物联网的四种计算模式
物联网的四种计算模式
目录
1. 物联网的云计算 (4)
2. 面向物联网的雾计算 (5)
3. 物联网边缘计算 (6)
4. 物联网的MIST 计算 (7)
从物联网从业者的角度来看，经常看到对计算更加可用和分布式的需求。当开始将物联网与OT 和IT系统整合时，面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。在一个工厂自动化的场景中，可能有数百个集成的传感器，这些传感器每1秒发送3个数据点。大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。数百个传感器，多个网关，多个进程，和多个系统，需要几乎在瞬间处理这些数据。
大多数数据处理的支持者都支持云模型，即总是应该向云发送一些东西。这也是第一种物联网计算基础。
通过物联网和云计算模型，基本上推动和处理你的感官数据在云。你有一个摄入模块，它可以接收数据并存储在一个数据湖(一个非常大的存储器) ，然后对它进行并行处理(它可以是Spark，Azure HD Insight，Hive，等等) ，然后使用快节奏的信息来做决定。
自从开始构建物联网解决方案，现在有了许多新的产品和服务，可以非常容易地做到这一点: ?可以使用AWS Kinesis 和Big data lambda services
?可以利用Azure 的生态系统，让构建大数据能力变得极其容易
?或者，可以使用像Google Cloud 产品这样的工具如Cloud IoT Core
在物联网中面临的一些挑战是:
?私有平台的使用者和企业对于拥有他们的数据在谷歌，微软，亚马逊等感到不舒服
?延迟和网络中断问题
?增加了存储成本、数据安全性和持久性
?通常，大数据框架不足以创建一个能够满足数据需求的大型摄入模块
通过雾计算，可以变得更加强大。雾计算使用的是本地处理单元或计算机，而不是将数据一路发送到云端并等待服务器处理和响应。
4-5年前，还没有像Sigfox 和LoraWAN 那样的无线解决方案，BLE也没有mesh或远程功能。因此，必须使用更昂贵的网络解决方案，以确保能够建立一个安全，持久的连接到数据处理单元。这个中心单元是解决方案的核心，很少有专业的解决方案提供商。
从实施一个雾网络中可以了解到:
?这并不是很简单，需要知道和理解很多事情。构建软件，或者说在物联网上所做的，是更直接和开放的。而且，当把网络当成一道屏障时，它会降低速度。
?对于这样的实现，需要一个非常大的团队和多个供应商。通常也会面临供应商的锁定。
OpenFog是一个由著名业内人士开发的专为雾计算架构而设计的开放雾计算框架。它提供了用例，试验台，技术规格，还有一个参考体系结构。
物联网是关于捕捉微小的交互作用，并尽可能快地做出反应。边缘计算离数据源最近，能够在传感器区域应用机器学习。如果陷入了边缘和雾计算的讨论，应该明白，边缘计算是所有关于智能传感器节点的应用，而雾计算仍然是关于局域网络，可以为数据量大的操作提供计算能力。像微软和亚马逊这样的行业巨头已经发布了Azure IoT Edge 和AWS Green Gas，用于提高物联网网关和传感器节点上的机器智能，这些网关和传感器节点拥有良好的计算能力。虽然这
些都是非常好的解决方案，可以让工作变得非常简单，但是它显著地改变了从业者所知道和使用的边缘计算的含义。
边缘计算不应该要求机器学习算法在网关上运行来构建智能。2015年，Alex 在ECI 会议上谈到了嵌入式人工智能在神经记忆处理器上的工作:
真正的边缘计算将发生在这样的神经元装置上，它们可以预装机器学习算法，服务于单一的目的和责任。那会很棒吗？让我们假设仓库的结束节点可以对很少的几个关键字符串执行本地NLP，这些关键字符串构成密码，比如"芝麻开门"！
这种边缘设备通常有一个类似神经网络的结构，所以当加载一个机器学习算法的时候，基本上就是在里面燃烧了一个神经网络。但这种燃烧是永久性的，无法逆转.
