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  • 能让云计算有效,快速,合理进行,那就需要储存大量数据信息,就类似人的大脑,需要经验积累,才会融会贯通,这就是大数据,有了大数据云计算才是有效的。 获取数据的来源,就是通过机器与机器之间的连接,机器...

    人工智能,就是改变了过去人去学习机器的状况,有了人工智能,机器会更懂你,机器会主动去了解你,满足你的需求。同时,机器之间也能相互学习。

    过去人能读懂机器,是因为人有大脑,如今机器要读懂人,同样需要一个大脑,这个大脑去让你判断对与错,会根据判断作出决策的行为,这个过程就是云计算。

    能让云计算有效,快速,合理进行,那就需要储存大量数据信息,就类似人的大脑,需要经验积累,才会融会贯通,这就是大数据,有了大数据,云计算才是有效的。

    获取数据的来源,就是通过机器与机器之间的连接,机器与零部件之间的连接,这个过程就是物联网。

    转载于:https://my.oschina.net/u/248383/blog/1785524

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  •  大数据之安全风险:业务数据、隐私泄露、存储风险、APT攻击 五、物联网安全  物联网是互联网的延申,本质仍是互联网,不过终端不在是计算机,而是嵌入式计算机系统及其配置的传感器。只要有硬件或产品连...

    一、概念

            关键信息基础设施保护是指面向公众提供网络信息服务或支撑能源、通信、金融、交通、公用事业等重要行业运行的信息系统或工业控制系统,且这些系统一旦发生网络安全事故,会影响重要行业正常运行,对国家政治、经济、科技、社会、文化、国防、环境以及人民生命财产造成严重损失。

    可以说更严苛的等保--------就是-------->关基

    注:网络日志留存不得低于6个月(也就是说,生活中你去查监控,他们说只存一周什么的话,就是不行的,你可以call网警,或者网安负责人)

    二、细则粗解(八章五十五条)

    1.    主要由国家网信办负责统筹协调关基的工作和监督

     


     

    三、云计算

            云计算包括信息基础设施(硬件、平台、软件)以及建立在基础设施上的信息服务,提供各类资源的网络被称为“云”(cloud),“云”中的资源在使用者看来是可以扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。

    • 云计算是一个模型,可以方便的按需访问一个可配置的计算资源(eg:网络、服务器、存储设备、应用程序及服务)的公共集。
    • 这些资源可以被迅速提供及发布,最小化管理成本。
    • 五个特征:
    1.  按需自助服务
    2. 广泛的网络访问
    3. 资源共享
    4. 快速的可伸缩性
    5. 可度量的服务

    云计算的三个服务模型:云软件(SAAS)、云平台(PAAS)、云设备(IAAS)

     

    云计算的四种部署模式:公有云、私有云、混合云、社区云

    云计算面临的安全威胁:

    1. 云计算的滥用、恶用、拒绝服务攻击
    2. 不安全的接口和API
    3. 恶意的内部员工
    4. 共享技术产生的问题
    5. 数据泄露
    6. 账号和服务劫持
    7. 未知的风险场景

     

    云计算的安全管控:

    1. 云计算前理清相关合同、SLA和架构是保护云的最好时机
    2. 了解云提供商的“供应商”、BCM/DR、财务状况以及雇员审查等
    3. 尽可能是被数据的物理位置
    4. 计划好供应商终止和资产清退
    5. 保留审计权力
    6. 对再投资引起的成本节省谨慎注意

    云计算的安全运行:

    1. 能加密则能加密之,独立保管好密钥
    2. 适应安全软件开发生命周期的环境要求
    3. 理解云提供商的补丁和配置管理、安全保护等措施
    4. 记录、数据渗透和细粒化的客户隔离
    5. 加固虚拟化镜像
    6. 评估云提供商服务

    四、大数据安全

           大数据之安全风险:业务数据、隐私泄露、存储风险、APT攻击

    五、物联网安全

            物联网是互联网的延申,本质仍是互联网,不过终端不在是计算机,而是嵌入式计算机系统及其配置的传感器。只要有硬件或产品连上网,发生数据交互,就叫物联网。

           相关政策: “十三五国家科技创新规划”         “多国积极推进物联网产业发展”

         特点:  

