1. 物联网,云计算,大数据,人工智能怎么区分与彼此关系
物联网:
在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应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,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及的信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。
云计算:
是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务),这些资源能够快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务商进行很少的交互。
云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据:
是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业,那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上来看,大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
人工智能:
英文缩写为AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。现在已经比较火热的VR,沉浸式体验,就是依赖于大数据与云计算,让用户能够由更加真切的体验,并且VR技术是可以使用到各行各业的。人工智能不同于传统的机器人,传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作,而人工智能则包含了机器学习,从被动到主动,从模式化实行指令,到自主判断根据情况实行不同的指令,这就是区别。
2. 什么是云计算,大数据,人工智能,智能城市
这个的比较的复杂啊
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式版,通常涉及通过互权联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的系统分析
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
智能城市是一个系统。也称为网络城市、数字化城市、信息城市。不但包括人脑智慧、电脑网络、物理设备这些基本的要素,还会形成新的经济结构、增长方式和社会形态。
采纳吧
3. 什么是“云,物,移,大,智”
“云、物、移、大、智”,即云计算、物联网、移动互联网、大数据、智慧城市。
云计算是互联网的广泛普及和深度应用。它颠覆了个人计算,开创了崭新的技术领域。云计算实现了从芯片操作系统、应用软件到服务产业链的垂直整合。
云计算的商业模式使得它可以快速发展。云计算提供定制化的服务,根据服务付费。 物联网突破了机器到机器的连接,是感知、传输、处理等技术高速发展的产物。
云计算是物联网和移动互联网发展的必经阶段。云计算是基础性、关键性的。 大数据有四个维度:量大,种类多,发展速度快,最后就是价值复杂,可以说处处是黄金,到处是沙子。 智能城市基于云计算和物联网等技术,以智慧推进软件测试新型城镇化,实现以人为本的创新。
应用场景:
如实业公司利用近现有的服务器为基础,通过增加内存、SSD和磁盘,并采用服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化技术。
集成为一个计算、网络、存储的超融合资源池,实现内部私有云架构。简化现有IT基础架构、服务器资源利用率从40%提升到80%、降低能源消耗以及运维难度,维护时间减少了70%左右,并提高了系统的可用性、数据的安全性。
Cloud, AI, 5G, IoT等技术兴起,AI应用、AR/VR、云游戏、云手机、物联网、车联网等新型应用开始爆发,更多样化的应用会汇聚在云上,更多样化的算力会产生在云上。
4. 云计算,大数据,物联网这些分别指什么
云计算,大数据,物联网。
云计算的目标就是对资源的有效管理,管理的主要就是计算资源、网络资源、存储资源三个方面将以上的三种资源通过信息技术实现虚拟化,形成资池。对应用软件的弹性管理(即云化软件部署),将通用的应用软件(如数据库、运行环境)封装好、标准化需要的时候调取自动部署即可。
大数据或称海量数据、巨量数据,指的是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
物联网(Internet of Things, IoT)是指通过信息传感设备,按约定的协议将任何物品与互联网相连接进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联。
相关拓展
云计算的概念:
“云”实质上就是一个网络,狭义上讲,云计算就是一种提供资源的网络,使用者可以随时获取取“云”上的资源,按需求量使用,并且可以看成是无限扩展的,只要按使用量付费就可以“云”就像自来水厂一样,我们可以随时接水,并且不限量,按照自己家的用水量,付费给自来水厂就可以。
从广义上说,云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务,这种计算资源共享池叫做做“云”,云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。也就是说,计算能力作为一种商品,可以在互联网上流通,就像水、电、煤气一样,可以方便地取用,且价格较为低廉。
总之,云计算不是一种全新的网络技术,而是一种全新的网络应用概念,云计算的核心概念就是以互联网为中心,在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储,让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。
以上内容参考 网络-云计算
5. 什么是云计算什么是大数据二者有何联系
云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容,如何存储如今互联网时代所产生的海量数据,如何有效的利用分析这些数据等等。
他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
(5)什么是大数据云计算智能化扩展阅读:
云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。
网格计算:分布式计算的一种,由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机,常用来执行一些大型任务;
效用计算:IT资源的一种打包和计费方式,比如按照计算、存储分别计量费用,像传统的电力等公共设施一样;
自主计算:具有自我管理功能的计算机系统。
事实上,许多云计算部署依赖于计算机集群(但与网格的组成、体系结构、目的、工作方式大相径庭),也吸收了自主计算和效用计算的特点。
被普遍接受的云计算特点如下:
(1) 超大规模
“云”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
(2) 虚拟化
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”,而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机,就可以通过网络服务来实现我们需要的一切,甚至包括超级计算这样的任务。
(3) 高可靠性
“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。
(4) 通用性
云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(5) 高可扩展性
“云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。
(6) 按需服务
“云”是一个庞大的资源池,你按需购买;云可以像自来水,电,煤气那样计费。
大数据特征:
1 容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;
2 种类(Variety):数据类型的多样性;
3 速度(Velocity):指获得数据的速度;
4 可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5 真实性(Veracity):数据的质量
6 复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道
7 价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值
想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,着手从三个层面来展开:
第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
6. 云计算,大数据与人工智能技术具体指什么
云计算(cloud computing)是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期,简单地说,就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。因而,云计算又称为网格计算。通过这项技术,可以在很短的时间内(几秒种)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。
大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。