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物联网和云计算的关系范文1
【关键词】云计算；物联网； 云计算与物联网的关系；问题与挑战
中图分类号：C35 文献标识码： A
引言
在信息爆炸的当今时代，信息的传播早已是最关键也是最基础的步骤。而相较于以前来说当今需要存储和计算的数据呈指数型增长。传统的硬件架构服务器与运算器面对如此强大的数据量只能望洋兴叹。所以需要一个超级计算机协助用户来处理数据，而对于个人来说这样的运算能力是无法迅速处理海量数据的，有人提出如果将互联网当做一台主机的话，所有的这些问题都会迎刃而解，于是云技术应运而生。 云计算一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式，发展前景非常广阔。
一、云计算的概念
狭义云计算指厂商通过分布式计算和IT基础设施的使用模式，以免费或者按需租用方式向企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务。广义云计算是指厂商利用互联网闲散计算和存储资源，为企业用户提供按需即取的高效的服务方式。
云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。它是一种服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件 资源（服务器、存储器、CPU 等）和软件资源（应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要 通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返 回到本地计算机，最大的特点就是建立在虚幻的基础上进行工作的。用一种比喻说法，云就是网络、互联网的上的你一个人的活 N个人帮你干。
二、物联网的概念
物联网现已成为当前世界新一轮经济和科技发展的战略制高点之一，发展物联网对于促进经济发展和社会进步具有重要的现实意义。目前，我国物联网发展与全球同处于起步阶段，初步具备了一定的技术、产业和应用基础，呈现出良好的发展态势。
物联网：是指在现实世界中，那些具有一定的感知能力，识别能力或者具有其他智能化特点的传感设备。除了我们刚才提到的传感器，RFID以外，像二维码，小范围的无线传输技术，或者一些移动通信的模块等等，都可以算在其中的范围内。总的来说，物联网技术基本就是通过网络设施实现信息的传输和管理的技术，从而让人们可以打破空间距离的限制，更好的实现隔空交流或者是设备的控制。
物联网的核心和基础仍然是互联网，是对互联网的延伸和扩展；其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间进行信息交换和通讯。物联网概念的问世，打破了之前的传统思维。过去的思路一直是将物理基础设施和 IT 基 础设施分开，一方面是机场、公路、建筑物等，另一方面是数据中心、个人电脑、宽带等。而在物联网时代，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施，在此意义上，基础设施更像是一块新的地球。
三、云计算与物联网之间的关系
1、物联网的发展离不开云计算，物联网对云计算有着很强的依赖性。
首先，云计算从两方面促进物联网的实现。一方面，它是物联网技术中的核心部分。由于云计算通俗的说就是一个用于处理数据的计算平台，通过强大的云计算技术可以使物联网中各类物品的实时动态管理和智能分析变得可能。另一方面，随着物联网规模的迅速扩大，其发展自然和云计算结合起来。当物联网中涉及的物品不多时，可能不需要云计算便可以进行数据的处理、分析，但当整个行业都整合起来形成一个行业物联网时，就不能不在云计算的基础上才能运行起来。
其次，云计算将互联网与物联网智能结合在一起。云计算的创新型服务交付模式，简化服务的交付，加强物联网和互联网之间及其内部的互联互通，可以实现新商业模式的快速创新，促进物联网和互联网的智能融合。
最后，云计算（Cloud Computing）是效用计算，网络存储等网络技术发展相结合的产物。通过在云计算的技术支持下，物联网可以更好的增强自身数据储存、分析、处理的能力，完善了在技术方面的某些缺陷。所以物联网对云计算有着很强的依赖性和应用共享性。也是的使物联网的出现及发展成为可能。
2、云计算与物联网的融合
