走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)

計算機領(lǐng)域最新技術(shù)報告走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)提綱

什么是云計算《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

云計算的層次

云計算的發(fā)展與影響

云計算相關(guān)技術(shù)

云計算安全

云計算市場角逐

云計算在企業(yè)中的應(yīng)用什么是云計算云計算概念?通過整合、管理、調(diào)配分布在網(wǎng)絡(luò)各處的計算資源，通過互聯(lián)網(wǎng)以統(tǒng)一界面、同時向大量的用戶提供服務(wù)云計算特點

超大規(guī)模計算、虛擬化、高可靠性和安全性、通用性、動態(tài)擴展性、按需服務(wù)、降低成本云計算應(yīng)用場景

Google個人云服務(wù)

企業(yè)應(yīng)用實例：Animoto

Amazon云計算示意圖你身邊的“云”?群雄逐鹿：國外有微軟SkyDrive、蘋果iCloud，亞馬遜CloudDriver等網(wǎng)盤產(chǎn)品，國內(nèi)有百度云、新浪微盤、華為網(wǎng)盤、金山快盤、115網(wǎng)盤和360云盤等?不以空間大小論英雄：以100K/s的均速上傳，1T空間也需124天方可填滿，合計2976小時。而如若想占滿36T，估摸得熬上12年以上光景《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

你身邊的“云”有道云筆記http://note.youdao.com/video.html?auto=12011年6月28日網(wǎng)易旗下的有道推出的云筆記軟件，支持多種附件格式，擁有2G容量的初始免費存儲空間，能夠?qū)崟r增量式同步，并采用“三備份存儲”技術(shù)，同時上線的還有網(wǎng)頁剪報功能。云電視、百度地圖、百度音樂、云殺毒、云端備份《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

云計算的層次data

Storage

as

a

ServiceInfrastructure

as

a

ServicePlatform

as

a

ServiceSoftware

as

a

ServiceSaaSPaaSIaaSdSaaSGoogle

Apps,

Microsoft

“Software+Services”IBM

IT

factory,

Google

App

Engine,

Force.comAmazon

EC2,

IBM

Blue

Cloud,

Sun

GridNirvanix

SDN,

Amazon

S3,Cleversafe

dsNetServerVisualizationStorage ServerStorageInfrastructurePlatformApplication從一個集中的系統(tǒng)部署軟件，使之在一臺本地計算機上(或從云中遠程地)運行的一個模型。由于是計量服務(wù)，SaaS

允許出租一個應(yīng)用程序，并計時收費IaaS將基礎(chǔ)設(shè)施(計算資源和存儲)作為服務(wù)出租PaaS類似于

IaaS，但是它包括操作系統(tǒng)和圍繞特定應(yīng)用的必需的服務(wù)SaaS《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

