物联网和云计算的关系
物联网和云计算的关系范文第1篇
【关键词】云计算；物联网； 云计算与物联网的关系；问题与挑战
中图分类号：C35 文献标识码： A
引言
在信息爆炸的当今时代，信息的传播早已是最关键也是最基础的步骤。而相较于以前来说当今需要存储和计算的数据呈指数型增长。传统的硬件架构服务器与运算器面对如此强大的数据量只能望洋兴叹。所以需要一个超级计算机协助用户来处理数据，而对于个人来说这样的运算能力是无法迅速处理海量数据的，有人提出如果将互联网当做一台主机的话，所有的这些问题都会迎刃而解，于是云技术应运而生。 云计算一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式，发展前景非常广阔。
一、云计算的概念
狭义云计算指厂商通过分布式计算和IT基础设施的使用模式，以免费或者按需租用方式向企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务。广义云计算是指厂商利用互联网闲散计算和存储资源，为企业用户提供按需即取的高效的服务方式。
云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。它是一种服务的交付和使用模式，通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件 资源（服务器、存储器、CPU 等）和软件资源（应用软件、集成开发环境等），本地计算机只需要 通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返 回到本地计算机，最大的特点就是建立在虚幻的基础上进行工作的。用一种比喻说法，云就是网络、互联网的上的你一个人的活 N个人帮你干。
二、物联网的概念
物联网现已成为当前世界新一轮经济和科技发展的战略制高点之一，发展物联网对于促进经济发展和社会进步具有重要的现实意义。目前，我国物联网发展与全球同处于起步阶段，初步具备了一定的技术、产业和应用基础，呈现出良好的发展态势。
物联网：是指在现实世界中，那些具有一定的感知能力，识别能力或者具有其他智能化特点的传感设备。除了我们刚才提到的传感器，RFID以外，像二维码，小范围的无线传输技术，或者一些移动通信的模块等等，都可以算在其中的范围内。总的来说，物联网技术基本就是通过网络设施实现信息的传输和管理的技术，从而让人们可以打破空间距离的限制，更好的实现隔空交流或者是设备的控制。
物联网的核心和基础仍然是互联网，是对互联网的延伸和扩展；其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间进行信息交换和通讯。物联网概念的问世，打破了之前的传统思维。过去的思路一直是将物理基础设施和 IT 基 础设施分开，一方面是机场、公路、建筑物等，另一方面是数据中心、个人电脑、宽带等。而在物联网时代，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施，在此意义上，基础设施更像是一块新的地球。
三、云计算与物联网之间的关系
1、物联网的发展离不开云计算，物联网对云计算有着很强的依赖性。
首先，云计算从两方面促进物联网的实现。一方面，它是物联网技术中的核心部分。由于云计算通俗的说就是一个用于处理数据的计算平台，通过强大的云计算技术可以使物联网中各类物品的实时动态管理和智能分析变得可能。另一方面，随着物联网规模的迅速扩大，其发展自然和云计算结合起来。当物联网中涉及的物品不多时，可能不需要云计算便可以进行数据的处理、分析，但当整个行业都整合起来形成一个行业物联网时，就不能不在云计算的基础上才能运行起来。
其次，云计算将互联网与物联网智能结合在一起。云计算的创新型服务交付模式，简化服务的交付，加强物联网和互联网之间及其内部的互联互通，可以实现新商业模式的快速创新，促进物联网和互联网的智能融合。
最后，云计算（Cloud Computing）是效用计算，网络存储等网络技术发展相结合的产物。通过在云计算的技术支持下，物联网可以更好的增强自身数据储存、分析、处理的能力，完善了在技术方面的某些缺陷。所以物联网对云计算有着很强的依赖性和应用共享性。也是的使物联网的出现及发展成为可能。
2、云计算与物联网的融合