它们互不隶属，但它们之间却有着千丝万缕的联系。 物联网与云计算都是基于互联网的，可以说互联网就是它们相互连接的一个纽带。人类是从对信息积累搜索的互联网方式逐步的向对信息智能判断的物联网方式前进。而且这样的信息智能是结合不同的信息载体进行的。互联网教会人们怎么看信息，物联网则教会人们怎么用信息，更具智慧是物联网的特点。由于把信息的载体扩充到“物”，因此，物联网必然是一个大 规模的信息计算系统。 通过前面的分析可知，物联网就是互联网通过传感网络向物理世界的延伸，它的最终目标 就是对物理世界进行智能化管理。物联网的这一使命，也决定了它必然要由一个大规模的计算 平台作为支撑。 由于云计算从本质上来说就是一个用于海量数据处理的计算平台，因此，云计算技术是物 联网涵盖的技术范畴之一。随着物联网的发展，未来物联网将势必产生海量数据，而传统的硬件架构服务器将很难满足数据管理和处理要求。如果将云计算运用到物联网的传输层与应用 层，采用云计算的物联网，将会在很大程度上提高运行效率。可以说，如果把物联网当作一台主机的话，云计算就是它的 CPU。
3、云计算的实用技术是物联网实现条件
要实现云计算对物联网的服务支撑，云计算的关键技术有着很大程度的影响。具体来说， 云计算的超大规模、虚拟化、多用户、高可靠性、高可扩展性等特点正是物联网规模化、智能 化发展所需的技术。
①虚拟化技术，也是云计算的基础。尽管云计算和虚拟化并非捆绑技术，二者同时使用仍可正常运行并实现优势互补。云计算和虚拟化二者交互工作，云计算解决方案依靠并利用虚拟 化提供服务。为了提供“按需使用，按使用付费”的服务模式，云计算供应商必须利用虚拟化 技术。因为只有利用虚拟化，他们才能获得灵活的基础设施以提供终端用户所需的灵活性。实现了 IT 虚拟化，能真正实现资源共享和 IT 服务能力的按需提供，这其中关键技术就涉及到服 务器虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化，当然如果能够将服务器、网络和存储进行融合，让服 务器与网络之间，网络与存储之间也能够达到资源共享的虚拟化，这将会在计算能力的有效利 用，服务能力的错峰处理等方面更具有吸引力。
②高可靠性，高可扩展性。在未来物联网中，每个连网物体都会有一个标识，分配一个IP 地址，进而接入网络。数十亿甚至数百亿的传感网络节点需要进行配置、管理和监控，这 就需要物联网运营平台具备节点参数配置、节点状态监测、节点远程唤醒/激活/控制、节点故 障告警、节点按需接入、节点软件升级、节点网络拓扑展现等功能。要实现这些功能，要求计 算平台必须高度可靠，又要易于扩展。而云计算使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换 等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠；另外，云计算的规模 可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。这使得云计算为物联网提供支撑服务进一步成为可能。
四、存在的问题与挑战
1、建设物联网所面临的主要挑战
（1）标准问题。由于当今世界各国在物联网方面制定的技术标准互不相同，因此很难兼容。如果技术标准得不到统一，物联网将很难在世界范围内互联互通，或者实现世界范围内的 跨越性发展。
（2）安全问题。由于物联网中万物互联，必然有大量的数据用于物物之间的通信，各类物体行为模式的数据存储、分析、处理等等，这可能会引起一系列的数据安全问题。尤其是随着 物联网的快速发展与应用，保障数据的安全性就愈加重要。
（3）协议问题。从根本上讲，物联网是互联网在物质世界的延伸。因此，物联网的核心层面仍然是基于 TCP/IP 协议的。然而，在接入层面上，物联网协议种类繁多，出现了协议不同 意的情况。因此，物联网需要有统一的协议支持。
（4）IP地址问题。与互联网类似，在物联网中，每一个接入网络的物体都要有一个惟一标识，分配一个 IP 地址。互联网中 IP 的需求问题似乎没那么突出，但物联网中涉及几十亿、甚 至几百亿的的物体。而 IPv4 地址即将耗尽，因此加快 IPv6 技术的研发，并解决与 IPv4 的兼 容问题，将直接影响着物联网的发展规模。
2、云计算平台所面临的主要挑战
（1）数据安全性问题：用户数据的安全问题是云计算平台不得不考虑的问题。这里面包含 两层意思：一要在技术上、管理上确保数据安全；二要让用户确信服务商能够保证数据安全。 另外，也需要对数据的容错性、连续数据保护等方面加以关注。
（2）个人隐私的保护问题：在云计算平台中，每个用户都处在开放的环境中。在该平台中 无论是提供或者接受服务，都有可能将个人隐私不经意间暴露出来。长此以往，将可能引起一 系列意想不到的问题。因此，如何加强对个人隐私的保护对云计算来讲是一个重要的问题，也 是云计算必然要面对的挑战。
