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物聯網,云計算,大數據,人工智能之間有著怎樣的關聯?

時間:2017-03-15

來源:網絡轉載

導語:人工智能離不開大數據,更是基于云計算平臺完成深度學習進化。

物聯網IoT(Internetofthings)

物聯網是互聯網的應用拓展,與其說物聯網是網絡,不如說物聯網是業務和應用。因此,應用創新是物聯網發展的核心,以用戶體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。

以下圖為例,物聯網大致分為以下幾個層級:感知層,網絡層,應用層。

感知層相當于人的感官和神經末梢,用來感知和采集應用環境中的各種數據。包括溫度、濕度、速度、位置、震動、壓力、流量、氣體等各種各樣的傳感器。靈敏度和精度高,功耗低,可以無線傳輸是對傳感層的要求。

網絡層相當于人的神經系統,用來傳輸數據。包括各種各樣的無線通訊技術和標準,比如Zigbee/BLE/Wifi/NFC/RFID/LTE等。低功耗,廣域覆蓋,更多連接是無線網絡的發展方向。目前新的通訊技術和標準NB-IoT,LoRa,eLTE-IoT都是往這個方向努力。未來的5G會取代目前很多的無線通訊技術,一統江湖。

應用層相當于人的大腦指示和反應,通過指令反向控制輸出。如設備管理,環境監測,工業控制等。

人工智能AI(ArtificialIntelligence)

人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識(數據),不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智能離不開大數據,更是基于云計算平臺完成深度學習進化。

人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器,該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

云計算(Cloud)

云計算相當于人的大腦,是物聯網的神經中樞。云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

目前很多物聯網的服務器部署在云端,通過云計算提供應用層的各項服務。云計算可以認為包括以下幾個層次的服務:基礎設施即服務(IaaS),平臺即服務(PaaS)和軟件即服務(SaaS)。

云計算IaaS:基礎設施即服務

IaaS(Infrastructure-as-a-Service):基礎設施即服務。消費者通過Internet可以從完善的計算機基礎設施獲得服務。例如:硬件服務器租用。

云計算PaaS:平臺即服務

PaaS(Platform-as-a-Service):平臺即服務。PaaS實際上是指將軟件研發的平臺作為一種服務,以SaaS的模式提交給用戶。因此,PaaS也是SaaS模式的一種應用。但是,PaaS的出現可以加快SaaS的發展,尤其是加快SaaS應用的開發速度。例如:軟件的個性化定制開發。

云計算SaaS:軟件即服務

SaaS(Software-as-a-Service):軟件即服務。它是一種通過Internet提供軟件的模式,用戶無需購買軟件,而是向提供商租用基于Web的軟件,來管理企業經營活動。

亞馬遜是最早意識到服務價值的公司,它把服務于公司內部的基礎設施,平臺,技術,成熟后推向市場,為社會提供各項服務,也因此成為全球云計算市場的領頭羊。

大數據(DigData)

大數據相當于人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識,這些知識只有通過消化,吸收、再造才能創造出更大的價值。

麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那么這種產業實現盈利的關鍵,在于提高對數據的“加工能力”,通過“加工”實現數據的“增值”.

從技術上看,大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

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