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物聯網和云計算的關系范文1
【關鍵詞】云計算；物聯網； 云計算與物聯網的關系；問題與挑戰
中圖分類號：C35 文獻標識碼： A
引言
在信息爆炸的當今時代，信息的傳播早已是最關鍵也是最基礎的步驟。而相較于以前來說當今需要存儲和計算的數據呈指數型增長。傳統的硬件架構服務器與運算器面對如此強大的數據量只能望洋興嘆。所以需要一個超級計算機協助用戶來處理數據，而對于個人來說這樣的運算能力是無法迅速處理海量數據的，有人提出如果將互聯網當做一臺主機的話，所有的這些問題都會迎刃而解，于是云技術應運而生。 云計算一種通過Internet以服務的方式提供動態可伸縮的虛擬化的資源的計算模式，發展前景非常廣闊。
一、云計算的概念
狹義云計算指廠商通過分布式計算和IT基礎設施的使用模式，以免費或者按需租用方式向企業客戶提供數據存儲、分析以及科學計算等服務。廣義云計算是指廠商利用互聯網閑散計算和存儲資源，為企業用戶提供按需即取的高效的服務方式。
云計算是分布式處理、并行處理和網格計算的發展，或者說是這些計算機科學概念的商業實現。它是一種服務的交付和使用模式，通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需的服務。 通俗的理解是，云計算的“云”就是存在于互聯網上的服務器集群上的資源，它包括硬件 資源（服務器、存儲器、CPU 等）和軟件資源（應用軟件、集成開發環境等），本地計算機只需要 通過互聯網發送一個需求信息，遠端就會有成千上萬的計算機為你提供需要的資源并將結果返 回到本地計算機，最大的特點就是建立在虛幻的基礎上進行工作的。用一種比喻說法，云就是網絡、互聯網的上的你一個人的活 N個人幫你干。
二、物聯網的概念
物聯網現已成為當前世界新一輪經濟和科技發展的戰略制高點之一，發展物聯網對于促進經濟發展和社會進步具有重要的現實意義。目前，我國物聯網發展與全球同處于起步階段，初步具備了一定的技術、產業和應用基礎，呈現出良好的發展態勢。
物聯網：是指在現實世界中，那些具有一定的感知能力，識別能力或者具有其他智能化特點的傳感設備。除了我們剛才提到的傳感器，RFID以外，像二維碼，小范圍的無線傳輸技術，或者一些移動通信的模塊等等，都可以算在其中的范圍內?？偟膩碚f，物聯網技術基本就是通過網絡設施實現信息的傳輸和管理的技術，從而讓人們可以打破空間距離的限制，更好的實現隔空交流或者是設備的控制。
物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是對互聯網的延伸和擴展；其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間進行信息交換和通訊。物聯網概念的問世，打破了之前的傳統思維。過去的思路一直是將物理基礎設施和 IT 基 礎設施分開，一方面是機場、公路、建筑物等，另一方面是數據中心、個人電腦、寬帶等。而在物聯網時代，鋼筋混凝土、電纜將與芯片、寬帶整合為統一的基礎設施，在此意義上，基礎設施更像是一塊新的地球。
三、云計算與物聯網之間的關系
1、物聯網的發展離不開云計算，物聯網對云計算有著很強的依賴性。
首先，云計算從兩方面促進物聯網的實現。一方面，它是物聯網技術中的核心部分。由于云計算通俗的說就是一個用于處理數據的計算平臺，通過強大的云計算技術可以使物聯網中各類物品的實時動態管理和智能分析變得可能。另一方面，隨著物聯網規模的迅速擴大，其發展自然和云計算結合起來。當物聯網中涉及的物品不多時，可能不需要云計算便可以進行數據的處理、分析，但當整個行業都整合起來形成一個行業物聯網時，就不能不在云計算的基礎上才能運行起來。
其次，云計算將互聯網與物聯網智能結合在一起。云計算的創新型服務交付模式，簡化服務的交付，加強物聯網和互聯網之間及其內部的互聯互通，可以實現新商業模式的快速創新，促進物聯網和互聯網的智能融合。
最后，云計算（Cloud Computing）是效用計算，網絡存儲等網絡技術發展相結合的產物。通過在云計算的技術支持下，物聯網可以更好的增強自身數據儲存、分析、處理的能力，完善了在技術方面的某些缺陷。所以物聯網對云計算有著很強的依賴性和應用共享性。也是的使物聯網的出現及發展成為可能。
2、云計算與物聯網的融合
它們互不隸屬，但它們之間卻有著千絲萬縷的聯系。 物聯網與云計算都是基于互聯網的，可以說互聯網就是它們相互連接的一個紐帶。人類是從對信息積累搜索的互聯網方式逐步的向對信息智能判斷的物聯網方式前進。而且這樣的信息智能是結合不同的信息載體進行的?；ヂ摼W教會人們怎么看信息，物聯網則教會人們怎么用信息，更具智慧是物聯網的特點。由于把信息的載體擴充到“物”，因此，物聯網必然是一個大 規模的信息計算系統。 通過前面的分析可知，物聯網就是互聯網通過傳感網絡向物理世界的延伸，它的最終目標 就是對物理世界進行智能化管理。物聯網的這一使命，也決定了它必然要由一個大規模的計算 平臺作為支撐。 由于云計算從本質上來說就是一個用于海量數據處理的計算平臺，因此，云計算技術是物 聯網涵蓋的技術范疇之一。隨著物聯網的發展，未來物聯網將勢必產生海量數據，而傳統的硬件架構服務器將很難滿足數據管理和處理要求。如果將云計算運用到物聯網的傳輸層與應用 層，采用云計算的物聯網，將會在很大程度上提高運行效率。可以說，如果把物聯網當作一臺主機的話，云計算就是它的 CPU。
