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  • 云计算大数据物联网
    千次阅读
    2022-03-15 20:29:50

    一、概念

    1.大数据

    1. 定义
      大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

    2. 单位
      1T(太)->1P(拍)->1E ->1Z(泽)->1Y(尧)->1B(布)->1N(诺)->1D(刀)
      1P = 1024T(以此类推)

    3. 特点(5V)

      • 数据量大(Volume)
      • 数据种类繁多(Varity)
      • 处理速度快(Velocity)
      • 价值密度低(Value):数据量大,相对有用的信息的比例就小
      • 真实性(Veracity)

    2.云计算

    1. 定义
      云计算实现了通过网络提供可伸缩的廉价的 分布式计算,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。
    • 可伸缩:存储空间的大小容易改变,因为数据不是存放在本地计算机,而是存储在云端服务器上(即我们可以较容易地扩大和缩小存储空间)。
    • 廉价:当我们需要的存储空间不足时,我们不需要购买硬件设备,而是通过网络租一个即可。
    • 分布式计算:我们的数据存储在不同的机器上,我们可以对不同电脑上的数据分别进行计算(一般采用代码向数据移动,因为数据太大,移动计算代码比移动程序成本高)。
    1. 关键技术
      (1)虚拟化:将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机,在一台计算机上同时运行多台逻辑计算机
      (2)分布式存储
      (3)分布式计算
      (4)多租户:多个用户能共享同一堆栈的软硬件资源

    3、物联网

    1. 定义
      物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、计算机、人员和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和原创管理控制。
    2. 关键技术.
      • 识别和感知技术
      • 网络和通信技术
      • 数据挖掘与同合技术

    三者的关系

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    1、云计算

    信息产业三大革命

    个人计算机革命、互联网革命和云计算革命。

    互联网革命:1990年,将终端计算设备连接起来,实现了信息的发布、检索和共享,极大提高了沟通和协作的效率。

    云计算革命:2006年,云计算的计算能力变成了一种公共服务,云计算通过集中供应、按需供应的模式,打破了时空限制,真正实现了信息化。

    三次革命让信息普及程度和社会生产效率得到了极大提升。云计算的应用,颠覆了信息产业从产品销售到服务输出的原有商业模式,极大加速了信息产业规模化、专业化、精细化、自主化的发展进程。

    云计算的概念

    通过网络、以服务的方式,为千家万户提供非常廉价的IT资源

    云计算是一种模型,用户可以方便的通过网络按需访问一个可配置计算资源的共享池,这些资源可以被迅速提供并发布,同时实现管理成本或服务供应商干预的最小化。

    云计算的特点

    超大规模计算、虚拟化、高可靠性和安全性、通用性、动态扩展性,按需服务,降低成本

    云计算平台类型

    私有云和公有云的显著差别在于用户对数据的掌控!

    公有云:通常指第三方提供商为用户提供的云,通过internet使用,其核心属性是共享资源服务。

    私有云:为用户单独使用而搭建的云,提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。用户拥有基础设施,并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式。其核心属性是专有资源。

    云计算平台服务模式

    软件即服务SaaS

    平台即服务PaaS 数据挖掘、编程模型、数据库管理、访问控制、身份认证、系统管理

    基础架构即服务IaaS 数据存储 计算服务  负载管理  安全备份  技术支撑 系统维护

    IaaS 云服务商建设IT基础设施,对外出租硬件服务器或者虚拟机,用户自行决定安装什么操作系统、数据库、软件等。

    PaaS提供平台软件层,包括操作系统、数据库、中间件,灵活性降低了,只能在云端的有限平台范围内做软件。

    SaaS 提供安装和运维服务,管理这些软件产生的数据信息。

    云计算核心技术主要有:分布式、虚拟化、并行编程技术、容器技术、无服务器技术。

    云计算数据中心

    数据中心是云计算的温床、云计算推动数据中心向虚拟化和云架构转型、不断提高it基础架构的灵活性

    云计算数据中心是一种基于云计算架构的,计算、存储及网络资源松耦合,完全虚拟化各种IT设备、模块化程度高、自动化程度高、具备较高绿色节能程度的新型数据中心。

    云计算的应用

    政务云:传统电子政务系统面临如下挑战

    政务云通过构筑开发共享、敏捷高效、安全可信的政务云基础架构,为政府部门提供共享的基础资源、开放的数据支撑平台、丰富的智慧政务应用 立体的安全保障及高效的运维服务保障。

    数据资源共享、跨部门业务协作难,无法满足多样化服务的需求;

