南京大学窦万春教授：物联网、云计算与大数据 的应用衍 …

1、1，1，物联网、云计算和大数据的应用演化，报告者：douwanchun南京大学计算机科学技术系2013.7.15常州市，2，报告内容，3个关键字：物联网、云计算和大数据的逻辑线：应用进化路径，3，1，大数据的逻辑线中国的认知拉中心在国家的重大科学技术特别中要迅速推进传感器网络的开发，人要没有我，人也要有我的能力，新闻广播是2009年8月9日，6，原始定义，1999年internet of things的概念，所有项目通过无线频率识别等信息检测设备连接到互联网，进行智能识别和管理的简单定义。 2005年，国际电信联盟的一份报告描述了“物联网”时代的面貌。司机开车失误时，汽车会自动报警。公文包会提

2、醒主人忘记带东西。衣服“告诉”洗衣机的颜色和水温要求等。物联网将下一代IT技术最大限度地应用于所有行业。特别是在电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建设、自来水、大坝、石油和天然气管道等各种物体上嵌入并安装传感器，然后将“物联网”与现有网络集成，使人类社会和物理系统集成，这种集成网络有一个非常强大的中央计算机组。可以对综合网络内的人员、机器、设备和基础设施进行实时管理和控制，在此基础上，人类可以更细致、更动态地管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然的关系。7，人类、社会和物理世界的集成，7，数字世界，检测数据，检测数据，检测数据，检测数据，检测数据，物理世界，检测

3、数据，8，RFID技术，RFID:RFID，9，ETC，10，个人观点，“物联网”不是新概念，智能网格、智能设备、射频标签这些应用概念至少在10年前就有了，但这些应用程序至今仅限于某些行业的个人定制应用程序，还没有发展到规模网络应用程序或创建特别大的市场；我国物联网产业的发展初期，有一定程度上夸大的成分；但是在特定产业内使用事物的互联网是非常可行和有效的技术途径吗？走国家主要需求计划和行业特定应用特性相结合的道路应该是更实用的发展思路。11、我们进入了几乎无处不在、总是不在网络上的时代！手机，PCs，TVs，即可从workspace页面中移除物件。即可从workspace页面中移除物件。、12

4、，2、云计算简单回顾、13、14、海量信息的存储和计算要求、云计算模式大量出现！15，基于服务计算理论的应用框架早期网格思想(共产主义思想)的部分实现(中国特色社会主义)，云计算的应用特征，16，服务计算的特点，异构互连，无处不在，节点自主，安全控制。一句话：松散耦合的应用模式。服务计算理论协商云计算定价，17，web资源丰富；基础设施增值应用：需求驱动的敏捷开发；同情穷人的基层情结；技术实现的基本条件，18，云计算与事物联网的关系，触角与大脑的关系，云计算，事物的互联网，19，内部连接，1，更多(事物的互联网):越多越好！2、快速处理(云计算):越快越好！3、“知道得更多”，再“快”处理！2

5、0，30年前，电脑在数万户，20年前，网络在万户，现在，服务在万，21，想一想：如果通信不成问题的话，想一想：如果互联网不成问题的话，22，我们需要什么？服务！云计算的服务模式？“我们不生产水。我们只是大自然的波特。”23，3大数据的李军突起，24，什么是大数据，Wikipedia定义的“大数据”是当今互联网行业的一种现象。这意味着，一家网络公司因日常运营而创建和积累的用户网络行为数据“增长如此迅速，使用现有的数据库管理工具很难控制”。数据收集、存储、检索、共享、分析和可视化方面存在困难。”这种数据量太大，不是我们已经知道的g和t的计数单位，而是P(1000个t)、e(100万个t)或Z(10

6、亿个t)作为测量单位，因此被称为大数据。25、可以在地球上任何地方捡起一块石头，检查铁元素(数据需要提取)。但是，整个世界都称之为铁矿石(数据源必须有价值)是不可思议的。石材的铁含量超过一定比例，石头数达到相当的水平，才能将石材称为铁矿石，对其投资(数据规模在一定程度上)产生兴趣。如果铁矿石不太深，开采和运输成本不太高(程序可能)，市场有长期稳定的购买需求(应用需求)，铁矿石开采的兴趣就会转变为行动，成为有利可图的商业活动(技术和社会发展到一定阶段的产品)。对大数据的理解，26，大数据的评价指标1，1，数据大小所谓大数据的最基本要求，当然数据规模是大的，但是很难给出确定大小的绝对数值标准，但是

7、可以相对比较，感觉有些模糊。例如，如果一家公司专用于年度预算，获得了相当大的数据存储和分析预算(如总预算的3-5%)，拥有独立的数据处理和分析部门、更完整的数据存储、安全和保密策略及管理流程，以及严重依赖数据分析结果的业务模型，则可以说该公司面临着利用大数据的机会或挑战。1谢尔：可见的未来10大数据时代(http:/www.china-，27，2)，数据结构数据量只是数据性质的一个指标，可能不是最重要的指标。一天生成100万个t数据的公司可能不是很大的数据公司，另一个每天仅生成1万个t数据的公司可能是大型数据公司，具体取决于数据结构的复杂性。例如，a公司有1亿用户，但用户只执行一项或一项操作，

8、例如从a公司网站获取新闻信息、买东西或玩游戏。结果产生的数据量不多，但结构简单，重复性高，易于分析。也就是说，根据用户背景和使用习惯进行分组、分类、简单数据挖掘的基本功就足够了，拉什么大数据就有点迷惑了。b公司是一个开放平台，只有1千万用户。在这里，用户可以做互联网能支持的所有事情，网络行为可以分为个人、组、组织等级别。此数据的结构足够复杂，可以支持深入挖掘和复杂建模，因此可以计算为大数据。，28，3，数据关联网络产业的常见现象是，随着数据量的增加，用户行为产生的数据之间的关系越来越模糊，模糊，彼此越来越孤立，即数据分段。这些碎片主要发生在两个方面。一是站点结构支离破碎，逻辑混乱，各种产品和服

9、务相互隔离，数据之间的关系中断，关联性极低。例如，相同的用户在一个站点使用了10个不同的产品和服务，但其中5个不需要注册，另外5个需要单独注册，因此无法整合这10个网络行为的数据，或者需要通过各种技术手段和工具进行高成本的数据集成，因此成本很高。因此，减少了数据量，减少了数据挖掘的可能性，因此，无论数据有多大，结构都不会产生复杂或大的数据。相反，如果WEB2.0时代的开放平台、明确的体系结构、明确的逻辑、用户与用户、用户与用户行为、行为与行为之间存在明确的关联，则这些数据可能具有极高的金量、极高的分析挖掘价值，我对大数据、29，4、进化逻辑的看法，30、大数据使用模型：基于服务的计算模型WEB

10、 需要高性能计算功能(云计算)连接(数据互依关系)需要跨平台协作功能(必须是未来云应用程序的扩展方向之一，确保协作粒度、隐私、安全性等) (云协作)示例：气象卫星的图像传输(缓存：云存储)和评估等研究主题(资本主义自由贸易的初级阶段)第二阶段：支持主流服务的集成应用问题：存储能力、计算能力提高、云计算出现(垄断企业、跨国公司的形成过程)第三阶段：以服务信息为中心的增值应用问题：增值(大数据计算的应用背景，资本运营的高级阶段)，以及项目的生产在资本的产生和流通中流通。在服务的生产和调用中，数据的创建和增值、数据的一般互连、33、数据的来源是否相同？34，社会的基础设施已经，手机，PCs，TVs，即可