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篇1
云计算（Cloud Computing）是分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
云计算中心的要点之一是：以大规模数据中心为代表的物理门户成为今天IT和业务基础架构的主干。在数据中心，应用和服务中间的紧耦合被打破。云计算平台通过从物理服务器上创建和管理虚拟运行环境，实现了由相同规模的物理数据中心支持更多的应用和用户，好比一个大的建筑被分成许多房间，可以根据用户需要定制每个房间，通过可移动的墙来实现调节。数据中心可以为用户配备特定的服务，并实现按需付费的模式。
通过这种方式，云计算将会改变我们的生活，因为我们对新服务的需求不再需要经过漫长的等待，而是即刻就可实现和应用。快捷和即时可用的孵化环境是我们的想法很快就得以实现，从而实现更大的创新。这将是对传统开发环境的一个突破。
2.物联网的概念
物联网是通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用，被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用，物联网也被视为互联网的应用拓展。因此应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。
物联网通过传感器、射频识别技术、全球定位系统等技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在链接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
3.智慧地球
我们赖以生存的地球就像有“智慧”的生命系统，由越来越多的人、越来越多的组织机构和自然系统互相连接而成，人类正在以前所未有的自由度来构建、汇集、整合和连接存在于任何地方的各类资源。
智慧地球是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且被普遍连接，形成所谓的“物联网”。构建“智慧的地球”，可以让每个人、每个企业、每个组织和机构更好、更高效地沟通。智慧地球可以理解为将物联网和互联网融合，把商业系统和社会系统，与物理系统融合起来，形成新的、智慧的全面系统，并且达到运行“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关心。
4.云计算是物联网发展的基石
4.1云计算促进物联网和智慧地球实现
云计算作为一种新兴的技术模式，可以从两个方面促进物联网和智慧地球的实现。
首先，云计算是实现物联网的核心。运用云计算模式，使物联网中以兆计的各类物品的实时动态管理，智能分析变得可能。物联网通过将射频识别技术（RFID）、传感器技术、纳米技术等新技术充分运用在各行各业之中，将各种物体充分连接，并通过无线等网络将采集到的各种实时动态信息送达计算处理中心，进行汇总、分析和处理。建设物联网的三大基石包括：（1）传感器等电子元器件；（2）传输的通道、比如电信网；（3）高效地、动态的、可以大规模扩展的技术资源处理能力。其中，第三个基石：“高效地、动态的、可以大规模扩展的计算处理能力”，正是通过云计算模式帮助实现。
其次，云计算促进物联网和互联网的智能融合，从而构建智慧地球。物联网和互联网的融合，需要更高层次的整合，需要“更透彻的感知，更全面的互联互通，更深入的智能化”。这同样也需要依靠高效的、动态的、可以大规模扩展的计算机资源处理能力，而这正是云计算模式所擅长的。同时，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。
4.2云计算的发展历程
云计算是未来IT发展的趋势，云计算将使信息技术行业发生重大变革，对改变人们工作方式和企业运营产生深远的影响。云计算可以：
4.2.1随时随地提供可以大规模扩展的计算资源
4.2.2简化服务的交付
4.2.3实现新商业模式的快速创新
4.2.4为新一代数据中心提供动态基础架构
事实上，云计算的演变从1990年左右就开始了，经历了网格计算、效用计算、软件即服务（SaaS）几个阶段。我们可以这样定义云计算：云计算是一种新型的计算模式：把IT资源、数据、应用作为服务通过互联网提供给用户。云计算也是一种基于基础架构管理的方法论，大量的技术资源组成IT资源池，用于动态创建高度虚拟化的资源。
4.3云计算的运营模式
云计算按照运营模式可以分为三种。
公共云：以Google、Amazon为代表，通过自己的基础架构直接面向用户提供服务。用户通过互联网访问服务，并不拥有云计算资源。
私有云：企业自己搭建云计算基础架构，面向内部用户或外部客户提供云计算服务。企业拥有基础架构的自，并且可以基于自己的需求改进服务，进行自主创新。
混合云：既有自己的云计算基础架构，又使用外部公共云提供的服务。
在云计算模式下，计算工作由位于互联网中的技术资源来完成，用户只需要连入互联网，借助轻量级客户端，例如手机、浏览器，就可以完成各种计算任务，包括程序开发、科学计算、软件使用乃至应用的托管。提供这些计算能力的资源对用户是不可见的，用户无需关心如何部署或维护这些资源，因此，这些资源被比喻为“云”。“云”就像是一个发电厂，只是它提供的不是电力，而是计算机的计算、应用和管理能力。只要通过网络进行连接，并得到授权，就可以使用这些能力和资源了。比如一个研发单位需要一份研究分析报告，上云计算服务中心平台购买就可以了，时间省了，成本也省了。一个广告公司需要一份市场调查报告，只要上云计算服务中心平台购买就可以了，因为上面“物联”着所有你所需要的调查信息，以及所有的信息调查公司。
5.结语
云计算作为一种新兴的计算模式，其高效、灵活、节能等特效可以帮助实现智慧地球的四大主题。放眼整个社会的发展，面对愈加复杂的应用需求，云计算这一新的模式将会越来越多地推动企业商业模式的变革和创新，推动我们的社会向“智慧地球”这一美好愿景前进。
参考文献：
［1］陈明，王锁柱.物联网的产生与发展［J］.计算机教育，2010，（12）：1-3.
