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云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者既有区别又有联系。云计算最初主要包括了两类含义：一类是以谷歌的GFS和MapReduce为代表的大规模分布式并行计算技术;另一类是以亚马逊的虚拟机和对象存储为代表的“按需租用”的商业模式。

云计算、大数据和物联网

随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模(如Iaas、PaaS、SaaS)。

从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。

云计算、大数据和物联网三者已经彼此渗透、相互融合，在很多应用场合都可以同时看到三者的身影，在未来，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

下面总结一下三者的联系与区别：

1. 大数据、云计算和物联网的区别

大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活;云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价提供给用户;物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。

2. 大数据、云计算和物联网的联系

从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式和数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。反之，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这个“练兵场”，云计算技术再先进，也不能发挥它的应用价值。

物联网的传感器源源不断产生的大量数据，构成了大数据的重要来源，没有物联网的飞速发展，就不会带来数据产生方式的变革，即由人工产生阶段向自动产生阶段，大数据时代也不会这么快就到来。同时，物联网需要借助于云计算和大数据技术、实现物联网大数据的存储、分析和处理。

云计算、大数据和物联网，三者会继续相互促进、相互影响，更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

　　从Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)首次提出“ 云计算 ”(cloud computing)的概念到现在，云计算已经走过了炒作期和实践期，已经处于成熟期。同时，行业集中度也越来越高并呈逐渐加强的趋势，目前业内大公司已经占据了整个市场的半壁江山。

　　Synergy Research Group根据2017年市场占有率的多少和市场增长率的快慢对全球几大云计算平台进行了调查和排名，亚马逊AWS依然名列榜首。以下是全球十大云计算平台市场占有率排行榜。

　　1.亚马逊AWS

　　亚马逊AWS于2006年推出，是全球最早推出的云计算服务平台，面向全世界的客户提供云解决方案，包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务，降低企业IT投入成本和维护成本。

　　“先下手为强”，亚马逊AWS投入早、运行时间长，目前仍是云计算领域的老大哥。在AWS计算领域中Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)是代表性产品，它是一种 Web 服务，可根据计算要求提供大小可调的计算容量。在存储服务中，Amazon S3 提供了一个简单的 Web 服务界面，用户可通过它随时在 Web 上存储和检索任意数量的数据。在数据库服务中，Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 是一种可让用户在云中轻松设置、运维和扩展关系数据库的 Web 服务。此外在网络和内容分发、移动服务、开发人员工具、应用程序服务等领域亚马逊AWS都有出色的产品。

　　在2017 AWS Re:Invent会上，Amazon 又宣布推出5项机器学习新服务，包括Amazon SageMaker、Amazon Transcribe、Amazon Translate、Amazon Comprehend、Amazon Rekognition Video以及一款面向开发者的深度学习型无线摄像机AWS DeepLens。

　　此外，亚马逊AWS也加快扩展中国市场的步伐。今年12月12日，亚马逊AWS在中国的第二个运营区域——中国(宁夏)区域正式开放，将会实行一轮降价措施，或给当前国内云计算市场带来强有力的价格冲击。

　　2. 微软Azure

　　微软 Azure是微软基于云计算的操作系统，最初名称是Windows Azure，主要目标是为开发者提供一个平台，帮助开发可运行在 云服务 器、数据中心、Web和PC上的应用程序。Azure是一种灵活和支持互操作的平台，它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用。该平台目前具备以下功能：网站、虚拟机、云服务、移动应用服务、大数据支持以及媒体功能的支持。

　　在此次Synergy Research Group的调查统计中微软Azure排第二，虽然没有亚马逊AWS的功能全面，微软Azure也形成了独特的优势。它支持大量开源应用程序、框架和语言，并且数量仍在增加;融合本地 IT 设施和 公有云 ，是最适合混合 IT 环境的公有 云平台 ;数据中心有多家主流运营商接入，网络访问性能有保证;数据和服务的安全性也是其一大优势。

　　11月1日，在北京举行的2017微软技术暨生态大会上，微软宣布在中国运营的Microsoft Azure的云计算规模将在未来6个月完成三倍扩容。11月27日，微软与知名企业软件公司 SAP宣布将合作进军云服务市场，以提高微软的云端业绩，尤其是IaaS 服务。