有一个全新的嵌入式设备空间，可以在低功率传感器节点上促进嵌入式边缘智能。
可以做以下事情来促进物联网的数据处理和智能化:
?基于云计算的模型
?基于雾的计算模型
?边缘计算模型
这里有一种计算机类型，它补充了雾和边缘计算，使它们变得更好，而不需要再等上年。可以简单地引入物联网设备的网络功能，分配工作负载，既没有雾也没有边缘计算提供的动态智能模型。
建立这种模式可以带来高速的数据处理和智能提取的设备，具有256kb 的内存大小和~ 100kb / 秒的数据传输速率。对于Mesh 网络，肯定会看到这样一个计算模型的促进者，会有人提出一个更好的基于MIST 系统的模型，可以很容易地使用它。
大数据与云计算和物联网的关系
【最新资料,Word版，可自由编辑！】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。
包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网
边缘计算在物联网中的作用
边缘计算在物联网中的作用 发表时间：2019-10-09T11:55:29.097Z 来源：《建筑学研究前沿》2019年12期作者：张守志 [导读] 边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。 公诚管理咨询有限公司 摘要：边缘计算，是一种分散式运算的架构，它将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。 关键词：边缘计算物联网 引言 随着嵌入式片上系统的重大发展，能够以足够的资源管理足够的操作系统的商业设备的数量急剧增加，这也有助于实现物联网的潜力。许多早期的物联网设备只能收集和发送数据并进行分析。但是，当今设备不断增加的计算能力使这些设备能够在现场执行复杂的计算，从而实现边缘计算。边缘计算通过使业务靠近网络边缘扩展了云计算能力，进而支持一系列新业务和应用。 一、边缘计算概念 边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。边缘计算一般由云端管理系统、本地核心节点和普通设备组成，云端系统负责设备管理、配置设备驱动函数和联动函数、设置消息路由等功能，本地核心节点一般是计算能力较强的设备，如路由器和网关，提供本地计算、消息转发、设备管理的能力，设备一般如灯、开关等轻量级设备，可以接收网关下发的指令，和上报数据给网关。 通过缩短设备与提供给设备的云资源之间的距离，另外减少网络跳数，边缘计算消除了当今互联网在延迟和带宽方面的限制，从而带来全新的应用类别。就边缘计算而言，计算系统和存储系统也位于边缘，尽可能接近生成所处理的数据的部件、设备、应用或人。思科在2014 年 1 月推出了其雾计算，以此将云计算功能引入到网络边缘。实际上，雾是标准，边缘是概念。雾实现了边缘计算概念中的可重复结构，那样企业就可以将计算推送到集中系统或云之外的地方，以获得更好的性能和可扩展性。 二、边缘计算的应用 边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算的核心，是将计算任务从云计算中心，迁移到产生源数据的边缘设备上。 边缘计算物联网解决方案，从架构上分为：传感控制层、网络层、敏捷控制器和应用层。 传感控制层：这一层包含大量的传感器、控制部件（比如开关等）和测量部件（比如电表等），另外还有通信部件。这些通信部件可能是独立的，也可能是和其它部件结合在一起的。 网络层：这一层主要实现融合和互联，它的功能除了网络联接和管理之外，还包括边缘计算，进行现场处理，同时保障业务在本地的存活。本地存活和现场处理对物联网尤其是工业和民用大型设施是非常重要的。此外，协议转换也是这一层的重要功能。在 IoT 领域有特别多的协议，这些协议来自于各个行业历史上的积累，所以需要在网关上做协议的转换，将数据统一承载在 IP 网络上向外传输。 敏捷控制器：这一层将网关送上来的数据进行统一的处理，向上送给应用层。并对下层的网络、传感器、控制部件、测量部件、计算资源进行管理，提供网络布署、配置的自动化工具。 业务应用层：这一层是各种各样的行业应用。 三、物联网边缘计算的优势 （1）增加数据安全性 虽然物联网解决方案是网络攻击的理想目标，但边缘计算可以帮助企业保护网络，并提高整体数据隐私。由于数据是分散的，并且在生成数据的设备之间分布，因此很难用一次攻击来摧毁整个网络或破坏所有数据。在GDPR合规性方面，这种方法也是首选：通过网络发送并存储在云中的信息越不敏感，信息就越好。 （2）更好的应用性能 如上所述，数据在设备和数据中心之间来回传输需要一些时间。通过存储和处理靠近其源的数据，企业可以减少延迟时间，并提高整体应用程序性能。因此，企业可以实时分析数据，而不会出现延迟。 （3）降低运营成本 当企业“存储和处理”边缘的大部分数据时，不需要大量的云存储。此外，可以过滤掉不必要的信息并只备份相关数据。因此，企业的基础设施成本将不可避免地下降。
物联网与云计算的结合