它们互不隶属，但它们之间却有着千丝万缕的联系。 物联网与云计算都是基于互联网的，可以说互联网就是它们相互连接的一个纽带。人类是从对信息积累搜索的互联网方式逐步的向对信息智能判断的物联网方式前进。而且这样的信息智能是结合不同的信息载体进行的。互联网教会人们怎么看信息，物联网则教会人们怎么用信息，更具智慧是物联网的特点。由于把信息的载体扩充到“物”，因此，物联网必然是一个大 规模的信息计算系统。 通过前面的分析可知，物联网就是互联网通过传感网络向物理世界的延伸，它的最终目标 就是对物理世界进行智能化管理。物联网的这一使命，也决定了它必然要由一个大规模的计算 平台作为支撑。 由于云计算从本质上来说就是一个用于海量数据处理的计算平台，因此，云计算技术是物 联网涵盖的技术范畴之一。随着物联网的发展，未来物联网将势必产生海量数据，而传统的硬件架构服务器将很难满足数据管理和处理要求。如果将云计算运用到物联网的传输层与应用 层，采用云计算的物联网，将会在很大程度上提高运行效率。可以说，如果把物联网当作一台主机的话，云计算就是它的 CPU。 3、云计算的实用技术是物联网实现条件
要实现云计算对物联网的服务支撑，云计算的关键技术有着很大程度的影响。具体来说， 云计算的超大规模、虚拟化、多用户、高可靠性、高可扩展性等特点正是物联网规模化、智能 化发展所需的技术。
①虚拟化技术，也是云计算的基础。尽管云计算和虚拟化并非捆绑技术，二者同时使用仍可正常运行并实现优势互补。云计算和虚拟化二者交互工作，云计算解决方案依靠并利用虚拟 化提供服务。为了提供“按需使用，按使用付费”的服务模式，云计算供应商必须利用虚拟化 技术。因为只有利用虚拟化，他们才能获得灵活的基础设施以提供终端用户所需的灵活性。实现了 IT 虚拟化，能真正实现资源共享和 IT 服务能力的按需提供，这其中关键技术就涉及到服 务器虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化，当然如果能够将服务器、网络和存储进行融合，让服 务器与网络之间，网络与存储之间也能够达到资源共享的虚拟化，这将会在计算能力的有效利 用，服务能力的错峰处理等方面更具有吸引力。
②高可靠性，高可扩展性。在未来物联网中，每个连网物体都会有一个标识，分配一个IP 地址，进而接入网络。数十亿甚至数百亿的传感网络节点需要进行配置、管理和监控，这 就需要物联网运营平台具备节点参数配置、节点状态监测、节点远程唤醒/激活/控制、节点故 障告警、节点按需接入、节点软件升级、节点网络拓扑展现等功能。要实现这些功能，要求计 算平台必须高度可靠，又要易于扩展。而云计算使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换 等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠；另外，云计算的规模 可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。这使得云计算为物联网提供支撑服务进一步成为可能。
四、存在的问题与挑战
1、建设物联网所面临的主要挑战
（1）标准问题。由于当今世界各国在物联网方面制定的技术标准互不相同，因此很难兼容。如果技术标准得不到统一，物联网将很难在世界范围内互联互通，或者实现世界范围内的 跨越性发展。
（2）安全问题。由于物联网中万物互联，必然有大量的数据用于物物之间的通信，各类物体行为模式的数据存储、分析、处理等等，这可能会引起一系列的数据安全问题。尤其是随着 物联网的快速发展与应用，保障数据的安全性就愈加重要。
（3）协议问题。从根本上讲，物联网是互联网在物质世界的延伸。因此，物联网的核心层面仍然是基于 TCP/IP 协议的。然而，在接入层面上，物联网协议种类繁多，出现了协议不同 意的情况。因此，物联网需要有统一的协议支持。
（4）IP地址问题。与互联网类似，在物联网中，每一个接入网络的物体都要有一个惟一标识，分配一个 IP 地址。互联网中 IP 的需求问题似乎没那么突出，但物联网中涉及几十亿、甚 至几百亿的的物体。而 IPv4 地址即将耗尽，因此加快 IPv6 技术的研发，并解决与 IPv4 的兼 容问题，将直接影响着物联网的发展规模。
2、云计算平台所面临的主要挑战
（1）数据安全性问题：用户数据的安全问题是云计算平台不得不考虑的问题。这里面包含 两层意思：一要在技术上、管理上确保数据安全；二要让用户确信服务商能够保证数据安全。 另外，也需要对数据的容错性、连续数据保护等方面加以关注。
（2）个人隐私的保护问题：在云计算平台中，每个用户都处在开放的环境中。在该平台中 无论是提供或者接受服务，都有可能将个人隐私不经意间暴露出来。长此以往，将可能引起一 系列意想不到的问题。因此，如何加强对个人隐私的保护对云计算来讲是一个重要的问题，也 是云计算必然要面对的挑战。
（3）服务互操作性问题：云计算互操作性是指抽出各云端之间程序设计差异的能力，这是云计算使用普及化的关键。当前，云计算平台对服务的互操作性支持不够。因此，对于用户进 行跨平台的服务，或者是同平台不同服务之间，均存在一定程度的服务障碍，这也是将来云计 算面临的挑战之一。