3、云計算的實用技術是物聯網實現條件
要實現云計算對物聯網的服務支撐，云計算的關鍵技術有著很大程度的影響。具體來說， 云計算的超大規模、虛擬化、多用戶、高可靠性、高可擴展性等特點正是物聯網規?；?、智能 化發展所需的技術。
①虛擬化技術，也是云計算的基礎。盡管云計算和虛擬化并非捆綁技術，二者同時使用仍可正常運行并實現優勢互補。云計算和虛擬化二者交互工作，云計算解決方案依靠并利用虛擬 化提供服務。為了提供“按需使用，按使用付費”的服務模式，云計算供應商必須利用虛擬化 技術。因為只有利用虛擬化，他們才能獲得靈活的基礎設施以提供終端用戶所需的靈活性。實現了 IT 虛擬化，能真正實現資源共享和 IT 服務能力的按需提供，這其中關鍵技術就涉及到服 務器虛擬化、網絡虛擬化和存儲虛擬化，當然如果能夠將服務器、網絡和存儲進行融合，讓服 務器與網絡之間，網絡與存儲之間也能夠達到資源共享的虛擬化，這將會在計算能力的有效利 用，服務能力的錯峰處理等方面更具有吸引力。
②高可靠性，高可擴展性。在未來物聯網中，每個連網物體都會有一個標識，分配一個IP 地址，進而接入網絡。數十億甚至數百億的傳感網絡節點需要進行配置、管理和監控，這 就需要物聯網運營平臺具備節點參數配置、節點狀態監測、節點遠程喚醒/激活/控制、節點故 障告警、節點按需接入、節點軟件升級、節點網絡拓撲展現等功能。要實現這些功能，要求計 算平臺必須高度可靠，又要易于擴展。而云計算使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換 等措施來保障服務的高可靠性，使用云計算比使用本地計算機更加可靠；另外，云計算的規模 可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。這使得云計算為物聯網提供支撐服務進一步成為可能。
四、存在的問題與挑戰
1、建設物聯網所面臨的主要挑戰
（1）標準問題。由于當今世界各國在物聯網方面制定的技術標準互不相同，因此很難兼容。如果技術標準得不到統一，物聯網將很難在世界范圍內互聯互通，或者實現世界范圍內的 跨越性發展。
（2）安全問題。由于物聯網中萬物互聯，必然有大量的數據用于物物之間的通信，各類物體行為模式的數據存儲、分析、處理等等，這可能會引起一系列的數據安全問題。尤其是隨著 物聯網的快速發展與應用，保障數據的安全性就愈加重要。
（3）協議問題。從根本上講，物聯網是互聯網在物質世界的延伸。因此，物聯網的核心層面仍然是基于 TCP/IP 協議的。然而，在接入層面上，物聯網協議種類繁多，出現了協議不同 意的情況。因此，物聯網需要有統一的協議支持。
（4）IP地址問題。與互聯網類似，在物聯網中，每一個接入網絡的物體都要有一個惟一標識，分配一個 IP 地址?；ヂ摼W中 IP 的需求問題似乎沒那么突出，但物聯網中涉及幾十億、甚 至幾百億的的物體。而 IPv4 地址即將耗盡，因此加快 IPv6 技術的研發，并解決與 IPv4 的兼 容問題，將直接影響著物聯網的發展規模。
2、云計算平臺所面臨的主要挑戰
（1）數據安全性問題：用戶數據的安全問題是云計算平臺不得不考慮的問題。這里面包含 兩層意思：一要在技術上、管理上確保數據安全；二要讓用戶確信服務商能夠保證數據安全。 另外，也需要對數據的容錯性、連續數據保護等方面加以關注。
（2）個人隱私的保護問題：在云計算平臺中，每個用戶都處在開放的環境中。在該平臺中 無論是提供或者接受服務，都有可能將個人隱私不經意間暴露出來。長此以往，將可能引起一 系列意想不到的問題。因此，如何加強對個人隱私的保護對云計算來講是一個重要的問題，也 是云計算必然要面對的挑戰。
（3）服務互操作性問題：云計算互操作性是指抽出各云端之間程序設計差異的能力，這是云計算使用普及化的關鍵。當前，云計算平臺對服務的互操作性支持不夠。因此，對于用戶進 行跨平臺的服務，或者是同平臺不同服務之間，均存在一定程度的服務障礙，這也是將來云計 算面臨的挑戰之一。
結束語
如果物聯網運營平臺能夠架構在云計算之上，讓云計算為其服務，既能夠降低初期成本， 又解決了未來物聯網規?；l展過程中對海量數據的存儲和計算問題。 現實中亦是如此： 一方面“云計算”需要從概念走向應用，另一方面，物聯網也需要更大的支撐平臺來滿足其規模的需求。云計算與物聯網的結合，不僅存在著必要性，而且存在著可能性。另外，考慮到當前有一系列相關問題還沒有完全解決，因此可以說，“云計算”對物聯網來說，既是機遇，又是挑戰。云計算將超級計算能力推向了大眾，實現云計算在物聯網系統中的完美利用，將會是一個更加誘人的前景。雖然當前還存在著一系列的問題，但隨著研究的深入，相信在不久的將來，云計算與物聯網將共同為人們的生活提供無限的便利。
參考文獻
物聯網和云計算的關系范文2
關鍵詞：煤礦 物聯網 大數據 云計算 安全生產
中圖分類號：TD672 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）03（c）-0028-02