物联网与云计算的结合[1] 人的生活越来越离不开互联网，而人更离不开的是赖以生存的客观事物，物物相连的物联网概念深入人心，应用潜力巨大。深入浅出物联网和云计算的发展现状，探索将物联网与云计算结合起来的具体思路：即相关物理设备的对应方式，单个云计算中心对多个业务终端，多个云计算中心终端积等方式；挖掘其中的意义，提出对结合的应用的前瞻；简要分析当前面临的待解决的主要问题。 互联网在短短近几年内已经呈现出爆炸式发展，人们通过计算机等终端互相连接实现了数据信息的快速传递，各种网络通信层出不穷，万维网多姿多彩。在后在追求多方面应用的同时，人们要求互联网更加适用于生活的细节，物联网(The Internet of things)应运而生，从他概念的提出到如今各种应用实例的出现，表明了人们迫切需要她与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中。计算机设备行业的迅猛发展为互联网高速化，智能化发展注入了强大动力。“云计算”以其超大的规模，虚拟化，高可靠性，通用性，高可扩展性，按需服务，廉价以及方便等特点，成为了互联网发展的新主题。在物联网与互联网的整合需要一个或多个强有力的计算中心，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制。云计算的出现恰逢其时。物联网与云计算的结合，势必是一种趋势，他们之间的关系，可以举个例子来说，而物联网则是人的五官和四肢。那么云计算就是人的大脑。 物联网与云计算是什么关系[2]？ 云计算是实现物联网的核心。运用云计算模式，使物联网中数以兆计的各类物品的实时动态管理，智能分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、传感器技术、纳米技术等新技术充分运用在各行各业之中，将各种物体充分连接，并通过无线等网络将采集到的各种实时动态信息送达计算处理中心，进行汇总、分析和处理。 从物联网的结构看，云计算将成为物联网的重要环节。物联网常见的层次结构包含：感知层，将物品信息进行识别、采集；传输层，通过现有的2G、3G以及未来4G通信网络将信息进行可靠传输；信息处理层，通过后台的云计算系统来进行智能分析和管理。物联网与云计算的结合必将通过对各种能力资源共享（包括计算资源、网络资源、存储资源、平台资源等）、业务快速部署、人物交互新业务扩展、信息价值深度挖掘等多方面的促进带动整个产业链和价值链的升级与跃进。物联网强调物物相连，设备终端与设备终端相连，云计算能为连接到云上设备终端提供强大的运算处理能力，以降低终端本身的复杂性。二者都是为满足人们日益增长的需求而诞生的。 物联网与云计算的结合思路： 物联网与云计算各自具备很多优势，结合方式我们可以分为以下几种。 第一，一对多方式。即单一云计算中心，多业务终端。此类模式中，分布范围的较小各物联网终端（传感器、摄像头或3G手机等），把云中心或部分云中心做为数据/处理中心，终端所获得信息、数据统一由云中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者操作或者查看。 这类应用非常多，如小区及家庭的监控、对某一高速路段的监测、公共设施的保护等都可以用此类信息。这类主要应用的云计算中心，可提供海量存储和统一界面、分级管理等功能，对日常生活提供较好的帮助。一般此类云中心为私有云中心居多。 第二，多对多，即多个云计算中心，大量业务终端。对于很多区域跨度加大的企业、单位而言，多中心、大量终端的模式较适合。譬如，一个跨多地区或者多国家的企业，因其分公司或分厂较多，要对其各公司或工厂的生产流程进行监控、对相关的产品进行质量跟踪等
大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系
大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系 来源：来源：CIO时代网互联网 大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是：大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛；智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展；物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。 中国已步入大数据时代 有人说大数据来了，但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是：中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同，但不能否认的是，中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略，中国还没有明确提出，但已经把大数据上升为与国防一样的高度，多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高，并正在采取措施。所以说，中国已经步入大数据时代，这种重视是由政府层面自上而下进行普及的，可能还未普及到普通百姓层面，但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示：“我国将产生全球最大量的数据，要重视大数据的开发利用和管理。” 大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应，各政府部门间不愿公开、分项数据，这就造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值。关于这一问题，一些政府部门也有清醒的认识，开始寻求解决方案，这是受自身的需求驱动的。比如，一些政府部门原来不愿分享自己的数据，但现在开始寻求数据交换伙伴，因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的，部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时，随着各方面的发展及政策的推进，很多以前不公开的数据也逐渐公开了，这对大数据的发展