（3）服务互操作性问题：云计算互操作性是指抽出各云端之间程序设计差异的能力，这是云计算使用普及化的关键。当前，云计算平台对服务的互操作性支持不够。因此，对于用户进 行跨平台的服务，或者是同平台不同服务之间，均存在一定程度的服务障碍，这也是将来云计 算面临的挑战之一。
结束语
如果物联网运营平台能够架构在云计算之上，让云计算为其服务，既能够降低初期成本， 又解决了未来物联网规模化发展过程中对海量数据的存储和计算问题。 现实中亦是如此： 一方面“云计算”需要从概念走向应用，另一方面，物联网也需要更大的支撑平台来满足其规模的需求。云计算与物联网的结合，不仅存在着必要性，而且存在着可能性。另外，考虑到当前有一系列相关问题还没有完全解决，因此可以说，“云计算”对物联网来说，既是机遇，又是挑战。云计算将超级计算能力推向了大众，实现云计算在物联网系统中的完美利用，将会是一个更加诱人的前景。虽然当前还存在着一系列的问题，但随着研究的深入，相信在不久的将来，云计算与物联网将共同为人们的生活提供无限的便利。
参考文献
物联网和云计算的关系范文2
关键词：煤矿 物联网 大数据 云计算 安全生产
中图分类号：TD672 文献标识码：A 文章编号：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
物联网、大数据及云计算技术作为多个管理方法及管理系统提出，主要是为了确保煤炭企业的安全生产与发展；我们在此方面投入了资金及设备，用这样的方法来保护安全生产系统及设备。在过去的生产实践中，缺乏系统技术的瞻远性，缺少有效的技术处理手段，缺少互联互通的关系，导致了原有的系统和设备不能够提高煤炭企业的安全生产水平，且使煤矿安全生产系统不能有机生产，在逻辑和功能方面均有不足之处。那么，为了能够更好地提高煤矿的安全生产，我们就必须对物联网、大数据、云计算这几类技术进行深入研究，并有效地应用到煤矿生产中去。
1 物联网、大数据及云计算技术
1.1 物联网、大数据技术
美国工科学院第一次列举出“物联网”的技术核心，无线识别频率这一特性正是物联网技术的核心所在，可实现清晰的通信协议，更完美的信息联通。发达国家指出互联网技术产业发展的重要性，并资助了一些物联网核心技术的企业，相较于落后国家，发达国家较为重视互联网技术的发展。我国早已看到这种新兴产业的优势，正在对物联网，实现战略协调，投入政策和资金来支持物联网事业及互联网的发展，开始了长远的研究和建设。
大数据的概念是抽象的，一般是由它的功能推出，代表定义“3V”，它有“大容量，多样性，快”的数据库特性。数据中心网络标识具有“低价值密度”的大型数据库的重要特征。数据存储，管理和分析数据引发的挑战，皆为大数据所影响。因此，基于数据收集和集成方法的ETL、数据抽取、变换和加载已经提出了基于Hadoop的数据存储方法。
1.2 云计算技术
现今，新兴的云计算技术是非常流行的，其具备按排需求、规模庞大、虚构能力强、模拟能力高、真实性强、发展空间广阔等特征。在这些技术中，云计算的商用能量也是不可比拟的，因此得到广泛性运用，软硬件架构体系也由此诞生，例如百度、亚马逊、微软等公司都是系统运用的代表性企业。
2 煤矿信息化技术
2010年开始，我国对煤矿行业信息化的介入有了新的起点。现今的科技人员掌握的煤矿信息大体上一致，没有突破性进展，因此实施起来不能够做到尽善尽美，它所实现的无非是对各个子系统设备进行联网及远程控制，不能够完善有效的改造计划。
3 物联网、大数据及云计算技术提升煤矿安全生产水平的思考
3.1 3种技术的地位和作用
3种技术的应用，可使环境监测监控系统得到扩容，电视数字化实现共享，有效防止数据瘫痪，因此大大减少了煤矿生产的安全隐患，3种技术介入煤矿有其必要性。
3.2 应用展望
煤矿物联网改造建设后终将迎来煤炭企业质的飞越。我们可以直观地预测到，矿山物联网改造建设后，煤矿安全生产监测监控系统提高了预警能力，使其由被动监测系统转换为主动监测系统，图1展现了其特有的功能，只有根据相应变化，实时抓取安全信息并掌握信息系统的煤矿工作人员情r，使其呈现主动状态，主动知道预警情况，可迅速离开危险区域或即将发生的灾难。只有实现这一转变，才能提高煤矿安全生产水平。
4 结语
物联网、大数据及云计算技术应成为提高煤矿安全水平的必要技术核心方法。为使中国的煤炭科技腾飞，中国的信息工作者应把握机会，率先进入国际化先进行列，真正迈入物联网、大数据及云计算技术的应用研究领域中去。
参考文献
[1] 邬贺铨.物联网与大数据[C]//2013中国物联网大会暨2013中国（北京）国际物联网博览会.2013.
