大数据,物联网(Internet of Things),万物互联网(Internet of Everything),云计算,雾计算,边缘计算(Edge Computing) 的区别和联系
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型,高价值性和准确性五大特征,即5V(Volume, Velocity, Variety, Value, Veracity)。大数据代表了互联网的信息层,是互联网智慧和意识产生的基础。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
物联网、移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提前出有用的信息,这就是大数据分析。所以说,大数据、云计算、物联网和互联网都是密切相关的。
大数据 不是 抽样数据,而是全部的数据;所以大数据必须依赖云计算,不可能是局域网的;
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态、易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。
物联网(Internet of Things,IoTs)是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。所以,大数据、云计算是物联网的基础设施。
互联网+的核心是物联网进化和扩张,反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程。也可以说是物联网在实际各行各业中的应用。
万物互联网(Internet of Everything, IoE):相比于物联网,万物互联除了“物”与“物”的互联,还增加了更高级别的“人”与“物”的互联,其突出特点是任何物都将具有语境感知的功能、更强的计算能力和感知能力。将人和信息融入到互联网中,网络将具有数十亿甚至数万亿的连接节点,万物互联以物理网络为基础,增加了网络智能,在互联网的“万物”之间实现融合、协同以及可视化的功能。
物联网☞形成大数据☞云计算分析处理☞作用于物联网。
边缘计算(Edge Computing):边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
万物联网应用需求的发展催生了边缘式大数据处理模式,即边缘计算模型,其能在网络边缘设备上增加执行任务计算和数据分析的处理能力,将原有的云计算模型的部分或全部计算任务迁移到网络边缘设备上,降低云计算中心的计算负载,减缓网络带宽的压力,提高万物互联时代数据的处理效率。
移动边缘计算(MEC):将计算能力下沉到分布式基站,在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能,将传统的无线基站升级为智能化基站。
移动边缘计算主要解决传统MCC网络的困境,随着移动流量的爆炸增长,核心部分堵塞;负载瓶颈;延迟问题;容错性小等,此外虚拟现实、增强现实等应用需要极小的时延。这些促成了MEC的诞生。
雾计算(Fog Computing): a scenario where a huge number of heterogeneous (wireless and sometimes autonomous) ubiquitous and decentralised devices communicate and potentially cooperate among them and with the network to perform storage and processing tasks without the intervention of third parties. These tasks can be for supporting basic network functions or new services and applications that run in a sandboxed environment. Users leasing part of their devices to host these services get incentives for doing so。
雾计算其实和边缘计算概念相似,具体原理也相似,即都是使得计算在网络边缘进行。
“The key difference between the two architectures (云计算和雾计算)is exactly where that intelligence and computing power is placed,” he said. According to Newton:
- Fog computing pushes intelligence down to the local area network level of network architecture, processing data in a fog node or IoT gateway.
- Edge computing pushes the intelligence, processing power and communication capabilities of an edge gateway or appliance directly into devices like programmable automation controllers (PACs).
云计算和雾计算的关键区别在于:智能和计算发生的位置。雾计算中的智能是发生在本地局域网络层,处理数据是在雾节点或者IoT网关进行的。边缘计算则是将智能、处理能力和通信能力都放在了边缘网关或者直接的应用设备中。
参考文献:
边缘计算:万物互联网时代新型计算模型
Security and Privacy Issues of Fog Computing
https://www.automationworld.com/fog-computing-vs-edge-computing-whats-difference
大数据,物联网(Internet of Things),万物互联网(Internet of Everything),云计算,雾计算,边缘计算(Edge Computing) 的区别和联系的更多相关文章
- 万物智联,腾讯云 IoT 边缘计算揭秘——云+未来峰会开发者专场回顾
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 背景:现在是万物互联的时代,智能穿戴设备,智能家居,无人商业,改变了我们的生活方式.预计到2021年,全球物联网设数将达到150亿,超过手机 ...
- 大数据技术之_19_Spark学习_05_Spark GraphX 应用解析 + Spark GraphX 概述、解析 + 计算模式 + Pregel API + 图算法参考代码 + PageRank 实例
第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式 ...