物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据
物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村
已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来
浅谈云计算和物联网的关系
浅谈云计算和物联网的关系 一、云计算概念 是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT 和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效。云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。特别是用户有海量数据需要处理，而自身的硬件设备或软件资源又无法胜任时，云计算便展现出它独有的魅力。 二、云计算的应用 在我们日常生活中，我们与Internet接触的同时，就已经感受到云计算的魅力。其实，云计算就在我们身边: 在线影视、即时通讯、在线查询系统、在线交易、邮件服务、搜索引擎等等，这些都是我们身边的云计算。 当然，云计算的应用范围远不止这些。云计算在多个领域都具有广泛的应用，特别是在需要海量数据处理的应用领域，更是发挥着不可替代的重要作用: ①科研领域: 地震监测、海洋信息监控、天文信息计算处理；
②医学领域: DNA信息分析、海量病历存储分析、医疗影像处理； ③网络安全领域: 病毒库存储、垃圾邮件屏蔽、动画素材存储分析； ④图形和图像处理: 高仿真动画制作、海量图片检索； ⑤互联网领域: Email服务、在线实时翻译、网络检索服务。 三、物联网概念 定义：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。 “物联网概念”是在“互联网概念”的基础上，将其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间，进行信息交换和通信的一种网络概念。物联网(Internet of Things)这个词，国内外普遍公认的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的。在2005年国际电信联盟（ITU）发布的同名报告中，物联网的定义和范围已经发生了变化，覆盖范围有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网。 四、物联网应用 物联网具有广泛的应用，涉及到智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。应用其实不仅仅是一个概念而已，它已经在很多领域有运用，只是并没有形成大规模运用。
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术审批稿
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 摘要： 随着云计算云储存物联网等新技术的应用，人们通过社交网络电子商务平台及移动智能终端等途径搜集，处理各种数据呈爆炸型增长，在容量关系和复杂性等方面已超出了传统的处理能力和认知范围。 在解析物联网两层基本涵义的基础上, 提出了包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合、终端用户应用四部分的物联网系统架构;设计了由网络通信协议、网络控制平台、应用终端平台组成的面向物联网的网络协议体系, 并从硬件和软件两个层面讨论了实现物联网的关键技术;在分析当前物联网标准、技术、安全以及应用方面存在问题的基础上提出了未来物联网发展的六个重要理念。 大数据时代已经来临数据已经成为经济增长和，社会价值创造的源泉为人们提供无限机遇。然而我们也应该注意到快速发展的数据挖掘与利用技术使个人在网络空间从匿民变成透明。 关键词：云计算，物联网，大数据收集与处理 引言： 近年来，社交网络、电子商务、数字城市、在线视频等新一代大规模互联网应用发展迅猛。这些新兴的应用具有数据存储量大、业务增长速度快等特点。为了解决上述问题，2006 年Google、Amazon等公司提出了“云计算”的构想。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。到2018年互联网与经济社会各领域融合发展，进一步深
化，基于互联网的新业态成为新的经济增长动力，互联网支撑大众创业万众创新的作用进一步增强，网络经济与实体经济协同互动的发展格局基本形成。无处不在的物联网通信时代即将来临，世界上所有的物体，从轮胎到牙刷从房顶到纸巾都可以通过互联网进行信息交换。 物联网(Internet of Things , IoT)作为一种新兴网络技术和产业模式 , 在业界受到广泛关注.从国际电信联盟(ITU)在信息社会世界峰会上发布的《互联网报告2005 :物联网》中可以总结出物联网所体现的两层基本涵义:(1)目前的三大网络, 包括互联网(Internet)、电信网、广播电视网是物联网实现和发展的基础, 物联网是在三网基础上的延伸和扩展;(2)用户应用终端从人与人之间的信息交互与通信扩展到了人与物、物与物、物与人之间的沟通连接, 因此, 物联网技术能够使物体变得更加智能化.从目前的发展形势看, 最有可能率先获得智能连接功能的物体包括家居设备、电网设备、物流设备、医疗设备以及农业设备, 并基于此实现人类与自然环境的系统融合开创经济，新时代。专家指出，当前我国经济进入新常态，平稳度过新旧产业与核动能转化期需要强劲有力和恒久持续的支持力量。抢占经济制高点，促进大众创业，万众创新，提升公共服务水平必须走互联网融合创新之路。 一、云计算 1.云计算基础 云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化（Virtualization）、效用计算（Utility