The Internet of Things， Big Data and Cloud Computing Technology in the Application Research of Coal Mine Safety Production
Yang Jingjie
（LiaoNing JianZhu Vocational University， Liaoyang Liaoning，111000，China）
Abstract： The development and construction process of coal mine integrated automation， points out that the three kinds of technology in coal mine safety production guarantee of the position， the role of safety production in coal mine relationships： coal mining technology of each system framework and roadmap， by the Internet of things and big data to establish， for large data processing， adopt cloud computing， Internet of things， big data and cloud computing technology monitoring system will be ZhuLiuShi， make its present early warning and monitoring system function， improve the safety in production.
Key Words： Coal mine； The Internet of things； Bigdata； Cloudcomputing； Production safety
物聯網、大數據及云計算技術作為多個管理方法及管理系統提出，主要是為了確保煤炭企業的安全生產與發展；我們在此方面投入了資金及設備，用這樣的方法來保護安全生產系統及設備。在過去的生產實踐中，缺乏系統技術的瞻遠性，缺少有效的技術處理手段，缺少互聯互通的關系，導致了原有的系統和設備不能夠提高煤炭企業的安全生產水平，且使煤礦安全生產系統不能有機生產，在邏輯和功能方面均有不足之處。那么，為了能夠更好地提高煤礦的安全生產，我們就必須對物聯網、大數據、云計算這幾類技術進行深入研究，并有效地應用到煤礦生產中去。
1 物聯網、大數據及云計算技術
1.1 物聯網、大數據技術
美國工科學院第一次列舉出“物聯網”的技術核心，無線識別頻率這一特性正是物聯網技術的核心所在，可實現清晰的通信協議，更完美的信息聯通。發達國家指出互聯網技術產業發展的重要性，并資助了一些物聯網核心技術的企業，相較于落后國家，發達國家較為重視互聯網技術的發展。我國早已看到這種新興產業的優勢，正在對物聯網，實現戰略協調，投入政策和資金來支持物聯網事業及互聯網的發展，開始了長遠的研究和建設。
大數據的概念是抽象的，一般是由它的功能推出，代表定義“3V”，它有“大容量，多樣性，快”的數據庫特性。數據中心網絡標識具有“低價值密度”的大型數據庫的重要特征。數據存儲，管理和分析數據引發的挑戰，皆為大數據所影響。因此，基于數據收集和集成方法的ETL、數據抽取、變換和加載已經提出了基于Hadoop的數據存儲方法。
1.2 云計算技術
現今，新興的云計算技術是非常流行的，其具備按排需求、規模龐大、虛構能力強、模擬能力高、真實性強、發展空間廣闊等特征。在這些技術中，云計算的商用能量也是不可比擬的，因此得到廣泛性運用，軟硬件架構體系也由此誕生，例如百度、亞馬遜、微軟等公司都是系統運用的代表性企業。
2 煤礦信息化技術
2010年開始，我國對煤礦行業信息化的介入有了新的起點?，F今的科技人員掌握的煤礦信息大體上一致，沒有突破性進展，因此實施起來不能夠做到盡善盡美，它所實現的無非是對各個子系統設備進行聯網及遠程控制，不能夠完善有效的改造計劃。
3 物聯網、大數據及云計算技術提升煤礦安全生產水平的思考
3.1 3種技術的地位和作用
3種技術的應用，可使環境監測監控系統得到擴容，電視數字化實現共享，有效防止數據癱瘓，因此大大減少了煤礦生產的安全隱患，3種技術介入煤礦有其必要性。
3.2 應用展望
煤礦物聯網改造建設后終將迎來煤炭企業質的飛越。我們可以直觀地預測到，礦山物聯網改造建設后，煤礦安全生產監測監控系統提高了預警能力，使其由被動監測系統轉換為主動監測系統，圖1展現了其特有的功能，只有根據相應變化，實時抓取安全信息并掌握信息系統的煤礦工作人員情r，使其呈現主動狀態，主動知道預警情況，可迅速離開危險區域或即將發生的災難。只有實現這一轉變，才能提高煤礦安全生產水平。
4 結語
物聯網、大數據及云計算技術應成為提高煤礦安全水平的必要技術核心方法。為使中國的煤炭科技騰飛，中國的信息工作者應把握機會，率先進入國際化先進行列，真正邁入物聯網、大數據及云計算技術的應用研究領域中去。
參考文獻
[1] 鄔賀銓.物聯網與大數據[C]//2013中國物聯網大會暨2013中國（北京）國際物聯網博覽會.2013.
