的可配置計算資源，按需提供方便的、泛在的網路接入的模型。上述計算資源包括網路、伺服器、存儲、應用和服務等，這些資源能夠快速地提供和回收，而所涉及的管理開銷要盡可能小。具體來說，雲模型包含五個基本特徵、三個服務模型和四個部署模型。五個基本特徵：

按需自助服務（on-demand self-service）

廣闊的互聯網訪問（broad network access）

資源池（resource pooling）

快速伸縮（rapid elasticity）

可度量的服務（measured service）

三個服務模型：

軟體即服務（Software as a Service，SaaS）

平台即服務（Platform as a Service，PaaS）

基礎設施即服務（Infrastructure as a Service，IaaS）

四個部署模型：

私有雲（private cloud）

社區雲（community cloud）

公有雲（public cloud）

混合雲（hybrid cloud）

一般來說，雲計算可以被看作通過計算機通信網路（例如互聯網）來提供計算服務的分布式系統，其主要目標是利用分布式資源來解決大規模的計算問題。雲中的資源對用戶是透明的，用戶無須知曉資源所在的具體位置。這些資源能夠同時被大量用戶共享，用戶能夠在任何時間、任何地點訪問應用程序和相關的數據。雲計算的體系結構如圖1-3所示，還對三個服務模型進行了闡述。

一般來說，物聯網能夠在雲計算的虛擬形式的無限計算能力和資源上補償自身的技術性限制（例如存儲、計算能力和通信能力）。雲計算能夠為物聯網中服務的管理和組合提供高效的解決方案，同時能夠實現利用物聯網中產生的數據的應用程序和服務。對於物聯網來說，雲計算能夠以更加分布式的、動態的方式來擴展其能處理的真實世界中物/設備的范圍，進而交付大量實際生活中的場景所需要的服務。


在多數情況下，雲計算能夠提供物與應用程序之間的中間層，同時將實現應用程序所必需的復雜性和功能都隱藏起來，這將影響未來的應用程序開發。在未來的多雲環境下，應用程序的開發面臨著來自信息的收集、處理和傳輸等方面的新挑戰。物聯網在工業領域的應用涵蓋了眾多方面，例如自動化、優化、可預測製造、運輸等。製造（manufacturing）是物聯網在工業領域最大的市場，涉及軟體、硬體、連通性和服務等。


隨著物聯網的引入，由原料、工件、機器、工具、庫存和物流等組成的工業系統構成了實施製造過程的生產單元，上述這些構件之間可以互相通信。物聯網提供的連通性驅動了各項操作技術（Operational Technology，OT）的實際性能的收斂性，這里的操作技術包括機械手、傳送帶、儀表、發電機等。在整個製造過程中，感測器、分布式控制以及安全軟體發揮著「膠水」的作用。


當前，工業領域有遠見的企業都將生產線和生產過程構建在了物聯網之上。運輸（transportation）是物聯網在工業領域的第二大市場。當前，在眾多城市中涌現的智能運輸網路能夠優化傳統運輸網路中的路徑，生成高效、安全的路線，降低基礎設施的開銷並緩解交通擁塞。航空、鐵路、城際等貨運公司能夠集成海量的數據來對需求進行實時分析，實現統籌規劃和優化操作。


03 大數據隨著物聯網和雲計算技術的發展，海量的數據以前所未有的速度從異構數據源產生，這些數據源所在的領域有醫療健康、政府機構、社交網路、環境監測和金融市場等。在這些景象的背後，存在大量強大的系統和分布式應用程序來支持與數據相關的操作，例如智能電網（smart grid）系統、醫療健康（healthcare）系統、零售業（retailing）系統、政府（government）系統等。


在大數據的變革發生之前，絕大多數機構和公司都沒有能力長期保存歸檔數據，也無法高效地管理和利用大規模的數據集。實際上，現有的傳統技術能夠應對的存儲和管理規模都是有限的。在大數據環境下，傳統技術缺乏可擴展性和靈活性，其性能也無法令人滿意。當前，針對海量的數據集，需要設計涵蓋清洗、處理、分析、載入等操作的可行性方案。業界的公司越來越意識到針對大數據的處理與分析是使企業具有競爭力的重要因素。