    分散建设模式导致资源利用率低、IT服务保障难;

    政务信息安全遭受来自内部和外部的多重威胁;

    各单位独自建设数据中心机房缺乏统一,低能效、运维水平不一;

    教育云

    中小企业云

    医疗云

    物联网

    IOT,利用局域网或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连、实现信息化和远程管理控制。

    物联网关键技术

    识别和感知技术,网络与通信技术,红外技术和Zigbee技术、数据挖掘与融合技术等

    物联网的应用领域

    智能制造、智慧农业、智慧零售、智能安防、智慧物流、智能交通、智慧能源、智能医疗、智能家庭

    物联网产业

    物联网产业链主要包括:设备制造商、网络运营商、平台提供商、系统集成商等环节

    大数据与云计算、物联网

    云计算为大数据提供了技术基础、大数据为云计算提供用武之地;

    物联网是大数据的重要来源,大数据技术为物联网数据分析提供支撑;

    云计算机为物联网提供海量数据存储能力,物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间;

    人工智能

    人工智能,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学;

    起源:1956年,美国达特茅斯学院,约翰麦卡锡提出人工智能一词。

    机器学习

    监督学习:监督学习中的数据集是有标签的,就是说对于给出的样本我们是知道答案的;

    无监督学习:跟监督学习相反,数据集没有标签,依据相似样本在数据空间的一般距离较近这一假设,将样本分类。

    半监督学习:一般针对的问题是数据量大,但是有标签数据少,训练时一半有标签 一部分没有

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    导读:本文带你了解大数据及人工智能时代的3项关键技术。

    作者:高聪 王忠民 陈彦萍

    来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

    01 云计算

    根据美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)的定义,云计算是指能够针对共享的可配置计算资源,按需提供方便的、泛在的网络接入的模型。上述计算资源包括网络、服务器、存储、应用和服务等,这些资源能够快速地提供和回收,而所涉及的管理开销要尽可能小。

    具体来说,云模型包含五个基本特征、三个服务模型和四个部署模型。

    五个基本特征:

    • 按需自助服务(on-demand self-service)

    • 广阔的互联网访问(broad network access)

    • 资源池(resource pooling)

    • 快速伸缩(rapid elasticity)

    • 可度量的服务(measured service)

    三个服务模型:

    • 软件即服务(Software as a Service,SaaS)

    • 平台即服务(Platform as a Service,PaaS)

    • 基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS)

    四个部署模型:

    • 私有云(private cloud)

    • 社区云(community cloud)

    • 公有云(public cloud)

    • 混合云(hybrid cloud)

    一般来说,云计算可以被看作通过计算机通信网络(例如互联网)来提供计算服务的分布式系统,其主要目标是利用分布式资源来解决大规模的计算问题。

    云中的资源对用户是透明的,用户无须知晓资源所在的具体位置。这些资源能够同时被大量用户共享,用户能够在任何时间、任何地点访问应用程序和相关的数据。

    云计算的体系结构如图1-3所示,还对三个服务模型进行了阐述。

    ▲图1-3 云计算的体系结构

    1. 基础设施即服务

    这项服务是云计算提供的最简单的内容,其涉及大规模的计算资源的交付,这些计算资源包括存储空间、运算能力和网络带宽等。

    基础设施即服务的主要优势是按次付费、安全性以及可靠性,因此也被称为硬件即服务(Hardware as a Service,HaaS)。这项服务的典型案例有亚马逊云(Amazon Elastic Compute Cloud,EC2)、谷歌计算引擎(Google Compute Engine,GCE)和阿里云(Aliyun)等。

    2. 平台即服务

    这项服务为云计算提供了应用程序的接口。对于云计算来说,基础设施即服务在很多应用场景下能力不足。

    随着网络应用程序数的井喷式增长,平台即服务的相关研究与应用逐步涌现。很多全球性的跨国公司都不约而同地寻求在云计算平台方面称霸,就像微软在个人电脑领域所处的地位一样。平台即服务的典型案例有谷歌应用引擎(Google App Engine,GAE)、微软云(Microsoft Azure)等。

    3. 软件即服务

    这项服务旨在提供终端用户可以直接使用的服务,这里的服务可以理解为部署在互联网上的软件。这样的服务模式在很大程度上替代了在个人电脑上运行的传统应用程序。

    软件即服务的典型案例有思科(Cisco)的思科网迅(WebEx)、软营(Salesforce)的客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)系统以及亚马逊网络服务(Amazon Web Service,AWS)。