物聯網和云計算的關系范文3
關鍵詞：云計算；互聯網大腦；大數據；物聯網；移動互聯網
1 物聯網、云計算和大數據的定義
物聯網（Internet of Things，縮寫IOT）是一個基于傳統電信網、互聯網等的信息承載體，讓所有可以被獨立尋址的普通現實物理對象實現互聯互通的一個網絡系統。通俗地講就是“物物相連”，即通過信息傳感設備，把物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通訊，以達到智能化和自動化的一種新型網絡。
云計算是基于互聯網的一種計算方式，是互聯網的核心軟件層和核心硬件層的集合，是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交互模式，也是互聯網中樞神經系統萌芽。通常是虛擬化的且涉及通過互聯網來支持動態易擴展的經常資源。這種服務可以是互聯網、軟件和IT相關，也可以是其他服務。
大數據代表了互聯網絡的信息層，是互聯網意識和智慧產生的源泉?，F代社會，大數據在政治、經濟、文化等各方面產生了深遠影響，大數據可以引導人們開啟循“數”思維模式，當下社會三分技術、七分數據，掌握數據者得天下。
2 物聯網、云計算和大數據的特點
2.1 物聯網的特點
（1）物聯網不但具有智能處理的能力，其本身也提供了傳感器的連接，可以對現實物體實現智能控制。物聯網把智能處理和傳感器結合起來，利用模式識別、云計算等多種智能技術，擴展物聯網的應用領域。
（2）它是一種廣泛的網絡。物聯網成立在互聯網上，其技術的核心和重要基礎仍舊是互聯網，利用各種無線網絡和有線網絡與互聯網進行融合，準確地實時地傳遞出物體的信息。
（3）物聯網對多種感知技術進行了充分的應用。它部署了多種的大量的傳感器，各個傳感器均是一個信息源，不同種類的傳感器所獲取的信息格式和信息內容是不同的。
2.2 云計算的特點
（1）虛擬化。用戶可以使用各種終端、可以在任意位置獲取云計算所提供的應用服務。所請求的資源不是有形的固定的實體，實質是來自于“云”。存在于“云”中某地方來運行，用戶只需要一個手機或者一臺筆記本，就可以通過網絡服務來滿足我們的一切需要，而不用擔心、也無需了解存在運行的具置。用戶通過云甚至可以完成超級計算這樣的龐大任務。
（2）規模龐大?！霸啤本哂谐蟮囊幠?，Google云計算目前已擁有超過百萬臺的服務器，企業私有云通常擁有成百上千臺服務器，Yahoo、微軟、IBM、Amazon等的“云”都已經擁有了近百萬臺的服務器。 “云”賦予了用戶史無前例的超級計算能力。
（3）平臺的廣泛通用性。云計算可以構造出和支撐千變萬化的應用，而不是只針對某種特定的應用，同一個“云”能夠同時支撐多種不同的應用運行。
（4）可靠性很高?！霸啤边\用了計算節點同構可互換、數據多副本容錯等措施來保障服務有超高的可靠性，實現比起使用本地計算機，使用云計算更可靠。
（5）服務的可需求化?！霸啤笔且粋€超級龐大的資源海洋，你可以按照自己的需求來購買；云也可以像電，煤氣，自來水那樣來計費購買。
（6）擴展性超高?！霸啤本哂锌蓜討B伸縮其規模的特點，滿足用戶規模增長和應用擴展的需要。
2.3 大數據的特點
（1）數據的類型繁多。像前面提到的地理位置、圖片、視頻、網絡日志信息等等。
（2）處理速度快，1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一特點在本質上不同于傳統的數據挖掘技術。
（3）數據的數量和體積都非常之巨大。從TB級別直線躍升至PB級別。
（4）在對數據其進行準確、正確的分析并合理利用的前提下將會取得超高的價值回報。
3 大數據、云計算和物聯網的關系
物聯網、移動互聯網等是大數據的來源，物聯網產生大數據，而大數據分析則是為物聯網和移動互聯網提供有用的分析，獲取價值。云計算與大數據兩者之間有很多的交集，業界主要做云的公司有谷歌、亞馬遜等都擁有大量大數據。大數據應用必須在云設施上跑，大數據離不開云。
物聯網對應了互聯網的感覺和運動神經系統。傳統互聯網，移動互聯網，物聯網在源源不斷的向互聯網的大數據層接受數據和匯聚數據。物聯網的數據亦可以說是社交數據，實質是物與人、物與物的社會合作信息，而不是人與人之間的交往信息。