　　3. IBM

　　IBM一直专注于云计算、网络安全和数据分析，今年11月1日IBM宣布推出全新IBM Cloud Private平台，可以帮助企业利用类似公有云的能力，构建本地部署的私有云环境，是一个集IaaS、PaaS及开发者服务所需的创建、运行和管理 云应用 于一身的集成平台。

　　全新的IBM Cloud Private平台安装极其简便，一键即可实现安装、添加、删除节点，还能够根据相关指标定时弹性伸缩。同时，IBM Cloud private支持异构平台，不仅可以安装于VMWare、OpenStack、物理机上，还支持X86和POWER Linux，由客户自己管理，不需要再连线IBM，投产就可用。集成了Istio、服务目录、VMWare NSX-T等，支持Ceph、Gluster 、GPFS 存储、MicroService Builder中间件镜像的开箱即用。

　　早在9月份，IBM 还推出了一款“拉杆箱”——Cloud Mass Data Migration，里面是一套容量 120TB 的存储系统，可以让用户快速的将本地数据上传到 IBM 的 云存储 中。

　　4.谷歌 云平台

　　谷歌公司不是传统的IT厂商，而是新型的网络公司。基础架构和平台是谷歌 云服务 的两大竞争优势。谷歌云平台服务分为四大类：

　　1.计算：谷歌计算引擎作为基础架构即服务(IaaS);平台即服务有谷歌App Engine;以及谷歌容器引擎，一套使用 Kubernetes来达到集群管理和自动化的Docker容器镜像 。

　　2.存储：谷歌 云存储

　　3.网络：谷歌云DNS和Interconnect

　　4.数据库：Google Cloud SQL，Google Cloud Datastore和Google Cloud BigTable

　　今年9月份谷歌云宣布收购了Bitium，Bitium专注于为基于云的应用程序提供企业级身份管理和访问工具。这次收购能够帮助Google可以更好地管理企业云客户，包括为跨Cloud和G Suite产品的应用程序设置安全级别和访问策略。

　　5. Salesforce

　　Salesforce是一家客户关系管理(CRM)软件服务提供商，提供随需应用的客户关系管理。作为全球CRM行业的领导者，Salesforce 在客户关系管理领域的专业度是毋庸置疑的。该公司勾勒出的云战略中包括SaaS和PaaS。该公司的 云计算 产品包括Force(定制软件开发)、Heroku(Ruby平台服务)、Database、Salesforce Data、Salesforce Chatter、Salesforce Sales Cloud和Salesforce Service Cloud。

　　今年Salesforce已经将AI整合进许多产品中，与IBM合作将Einstein与Watson合并，以便用户扩充数据。Salesforce还利用AI来让用户更轻松地获取他们所需的信息，它提供的一款名为Optimus Prime的内部工具用以组织和清理数据。通过分析用户在Salesforce上已有的数据来添加服务对Salesforce来说是一个很大的机遇。

　　6. 阿里云

　　阿里云创立于2009年，是目前国内云计算领域的龙头，由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统飞天，目前为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务。基于阿里云飞天操作系统强大的计算能力，阿里的人工智能ET拥有全球领先的人工智能技术，目前已具备智能语音交互、图像或视频识别、交通预测、情感分析等技能。

　　今年9月21日，阿里云发布全新一代云数据库产品POLARDB，采用第三代分布式共享存储架构，实现计算节点和存储节点分离，使计算引擎和存储引擎均拥有快速扩展能力;在2017杭州?云栖大会期间阿里云又发布了一系列突破性成就，“达摩院”支持研发的量子技术领域迎来了首个重量级发布—— “量子计算云平台”上线、BigBench数据规模首次扩展到100T、流计算2.0每秒峰值达千万QPS整体链路延时亚秒级、E-MapReduce对比同类产品平均性能提升3倍。

　　阿里云在中国遥遥领先的同时开始扩展海外市场，10月30日，阿里云宣布其马来西亚大区(Region)正式面向全球开放服务，阿里云将为该区域市场提供计算、存储、网络等互联网基础设施服务，同时为当地企业数字化转型提供互联网中间件、人工智能产品和服务。此外，阿里云也将在欧洲建立数据中心。