    • 终端安全隐患多,业务安全威胁大,安全产业链环节占比低

    端、管、云都面临非法入侵、恶意代码、流量攻击等安全威胁

    六、移动互联网安全

    桌面互联网、移动互联网、移动网

    • 移动互联网继承了桌面互联网的开发协作的特征,又继承了移动网的实时性、隐私性、便携性、准确性、可定位的特点
    • 技术层面定敌:以宽带IP为技术核心,可同时提供语言、数据、多媒体等业务服务的开放式基础电信网络
    • 终端层面定义:广义上指用户使用手机、上网本、毕笔记本等移动终端,通过移动网络获取移动通信网络服务和互联网服务;  狭义上指用户使用手机终端,通过移动网络浏览互联网站和手机网站,获取多媒体、定制信息等其他数据服务和信息服务。

     

    假“共享充电宝”,让你秒变透明人

     

     

    总结:希望每个人都可以提升自我的安全意识,在信息网络高速发展的时代,享受科技带来的便利。

    ps:王老师真的是很棒的一位老师了~cuim!

     

     

     

     

     

     

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  • PAGE / NUMPAGES 浅谈云计算物联网的关系 一云计算概念 是由Google提出的这是一个美丽的网络应用模式狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式指通过网络以按需易扩展的方式获得所需的资源广义云计算是指服务的...
  • 大数据云计算物联网的关系 云计算 云计算实现了通过网络提供的可伸缩的、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 起源:1996年康柏电脑公司使用...

    目录

    云计算

    大数据

    物联网

    大数据、云计算和物联网的关系


    云计算

     

    云计算实现了通过网络提供的可伸缩的、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

     

    起源:1996年康柏电脑公司使用CloudComputer

    发展:2006年亚马逊的AWS服务

     

    云计算特点

    • 共享资源池:计算、网络、存储等资源的池化和共享
    • 快速弹性:云计算应对需求、负载变化时的可伸缩性
    • 可度量服务:对各项服务和应用的监控、计费等
    • 按需服务+自服务
    • 普遍的网络访问:可以在任务时候任何地点通过网络访问云计算资源

     

    云计算部署

    公有云:面向所有用户提供服务,只要是注册付费的用户都可以使用

        公有云侧重于对新应用的支持,面向应用的弹性实现,在存储角度上则大量使用对象存储,绝大部分的云部件都被封装成商品的方式待价而沽

    私有云:只为特定用户提供服务,比如大型企业出于安全考虑自建的云环境

        私有云是因为历史的原因而不得不继续支撑传统的企业应用,因此私有云的存储形态主要是File(文件)和Block(块),并且侧重于基础设施的弹性

    混合云:综合了公有云和私有云的特点,对于一些企业,一方面想安全的把数据存放在私有云中,另一方面又希望可以获得公有云的计算资源

    社区云:一种特殊形态的云,通常由一些协作的组织在一定时间内基于同样的业务诉求与安全需求而构建形成的一种云架构

     

    云计算关键技术

    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个逻辑计算机,每个逻辑计算机可运行不同的操作系统,并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响,从而显著地提高计算机的工作效率。

    虚拟化的资源可以是硬件(如服务器、硬盘和网络),也可以是软件

    典型技术有:Hyper-V(微软)、VMware(威睿)、KVM、Virtualbox、Xen、Qemu

    容器虚拟化(Docker)

    不同于VMware等传统虚拟化技术的一种新型轻量级虚拟化技术,与传统虚拟化技术相比,Docker容器具有启动速度快、资源利用率高、性能开销小等特点,得到了越来越多的应用

    多租户

    使大量用户能够共享同一堆栈的软硬件资源,每个用户按需使用资源,能够对软件服务进行客户化配置

    分布式存储

    GFS(Google File System)是谷歌推出的一款分布式文件系统,可以把数据存储到成百上千台服务器上面,并在硬件出错的情况下尽量保证数据的完整性。GFS还支持GB或TB级别超大文件的存储,一个大文件会被切分成许多块,分散存储在由数百台机器组成的集群里

    HDFS(Hadoop File System)是对GFS的开源实现,采用了“一次写入,多次读取”文件模型,文件一旦写入,不能对其进行修改

    BigTable是以GFS为基础开发的分布式数据管理系统,可以存储结构化和非结构化的数据,可在廉价的PC服务器上搭建大规模存储集群

    HBase是针对BigTable的开源实现

    分布式计算

    在摩尔定律慢慢失效的前提下,谷歌公司开发出了大规模离线计算框架MapReduce,允许开发者在不具备并行开发经验的前提下也能够开发出分布式程序,并让其同时允许在数百台机器上