云計算的發(fā)展與影響網(wǎng)格計算

利用并行計算解決大型問題

GlobusAlliance使其成為主流公共計算

將計算資源作為可計量的服務(wù)提供

于上世紀90年代末推出SaaS

基于網(wǎng)絡(luò)預(yù)訂應(yīng)用程序

于2001年推出云計算

下一代因特網(wǎng)計算

下一代數(shù)據(jù)中心云計算的演進《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

云計算相關(guān)技術(shù)云計算是一種業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

網(wǎng)格計算《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

網(wǎng)絡(luò)上提供的不同種類的服一個用于計算任務(wù)的資源池務(wù)，可以運行在網(wǎng)格計算或公共計算環(huán)境中環(huán)境為了通用應(yīng)用而設(shè)計的，沒為完成某一個特定的任務(wù)需有專門以某種應(yīng)用命名要，比如生物網(wǎng)格、地理網(wǎng)格、國家教育網(wǎng)格資源相對集中，主要以數(shù)據(jù)聚合分布資源，支持虛擬組中心的形式提供底層資源的織，提供高層次的服務(wù)，例使用，并不強調(diào)虛擬組織如分布協(xié)同科學(xué)研究（VO）的概念支持持久服務(wù)，用戶可以利用執(zhí)行作業(yè)形式使用，在一用云計算作為其部分IT基礎(chǔ)個階段內(nèi)完成作用產(chǎn)生數(shù)據(jù)設(shè)施，實現(xiàn)業(yè)務(wù)托管和外包從誕生開始就是針對企業(yè)商更多地面向科研應(yīng)用，商業(yè)模業(yè)應(yīng)用，商業(yè)模型比較清晰型不清晰云計算網(wǎng)格計算虛擬化技術(shù)傳統(tǒng)的虛擬化方式虛擬化是云計算的基石

通常的虛擬化方法只考慮虛擬單個硬件資源，把虛擬的單個計算環(huán)境聯(lián)結(jié)起來

云計算所需的虛擬化技術(shù)必須虛擬架構(gòu)技術(shù)，虛擬化不必局限于單個硬件資源云計算環(huán)境中的虛擬化方式《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

虛擬化技術(shù)

把物理的計算資源轉(zhuǎn)換成了邏輯的計算資源

通過創(chuàng)建虛擬機使得計算資源按需分配數(shù)據(jù)中心

數(shù)據(jù)中心是云計算的溫床

云計算推動數(shù)據(jù)中心向虛擬化和云架構(gòu)的轉(zhuǎn)型，不斷提高IT基礎(chǔ)架構(gòu)的靈活性，以降低IT、能源和空間成本，從而讓客戶能夠快速地提高業(yè)務(wù)敏捷性“那些正在興建最大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的公司一般都在云計算方面擁有巨大野心”--《數(shù)據(jù)中心知識》雜志主編

RichMiller《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

SaaSSaaS（軟件即服務(wù)）

通過瀏覽器把程序傳給成千上萬的用戶，為用戶省去在服務(wù)器和軟件授權(quán)上的開支；供應(yīng)商只需要維持一個程序，減少維護成本

SaaS在人力資源管理程序和ERP中比較常用；GoogleApps和Zoho

Office也是類似的服務(wù)

Salesforce.com是迄今為止提供這類服務(wù)最為出名的公司貝尼奧夫Salesforce的創(chuàng)始人在“云”概念出來之后，Salesforce迅速宣稱自己是第一家提供云產(chǎn)品的公司《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

Salesforce的創(chuàng)始人貝尼奧夫，或許可以視為“云”的先行者。早在1999年，貝尼奧夫就大聲宣布自己要成為“軟件終結(jié)者”

Salesforce以“即買即用”的服務(wù)模式，顛覆了傳統(tǒng)軟件銷售方法論

用戶不需要通過購買軟件許可證、安裝和實施，才可以建立起CRM系統(tǒng)。用戶只需要一個賬戶，就可以像訪問網(wǎng)頁一樣，訪問在Salesforce上運行的CRM系統(tǒng)云計算安全問題訪問權(quán)風險管理風險地點所產(chǎn)生的風險加以衡量。

”數(shù)據(jù)風險數(shù)據(jù)恢復(fù)風險

長期發(fā)展風險…“使用云計算的局限是企業(yè)必須認真對待的敏感問題，企業(yè)必須對云計算發(fā)揮作用的時間和Gartner咨詢公司副總裁兼分析師David

Cearley《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

云計算市場角逐Competing

forcloud

computingGoogle

GFS、MapReduce和BigTable

Google

App

Engine

Google

Apps------------------------------------------Amazon

AWS

S3、EC2、SQS和SimpleDB------------------------------------------Sun公司推出“黑盒子”計劃------------------------------------------IBM“Blue

Cloud”藍云計劃------------------------------------------Microsoft：Azure

、MatrixDB------------------------------------------Salesforce：Force.com------------------------------------------HP聯(lián)手Intel和Yahoo!建實驗室云計算《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