1. 三類定義當前大數據在各個領域的廣泛普及使得學界與業界對大數據的定義很難達成一致。不過有一點共識是，大數據不僅是指大量的數據。通過對現有大數據的定義進行梳理，我們總結出三種對大數據進行描述和理解的定義。1）屬性型定義（attributive definition）作為大數據研究與應用的先驅，國際數據公司（International Data Corporation，IDC）在戴爾易安信（DELLEMC）公司的資助下於2011年提出了如下大數據的定義：

大數據技術描述了技術與體系結構，其設計初衷是通過實施高速的捕獲、發現以及分析，來經濟性地提取大量具有廣泛類型的數據的價值。

該定義側面描述了大數據的四個顯著特徵：數量、速度、多樣化和價值。由Gartner公司分析師Doug Laney總結的研究報告中給出了與上述定義類似的描述，該研究指出數據的增長所帶來的挑戰與機遇是三個維度的，即顯著增長的數量（Volume）、速度（Velocity）和多樣化（Variety）。盡管Doug Laney關於數據在三個維度的描述最初並不是要給大數據下定義，但包括IBM、微軟在內的業界在其後的十年間都沿用上述「3V」模型來對大數據進行描述。2）比較型定義（comparative definition）Mckinsey公司2011年給出的研究報告將大數據定義為：

規模超出了典型資料庫軟體工具的捕獲、存儲、管理和分析能力的數據集。

盡管該報告沒有在具體的度量標准方面對大數據給出定義，但其引入了一個革命性的方面，即怎樣的數據集才能夠被稱為大數據。3）架構型定義（architectural definition）美國國家標准與技術研究院（NIST）對大數據的描述為：

大數據是指數據的數量、獲取的速度以及數據的表示限制了使用傳統關系資料庫方法進行有效分析的能力，需要使用具有良好可擴展性的新型方法來對數據進行高效的處理。

2. 5V以下是一些文獻中關於大數據特徵的描述：

數據的規模成為問題的一部分，並且傳統的技術已經沒有能力處理這樣的數據。

數據的規模迫使學界和業界不得不拋棄曾經流行的方法而去尋找新的方法。

大數據是一個囊括了在合理時間內對潛在的超大數據集實現捕獲、處理、分析和可視化的范疇，並且傳統的信息技術無法勝任上述要求。

大數據的核心必須包含三個關鍵的方面：數量多、速度快和多樣化，即著名的「3V」。

1）數量數據的數量又稱為數據的規模，在大數據中，其是指在進行數據處理時所面對的超大規模的數據量。目前，海量的數據持續不斷地從千百萬設備和應用中產生（例如信息通信技術、智能手機、軟體代碼、社交網路、感測器以及各類日誌）。

McAfee公司在2012年估算：在2012年的每一天中，全球都產生著2.5EB的數據，並且該數值約每40個月實現翻倍。

2013年，國際數據公司（IDC）估算全球所產生、復制和消費的數據已經達到4.4ZB，並且該數值約每兩年實現翻倍。

到2015年，全球產生的數據將達到8ZB。根據IDC的研究報告，全球產生的數據將在2020年達到40ZB。

2）速度在大數據中，數據的速度是指在進行數據處理時所面對的具有高頻率和高實時性的數據流。高速生成的數據應當及時進行處理，以便提取有用的信息和洞察潛在的價值。全球知名的折扣連鎖店沃爾瑪基於消費者的交易每小時產生2.5PB的數據。視頻分享類網站（例如優酷、愛奇藝等）則是大數據高頻率和高實時性特徵的另一個例證。


3）多樣化在大數據中，數據的多樣化是指在進行數據處理時所面對的具有不同語法格式的數據類型。隨著物聯網技術與雲計算技術的普及，海量的多源異構數據從不同的數據源以不同的數據格式持續地產生，典型的數據源有感測器、音頻、視頻、文檔等。海量的異構數據形成各種各樣的數據集，這些數據集可能包含結構化數據、半結構化數據、非結構化數據，數據集的屬性可能是公開或隱私的、共享或機密的、完整或不完整的，等等。隨著大數據理論的發展，更多的特徵逐步被納入考慮的范圍，以便對大數據做出更好的定義，例如：