在互聯網虛擬大腦的架構中，互聯網虛擬大腦的中樞神經系統的功能是將互聯網的核心軟件層、核心硬件層及互聯網信息層統一起來，為互聯網各虛擬神經系統提供服務和支持，從定義上看，云計算與互聯網虛擬大腦中樞神經系統的特征非常吻合。在理想狀態下，物聯網的傳感器和互聯網的使用者通過網絡線路和計算機終端與云計算進行交互，向云計算提供數據，接受云計算提供的服務。
30年前，世界上最出色的預言家也無法預言今天網絡的力量。信息世界與物理世界的融合，虛擬社會與現實社會的交織，我們已離不開網絡。今天的信息網絡，鏈接著人類社會的未來，引導著我們不斷前行。在信息化建設的深入發展中，物聯網更是智慧城市的重要組成部分。統計數據顯示，我國在“十二五”期間將會有近千個城市加入到智慧城市的隊伍中來。
參考文獻：
物聯網和云計算的關系范文4
【關鍵詞】 物聯網 云計算 數據挖掘
隨著科技的快速發展，物聯網技術應用在社會生活中越來越廣泛，包括芯片技術、無線網絡技術、傳感技術以及GPS導航定位技術等正在不斷完善與創新，信息傳感、收集與處理分析技術也越發趨于成熟。在此背景下，更多的物聯網應用被人們開發應用，成為互聯網之后的又一大信息技術熱點領域。由此，物聯網技術也被人們寄予了更多的期望，因此需要更加深入和廣泛的研究，從而不斷推進更新更實用的物聯網應用的開發[1]。
在物聯網應用中，最主要的技術障礙就是數據挖掘，當前隨著云計算平臺的出現，物聯網數據挖掘技術有了新的發展方向，這使得目前我國眾多行業都在開發搭建基于云計算平臺的物聯網數據挖掘技術，從而讓物聯網具備更加厚實的IT計算能力、數據挖掘技術分析能力和平臺拓展能力。因此，物聯網行業產業的后續發展與當前云計算平臺的發展有著極其密切的關系，而基于云計算平臺的物聯網數據挖掘技術則明顯有著更加廣闊的發展空間。
一、物聯網概述
1.1 物聯網
物聯網（IOT）指的是運用各種各樣的傳感設備來進行信息傳遞的計算機集群，這是在計算機互聯網之后的再一次飛躍，包括計算機技術、通信技術（移動通信技術、傳感器技術網絡）等，而且還是下一代網絡發展的大方向。物聯網具有全面感知性、信息傳遞可靠性以及智能化處理性，例如運用有線網絡或者無線網絡將通過傳感器采集到的數據信息傳遞出去，經過云計算等技術進行數據分析處理，整合共享，而后達到對物體的智能化控制。因此，物聯網一般至少包括傳感器等電子元件、數據存儲處理系統以及有線或者無線網絡[2]。
1.2 云計算
云計算指的是在互聯網支持的基礎上，通過互聯網服務為用戶提供的依據需求而確定服務的計算方式。由于服務資源來源于互聯網，并且互聯網通常使用云狀圖案來表示資源，所以稱之為云計算。云計算有著集群優勢，同時具備高速運算能力和較高的數據存儲能力，因而如今正被廣泛而深刻的應用至IT行業中，具有高容錯性與高伸縮性的特點。目前在云計算平臺搭建中，用戶主要依靠Hadoop來進行，作為云計算平臺搭建基礎，可以極為有效的利用集群計算能力與數據存儲能力，從而實現大量數據的分析處理。
二、數據挖掘技術概述
2.1 數據挖掘技術的含義
數據挖掘技術產生時間并不算久，可自從20世紀90年代產生以來，在人類社會中產生了巨大的影響，同時受到了人們的廣泛應用。目前來說，數據挖掘并不是一個獨立的學科，而是交叉學科，因此不同領域不同行業的人對其理解也存在不同之處，因而對其準確的定義還沒有定論。目前，大部分學者比較認同的關于數據挖掘技術的含義是韓家煒等人對其的定義[3]，包括三個方面的內容，第一，具有大量的數據來源，并且是真實的數據；第二，通過數據挖掘獲得的信息對人們有著較高的價值與作用；第三，獲得信息是可以被人們理解分析，被人們接受與運用，能夠以此來做出判斷或決策。
2.2 數據挖掘技術的特征
數據挖掘技術具有分布廣、規模大、節點資源有限以及安全性復雜等特征。物聯網數據本身具有分布廣的特點，因為數據一般都存儲在不同的地方，其次，物聯網數據極為龐大，本身有許多傳感器節點，因而需要有能夠快速解決處理數據的中央節點，再次，節點資源并不是無限的，因而中央節點一般不需要所有的數據，但需要數據參數，從而依靠分布式節點將用戶需要的數據傳輸出去。
三、在云計算平臺下的數據挖掘技術分析
在當前的云計算平臺中，最主要的是以Hadoop為基礎搭建而成的平臺，在此以Hadoop為例，簡單介紹云計算平臺中數據挖掘技術。主要分為四大部分，分別為物聯網感知層、物聯網傳輸層、數據層和數據挖掘服務層。
3.1物聯網感知層