云計算在企業(yè)中的應(yīng)用

中小企業(yè)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境

中小企業(yè)信息化面臨的壓力– 信息系統(tǒng)爆炸式膨脹帶來的“經(jīng)濟”壓力– 信息系統(tǒng)建設(shè)周期越來越短帶來的“時間”壓力– 對新技術(shù)、新產(chǎn)品、新理念的“研究”壓力– 信息系統(tǒng)面臨的“數(shù)據(jù)存儲量和計算量”的壓力越來越大– “人才“壓力– 維護“客戶粘性”的壓力

云計算可以促進中小企業(yè)轉(zhuǎn)型升級云計算促進中小企業(yè)轉(zhuǎn)型升級《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

總結(jié)《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

? 云計算，在本質(zhì)上并非一種新的技術(shù)，而是一種服務(wù)模式? 云計算關(guān)鍵詞：虛擬化、數(shù)據(jù)中心、面向服務(wù)、按需付費? 云計算讓中小企業(yè)受益提綱

大數(shù)據(jù)時代《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)的影響

大數(shù)據(jù)的四個特征

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生

大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)Hadoop體系結(jié)構(gòu)參考：主講研究生課程《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)》，并編寫了配套教材。下載配套教材請訪問《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)》網(wǎng)站：http://dblab.a/post/1089/大數(shù)據(jù)時代《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景Kevin

Spacey大數(shù)據(jù)分析David

Fincher風靡全球的美劇《紙牌屋》英國同名小說《紙牌屋》《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景美國零售商和懷孕預(yù)測VISA信用卡與商戶推薦股票投資智能電表廣告投放中國糧食統(tǒng)計人的數(shù)字化阿里信用貸款和淘寶數(shù)據(jù)魔方UPS快遞的最佳行車路徑《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用實例從谷歌流感趨勢看大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值“谷歌流感趨勢”，通過跟蹤搜索詞相關(guān)數(shù)據(jù)來判斷全美地區(qū)的流感情況《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)的影響? 大數(shù)據(jù)對行業(yè)發(fā)展的影響? 大數(shù)據(jù)對思維方式的影響

全樣而非抽樣

效率而非精確

相關(guān)而非因果《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)的影響：對科學(xué)研究的影響圖靈獎獲得者、著名數(shù)據(jù)庫專家Jim

Gray博士觀察并總結(jié)人類自古以來，在科學(xué)研究上，先后歷經(jīng)了實驗、理論、計算和數(shù)據(jù)四種范式實驗《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

理論計算數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)無處不在

科學(xué)研究–基因組–LHC

加速器–地球與空間探測

企業(yè)應(yīng)用–Email、文檔、文件–應(yīng)用日志–交易記錄

Web

1.0數(shù)據(jù)–文本–圖像–視頻

Web

2.0數(shù)據(jù)–查詢?nèi)罩?點擊流–Twitter/

Blog

/

SNS–Wiki《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)的四個特征《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

Volume—數(shù)量大

根據(jù)IDC作出的估測，數(shù)據(jù)一直都在以每年50%的速度增長，也就是說每兩年就增長一倍（大數(shù)據(jù)摩爾定律）

人類在最近兩年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量相當于之前產(chǎn)生的全部數(shù)據(jù)量

預(yù)計到2020年，全球?qū)⒖偣矒碛?5ZB的數(shù)據(jù)量，相較于2010年，數(shù)據(jù)量將增長近30倍《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

Velocity—速度快

從數(shù)據(jù)的生成到消耗，時間窗口非常小，可用于生成決策的時間非常少

1秒定律：這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

Variety—多樣化

大數(shù)據(jù)是由結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組成的– 10%的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存儲在數(shù)據(jù)庫中– 90%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它們與人類信息密切相關(guān)

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型多樣– 郵件、視頻、微博– 位置信息、鏈接信息– 手機呼叫、網(wǎng)頁點擊– ―長微博”《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