［2］甘志祥.物联网发展中的初析［J］.中国科技信息，2010，（5）：94-96
篇2
早在2000年，随着第一代互联网的兴起，云存储服务就已经诞生，但是并没有持续太久的时间。早期云存储服务的大起大落与当时的社会经济环境有关，也与当时的服务模式不成熟有关。之后，以亚马逊的崛起为标志，第二代云存储服务的浪潮席卷而来。亚马逊的云存储服务对于公有云服务的发展起到了推动作用。
如今，云存储的应用已经相当广泛。尽管如此，我们看到的只是冰山一角，云存储市场蕴藏着非常大的商机。过去，大量数据按照传统的计算模式和存储模式、使用。随着物联网以及下一代互联网的发展，人们不仅要求把数据存储起来并出去，而且希望进行数据交换和融合。只有经过这一过程，数据的潜在价值才能被充分挖掘出来。如果你只孤立地看待某一类数据，可能发现不了它有多大价值，但是如果把这些数据和其他相关数据放在一起，你就会发现这些数据的价值是多么可观。
把应用移到云中去
今天，智能环保、智能交通等应用都是相互割裂的。其实，这些应用所产生的数据是相互关联的。如果人们能把不同应用产生的数据整合在一起，那么就可以在更高的层面上掌控整个应用的大局。
物联网一般包括三层，即感知层、接入层和应用层。感知层和接入层可以实现数据采集，并将数据传送到数据中心。应用层负责处理和管理数据，并将这些数据真正使用起来。处理如此大量的数据，如果仍旧采用传统的存储模式，其成本是非常高的，而云存储能以更低的成本实现海量数据的存储。数据量越大，云存储的成本和效率优势就越明显。
从数据服务的角度划分，云服务可以分成SaaS、PaaS和IaaS。在SaaS层面，云存储通常体现为应用服务。以谷歌地图为例，用户的数据被采集并显示在地图上。用户数据被采集后直接进入系统的底层，这就需要有基础架构层的支撑。如果每一个应用都自己做数据管理、数据检索和优化工作，以满足高带宽、低延时的要求，那么应用开发的工作量是非常巨大的。如果用一个平台级的服务去支撑这些应用，那么用户在应用层面的开发工作量就会大大减轻。
无线物联网、移动客户端会产生大量数据。不同客户端产生的数据都有自己的特性。用户需要把这些不同类型的数据按其本身的特性存储下来，然后再进行交换、融合。这一处理方式与传统的计算和存储模式大不相同。这也直接导致了云存储服务的兴起。
在搜索引擎方面，谷歌做得比较成功。搜索引擎本身就是一种服务。谷歌的搜索引擎除了可以被谷歌使用之外，其他用户是不是也能使用它的一部分，并与自己的应用相结合呢？云计算架构拥有自己的数据库。用户如何才能把数据库服务、缓存服务、安全服务等全都变成云上的服务呢？上述问题都值得深入思考。如果把所有的应用服务都变成云上的服务，那么这些应用服务就很容易被串联起来，人们在应用开发方面的工作量也会大大减轻。
数据交换与融合
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本文构想设计如下：建立由多个健身检测器构成完整的健身数据监管系统，其中健身数据监管中心又包括云服务器、无线网络、健身数据库依旧健身指导服务器组成;健身检测器由微处理器、读卡器、健身知指导器、能量消耗检测器、运动状态监测器、运动器材调控器和微处理器等。
设计本着实时了解使用者的运动状态、运动能量消耗的目的;同坐做到精细合理的数据树立，通过云计算平台实现海量信息收集，从而将具有针对性、科学性的个性化建议反馈给运动体验者，为其提供真正私人定制的健身指导意见。
1 健身云服务平台建设目标
①利用物联网、云计算技术和Wifi、GPRS、3G无线移动通信网络技术形成物联网健身器械标准体系，通过对物联网健身器材用户身体状况的监测进行远程健身指导，以此保障用户健身活动的科学性[1]。
②通过物联网技术，实现健身指导者与参与者的直接联系，数字化整合有关健身锻炼指导的服务信息，通过网络实时发送至物联网健身器材的使用者，进行远程操作。同时在健身服务进行中，合理选用一些日常健身监测仪器，实现对健身者能量消耗、运动状态乃至生活规律的实时监测，真正做到科学健身个性化、私人化，有针对性地为其提供技术指导。
其次，健身组织包含了社会健身指导员、健身私教、健身参与者和健身服务企业等不同的角色，故在云健身服务平台推广活动开展中，要特别重视健身人群的活动开展，重视服务平台与用户、组织及家庭之间的沟通，重视评价管理和协调监督，以形成城市化的“网络全民健身俱乐部”为目的。
③云健身服务平台是基于云计算技术，用以服务大众的公共基础服务平台，所以要兼容不同人群、不同种类，并结合各种不同项目形式的健身终端来达到对不同规模、不同组织健身指导体系，以及多专业健康信息服务需求的满足。同时采用开放的共享模式，打破传统健身网络系统封闭式、独立式的信息孤岛模式，使用云计算技术部署分布式数据中心。最大化降低运行的成本、努力提高海量数据的应对能力、系统应用范围扩大化[2]。
2 基于云计算与物联网的健身服务平台设计技术
为使健身服务业务系统资源的利用效率达到最大化，应当采用动态方式，实现各种地应用系统灵活部署，建立真正基于云计算与物联网的云服务平台，以此满足业务需求以及健身服务工作的高强负荷，建造一个随时可进行扩展升级的主要资源池，同时通过云负载均衡技术科学化处理健身服务系统的种种问题。
2.1 建设目标
基于物联网健身器材的健身服务系统，其核心依然是健身服务。而提供网络健身服务的基础则是数据处理中心的网络服务器，即网络服务离不开服务器的技术支撑。
其中健身服务系统利用对健身的用户数据采集、分析计算使用者的个体差异，从而提供量体裁身的私人个性化健身服务[3]。由于物联网健身服务具有广域性，其配套服务器需要的数据实时存储要求能够完成数量巨大、类型繁多、来源不同的计算，并且健身服务时时变化的网络资源关系与其应用程序的存储、计算等等是息息相关的。传统WEB服务器集群的解决模式在信息现代化飞速发展的现今，想要实现信息全天候正常运行的维持支撑，已非易事。初期使用普通形式的WEB服务器及数据库系统没有问题，然而伴随着服务人群的快速增长的后期，要解决这一危机，只能使用云服务器模式。
由此可知，为更好地维护物联网健身服务，构建基于物联网健身器材的云服务平台是至关重要的，在其应用实施的过程，数据量逐渐增长，服务数据从微从无到有，配套服务器也需要完成从本地到云端的创新升级。
2.2 健身云服务平台构架具体实施方式
①使用OpenStack的云平台和KVM虚拟化技术等技术来建设健身服务系统的主要框架，使健身服务和大健身数据等业务处理效能提高。
②勘测好系统中的科学健身坚持机制和高效传播机制，可以通过复杂系统和复杂网络等方法来实现。
