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【干货】物联网:全面解析工业4.0和云计算、大数据

2017-10-26 14:57来源:鼎酷IOT部落关键词:物联网大数据云计算收藏点赞

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云计算的基本类别】

1. 混合云

客户同时使用公有云资源和私有云资源,逻辑上是一个整体,可实现内部互联,既保证了用户的私有性,又能够灵活使用公有云。

2. 私有云

客户独占使用云资源池。私有云部署在企业数据中心或第三方托管场所(如电信运营商IDC机房)。

3. 公有云

云资源池为所有用户共享,一般通过互联网使用。

【云计算的服务形式】

1. 软件及服务

SaaS服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器上,用户根据需求通过互联网向厂商订购应用软件服务,服务提供商根据客户所定软件的数量、时间的长短等因素收费,并且通过游览器向客户提供软件的模式。

2. 平台即服务

这是一种分布式平台服务,厂商提供开发环境、服务器平台、硬件资源等服务给客户,用户在其平台基础上定制开发自己的应用程序并通过其服务器和互联网传递给其他客户。

3. 基础设施服务

IaaS即把厂商的由多台服务器组成的“云端”基础设施,作为计量服务提供给客户。它将内存、I/O设备、存储和计算能力整合成一个虚拟的资源池为整个业界提供所需要的存储资源和虚拟化服务器等服务。


大数据

21世纪是数据信息大发展的时代,移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了物联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速膨胀并变大。

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”。

【大数据的4V特征】

1.  体量(volume):非结构化数据的超大规模和增长,总数据量的80~90%,比结构化数据增长快10-5-倍,是传统数据仓库的10-50倍。

2. 多样性(variety):大户数的异构和多样性,很多不同形式(文本、图像、视频、机器数据),无模式或者模式不明显,不连贯的语法或句义。

3. 价值密度(value):大量的不想管信息,对未来趋势与模式的可预测分析,深度复杂分析(机器学习、人工智能等)。

4. 速度(velocity):实时分析而非批量式分析,数据输入、处理与丢弃,立竿见影而非事后见效。


【大数据与云计算】


云计算的模式是业务模式,本质是数据处理技术,数据是资产,云为数据资产提供存储、访问和计算。当前云计算更偏重海量存储和计算,以及提供的云服务,运行云应用,但是却反盘活数据资产的能力,挖掘价值性信息和预测性分析,为国家、企业、个人提供决策和服务,是大数据核心议题,也是云计算的最终方向。

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。

云时代的来临,大数据的关注度也越来越高,分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

原标题:物联网学习干货:全面解析工业4.0和云计算、大数据
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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