Value—價值化價值密度低，商業(yè)價值高以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒，但是具有很高的商業(yè)價值《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生運營式系統(tǒng)階段1用戶原創(chuàng)內(nèi)容階段2感知式系統(tǒng)階段3?數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)使得數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜度大大降低

，數(shù)據(jù)往往伴隨著一定的運營活動而產(chǎn)生并記錄在數(shù)據(jù)庫中的

，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式是被動的?數(shù)據(jù)爆發(fā)產(chǎn)生于Web

2.0

時代，而Web

2.0

的最重要標志就是用戶原創(chuàng)內(nèi)容?智能手機等移動設(shè)備加速內(nèi)容產(chǎn)生?數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式是主動的?感知式系統(tǒng)的廣泛使用?人類社會數(shù)據(jù)量第三次大的飛躍最終導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)與云計算

大數(shù)據(jù)與云計算是相輔相成的

大數(shù)據(jù)根植于云計算– 云計算關(guān)鍵技術(shù)中的海量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)、MapReduce編程模型，都是大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)

大數(shù)據(jù)為云計算提供用武之地《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)就是“物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)通過智能感知、識別技術(shù)與普適計算、泛在網(wǎng)絡(luò)的融合應(yīng)用，被稱為繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)之后世界信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第三次浪潮

物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)可分為三層，包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層

物聯(lián)網(wǎng)，移動互聯(lián)網(wǎng)再加上傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)，每天都在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)又通過云計算的形式，將這些數(shù)據(jù)篩選處理分析，提取出有用的信息，這就是大數(shù)據(jù)分析?！蹲呓朴嬎恪⒋髷?shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)分布式存儲GFS\HDFS\BigTable分布式處理MapReduce大數(shù)據(jù)《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

Google公司的技術(shù)《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

Hadoop的體系結(jié)構(gòu)HDFS和MapReduce是Hadoop的兩大核心。而整個Hadoop的體系結(jié)構(gòu)主要是通過HDFS

來實現(xiàn)對分布式存儲的底層支持的，并且它會通過MapReduce來實現(xiàn)對分布式并行任務(wù)處理的程序支持?！蹲呓朴嬎?、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的應(yīng)用基于客戶行為分析的產(chǎn)品推薦基于客戶評價的產(chǎn)品設(shè)計基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品定價基于數(shù)據(jù)分析的廣告投放基于客戶異常行為的客戶流失預(yù)測基于社區(qū)熱點的趨勢預(yù)測和病毒式營銷基于環(huán)境數(shù)據(jù)的外部形勢分析基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品生命周期管理《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

總結(jié)《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

大數(shù)據(jù)無處不在，是變革經(jīng)濟的力量

大數(shù)據(jù)是多種技術(shù)的集合，不只是數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)與云計算相輔相成

Google公司在大數(shù)據(jù)時代引領(lǐng)技術(shù)

Hadoop成為事實上的大數(shù)據(jù)處理標準提綱

物聯(lián)網(wǎng)時代《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

什么是物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域

物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)在企業(yè)中的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)未來的前景展望物聯(lián)網(wǎng)時代2012

我國物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)繼續(xù)保持快速發(fā)展勢頭，總產(chǎn)值超過3650億元，同比增長率超過38%。工信部正式發(fā)布《物聯(lián)網(wǎng)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》。《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

物聯(lián)網(wǎng)時代福州信息識別

產(chǎn)業(yè)基地泉州通信傳輸

產(chǎn)業(yè)基地廈門閩臺云計算

產(chǎn)業(yè)基地南平示范區(qū)平潭示范區(qū)鼓樓示范區(qū)馬尾示范區(qū)三大產(chǎn)業(yè)基地四大示范區(qū)福建物聯(lián)網(wǎng)基地分布圖

《福建省加快物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展行動方案（2013-2015年）》2015年形成千億產(chǎn)業(yè)規(guī)模

《泉州市創(chuàng)建國家物聯(lián)網(wǎng)重大應(yīng)用示范工程區(qū)域試點工作方案》到2015年末，全市物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超300億元《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