　　7.Oracle

　　Oracle云是一款功能强大、统一的云解决方案。 它提供了全面、集成的云服务，可帮助业务用户和开发人员在云端或内部部署环境中无缝、经济高效地构建、部署和管理负载，是少有的几家能完整覆盖IaaS、PaaS、SaaS及DaaS层面云服务的公司。

　　Oracle的成功主要来自于数据库业务，许多公司使用他们的数据库来运行其关键业务，数据库业务仍然是Oracle最大的收入来源。2017财年甲骨文云业务总收入超过46亿美金，年增长超过60%，是全球发展最快的云公司之一。

　　在刚过去的2017甲骨文全球云大会上，甲骨文发布了多项产品和技术创新：最新发布的Oracle数据库18c，凭借机器学习实现自治驱动、自治修复数据库和联机事物处理，有效提升了云端数据库运行的安全性和可靠性;Oracle人工智能平台云服务(Oracle AI Platform Cloud Service)、Oracle区块链云服务、Oracle移动云、Oracle分析云以及Oracle安全和管理云等解决方案全面展现了甲骨文的技术创新。

　　据外媒最新消息，Oracle已经同意斥资16亿美元收购基于云计算的建筑软件供应商Aconex，增强其云计算业务。

　　8.Rackspace

　　Rackspace是全球三大 云计算 中心之一，是一家全球领先的托管服务提供商，在全球拥有10个以上数据中心，管理超过64000台服务器。Rackspace的托管服务产品包括专用服务器，电子邮件，SharePoint， 云服务 器， 云存储 ，云网站等。在服务架构上提供专用托管， 公有云 ，私有云及混合云。同时Rackspace是，AWS与微软Azure技术支持伙伴。

　　业内调查表明，企业正在纷纷从企业数据中心转向多云模式，这对云计算市场来说又是一巨大的机遇。今年9月Rackspace公司签署了收购Datapipe公司的协议，其中包括由29个数据中心组成的基础架构。此次收购是Rackspace公司迄今为止最大的收购交易，主要为了满足客户要求更多的多云功能。

　　11月，Rackspace又表示，将于HPE合作构建一套根据使用情况向客户收费的私有云服务。Rackspace认为，对于企业来说，付费即用模式的托管私有云是一个有吸引力的选择，这是私有云市场翻开的一个新篇章。

　　9. virtustream

　　Virtustream成立于2009年，为政府和企业客户提供云端服务，主要负责解决SAP、Oracle等关键应用在云上运行的问题，Virtustream的xStream管理平台及基础设施即服务(IaaS)满足复杂的私有云、公共云或混合云生产应用的安全、合规、性能、效率及基于消费量的计费要求。

　　Virtustream是深受全球组织信任的企业级云提供商，其客户包括可口可乐、SAP、多米诺糖业、海因茨以及一系列来自全球各地的服务供应商。VirtuStream在整个云计算市场属于细分市场的挑战者，是托管私有云市场的领导者。2015年被存储巨头EMC公司收购，随后EMC与戴尔合并，VirtuStream成为戴尔旗下事业部。

　　VirtuStream借助戴尔的服务提供商生态系统，加速推进其扩张步伐。今年3月28日，Virtustream宣布，该公司面向任务关键型应用的企业 云平台 和服务即日起在澳大利亚和日本等亚太地区供应，此次供应范围包括Virtustream的创新 云技术 和独特的消费量计费模型。

　　10. Fujitsu

　　2010年7月9日，日本富士通公司正与美国微软公司合作推出云计算业务，富士通和微软在全球范围内共享数据中心，微软把其软件与富士通的客户服务结合起来;富士通开始在群马县馆林市数据中心运行微软云服务，此后将陆续在美国、英国和新加坡等国家的数据中心运行。

　　富士通云基础架构解决方案是根据云计算平台架构的需求，以富士通刀片服务器及存储系统为基础，在业界标准的虚拟化技术之上，采用富士通云计算资源的核心组件ROR(Server View Resource Orchestrator)组建的一个预先定义、预先测试验证、标准配置的云计算平台。