物联网和云计算的关系范文3
关键词：云计算；互联网大脑；大数据；物联网；移动互联网
1 物联网、云计算和大数据的定义
物联网（Internet of Things，缩写IOT）是一个基于传统电信网、互联网等的信息承载体，让所有可以被独立寻址的普通现实物理对象实现互联互通的一个网络系统。通俗地讲就是“物物相连”，即通过信息传感设备，把物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以达到智能化和自动化的一种新型网络。
云计算是基于互联网的一种计算方式，是互联网的核心软件层和核心硬件层的集合，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，也是互联网中枢神经系统萌芽。通常是虚拟化的且涉及通过互联网来支持动态易扩展的经常资源。这种服务可以是互联网、软件和IT相关，也可以是其他服务。
大数据代表了互联网络的信息层，是互联网意识和智慧产生的源泉。现代社会，大数据在政治、经济、文化等各方面产生了深远影响，大数据可以引导人们开启循“数”思维模式，当下社会三分技术、七分数据，掌握数据者得天下。
2 物联网、云计算和大数据的特点
2.1 物联网的特点
（1）物联网不但具有智能处理的能力，其本身也提供了传感器的连接，可以对现实物体实现智能控制。物联网把智能处理和传感器结合起来，利用模式识别、云计算等多种智能技术，扩展物联网的应用领域。
（2）它是一种广泛的网络。物联网成立在互联网上，其技术的核心和重要基础仍旧是互联网，利用各种无线网络和有线网络与互联网进行融合，准确地实时地传递出物体的信息。
（3）物联网对多种感知技术进行了充分的应用。它部署了多种的大量的传感器，各个传感器均是一个信息源，不同种类的传感器所获取的信息格式和信息内容是不同的。
2.2 云计算的特点
（1）虚拟化。用户可以使用各种终端、可以在任意位置获取云计算所提供的应用服务。所请求的资源不是有形的固定的实体，实质是来自于“云”。存在于“云”中某地方来运行，用户只需要一个手机或者一台笔记本，就可以通过网络服务来满足我们的一切需要，而不用担心、也无需了解存在运行的具置。用户通过云甚至可以完成超级计算这样的庞大任务。
（2）规模庞大。“云”具有超大的规模，Google云计算目前已拥有超过百万台的服务器，企业私有云通常拥有成百上千台服务器，Yahoo、微软、IBM、Amazon等的“云”都已经拥有了近百万台的服务器。 “云”赋予了用户史无前例的超级计算能力。
（3）平台的广泛通用性。云计算可以构造出和支撑千变万化的应用，而不是只针对某种特定的应用，同一个“云”能够同时支撑多种不同的应用运行。
（4）可靠性很高。“云”运用了计算节点同构可互换、数据多副本容错等措施来保障服务有超高的可靠性，实现比起使用本地计算机，使用云计算更可靠。
（5）服务的可需求化。“云”是一个超级庞大的资源海洋，你可以按照自己的需求来购买；云也可以像电，煤气，自来水那样来计费购买。
（6）扩展性超高。“云”具有可动态伸缩其规模的特点，满足用户规模增长和应用扩展的需要。
2.3 大数据的特点
（1）数据的类型繁多。像前面提到的地理位置、图片、视频、网络日志信息等等。
（2）处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一特点在本质上不同于传统的数据挖掘技术。
（3）数据的数量和体积都非常之巨大。从TB级别直线跃升至PB级别。
（4）在对数据其进行准确、正确的分析并合理利用的前提下将会取得超高的价值回报。
3 大数据、云计算和物联网的关系
物联网、移动互联网等是大数据的来源，物联网产生大数据，而大数据分析则是为物联网和移动互联网提供有用的分析，获取价值。云计算与大数据两者之间有很多的交集，业界主要做云的公司有谷歌、亚马逊等都拥有大量大数据。大数据应用必须在云设施上跑，大数据离不开云。
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。传统互联网，移动互联网，物联网在源源不断的向互联网的大数据层接受数据和汇聚数据。物联网的数据亦可以说是社交数据，实质是物与人、物与物的社会合作信息，而不是人与人之间的交往信息。
