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物联网-物联网智能数据处理技术
阅读量:690 次
发布时间:2019-03-17

本文共 1102 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

物联网数据处理技术、云计算、物联网与大数据的关系以及未来的发展趋势

物联网数据的特点

物联网数据具有"海量、动态、多态、关联"的特点。从TinyDB数据库结构可以清晰地看到这四个特点的体现。海量意味着数据规模巨大,动态表示数据不断变化,多态暗示数据类型多样,关联则强调设备间数据的紧密联系。

物联网数据的处理与应用

物联网数据、信息与知识是物联网系统的核心要素。无线传感器网络、RFID技术、GPS定位等设备产生的大量数据,需要通过科学的存储、融合、挖掘技术转化为有价值的知识。

物联网数据处理的关键技术包括数据存储、数据融合、数据挖掘和智能决策。其中,数据存储技术需考虑数据的实时性和多样性,数据融合则需要处理异构数据,数据挖掘则需要针对行业特点进行精准分析,智能决策则需结合传感器数据和外部信息建立模型进行预测。

物联网与云计算的结合

云计算作为信息基础设施,成为物联网发展的重要推动力。云计算的优势在于其按需服务、资源池化、服务可计费等特点,使得物联网设备无缝对接,实现快速部署和高可靠性。

云计算分类

云计算主要分为三个服务模式:IaaS、PaaS和SaaS。IaaS提供基础硬件服务,PaaS提供操作系统及开发环境,SaaS则提供应用程序和解决方案。这些模式可以根据不同用户需求灵活搭配。

云计算技术特征

  • 按需服务:灵活分配资源,避免资源浪费
  • 资源池化:虚拟化管理,提升利用率
  • 服务可计费:按使用量付费,提高成本效益
  • 泟在接入:多终端随时访问
  • 高可靠性:数据冗余及故障转移机制
  • 快速部署:支持多种应用场景
  • 物联网与大数据的驱动作用

    数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。通过先进算法和技术,可以发现知识星云,推动创新和发展。

    大数据的特征

    大数据的"5V"特征体现了其气候价值:

  • 大体量:庞大数据规模
  • 多样性:多格式与多类型数据
  • 时效性:及时处理需求
  • 准确性:高质量分析结果
  • 大价值:经济与社会效益
  • 大数据的价值体现在科学研究、经济决策和技术创新等领域。物联网作为大数据应用的重要领域之一,其研究成果将为技术发展提供明确方向。

    物联网大数据研究的特殊性

  • 与一般大数据研究共性:
    • 可视化分析便于提取知识
    • 数据挖掘需专家共同参与
    • 依赖预测模型与算法
    • 语义搜索实现资源组织
    • 数据质量是核心挑战
    1. 个性特点:
      • 异构性与多样性数据源
      • 实时性、突发性及颗粒性特征
      • 处理非结构化数据的难度
      • 信息安全与隐私保护需求

      未来展望

      物联网与云计算将持续驱动技术进步。智能交通、环保、医疗等领域将持续引入更多传感器和设备,推动大数据广泛应用。随着大数据技术的发展,物联网系统的价值将进一步提升,为社会创造更大效益。

    转载地址:http://fvhhz.baihongyu.com/

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