     

    云计算服务

    Iaas(基础设施即服务):将基础设施(计算和存储等资源)作为服务出租,向客户出售服务器、存储和网络设备、带宽等基础设施资源;厂商主要有亚马逊、Rackspace、Gogrid、Gridplayer等

        Iaas更多地专注于底层硬件平台与虚拟化或容器封装,从而把操作系统到上层应用的自由都留给用户来决定(类似于阿里巴巴提供的云主机服务)

    Paas(平台即服务):把平台(包括应用设计、应用开发、应用测试、应用托管等)作为服务出租;厂商主要有谷歌、微软、阿里巴巴、华为等

        Paas可以认为是业界在看到Iaas交付过程和用户使用过程中遇到的各种问题然后对服务交互自然延伸的必然结果,用户希望平台提供方能对操作系统、中间件、运行时甚至是应用于服务的持续升级、持续集成的提供管理

    Saas(软件即服务):把软件作为服务出租,向用户提供各种应用;厂商主要有Salesforce、谷歌等

        Saas是最全面的服务交付服务,从上到下所有的问题都有平台来解决

     

    云计算最佳实践五原则

    • 结合业务需求来制定策略(长期)
    • 避免重蹈业界失败的经历
    • 把安全放在第一位
    • 确保性能与数据可用性
    • 定期评估业务发展,调整云战略+策略

     

    云计算优化要论

    • IT资源虚拟化
    • IT资源效率优化
      • 热感知技术
      • 服务器集中与能耗转换技术
      • 负载调度技术
      • 动态电压、频率调控技术
    • 数据中心云平台化

     

     

    大数据

    IT领域每隔15年就会迎来一次重大变革

    “摩尔定理”——CPU性能每隔18个月提高一倍,价格下降一半

    信息科技需要解决三大问题:信息存储信息传输信息处理

     

    信息:较为宏观的概念,由数据的有序排列组合而成

    数据:构成信息的基本单位,离散的数据没有任何实用价值

     

    大数据4V

    数据量大(Vloume)

    数据类型繁多(Variety)

    处理速度快(Velocity)

    价值密度低(Value)

     

    数据单位:Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、BB

     

    大数据三大特征:全样而非抽样、效率而非精确、相关而非因果

    大数据计算模式:批计算、流计算、图计算、查询分析计算

    大数据框架:数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理和分析、数据安全和隐私保护

    大数据产业链:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层

     

     

    物联网

    物联网是物物相连的互联网,是互联网的延申,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

    物联网架构:感知层、网络层、处理层、应用层

     

    物联网关键技术

    识别和感知技术(二维码、RFID)

    网络与通信技术(NB-IOT、ZigBee、Lora)

    数据挖掘与融合技术

     

     

    大数据、云计算和物联网的关系

    云计算最初主要包含了两类含义:

            一类是以谷歌的GFS和Bigtable为代表的大规模分布式并行计算技术;

            一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式;

    但是随着大数据概念的提出,云计算的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术,而人们提到云计算时,更多的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模式(如Iaas、Paas和Saas)

     

    大数据:侧重于海量数据的存储、处理和分析,从海量数据中发现价值,服务于生产和生活

    云计算:本质上旨在整合和优化各种IT资源,并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户

    物联网:目标是实现万物互联,应用创新是物联网发展的核心

     

    大数据根植于云计算;

    云计算在大数据上有了“用武之地”;

    物联网构成大数据的重要数据来源;

     

    大数据改变业务

    云计算改变IT

    物联网改变生活

     

     

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  • 大数据著名专家、畅销书《数据分析变革》作者Bill Franks先生出席了本次大会,并在大会上做了主题为“云计算大数据融合物联网 推动智能创新”的精彩演讲。 大数据著名专家、《数据分析变革》作者 Bill Franks Bill ...

