随着智能交通、智能家居、智能物流、智慧景区等应用的兴起,物联网已成为未来经济的新增长点。美国、德国、英国、意大利和丹麦等争先推出物联网相关发展策略,使物联网规模不断扩大。互联网到物联网的跨越,---推动了大数据的发展。
物联网是指把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理。它从结构---为四层,即实体层、感知层、网络层和应用层。其每层都与数据的产生或者处理息息相关。大数据与物联网的结合是机遇与挑战并存。
首先,产生数据的平台多样化。从原来的个人电脑扩展为传感器、智能手机、各种业务系统、平板电脑、监控录像等,这使得感知层需要感知的数据呈现多样化。目前主流的感知技术有视频文字采集技术、红外线技术、传感器技术和蓝牙技术等,但随着感知的数据数量级的不断增加,相应的感知技术也要不断地改进和完善。
其次,物联网技术的局限。事物的发展需要一个过程,处于发展初始阶段的物联网还受到一些技术的约束。在大数据的传输和处理方面,物联网技术还存在通信距离短、外部环境适应力不强、异构网络兼容性差等问题。传感器链接的距离范围是100米到1000米,不适合长距离的通信;当外部的环境发生变化,传感器的稳定性能大幅度下降,对具有---计算存储系统的安全带来风险;物联网的标准是建立在广电网、通信网和互联网等异构网的基础之上,还没有统一完善的标准体系。
大数据来自不同组织,它的跨域、分布、异构性以及---的特点给传统的数据库管理系统带来---挑战,目前,管理着上大数据的谷歌、雅虎和微软等公司,都不使用传统的数据管理系统,而是另辟蹊径去寻找可以满足大数据管理需要的技术。
m.franklin等人提出了数据空间的概念。数据空间是m.franklin等人为应对信息量不断增长以及数据信息管理需求而引入的一种信息管理新概念。
目前关于数据空间技术的研究主要集中在个人数据空间方面,郑州云计算培训机构,并取得了一定成果。国外的研究工作主要以imemex和semex两个个人数据管理系统为代表。imemex由瑞士联邦理工学院开发,它推动了信息抽取和查询技术的进步,但缺点是不支持语义查询;semex由华盛顿大学开发,成功把语义关联应用到实例中来---提取信息。
同时,麻省理工学院计算机科学系的david r.karger等人研发了个人数据管理系统haystaek,云计算,该系统采用了urf(uniformresourceidentifier)半结构化数据模型统一表示用户数据,体现了数据空间“pay as you go”的数据集成思想。美国华盛顿大学数据库研究组的sharedviews项目实现了名为homeview的原型系统,该系统能够支持个人动态数据的共享,但数据的类型和共享方式有限。
在国内,数据空间技术已经开始受到广泛关注。---大学孟小峰教授等人对数据空间的概念、实现数据空间支撑平台所需的关键技术进行了详细的阐述与分析,并带领---大学网络与移动数据管理实验室研究团队研发了具代表性的个人数据空间原型系统orientspac。
在综合考虑数据的模型、组织形式和分类方法基础上,郑州云计算技术培训,提出了与数据相关的eorespaee模型和与任务相关的taskspace模型,但该系统的不足之处是用户不能自己定义关联。
综上所述,以物联网、云计算技术作为数据收集、数据管理手段,用数据空间技术来组织大数据,实现多层次、多粒度的大数据挖掘,是处理---数据行之有效的途径,也符合大数据管理和服务的需求。
随着全行业的深入 it 化以及智慧城市建设浪潮的兴起,云计算、大数据应用热潮已经掀开了新的一页。越来越多的国际---开始涉足,郑州云计算培训学校,用户了解和---程度不断提高,云计算、大数据产业发展迎来了黄金机遇期。互联网设备增多,企业 it 基础设施往往需要承受以往---的的压力,使云计算得意快速发展并在各行各业落地,而大数据对---数据分析能力---,处理速度更快,像 amazon,google、微软、ibm、阿里巴巴等it ---纷纷涉足云计算、大数据的热潮汹涌而至。
在新的发展时期,对大数据的处理和分析将成为新一代信息技术融合发展的---支撑,而云计算则为这些---的、多样化的大数据提供了存储和运算的支撑平台。大数据可以从原本---价值的---数据中挖掘出用户的需求,是数据能够从量变到---,真正产生价值。但因---缺乏、职位难以替代性,致使云计算、大数据---需求量剧增,缺口---、人才需求量远远大云人才供给。
2015 年可以说是云计算发展、落地之年; 2016 -2017年,---力推“互联网+”以及大数据战略;2018 年更激烈的竞争将发生在视频、游戏、金融、智慧城市、以及电子---等行业。云计算、大数据未来发展有四大趋势;
趋势一:行业云将是未来5 年的发展重点
趋势二:数据的资源化,数据价值将被放大成战略资产
趋势三:大数据与云计算的---结合
趋势四:科学理讳的突破,例如机器学习和---等
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