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IT技术数据

浅谈物联网与大数据的关系给的金币太少了，空手套文不可取，你要知道打字也是要时间和精力的！
大数据与物联网有什么联系?物联网传感器不断从大量连接的各种各样的设备接收数据 。随着连接设备数量的增加，物联网系统需要可扩展以适应数据流入 。分析系统处理这些数据并提供有价值的分析报告，这些报告将给企业带来竞争优势 。
由于数据是根据其类型进行挖掘的，因此必须对数据进行分类以充分利用数据 。根据所讨论的数据类型，可以完成不同类型的分析 。
流分析将来自传感器的未分类流数据与来自研究的存储数据结合在一起 ， 以找到熟悉的模式 。通过这种方法进行的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等应用中提供帮助 。
什么是大数据和物联网?物联网是物物相连的互联网，核心基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据 。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统 。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分 。据 IDC 的调查报告显示：企业中 80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长 60% 。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心 ， 在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了 ， 通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值 。
大数据在物联网运用中的作用大数据在物联网运用中的作用
大数据这一概念早已有之，只是在较长的一段时间里处于沉寂状态 。近年来，随着人们意识的增强以及观念的更新 ， 大数据又重回人们的视线，并逐渐成为一股革新浪潮 。大数据又名巨量资料 ， 其涉及的数据量规模巨大，以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理 。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产，只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值 ， 而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行 ， 标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域 。
在物联网中，对大数据技术的应用提出了更高的要求：首先，物联网中的数据量更大 。物联网的组成节点除了人和服务器之外，也包括物品、设备、传感网等 ， 数据流源源不断的产生，其数量规模远远大于互联网 。其次，物联网中的数据传输速率更高 。由于物联网与真实物理世界直接关联，要求实时访问以及控制相应的节点和设备，需要高数据传输速率予以支持 。此外，物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率 。再者，物联网中的数据更加多样化 。物联网涉及广泛的应用范围，从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等 ， 无一不是物联网的应用范畴 。同时 ， 在不同领域、不同行业，也需要面对不同类型和不同格式的数据，这使得物联网中的数据更加多样化 。
针对物联网对海量数据的处理与应用需求，万物云开发团队在现有数据立方(DataCube)的基础之上，打造了一个针对智能硬件与物联网应用的大数据服务平台 。该平台包括一个硬件数据服务接口，一个平台数据服务逻辑层以及一套面向应用的编程接口 。物联网开发团队只需关注硬件及应用，就可通过万物云轻松处理物联网上的大数据 。具体而言，万物云拥有如下特性 。
丰富多样的应用功能 。首先，万物云提供清晰而简明的编程实例、接口文档以及丰富的案例样本代码，以帮助开发者快速开发跨平台物联网应用，并通过社区论坛、微信和微博等社交平台提供全方位的技术支持 。同时，万物云平台支持HTTP，MQTT及TCP接口协议 ， 并开放第三方设备数据上报接口，允许各种智能设备的接入，且数据查询可支持百万级别QPS，并以分布式数据存储节点策略优化数据上传下载速度 。
安全无忧的服务体验 。万物云为用户提供了完善的身份验证手段，用户分别通过accesskey验证与seckey验证以保证数据访问安全以及设备数据安全 。此外，平台设置了不同级别的数据访问权限和访问级别，提供多用户多应用的数据隔离机制以及专业的数据副本机制，并予以强大的企业级防火墙加以保护，保证用户数据不丢失，不泄露，也不被盗取 。
无以伦比的性价比 。一方面 ， 万物云存储系统支持弹性扩展，存储空间可以保持海量规模，支持单表PB级别的数据存储以及表结构的横向无限扩展，可保证数据的实时性与准确性，即为用户提供一站式的数据存储和处理解决方案，使之专注于业务开发和规模扩展 。另一方面，万物云的应用只需低廉的开发和运维成本，且对大部分用户都将免费提供数据服务 ， 可满足用户应用原型开发、产品商用和运营管理等各阶段需求 。
从技术、应用的角度来论述物联网、大数据、人工智能三种技术之间的关系？1、物联网是基础中php物联网大数据的基?。?
2、大数据是基于物联网的应用，人工智能的基?。?
3、人工智能是大数据的最理想应用，反哺物联网 。
物联网支撑大数据，大数据支撑人工智能 。最终人工智能会辅助物联网更加发达，形成一个良性的循环 。
扩展资料php物联网大数据：
联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理：
（1）整体感知：可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息 。
（2）可靠传输：通过对互联网、无线网络的融合 ， 将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享 。
（3）智能处理：使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化 。
参考资料来源：百度百科 - 物联网
【php物联网大数据 php做大数据】参考资料来源：百度百科 - 大数据
参考资料来源：百度百科 - 人工智能
物联网解决方案中的大数据处作者 | 网络大数据
来源 | raincent_com
随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等 。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络 。
物联网和大数据正在走向胜利之路 。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题 。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识 。
物联网大数据如何应用
首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得 。
实时监测 。通过连网设备收集的数据可以用于实时操作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业 。
数据分析 。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性 。
流程控制和优化 。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息 ， 以揭示影响性能和优化流程的重要问题 。
▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况 。
▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货 。
▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水 。
预测性维护 。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：
▲医疗保?。杭嗖饣颊呓】底刺⑹侗鸱缦?例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施 。
▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决 。
还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此操作) 。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量 ， 并避免存储将来没有用处的大量数据 。
物联网中的大数据挑战
除非处理大量数据以获取有价值的见解 ， 否则这些数据完全没用 。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战 。
▲数据可靠性 。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠 ， 且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏 。
▲要存储哪些数据 。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务 。更重要的是 ， 一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据 。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点 。
▲分析深度 。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值 。
▲安全 。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题 。网络罪犯可以侵入数据中心和设备 ， 连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据 。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象 ， 相关经验的缺失会增加安全风险 。
物联网解决方案中的大数据处理
在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同 。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据 。
数据来自与事物相连的传感器 。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等 。数据可以是周期性的 ， 也可以是流式的 。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要 。
事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量 。
边缘分析 。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据 。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式 。
对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的 。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输 。
连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中 。原始数据通过“流”进入数据湖 。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的 。清理过的结构化数据存储在数据仓库中 。
机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型 。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新 。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型 。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报 。
总结
物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等 。然而，应该记?。?从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理 。此外 ， 始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理 。
尽管存在一些挑战和问题，但应记住 ， 物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇 。
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