    5月18日,由中国电子学会主办,ZD至顶网协办的第八届中国云计算大会在北京国家会议中心隆重举办。大数据著名专家、畅销书《数据分析变革》作者Bill Franks先生出席了本次大会,并在大会上做了主题为“云计算大数据融合物联网 推动智能创新”的精彩演讲。

    《数据分析变革》作者Bill Franks:云计算大数据融合物联网 推动智能创新

    大数据著名专家、《数据分析变革》作者 Bill Franks

    Bill Franks在主题演讲中表示:“我们需要思考跟物联网相关联的事情,特别是一些分析,我们这些数据可以用来做什么?我们在哪里处理这些数据?有些数据需要进行中央化的分析,比如说这个数据都会发送到某一个地方就像云一样。在这个云里面会去分析这些数据,但是同时我们还有分布式的分析,你可以在传感器上面进行分布式的分析,或者边缘服务器上面进行分析。比如说每一个汽车它们都有自己的中央集中式的分析。还有家里面有一个相对集中化的分析。我们可以通过这样子减少数据量,每一个汽车数据的分析都可以进行独立的分析。”

    以下是Bill Franks演讲实录:(以下内容根据现场速记整理,未经发言嘉宾确认,仅供参考,谢绝转载。)

    Bill Franks:非常感谢对我的邀请,我们需要思考跟物联网相关联的事情,特别是一些分析,我们这些数据可以用来做什么?最后我们关注可以用它做什么。一开始我跟大家说一下,大家觉得物联网听起来很吓人,因为我们有很多数据,很多传感器,其实并不是一个问题,我们看一下这张图片,我们看一下每一个人都涨得什么样子,我们看一些石头等等。但是这个是拉近的镜头我们可以看到所有的东西。左边我们看到一些石头,所有的沙粒最后组成了沙漠,这像物联网一样,不是单一的传感器,单一的数据流,它们所有的整合在一起可以给我们带来很大的问题。

    让我非常感兴趣的就是我们整个业务的价值主张会有一些变化。我在参加一个会议,我在休息,有一个人跟我说他说我有一个非常好的想法,我想听听你的意见。有一个人向我介绍你可以很确定,这个对话是没有什么价值的,但是他说有一个工作,他们是为电网去生产产品,大家可以看一下左边像一个断路器一样,比如说这是左边的这张图,这个公司做产业化的断路器为电网制作的。这个人大概给这些电网给他们销售这些断路器。为了能够获得他们的业务,我们在这些设备上面都有传感器,我们可以看到电流进出的情况,公司想如果他们能够获取这些数据,分析这些数据的话,能够把这个给电厂提供给他们会带来价值,这是大家需要想的,在最后不是产品本身,他们要做的是我们把它自己成有附加值的供应商,我们可以了解到比如说通过电网进出的电量大概是什么样子,电厂以前是没有这些数据的,它们就会有很强竞争的优势如果提供这些数据。

    另外我们生活会发生改变,我最喜欢的例子就是关于物联网和医疗之间合作,你在家躺在自己床上你生病会恢复非常快,你在家里面舒舒服服养病好的更快,有一个人有并发症,让病人早一点出院回家有一些什么影响?比如说有一些人生病很严重,比如说你病情稳定以后会测你血压、体温等等,如果你病人情况发生了变化,比如说你体温逐渐的上升,如果受到感染的话,他们会派护士医生到你家里面给你治疗,让你回到医院或者给你叫一辆救护车,这个听起来好像非常贵,因为我们没有办法让医生到我们家里看病,但是大家记得你在医院里面住院其实每一天都花非常多的钱,你可以让医生护士到你家里面其实也是大大降低了你的成本。病人可以在家里面能够更好的恢复健康。

    说到我们个人的生活,我们很多人都会手臂上戴一个这种环测量我们身体的一些变化,当我看到其他的一些设备,我买一双跑鞋我要想一下,是不是需要我运动鞋要有传感器,当它开始收集我的数据,显示在我手机上面的时候,比如说我买一双跑鞋一个设备,另外一个生产厂商给我制作了网球拍等等。实际上我并不是了解我的活动是怎么样子,因此作为业务现在开始能够收集分析这些数据的时候,能够给它们更多的一些业务。