　　近年来为了增强在云计算领域的竞争力，富士通除了与微软合作，与云计算领域巨头纷纷展开合作。2015年12月，富士通集团与全球云基础架构和移动商务领导厂商VMware宣布双方将开展全新合作，为客户提供灵活、安全的云技术。2016年7月，Oracle和富士通宣布结成合作伙伴关系，以推动企业云计算解决方案的发展。

去年，阿里云将中国的计算方式推向全球，百度首次向全社会展示了百度大脑的科技成果，移动互联网的迅速崛起，预示着互联网正在逐步进入到智能时代，云计算、大数据、人工智能的进步将推动人类社会迎来变革性的发展。

无论是计算机产业，还是其他制造领域，技术层面的成熟都是推动行业飞速发展的基础。如果在一个新的技术创新时代，在硬件和软件上没有达到产业的要求，时代的产业基础将变得十分薄弱，而从产业政策角度分析，当技术累积到一定程度时，产业政策的出台也会变成一种必然。

就像为了刺激云计算的发展，国务院相继出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等，当然国务院出台这些政策绝非偶然，是在其背后众多云计算相关从业者共同努力的结果。

作为云计算运行的基础，大数据主要来源于政府、企业和消费者三个方面。政府对数据进行授权，但由于法制的不健全，政府数据被大量滥用，消费者的数据在流量入口处被自动抓取，数据提供商可以提供所有维度的数据，但并不是全部。

中国有高达7亿的大规模网民群体，每人每时每刻都在产生着数据，中国的数据市场还远远没有达到平衡点，未来还将继续保持高速增长的态势，另一个方面，企业经济增长模式的改变，也使得企业对大数据应用的需求在不断提高，更加强调数据的专业性和实用性。

中商情报网讯：云计算是一种以网络方式接入到一个可扩展，弹性的共享物理或虚拟资源池的服务模式，用户可以通过自服务和管理的方式来按需购买该服务。云计算用户只需要很少的管理手段或者与服务商间的交互，便能够快速完成计算资源的拓展和释放。根据云服务提供资源的类型不同，云计算服务模式分类软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）以及基础设备即服务（IaaS）三类。

目前，全球云服务正处于高速发展期，数据显示，2017年全球云计算市场规模达到2628.0亿元，同比增长18.5%，伴随着企业逐渐倾向于追求数字化商业战略，传统IT服务向云端服务转变，全球云计算市场规模将进一步增长，预计2018年全球云计算市场规模将达到3088.6亿元。

数据来源：中商产业研究院整理

中国公有云市场高速发展，IaaS占比最高

目前，中国云计算市场处于快速发展阶段，容器、微服务等技术的不断成熟，推动着云计算的变革。随着云计算的应用场景的不断拓展，云计算的应用已深入达到政府、金融、工业、交通、物流等传统行业。当前，中国的云计算市场规模整体规模较小，与全球市场规模仍存在一定的差距，数据显示，2017年中国云计算整体市场规模达到691亿元，同比增长34.3%。

在公有云市场方面，2014年以来，中国公有云市场高速发展，2014-2017年市场规模增长超4倍，随着云计算产业垂直行业的纵深场景化，中国云计算市场规模将保持高速发展，预计2020年市场规模将有望突破600亿元。

数据来源：中商产业研究院整理

在公有云细分市场中，数据显示，IaaS市场规模为149亿元，SaaS市场规模为105亿元，PaaS市场规模为12亿元，与往年相比，不难发现，IaaS是公有云市场中增速最快的服务类型，伴随着IaaS服务商的大量入场，IaaS市场规模将进一步增长。

数据来源：中商产业研究院整理

私有云市场规模超400亿元，硬件占比超七成

私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。企业通过建设私有云计算平台，可以根据各种业务应用系统的特性来综合调整资源的分配。2017年中国私有云市场规模达到429.8亿元，同比增长23.4%，安全性、可靠性和成熟度等方面的完善，私有云市场规模将进一步增长。