物联网的四种计算模式
物联网的四种计算模式
目录 1. 物联网的云计算 (4) 2. 面向物联网的雾计算 (5) 3. 物联网边缘计算 (6) 4. 物联网的MIST 计算 (7)
从物联网从业者的角度来看，经常看到对计算更加可用和分布式的需求。当开始将物联网与OT 和IT系统整合时，面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。在一个工厂自动化的场景中，可能有数百个集成的传感器，这些传感器每1秒发送3个数据点。大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。数百个传感器，多个网关，多个进程，和多个系统，需要几乎在瞬间处理这些数据。 大多数数据处理的支持者都支持云模型，即总是应该向云发送一些东西。这也是第一种物联网计算基础。
通过物联网和云计算模型，基本上推动和处理你的感官数据在云。你有一个摄入模块，它可以接收数据并存储在一个数据湖(一个非常大的存储器) ，然后对它进行并行处理(它可以是Spark，Azure HD Insight，Hive，等等) ，然后使用快节奏的信息来做决定。 自从开始构建物联网解决方案，现在有了许多新的产品和服务，可以非常容易地做到这一点: ?可以使用AWS Kinesis 和Big data lambda services ?可以利用Azure 的生态系统，让构建大数据能力变得极其容易 ?或者，可以使用像Google Cloud 产品这样的工具如Cloud IoT Core 在物联网中面临的一些挑战是: ?私有平台的使用者和企业对于拥有他们的数据在谷歌，微软，亚马逊等感到不舒服 ?延迟和网络中断问题 ?增加了存储成本、数据安全性和持久性
物联网要与大数据结合
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/2513209579.html, 物联网要与大数据结合 作者： 来源：《中国计算机报》2015年第25期 物联网是IBM下一个期待收获的大市场。今年3月，IBM宣布，将在未来四年投资30亿美元打造一个全新的物联网业务部，并创建一个基于云计算的开放平台，帮助客户和生态系统中的合作伙伴构建物联网解决方案。 很多人熟知的IBM倡导的智慧地球（Smarter Planet）和智慧城市（Smarter Cities），其实就是建立在企业中实际应用的物联网的基础之上，包括水资源管理、零售业优化、客户忠诚度管理、交通拥堵管理等一系列解决方案。现在，IBM又将物联网与大数据联系在一起，希望将企业与物联网的数据进行深度融合，从而帮助企业做出更好的决策。 在近日举行的亚洲消费电子展上，IBM大中华区首席执行总裁钱大群以“创造无限可能”为主题，分享了IBM关于物联网的洞察、战略和成果。 IBM统计，当今世界上拥有超过90亿台互联的设备。而在这些设备生成的数据中，90%的数据从未被分析或采取过任何处理措施，多达60%的数据在生成后几毫秒内就失去了价值。在进入物联网3.0阶段后，物联网最大的变化是与云计算、大数据技术进行深度融合。钱大群表示，数据分析技术的发展将会对物联网产生巨大的影响。IBM的云计算、大数据分析技术将为物联网带来新的活力与价值，进而带动整个行业的创新、变革与转型。 在亚洲消费电子展上，IBM展示了在政府、电子、汽车、能源制造、零售、通信、医疗健康等领域的物联网成功实践，尤其是在车联网方面的新进展让人印象深刻。举例来说，IBM 助力福田雷沃国际重工股份有限公司打造基于车联网模式的营销与售后服务体系，全面提升其研发和生产能力。IBM还与法国汽车制造商标致雪铁龙合作，共同开发车联网服务设备，将车辆与商店、服务体系和城市运输网络完美结合起来。 IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车及工业产品行业总经理王涛表示：“物联网对于中国制造行业的意义重大。物联网通过传感器、各种各样的终端设备把所有企业甚至整个社会的生产经营活动全部变成数字化，并将数字化信息通过大数据分析转化为商业洞察力，发掘新的商业机会和价值，从而彻底改变现行的商业运行模式。” 在物联网方面，IBM的优势主要体现在以下几方面：第一，在理念和技术方面，IBM提 出“智慧地球”理念时已经在讲物物相联和智能化，在物联网技术上有长时间的积累；第二，从战略决策层面看，IBM将物联网与自己所擅长的大数据、云计算、移动计算、安全方面的技术和经验相结合，并成立了专门的物联网业务部门；第三，从产品和服务方面看，IBM可以提供从芯片设计到上层应用的全面的物联网解决方案和服务，并结合各行业用户的需求，提供了行业最佳实践。
边缘计算