物联网和云计算的关系范文第2篇
关键词：分布式计算;云计算;雾计算;物联网
中图分类号：TP316 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2014）12-00-03
0 引 言
近几年来，“物联网”、“云计算”这两个词语深刻地变革了IT学术界、产业界。但是在实际应用过程中，物联网和云计算都存在一定的短板和缺憾[1]，具体表现在：（1）物联网感知层的数据量大而且非常复杂，海量数据间存在着频繁的冲突与合作，具有很强的冗余性、互补性和实时性，同时又是多源异构型数据。因此，在实时性要求较高情况下，对海量数据的过滤、处理、传输和应用等问题是一个巨大的挑战。（2）云服务是聚合度很高的服务计算，其使用方式虽然廉价、简单且方便，但是背后却消耗着大量的网络带宽，用户访问量大会大幅度增加网络流量，由此引发的服务中断、网络延迟等问题，以及云计算的集中式计算导致网点分布不均而产生的用户访问网站响应速度慢，我国带宽不足、流量成本高的问题都制约着我国云计算服务的应用和发展。综合分析以上问题，有人提出云端计算，更加强调边缘计算设备的作用，都是希望计算要在物理节点上分散，而不是集中，这些都为雾计算的产生提供了空间。
思科全球研发中心总裁Dr.Flavio Bonomi[2]于2011年首次提出雾计算（Fog Computing）的概念之后，思科研发组的Flavio Bonomi， Rodolfo Milito， Jiang Zhu， Sateesh Addepalli 等人开创性地描述了雾计算的概念。他们认为：正如云计算一样，雾计算也十分形象，大自然中的雾是更接近地面的云，故用雾计算恰当地描述介于云计算与终端计算的中间态;雾计算是半虚拟化架构的分布式的服务计算模型，用户、应用或物联网终端可以在任何时候、从任何地方基于任何联网设备访问自己的本地云（Local Cloud，也可称为雾节点）[3]。因此，雾计算既继承了云计算的优点，也具有终端计算的优势，能够充分发挥终端的计算功能和本地就近处理的优势。雾计算可以很好地解决那些时延敏感应用（Iatency-sensitive Applications）的计算问题，这些业务往往处于数据中心边缘，需要就近处理，从而减少时延，集中于数据中心的云计算显得无能为力[4]。
1 雾计算的应用定位
雾计算是分布式的云计算节点，就其位置而言，可以称为边界计算（Edge Computing），就是互联网与现实世界的边界。云数据中心是互联网的中心，PC、手机、监控照相机等诸多的电子设备，移动终端，家用电器处在现实世界的中心，而雾计算的服务器处在二者的边界之上，物联网的信息模型[2]如图1所示。
图1 物联网的信息模型图
主要表现为个人云、家庭云以及机构云等私有的“小云”为主，而不是早期云计算所倡导的IT服务提供商的“大云”、“公有云”。从长期发展趋势来看，我们认为终端计算、雾计算和云计算的将在一定时期长期共存，因为它们各有优势。就系统的数量级而言，一个云计算系统可以关联多个雾计算系统，一个雾计算系统可以服务于多个（成百上千、甚至几万个）计算终端[5]，物联网终端设备是指一切具有网络身份标识的信息终端，大到汽车、冰箱，小到门锁、追踪卡、手环等都是终端设备。雾计算的“雾端”与云计算的“云端”以及物联网的“物端”之间的关系如图2所示：
图2 物联网的逻辑模型图
与云计算依赖集中式高性能计算设备强调整体计算能力不同，雾计算以量制胜，强调计算节点数量，不管单个计算节点能力多么弱都要发挥作用。因此雾计算有几个明显特征：低延时和位置感知，更为广泛的地理分布，适应移动性的应用，支持更多的边缘节点。总之，雾计算面对市场需求，摈弃了云计算聚合度过大且技术过于复杂的弊病，保留了云计算的一些优点，比如高性价比、可扩展性、技术透明性等，同时还兼具分布式系统的一些优点，例如容错、异构、安全、编程模型等[6]。下面分别对这些“小云”做简要介绍：
个人云（Personal Cloud）是指借助智能手机、平板电脑、电视和PC等个人设备，通过互联网无缝存储、同步、处理并分享数据的在线服务[7]。个人云是云计算在个人生活领域的延伸，通过Internet对个人的各种信息进行组织、存储、分发和再加工。与所有的“云”一样，个人云由服务器、终端、应用程序和个人信息组成。数据信息存储在云上，通过3G网络接口向终端提供服务[8]。由于隐私性的要求，个人云的安全性要求较高。
家庭云是指在家庭网络环境下实现多成员的设备、信息等互联、共享和互操作。这种云是部署在家庭里，而不是交给云服务提供商。家庭云可以实现无线智能组网、智能关联、集中存储、娱乐实时分享、智能家居远程控制、集中安全存储及统一设备管理等功能[9]。
