物联网大数据新的

『壹』 大数据与物联网融合给世界带来哪些巨变

物联网可以通过互联网连接传感器连接到各种各样的“东西”，回并得到了快速增长。简单答地说，它是一个连接任何设备的具有“开/关”功能的开关，通过互联网连接到彼此，可以方便地连接“事物”大规模网络的概念。

物联网和大数据具有改变许多领域活动的潜力，不仅是商业活动，还关系到我们的日常生活。

大数据和分析将革新制造业

大数据在制造业成功部署的好处包括：

提高生产效率。采用传感器和数据能够提高效率，减少损失和浪费，并提高员工的工作效率。

为居民创造更智能的城市

新的物联网应用利用连接，与大数据和分析一起被用于所谓的“智慧城市”，以改善城市流动性，减少交通拥堵等问题。结合实时数据，并连接汽车强大的分析平台，使城市规划者和当地政府可以了解他们的居民和游客习惯，得出全新的见解和可操作的信息。大数据的有效利用，提高了目前的交通网络，并减少了需要额外的和昂贵的昂贵的基础设施项目的需求。

大数据节省医疗保健和生活成本

一个由神经系统相互连接的世界

大数据和物联网技术将使所有行业相互关联的，并已切断，释放令人难以置信的改变生活的机会。

『贰』 物联网时代的大数据策略

物联网时代的大数据策略

互联网时代，、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HTTP、MQTT和CoAP三种常用的标准协议传递数据。HTTP通用程度高，但是它的头中包含大量冗余信息，不太适合带宽比较低的场景。MQTT基于发布/订阅模型，新的设备或者服务能够非常容易地连到中央系统上消费消息。另外，它在消息大小上比HTTP更轻量，但是缺点是不包含加密标准。CoAP适合于低功耗、低带宽的场景，与MQTT的订阅模式相比它更侧重于一对一的连接。
第二阶段则需要根据设备、网络以及功耗的限制决定是实时地收集数据还是在某个时间批量收集，同时还需要决定如何存储数据。如果是实时收集，那么必须要考虑数据库的写入速度，这对于传统的数据库而言可能是一个挑战，但是像 Cassandra 这样的NoSQL数据库却能够轻松应对。
一旦完成了数据的收集与存储，接下来就是分析了，这才是整个过程最核心的部分。此时需要考虑需要何时使用分析结果，是否需要立即或近乎实时的分析，还是仅仅需要对历史数据进行处理。越来越多的人在使用Apache Spark分析大数据，使用Spark Streaming满足近乎实时的要求，如果将这些技术与Cassandra这样的NoSQL数据库结合在一起使用，那么开发者就能够处理并分析大规模、快速移动的数据集。
那么是不是所有的物联网厂商都需要自己去构建相关的数据解决方案呢？也不尽然，在云计算的时代大可以利用云服务提供商的资源，以降低相关的成本，对小公司或初创公司更是如此。
Mike Kavis最近在自己的博文《 物联网将彻底改变你的大数据策略 》中阐述了自己的方案，他认为：
“在物联网时代，面对PB级的数据，企业将难以以一己之力完成基础设施的建设。物联网所产生的大量数据不仅会驱动现在的数据中心发生根本性的变化，同时也会驱动相关企业采用新的大数据策略。由于缺乏相关技能以及持续增长的数据对基础设施采购的需求，企业将逐步放弃DIY模式，转而使用PaaS和托管的解决方案，借助于数据库即服务（例如Amazon的Redshift、Hortonworks和Cloudera的企业级Hadoop）、托管的大数据服务（例如Treasure Data）以及矩阵式的数据中心服务（例如GoGrid）实现自己的物联网数据分析方案。
总之，物联网的价值在于数据。企业对数据的分析工作启动地越快，挖掘出的业务价值就越多。而云服务提供商的目的就是通过加大相关的投入，消除数据收集、管理的风险以及复杂性，让客户能够专注于分析。”

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『叁』 物联网与大数据是什么关系

物联网与大数据的关系是：

大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物大棚哗联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。

物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而和宴言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。

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。

采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络滚行接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

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。

大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。

大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。

大数据(big data)是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。

云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。

因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

云计算的就业前途，某种意义上也可以理解为云计算为我们提供的服务，存在一定的必然性，也就是说云计算对于社会、云计算使用者有哪些优势，也同时可以理解为，云计算的优势就是云计算的就业优势。

『肆』 什么是物联网大数据

在生活中，比较常见的是互联网大数据，其实还有一种大数据与物联网结合起来的物联网大数据，大家知道什么是物联网大数据吗？

IOT全称为Internet of Things，翻译成中文就是物联网，指的是通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外传感器、激光扫描等各种设备和技术，实时采集任何需要监控、连接和交互的对象或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等所需信息，通过各种可能的网络接入，实现对象与对象、对象与人之间无处不在的连接，实现智能感知，对象和过程的识别和管理。

物联网是以互联网和传统电信网络为基础的信息载体，它允许所有可以独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