    02 物联网

    物联网技术栈由三个核心层构成,即物/设备层连接层物联网云层,详情如图1-4所示。

    ▲图1-4 物联网的技术栈

    在物/设备层,诸如传感器、执行器等物联网特定的硬件可以被添加至已有的核心硬件中,嵌入式的软件可以被修改或集成进已有的系统,以便管理和操作具体的设备。

    在连接层,由通信协议来实现单个物/设备与云之间的通信,例如消息队列遥测传输(Message Queuing Telemetry Transport,MQTT)协议。

    在物联网云层,设备通信协议和管理软件用来协调、提供和管理互相连接的物/设备,由应用平台来实现物联网应用程序的开发和执行。此外,物联网云层还引入了分析与数据管理软件来存储、处理和分析由物/设备产生的数据。针对跨物/设备、人员和系统的过程监测,引入了过程管理软件来进行定义和执行。对于给定的目的,由物联网应用程序软件来协调物/设备、人员和系统之间的交互。

    在上述三层的全域范围内,还存在特定的软件构件来对物联网体系整体的身份和安全进行管理,以及提供与商业系统和外部信息源的集成,常见的商业系统和外部信息源类型有企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)系统和客户关系管理(CRM)系统,外部信息源通常是指来自第三方的信息。

    在谈论物联网技术时,“物联网平台”(IoT platform)是一个提及频次很高的概念。在计算领域,术语“平台”是一个相对广泛的概念,有些文献将平台定义为一组有机结合起来的技术,基于这些技术,能够开发其他的应用程序。

    物联网平台本质上是软件产品,其提供大量与应用程序无关的功能,利用这些功能可以构建物联网应用程序。对于各种不同的物联网平台,其提供者所侧重的物联网技术不同,因此所提供的功能集合也是不同的。

    换言之,物联网平台的配置没有统一的标准,但是存在众多针对不同领域特定需求的物联网平台,例如ThingSpeak、DeviceHive、Xively、WSO2以及海尔COSMOPlat等。

    将云计算与物联网进行对比分析,给出了两个技术领域的互补方面,详情如表1-1所示。

    ▼表1-1 云计算与物联网的互补方面

    一般来说,物联网能够在云计算的虚拟形式的无限计算能力和资源上补偿自身的技术性限制(例如存储、计算能力和通信能力)。

    云计算能够为物联网中服务的管理和组合提供高效的解决方案,同时能够实现利用物联网中产生的数据的应用程序和服务。对于物联网来说,云计算能够以更加分布式的、动态的方式来扩展其能处理的真实世界中物/设备的范围,进而交付大量实际生活中的场景所需要的服务。

    在多数情况下,云计算能够提供物与应用程序之间的中间层,同时将实现应用程序所必需的复杂性和功能都隐藏起来,这将影响未来的应用程序开发。在未来的多云环境下,应用程序的开发面临着来自信息的收集、处理和传输等方面的新挑战。

    物联网在工业领域的应用涵盖了众多方面,例如自动化、优化、可预测制造、运输等。

    制造(manufacturing)是物联网在工业领域最大的市场,涉及软件、硬件、连通性和服务等。随着物联网的引入,由原料、工件、机器、工具、库存和物流等组成的工业系统构成了实施制造过程的生产单元,上述这些构件之间可以互相通信。

    物联网提供的连通性驱动了各项操作技术(Operational Technology,OT)的实际性能的收敛性,这里的操作技术包括机械手、传送带、仪表、发电机等。在整个制造过程中,传感器、分布式控制以及安全软件发挥着“胶水”的作用。当前,工业领域有远见的企业都将生产线和生产过程构建在了物联网之上。

    运输(transportation)是物联网在工业领域的第二大市场。当前,在众多城市中涌现的智能运输网络能够优化传统运输网络中的路径,生成高效、安全的路线,降低基础设施的开销并缓解交通拥塞。航空、铁路、城际等货运公司能够集成海量的数据来对需求进行实时分析,实现统筹规划和优化操作。

    03 大数据

    随着物联网和云计算技术的发展,海量的数据以前所未有的速度从异构数据源产生,这些数据源所在的领域有医疗健康、政府机构、社交网络、环境监测和金融市场等。

    在这些景象的背后,存在大量强大的系统和分布式应用程序来支持与数据相关的操作,例如智能电网(smart grid)系统、医疗健康(healthcare)系统、零售业(retailing)系统、政府(government)系统等。