机构云是指服务于一个学校、企业、政府部门等机构的内部云服务系统，类似于家庭云。机构云的规模要比家庭云更大且复杂，用户数据也相对更多，数据量也更大，服务类型也更丰富。
2 物端-雾端-云端的互操作
在物联网的最佳实践中，应用、存储和计算等服务尽可能位于距传感器和设备等“物体”更近的位置，这正是雾计算产生的背景，在图2所示的物联网的逻辑模型中，终端计算层主要服务于物联网的传感器层和信息汇聚层，雾计算层主要服务于物联网的信息分析层和数据传输层，云计算层主要服务于物联网的应用服务层。其中传感器层是物联网的皮肤和五官，主要用于识别物体，采集信息;信息汇聚层是物联网的神经中枢网和血管网，负责数据信息的收集阅读器接收到来自电子标签的载波信息;信息分析层是将收集的数据信息送至雾计算系统进行分析、过滤和处理;数据传输层将信息分析层的信息进行分发与传递，传送给云计算系统;云计算服务的应用层是物联网的“社会分工”――与具体行业需求结合，实现广泛智能化[10]。
雾计算的互操作性框架如图3所示，该框架是遵循物联网业界标准的开放式互操作框架，可以很好地满足物联网应用的近、远期实施目标。
图3 物联网的互操作框架
雾计算系统被看作是由多个独立的雾节点（Fog Node）组成的系统，由物联网终端设备本身或者介于终端设备与网络之间的设备来承担存储和处理物联网生成数据流的任务。最重要的是雾节点分离了云节点和终端设备，有利于打破垄断和隔阂，改良了物联网的生态环境，开拓了新的商业模式[11]。
图4 物联网生态环境演进路线
边缘服务器需要处理的数据量非常庞大（比如EPCglobal物联网读写器每秒可捕获120到400个信号），解决物联网数据处理的性能和可伸缩性问题的方法，主要有线程多路技术和非阻塞（Non-blocking）I/O机制，非阻塞I/O可以使边缘服务器能够在多个并发用户中复用少量线程，确保较高的性能和可伸缩性。在处理读写器的大流量数据和进行消息传递时，需要大量使用I/O和网络。边缘服务器中使用“批量数据传输”技术，将多个相同类型的请求包装在一个数据包中，可以舒缓网络堵塞问题。它还可以减少多个请求通过其它逻辑层所需的时间。最后，如果由边缘服务器完成中央数据库（Data Center）的存储操作，将会产生系统瓶颈，影响可伸缩性。比如将从一组RFID读写器捕获的数据全部写入中央数据库，进入数据库的巨大数据流会对性能产生严重影响。因此，应该在云平台层处理与中央数据库的交互，这样就可以大大减少需要处理的数据。这种架构（如图5所示），相对于事件储存库方法，可以定义为事件源方法[12]。
图5 边界计算实现灵活伸缩
图6是雾计算节点的功能框架图，最上层可接入第三方APP应用，中间是物联网边缘服务器的功能模块，最下层是可接入的各种物联网终端设备。从框架图可以看出，雾计算节点对上层应用的接口是开放的，对下层的终端设备也是广泛的兼容性[13]。
图6 雾计算节点的功能框架图
3 物联网信息处理系统的用例分析
物联网环境中用例层面包括三个要素：物节点、雾节点和云节点。一个云节点（公共云）一般会服务于多个雾节点，它们之间是一对多的关系。一个雾节点一般会服务于多个物节点，它们之间也是一对多的关系。物节点可能是一个私有云环境，也可能不是云，物联网用例旨在描述最为典型的应用场景，而并非列出物联网环境下的所有现实情况[14]。物联网的用例包括4种情况：（1）物节点与云节点互动;（2）雾节点与云节点互动;（3）物节点与雾节点互动;（4）雾节点与物节点和云节点互动。
图7（a）描述物节点与云节点互动的情况，是在物联网早期阶段最常见的基于智能终端的物联网用例。智能终端可以轻松访问云节点，使用云端的计算、存储和数据服务。
图7（c）描述物节点与雾节点互动的情况，也是在物联网早期阶段最常见的局部RFID物流信息管理的用例。雾节点是局部范围所有物节点的处理中心、管理中心和应用中心。
图7（d）描述雾节点与物节点和云节点互动的情况，是在物联网发展到成熟期的EPCglobal物联网用例。物节点的编码信息被发送到雾节点，雾节点访问存储于云节点上的对象命名服务ONS（Object Naming Service）以及配套服务，找到该物品信息所存储的物理位置，然后由雾节点给应用系统指明存储该物品有关信息的服务器，并将文件中关于该物品的信息进行传送和应用。雾节点起到过滤、处理和联通物节点与云节点的互动信息。比如：车联网。车联网的应用和部署要求有丰富的连接方式和相互作用。车到车，车到接入点（无线网络，3G，LTE，智能交通灯，导航卫星网络等），接入点到接入点，接入点到云。
图7（b）描述雾节点与云节点互动的情况，雾节点使用云节点补充其所需要资源：使用云存储进行备份或存储很少用到的数据;使用云中的虚拟机来处理峰值负载;使用云中的应用程序 （SaaS）来处理雾节点的数据;将云数据库用作某一应用程序处理过程的一部分。与其他雾节点共享该数据库。