对于大数据的定义就是在一定时间范围内无法被常规工具进行捕捉并处理的数据集合，这种就是大数据，大数据技术就是采集并处理大数据的一种IT技术。

常见的大数据应用案例有票房预测，利用大数据技术采集往年的票房数据，通过对上映的电影的类型、上映时间及票房分析，预测未来上映电影在各个时间段的票房销售；在企业中，大数据分析技术使得企业决策更加智能化、自动化等，还可以提高工作效率。

那物联网与大数据是怎么联系在一起的呢？在上面的物联网的概念中，可以看到物联网就是通过一些采集器，采集各种实时监控的信息，通过网络连接物体与物体，或者物体与人，实现智能感知或者对象与过程的识别与管理。这其中的过程是运用到了大数据技术，举个例子，全球定位系统是需要通过卫星导航系统采集地球上的各种地理信息数据、路线数据等，然后再通过物联网的一些智能技术，确认对象的实时位置。

又比如生活中常见的智能手表，在很多智能手表中都有心率测量和血氧饱和度测量，将这些手表上的测量数据，通过蓝牙连接到手机或者电脑设备，利用一些专门的 健康 app预测心脏 健康 的程度，这其中也是结合到大数据技术的物联网应用。

可以说，物联网的应用大部分需要依靠大数据为基础，所以运用好大数据，对于物联网的快速发展也具有着非凡的意义，相信在未来物联网与大数据结合的技术会为我们的生活带来更多的便利。

『伍』 如何理解云计算、物联网、大数据、5G新一代信息技术的快速发展,对网络安全提出了极大的挑战

云计算，物联网，大数据都是利用网络传输来实现的。这些信息技术都取决于网络速度，所以5G技术可以使得这些技术得到飞速发展。网络安全是网络发展的根本，只有安全高速的网络才能更好的发展信息技术。

『陆』 物联网大数据有什么特征

1.高效分布式

必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。

2.实时处理

必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。

3.高可靠性

需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。

4.高效缓存

需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。

5.实时流式计算

需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。

6.数据订阅

需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。

『柒』 物联网产生大数据,大数据助力物联网

物联网产生大数据,大数据助力物联网
大数据时代已经来临。传感器、RFID等的大量应用,电脑、摄像机等设备和智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的迅速普及,促使全球数字信息总量的急剧增长。物联网是大数据的重要来源,随着物联网在各行各业的推广应用,每秒钟物联网上都会产生海量数据。

数据是资源、财富。大数据分析已成为商业的关键元素,基于数据的分析、监控、信息服务日趋普遍。在各行各业中,数据驱动的企业越来越多,他们须实时吸收数据并对之进行分析,形成正确的判断和决策。大数据正成为IT行业全新的制高点,而基于应用和服务的物联网将推动大数据的更广泛运用。
由于物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域等特性,需要新型的数据存储和处理技术。而大数据技术可支持物联网上海量数据的更深应用。物联网帮助收集来自感知层、传输层、平台层、应用层的众多数据,然后将这些海量数据传送到云计算平台进行分析加工。物联网产生的大数据处理过程可以归结为数据采集、数据存储和数据分析三个基本步骤。数据采集和存储是基本功能,而大数据时代真正的价值蕴含在数据分析中。物联网数据分析的挑战还在于将新的物联网数据和已有的数据库整合。
物联网上的大数据应用空间广阔,大数据和物联网结合充满无限可能。随着物联网、互联网、移动互联网、智能终端、大屏显示系统、云计算平台等的联合应用,物联网上的大数据可帮助人们建立智能监控模型、智能分析模型、智能决策模型等应用,深刻改变人们的生活。
智慧城市是物联网最大的应用领域,而智慧农业、智能家居、智慧物流、智能安防中的视频信息处理、智慧交通中的交通实时诱导、智慧环保中的环境监测等物联网领域都是大数据应用的“用武之地”。如:在环境监测方面,传感器借助物联网传递信息到互联网平台或移动互联网平台,实时监控环境变化。通过环境监控模型,对收集到的海量环境数据进行分析,发现环境指标变化的异常点,帮助环保部门提前预测某地环境的变化情况,对环境指标偏离正常指标值的,提前发出环境污染预警。而智能制造或“工业互联网”更是未来大数据和物联网美妙结合的经典案例。在行业应用方面,大数据和物联网的结合也会“擦出火花”。如:邮政服务可通过大数据和物联网转型为“邮政物联网”。邮政网络可配备低成本传感器,极大地增强邮政运营商收集有价值数据的能力。这个庞大的新数据来源可帮助邮政运营商提升运营能力,改善客户服务,创造新产品和服务,并为更有效率的决策提供支持。
物联网的价值在于其数据。物联网带来了突破性的技术进步,但管理大数据的问题也变得更加突出,需相关信息通信技术鼎力支撑。如:数据产生、捕捉、传递和分析,需快捷、稳定、可靠的广域网络,3G、4G、WiFi等无线通信技术应不断优化,以支持物联网及各传感器节点感知信息能力、传输能力、信息处理和存储能力等的全面提升。
物联网产生大数据,大数据助力物联网。由物联网引发的大数据潮流还将助推云计算等信息通信新技术的融合发展。