③通过REST等转换技术，创立IOS及安卓客户端，保证APP与系统服务器端数据实时传输，实现移动健身服务;同时通过调用REST接口来对对数据进行解析;将数据存为 JSON格式实现传输与交互业务数据。
④通过云负载均衡技术和MongoDB数据库技术建立底层数据库。
⑤采用Spring技术的控制系统中海量健身数据业务逻辑。
3 基于云计算与物联网的健身器材应用场景与方案
在众多健身选择中，俱乐部健身易受时间、空间的束缚，无法全身心投入;个人健身则缺乏有效指导，且较为单调乏味，而家庭健身实现了便捷性与舒适性的有机结合，较之以上两种方式更具有健身优势。所以下文就以家庭健身为例，对健身进行器材和场景等方面的研究分析。
篇4
物联网（Intemet of Things）也称传感网，就是物物相连的互联网。物联网的基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展，通过射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统等各种信息传感设备，将任何物品和互联网相连，智能感知、识别，实现信息交换和通信。物联网实现了物理世界和信息世界的融合，有巨大的应用潜力。
物联网的重要工作基础是传感器，它就如同物联网的神经末梢，从牙膏到轮胎、从汽车到房屋等各类物品都可以被感知。传感器类型繁多，有位置传感器、热敏传感器、速度传感器等多种类型，采集着各种各样的信息。物联网中大规模部署着各类传感器，定时采集信息，并通过网络传输。
二、云计算概述
云是网络、互联网的一种比喻说法。云计算是一种创新的IT资源运用模式，对可配置的共享计算资源（如网络、服务器、应用等）提供无处不在、随需访问的服务。云计算服务模式包括：基础设施即服务IaaS（Infrastructure-as-a-Service）、平台即服务PaaS（Platform-as-a-Service）和软件即服务SaaS（Sofiware-as-a-Service）。软件即服务指的是云服务供应商负责软件的安装、运营和维护，用户通过Internet来使用这些软件；平台即服务指的是将软件研发平台作为一种服务提供给用户；基础设施即服务指的是将完善的计算机基础设施作为服务提供给用户利用。
三、物联网与云计算结合的意义
在物联网时代，海量的传感器被嵌入到各类设备中，定时采集着信息，每天都有海量信息产生，物联网数据量急剧增长。海量数据的存储和处理需要强大的存储和计算能力，这就需要云计算的支持。云计算具有虚拟化、规模化、高可靠性、通用性、可伸缩、低成本等特点，其超强的计算能力和存储能力能为汇聚、处理和应用体量巨大、种类繁多的物联网海量数据提供核心技术支持。如果将物联网和云计算结合起来，物联网就相当于人的五官和四肢，云计算相当于人的大脑。
云计算给物联网提供了IT基础设施并赋予了强大的工作能力，与云计算结合，是物联网发展的必然趋势；而物联网的发展又推动着云计算的发展，两者相辅相成。
四、物联网与云计算结合的模式
云计算提供的服务模式有：公有云、私有云以及混合云。公有云是为大众提供服务的云计算平台，经授权的用户皆可使用，如谷歌云、亚马逊云、阿里云、腾讯云等。私有云是家庭或企业在其内部建设的专有云计算平台，除所有者外，其他用户均无法使用。混合云是公有云和私有云的混合。
目前，物联网与云计算结合的主要模式如下：
第一，一对多模式，即单一云计算中心，多个终端。终端类型多样，有各种传感器、4G手机、摄像头等。云计算中心是数据处理中心，终端获得的信息将传到云计算中心存储和处理。用户通过云计算中心提供的统一界面来操作。这种结合模式适用于物联网终端分布范围较小的情形，且一般为私有云。例如：家庭远程监控系统、环境污染监测系统等。
第二，多对多模式，即多个云计算中心，大量终端。这种结合模式适合区域跨度大的企业或单位通过大量跨区域终端的感知而获取信息，或者实时共享信息给各终端用户。例如：这类企业或单位对其产品或生产流程进行跨区域的跟踪监督。
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孙丕恕从总体上分析认为，在云计算领域，中国和国外的差距还没有那么大，大家基本处于同步，只是有条件好一点或者条件差一点的标准，但是没有实质上的差别。
与孙丕恕的观点相似，全国政协委员、中央财经大学证券期货研究所所长贺强更加看好云计算的实用性。贺强在接受媒体采访时表示：“今后一切复杂的计算、收集数据、计算过程都靠云计算中心完成了，你需要什么数据找它给你提供服务就可以，这可以节约大量资源，降低整个社会的信息流通成本。”并且，他将在此次全国“两会”上提议把云计算产业作为国家战略性新兴产业。
当然，面对诱惑如此之大的新兴技术领域，我国目前依然面临不少困难。首当其冲的是网络带宽。虽然经过了多年基础建设，我国宽带网络覆盖面已经有了很大改善，网速也有了明显提升，但相对于发达国家，我国网络整体带宽以及使用费用方面依然远未达到云计算的需求水平，很难承担超大规模的云计算数据传输任务。两会期间，就有多名人大代表提出国内通信费用过高，通信速度较慢的问题。但从我国现状来看，这个矛盾在短时间内应该难以解决。
具有企业家、科学家双重身份的邓中翰院士在接受媒体采访时表示自己比较看好云计算。他认为，过去十年全球计算架构发生了重大变化，正在从分散走向云计算，这种变化也同时为新的芯片和半导体产业带来巨大的发展机遇。因为，每一次国际大的变革都会诞生出一些新企业，这些新企业的技术和产品大都起到了填补新需求的需要。同时，邓中翰还透露，国家工程院正在制订到2030年在半导体高端芯片领域里面的规划和路线图，希望国家能够抓住“大的、全球性的、分散式的计算逐渐走向云计算”这样一个技术变革过程的机会。
在2011年全国两会期间，邓中翰拿出两个提案：提议制订中华人民共和国自主创新法，以及提议国家加大对半导体、集成电路等薄弱环节的支持力度。显然，邓中翰更加注重对于物联网的研究。
邓中翰对物联网产业做了一个估计，他认为，中国物联网相关产业今年可以达到千亿级别。物联网会把信息化渗透到日常工作和生活的每一个角落，具有广泛的应用前景，物联网距离人们的生活比之其他高新技术显然更加接近。从行业应用角度来说，涉及到自动控制、信息化、网络应用等，类似于国家级大型的电网、交通枢纽方面的控制、以及高铁领域，都可以归结到物联网的应用，可以说，物联网无处不在。
当然，和其他专家一样，邓院士对物联网行业本身的规范化发展，也有一些担忧。物联网所包含的核心技术在国内外已经发展了许多年，相对比较成熟，但同时也造成了物联网行业门槛低，市场混乱等境况。相对于资本市场的追逐及政府的重视，物联网产业化，应用化步伐还相对滞后，未来还有很多政策、法规、产业孵化环境需要进一步完善。