数据来源：中商产业研究院整理

在细分市场中，2017年私有云市场规模硬件市场占比为71%，软件占比为16%，服务占比为13%。随着硬件设备的标准化程度和软件异构能力的不断提升，软件和服务市场规模也将持续增长。

数据来源：中商产业研究院整理

在2018年云计算企业排行榜中，排名前十的企业分别为阿里巴巴、中国电信、腾讯、中国联通、华为、中国移动、百度、华云、浪潮、新华三。

资料来源：互联网周刊、中商产业研究院整理

以上数据及分析均来源于中商产业研究院《2018-2023年中国云计算行业市场前景及投资机会研究报告》。

云计算是什么？云计算与大数据要学啥？云计算的虚拟空间无限大，物联网和互联网产生的大量数据，要找一个地方集中存储和处理，就要用云来存储。比如我们平时手机或电脑存储空间不够的情况下，会把一些图片及视频存在云盘，云端。

云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用，现在最有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。以前你要玩最新的大型3D游戏或者做了个大型3D动画需要渲染，首先想到的都是重新买一台更高配置电脑或者换个显卡等；

有了云计算之后，你只需要一台显示器，连到服务商的云计算平台上，如果想玩两天新游戏，就单独购买这两天的高配CPU和显卡，只付两天的钱，玩腻了就恢复成普通的配置；如果你今晚要做大量渲染，就买今晚几个小时的高配，第二天早上拿到成片，就可以恢复原来的配置。所有这些计算和渲染工作都在云计算服务商的数据中心统一完成，你只需要按小时甚至按分钟计费，不用再自己买电脑和服务器了。做云计算的服务商都会自建数据中心。

大数据，简单说，就是把所有的数据放到一起分析，找到关联，实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。比如传统的市场调研方法，就是去大街上或者网上发问卷，能得到成百上千份结果就很不错了，或者邀请几个典型用户到会议室访谈一下；大数据的做法是把收集所有人的数据进行分析，把每个人都当做独立个体进行分析，而不是找群体特征。大数据的结果就是更精准，更细致，更个性化。

再比如我们经常会看一些现代谍战片，侦察部如何找到罪犯？就是通过全城监控录像，在海量数据中搜索一个人的面孔，犯罪分子只要出现在监控中都会保留一条数据及位置，从而更好地实施下一步方案，大大提高破案效率。这也是企业为什么在极力追捧云计算大数据技术。再比如京东、淘宝、今日头条、新浪、百度、网易、等购物网站，就是采用这种技术。今天看过或搜过的，下次再打开就会主动推送什么类型的文章。

简单的说大数据就是超级存储的意思，海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。在在各行各业均存在大数据。比如天气预报，气象中心会通过卫星发送回气象局无数条关于空气温度、湿度、密度、空气微粒等的数据，运用大数据技术，从而分析判断出这些数据。得出天气状况、空气质量、温度及风量。再比如将几千辆车的数据位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况。大数据必须有云作为它的基础架构，才可以推广并体现出强大的实用价值。云计算和大数据是相辅相成的。

整合是云计算的主要功能，无论你采取何种数据分析模型，还是运算方式，它都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，以整理出有效的数据信息，并将其分配给各个目标客户，从而解决用户因存储资源不足所带来的问题。大数据则是数据爆发式增长所带来的一个全新的研究领域，对于大数据的研究，主要集中在如何对其进行存储和有效的分析，大数据是依靠云计算技术来进行存储和计算的。

云计算是大数据分析的前提

进入信息化时代之后，数据量在不断的增长，大部分企业都能通过大数据获得额外收益。在大数据分析的过程中，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值的本身，那大数据分析也就没有了利用价值，功能越加强大的云计算能力，就越能降低数据提取过程中的成本。

云计算能够过滤无用信息

对于大数据系统收集的所有数据来说，大部分数据都是没有利用价值的，因此需要过滤出能为企业提供经济效益的可用数据。云计算可以提供按需拓展的存储资源，可以用来过滤掉无用的数据，是处理外部网络数据的最佳选择。