想像（vision），這里的想像是指一種目的；

驗證（verification），這里的驗證是指經過處理後的數據符合特定的要求；

證實（validation），這里的證實是指前述的想像成為現實；

復雜性（complexity），這里的復雜性是指由於數據之間關系的進化，海量數據的組織和分析均很困難；

不變性（immutability），這里的不變性是指如果進行妥善管理，那麼經過存儲的海量數據可以永久保留。

描述大數據的五個關鍵特徵（即「5V」）：

數量（Volume）

速度（Velocity）

多樣化（Variety）

准確性（Veracity）

價值（Value）

4）准確性在商界，決策者通常不會完全信任從大數據中提取出的信息，而會進一步對信息進行加工和處理，然後做出更好的決策。如果決策者不信任輸入數據，那麼輸出數據也不會獲得信任，這樣的數據不會參與決策過程。隨著大數據中數據規模的日新月異和數據種類的多樣化，如何更好地度量和提升數據可信度成為一個研究熱點。


5）價值一般來說，海量的數據具有價值密度低的缺點。如果無法從數據中有效地提取出潛在的價值，那麼這些數據在某種程度上就是沒用的。數據的價值是決策者最關注的方面，其需要仔細且認真的研究。目前，已經有大量的人力、物力和財力投入到大數據的研究和應用中，這些投資行為都期望從海量數據中獲得有價值的內容。但是，對於不同的機構和不同的價值提取方法，同樣的數據集所產生的價值差異可能很大，即投入與產出並不一定成正比。


因此，對大數據價值的研究需要建立更加完善的體系。

Ⅲ 雲計算系統的核心技術有哪些

在雲計抄算系統中運用了許多技術，襲其中以編程模型、數據管理技術、數據存儲技術、虛擬化技術、雲計算平台管理技術更為關鍵。而根據各企業對雲計算人才的技能需求不同，求職者也要學習不同的技能，比如比如你計劃從事大數據、nosql領域，你需要掌握Hadoop、Hbase、Cassandra以及一些理論（CAP、Base等）；如果你想要從事雲平台（Iaas、Paas）相關工作，你可以研究虛擬化技術（kvm、hyper-v等等）、OpenStack、esxi等技術。

Ⅳ 大數據和雲計算是什麼關系_如何理解雲計算與大數據之間的關系

如今，兩種主流技術已成為IT領域關注的焦點-大數據和雲計算。根本不同的是，大數據只涉及處理海量數據，而雲計算則涉及基礎架構。但是，大數據和雲技術提供的簡化功能是其被大量企業採用的主要原因。例如，亞馬遜的「ElasticMapRece」演示了如何利用CloudElasticComputes的功能進行大數據處理。

兩者的結合為組織帶來了有益的結果。更不用說，這兩種技術都處於發展階段，但是它們的結合在大數據分析中利用了可擴展且具有成本效益的解決方案。

那麼，我們可以說大數據與雲計算完美結合嗎？好吧，有數據點支持它。除此之外，還需要處理一些實時挑戰。

大數據與雲計算的關系

大數據和雲計算這兩種技術本身都是有價值銷虧喊的。此外，許多企業的目標是將兩種技術結合起來以獲取更多的商業利益。兩種技術都旨在提高公司的收入，同時降低投資成本。盡管Cloud管理本地軟體，但大數據有助於業務決策。

讓我們從這兩種技術的基本概述開始！

大數據與雲計算

大數據處理大量的結構化，半結構化或非結構化數據，以進行存儲和處理以進行數據分析。大數據有五個方面，通過5V來描述

數量_數據量

種類_不同類型的數據

速度_系統中的數據流率

價值_基於其中包含的信息的數據價值

准確性_數據保密性和可用性

雲計算以按需付費的模式向用戶提供服務。雲提供商提供三種主要服務，這些服務概述如下：

基礎架構即服務（IAAS）

在這里，服務提供商將提供整個基礎架構以及與維護相關的任務。

平台即服務（PAAS）

在此服務中，Cloud提供程序提供了諸如對象存儲，運行時，排隊，資料庫等資源。但是，與配置和實現相關的任務的責任取決於使用者。

軟體即服務（SAAS）

此服務是最便捷的服務，它提供所有必要的設置和基礎結構，並為平台和基礎結構提供IaaS。

大數據與雲計算的關系模型雲計算在大數據中的作用

大數據和雲計算的關系可以根據服務類型進行分類：

IAAS在公共雲中

IaaS是一種經濟高效的解決方案，利用此雲服務，大數據服務使人們能夠訪問無限的存儲和計算能力。對虧野於雲提供商承擔所有管理基礎硬體費用的企業而言，這是一種非常經濟高效的解決方案。