物联网行业的领军人物之一，全国政协委员、中国工程院院士邬贺铨对于国内物联网产业的发展表达了类似的担忧。邬贺铨说，目前国内的物联网“虚火”很大，一度出现国内比国外热、媒体比市场热、政府比企业热、股市比投资热、教育比科研热、包装比创新热等现象。相关资料显示，仅2009年，全国就有28个省市将物联网作为产业发展重点，80％以上城市将物联网列为主导产业，福州、深圳、昆山、杭州、成都、西安等城市也都加快了物联网发展的布局。邬贺铨指出，他在调研中发现，越来越多的地方政府争相发展物联网，但一些地方政府还没有真正弄清物联网产业的战略意义。
篇6
一、云计算与物联网
云计算与物联网的结合有单中心-多终端、多中心-大量终端和信息、应用分层处理-海量终端3种模式。单中心-多终端模式应用于范围较小的区域，如某一高速路段的车流监控。物联网终端获得的数据和信息由云中心统一进行存储和处理后，提供给使用者统一的操作或查看界面。多中心-大量终端模式适用于区域跨度大的企业和单位，如跨国集团各分公司的生产流程监控、产品质量跟踪等。信息、应用分层处理-海量终端模式针对用户范围广、信息及数据种类多、安全性要求高等特征打造，可以根据客户的要求进行资源的合理分配。
把温室、果园、鸡舍等农业动植物生产的环境信息、生物体信息、农机设备设施信息和生产管理信息等实时地连入网络，特别是在无线条件下连接网络，可以方便地实现对动植物的管理，提高生产效益和产品质量。典型的应用如野外无线上网、移动视频诊断和无线温室监控等。担负实时监测功能的传感设备将产生海量的数据，需要更方便快捷的传输条件和更加智能的计算分析与处理能力，因此云计算对于农业物联网有着低成本、高效率的网络支持，存储支持，分析支持和服务支持的优势。
云计算将无线通信技术中的GSM、CDMA、SCD-MA等高端通信基础所进行的通信连接，采用软件方法进行了优化，使得通信应用领域延伸到了无线视频会议系统、无线远程交互平台等，大量的多媒体数据负载及负载均衡服务器同样需要云计算的技术支撑。如农业专家远程视频诊断系统将所在地的作物图片、视频、音频和温湿度等参数上传到专家诊断平台服务器，专家通过查看农作物的病虫害样本图像，即可于千里之外进行现场诊断和指导。因此农业物联网需要农业云计算的计算支撑，需要无线宽带的通道支撑，而无线宽带应用同时又需要云计算的存储支撑和计算支撑。
二、现代农业中云计算技术应用模式与前景
云计算是信息技术的一种，云计算技术是结合于其他信息技术共同应用于现代农业领域的，相对于其他技术其应用模式主要是网络系统、跨地域跨部门、大数据量、服务形式多样、服务效用可计算为主要特征，既具有独特的个性同时又与其他信息技术应用是密切联系的。根据云计算体系实现模型与应用结构，归纳总结了现代农业中云计算的应用模型，如图所示。
现代农业中云计算应用模型
现代农业中云计算技术应用模型为三个圈，核心圈是用户，主要指农民以及涉及农业生产、经营和管理的各个企业、组织和集体等农业用户。中间是云平台，为用户提供云计算服务的支持层;最外层是基础层，为云计算服务提供基本的软件、硬件、终端设备和网络运营服务等。
三、物联网技术在农业生产过程中应用模式与前景
基于物联网的农业信息化最终目标是使农业走向可持续发展的道路，而农业的可持续发展实际上包含几个方面。
1、提高农业生产效率
提高农业的生产效率是我国农业可持续发展的第一目标。其基本思想是：在相同的条件下，以尽量少的投入获得同样的产出，或者以同样的投入获得尽量多的产出，并能为农户带来更多的收益；其核心在于农业各项资源的高效利用。基于物联网的农业信息化一个重要的特征就是将诸如物联网技术在内的各种信息科学技术注入到农业中，应用在农业生产的产前、产中和产后。这样一方面会有效地加强农产品市场价格、供求、技术等各类信息的采集、处理和，疏通信息传播渠道，减少流通环节的同时还可以节约交易费用；另一方面，还可以增强广大农民获取信息和应用信息的能力，为农民提供及时有效的政策、科技、市场等方面的信息，帮助农民科学决策，提高生产经营能力，最终提高农业的生产效率。
2、增加农民收入
增加农民收入是我国农业可持续发展的第二目标。提高农民收入是可持续发展的一个必要条件，一般来说只有当农业可持续发展能够提高农民的收入时，农民才会比较容易接受这一理念，进而农业可持续发展的实现才会有坚实的微观基础。
政府就已经将“提高我国农业生产者的收入”载入《农业法》中，成为政府工作的一个重要的目标。然而目前仍然有很多因素制约着农民收入的增长，其中比较重要的一个因素就是农作物产量比较低、农业结构不合理。一方面，由于我国正处于由传统农业向现代农业转型阶段，农作物仍然属于“靠天收入”的模式，近几年由于生态环境的破坏，自然灾害不时发生，所以农业产量比较低。另一方面，由于信息的不对称性，农民在决策种植作物的时候往往根据自己的经验或者从众心理，导致种植的作物不能与市场需求有效对接，这就造成农作物种植结构不合理，导致接下来的销售环节遇到困难，最终制约了农民收入的增加。基于物联网的农业信息化可以有效地解决农作物产量低和农产品结构不合理的问题，因此可以有效地提高农民的收入，最终实现农业的可持续发展。
3、合理利用资源，保护环境
合理利用农业资源，保护农业发展环境，是我国农业可持续发展的第三个目标。其基本要求是：农业的发展不能以对资源与环境的破坏为代价，如果破坏不可避免，那么就要将破坏减少到最低限度。其主要内容有两个方面：一是农业自然资源的合理利用；二是环境污染的防治。由于我国人均资源拥有量与世界平均水平差距很大，因此合理利用自然资源，加强环境保护就显得尤为重要，特别是对耕地资源与农业生态环境的合理利用与保护，更应该引起高度的重视。
在我国，耕地资源紧缺已经成为我国农业可持续发展的桎梏，亟待解决。随着人口增长以及消费水平提高所引起的增量需求就需要通过提高单位面积的产量予以满足，而单位面积的产量提高就需要先进的科学技术的投入，基于物联网的农业信息化在一定程度上可以解决这一问题。
4、农业生产信息支持服务;采用信息技术对农业生产的过程进行信息支持服务，典型的应用包括:①农业专家系统，如当前我国己经建设完成并逐步推广试用的的砂疆黑土小麦施肥专家系统、水稻病虫害诊治专家系统，小麦、玉米、桑蚕品种选育专家系统，农业气象预报专家系统等;②农业信息远程支援技术，是以专家在线、知识库和类似案例分析等形式为农民或涉农单位等提供网络化的、远程技术支持服务;重点是解决农民在农业生产过程中存在的疑难问题，如择种、病虫害防治、农药使用、农田管理等;③农业装备数字化建模技术，根据农业装备数字化设计中虚拟装配、虚拟样机及人机工程学设计与评价等技术要求，以拖拉机、联合收割机和大型喷灌机等典型农业装备为主，建立结构、参数和功能模型库，研究共性零部件和整机虚拟建模技术;研究数字化三维模型设计方法、共性关键零部件有限元分析的规范化力学模型设计方法、动态工程模型设计方法、人机界面几何建模和动态建模方法，为农业装备产品虚拟设计、虚拟试验和虚拟人机工程学设计与评价提供支撑条件。
