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物联网云计算、大数据技术分析研究报告
http://www.tianinfo.com   2017-05-04   天拓咨询发布

    云计算的概念最早由Google 提出。狭义来讲,云计算是IT 基础设施的交付和使用模式,广义的云计算是指服务的交付和使用模式。云计算以互联网为平台,为用户提供方便快捷的网络计算和存储服务。在数据信息存储方面,云计算系统由大量服务器组成,具有先进的存储技术和较高的传输速度。由于云计算结合了虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、数据管理技术、编程方式及平台管理技术五大关键技术,使得云计算对数据的计算能力大大加强,且能够搭建成本较低的、高效的运算连接点,使信息调度更为方便灵活,能实现对海量数据的管理,所以云计算当之无愧是万物互联时代的基石。
    目前,云计算的服务模式主要有基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)三种形式。IaaS 是最底层硬件资源服务,通过硬件虚拟化技术及数据中心管理技术,在硬件资源上布局企业环境,进而减少硬件成本投入;在IaaS 上面一层是PaaS,企业可在虚拟系统平台上搭建数据环境或部署代码,进而减少操作系统的投入;最上层为SaaS,企业及个人可以直接使用云计算运营商已有的互联网应用程序服务,进而节约开发和维护成本。
    目前,物联网的发展逐渐呈现平台化、云化及开源化的特征,与移动互联网、云计算、大数据深度结合,是ICT 生态中的重要组成部分。随着物联网的普及,硬件在物联网价值链中的占比逐渐缩小,厂商逐渐意识到需要通过应用软件和服务来创造收益,致使云计算和大数据的价值日益提升。从我国物联网厂商的背景不难看出“云”+“端”结合的重要性,例如阿里巴巴早前推出yunOS 系统,华为基于其传统的网络接入优势,大力部署NB-IOT 并积极推出“1+2+1”物联网策略,以“平台+连接+LiteOS 系统”的组合形式突破物联网市场。
    不同于来自虚拟互联网世界的大数据,物联网大数据源于大量感知终端,如传感器,M2M 终端、智能水表、智慧医疗设备等。物联网数据量将随着物联网技术的普及而快速增加,最终发展到互联网数据的数百倍不止。
    从大数据具有的4V 特点来看,物联网时代的大数据数据量(Volume)更大,这源于物联网终端节点的海量性,同时由于节点多数是全时工作状态,数据产生的频率要远高于互联网。物联网时代的数据速率(Velocity)更高,海量的节点数据必然致使骨干网聚集更多数据,因此对传输速率有一定的要求,且多数物联网环境需实时访问、管理控制节点,高传输速率有助于确保相应场景的实时性工作。物联网时代的数据多样性(Variety)更突出,由于物联网应用场景广泛,如智能安防、智慧医疗等,各领域产生的数据不尽相同,进而数据格式更加多样化。物联网时代的数据真实性(Veracity)要求更高,对基于物理世界的真实数据进行处理,才能实现影响物理世界的有效决策。物联网最核心的商业价值就是将这些海量的数据进行智能化的分析、处理,从而生成基于不同商业模式的各类应用。以智能安防为例,大量感知终端采集上来的海量信息包括监控视频、跟踪定位等,如果能对这些大数据进行充分的分析、串并侦查等,便能及时进行智能预警,进而提高城市安防水平,保障公共安全。
    物联网时代对大数据的4V 特征提出了更复杂的要求,大数据的处理面临统一管理平台、技术支持和安全保护三大挑战。物联网的统一管理平台需要实现跨领域海量终端节点的数据管理;物联网的数据处理技术需要支持实时、动态、海量、碎片化的大数据的采集,并且对海量信息进行存储、筛选、挖掘和处理,在数据分析能力上物联网数据技术需要较互联网数据处理技术有一个质的突破。由于物联网数据源于物理世界,常伴有位臵、环境、行为等敏感信息,如何权衡信息安全保护与数据商业价值,亦是当下物联网服务商所面临的主要挑战之一。国际IT 巨头如IBM、微软等纷纷并购数据管理公司,攻克大数据分析难题的同时挖掘大数据潜在价值,对物联网应用的规模化发展起到了积极作用。
 

 

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