京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、云计算之于物联网 是成功还是毁灭
一直以来,物联网都被无数人追捧,已经火热到无法回转的地步。人们预计到2020年物联网中连接的设备将超过500亿。依托于射频识别技术,全球设备互联的构思从诞生之初就产生了各种能够与现实环境进行互动的物品的设想。从某种意义上来说,物联网为联网的物品带来了视觉和表达能力。而移动技术、大数据与云计算对物联网有哪些影响和利弊呢?
以下为英文原文。
随着物联网不断发展,今天我们再来讲讲移动技术、大数据与云计算对物联网的影响。
移动技术
说到移动技术,我想大家跟我一样对移动设备与移动应用在21世纪的创造记忆犹新。
据估计2015年底移动设备数量将超过全球人口总数。
“物联网对移动领域是仙丹还是毒药?”
移动技术是物联网未来的重要一环,它改变了我们生活的方方面面。
对已经使用了物联网的机构所做的分析显示用户更偏好于享受现成的移动应用。事实上开发者应着力于为用户提供更强有力的控制,以便用户可以随意操控家里、车里以及办公室里的一切设备。
还有一个悬而未决的大问题。那就是物联网与移动产业趋向是否一致,以及物联网是否会摧毁整个通信、宽带行业或是互联网本身?
关于这个问题的辩论仍在继续。有人认为移动设备将会成为用户与物联网设备交互的平台。也有人认为物联网的万物互联特性将减低移动设备与移动应用的重要性。
这场辩论使我们迷惑:物联网崛起之日,二十亿智能手机将何去何从?
大数据
与物联网有关的另一个重要方面是大数据。时至今日仅仅收集数据已经远远不够,对数据进行处理分析并将分析结果迅速转化为行动的指导才是至关重要的。
每天都有数以百万计的新设备加入物联网,如何处理这些设备所产生的各式数据是一个巨大的挑战。传统的数据分析系统面对如此海量的数据已经无能为力。
数据无处不在,对数据的处理是企业必须面对的问题。很多企业已经转向了诸如Hadoop和集群计算这样的新技术来减少处理数据所花费的时间。即使面对海量数据,这些技术也可能在很短时间内就完成处理。
数据处理的即时性也取得了长足的进步。现在有些医院已经开始监测危重病人的实时数据以便了解病人情况。
大数据分析对于物联网最重要的意义在于对数据的实时采集和实时分析并根据分析采取合适的行动。在设计分析解决方案时,也要考虑到从多种设备采集信息并产生一定的反馈。
时至今日云计算已经成为主流,但我们心中一直存有疑虑那就是物联网的云端化会产生怎样的结果。
企业更偏好云计算平台以便享受云计算所提供的扩展性,效率以及高可用性。
有分析显示调查的企业中有93%已经在使用或测试基础设计即服务IaaS。使用混合云策略的企业也从2014年的74%增加到了82%。
在即将来临的创新浪潮中,物联网将会以更快的速度发展。得力于云计算对地理分散的各种设备协同合作的良好支持,物联网的云端化也成为了一个重要的发展点。将各种设备所提供的服务结合起来并可靠地支持大量用户应是物联网应用的核心要求,而这正是云计算所擅长的。
云计算在万物互联的世界中显示出了它的灵活性、扩展性和高性能。事实上云计算有着解决物联网应用架构方面问题的潜力。
云计算使不同的用户分享计算资源,但它也同时带来了数据泄露的风险。有了物联网,更是将无数的个人信息暴露在了危险之中。
所以疑虑仍在:物联网的云端化到底是有益还是有害?
在争议与问题中,物联网在过去几年取得了标志性的创新和技术进步。大部分的进展是在移动技术、大数据与云计算领域。这三个领域的发展融合一定能为企业提供更好的综合IT架构平台并在企业中大放异彩。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25