私有雲中的PAAS

PaaS供應商將大數據技術納入其提供的服務。因此，它們消除了處理管理單個軟體和硬體元素的復雜性的需求，而這在處理TB級數據時是一個真正的問題空好。

混合雲中的SAAS

如今，分析社交媒體數據已成為公司進行業務分析的基本參數。在這種情況下，SaaS供應商提供了進行分析的出色平台。

大數據與雲計算有何關系？

因此，從以上描述中，我們可以看到，Cloud通過可伸縮且靈活的自助服務應用程序抽象了挑戰和復雜性，從而啟用了「即服務」模式。從最終用戶提取海量數據的分布式處理時，大數據需求是相同的。

雲中的大數據分析有多個好處。

改進分析

隨著雲技術的進步，大數據分析變得更加完善，從而帶來了更好的結果。因此，公司傾向於在雲中執行大數據分析。此外，雲有助於整合來自眾多來源的數據。

簡化的基礎架構

大數據分析是基礎架構上一項艱巨的艱巨工作，因為數據量大，速度和傳統基礎架構通常無法跟上的類型。由於雲計算提供了靈活的基礎架構，我們可以根據當時的需求進行擴展，因此管理工作負載很容易。

降低成本

大數據和雲技術都通過減少所有權來為組織創造價值。雲的按用戶付費模型將CAPEX轉換為OPEX。另一方面，Apache降低了大數據的許可成本，該成本應該花費數百萬美元來構建和購買。雲使客戶無需大規模的大數據資源即可進行大數據處理。因此，大數據和雲技術都在降低企業成本並為企業帶來價值。

安全與隱私

數據安全性和隱私性是處理企業數據時的兩個主要問題。此外，當您的應用程序由於其開放的環境和有限的用戶控制安全性而託管在Cloud平台上時，這成為主要的問題。另一方面，像Hadoop這樣的大數據解決方案是一個開源應用程序，它使用了大量的第三方服務和基礎架構。因此，如今，系統集成商引入了具有彈性和可擴展性的私有雲解決方案。此外，它還利用了可擴展的分布式處理。

除此之外，雲數據是在通常稱為雲存儲伺服器的中央位置存儲和處理的。服務提供商和客戶將與之一起簽署服務水平協議（SLA），以獲得他們之間的信任。如果需要，提供商還可以利用所需的高級安全控制級別。這可確保涵蓋以下問題的雲計算中大數據的安全性：

保護大數據免受高級威脅。

雲服務提供商如何維護存儲和數據。

有一些與服務級別協議相關的規則可以保護

數據

容量

可擴展性

安全

隱私

數據存儲的可用性和數據增長

另一方面，在許多組織中，大數據分析被用來檢測和預防高級威脅和惡意黑客。

虛擬化

基礎架構在支持任何應用程序中都起著至關重要的作用。虛擬化技術是大數據的理想平台。像Hadoop這樣的虛擬化大數據應用程序具有多種優勢，這些優勢在物理基礎架構上是無法訪問的，但它簡化了大數據管理。大數據和雲計算指出了各種技術和趨勢的融合，這使IT基礎架構和相關應用程序更加動態，更具消耗性和模塊化。因此，大數據和雲計算項目嚴重依賴虛擬化

Ⅳ 大數據關鍵技術解析

大數據關鍵技術解析

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。 一、大數據採集技術

數據採集是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

大數據採集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2)清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術。改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：1.可視化分析。數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。2.數據挖掘演算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。3.預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。4.語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。5.數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

五、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

以上是小編為大家分享的關於大數據關鍵技術解析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅵ 簡述什麼是大數據，雲計算，以及它們的應用實例