- 【Energy Big Data】能源互联网和电力大数据
背景 今年的政府工作报告突出了互联网在经济结构转型中的重要地位,报告明白指出:要制定"互联网+"行动计划,推动移动互联网.云计算.大数据.物联网等与现代制造业结合,促进电子商务.工 ...
- 分析 BAT 互联网巨头在大数据方向布局及大数据未来发展趋势
> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流, ...
- 王家林的81门一站式云计算分布式大数据&移动互联网解决方案课程第14门课程:Android软硬整合设计与框架揭秘: HAL&Framework &Native Service &App&HTML5架构设计与实战开发
掌握Android从底层开发到框架整合技术到上层App开发及HTML5的全部技术: 一次彻底的Android架构.思想和实战技术的洗礼: 彻底掌握Andorid HAL.Android Runtime ...
- 一站式Hadoop&Spark云计算分布式大数据和Android&HTML5移动互联网解决方案课程(Hadoop、Spark、Android、HTML5)V2的第一门课程
Hadoop是云计算的事实标准软件框架,是云计算理念.机制和商业化的具体实现,是整个云计算技术学习中公认的核心和最具有价值内容. 如何从企业级开发实战的角度开始,在实际企业级动手操作中深入浅出并循序渐 ...
- BAT推荐免费下载JAVA转型大数据开发全链路教程(视频+源码)价值19880元
如今随着环境的改变,物联网.AI.大数据.人工智能等,是未来的大趋势,而大数据是这些基石,万物互联,机器学习都是大数据应用场景! 为什么要学习大数据?我们JAVA到底要不要转型大数据? 好比问一个程序 ...
- chinacloud大数据新闻
2015年大数据发展八大趋势 (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障 (0 篇回复) 百度携大数据"圈地" ...
- Java大数据人才应用领域广,就业薪酬高
互联网创造了大数据应用的规模化环境,大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的, 互联网业务提供了数据,互联网企业开发了处理软件,互联网企业的创新带来了大数据应用 的活跃,没有互联网便没有今天的大数据 ...
- 杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语))
ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞 ...
随机推荐
- jquery.i18n.properties.js hacking
/****************************************************************************** * jquery.i18n.proper ...
- Ubuntu 12.04.1 OK335xS busybox-1.24.1 文件系统编译错误及解决方案
Ubuntu OK335xS busybox- 文件系统编译错误及解决方案 一.参考文档: 编译busybox的一些错误: http://blog.csdn.net/hshl1214/article/ ...
- 类的静态方法@staticmethod
静态方法 @staticmethod 静态方法是定义在类内部的函数,此函数的作用域是类的内部 说明: 静态方法需要使用 @staticmethod装饰器定义 静态方法与普通函数定义相同,不需要传入se ...
- visual studio code 命令集合
title: "netcore命令行汇总" layout: post date: 2017-09-18 13:22:00" categories: netcore --- ...
- ubuntu安装lua5.3.2
lua5.3要自主编译安装 1.获取源:weget http://www.lua.org/ftp/lua-5.3.2.tar.gz 2.解压:tar -zxf lua-5.3.2.tar.gz 3.编 ...
- Mvc6 错误Microsoft.AspNet.Http.Features.IRequestIdentifierFeature
System.TypeLoadException 未能从程序集“Microsoft.AspNet.Http.Features, Version=1.0.0.0, Culture=neutral, Pu ...
- 深入了解 WPF Dispatcher 的工作原理(Invoke/InvokeAsync 部分)
深耕 WPF 开发的各位程序员大大们一定避不开使用 Dispatcher.跨线程访问 UI 当然免不了用到它,将某个任务延迟到当前任务之后执行也会用到它.Dispatcher.Invoke.Dispa ...
- eclipse显示/隐藏代码行号
Window→Preferences→General→Editors→TextEditors→勾选Show line numbers
- 文件上传 jqueryForm
关于formData方式ajax上传文件的方式在笔者随笔开发日记5-18中有描述,在此不做记录. 由于之前使用的是formData方式上传文件,但是在后期处理浏览器兼容问题的时候出现头痛的事情,for ...
- shell编写总结
变量引用 $(VAR): 会将VAR当做一条命令来执行 '$VAR': 单引号中包含的变量, 不会被引用, 仍然输出$VAR "$VAR": 双引号中包含的变量, 会被引用成$VA ...