5、无论是从农业发展的理论层面还是从实践层面来看，基于物联网的农业信息化最终的发展目标都是使农业走上可持续发展之路，而这一目标的实现分为三个层面，第一个层面是提高农业生产效率，第二个层面是增加农民收入，第三个层面是合理利用自然资源、保护环境。在基于物联网的农业信息化发展模式构建中，无论是战略模式构建，还是服务模式和技术模式的构建都要时刻以农业的可持续发展为目标，注重经济、社会和环境的协调发展。
结语：
本文分析了云计算和物联网技术的在现代农业中应用的可行性。分析了云计算和物联网技术应用对现代农业发展带来的技术进步、经济利益和社会影响的效益。努力为我国农业贡献力量。
参考文献：
篇7
我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。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。
大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网
作为数据存储巨头，EMC的大数据理念是，首先从“大”入手，“大”肯定是指大型数据集，一般在10TB规模左右。很多用户把多个数据集放在一起，形成PB级的数据量。同时从数据源来谈，大数据是指这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。
大数据来源
我们看到，各种行业都出现了大数据趋势，有些可能是零售业商户，要对零售业数据进行分析，或者是一些有关全球天气预报模型的数据，还有油气行业一些地理信息数据，比如基因学分析，医学中也有成像类的大数据，甚至电影、娱乐行业还有用于渲染的大型数据存在。
大数据与现实生活
大数据能带来什么变化呢？里克·斯莫兰的“大数据人类面孔”项目讲述了许多故事：海象通过头顶的触角探索海洋；借助卫星击准蚊子；加纳用短信系统防止假药销售；智能手机可以预测谁正在变抑郁；信用卡在使用者离婚前两年就能预测离婚；药片直接将信息从人的身体传给医生。
通过对卫星以及全球数亿传感器、RFID标签、带GPS的相机和智能手机实时收集的数据做可视化处理，人类就可以感知、测量、理解和影响人类的生存方式，实现先辈们遥不可及的梦想。
2012年3月，里克·斯莫兰和JenniferErwitt发动全球各地100多位摄影师、编辑和作家来探索大数据的世界，以验证它是否象许多业界人士所说：代表了一种从未出现过的工具，可以帮助人类面对最大的挑战。
大数据人类面孔-通过计步器记录数据分析身体状况
2012年9月25日到10月2日，邀请全球各地参与者通过“大数据人类面孔”这一应用(五种语言的iOS和安卓版本免费下载)来“测量我们的世界”。这一应用可以让人们用手机作为传感器参与一系列活动，他们同时可以比较全球其它参与者对一些值得深思的问题给出了什么答案。参与者可以绘制出自己每天的路径，分享那些带给他们好运的物品和仪式，了解其他人想要在一生中经历的特别体验，发现自己身边以前没有意识到的秘密。参与者还能够得出自己的“数字身影”。
2012年10月2日，邀请媒体出席在纽约、伦敦和新加坡举行的“指挥控制中心”大型活动，所有参与者的数据将在活动中加以分析、视觉化处理和诠释。大数据领域的专家们和创新者们将通过互动的“大数据实验室”分享他们的工作成果。全球各地的观众可以实时在线观看活动直播。
麦肯锡全球研究机构在的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》中表示，充分利用大数据可帮助全球个人定位服务提供商增加1000亿美元收入、帮助欧洲公共部门的管理每年提升2500亿美元产值、帮助美国医疗保健行业每年提升3000亿美元产值，并可帮助美国零售业获得60%以上的净利润增长……
如果感觉此数据太过空泛，那么我们可以通过安防监控在大数据方面的应用来进行详细的了解。很多读者应该都看过电影《全民公敌》，威尔史密斯饰演的律师出现在各地任意位置的摄像头都会在第一时间被发现，这便是大数据的作用。从技术角度来看，从传统的海量存储监控，到实现联网智能化监控便是大数据很好的应用。在国际大都市中，每年行驶的车辆数据可能会达到百亿级，从这些海量信息提取车牌、车身颜色，就可以很快查出轨迹、违章等，而接下来的关联分析就是基于大数据的基础展开。
再比如大家经常使用的淘宝为例。天猫副总裁王文彬曾表示“我们可以得到买家的访问量、固定频率、偏好商品等浅层分析。未来将有更多，不仅能看到商家销量的高低，甚至还可以看出其原因。”商家还可以通过对点击量、跨店铺点击，订单流转量甚至旺旺聊天信息等消费者购买行为的分析，进而有针对性的进行提高，达到提高销量的目的。
从人类文明出现到2003年，人类总共才产生了5EB(ExaBytes)的数据，但是当前的人类两天内就创造出了相同的数据量，全球90%的数据都是在过去两年中生成的，到2020年全球数据使用量将大概需要376亿个1TB的硬盘进行存储。
大数据
当然，大数据并不等同于目前的海量数据。目前全球均比较认可IDC对“大数据”的定义：为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。此定义也可以概括为四个特点，即高容量(volume)、多样性(variety)，速度(velocity)，以及价值(value)四个V，包括基础架构、数据管理、分析挖掘和决策支持四个层面。当然，也有其他不同的观点，IBM对于大数据的定义便是规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)和真实性(Veracity)的“4V理论”，NetApp大中华区总经理陈文所理解的大数据包括A、B、C三个要素：大分析(Analytic)，高带宽(Bandwidth)和大内容(Content)。
大数据与云计算
物联网、移动互联网等是大数据的来源，而大数据分析则是为物联网和移动互联网提供有用的分析，获取价值。云计算又与大数据有什么关系呢？这个问题其实早在2011年，就有人分析，例如EMC World 2011的大会主题就是“当云计算遇见大数据”。
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1云计算与物联网
1.1云计算的含义