大數據：是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫專軟體工具能力屬范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

雲計算：是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲計算最初的目標是對資源的管理，管理的主要是計算，存儲，網路資源。

海量數據上傳到雲平台後，大數據就會對數據進行深入分析和挖掘。說到大數據，就不得不講雲計算。這些數據是怎麼計算，怎麼處理的，就和雲計算分不開家。雲計算是提取大數據的前提，強大的雲計算能力，對於降低數據提取過程中的成本不可或缺。雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

Ⅶ 那些耳熟能詳的互聯網新詞「共享」、「雲計算」、「大數據」背後有哪些我們未知的淵源

物聯網，雲計算，大數據，人工智慧是近兩年科技、產業界的熱門話題。分別什麼意思?彼此之間又有什麼關系呢?
一
物聯網

1、什麼是物聯網?
物聯網在之前被定義為通過射頻識別(RFID)、紅外線感應器、全球定位系統、激光掃描器、氣體感應器等信息感測設備按約定的協議把任何物品與互聯網連接起來進行信息交換，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路，簡言之物聯網就是「物物相連的互聯網」。
後來被重新定義為當下幾乎所有技術與計算機、互聯網技術的結合，實現物體與物體之間：環境以及狀態信息實時的實時共享以及智能化的收集、傳遞、處理、執行。廣義上說，當下涉及的信息技術的應用，都可以納入物聯網的范疇。
2、物聯網的關鍵技術
嵌入式系統技術：是綜合了計算機軟硬體、感測器技術、集成電路技術、電子應用技術為一體的復雜技術。經過幾十年的演變，以嵌入式系統為特徵的智能終端產品隨處可見;小到人們身邊的MP3，大到航天航空的衛星系統。嵌入式系統正在改變著人們的生活，推動著工業生產以及國防工業的發展。如果把物聯網用人體做一個簡單比喻，感測器相當於人的眼睛、鼻子、皮膚等感官，網路就是神經系統用來傳遞信息，嵌入式系統則是人的大腦，在接收到信息後要進行分類處理。這個例子很形象的描述了感測器、嵌入式系統在物聯網中的位置與作用。
感測器技術：這也是計算機應用中的關鍵技術。大家都知道，到目前為止絕大部分計算機處理的都是數字信號。自從有計算機以來就需要感測器把模擬信號轉換成數字信號計算機才能處理。
RFID標簽：也是一種感測器技術，RFID技術是融合了無線射頻技術和嵌入式技術為一體的綜合技術，RFID在自動識別、物品物流管理有著廣闊的應用前景。
二
雲計算

1、什麼是雲計算?
雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路、伺服器、存儲、應用軟體、服務)，這些資源能夠快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務商進行很少的交互。
2、物聯網和雲計算的關系
雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。
目前物聯網的伺服器部署在雲端，通過雲計算提供應用層的各項服務。雲計算可以提供以下幾個層析的服務：
IaaS：基礎設施即服務
消費者通過internet可以從完善的計算機設施獲得服務。例如：硬體伺服器租用。
PaaS：平台即服務
PaaS實際上是指軟體研發的平台作為一種服務，以SaaS的模式提交給用戶。因此，PaaS也是SaaS模式的一種應用。但是PaaS的出現可以加快SaaS應用的開發速度，如：軟體的個性化定製開發。
SaaS：軟體即服務
它是一種通過internet提供軟體的模式，用戶無需購買軟體，而是向提供商租用基於Web的軟體，來管理企業經營活動，如：亞馬遜。
三
大數據

1、什麼是大數據?
大數據是一種規模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。如果將大數據比作一個產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
2、大數據和雲計算的關系
從技術上來看，大數據和雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
雲時代的來臨，大數據的關注度也越來越高，分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模的並行處理資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
四
人工智慧

1、什麼是人工智慧?
人工智慧英文縮寫為AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分枝，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。它是對人的意識、思維的信息過程的模擬，人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
通過上述觀點我們可以簡單的得出一個結論： 物聯網的正常運行是通過大數據傳輸信息給雲計算平台處理，然後人工智慧提取雲計算平台存儲的數據進行活動。