
这三者相辅相成、互为依托。其核心点是:技术、创新。虽然我们处在这样创新道路中并没有先驱供众企业去借鉴参考,但只要把握住技术发展规律,企业便能在这样创新的变革大潮中,运筹帷幄,最终决胜千里。
在“物联网、云计算、大数据”进程越演越热的今天,在越来越多的企业大谈特谈标准化、开源的时候,笔者不禁为三者之间的关系和未来三者的发展规律而迷茫。为此,还采访了耕耘在这里领域的学术者们,在探讨物联、云、数据时代未来演变趋势和追寻技术创新和实际应用真理之间,有了新的认知和分析,希望本文能为大家提供借鉴。
一切都逃脱不了的“技术曲线”
就如风河全球产品与营销高级副总裁JimDouglas在接受采访时说的那样,物联网时代和互联网时代的最大差距主要在于数据,物联网代表设备在产生,例如:飞机,其在飞行过程中产生数据,并被人们进行数据采集,便产生“大数据”,人们再利用对大数据的分析应用,最终制定飞行路径规划,这一阶段就进入了到商业运营阶段。从技术角度讲:打通设备到企业管理数据流,产生的大数据,通过网络到数据中心进行运算,就要用云计算,这些创新,让数据更为有价值,体现企业的商业模式,就是物联网时代到来的象征。
其实这样的转换过程中,最终是技术创新在驱动物联网、云计算、大数据,既然是技术就一定有一定的规律可循,《BIGDATA》对于技术推动市场有着很详尽的描述,这本书中介绍:技术成熟度曲线又叫技术循环曲线,或者直接叫做炒作周期,是指新技术、新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线。技术成熟度曲线(TheHypeCycle)诞生于硅谷,是指经过新闻媒体和学术会议的大肆宣传之后,新技术趋势一下子跌倒了谷底,而最初依靠这个新技术发展起来的创业公司一下子变得岌岌可危。
1995年开始,Gartner公司依其专业分析预测与推论各种新科技的成熟演变速度及要达到成熟所需的时间,分成5个阶段:
科技诞生的促动期(TechnologyTrigger):在此阶段,随着媒体大肆的报道过度,非理性的渲染,产品的知名度无所不在,然而随着这个科技的缺点、问题、限制出现,失败的案例大于成功的案例,例如:.com公司1998~2000年之间的非理性疯狂飙升期。
过高期望的峰值期(PeakofInflatedExpectations):早期公众的过分关注演绎出了一系列成功的故事——当然同时也有众多失败的例子。对于失败,有些公司采取了补救措施,而大部分却无动于衷。
泡沫化的底谷期(TroughofDisillusionment):在历经前面阶段所存活的科技经过多方扎实有重点的试验,而对此科技的适用范围及限制是以客观的并实际的了解,成功并能存活的经营模式逐渐成长。
稳步爬升的光明期(SlopeofEnlightenment):在此阶段,有一新科技的诞生,在市面上受到主要媒体与业界高度的注意,例如:1996年的Internet,Web。
实质生产的高峰期(PlateauofProductivity):在此阶段,新科技产生的利益与潜力被市场实际接受,实质支援此经营模式的工具、方法论经过数代的演进,进入了非常成熟的阶段。
而JimDouglas认为,我们就处在第二个阶段,人们对物联网、云计算、大数据,有着清晰的愿景,但实时确实,市面上的云技术、数据处理技术、等等技术形态还不能满足企业所需,也就是在这样的背景之下,风河推出了云计算套件和两套免费的云连接操作系统。目的就是填补目前相关的开发人员在云技术能力和愿景的断层。
横纵补给云技术中的断层
在笔者接触到的云计算厂商,在推动云计算应用的同时,也存在两大呼声:一派呼吁:硬件标准化,通过灵活性更强的软件实现更多功能;另一派自然相反。那么,根据传统技术应用特点,如果要推进云技术,当然是要等硬件设备完善了,才有可能推动软件技术得以更广泛的应用。显然,这在很大程度上会阻碍云计算技术快速发展的脚步。
风河全球产品与营销高级副总裁JimDouglas