1 边缘计算 边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。 1.1 从分布式数计算开始 对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。 1.2 边缘计算vs云计算 无论是云、雾还是边缘计算，本身只是实现物联网、智能制造等所需要计算技术的一种方法或者模式。严格讲，雾计算和边缘计算本身并没有本质的区别，都是在接近于现场应用端提供的计算。就其本质而言，都是相对于云计算而言的。 边缘计算的范式，从二者的计算范式可以看出来，边缘侧的数据计算，一下
子变得丰富起来。这里产生了全新的想象空间。 1.3 物联网应用催生 全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。 事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能很快形成大量使用的市场。 边缘计算在整个计算中的位置：根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。因此，物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式探析
大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式探析 摘要在大数据时代背景之下，物联网以及云计算是一种较为重要的技术手段，对于物流行业的发展有着积极的作用。而物联网技术就是在一些现实物品中RFID以及GPS、二维码以及机房扫描等信息检验以及各种设备为基础，通过互联网技术对其进行系统链接处理，可以实现对各种信息的交换以及信息传递，是一种智能化的物品流动模式。在智能物流发展中，必须要合理的应用云计算以及物联网，进而推动企业的持续发展。因此，文章主要对大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式进行了简单的探究分析。 关键词大数据时代；物联网；云计算；智能物流；发展模式 在物流行业中应用云计算可以提升物理信息的稳定性以及安全性，保障各种信息数据信息有效传递。在我国物流行业发展中，应用合理的云计算以及物联网技术手段，可以为客户提供更为优质的信息服务，进而推动其长足发展。对此，而加强对物联网以及云计算技术在智能物流中发展模式的分析与探究，了解物联网以及云计算在大数据时代中物流行业中的应用，对于智能物流行业的发展有着积极的推动作用。 1 智能物流中物联网与云计算的应用 1.1 感知和定位功能 在傳统的物流行业中，物流货物信息无法真正做到实时感知以及定位处理，无法控制物流货物；而通过物联网技术在货物物流中通过RFID、红外线、GPS 以及相关传感器等芯片技术，就可以对各种信息进行实时的数据信息采集，了解货物运输现场的实时动态数据、可以对温度状况、压力因素、运输路径、运输状态以及运输类别等信息进行系统的处理与控制，传感器在获得这些信息之后，可以通过物联网信息将其与物流管理中心进行衔接，管理中心可以对各项信息数据进行系统的监控中，进而加强对物流货物等状况的系统监督[1]。 1.2 业务一体化功能 在物流货物的运输传递过程中，传统的物流中存在的最为主要的问题就是对于物流货物的具体状况无法进行精准分析，这样就会导致一些误会与矛盾问题的出现。而物联网技术主要就是利用无线网络技术手段，将一些物流货物通过网络平台进行同步更新，用网络技术手段实现信息的共享，进而为物流企业以及客户的实时沟通奠定基础，构成统一的业务流程，实现业务一体化服务系统。在大数据时代，物联网技术以及云计算将传统的物流信息进行了系统的整合，为物流业务工作的开展奠定了基础。 1.3 智能信息处理功能
云计算与物联网之的关系
物联网与云计算的关系 云计算和物联网两个词经常一起出现，又同时出现在十二五规划中；解读《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》还可以看出，云计算和物联网是新一代信息技术产业的核心，物联网与云计算助力加快培育和发展战略性新兴产业（见《物联网与云计算：助力战略性新兴产业的推进》，人民邮电出版社2011年8月1日出版）。然而，尽管人们知道云计算和物联网之间有着紧密的关系，但却总是弄不清楚究竟是什么关系；为此说明如下： （1）物联网和云计算是国家非常重视的战略性新兴产业，是国家重点推动跨越发展的新一代信息技术产业。物联网产业有很大的市场容量，有巨大的发展潜力，是重大的应用领域。 （2）物联网的形成和发展会产生分布在各处的大量的数据需要协调和处理，云计算对于物联网数据处理起到重要的支持作用。没有云计算，物联网就会成为“物离网”，一个一个的信息孤岛，没有云计算平台支持的物联网价值不大。小范围的传感器数据处理和整合的技术早已就有了，如工控领域，这并不是真正的物联网。 （3）对于云计算来说，物联网是一个应用，一个国家重点推动的巨大的应用领域。但从业务层次来看，物联网与其他应用对于云计算来说没有本质的区别。云计算不关心具体的应用。 物联网产业要真正的蓬勃发展离不开云计算的支撑，物联网项目在上马的时候一定要考虑到后面的支撑平台。 物联网从字面意义讲就是物物相连成网；但通常意义上是指通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。最早是由美国麻省理工大学Auto-ID实验室在1999年提出的，最初是为了提高基于互联网流通领域信息化水平而设计的。 物联网的产业链可以细分为标识、感知、处理和信息传送四个环节，每个环节的关键技术分别为RFID、传感器、智能芯片和电信运营商的无线传输网络。从它的产业链来看，无论是RFID技术、智能芯片技术，还是无线传感器网络技术，其实都早已存在，甚至趋于成熟，开发难度应该不大。芯片技术，无线网络技术，传感器技术，全球导航系统技术等技术的一应俱全，物联网可谓万事俱备，只欠东风。东风为何？这个问题的答案实质上就是物联网的价值所在，那物联网的价值到底在什么地方，物还是网呢？ 物联网，有物也有网，物网结合，物离不开网，网也离不开物，物网孰重孰轻？一个“联”字道破天机，答案只有一个，那就是互联网，而不是物。传感是容易的，信息的收集已不难，感知信息的传送也不再是问题，实质上难就难在海量信息如何在整个互联网上分析和处理，并对物体实施智能化的控制。要解决这个问题，就必须建立一个全国性的乃至全