    在大数据的变革发生之前,绝大多数机构和公司都没有能力长期保存归档数据,也无法高效地管理和利用大规模的数据集。实际上,现有的传统技术能够应对的存储和管理规模都是有限的。在大数据环境下,传统技术缺乏可扩展性和灵活性,其性能也无法令人满意。

    当前,针对海量的数据集,需要设计涵盖清洗、处理、分析、加载等操作的可行性方案。业界的公司越来越意识到针对大数据的处理与分析是使企业具有竞争力的重要因素。

    1. 三类定义

    当前大数据在各个领域的广泛普及使得学界与业界对大数据的定义很难达成一致。不过有一点共识是,大数据不仅是指大量的数据。通过对现有大数据的定义进行梳理,我们总结出三种对大数据进行描述和理解的定义。

    1)属性型定义(attributive definition)

    作为大数据研究与应用的先驱,国际数据公司(International Data Corporation,IDC)在戴尔易安信(DELL EMC)公司的资助下于2011年提出了如下大数据的定义:

    大数据技术描述了技术与体系结构,其设计初衷是通过实施高速的捕获、发现以及分析,来经济性地提取大量具有广泛类型的数据的价值。

    该定义侧面描述了大数据的四个显著特征:数量、速度、多样化和价值。由Gartner公司分析师Doug Laney总结的研究报告中给出了与上述定义类似的描述,该研究指出数据的增长所带来的挑战与机遇是三个维度的,即显著增长的数量(Volume)、速度(Velocity)和多样化(Variety)。

    尽管Doug Laney关于数据在三个维度的描述最初并不是要给大数据下定义,但包括IBM、微软在内的业界在其后的十年间都沿用上述“3V”模型来对大数据进行描述。

    2)比较型定义(comparative definition)

    Mckinsey公司2011年给出的研究报告将大数据定义为:

    规模超出了典型数据库软件工具的捕获、存储、管理和分析能力的数据集。

    尽管该报告没有在具体的度量标准方面对大数据给出定义,但其引入了一个革命性的方面,即怎样的数据集才能够被称为大数据。

    3)架构型定义(architectural definition)

    美国国家标准与技术研究院(NIST)对大数据的描述为:

    大数据是指数据的数量、获取的速度以及数据的表示限制了使用传统关系数据库方法进行有效分析的能力,需要使用具有良好可扩展性的新型方法来对数据进行高效的处理。

    2. 5V

    以下是一些文献中关于大数据特征的描述:

    数据的规模成为问题的一部分,并且传统的技术已经没有能力处理这样的数据。

    数据的规模迫使学界和业界不得不抛弃曾经流行的方法而去寻找新的方法。

    大数据是一个囊括了在合理时间内对潜在的超大数据集实现捕获、处理、分析和可视化的范畴,并且传统的信息技术无法胜任上述要求。

    大数据的核心必须包含三个关键的方面:数量多、速度快和多样化,即著名的“3V”。

    1)数量

    数据的数量又称为数据的规模,在大数据中,其是指在进行数据处理时所面对的超大规模的数据量。目前,海量的数据持续不断地从千百万设备和应用中产生(例如信息通信技术、智能手机、软件代码、社交网络、传感器以及各类日志)。

    • McAfee公司在2012年估算:在2012年的每一天中,全球都产生着2.5EB的数据,并且该数值约每40个月实现翻倍。

    • 2013年,国际数据公司(IDC)估算全球所产生、复制和消费的数据已经达到4.4ZB,并且该数值约每两年实现翻倍。

    • 到2015年,全球产生的数据将达到8ZB。根据IDC的研究报告,全球产生的数据将在2020年达到40ZB。

    2)速度

    在大数据中,数据的速度是指在进行数据处理时所面对的具有高频率和高实时性的数据流。高速生成的数据应当及时进行处理,以便提取有用的信息和洞察潜在的价值。

    全球知名的折扣连锁店沃尔玛基于消费者的交易每小时产生2.5PB的数据。

    视频分享类网站(例如优酷、爱奇艺等)则是大数据高频率和高实时性特征的另一个例证。

    3)多样化

    在大数据中,数据的多样化是指在进行数据处理时所面对的具有不同语法格式的数据类型。随着物联网技术与云计算技术的普及,海量的多源异构数据从不同的数据源以不同的数据格式持续地产生,典型的数据源有传感器、音频、视频、文档等。

    海量的异构数据形成各种各样的数据集,这些数据集可能包含结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据集的属性可能是公开或隐私的、共享或机密的、完整或不完整的,等等。