云计算是一种满足资源使用和交付的形式的新奇的商业的计算模型，用户在这个网络里能获取他们所需要的平台或是软硬件等资源。云计算将来有可能软件产业，其应用能被随意的收买，许可也能被随时生效，然后应用到网络上，来进行资源共享。云计算所运用的关键技术包括：分布式的计算技术能够把庞大的任务分割成很多个子任务，同时把它们分别放在不同的计算节点上，然后再来运用与计算，这样大大加强了平台对大量数据的处理能力；弹性规模扩展技术能提供给各类应用框架以相应的集群类型，然后按照所需的扩展方式，增加一些资源；虚拟化技术能进行虚拟资源更换物理资源；分布式的存储技术能使用网络里的多台服务器里所存储的各种资源，来解决一台服务器无法满足存储要求的现状，同时统一的管理这些存储资源，确保数据使用时的可靠、安全；多租户技术满足很多个用户要同时使用相同的软硬件资源的需求，还能给相应的客户软件服务提供数据隔离、性能定制、架构扩展、客户化配置等功能。
1.2物联网的含义
物联网是一种新型的网络，它利用全球定位系统、红外感应器、射频识别器等传感设备，依照规定的协议，将事物与网络连接起来，以此来交换信息和通信，从而达到识别、跟踪、定位、管理和监控事物的目的。物联网的服务对象不断扩大，从人扩大到物，它是借助目前网络，把全新的IT技术应用到各个行业中去，仔细研究，就是在电网、桥梁、铁路、供水系统等各类社会设施中安装传感设备，然后通过RFID和无线数据通讯等技术手段，将人类社会环境和物理系统融合到一起，使信息资源得到充分利用，从而大大提高了生产力。现在，物联网已经形成了相应的产业链和固定的商业模式：在政府的引导下，运营商供应服务的，把运用解决方式当作主要任务，保障传输通信和计算能力以及基本的传感感知能力。有了政府的大力支持，很大程度地加快了物联网的发展速度。如今，物联网已经在各个领域得到应用。
2基于云计算物的物联网运营平台
2.1物联网的发展对电信运营商的影响
物联网的体系结构由感知层、传输层、存储层和控制层四部分构成的。感知层是利用“键盘”、“鼠标”等器件来探索力、热、电、光、位移等信息；传输层是用来给无线传感网和电信网传输信息的总线；存储层是用来将获取的湿度、温度以及电子标签编码等信息装备到传感网络节点中的存储设备；控制层是用来大规模快速处理信息的CPU。
传统的电信运营商就相当于物联网里面的传输层，它利用无线传输技术，给采集信息和接收信息牵线搭桥。但目前的运营商不仅能够提供信息通道，运营商还希望借助现有的技术、资源，把业务扩展到网联网里最核心部分控制层，把网络的运营能力最大程度地释放，然后供应给应用集成，为用户提供更为方便的服务。运营商通过销售信息所获得的利润远远大于传统的通信费和流量费。
电信运营商要想更好的迎合物联网的发展方向，就得好好发挥潜能，利用自己所拥有的网络客户，连接互联网和无线传网络，搭建物联网的运营平台，集合所有的产业链，为客户提供统一的电信级的物联网服务。但要想做到这一点，必须要求物联网有这些功能：（1）业务开通、受理、计费功能。作为客户物联网业务全面服务的供应商，必须制定针对厂商、客户和第三方应用提供商的完善的运营服务体系，对所有包含的服务采用开通、受理、计费等功能。（2）信息采集、计算、存储、显示功能。与互联网有所不同，物联网会包含很多巨型的动态数据，对采集来的事物的信息来进行处理和运算。例如我们现在运用的GPS导航、Google地球模式等设备，它们需要提供实时监测数据和物理地址，并及时作出反馈的服务，而类似这种应用生成的大量数据，都决定了物联网平台必须具有信息采集、计算、存储能力。（3）节点配置与控制功能。未来物联网需要物与物的相连，世间每一样东西都可能拥有独立的IP地址被接入到电信运营商的网络中，于是便建设了无数个传感网络节点，如果要对它们进行管理和监测，这时物联网就必须具备节点状态检测、合理参数配置、节点升级和节点网络拓扑等功能。
2.2云计算对物联网运营平台上的重要性
通过对物联网运营平台的特点和需求的分析，我们能看出物联网需要有大规模的资源和很强的计算能力，而对这样大数量数据的计算就需要运用到云计算技术。基于云计算的物联网的运营平台包括下面几个部分：
2.2.1物联网和云计算的基础设备与服务。云计算所运用的基础设备包括服务器、存储设备、网络设备和带宽等出售的设备。采用虚拟化技术处理物理资源，让物联网运营平台的行业间或是同一行业间各类客户能共享资源，而且不受地点和设备的约束，这样能够更加合理的利用资源，避免资源的浪费，大大地降低了成本，并且在一定程度上提高了使用质量。
2.2.2物联网和云计算的软件与服务。物联网和云计算利用虚拟的物理资源供应客户所需要的具体服务，也可以专门被第三方使用。第三方提供软件，然后云平台利用虚拟化技术分租给多个商户，同时让这些租户共享资源，按照所需来计费，大大降低了成本，提高了资源使用率。
2.2.3物联网和云计算的平台与服务。云平台是物联网的关键内容，具有配置与控制网络节点，采集与计算信息的功能，它利用分布式的计算技术、分布式的存储技术来分析大量的数据，提供大数据量数据实时处理服务。云平台能处理多项任务和多项业务，还能根据不同行业的特性，分离计算功能，制定最合理的计算模型，然后供云调用利用。
2.3物联网和云计算促进新产业的发展的表现
物联网的前进依赖云计算的海量数据处理能力，而云计算的前进离不开于物联网的拓展，它们二者密不可分。物联网提供人和物、物和物的信息交换与无缝接入，从而满足实时管理、控制世间万物的需求；而云计算是依附在互联网的基础上，利用虚拟化技术来进行信息资源共享，是一种花费少、可靠性高、扩展性高的服务模式。
物联网与云计算使人们的生活和生产方式焕然一新，让生产步骤变得更简单，让生产效益变得更高，促进了新材料、新能源、新信息等很多产业的发展。新材料产业发展的推动：物联网和云计算的硅材料产业；物联网纳米集成电路技术。新能源产业发展的推动：物联网和云计算掌控风能和太阳能；物联网与云计算的海洋能发电存储技术。新信息产业发展的推动：物联网和云计算的升天和落地模式；云安全技术引发的可信安全的知识产业萌发；促进智能交通、家居等产业的发展；促进增值服务产业的发展。
3小结
架构基于云计算的物联网运营平台，不仅让物联网满足了目前电信运营商发展的需求，同时促进了其他新型产业的发展，完全证明了建立这个平台是正确的。随着科技的发展，云平台不断的优化，云计算能力不断的提升，我们确信基于云计算的物联网运营平台的发展前景是很可观的。
参考文献：
[1]李新苗.物联网牵手云计算的“两大关键”[J].通信世界,2010,7.
[2]聂晓.基于云计算的物联网安全研究[J].工矿自动化,2013,4.
[3]梅海涛.基于云计算的物联网运营平台浅析[J].电信技术,2011,5.