图7（a）物节点与云节点互动 图7（b） 雾节点与云节点互动
图7（c） 物节点与雾节点互动
图7（d）雾节点与物节点和云节点互动
图7 物联网典型用例图
4 结 语
本文分析了雾计算产生的时代背景的基础上，探讨了雾计算的特征和应用定位，然后基于雾计算联通型的应用定位，描述了它的组织结构，分析了雾计算的“雾端”与云计算的“云端”以及物联网的“物端”的互操作方法，并总结了雾计算的用例，可作为雾计算系统研究与开发的基础。雾计算系统以开放式的计算框架模型应用于各个边缘服务器节点之上，这些雾节点具有一定的独立性、多态性和适应性，可以实现雾节点之间以Web服务或云服务的方式进行跨网络的互连、互通和联盟，也可以基于内部网或局域网的方式进行信任域内的数据处理与应用。当传感器越来越便宜，分布得越来越广，联网设备越来越多，产生的数据量将进一步爆发，将网络计算的重心从网络中心扩展到了网络边缘，只有雾计算模型最适合这种物联网的边界计算需求。
参考文献
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物联网和云计算的关系范文第3篇
【关键词】云计算；物联网；数据挖掘模式
随着现代化科技的快速发展，信息的通信以进入大容量快传输的阶段，基于云计算的物联网也开始备受科技人士的关注。物联网就是一个物与物相连的网络，简单的说是互联网从人向物的一种延伸。物联网中产生的大量数据是和时间与空间相关联的，有着动态、异构和分布的特性，这些对于物联网的数据挖掘工作来说是很困难的，因此下面我们就给大家介绍：基于云计算的物联网数据挖掘模式，这将对其数据的挖掘工作带来很大的便利[1]。
一、基于云计算的物联网特性
社会的发展必将挑战科技的最大进步，近几年物联网产业就在高科技的带动下迅猛发展。物联网其实就是一个分布广泛而且巨大的物与物相连的网络，可以用来监控我们现实世界中的各种对象，许许多多的应用终端也被接入物联网中，包括交通设施和建筑物还有湖泊等等。但是随着各种各样的异构终端设备的接入，我们的物联网采集的数据量也就会越来越大，其数据类型和数据格式也会越来越复杂，运用传统的数据挖掘方法已经无法直接应用于物联网之中了，因此为了解决以上这些问题，我们提出了一种关于物联网数据挖掘的基于云计算的系统。
其实在现实网络中，在物联网中的数据有着高度的动态性和异构性，物联网的数据还和时间与空间有密切的联系，而这些恰恰会给物联网的数据挖掘带来了很大的困扰，要知道物联网数据的挖掘很耗费时间和内存，且还效率低下。于是，云计算的物联网数据挖掘模式就被提出来了[2]。基于云计算的物联网数据挖掘方法，就是在用云计算来作为支持的技术平台上，再构建可以面向物联网的分布式时空数据库，再在这个数据库的基础上搭建可以面向拥有海量数据物联网系统的数据挖掘模型。基于云计算的数据挖掘就是通过分析，表明该数据挖掘模型可以很有效的实现物联网中的数据挖掘任务。
在物联网的数据量大而且高度动态性与异构性，还有数据类型复杂和复杂时空特性等特点的基础上，都将会为以后数据挖掘带来新的挑战，有了基于云计算的物联网技术，这些问题就可以破刃而解了[3]。
二、基于云计算的数据挖掘模型
基于云计算的数据挖掘的平台就是能够提供动态资源池和虚拟化跟高可用性的计算平台。云计算的数据挖掘平台可被用来开发高性能的应用程序，可以利用云计算来进行数据挖掘。
物联网中在基于云计算的数据挖掘系统设计的过程力，先由软件的分层设计思想，将基于云计算的数据挖掘系统的层次自顶向下划分为：用户层、任务层和算法层。在这个平台当中，软件的底层可以透明的为它的上层提供服务，上层就可以通过其层间的开放接口来调用下层的服务，这样就使得层与层之间的功能相对的做到独立，这样设计是易于对数据挖掘系统的二次开发，还在设计算法层的过程中设计了多层插件的框架结构，这样增加了算法的实现和维护的灵活性[4]。基于云计算的物联网数据挖掘既要满足物联网数据的复杂类型还要满足物联网数据的高动态性，故此，这样设计的基于云计算的物联网数据挖掘模式最合适。
图1 物联网（IOT）多层数据挖掘模型
三、基于云计算的物联网数据挖掘模式分析
物联网的数据挖掘模式要依据物联网环境而定，由于物联网数据的复杂性和物物关联等特性不同，这些都将导致物联网的建模方式会和传统方式有很大得差异。基于云计算的物联网数据挖掘模式就是先分析物联网的数据特性，然后再提出适合的解决方案跟正确的思路，再总结出合适的数学模型。物联网的数据的特点如下：关联性、信息量大（海量）、质量差、时空性还有非结构性，这和传统的数据挖掘领域完全不同。
图2 和时空相关的物联网
物联网数据的时空性，原始数据通常就是从一个四维空间中的时空网络里收集出来的，其抽象示意图如上所示，其中的每个点就可以代表物联网中的一个个体，每一条边就可以代表物联网的物物相联关系。