    随着大数据理论的发展,更多的特征逐步被纳入考虑的范围,以便对大数据做出更好的定义,例如:

    • 想象(vision),这里的想象是指一种目的;

    • 验证(verification),这里的验证是指经过处理后的数据符合特定的要求;

    • 证实(validation),这里的证实是指前述的想象成为现实;

    • 复杂性(complexity),这里的复杂性是指由于数据之间关系的进化,海量数据的组织和分析均很困难;

    • 不变性(immutability),这里的不变性是指如果进行妥善管理,那么经过存储的海量数据可以永久保留。

    描述大数据的五个关键特征(即“5V”):

    • 数量(Volume)

    • 速度(Velocity)

    • 多样化(Variety)

    • 准确性(Veracity)

    • 价值(Value)

    4)准确性

    在商界,决策者通常不会完全信任从大数据中提取出的信息,而会进一步对信息进行加工和处理,然后做出更好的决策。如果决策者不信任输入数据,那么输出数据也不会获得信任,这样的数据不会参与决策过程。

    随着大数据中数据规模的日新月异和数据种类的多样化,如何更好地度量和提升数据可信度成为一个研究热点。

    5)价值

    一般来说,海量的数据具有价值密度低的缺点。

    如果无法从数据中有效地提取出潜在的价值,那么这些数据在某种程度上就是没用的。数据的价值是决策者最关注的方面,其需要仔细且认真的研究。目前,已经有大量的人力、物力和财力投入到大数据的研究和应用中,这些投资行为都期望从海量数据中获得有价值的内容。

    但是,对于不同的机构和不同的价值提取方法,同样的数据集所产生的价值差异可能很大,即投入与产出并不一定成正比。因此,对大数据价值的研究需要建立更加完善的体系。

    关于作者:高聪,男,1985年11月生,西安电子科技大学计算机科学与技术专业学士,计算机系统结构专业硕士、博士。自2015年12月至今,在西安邮电大学计算机学院任教,主要研究方向:数据感知与融合、边缘计算和无线传感器网络。

    本文摘编自《工业大数据融合体系结构与关键技术》,经出版方授权发布。

    延伸阅读《工业大数据融合体系结构与关键技术》

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  •   以大数据物联网云计算为标志的第三次信息化浪潮开始,大数据时代全面开启。大数据发展主要经历了三个历程。 2、大数据的概念   关于什么是大数据”这个问题,大家比较认可关于大数据的“4V”说法。大数据...

    1、大数据时代
      以大数据、物联网和云计算为标志的第三次信息化浪潮开始,大数据时代全面开启。大数据发展主要经历了三个历程。
    在这里插入图片描述
    2、大数据的概念
      关于什么是大数据”这个问题,大家比较认可关于大数据的“4V”说法。大数据的4个“V”,或者说是大数据的4个特点,包含4个层面:数据量大(Volume).数据类型繁多(Variety).处理速度快(Velocity)和价值密度低(Value )。
    3、大数据的关键技术
      从数据分析全流程的角度,大数据技术主要包括数据采集与預处理、数据存精和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等几个层面的内容,具体见下图
    在这里插入图片描述
    4、大数据的计算模式
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    5、云计算

    • 云计算的概念:云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。云计算代表了以虚拟化技术为核心、以低成本为目标的、动态可扩展的网络应用基础设施,是近年来最有代表性的网络计算技术与模式。
    • 云计算三种服务模式:云计算包括3种典型的服务模式(见图1-7),即laaS (基础设施即服务)、PaaS (平台即服务)和SaaS (软件即服务)。laaS将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租,PaaS把平台作为服务出租,SaaS把软件作为服务出租。
    • 云计算的关键技术:云计算的关键技术包括虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等。

    6、物联网

    • 物联网的概念:物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。
    • 物联网的四层:
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    • 物联网的关键技术:物联网中的关键技术包括识别和感知技术(二维码、RFID、传感器等)、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等。
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  • 1、云计算大数据提供了技术基础,大数据云计算提供用武之地 2、物联网大数据的重要来源,大数据技术为物联网数据分析提供支持 3、云计算物联网提供了海量数据存储能力,物联网为云技术提供了广阔的应用空间 ...
  • 智慧城市中云计算物联网技术的运用.pdf
  • 2.1.1 物联网 智慧城市是一个有机结合的大系统,涵盖了更透切的感知、更全面的互连,更深入的智能。物联网是智慧城市中非常重要的元素,它侧重于底层感知信息的采集与传输,城市范围内泛在网方面的建设。 物联网是一...
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空空如也

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