    你要问你自己一个问题,就是说我现在物联网、传感器等等它会是线性增长,还是指数性增长,我给大家一个例子,线性的增长,比如说我们每一家都有的智能电表,你在你门口放一个智能电表,会读出这个用户月了多少电。如果你预测一下两年、五年、十年我们收集到的数据大概是多少?我们很容易预测,因为每一个家里面都有一个智能电表,这个智能电表只会产生一种的数据,这个很容易去预测。但是你可以考虑一下我们人口增长的趋势就可以知道,你可以预测一下在未来获得什么样的数据?指数级的增长就是你必须要去发动机、引擎的维护,发动机有很多传感器,这些传感器提供一些指数,它们总会增加一些传感测量的数据。随着时间的增长你不光有越来越多的汽车,而是每一个汽车上它们有越来越多的传感器,你可以比较一下从这些传感器获得这个数据更加复杂一些,因此我们很难预测。我不是建议大家避免指数式的问题,你必须要去解决,你必须要去应对这些问题。如果你有两个问题,一个指数式的模式增长,一个线性可预测的模式增长,我建议你去先解决线性的模式增长。

    我们必须开发一些标准才能做,这些数据产生还有传输的数据我们必须有一些标准,在很多情况下一个本地的标准就可以了,我们有一个例子,比如说增长的应用,未来我们冰箱我们橱柜都有传感器,能够告诉我们什么时候买的这些家电或者这些家具。

    在这的意思就是说我们会有一个本地的标准就可以了,只要我有一个标准我可以在我厨房里面遵循这些标准,我可以去创建我的购物单,我邻居用不同应用不同标准这是没有关系的,如果以后我们有无人驾驶的汽车你必须要有全球化的标准,你不能有一个全新的汽车只有自己的标准,奔驰有自己的标准,它们之间没有办法交互这个路上就乱了,这是不断发展的情况。很多物联网的地方它们会有相似的这些标准开发。我们回到应用生成我的购物清单,显示非常重要一点,大多数由物联网产生的数据,它的可用性的价值是非常低的。我意思是什么?大家可以想像一下我在厨房里面有一百多个物品,那告诉我说我们是不是需要更多或者这个是不是过期了,或者我这个需要重新再买,这是非常重要的,它会给我发这些数据,让我去创建我的购物清单,但是只要我购物清单说好了我们再也不需要牛奶了,这个牛奶还没有过期,那我们就没有必要保持这种沟通。你需要的就是最终的购物清单,你在家具里面你跟左右用具进行沟通,你有这个购物清单你要去商店,甚至不需要说我星期五在家做饭的我需要买这个商品还是那个商品,你忘记数据生成的过程,你记住你购物清单就可以了,跟当下有关的,但是它有可能当下之后这个数据就没有那么大关系了。因为你在厨房里面所有的物品它们所产生的数据你都不需要再去看了。

    我们需要找到一些方式能够去压缩和减少这些数据,然后我们才可以用于分析。这有一个例子,也许每一个微秒都会有不同的温度测量,你看蓝色的点它会告诉你20度,一直到某一个点温度发生了变化,现在是20.5,实际上没有意义把每一个报告全部保留下来,因为刚开始的时候有20度你可以记录一下时间,只要这个温度发生了变化以后你把这个时间记一下,在半小时之内,在一个小时之内也有很多温度的变化,很多温度记录,你只需要记录变化之间的两个点,这样你可以去减少你存储的数据量,可能是以MG的量化减少数据量。

    我们在哪里处理这些数据?有些数据需要进行中央化的分析,比如说这个数据都会发送到某一个地方就像云一样。在这个云里面会去分析这些数据,但是同时我们还有分布式的分析,你可以在传感器上面进行分布式的分析,或者边缘服务器上面进行分析。比如说每一个汽车它们都有自己的中央集中式的分析。还有家里面有一个相对集中化的分析。我们可以通过这样子减少数据量,每一个汽车数据的分析都可以进行独立的分析。

    接下来要发生不同的传感器它们会有不同的作用,有一些传感器只是做汇报,比如说我有一个温度计它在外面,读取外面温度,在屋里面有另外一个部件测量屋内温度,这两个同时进行的,外部传感器只是传递数据到屋内的设备。在其他的一个情况下你可能会有信息比如说我温度计和它告诉我,它不光读取温度,随着温度高于或者低于我设定值的时候它会调整我的室内温度。这时候采取一些行动,或多或少自主的行动,有些时候跟其他设备进行协调采取行动,总体的家庭管理系统,它们进行沟通,还有媒体系统,它们可以进行沟通,在家里协调。当我在卧室到客厅,他们会感觉到电视会开,冰箱会开,同时也会有其他感应器还有系统的协调。还有互联网的安全,今天从家到单位我的电脑有一些病毒的扫描软件,有一些软件可以自动更新,每天看一下有病毒没有,用手机你们很少人有软件的病毒扫描。当你进行互联的时候,你没有想到这个安全问题,这些都是非常小的东西,它的应用系统也非常小,所以你可以很快运行它,在过去有各种各样的运行系统,随着这个技术的推移,尽管几年之前有一些安全系统,按照当地的标准可能有一些策略性的了。