在互联网虚拟大脑的架构中，互联网虚拟大脑的中枢神经系统的功能是将互联网的核心软件层、核心硬件层及互联网信息层统一起来，为互联网各虚拟神经系统提供服务和支持，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。
30年前，世界上最出色的预言家也无法预言今天网络的力量。信息世界与物理世界的融合，虚拟社会与现实社会的交织，我们已离不开网络。今天的信息网络，链接着人类社会的未来，引导着我们不断前行。在信息化建设的深入发展中，物联网更是智慧城市的重要组成部分。统计数据显示，我国在“十二五”期间将会有近千个城市加入到智慧城市的队伍中来。
参考文献：
物联网和云计算的关系范文4
【关键词】 物联网 云计算 数据挖掘
随着科技的快速发展，物联网技术应用在社会生活中越来越广泛，包括芯片技术、无线网络技术、传感技术以及GPS导航定位技术等正在不断完善与创新，信息传感、收集与处理分析技术也越发趋于成熟。在此背景下，更多的物联网应用被人们开发应用，成为互联网之后的又一大信息技术热点领域。由此，物联网技术也被人们寄予了更多的期望，因此需要更加深入和广泛的研究，从而不断推进更新更实用的物联网应用的开发[1]。
在物联网应用中，最主要的技术障碍就是数据挖掘，当前随着云计算平台的出现，物联网数据挖掘技术有了新的发展方向，这使得目前我国众多行业都在开发搭建基于云计算平台的物联网数据挖掘技术，从而让物联网具备更加厚实的IT计算能力、数据挖掘技术分析能力和平台拓展能力。因此，物联网行业产业的后续发展与当前云计算平台的发展有着极其密切的关系，而基于云计算平台的物联网数据挖掘技术则明显有着更加广阔的发展空间。
一、物联网概述
1.1 物联网
物联网（IOT）指的是运用各种各样的传感设备来进行信息传递的计算机集群，这是在计算机互联网之后的再一次飞跃，包括计算机技术、通信技术（移动通信技术、传感器技术网络）等，而且还是下一代网络发展的大方向。物联网具有全面感知性、信息传递可靠性以及智能化处理性，例如运用有线网络或者无线网络将通过传感器采集到的数据信息传递出去，经过云计算等技术进行数据分析处理，整合共享，而后达到对物体的智能化控制。因此，物联网一般至少包括传感器等电子元件、数据存储处理系统以及有线或者无线网络[2]。
1.2 云计算
云计算指的是在互联网支持的基础上，通过互联网服务为用户提供的依据需求而确定服务的计算方式。由于服务资源来源于互联网，并且互联网通常使用云状图案来表示资源，所以称之为云计算。云计算有着集群优势，同时具备高速运算能力和较高的数据存储能力，因而如今正被广泛而深刻的应用至IT行业中，具有高容错性与高伸缩性的特点。目前在云计算平台搭建中，用户主要依靠Hadoop来进行，作为云计算平台搭建基础，可以极为有效的利用集群计算能力与数据存储能力，从而实现大量数据的分析处理。
二、数据挖掘技术概述
2.1 数据挖掘技术的含义
数据挖掘技术产生时间并不算久，可自从20世纪90年代产生以来，在人类社会中产生了巨大的影响，同时受到了人们的广泛应用。目前来说，数据挖掘并不是一个独立的学科，而是交叉学科，因此不同领域不同行业的人对其理解也存在不同之处，因而对其准确的定义还没有定论。目前，大部分学者比较认同的关于数据挖掘技术的含义是韩家炜等人对其的定义[3]，包括三个方面的内容，第一，具有大量的数据来源，并且是真实的数据；第二，通过数据挖掘获得的信息对人们有着较高的价值与作用；第三，获得信息是可以被人们理解分析，被人们接受与运用，能够以此来做出判断或决策。
2.2 数据挖掘技术的特征
数据挖掘技术具有分布广、规模大、节点资源有限以及安全性复杂等特征。物联网数据本身具有分布广的特点，因为数据一般都存储在不同的地方，其次，物联网数据极为庞大，本身有许多传感器节点，因而需要有能够快速解决处理数据的中央节点，再次，节点资源并不是无限的，因而中央节点一般不需要所有的数据，但需要数据参数，从而依靠分布式节点将用户需要的数据传输出去。
三、在云计算平台下的数据挖掘技术分析
在当前的云计算平台中，最主要的是以Hadoop为基础搭建而成的平台，在此以Hadoop为例，简单介绍云计算平台中数据挖掘技术。主要分为四大部分，分别为物联网感知层、物联网传输层、数据层和数据挖掘服务层。
3.1物联网感知层
物联网感知层主要依靠在目标区域范围内放置极多的数据采集节点来发挥感知作用。具体来说，节点主要是通过传感器、摄像头以及其他设备进行数据采集工作，而采集到的数据则会依靠物联网感知层所具备的网络通信设备进行汇聚，将所有的数据传送到节点，而后经过汇总存储之后再次通过传输层输送到云计算平台的数据处理中心[4]。
