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了解物联网云计算及大数据(简述物联网云计算大数据的概念)

云计算
2024-01-13 05:38:42
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一、关于大数据云计算和物联网的区别

云计算与大数据的区别：云计算侧重于资源分配和硬件资源的虚拟化；而大数据是对大规模数据的高效处理。大数据和云计算并不是独立的概念，而是有着非同寻常的关系。无论是资源需求还是资源再加工，都需要配合使用。

云计算与大数据的关系：云计算是基础。没有云计算，就无法实现大数据的存储和计算。大数据是一种应用。没有大数据，云计算就缺乏目的和价值。两者都需要人工智能的参与，人工智能是一种模仿互联网信息系统的商业智能。

二、物联网，云计算，大数据和人工智能有什么关系云计算、大数据、人工智能的发展不能分开讨论。三者密切相关、相互关联、相互依赖。没有它，任何人都无法成长得更好。让我们仔细看看吧！
1.大数据
大数据是指在一定时间范围内无法用常规软件工具捕获、管理和处理的数据集合。它需要新的处理模式才能拥有更强的决策力和洞察力的发现。规模大、增长率高、多样化的信息资产，具有较强的能力和流程优化能力。
在VictorMeyer-Schoenberg和KennethCukier撰写的《大数据时代》中，大数据是指利用所有数据进行分析和处理，不走随机分析（抽样调查）等捷径。。大数据的5V特征（IBM提出）：Volume、Velocity、Variety、Value和Truth。
生活的各个领域每天都在产生数据，而且数据量也相当大。然而，如何整合数据、清洗数据，进而实现数据的价值，是当今大数据行业究的重点。大数据最后需要实现的是超数据融合。只有应用到应用场景中，大数据的价值才能体现出来。
人工智能是大数据应用的体现。
2.云计算
云计算（云计算）是基于互联网的相关服务的添加、使用和交付模型，通常涉及通过互联网提供动态扩展且通常虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算也可以让你体验每秒10万亿次的计算。凭借如此强大的计算能力，您可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本电脑、手机等访问数据中心，根据自己的需求进行计算。
云计算有多种定义。关于云计算到底是什么，至少有100种解释。现阶段广泛接受的定义是美国国家标准与技术研究所（NIST）：云计算是一种按使用付费的模式，提供可用、方便、可配置的按需网络访问。共享计算资源池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），只需很少的管理工作或与服务提供商的交互最少即可快速配置。
坦白说，云计算有什么用呢？云存储存储什么？还是大数据！因此，没有大数据就谈云计算，没有云计算就谈大数据，都是不科学的。
3.人工智能
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发模拟、延伸和发展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。人工智能是对人类意识和思维信息过程的模拟。人工智能不是人类智能，但它可以像人类一样思考，甚至可能超越人类智能。
人工智能是一门非常具有挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门非常广泛的科学，它由不同的领域组成，例如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标是使机器能够执行通常需要人类智能的任务。复杂的工作。但不同的时代、不同的人对这项复杂的工作有不同的理解。
人工智能实际上是大数据和云计算的应用场景。
在相当流行的VR，沉浸式体验依靠大数据和云计算让用户有更真实的体验，VR技术可以应用于各行各业。
人工智能不同于传统机器人。传统机器人只是代替人类完成一些已经完成的工作。人工智能包括机器学习，从被动到主动，从执行模式化的指令到根据情况独立判断执行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念这几年非常流行，但近两年才慢慢开始成为现实，这取决于云计算的发展和公众对人工智能的期望。

三、云计算和大数据物联网的关系究竟是什么云计算和大数据概述云计算（云计算）是基于互联网的添加、使用和提供相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的提供和使用模式，是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源；从广义上讲，云计算指的是服务交付和消费模式，指的是通过网络按需且易于扩展的方式来获取您所需要的服务。这些服务可能是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行分配。
大数据，即海量数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前的传统软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理并组织成有用的信息。商业决策中更积极的目标。大数据的4V特征：数量、速度、多样性和准确性。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚硬币的两面，密不可分。大数据无法由单台计算机处理，需要采用分布式计算架构。其特点在于提取海量数据，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。
大数据、分布式文件系统的管理，如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问执行；同时，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持，利用云计算构建下一代大数据数据技术的数据仓库已经成为热门话题。从系统需求来看，大数据架构对系统提出了新的挑战：
1、更大的集成度。标准框架最大程度地执行特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，均优于同类传统平台一个数量级以上。
3、整体功耗更低。对于相同的计算任务，功耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种单点故障并统一组件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。
6.可规划和可预测的系统扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助不懂这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释得更形象一些的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟出来，然后分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展已经与传统数据库的经历类似的方向发展。一句话，传统数据库为大数据发展提供了足够的空间。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析以产生价值。
中级时效性是通过中级数据处理提供的强大的并行处理和分布式处理能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为下层计算资源，支撑更高层的大数据处理，而大数据的发展趋势是查询交互实时化。时间效率和分析能力。，借用谷歌技术文档的话：“在Miaji中，移动鼠标即可管理PB级数据。”这真的很令人兴奋。