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物联网（The Internet of Things），顾名思义，是“物物相连的互联网”。物联网的概念最早由美国麻省理工学院（MIT）自动标识中心（AIL）于1999年提出，主要依据物品编码、RFID（射频识别）技术，以互联网为传输媒介，以传感器网络为基础，按约定协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换、数据融合和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等功能为一体的新型网络平台。2005年，国际电信联盟ITU在突尼斯举行的信息社会世界峰会上正式确定了“物联网”的概念。2009年6月18日，欧盟执委会也声明，描述了物联网的发展前景，并首次提出了物联网发展和管理设想。2009年8月7日，总理在无锡提出“感知中国”理念，由此掀起了物联网技术在国内的迅猛发展[ 1]。
随着物联网技术的逐渐成熟，和云计算相结合必将是未来的发展趋势。其原因在于云计算提供了一个巨大的资源池，而应用的使用又有不同的负载周期，根据负载对应的资源进行动态伸缩（即高负载时动态扩展资源，低负载时释放多余的资源）。将可以显著地提高资源的利用率。另外，云计算的分布式计算和分布式存储可以实现将大型任务细分成很多子任务，这些子任务分布式地或并行分配到在多个计算节点上进行调度和计算，同时将存储资源抽象表示和统一管理。
因此，可以这样预见，物联网的迅猛发展可以借助云计算的诸多特征；而云计算的拓展则可以建立在物联网上无处不在的传感器网络，从而实现技术的融合，产生更加巨大的正能量。
1 物联网的基本原理
1.1 以传感器网络为基础
深入剖析物联网的概念可以发现，物联网实质上是对各类传感器和现有互联网相互衔接的一个新技术，或者说是未来互联网的一部分，其核心是智能传感器网络技术。传感器网络可以理解为人类感知世界的触角，用这样的触角将感知世界的各种信息通过物理世界的各类互联网络进行传递、处理，从而使得数字虚拟世界中各种纷繁的画面能够呈现在人类社会中，让我们能够实时感知[2]。这样的“感知——传送——计算——应用”过程，便构成了我们所熟知的物联网的运营模式。而这种运行模式中的关键在于广泛而数目巨大的节点的存在和节点提供了无处不在的计算能力。节点是传感器网络的基本单位，主要完成智能感知、信息采集、数据融合、数据传送和构造底层物理传感器网络等功能。节点一般由传感器单元、处理单元、通信单元和电源以及其他辅助单元等组成。通常，对节点的设计要满足如下几个条件：（1）适合广泛的应用场合、微型化、低功耗；（2）良好的接口、传感器具有与较强的感知能力（3）较强的恶劣环境的工作能力和较强的抗干扰能力；（4）就有数据转换能力，即能够适应数据的串行到并行的转换。
1.2 传感器网络的体系结构
深刻认识传感器网络的体系结构，是正确理解物联网内涵的前提，也是将物联网和云计算相结合的基础。传感器网络体系结构可由三部分组成：分层的网络通信协议、传感器网络管理和应用支撑技术[3 ]。
（1）网络通信协议
这一层主要包括各种通信网络与互联网形成的融合网络、物联网管理中心、信心中心、各类样本库、算法库和各类服务基础设施。
（2）传感器网络管理
这一层主要包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS、传感器和M2M终端、传感器网络网关等。主要任务是解决感知和识别物体，采集和捕获信息。
（3）应用支撑技术
应用支持技术主要解决物联网与行业专业技术的结合以及提供广泛的智能化解决方案。其关键在于信息的社会化共享以及信息安全等问题[4 ]。
1.3 传感器网络网络安全分析
物联网除了涉及到互联网安全问题外，还需要面对传感器网络的安全问题。传统互联网存在的多种威胁已经拥有很多可行的应对措施；而传感器网络存在的安全问题必须引起人们的广泛重视。比如，传感器网络一般可能遇到节点被攻击、部分节点被物理操纵、信息流失和部分网络被控制等问题。目前，常用的解决方案有节点身份认证、ZigBee技术等等。[5 ]。
2 基于云计算的物联网实现可行性分析
2.1 物联网云计算基础
从前两个小节的阐述不难发现，物联网一般具备三个特征：全面感知、可靠传递和智能处理。而其中智能处理恰恰与近几年来迅速崛起的“云计算”的理念相吻合。下面，先考察近几年来云计算概念的发展情况。
云计算作为继网格计算、互联网计算、软件即服务、平台即服务等类计算模式的最新发展，云计算主要通过虚拟技术将各种互联网的计算、存储、数据、应用等资源进行有效整合与抽象，有效地为用户提供了可靠服务的形式——大规模计算资源，从而将用户从复杂的底层硬件逻辑、网络协议、软件架构中解放出来。这正是云计算理念中一直提倡的“平台即服务”、“软件即服务”。
维基百科对云计算的定义是：“云计算是一种动态的易扩展的且通常是通过互联网提供虚拟化的资源计算方式，用户不需要了解云内部的细节。云计算包括基础设施即服务、平台即服务和软件即服务以及其他依赖于互联网满足客户计算需求的技术趋势”[ 6]。
IBM对云计算的定义是：“云计算是一种计算模式。在这种模式中，应用数据和IT资源以服务的方式通过网络提供给用户使用。大量的计算资源组成IT资源池，用于动态创建高度虚拟化的资源供给用户使用”[ 7]。
为此，我们不难看出，未来的物联网运营平台需要在不同时间采集的海量信息源于数以亿计的传感器构建的传感器网络，并利用各个网络节点对这些信息进行汇总、拆分、统计、备份，这对物联网平台的计算能力是一个至关重要的考验。同时，资源负载在不同时间段也会存在相应的起伏。因此，考虑一个具有很好自适应能力的物联网运营平台是十分必要切迫切的任务，一方面避免重复性建设；另一方面也好充分利用好现有的理论和技术，从而寻求新的突破。至此，从上面的分析来看，云计算是与物联网运营平台相融合的一个很有前景的方向，其原因在于二者有基本相同的客户需求，也有相似的物理设备基础，将二者在理念和技术上进行相容，必将创造出更具活力的运营平台。
2.2 基于云计算物联网实现可行性分析
从上面几点分析看，云计算是物联网发展的必然趋势，其计算方式、存储手段、智能算法等等都将与云计算的理念和体系结构相融合。依据云计算的方式构建全新的物联网服务模式，无论从理论还是商业运营模式都是可行的，其安全性也是有一定保证的。
3 基于云计算的物联网基本设想
基于云计算的物联网运营平台，可以包括如下几个部分：
（1）云基础设施
包括传感器网络、物理资源以及能够实现所有客户共用的一个跨物理存储设备的虚拟存储池。能够有效地提供资源需求的弹性伸缩和集群服务。
（2）基于云计算的物联网平台
该平台是基于云计算物联网运营系统的核心，主要实现网络节点的配置和控制、信息的采集和计算功能。
（3）物联网云应用
物联网云应用是基于云计算的物联网平台的拓展部分，可以集成第三方行业应用。主要是利用虚拟化技术实现在一个物联网环境下全部用户资源共享、计算能力共享。
（4）物联网管理系统
管理系统一方面用于监控基于云计算物联网运营平台的运行情况、资源弹性伸缩机制下资源利用的控制情况以及网络用户、安全以及服务管理等等。
上面几点仅仅是在云计算相关概念的启发下，以及对物联网未来发展趋势的一个初步设想，在有些方面的构建以及架构仍然存在问题，必将随着云计算技术和物联网技术的广泛应用而逐渐改进，以便于在不远的将来实现基于云计算理念的物联网运营平台。
4 结束语
文中主要针对物联网的概念和近几年的发展进行了简单的阐述。然后，根据物联网未来的发展趋势进行了一定的预测，并根据物联网的与云计算可能存在的交集展开了理论剖析。从理论和应用前景上分析了两者融合的可行性和广阔前景。最后，论文给出了基于云计算理念下的物联网实现的简单设想。
参考文献：
[1] 孔晓波.物联网概念和演进路径[J].电信工程技术与标准化，2009， 22（12）： 12-14.
[2] 石军.“感知中国”促进中国物联网加速发展[J]. 通信管理与技术，2009（5）： 1-3.
[3] International Telecommunication Union，Internet Reports 2005： The Internet of things[R].Geneva： ITU，2005.
[4] http： //ec.europa.eu/information_society/policy/rfid/documents/in_cerp.pdf.