物聯網感知層主要依靠在目標區域范圍內放置極多的數據采集節點來發揮感知作用。具體來說，節點主要是通過傳感器、攝像頭以及其他設備進行數據采集工作，而采集到的數據則會依靠物聯網感知層所具備的網絡通信設備進行匯聚，將所有的數據傳送到節點，而后經過匯總存儲之后再次通過傳輸層輸送到云計算平臺的數據處理中心[4]。
3.2物聯網傳輸層
物聯網傳輸層主要包括傳感器、無線（有線）網絡等，通過諸多網絡設備搭建的高速度無縫數據傳輸系統，能夠快速將物聯網感知層采集到的數據通過網絡傳送到數據處理中心，從而實現全方位的互通互聯目標，也就是將各種類別的監測處理設備聯網傳輸，實現設備之間網絡信息的傳遞。
3.3數據層
數據層是物聯網云計算平臺中數據挖掘技術的關鍵部分，物聯網本身具有異構性和海量性的特征，因而在數據層內將物聯網設備采集到的數據進行存儲處理分析的能力是基于云計算的物聯網數據挖掘平臺的關鍵。數據層中主要包括數據源轉化與存儲兩大部分，其中，數據源轉化主要對物聯網異構性的數據進行轉化，而存儲部分則是使用Hadoop搭建的平臺中的HDFS系統進行分布式存儲，從而將海量性的數據完整存儲到數據節點[5]。
由于在物聯網平臺中，對于不同的目標會采用不同的數據類型來表現，某種情況下，相同的目標也會采用不同的數據類型來表現，因此數據源轉化的作用主要體現在保持數據的完整，防止異構性的物聯網數據在轉化中出現損毀，從而達到保證數據挖掘目標。數據源轉化在系統中的作用相當于數據層與感知層的連接線，通過數據包的解碼轉換將不同的數據轉換成需要的數據類型，并且分布式存儲到數據處理中心。
3.4數據挖掘服務層
數據挖掘服務層包含數據準備、數據挖掘引擎以及用戶三大部分。其中，數據準備部分的主要用途是對數據的清零、轉化以及規約等。數據挖掘引擎則主要包含數據挖掘算法以及模式評估，而用戶部分則主要將數據挖掘的內容進行可視化的表現。用戶部分是整個云計算平臺中數據挖掘技術面對用戶的直接體現，因而具有友好性，能夠讓用戶通過操作來對數據挖掘任務進行處理認知。
四、云計算平臺上物聯網數據挖掘技術應用分析
數據挖掘工作流程為：用戶發出數據挖掘的請求之后，主要控制節點收到用戶請求之后會首先判斷能否進行任務，并且將結果回饋給用戶。若是可以進行，主要控制節點就會調用數據挖掘算法，然后根據算法進行分布式數據挖掘工作。通過挖掘數據任務的劃分之后，將具體內容傳送到眾多節點中，節點再具體進行數據挖掘[6]。
本次選擇Hadoop搭建云計算平臺，并以此進行模擬實驗。
首先，選擇一臺實驗所需要的PC機器，配置基于普通水平的2G內存，操作系統為win7。然后在PC端安裝虛擬機，虛擬機的操作系統都是Linux操作系統。從而開始部署分布式節點，本次共安裝3個虛擬機。其次，需要安裝與Linux版本相適應的Eclipse7.5開發環境，并且于PC機上安裝SSH服務，用于實驗開始之后傳遞實驗數據。3臺虛擬機中也安裝SSH服務，以便于Hadoop平臺運用。
配置安裝完畢后，選擇采用關聯規則算法的數據，將數據依據C++代碼程序轉換成標準的PML文件，文件大小為1G，然后將文件利用HDFS傳入Hadoop平臺，采用分布式存儲。接下來，運行Apriori算法 [7]，根據計算結果來判斷能否找到實驗數據集合中所有的項目，然后，選用不同大小的文件再次重復實驗，以此來得到較為準確的結果。實驗運行Hadoop平臺計算得到的數據如下表1。
從表1中可以看出，伴隨著文件不斷擴大，在Hadoop平臺上運行，采用Apriori算法所運行的時間也隨之上升。經過大量模擬實驗后，可以看出Hadoop平臺有著較高的拓展性能，能夠滿足當前市場對于物聯網大量數據挖掘的要求[8]。
五、結語
隨著社會經濟與科學技術日新月異的發展，物聯網技術也在不斷的趨于成熟。當前物聯網海量的異構性數據也在呈現著飛速增長的態勢，導致物聯網數據挖掘技術越來越顯得困難重重。
在此背景下，基于云計算的物聯網挖掘技術與傳統的物聯網數據挖掘相比，其能夠通過分布式存儲的方式以及分布式并行的計算方法更好的滿足人們對物聯網數據挖掘的要求，并且還能夠通過計算存儲遷移功能來避免數據存儲過大導致節點出現故障的問題，不僅縮短了數據傳輸的時間，提高了數據傳輸的穩定性和完整性，而且還極大的提高了數據挖掘的效率與質量，有著極大的應用前景。
因此，本文所提出的基于云計算的物聯網數據挖掘系統對于當前物聯網應用的發展有著深遠的意義，并且經過Hadoop平臺進行模擬數據挖掘實驗后，也驗證了這種方案有著極大的可行性。
參 考 文 獻