在物联网的应用中，物联网的数据会发生成批成片的丢失和错误，对于这种物联网的数据出错与丢失的可能是随机的也可能是系统的，基于云计算的物联网数据挖掘模式应考虑到数据的丢失和错误的问题，我们给出的解决方案应该能够容忍数据的错误和丢失。在基于物联网的数据挖掘应用建模时，我们还应当充分考虑如何表达物理的个体之间的关系，物理个体如果是间接的关系我们就可以通过拉普拉斯变换模型或SVD模型推导出来。其中直接的关系很重要，物联网数据挖掘模式本身应该有能力来充分表达出直接关系，这将会方便推理出间接关系[5]。
基于超图的物联网数据模型。超图中一个边可以和任意多的点联结，使用超边可以来表示在物联网中的错综复杂的关联关系。点集合X={v1，v2，v3，v4，v5，v6，v7}超边集合E={e1，e2，e3，e4}={{v1，v2，v3}，{v2，v3}。
基于马尔可夫链的模型。就是在马尔可夫链模型下，想要预测将来要发生的事情的几率，只需要根据当前的知识或信息，过去的知识或信息对于预测将来是无关的。在物联网的数据应用中很多都属于这一类问题。
稳定的可外推非参数模型。在物联网数据的应用中，物理建模需要先了解事物间的关系，再建立数学模型老描述数量上的关系，但是物联网的数据丢失或出错、数据复杂度高的问题，使用传统的物理建模方法会有很大局限性。
四、隐马尔科夫链的数据挖掘模式构建
图3 诊断系统的结构图
基于云计算的物联网数据挖掘中，隐马尔可夫模型（HMM）就是马尔可夫链的一种，是一个双重随机过程，有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集，它的状态能通过观测向量序列观察到，其每一个观测向量都是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生的。一个完整的隐马尔可夫模型（HMM）包括先隐藏状态集，再状态转移概率分布，然后观察量集合和观察量概率分布，最后初始状态概率分布。
物联网的数据在马尔可夫链模型下，想要预测将来可以通过当前的知识或信息来获取。对于物联网中的数据在理想的情况下，当设备的所有动力学特征跟测量过程中都可以建立准确的模型描述，那么我们就可以根据系统的状态估计和残差信号的统计分析，采用各种方案实现故障分类。对于大型的复杂系统，系统面对的大部分分类观察量都会有随机的因素，因此很难找到这样一个可靠的系统模型，可以使用隐马尔可夫链模型检测。隐马尔可夫模型是一种基于当前信息和知识的预测，它的结果对物联网来说有很重要的统计学意义，是一种实现数据挖掘的重要模式。
五、结论
物联网的数据挖掘模式大大改观了计算机中信息传输的方式，物联网具有有改变世界的潜能。由上可知，随着物联网技术的发展，基于云计算的物联网数据挖掘模式，可以解决物联网在数据挖掘方面的问题，不仅可以解决数据存储中节点失效，还降低了数据传输的时间，大大的提高了挖掘的效率，使物联网系统能够真正的面向商业运用，为企业的商业决策服务。
参考文献：
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物联网和云计算的关系范文第4篇
关键词：云计算；物联网；安全威胁；数据安全；同态加密技术
中图分类号：TP309
近年来，云计算与物联网、智慧地球等概念备受关注，物联网和云计算已成为我国非常重视的战略性新兴产业。物联网产业有巨大的发展潜力和广泛的应用领域，而在其推进过程中，通过传感器收集信息已不是难题，感知信息在网络上的传输也不是问题，实质的难点在于如何对海量信息进行分析和处理，并对物体实施智能化的控制。要解决这个问题，就必须建立一个功能强大的智能处理平台，而云计算正是这样一个具备海量信息存储和处理的平台，因此，二者的结合将是未来的趋势。本文在研究物联网与云计算结合的基础上，着重对基于云计算的物联网安全进行研究。
1 云计算与物联网概述
1.1 云计算
云计算是由分布式计算、网格计算、虚拟化技术等诸多网络技术发展而来的新兴技术，自2006年首次提出这个概念以来，云计算已成为IT行业研究的热点，但长期以来没有标准定义，目前业界高度认可的云计算定义如下：云计算是一种服务或资源的交付和使用模式，通过这种模式可以减少管理资源的工作量，降低用户和服务提供商之间的交互。云计算所提供的服务既可以是基础设施和软件、平台，也可以是其他服务，这说明计算能力也可像日常的商品一样通过互联网进行流通使用。
1.2 物联网
物联网属于新一代的信息技术，指通过传感等设备，把任何物品与互联网依照约定的协议连接起来，并进行实时信息交换和通信，最终实现智能化控制和管理的一种网络。是一种基于互联网的、物-物相连的网络。实现物联网的关键技术包括RFID技术、传感技术、无线传感网络技术、人工智能技术、虚拟机技术、云计算平台。其中云计算平台是物联网发展的技术支撑，可以为物联网提供海量信息的存储、计算能力。