物联网与云计算、海计算的关系(精简)
物联网与云计算、海计算的关系 从信息技术角度看，物联网是指具有感知和智能处理能力的可标识的物体，基于标准的可互操作的通信协议，在宽带移动通信、下一代网络和云计算平台等技术的支撑下，获取和处理物体自身或周围环境的状态信息，对事件及其发展及时做出判断，提供对物体进行管理和控制的决策依据，从而形成信息获取、物体管理和控制的全球性信息系统。物体能够在人类直接干预或无需人工干预条件下感知事件、触发动作和生成服务，通过协同的感知和互动来影响甚至控制事件向有利的方向发展。物联网充分体现了物理世界和信息空间的深度融合，使人类可以融入到一体化的智能生态环境中，实现人、机、物的协同统一。 作为崭新的综合性信息系统，物联网并不是单纯的，它包括信息的感知、传输、处理决策、服务等多个方面，呈现出自身显著的特点；首先是对客观物理世界的全面感知，它不仅表现在对单一的现象或目标进行多方面的观察获得综合的感知数据，也表现在对现实世界各种物体现象的普遍感知；其次是物联网实体间的泛在互联，表现在各种物体经由多种接入模式实现异构互联，也突出表现在物联网不仅包括互联网、电信网等公共网络，还包括电网和交通网等专用网络，错综复杂，形成"网中网"的形态；第三是智慧的信息处理和决策，它体现在物联网中从感知到传输到决策应用的信息流，并最终为控制提供支持，也广泛体现出物联网中大量的物体和物体之间的关联和互动。物体互动经过从物理空间到信息空间，再到物理空间的过程，形成感知、传输、决策、控制的开放式的循环。 物联网不同于感知信息收集的传感器网络，也不同于信息传输的互联网。它包含亿万种多样的物体，承载和处理巨海量的感知信息，容纳各种模式的接入和通信模式，实现从感知、处理到控制的循环过程。其系统架构如何构成，采用什么样的体系结构，现已成为物联网研究的核心问题之一。 1．物联网和云计算 工信部电子工业标准化研究所张辉介绍，目前大部分人士都认同将物联网分成三个层次，一个是应用层，还有一个网络层，还有感知层。未来的物联网应该是一个由云+端组成的一个庞大网络，随着传感器网络大规模部署，各种终端就像蓝海一样，分布到各种各样基础设施上收集信息，在通过各种网络将这些信息发送到云端进行计算和处理，经过计算和处理的信息最后到了应用层为不同的领域各种各
大数据与云计算和物联网的关系
大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统” ，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间
的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。 包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。
物联网中的边缘计算
物联网中的边缘计算 边缘计算的发展一向引人注目,但不是所有事情都能达到意想之中的繁荣。很多人不理解物联网的边缘计算是什么?我们都非常自然的将云计算和边缘计算看做相互竞争的存在。作为IT 的核心,两种技术都先后取得了最高的地位,并且根据企业的优先事项和能力,被定位为一个明智的选择。然而,这个“不是/或”的难题是一个值得被详解的神话;他们是完全不同的概念。 在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，也可以对家庭设备、汽车进行遥控，以及搜索位置、防止物品被盗等，类似自动化操控系统，同时透过收集这些小事的数据，最后可以聚集成大数据，包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与流行病控制等等社会的重大改变，实现物和物相联。 边缘计算——让计算和智能更加接近数据源的物理空间,成为云中断开元素的传递机制。因此,他们可以协同工作,而不是作为替代品。慢慢形成一种有效的混合方式,将边缘的灵活性与中央云的高效处理能力相结合。这就是为什么这两种环境都是为新一代开发人员部署的选项,可以创建更智能,事件驱动的微服务,从而实现更快,更灵活的应用程序开发。虽然预测到由于连接成本将会降低,但这些预测并没有实现。相反,我们看到了由IoT 创建的数据逐渐向边缘迁移的过程,以及增强的连接和功能的自然发展。的确,网络边缘的智能不仅更容易获取,而且还能实时捕获,让其发展在纯粹的形式和最新鲜的状态中。这些都使得它成为最
有价值的信息是即时和准确的操作决策。改变的好处在于:直接在设备上计算,多个设备返回到一个中央核心网络所引起的瓶颈将被交付给过去。此外,安全风险被降至最低,因为在数据传输过程中被消耗,容易受到攻击。当分析添加到混合时,事情就会变得更加有趣,因为数据的子集与分析本地化可以让决策更具说服力。 尽管边缘计算的这种优势一直是引人注目的,但并不是所有的东西都能在传统背景下蓬勃发展。就像今天的机器学习算法,包括他们对于大量数据和计算能力的需求,长期以来都是依赖云来完成繁重的工作。然而,随着人工智能成为更加主流的显示,从智能汽车到数字私人助理,外界在迅速改变。现在大家的焦点开始转向如何能更好的在网络外围设备更接近移动电话、计算机和利用该技术应用运行其他设备空间进行交付。 边缘计算应用于物联网 我们已经看到了智能家居领域的优势。在这里,网络边缘的深度学习功能可以通过集成和互动的物联网数字工具的细微差别和直观反映来洞察,从而随着情况