而JimDouglas介绍,风河特立独行的在云端做了一套虚拟环境的开发系统,所有的软件开发人员可以在虚拟环境下进行云技术的开发。“通过WindRiverHelixCloud,风河提供一系列软件即服务(SaaS)产品,提供随时随地可用的开发工具和虚拟实验室,支持范围不仅包括正在开发的设备,而且包括已部署设备,从而帮助开发者简化和自动化物联网技术构建和管理的设计、测试、部署和退役等在内的完整生命周期。现已上市的WindRiverHelixCloudSaaS产品包括:WindRiverHelixAppCloud:用于构建物联网应用的云平台开发环境。WindRiverHelixLabCloud:用于模拟和测试物联网设备和复杂系统的云平台虚拟硬件实验室。WindRiverHelixDeviceCloud:用于管理已部署物联网设备和数据的云平台。”
正对大行业市场和SMB市场,这两类不同的行业客户,风河的两套免费操作系统起了大作用,“WindRiverRocket,是一个与WindRiverHelixCloud直接连接的小型商业级优质实时操作系统。它提供多架构支持,用于运行32位MCU的应用,例如用于小封装传感器中枢、可穿戴设备,以及其它构成物联网边缘的应用。WindRiverPulsarLinux,这是一个基于WindRiverLinux并与WindRiverHelixCloud直接连接的小型商业级优质实时操作系统。它提供多架构支持,设计用于运行32位MCU至64位CPU的应用。WindRiverRocket和WindRiverPulsarLinux均是独立平台,支持Intel和ARM架构,同时支持广泛的主流商业主板。这将实现客户设备上应用的可移植性,以便培育开放、协同的生态系统。WindRiverHelixCloud、WindRiverRocket和WindRiverPulsarLinux是WindRiverHelix产品线的一部分。WindRiverHelix旨在从安全和受控边缘智能传感器和设备、网关、网络到云平台等各个方面,促进物联网发展。”JimDouglas如是说。
总之,这两个操作系统,软件工程师可以将他们运行在自己的硬件上运行,也可以在云间。而且他们都是源自开源社区并都是免费的。
天下没有免费的午餐:服务带来的时代新机
实际上,说到免费,笔者也要多说两句,开源还是不开源,这对于很多企业而言是一个挑战也是一道选择题,但开源并不是免费,“每一个看似美好的事物背后一定隐藏着什么值得推敲的细节。”采访中,一位业内资深人士如是说,就如同linux免费开源社区,虽然标榜免费,但是对免费仍有限制,一旦企业将其用做商业用途,便有可能被官司缠身。
风河的免费操作系统,实际上依靠的是服务盈利,凭借资深强大的技术实力,风河可以为开发者提供全方位的服务支持,“在风河支持下某一客户开发云解决方案只需要三个小时,而客户自己琢磨可能需要三个月甚至更长。”
这是风河的实力也是推动物联网时代的动力。今天,为进一步实现协同化的物联网生态系统,风河与具有共同物联网愿景的行业领先企业保持着紧密合作。风河生态系统初始合作伙伴包括:Advantech、Autodesk,Avnet、Cypress、Datalight,Freescale、HPEnterprise、Kontron、NimbeLink、Microsoft、Oracle、Polarian、Predixion、PTC/Thingworx、Salesforce、TCS、TexasInstruments、TQSystems、UbiquiOS、WibuSystems和Xilinx。
风河公司还制定了WindRiverHelixDeveloperProgram,以支持和促进物联网开发者社区。这一覆盖全球的计划拥有强大的技术伙伴生态系统,包括电子企业、独立软件供应商(ISV)、原始设备制造商(OEM)、原始设计制造商(ODM)、系统集成商、云计算和运营伙伴。
今天,就讲到这里,相信大家已经对物联网、云计算和大数据有了简单的认知,其实一切都不复杂,只要挖掘其中的关键,时代的演变离不开趋势的分析,就如同大数据带给我们的商业机会。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08