    也许这个设备没有一些病毒扫描的功能,如果我们在家里或者单位那里有十万个小的一些组件进行连接,这会有很多的黑客闯入的机会。所以我们做一个事情就是有点像USB的设备,在每一台电脑上你可以有任何东西连接上来可以进行自动识别和下载。物联网会做同样的事情,我把新的设备和我家庭系统进行连接起来,或者在企业系统进行连接,需要登记注册进行上载,这时候我们知道有哪些系统会有安全隐患,所以说这中间有一些东西要更新和关闭,这样我们设备设置了这个设备就会自动的关闭。

    数据所有权在哪里?你考虑飞机,发动机厂商可以用这个数据,他们有一些数据可以运行。还有整个的飞机也是有发动机的数据,还有航空公司他们也有发动机的数据,因为他们在使用发动机,他们也需要这个发动机运行怎么样,政府也会有一些数据,控制一些安全情况。有一些人有数据的所有权,在什么点这些数据要满足什么目的,这样数据分析可以做很多有利的事情,我们应该很好管理这些数据。

    分析的不同层次,当我们互网进行连接的时候,有各种各样的不同层次设备互相的连接起来,比如说在家里有温度计,用大可以控制我们智能的家电系统,还有我的照明系统,还有我的媒体系统它们连接起来,我就有有一个智能家居,在我家不同层面上有自主管理。还有我们有一个智能建筑,有智能电网,它是更高级的系统,有不同的决策,在不同层面上进行智能管理。

    接下来我们看一下汽车,我们有发动机、制动控制等,我们有一些制动控制系统等就会成为无人驾驶汽车了。我们有不同的汽车我们需要有交通管理系统,有车辆监控、道路交通检测、道路交通管理,这样就知道这个汽车运行情况进行相应管理。还有如何把数据进行结合?进行相应数据的配。

    今天,也许传感器分析难度不大,很多程序要部署都非常简单,比如说制动,你有这个速度传感器,你知道前面有一些什么,有一个制动启动如果你开太快,有一个非常重要的安全功能。如果你要是预先进行汽车制动预防这个情况。有这样自动制动系统就会减少人的劳动。当然也有其他的步骤,比如说制动还有转向、导航加进来就可以有无人驾驶汽车了,有时候你可以有一些计算,你就可以有无人驾驶汽车。有无人驾驶汽车开发居于主导地位,物联网我们是更广泛的战略,今天每一个小的步骤可能都不是激动人心的步骤进行整合,到某一点就会出现比较激动的点,就会出现无人驾驶汽车等等。

    我们再看一下无人驾驶汽车,每天出生的孩子他们到一定年龄都要学会开车,这个也是我们出行非常必要的工具。也许到30的时候他们就不需要再开车了,特别是城区有很多一些自动驾驶汽车,它可以把你带到任何想去的地方。到我这个年龄的时候可能开车就不合法了,特别是在有一些这种情况下,你开车就有问题。比如说坐飞机,很多飞行员他们不需要操作可以自动进行驾驶,有一些问题他们可以去进行干预,所以像这种自动驾驶汽车还有自动交通管理系统可以让我们非常安全的去出行。同时我们也可以去关注一下周围的车辆的情况,由它们帮助我们进行更安全的驾驶。如果你习惯开车接送你的父母,这个还是有一些风险的,那如何进行改进?现在每个人都会习惯自动驾驶汽车正因为如此,他们都希望它有一个自由同时是廉价的驾驶体验。这是由数据、分析、物联网可以推动的,我们可以从传感器和无线电进行收集数据,有微秒级的设计,同时了解这些车去哪里,我们了解这一点非常重要,我想大家也能理解,这就是为什么这个数据分析这么重要,因为我们有一个新时代,数据分析影响我们生活每一天,可能大家还没有意识到这一点,但是它将是非常激动人心的如果我们可以去实现它,非常感谢。



    原文发布时间为:2016年5月18日

    本文作者:李超 

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空空如也

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