数据分析在物联网的应用(一)
数据分析这个行业在于现在来说的话已经不算是一个新兴的行业，在很多年前就有了数据分析这个概念，只不过是这几年来信息发展诞生的物联网、云计算以及大数据的出现让数据分析逐渐地走进的人们的生活，不断地被人们多了解。那么数据分析在物联网上的应用都有哪些呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。 首先给大家说一下云-边-端架构。前两年出现了一个比较热的词，叫做"边缘计算"，是指把简单的、需要实时计算和分析的过程放到离终端设备更近的地方，以保证数据数据处理的实时性，同时也减少数据传输的风险。“云-边-端”这样的架构能够，终端负责全面感知，边缘负责局部的数据分析和推理，而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据，完成对行业以及跨行业的态势感知和分析。而基于AI的智能服务则是贯穿“云-边-端”整个架构，在感知终端，AI技术旨在提高全面感知的敏感性、准确性以及人机交互、物物交互的实时性，同时也可以通过芯片来进行简单的逻辑推理。 在边缘处，AI技术主要负责汇集该域内的局部数据以及相关的业务数据，完成感知数据的分析和推理，并且能够把相关的分析结果或模型传送给感知终端，达到感知终端与边缘云的协同，在云端，不仅需要提供类似边缘云的云计算相关的数据，还需要提供基于全局数据的智能服务。
云中心擅长全局性的、非实时的、长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势。边缘计算更适合局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。边缘计算与云中心是互补协同的关系，边云协同将放大边缘计算与云计算的应用价值：边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用；反之，云计算通过大数据分析处理优化输出的业务规则或模型可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则或模型运行。 在这篇文章中我们给大家讲述了一下数据分析中的云-边-端架构的内容，我们会在后面的文章中给大家介绍更多的知识，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。
物联网的四大计算基础解析
物联网的四大计算基础解析 从物联网从业者的角度来看，经常看到对计算更加可用和分布式的需求。当开始将物联网与OT和IT系统整合时，面临的第一个问题是设备发送到服务器的庞大数据量。在一个工厂自动化的场景中，可能有数百个集成的传感器，这些传感器每1秒发送3个数据点。大部分的传感器数据在5秒钟之后就完全没用了。数百个传感器，多个网关，多个进程，和多个系统，需要几乎在瞬间处理这些数据。 大多数数据处理的支持者都支持云模型，即总是应该向云发送一些东西。这也是第一种物联网计算基础。下面就随着物联网解决方案供应商云里物里科技一起来看下这四大基础计算的详细介绍。 1．物联网的云计算 通过物联网和云计算模型，基本上推动和处理你的感官数据在云。你有一个摄入模块，它可以接收数据并存储在一个数据湖（一个非常大的存储器），然后对它进行并行处理（它可以是Spark，Azure HD Insight，Hive，等等），然后使用快节奏的信息来做决定。 自从开始构建物联网解决方案，现在有了许多新的产品和服务，可以非常容易地做到这一点： 可以使用AWS Kinesis和Big data lambda services
可以利用Azure的生态系统，让构建大数据能力变得极其容易 或者，可以使用像Google Cloud产品这样的工具如Cloud IoT Core 在物联网中面临的一些挑战是： 私有平台的使用者和企业对于拥有他们的数据在谷歌，微软，亚马逊等感到不舒服 延迟和网络中断问题 增加了存储成本、数据安全性和持久性 通常，大数据框架不足以创建一个能够满足数据需求的大型摄入模块 2．面向物联网的雾计算 通过雾计算，可以变得更加强大。雾计算使用的是本地处理单元或计算机，而不是将数据一路发送到云端并等待服务器处理和响应。 4－5年前，还没有像Sigfox和LoraWAN那样的无线解决方案，BLE也没有mesh 或远程功能。因此，必须使用更昂贵的网络解决方案，以确保能够建立一个安全，持久的连接到数据处理单元。这个中心单元是解决方案的核心，很少有专业的解决方案提供商。 从实施一个雾网络中可以了解到： 这并不是很简单，需要知道和理解很多事情。构建软件，或者说在物联网上所做的，是更直接和开放的。而且，当把网络当成一道屏障时，它会降低速度。 对于这样的实现，需要一个非常大的团队和多个供应商。通常也会面临供应商的锁定。 OpenFog是一个由著名业内人士开发的专为雾计算架构而设计的开放雾计算框架。它提供了用例，试验台，技术规格，还有一个参考体系结构。 3．物联网边缘计算 物联网是关于捕捉微小的交互作用，并尽可能快地做出反应。边缘计算离数据源最近，能够在传感器区域应用机器学习。如果陷入了边缘和雾计算的讨论，应该明白，边缘计算是所有关于智能传感器节点的应用，而雾计算仍然是关于局域网络，可以为数据量大的操作提供计算能力。