1.3 云计算与物联网的结合
目前云计算与物联网的结合主要采用以下几种模式：单中心、多终端模式；多中心、大量终端模式；信息、应用分层处理、海量终端模式。实质上，从物联网的角度来看，云计算平台为物联网提供海量信息存储和智能处理的功能；而从云计算平台的角度来看，物联网是云计算平台所提供的一种云应用。
2 基于云计算的物联网体系结构
根据物联网对信息的感知、传输和处理的过程，将其划分为3层结构，即感知层、网络层和应用层。感知层是利用感知设备在任何时间、对任何地点的物体实现识别，完成信息的采集；网络层是通过现有的通信和互联网络，将感知到的物体信息可靠地传递给用户，实现信息的传输；应用层是利用云计算平台对用户的数据和信息进行智能处理，实现对物体的控制，完成物与物、人与物之间的信息交换。
3 基于云计算的物联网安全威胁
3.1 感知层安全威胁
在感知层，由于节点的硬件结构相对简单，存储能力和计算能力较弱，传统的保密技术难以在节点上实现，因此，容易受到各种攻击。这些攻击包括节点控制、节点捕获、拒绝服务攻击及认证攻击。
3.2 网络层安全威胁
在网络层，由于网络的异构，可能导致跨网认证攻击、认证攻击（如中间人攻击等），同时随着网络规模增大以及对于分布式信息的处理，容易受到拒绝服务攻击、路由攻击等威胁。
3.3 应用层安全威胁
物联网应用层除了终端用户的认证外，重点是来自云计算平台的安全威胁。
（1）针对云计算平台的安全威胁。云计算平台提供的服务应是无处不在、无时不在的，要保证云计算平台具备高可靠性，即保证云计算平台提供的服务不中断，在面临恶意攻击时避免系统崩溃的风险，因此，云计算平台应具备抵抗外来攻击的能力。
（2）“云”中的物联网数据安全。终端用户的数据上传到“云”中之后，随机地存储在云计算平台的服务器上，而这些服务器可能分布在世界各地，终端用户无法知道自己的数据具体被存储在什么位置，因此，云计算平台要保证终端用户的数据存储安全性。同时，目前云计算平台主要通过虚拟化技术实现多租户共享资源，多个虚拟机可能被绑定到同一个物理资源上，如果云计算平台无法实现用户之间数据的有效隔离，那么用户的数据就可能被其他用户非法访问，云计算平台就无法使用户相信自己的数据是安全的。
4 基于云计算的物联网安全研究
4.1 安全体系结构
针对上述物联网体系结构中每一层所面临的安全威胁，给出相应的解决方案和关键技术难点研究，其中感知层和网络层的关键技术目前已有大量研究并取得较快的进展，本文着重分析物联网应用层，即云计算平台的安全方案，从以下几个方面考虑。
（1）构建物联网可信环境。云计算平台要为物联网应用提供安全的数据存储、超强的计算能力，必须保证云计算平台本身的可靠，即构建物联网的可信环境。一方面云计算平台应与传统计算平台一样采取严密的安全措施，从物理安全、系统安全、网络安全、数据库安全等方面做好安全防范工作，保证云计算平台本身具备抗攻击能力；另一方面，云计算平台要向物联网用户证明自己具备数据隐私保护能力。
（2）基于云计算的数据安全防护。用户数据存储在世界各地的服务器，要保证数据存储的安全性，除在构建物联网可信环境的基础上，还要采取数据备份的方法保护数据。为了保护数据隐私，物联网用户要采取加密手段，使得敏感数据以密文的形式存储在服务器上。用户的数据从被感知开始，到进入云计算平台，从传输到使用的过程，都存在泄漏用户隐私的风险。在虚拟化条件下，存储在同一物理服务器上的不同虚拟机之间可能存在非法访问，云计算平台要使用户相信数据是安全的，必须对用户的数据提供有效隔离，防止同一物理设备上的其他用户非法访问，更加有效地保护数据安全。
4.2 技术难点及研究现状
在使用加密技术保护用户数据隐私的同时，云端存储的是敏感信息的密文，因此，如何高效地对密文进行处理和使用则成为关键。同态加密技术将是解决这一问题的首选方案。同态加密技术在物联网认证与访问控制、云计算等方面的应用，将是今后研究的重点。在物联网各个阶段都涉及数据隐私的保护，目前研究较多的隐私保护技术有k-匿名算法、图匿名、空间加密等。有关保护用户隐私方面的安全技术还有很大的研究空间。
5 结语
云计算平台是物联网大规模发展的有力支撑，同时物联网的发展也为云计算平台的广泛应用提供大量的用户，因此，二者的结合势在必行，而基于云计算的物联网安全研究将为二者的发展提供最可靠的保障，也是二者能够大规模应用的必要条件。在分析了二者结合的必然性之后，给出了基于云计算的物联网体系结构，针对其面临的安全威胁，对数据安全做了重点研究。
参考文献：
[1]冯登国，张敏，张妍，徐震.云计算安全研究[J].软件学报，2011，1.