3.2物联网传输层
物联网传输层主要包括传感器、无线（有线）网络等，通过诸多网络设备搭建的高速度无缝数据传输系统，能够快速将物联网感知层采集到的数据通过网络传送到数据处理中心，从而实现全方位的互通互联目标，也就是将各种类别的监测处理设备联网传输，实现设备之间网络信息的传递。
3.3数据层
数据层是物联网云计算平台中数据挖掘技术的关键部分，物联网本身具有异构性和海量性的特征，因而在数据层内将物联网设备采集到的数据进行存储处理分析的能力是基于云计算的物联网数据挖掘平台的关键。数据层中主要包括数据源转化与存储两大部分，其中，数据源转化主要对物联网异构性的数据进行转化，而存储部分则是使用Hadoop搭建的平台中的HDFS系统进行分布式存储，从而将海量性的数据完整存储到数据节点[5]。
由于在物联网平台中，对于不同的目标会采用不同的数据类型来表现，某种情况下，相同的目标也会采用不同的数据类型来表现，因此数据源转化的作用主要体现在保持数据的完整，防止异构性的物联网数据在转化中出现损毁，从而达到保证数据挖掘目标。数据源转化在系统中的作用相当于数据层与感知层的连接线，通过数据包的解码转换将不同的数据转换成需要的数据类型，并且分布式存储到数据处理中心。
3.4数据挖掘服务层
数据挖掘服务层包含数据准备、数据挖掘引擎以及用户三大部分。其中，数据准备部分的主要用途是对数据的清零、转化以及规约等。数据挖掘引擎则主要包含数据挖掘算法以及模式评估，而用户部分则主要将数据挖掘的内容进行可视化的表现。用户部分是整个云计算平台中数据挖掘技术面对用户的直接体现，因而具有友好性，能够让用户通过操作来对数据挖掘任务进行处理认知。
四、云计算平台上物联网数据挖掘技术应用分析
数据挖掘工作流程为：用户发出数据挖掘的请求之后，主要控制节点收到用户请求之后会首先判断能否进行任务，并且将结果回馈给用户。若是可以进行，主要控制节点就会调用数据挖掘算法，然后根据算法进行分布式数据挖掘工作。通过挖掘数据任务的划分之后，将具体内容传送到众多节点中，节点再具体进行数据挖掘[6]。
本次选择Hadoop搭建云计算平台，并以此进行模拟实验。
首先，选择一台实验所需要的PC机器，配置基于普通水平的2G内存，操作系统为win7。然后在PC端安装虚拟机，虚拟机的操作系统都是Linux操作系统。从而开始部署分布式节点，本次共安装3个虚拟机。其次，需要安装与Linux版本相适应的Eclipse7.5开发环境，并且于PC机上安装SSH服务，用于实验开始之后传递实验数据。3台虚拟机中也安装SSH服务，以便于Hadoop平台运用。
配置安装完毕后，选择采用关联规则算法的数据，将数据依据C++代码程序转换成标准的PML文件，文件大小为1G，然后将文件利用HDFS传入Hadoop平台，采用分布式存储。接下来，运行Apriori算法 [7]，根据计算结果来判断能否找到实验数据集合中所有的项目，然后，选用不同大小的文件再次重复实验，以此来得到较为准确的结果。实验运行Hadoop平台计算得到的数据如下表1。
从表1中可以看出，伴随着文件不断扩大，在Hadoop平台上运行，采用Apriori算法所运行的时间也随之上升。经过大量模拟实验后，可以看出Hadoop平台有着较高的拓展性能，能够满足当前市场对于物联网大量数据挖掘的要求[8]。
五、结语
随着社会经济与科学技术日新月异的发展，物联网技术也在不断的趋于成熟。当前物联网海量的异构性数据也在呈现着飞速增长的态势，导致物联网数据挖掘技术越来越显得困难重重。
在此背景下，基于云计算的物联网挖掘技术与传统的物联网数据挖掘相比，其能够通过分布式存储的方式以及分布式并行的计算方法更好的满足人们对物联网数据挖掘的要求，并且还能够通过计算存储迁移功能来避免数据存储过大导致节点出现故障的问题，不仅缩短了数据传输的时间，提高了数据传输的稳定性和完整性，而且还极大的提高了数据挖掘的效率与质量，有着极大的应用前景。
因此，本文所提出的基于云计算的物联网数据挖掘系统对于当前物联网应用的发展有着深远的意义，并且经过Hadoop平台进行模拟数据挖掘实验后，也验证了这种方案有着极大的可行性。
参 考 文 献
[1]卜范玉，王鑫，张清辰. 基于云计算的物联网数据挖掘模型[J]. 电脑与信息技术，2012，06：49-52.
