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大数据、云核算、物联网是什么?看完这篇文章就够了!

发布时间: 2017-9-30 0:00:00

云核算的好处在于,你可以向购买水电效劳一样购买互联网资源,“用多少买多少”,而不需要自己去铺设各种管道,也不需要自己生产或拥有这些资源。这是继20世纪80年代大型核算机到客户端一效劳器的大转变之后的又一巨变。用户不需要了解“云”中根底设施的细节,不用具有相应的专业知识,也无须直接进行控制。云核算效劳的提供方式不同,包含SaaS(软件即效劳)、PaaS(平台即效劳)和LaaS(根底架构即效劳)等形式。

这些效劳才能不再是简单的技术效劳更新,而更强调基于互联网的效劳才能输出。例如腾讯云的云技术并非信息技术的简单迭代,而是基于腾讯大生态,基于游戏、社交等海量互联网效劳的经验,经过互联网的方式提供效劳,最初从LaaS出发为全球客户提供根底云效劳,接着快速将云效劳才能拓展到更强调开放的PaaS和SaaS层面,引入各行各业的效劳商,为开发者和企业提供更完好的云效劳。这也是云效劳商与传统信息技术效劳商的本质区别,前者更具互联网基因,步伐更轻盈更快捷,可以在全球规模提供效劳,客户接入成本也更低。这种环境中长出来的云效劳商,比以往的IT效劳商更具生长的张力和想象力,它们完全颠覆了传统的IT资源供给模式,同时制造出了一个全新的商业科技时代。

对于用户而言,云核算颠覆了他们使用IT资源的传统模式,同时还颠覆了内部事务的运作模式,给IT决策者带来了巨大的冲击。比如酒店集团如果对全体IT资源进行云化,可以快速推动每家门店的开店进程,同时降低门店的人员配比等管理成本。比如钢铁公司的全体数据放到云端,可以加强各事务链条的协同,将每份订单的进展全程开放给终端客户。

大数据分析常与云核算联系在一起,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,即在于提高数据的加工才能,经过加工完成数据的增值。从技术看,大数据与云核算就像硬币的正反面。大数据必定无法用单台核算机进行处理,必须采用分布式云结构,特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但必须依托云核算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术、数据挖掘电网、可扩展存储系统等。

大数据的特征经常被称为4个“V”――volume,数据体量大;variety,数据类型繁多,包含提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等;velocity,处理速度快,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息;value,价值密度高,只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报。

物联网、云核算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、个人电脑以及遍及地球各个角落的种种传感器,都是数据来源或者承载的方式,包含网络日志、无线射频识别(RFID)、传感器网络、社会网络、社会数据、互联网文本和文件、互联网搜索索引、呼叫详细记录、天文学、大气科学、基因组学、生物地球化学、生物学、其他杂乱或跨学科的科研、军事侦察、医疗记录、拍摄档案馆视频档案、大规模电子商务等。

物联网的物物相连有两层意思:其一,物联网的核心和根底仍然是互联网,是在互联网根底上的延伸和扩展的网络;其二,用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交流和通信。物联网是互联网的延伸,完成信息化、远程管理控制和智能化的网络。它包含互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素(设备、资源及通信等)都是个性化的和私有化的。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络实体,不如说是事务和应用。

2013年中国物联网产业规模突破6000亿元。自2013年以来,传感技术、云核算、大数据、移动互联网交融发展,全球物联网应用已进入本质推进阶段,中国也初步建立了“纵向一体”的物联网政策体系,并形成了较为完好的物联网产业体系。据预测,2017年物联网产业规模预计将超过2万亿元。

高德纳的专家预测到2020年,道路上行进的2.5亿辆汽车将具有自动驾驶功能和车载链接效劳。到2017年底,将有4.9亿部联网设备,到2020年上升到25亿部。同时,物联网将以人与人的生活为中心;家具用品将自然串联,电视屏幕和视窗则可以感知人的运动,音乐可以在耳机和音响间无缝跳转,用户可以对家电宣布语音指令等等。

万联网是“物联网+人联网”的升级版,让万人、万物、万事互联。思科首席执行官约翰.钱伯斯预测,万联网仅仅对公共项目的贡献即可达到4.6万亿美元。他信任万联网将会对一切产生巨大影响,包含城市规划、应急救援、军事、健康及其他几十种场景。

根据市场调研公司IDC预测,到2020年,联网设备使用量将达到2200亿部。可以将这些传感器植入信标机、家庭自动化系统等设备中,但它们也可以被放入公司的移动处理器中,来为手机和平板电脑供电。

万联网是下一波大趋势,若要让它完善运作起来,各行各业仍然需要解决安全、隐私、硬件兼容、软件兼容、同步、有线网络、无线网络、数据挖掘、数据分析等数十项技术问题。