云计算助力企业虚拟化建设

企业引入云计算系统，可以用信息来指导决策，通过将服务软件应用于云平台，还可将数据转化到企业现有系统中，帮助企业强化管理模式。上升到我国互联网整体发展层面，云计算与企业相结合将使得大数据分析变得更加简单，也成为推动企业虚拟化建设的重要手段，将使企业在全球市场更具竞争力。

云计算和大数据分析是近年来一个非常热门的话题，也是一个非常重要的技术。以大数据的出现，云计算为代表的技术创新，将在许多领域掀起一股改革的浪潮，并将逐渐为人类创造更多价值。云计算和大数据是近年来IT界最热门的话题，云计算改变数据架构，大数据改变商业企业运作模式，云计算大数据相互依托互相促进共同发展。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，它将在众多领域掀起变革的巨浪，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

基于ICCCBDA 2016和2017年，成功2018第三届IEEE国际会议上的云计算和大数据分析（ICCCBDA 2018）将在期间举行的2018 4月20-22日，在 西华大学在 成都，中国 。ICCCBDA 2018是在云计算和大数据分析领域呈现新颖和根本性进展的领先国际会议之一。它也有助于促进在广泛的科学领域工作的研究人员和从业人员之间的沟通，共同关心改善云计算和大数据分析相关技术。

CCCBDA由四川电子学院，西华大学，西南交通大学和IEEE联合主办。有前两届会议的成功经验，2018年第三届IEEE云计算与大数据分析国际会议 将于2018年4月20日- 22日 在农历·成都·西华大学。举办本次会议由四川电子学会，西华大学，西南交通大学以及IEEE主办联合 会议旨在促进云计算与大数据分析等领域的学术交流与合作，热忱欢迎从事相关技术研究的专家，学者和专业技术人员踊跃投稿并参加大会。

ICCCBDA 2018会议已被列入IEEE会议日历/ ICCCBDA 2018被列入IEEE会议清单

ICCCBDA 201 7会议记录已被列入IEEE Xplore，并且Ei Compendex和Scopus结果可用。 ICCCBDA 2016 会议录在2016 年4月28 - 30日召开，6月份进入IEEE Xplore数据库，8月公布EI和Scopus 检索结果ICCCBDA 2016 Conference Conference已被列入IEEE Xplore，并被Ei Compendex和Scopus收录ICCCBDA 2016于2016年7月5-7号召开，2016年8月2日公布EI检索状语从句：SCOPUS 检索结果

出版检索：仔细审查过程后，所有录用论文正确注册和报告后，将刊登在2018 ICCCBDA 会议论文集， 由被索引 工程索引 和Scopus。 会议收录的文章将以论文集形式出版并提交EI收录和SCOPUS检索。文章作者将被邀请参展展示研究报告。

投稿截止日期：2018年1月10日

录用通知日期：2018年2月5日

注册截止日期： 201 8年 2月 20日

会议时间：2018年4月20-22日

会议地点：成都西华大学

大数据：藏在啤酒和尿布背后的秘密; 云计算：物联网的隐形大脑

我们提到物联网，就不得不把它与现在非常火热的另一个概念联系起来，那就是“大数据”。

大数据是怎么一回事呢？有一个为人津津乐道经典案例，就是啤酒与尿布的例子。一家美国超市把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起，但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

在这个案例里面，丈夫的行为被预测出来，其预测的依据是根据长期经验所得的。假定不在尿布旁边放啤酒，爱喝酒的丈夫可能也会去买，但嫌麻烦或者酒瘾不那么大的丈夫可能就只会买了尿布就走，而想不到去买啤酒。因而，大数据就此产生了经济价值。当然，这背后基本是一个零和游戏，这家超市的啤酒销售得多了，别家超市卖得就少了。

腾讯的QQ我们都用过，它能够把我们久未联系的老同找出来，推荐给我们去联系，但也会把你的前女友推荐给你的未婚妻认识。而淘宝在我们买东西的时候会把相关产品推荐给我们，还会告诉我们诸如某省狮子座最败家、某省水瓶座最花心、某省天蝎座最抠门这样的信息。而百度则会对人们使用关键字搜索进行排名，从而让更多人知道最近大家的关注点在哪里。