[2]谢杨. 基于云计算的现代农业物联网监控系统[D].西南交通大学，2015.
[3]李哲青，周毅. 基于云计算的物联网数据挖掘模式的构建[J]. 信息与电脑（理论版），2013，06：122-123.
[4]褚翠霞. 基于云计算平台的物联网数据挖掘研究[J]. 数字技术与应用，2015，01：85.
[5]张旺军. 基于云计算的物联网数据挖掘模式分析[J]. 网友世界，2013，13：39-40.
[6]李立，张玉州，江克勤. 一种改进的基于云平台的物联网数据挖掘算法[J]. 安庆师范学院学报（自然科学版），2014，02：37-40.
物联网和云计算的关系范文5
之前也根据这一研究结果所绘制的“互联网虚拟大脑结构图”对互联网与云计算，大数据，物联网，工业4.0(工业互联网)的关系进行了阐释。
1.物联网是互联网大脑的感觉神经系统，
因为物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、信息空间和物理世界(人机物)融为一体
2.云计算是互联网大脑的中枢神经系统，
在互联网虚拟大脑的架构中，，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。
3.大数据是互联网智慧和意识产生的基础
随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动，企业和政府的信息，物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个互联网网络体系内，体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息[52]。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。
与此同时，深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用，使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合，这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司，如百度，谷歌，微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上，互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。
4.工业4.0或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽，
互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备，家庭的家用设备，办公室的办公设备，通过智能化，3D打印，无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据数，供互联网中枢神经系统决策使用。
5.互联网+，反映反映互联网从广度、深度发育成成熟的互联网虚拟大脑的过程
物联网和云计算的关系范文6
关键词：云计算；分布式缓存技术；物联网
中图分类号： TP391.44；TN929.5
多网融合、物物互联、移动互联网对社会的快速发展有十分重要的作用，这就为云计算技术的快速发展创造了一个良好的机会，云计算是指利用网络将所有的计算应用和信息资源连接起来，确保人们能随时对信息资源进行访问、使用、管理。云计算是物联网发展的基础，物联网主要负责解决物与物之间的互联，随着物联网应用的快速发展，产生的数据流越来越庞大，这就需要一个很强的信息处理中心。云计算是一种分布式、虚拟化、并行计算的方法，能极大的提高物联网的计算能力和存储能力，对物联网的发展有十分重要的作用。
1 云计算分布式缓存技术
1.1 分布式缓存的部署方式
分布式缓存的服务器集群主要采用无主架构，由于服务器的节点地位相同，因此，可以利用网状的全连接方式进行连接。为保证系统的使用方便，可以利用API进行数据透明访问，这样就不必掌握数据在后端服务节点的分布情况，就能极大的提高系统的使用效率。由于分布式缓存的数据是均匀分布在集群各节点，因此，当集群中节点数量增多时，集群的数据处理能力也会逐渐提高。分布式缓存还能提供一个操作控制台，人们可以在任意的服务节点登录，查询集群服务节点的数据信息情况，同时人们可以利用操作维护台对分布式缓存集群软件的版本进行安装、更新、配置。
1.2 分布式缓存功能架构