什么是物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)，是互聯(lián)網(wǎng)的延伸，它包括互聯(lián)網(wǎng)及互聯(lián)網(wǎng)上所有的資源，兼容互聯(lián)網(wǎng)所有的應(yīng)用。

物聯(lián)網(wǎng)是利用局部網(wǎng)絡(luò)或互聯(lián)網(wǎng)等通信技術(shù)把傳感器、控制器、機器、人員和物等通過新的方式聯(lián)在一起，形成人與物、物與物相聯(lián)，實現(xiàn)信息化、遠程管理控制和智能化的網(wǎng)絡(luò)?！蹲呓朴嬎?、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

物聯(lián)網(wǎng)層次架構(gòu)從技術(shù)架構(gòu)上來看，物聯(lián)網(wǎng)可分為三層：感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。

感知層：由各種傳感器以及傳感器網(wǎng)關(guān)構(gòu)成，包括二氧化碳濃度傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、二維碼標簽、RFID標簽和讀寫器、攝像頭、GPS等感知終端。感

知層的作用相當于人的眼耳鼻喉和皮膚等神經(jīng)末梢，它是物聯(lián)網(wǎng)識別物體、采集信

息的來源，其主要功能是識別物體，采集信息。

網(wǎng)絡(luò)層：由各種私有網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、有線和無線通信網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)和云計算平臺等組成，相當于人的神經(jīng)中樞和大腦，負責傳遞和處理感知層獲取的信息。

應(yīng)用層：是物聯(lián)網(wǎng)和用戶（包括人、組織和其他系統(tǒng)）的接口，它與行業(yè)需求結(jié)合，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的智能應(yīng)用?！蹲呓朴嬎?、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域智能工業(yè)智慧農(nóng)業(yè)智能電網(wǎng)智能交通智能物流環(huán)保監(jiān)測健康醫(yī)療智能家居智能安防物聯(lián)網(wǎng)《走近云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域智能電網(wǎng)智能電網(wǎng)是以包括各種發(fā)電設(shè)備、輸配電網(wǎng)絡(luò)、用電設(shè)備和儲能設(shè)備的物理電網(wǎng)為基礎(chǔ)，將現(xiàn)代先進的傳感測量技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通訊技術(shù)、計算技術(shù)、自動化與智能控制技術(shù)等與物理電網(wǎng)高度集成而形成的新型電網(wǎng)，它能夠?qū)崿F(xiàn)可觀測（能夠監(jiān)測電網(wǎng)所有設(shè)備的狀態(tài)）、可控制（能夠控制電網(wǎng)所有設(shè)備的狀態(tài)）、完全自動化（可自適應(yīng)并實現(xiàn)自愈）和系統(tǒng)綜合優(yōu)化平衡（發(fā)電、輸配電和用電之間的優(yōu)化平衡），從而使電力系統(tǒng)更加清潔、高效、安全、可靠。智能工業(yè)智能工業(yè)是將具有環(huán)境感知能力的各類終端、基于泛在技術(shù)的計算模式、移動通信等不斷融入到工業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，大幅提高制造效率，改善產(chǎn)品質(zhì)量，降低產(chǎn)品成本和資源消耗，將傳統(tǒng)工業(yè)提升到智能化的新階段?？偟膩碚f，智能工業(yè)的實現(xiàn)是基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的滲透和應(yīng)用，并與未來先進制造技術(shù)相結(jié)合，形成新的智能化的制造體系?！蹲呓朴嬎?、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域智慧農(nóng)業(yè)智慧農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高級階段，是集新興的互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為一體，依托部署在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的各種傳感節(jié)點（環(huán)境溫濕度、土壤水分、二氧化碳、圖像等）和無線通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的智能感知、智能預(yù)警、智能決策、智能分析、專家在線指導(dǎo)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供精準化種植、可視化管理、智能化決策?！蹲呓朴嬎?、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)》

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