[2]郑湃，崔立真，王海洋，徐猛.云计算环境下面向数据密集型应用的数据布局策略与方法[J].计算机学报，2010，8.
[3]朱超.基于虚拟化技术构建高校分布式云计算数据中心[J].武汉工程大学学报，2011，4.
[4]李刚健.基于虚拟化技术的云计算平台架构研究[J].吉林建筑工程学院学报，2011，1.
物联网和云计算的关系范文第5篇
【关键词】 LTE无线通信技术 物联网技术 结合 实际应用
引言：
二十一世纪是信息知识年代，随着计算机、网络技术的发展，计算机、网路技术广泛应用在社会各个领域，极大的方便了人们的生活和生产。移动互联网的发展极大促进了无线网络的发展。而物联网技术连接了所有信息技术。LTE无线通信技术具有较高的数据传输量和传输速率，因此在物联网中得到广泛应用。如何利用两者的优势，更好的为社提供服务，是当下物联网以及LTE技术所要解决的难点。
一、物联网和云计算分析
1.1物联网
物联网是新一代信息组成的形式，是物物相连的网络。物联网包含两层意含义：第一，物联网的基础和核心依然是互联网，物联网是在互联网的基础上发展和扩展的网络。第二，用户通过网络扩展和延伸的任何物品进行了通信和信息交换就是物物相息。互联网通过智能感知等技术，实现互联网与物品之间的连接，从而实现信息的交换和传输，它是一种集识别、追踪、定位、监控的新型网络技术。虽然目前物联网还处于初步发展阶段，但是却在很多领域得到了广泛的应用。比如汽车交通、医疗、电力以及环保领域。物联网技术能够得到快速发展，主要是由于该技术与传统信息交流技术不同，它能够实现不同领域的信息交流。
1.2云计算
云计算是一种新型的计算模式，目前关于云计算的定义还没有一个明确的定义。目前关于云计算普遍接受的是美国国家标准与技术研究院的定义：云计算是一种按照使用量付费的模式，它能提供按需、便捷、可用的网络访问，用户只需要投入少量的管理，就能快速使用这些资源。云计算是在虚拟的环境下使用的一种计算方式。云计算分布在大量的计算机上，用户只需要通过互联网就能连接或者切换到相关应用上，从而实现对计算机系统和存储系统的访问。云计算具有：超大规模、虚拟化、可靠性高、通用性、按需服务、使用价格方便等优点，因此短短几年时间在中国发展很快。很多大型的互联网都开始对云计算进行研究，并提供相关的服务。比如国内的百度、奇虎360等企业，都对其进行了大量的研发。
二、物联网中的特殊业务模型
物联网作为新经济增长的战略产业，目前在市场上已经取得了较好的效益。目前物联网的主流业务模型包括各种类型的业务、数据包频率、属性、描述、终端密度等内容。物联网的数据模型比较小，高频率的业务类型只有类似QQ这种，QQ是一种时常在线的业务，计算量小，用云计算很容易造成资源的浪费，这也成为了物联网发展的障碍。所以利用LTE无线通信技术扩展无线网络业务，很有必要。
三、LTE无线通信技术在物联网中的实际应用
将LTE无线通信技术应用在物联网业务中，需要局域网以及实现物联网的控制器和价格传感器，通过LTE通信技术进行连接，这样物联网中海量的数据信息能够通过局域网里进入到LTE无线通信系统中。LTE无线通信技术和传统的通信技术不同，它利用OFDM技术，将无线网络中的信息传输通信通道转化为若干个小型的信息传输通道，这样便于数据信息进行快速转换，便于网络资源的管理和控制，从而提高LTE无线通信技术对高频率、小规模业务数据包的传输。手机作为当下应用最广泛的无线通信中断设备，通过无线网络，手机就能实现人与人之间的交流和沟通，和核心网信息的传输。
在数据传输过程中，LET核心网络没有建立相关的释放功能，所以系统只有接到接入网的消息以后，才会对核心网络进行释放。从接入网的角度考虑，需要对核心网的QCI无线承载设置一定的参数，并及时对接入的网络进行调试，保证用户数据可以实现资源共享。在保证设备配置灵活性的前提下，充分利用各项资源。当系统在运行的情况下，数据如果在系统规定的时间内还没有显示出来，那么系统会自动进入到非连续接受的省电模式中，并根据业务层面不同的参数进行调整。
四、结束语
随着信息技术的发展，信息技术广泛应用在人们的生活和工作中。然而随着社会的发展，LTE技术也必须紧跟时展的步伐，对日常生活和工作中的通信技术进行完善和改进，从而将无线通信技术向高速化、现代化、精准化方向发展，促进我国宽带信息技术的发展。
参 考 文 献
[1] 李乔.LTE无线通信技术与物联网技术的结合与应用[J].中国新通信，2014，（12）：56-56.