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物聯網和云計算的關系范文5
之前也根據這一研究結果所繪制的“互聯網虛擬大腦結構圖”對互聯網與云計算，大數據，物聯網，工業4.0(工業互聯網)的關系進行了闡釋。
1.物聯網是互聯網大腦的感覺神經系統，
因為物聯網重點突出了傳感器感知的概念，同時它也具備網絡線路傳輸，信息存儲和處理，行業應用接口等功能。而且也往往與互聯網共用服務器，網絡線路和應用接口，使人與人(Human ti Human ，H2H)，人與物(Human to thing，H2T)、物與物( Thing to Thing，T2T)之間的交流變成可能，最終將使人類社會、信息空間和物理世界(人機物)融為一體
2.云計算是互聯網大腦的中樞神經系統，
在互聯網虛擬大腦的架構中，，互聯網虛擬大腦的中樞神經系統是將互聯網的核心硬件層，核心軟件層和互聯網信息層統一起來為互聯網各虛擬神經系統提供支持和服務，從定義上看，云計算與互聯網虛擬大腦中樞神經系統的特征非常吻合。在理想狀態下，物聯網的傳感器和互聯網的使用者通過網絡線路和計算機終端與云計算進行交互，向云計算提供數據，接受云計算提供的服務。
3.大數據是互聯網智慧和意識產生的基礎
隨著博客、社交網絡、以及云計算、物聯網等技術的興起，互聯網上數據信息正以前所未有的速度增長和累積?；ヂ摼W用戶的互動，企業和政府的信息，物聯網傳感器感應的實時信息每時每刻都在產生大量的結構化和非結構化數據，這些數據分散在整個互聯網網絡體系內，體量極其巨大。這些數據中蘊含了對經濟，科技，教育等等領域非常寶貴的信息[52]。這就是互聯網大數據興起的根源和背景。
與此同時，深度學習為代表的機器學習算法在互聯網領域的廣泛使用，使得互聯網大數據開始與人工智能進行更為深入的結合，這其中就包括在大數據和人工智能領域領先的世界級公司，如百度，谷歌，微軟等。2011年谷歌開始將“深度學習”運用在自己的大數據處理上，互聯網大數據與人工智能的結合為互聯網大腦的智慧和意識產生奠定了基礎。
4.工業4.0或工業互聯網本質上是互聯網運動神經系統的萌芽，
互聯網中樞神經系統也就是云計算中的軟件系統控制工業企業的生產設備，家庭的家用設備，辦公室的辦公設備，通過智能化，3D打印，無線傳感等技術使的機械設備成為互聯網大腦改造世界的工具。同時這些智能制造和智能設備也源源不斷向互聯網大腦反饋大數據數，供互聯網中樞神經系統決策使用。
5.互聯網+，反映反映互聯網從廣度、深度發育成成熟的互聯網虛擬大腦的過程
物聯網和云計算的關系范文6
關鍵詞：云計算；分布式緩存技術；物聯網
中圖分類號： TP391.44；TN929.5
多網融合、物物互聯、移動互聯網對社會的快速發展有十分重要的作用，這就為云計算技術的快速發展創造了一個良好的機會，云計算是指利用網絡將所有的計算應用和信息資源連接起來，確保人們能隨時對信息資源進行訪問、使用、管理。云計算是物聯網發展的基礎，物聯網主要負責解決物與物之間的互聯，隨著物聯網應用的快速發展，產生的數據流越來越龐大，這就需要一個很強的信息處理中心。云計算是一種分布式、虛擬化、并行計算的方法，能極大的提高物聯網的計算能力和存儲能力，對物聯網的發展有十分重要的作用。
1 云計算分布式緩存技術
1.1 分布式緩存的部署方式
分布式緩存的服務器集群主要采用無主架構，由于服務器的節點地位相同，因此，可以利用網狀的全連接方式進行連接。為保證系統的使用方便，可以利用API進行數據透明訪問，這樣就不必掌握數據在后端服務節點的分布情況，就能極大的提高系統的使用效率。由于分布式緩存的數據是均勻分布在集群各節點，因此，當集群中節點數量增多時，集群的數據處理能力也會逐漸提高。分布式緩存還能提供一個操作控制臺，人們可以在任意的服務節點登錄，查詢集群服務節點的數據信息情況，同時人們可以利用操作維護臺對分布式緩存集群軟件的版本進行安裝、更新、配置。
1.2 分布式緩存功能架構
