云计算、大数据和物联网的三者关系
在“互联网+”的大背景下，物联网、大数据和云计算相关产业也得到迅速发展，这些名词在我们生活中也频繁出现，虽如此，相信还是有很多人不太了解，所以通过本文笔者带大家了解一下三者之间的关系吧！
物联网物联网又称为传感网，是新一代信息技术的高度集成和综合运用，被认为是世界产业技术革命的第三次高潮，有着前所未有的大市场。物联网就是物物相连的互联网，只要嵌入一个感应芯片，把它变得智能化，拿蓝牙连接举例，很多蓝牙产品都是内部添加了相应的蓝牙模块而已，然后就可以达到人物“对话”，物物“交流”的功能，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。随着信息技术的发展，物联网目前已涵盖交通、健康、家居、零售、办公和物联等领域。
大数据大数据其实一个比较空洞的商业术语，它又被称为巨量资料，是指从海量信息数据中，快熟获得有价值信息的能力，从而具有更强的决策力和程序优化能力。
近年来，大数据产业发展十分迅猛，其应用领域不断扩大。大数据有5个比较突出特点，也被称为5V特点：
1、数据量巨大（Volume）
2、数据类型多样（Variety）
3、数据处理速度快（Velocity）
4、价值密度低（Value）
5、真实性（Veracity）
云计算云计算一般来说就是从网络资源按需获取所需要的服务内容就是云计算，其中提供资源的网络被称为“云”，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，并且可以随时扩展和获取。云计算对海量大数据的处理能力已经成为很多企业的核心运算机构
物联网、大数据和云计算之间的关系物联网、大数据和云计算关系缩略图由上图可以看出：
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。
大数据代表了互联网的信息层，是互联网智慧和意识产生的基础。
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。
总结：物联网、云计算和大数据三者互为基础，物联网产生大数据，大数据需要云计算。物联网在将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量数据，云计算解决万物互联带来的巨大数据量，所以三者互为基础，又相互促进。如果不那么严格的说，它们三者可以看做一个整体，相互发展、相互促进。
大数据与云计算、物联网有什么关系（大数据的几种应用前景分析）
大数据与物联网
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、意大利和丹麦等国家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，极大地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。它从结构上分为四层，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，物联网技术的局限性。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，对具有高性能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。
大数据与数据空间
大数据来自不同组织，它的跨域、分布、异构性以及海量的特点给传统的数据库管理系统带来巨大挑战，目前，管理着世界上最大数据的谷歌、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，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高效提取信息。
同时，麻省理工学院计算机科学系的DavidR.Karger等人研发了个人数据管理系统Haystaek，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“payasyougo”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。中国人民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，并带领中国人民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，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，是处理大规模数据行之有效的途径，也符合大数据管理和服务的需求。
国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关，且比例还在上升。巨大的人才缺口直接导致各企业纷纷以高薪聘请大数据人才：
学习大数据，做紧缺高薪人才，
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