分布式缓存是一个应用程序，能提供多个数据服务节点构成的服务集群和客户端程序库，客户端可以同数据服务节点进行通信，形成服务器列表，并将应用程序提出的存取请求利用路由算法映射在确定的数据服务节点上。数据服务节点可以分为通信支撑层、数据处理层、数据存取层等三部分，通信支撑层主要负责适配通信协议，根据数据处理层中路由链路管理区域的指示进行键链和侦听端口，并且进行底层通信数据包的接收、发送；数据处理层主要由访问控制处理模块、链路管理模块、数据迁移控制模块等部分组成；数据存储层是由内存、硬盘、SSD等进行三级存储管理，内存管理的主要任务是掌握内存的分配效率，同时根据数据访问情况对内存状况进行控制，内存管理还能规避内存碎片的出现；硬盘和SSD存储管理的主要任务是在保证服务器访问功能的情况下，进行永久的数据信息存储。在三级存储管理的模式下，系统能保证当服务节点需要重新启动时，数据存储层的数据不会出现丢失、自动修改等现象。
1.3 分布式缓存的关键技术
1.3.1 一致性Hash及虚节点
一致性Hash的前提是将分布式缓存数据服务器节点和存储数据键的哈希值求出，然后映射在0-232的圆上。根据数据映射在圆的位置，按照顺时针的顺序进行查询，将查询到的数据保存在第一服务器上，如果没有在0-232上找到相对应的服务器，则相对应的数据会保存在第一缓存数据服务器上。如果Hash出现热区现象，系统会以虚拟节点的方式，对过热的Hash区间进行配置，保证过热的Hash在负荷低的服务器节点上运行。由于数据节点服务器的机型不是相同，服务器节点的容量和性能存在一定的差异，同时一个服务器节点可以负责多个Hash区间的运行，因此，这种方式能保证系统的快速、高效运行。分布式缓存平台可以将一致性Hash和虚拟节点的特性融合在一起，并且将0-232的Hash空间分成多个区域，各个区域代表不同的虚节点，由于各个服务器节点的性能有一定的差异，因此，各个区域的虚节点的数量也不相同。
1.3.2 智能路由交换
路由是指在分布式缓存集群中，虚节点在数据服务节点的分布状况。分布式缓存平台能构建一个分布式锁同步系统进行全局路由表存放，全局路由表对分布缓存集群路由的管理有十分重要的作用，只有保证全局路由表的准确性，才能保证智能路由的正常运行。如果需要进行路由变更时，必须先在全局路由表中找到相对应的路由进行修改。
2 云计算分布式缓存技术的优势
云计算分布式缓存的优势在于，分布式架构的扩展性很强，如果发现系统的性能不能满足工作需求，可以在构架中添加新的节点，从而扩展架构的性能。由于分布式架构具有良好的扩展性，因此，分布式缓存的容量可以随着节点的增加而增加。分布式缓存是采用Key―Value的存储方式，缓存的架构和内存访问形式使得分布式缓存性能很高，单个节点每秒能达到20万多次的操作。为防止单点故障的出现，分布式缓存采用多份副本复制的方式。加上分布式缓存采用一致性Hash数据分布算法和无中心化架构，这样可以保证当局部某个节点出现损坏时，不会对整个集群的运用造成影响。
3 云计算分布式缓存技术在物联网中的应用
物联网是无处不在的，它可以让所有物体通过物联网进行信息交换，物联网技术融入了RFID技术、纳米技术、传感技术、智能技术、嵌入技术等，物联网技术极大的改变了人们的生活和工作方式。物联网可以分为传感器网络、信息传输网络、信息应用网络等三个层次，传感器网络是指条形码、RFID、传感器等设备的传感网，主要负责信息的采集和识别；信息传输网络主要负责传输对传感网采集的巨量数据信息进行远距离无缝传输；信息应用网络主要负责数据处理及为人们提供所需的信息服务。
物联网业务网关是实现物联网应用和物联网终端智能连接的桥梁，是物联网正常运行的基础。由于物联网业务网关包含所有设备间数据信息，同时物联网业务网关不仅支持标准协议终端信息的处理，还支持非标准协议终端的业务鉴权，因此，必须保证业务网关有良好的性能。将云计算分布式缓存应用在物联网业务网关中，能有效地提高物联网业务网关的吞吐率，确保物联网业务网关具有高并发处理能力和数据动态迁移能力，同时当服务器某个节点出现故障时，正在处理的事物不会中断，这就极大的提高了物联网业务网关的事物处理能力。
4 结束语
物联网和云计算有密不可分的关系，物联网的发展需要云计算的大力支持，物联网在运行过程中，会收集到大量的数据信息，如果没有良好的数据存储能力和处理能力，就会对物联网的发展造成极大的影响。云计算分布式缓存技术具有容量大、数据信息处理快、反应迅速等特点，云计算分布式缓存技术和物联网的结合能为人们及时、精细的管理物质提供依据，将云计算分布式缓存技术应用在物联网中，能就极大的提高资源的利用率，增加社会生产水平。
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