分布式緩存是一個應用程序，能提供多個數據服務節點構成的服務集群和客戶端程序庫，客戶端可以同數據服務節點進行通信，形成服務器列表，并將應用程序提出的存取請求利用路由算法映射在確定的數據服務節點上。數據服務節點可以分為通信支撐層、數據處理層、數據存取層等三部分，通信支撐層主要負責適配通信協議，根據數據處理層中路由鏈路管理區域的指示進行鍵鏈和偵聽端口，并且進行底層通信數據包的接收、發送；數據處理層主要由訪問控制處理模塊、鏈路管理模塊、數據遷移控制模塊等部分組成；數據存儲層是由內存、硬盤、SSD等進行三級存儲管理，內存管理的主要任務是掌握內存的分配效率，同時根據數據訪問情況對內存狀況進行控制，內存管理還能規避內存碎片的出現；硬盤和SSD存儲管理的主要任務是在保證服務器訪問功能的情況下，進行永久的數據信息存儲。在三級存儲管理的模式下，系統能保證當服務節點需要重新啟動時，數據存儲層的數據不會出現丟失、自動修改等現象。
1.3 分布式緩存的關鍵技術
1.3.1 一致性Hash及虛節點
一致性Hash的前提是將分布式緩存數據服務器節點和存儲數據鍵的哈希值求出，然后映射在0-232的圓上。根據數據映射在圓的位置，按照順時針的順序進行查詢，將查詢到的數據保存在第一服務器上，如果沒有在0-232上找到相對應的服務器，則相對應的數據會保存在第一緩存數據服務器上。如果Hash出現熱區現象，系統會以虛擬節點的方式，對過熱的Hash區間進行配置，保證過熱的Hash在負荷低的服務器節點上運行。由于數據節點服務器的機型不是相同，服務器節點的容量和性能存在一定的差異，同時一個服務器節點可以負責多個Hash區間的運行，因此，這種方式能保證系統的快速、高效運行。分布式緩存平臺可以將一致性Hash和虛擬節點的特性融合在一起，并且將0-232的Hash空間分成多個區域，各個區域代表不同的虛節點，由于各個服務器節點的性能有一定的差異，因此，各個區域的虛節點的數量也不相同。
1.3.2 智能路由交換
路由是指在分布式緩存集群中，虛節點在數據服務節點的分布狀況。分布式緩存平臺能構建一個分布式鎖同步系統進行全局路由表存放，全局路由表對分布緩存集群路由的管理有十分重要的作用，只有保證全局路由表的準確性，才能保證智能路由的正常運行。如果需要進行路由變更時，必須先在全局路由表中找到相對應的路由進行修改。
2 云計算分布式緩存技術的優勢
云計算分布式緩存的優勢在于，分布式架構的擴展性很強，如果發現系統的性能不能滿足工作需求，可以在構架中添加新的節點，從而擴展架構的性能。由于分布式架構具有良好的擴展性，因此，分布式緩存的容量可以隨著節點的增加而增加。分布式緩存是采用Key―Value的存儲方式，緩存的架構和內存訪問形式使得分布式緩存性能很高，單個節點每秒能達到20萬多次的操作。為防止單點故障的出現，分布式緩存采用多份副本復制的方式。加上分布式緩存采用一致性Hash數據分布算法和無中心化架構，這樣可以保證當局部某個節點出現損壞時，不會對整個集群的運用造成影響。
3 云計算分布式緩存技術在物聯網中的應用
物聯網是無處不在的，它可以讓所有物體通過物聯網進行信息交換，物聯網技術融入了RFID技術、納米技術、傳感技術、智能技術、嵌入技術等，物聯網技術極大的改變了人們的生活和工作方式。物聯網可以分為傳感器網絡、信息傳輸網絡、信息應用網絡等三個層次，傳感器網絡是指條形碼、RFID、傳感器等設備的傳感網，主要負責信息的采集和識別；信息傳輸網絡主要負責傳輸對傳感網采集的巨量數據信息進行遠距離無縫傳輸；信息應用網絡主要負責數據處理及為人們提供所需的信息服務。
物聯網業務網關是實現物聯網應用和物聯網終端智能連接的橋梁，是物聯網正常運行的基礎。由于物聯網業務網關包含所有設備間數據信息，同時物聯網業務網關不僅支持標準協議終端信息的處理，還支持非標準協議終端的業務鑒權，因此，必須保證業務網關有良好的性能。將云計算分布式緩存應用在物聯網業務網關中，能有效地提高物聯網業務網關的吞吐率，確保物聯網業務網關具有高并發處理能力和數據動態遷移能力，同時當服務器某個節點出現故障時，正在處理的事物不會中斷，這就極大的提高了物聯網業務網關的事物處理能力。
4 結束語
物聯網和云計算有密不可分的關系，物聯網的發展需要云計算的大力支持，物聯網在運行過程中，會收集到大量的數據信息，如果沒有良好的數據存儲能力和處理能力，就會對物聯網的發展造成極大的影響。云計算分布式緩存技術具有容量大、數據信息處理快、反應迅速等特點，云計算分布式緩存技術和物聯網的結合能為人們及時、精細的管理物質提供依據，將云計算分布式緩存技術應用在物聯網中，能就極大的提高資源的利用率，增加社會生產水平。
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