显然，这些数据或多或少已经开始影响我们的生活。而在未来，万物联网产生的数据量与现在人们通过互联网活动产生的数据量不可同日而语，开发的价值也会更加巨大。比如我们现在的手环、手表读取我们的心率、运动量等数据，仅仅是反馈给我们让我们管理自身健康。而未来随着大数据的分析能力增强，加上能够互动的设备增多，那么这些数据就变成了健康服务，甚至能提前预防疾病发生。

反过来，大数据的处理能力能力会反过来帮助物联网实现智能控制和产品改进。比如，我们的智能家居的学习功能，可以看做是对用户一段时间的行为数据的收集，然后通过特定算法得出主人的喜好从而自己完成对家庭环境的控制。

前面讲了大数据，那么还有另一个大数据的亲兄弟不得不讲，那就是云计算。从成本和实际效果来考虑，其实很多物联网设备并不需要太多的计算能力，只要能够取得数据并反馈给上层具有计算能力的数据处理中心就好了，多一点的还有能够通过从计算中心获取的指令完成某些活动就可以了。

那么，这些数据谁谁在处理呢，他们又是怎么处理的呢，这里就要提到云计算的概念。云计算被认为是一种革命性的计算方法，是继大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一关于计算方式的重大转变。

举一个不那么恰当但比较好理解得例子。使用过QQ远程助手的朋友大概可以体验云计算，你在QQ提供的界面里面访问对方的电脑，使用对方的软件。云计算大概也可以看做这么种方式，不过对方的电脑变成了处理能力超强的云计算中心，而处理方式更加复杂一些。

云计算给我们带来了全新的解决思路。由于通讯技术的不断发展，我们的计算不一定要在本地进行。比如，在远程操作的例子，哪怕你的电脑没有安装一个程序，你仍然能够获得这个程序的使用结果。而我们平时收发邮件，这些邮件存储在我们的邮箱里，而不是在我们的电脑上，这其实可以视作早期的云服务。这种理念，简单概括起来就是“网络即电脑”。只要有网络，我们就能获得更高的运算能力。

目前云计算还处于基础阶段，现在的云计算被分为三层：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础设施可以看做是我们的电脑主机，其实质是大规模的主机集群。平台的地位大致相当于我们的计算机系统，类似于windos，是开发和运行程序的基础。软件服务我们就明白多了，微信、游戏客户端、美图秀秀这样的都是软件。

借助云计算，企业的管理成本将降低。由于云计算的作用，一些企业不用浪费金钱和精力建立自己的数据处理中心，而将自己的一些数据和企业管理软件放在公共的云服务器上；而另一些企业对于数据的安全性和专业性等要求较高，于是自建云服务器，于是有了公有云、私有云、的概念之别；有一些私有云并不能满足企业的运算需求，向公有云服务器寻求支持，于是就有了混合云的提法。

同时，云计算中心能够根据实际需求来安排服务器的运算，让整个计算中心保持高效的运作，避免了运算资源的浪费。除此之外，云计算的好处在于按使用付费。这就是说，你可以按照实际需要的存储空间或者运算能力购买云服务。这是云服务诞生之初的“电厂模式阶段”就提出的理念，即把计算能力当做像水、电这样的产品来出售。现在基本已经变成现实，而在未来，个人用户也将慢慢感受到这种全新方式给生活带来的改变。

讲了这么多云计算，那么云计算和物联网是是怎么结合起来的呢？前面我们已经提到，我们的物联网设备只需要能够联网，云计算就能够通过网络为我们的设备提供数据处理能力。其次，大数据的运用对物联网来说十分重要，而云计算和大数据分析就像一枚硬币的两面密不可分。

比如智能家居系统，其一部分运算其实就是依托云服务器，因为我们的家里面的数据处理中心（电脑或手机）没有必要一直保持开机状态。而更多的诸如交通系统、工厂制造系统、社区服务系统等等都将依托于私有云或者公有云的服务。除了这些，我们前面提到云计算还是打通各种物联网标准的有效手段，两个采用不同技术标准的设备也具有了互相交换数据的可能，简单说来，就像你在网上和一个外国人聊天，哪怕你不懂他的语言，只要通过相应的翻译软件，就能够理解对方的意思了。

云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。