『壹』 大数据在物联网运用中的作用

大数据在物联网运用中的作用
大数据这一概念早已有之，只是在较长的一段时间里处于沉寂状态。近年来，随着人们意识的增强以及观念的更新，大数据又重回人们的视线，并逐渐成为一股革新浪潮。大数据又名巨量资料，其涉及的数据量规模巨大，以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产，只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值，而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行，标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域。
在物联网中，对大数据技术的应用提出了更高的要求：首先，物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外，也包括物品、设备、传感网等，数据流源源不断的产生，其数量规模远远大于互联网。其次，物联网中的数据传输速率更高。由于物联网与真实物理世界直接关联，要求实时访问以及控制相应的节点和设备，需要高数据传输速率予以支持。此外，物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率。再者，物联网中的数据更加多样化。物联网涉及广泛的应用范围，从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等，无一不是物联网的应用范畴。同时，在不同领域、不同行业，也需要面对不同类型和不同格式的数据，这使得物联网中的数据更加多样化。
针对物联网对海量数据的处理与应用需求，万物云开发团队在现有数据立方(DataCube)的基础之上，打造了一个针对智能硬件与物联网应用的大数据服务平台。该平台包括一个硬件数据服务接口，一个平台数据服务逻辑层以及一套面向应用的编程接口。物联网开发团队只需关注硬件及应用，就可通过万物云轻松处理物联网上的大数据。具体而言，万物云拥有如下特性。
丰富多样的应用功能。首先，万物云提供清晰而简明的编程实例、接口文档以及丰富的案例样本代码，以帮助开发者快速开发跨平台物联网应用，并通过社区论坛、微信和微博等社交平台提供全方位的技术支持。同时，万物云平台支持HTTP，MQTT及TCP接口协议，并开放第三方设备数据上报接口，允许各种智能设备的接入，且数据查询可支持百万级别QPS，并以分布式数据存储节点策略优化数据上传下载速度。
安全无忧的服务体验。万物云为用户提供了完善的身份验证手段，用户分别通过accesskey验证与seckey验证以保证数据访问安全以及设备数据安全。此外，平台设置了不同级别的数据访问权限和访问级别，提供多用户多应用的数据隔离机制以及专业的数据副本机制，并予以强大的企业级防火墙加以保护，保证用户数据不丢失，不泄露，也不被盗取。
无以伦比的性价比。一方面，万物云存储系统支持弹性扩展，存储空间可以保持海量规模，支持单表PB级别的数据存储以及表结构的横向无限扩展，可保证数据的实时性与准确性，即为用户提供一站式的数据存储和处理解决方案，使之专注于业务开发和规模扩展。另一方面，万物云的应用只需低廉的开发和运维成本，且对大部分用户都将免费提供数据服务，可满足用户应用原型开发、产品商用和运营管理等各阶段需求。

『贰』 物联网中如何使用大数据

物联网中如何使用大数据
在瞬息万变的世界中，组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的，哪些只是一种炒作。在数据分析领域，正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今，当这个概念日益清晰时，一个新的应用浪潮即将到来：人们需要了解在物联网中如何使用大数据。

关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而，当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时，人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之，物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器，可以生成数据并对外发送，从而可以相互通信，并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生，这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭，它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度，可以开启和关闭照明系统，可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是，智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时，物联网可能是其中之一。实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时，也可以在其他行业了解物联网数据，了解物联网大数据用例。
医疗保健：在医疗保健领域，配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下：传感器监测特定患者的状态（心跳、体温、血压、呼吸率等），并将这些数据实时传送到云端，然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势，并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状，系统会立即向患者和医生发送警报。
零售：知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店，顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上，在这里采用的是物联网和大数据分析技术：商店里遍布传感器和摄像头，顾客在商店中购物，摄像头能够区分其中的每一个人，并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点：他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时，他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中，顾客可以离开商店，系统将在稍后收费。
毫无疑问，Amazon Go是一个有远见的概念。然而，零售业表现出更多脚踏实地的想法，例如智能物流技术，可以跟踪和优化路线，并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序，并在访问者进入商店并通过信标时，推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意，因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时，信标对商店员工也有帮助，因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业：银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角，并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与，但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如，美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作，持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作，但它只是大数据源其中之一。毫无疑问，这是一个有价值的领域，而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案，也许已经处理物联网数据，如果企业正计划采用大数据方案，希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。

『叁』 什么是物联网中的大数据举例说明大数据的应用。

在医院，儿科部会记录早产儿和患病婴儿的每一次心跳，然后将这些数据与历史数据相结合来识别模式。基于这些分析，系统可以在婴儿表现出任何明显的症状之前就检测到感染，这使得医生可以早期干预和治疗。
来自Nike & Fitbit的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如我们走了多少步，每天燃烧了多少卡路里，我们的睡眠模式或者其他数据，然后结合这些数据与健康记录来改善我们的健康状况。
在学校和大学，流媒体视频课程和数据分析可以帮助教师跟踪学生的学习情况，根据他们的能力水平定制教学内容，以及预测学生的执行情况。
SmartThings公司可以帮助你在家里安装动力、湿度和其他传感器，让你了解家里正在发生的事情，同时通过iPhone上的应用程序来控制家里的所有设备。
当我们每天在公路上开车时，我们的智能手机会发送我们的位置信息以及速度，然后结合实时交通信息为我们提供最佳路线，从而避免堵车。结合位置应用程序AroundMe，还可以为你提供附近的餐馆、银行、加油站等信息。
当我们去购物时，我们的数据会结合历史购买记录和社交媒体数据来为我们提供优惠券、折扣和个性化优惠。
最后，EarlySense等公司正在开发健康和水平监测传感器，位于床垫下面，自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑，进行进一步分析。

『肆』 物联网关系型数据库应用于哪些行业

关系型数据来库以行和列的形式存储源数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：
客户端应用程序(Client)
数据库服务器(Server)
数据库(Database)
物联网关系型数据库还是主流，应用于智能家居已经智慧城市领域。