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一、云计算与物联网
1、云计算的概念与特性。科技不断的发展以及互联网的广泛使用，在网上所产生的海量资源需要处理，为了有效地解决这个问题，谷歌和亚马逊等公司就提出了云计算这个构想，通过几年，众多高校与公司企业的合作开发，云计算技术被开发出来，并且对云计算进行了明确的定义：云计算是一种计算模式，可以通过非本地或者是远程服务器来给用户提供服务[1]。这种模式就是将所有的资源进行虚拟化，并且将这些被虚拟化的资源全部集中到一个虚拟共享区域，通过对用户需求的识别将这些资源进行重新分配和组合，从而实现海量资源的管理。因此，云计算也成为了未来发展中的重要趋势之一。云计算技术不仅仅可以将海量数据进行虚拟化，还能将这些数据全部资源化。另外，云计算技术并不需要在特定的机器上操作，只要通过终端就可以实现云计算技术，这才是真正实现了互联网就是计算机的功能，也极大地便利了广大用户，让用户可以随时随地访问云计算平台。
2、物联网的概念及其结构体系。物联网技术其实是一种再开发技术，它是建立在互联网的基础上，通过无线射频、红外感应、极光扫描等信息传感设备，将物品可以与互联网相连接，从而进行信息交换和通信，进而实现智能化识别、监控和管理的一种新型网络技术[2]。将物联网可以分成感知层、网络层、应用层。每个层面都有着自己的功能，三个层面相互独立，又相互帮助。
二、云计算在校园物联网的构建
1、物联网在校园中的应用。在各个高校中，校园网中的无线网络已经开始普及，并且物联网技术也快速发展，不仅仅是在高校的教学管理、学生管理上运用广泛，还在物流管理、人事管理、财务管理上都运用越来越广泛。在教学过程中，物联网可以将现实世界与虚拟世界联系起来，从而建立了一个资源共享、信息共用的平台；在图书管理中，可以将智能标签嵌入图书中，从而可以实现图书的自主借阅，完善图书管理系统；在学生管理的过程中，通过将智能标签植入学生的校园一卡通中，使得新生入学手续更加简单方便，只要刷卡就可以完成，即身份确认、入宿手续的办理、缴费、以及领取军训服装等报道的环节手续，这样及有效地提升了入学手续办理的效率，从而达到管理学生的效果。
2、云计算在校园物联网中的应用。物联网在校园中的广泛使用，必然会导致大量数据的产生，因此，在管理海量数据的过程中往往出现很多问题，这时就需要一个功能特别强大、成本又不高、能够处理海量数据的计算平台。然而，云计算平台刚好符合这些特征，云计算平台能够将校园运用物联网技术过程中产生的海量数据进行存储、整理和管理，同时也能够为整个校园的物联网提供云计算服务，从而控制校园物联网中客观事物发展和进程，充分满足校园物联网发展需求，有效地解决在管理过程中出现的问题。校园云的使用还能够在计算、运营、维护等方面来满足校园日常需求。
3、校园物联网的云平台设计。校园物联网中的云计算构架其实就是将物联网中的网络层更加细化了，即可划分为感知层、网络层（传输层和支撑层）、应用层。感知层是校园的感知系统，主要是对各种信息进行收集和简单的处理；传输层就是对感知层处理过的信息进行汇总并且进行传输；支撑层包括了各种基础的软件系统、基础管理以及一些基础资源，这些系统和资源是用来支撑应用层的运行的；应用层作为云计算构架的最高层，主要的工作当然是一种实现功能，通过对校园物联网中不同用户的需求整合和重新分配，从而将相关服务呈现出来，进而满足用户的需求。另外，虚拟化作为校园云的支撑基础，也是校园云构架中的重要环节，这就意味着激昂高校的硬件资源需啊哟整合为资源池，实现资源的动态化，提高资源的利用率，同时也利用虚拟化技术将冗余的资源进行北非，实现系统的零负担化，避免信息受损后难以恢复，从而保证信息的安全。
三、结语
因此，云计算可以算是物联网发展的基石，又由于物联网产生的海量资源又是云计算最大的用户，物联网与云计算相结合可以取得双赢的效果，这对于校园来说也是莫大的好处，通过运用云计算技术来处理校园物联网中产生的大量资源，不仅解决了海量资源的管理问题，还满足了校园物联网发展需求。
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0 引言
智慧物流的概念最早在2009年12月由中国物流技术协会在原有智能物流的基础上提出的，2006年，张军杰就智能物流的发展进行了详细的研究，提出了智能物流发展中遇到的问题和解决方案，2011年，汪鸣和李霞等学者提出智慧物流是在智能物流的基础上发展起来的，它更加注重整体智能特征、协作性决策等发展模式，且物联网技术在智慧物流的实现中起着极其重要的作用，智慧物流的实现将大力推动智慧城市的大发展。Bardi，E.J，Raghunathan，T.S，Bagchi，P.K认为智慧物流是推动市场全球化的有力助推器，是智慧城市的重要组成部分。Shih-Che Lo，Randolph W.Hall 2007年设计一个实时智慧物流信息系统解决货运行业在高峰时间交通堵塞的问题，提高了智慧城市的现代化水平。众多学者对智能物流和智慧物流的发展做了众多的研究。
1 我国智慧物流发展存在迫切性
1.1 智慧物流将大幅度降低企业物流的成本
据不完全统计，我国物流企业中已经实现部分信息化的不足1/4，全面实现的不到1/10，河北省的情况更差，这样的结果是企业内部以及企业与企业之间的信息出现不畅，很多成本的提高出现在物流上，如果解决这个瓶颈问题将大大提高企业的管理水平，降低物流成本。
1.2 智慧物流可建立公共平台，有序地提高物流企业的竞争力
智慧物流的实施有利于加快改进企业物流的管理模式，提高其运作效率和供应链的协同化水平，促进实现供应链的一体化进程，从而解决在传统物流供应链消耗大量燃油，造成环境污染及大量碳排放的问题，同时提高了信息领域的快速传输和相应能力，构筑企业的经济增长点。
1.3 智慧物流将为智慧城市提供重要的数据和信息支持
智慧物流将为智慧城市提供重要的数据和信息支持，它可以将传感器和感应器装备到交通设施中，如车辆、电网、铁路、隧道、桥梁、油气管道等，这样就形成了一个大的物联网，实现多样化、多源化的数据采集，并通过云计算、大数据等手段完成信息的高度共享，从而实现人、物、信息、决策的高效融合。
2 我国智慧物流发展的现状和主要问题
我国部分单位的现代物流系统的部分技术已经达到了信息化、数字化、网络化、集成化、智能自动化等先进水平，如中储股份、外运发展、中海发展等，同时各地政府在智慧物流发展方式上也开展了大量研究，但与美国、日本等发达国家相比，我国的智慧物流尚处于起步或初级阶段，还存在众多突出问题，具体体现在：
2.1 物流企业规模较小、分散、布局乱、管理水平低下
目前，河北省有不少小企业开始利用物联网技术构建了小型的智慧物流或智能物流，但这些企业存在着规模小，开发的系统各自为战，信息无法共享等问题，这样的结果是：缺乏有效的系统化管理，生产要素不能实现自由流动，资源配置不合理，难以形成统一、开放的市场。由于缺乏统一管理、信息不能实现共享，造成企业间彼此之间没有交流，据不完全统计，河北省运输能力有40%是空载状态，经常是去的时候超载，回来时是空载。
2.2 编码、文件格式等标准化数据不统一，也没有前瞻性的规划
从信息论角度上讲，智慧物流的实现需要编码、文件格式、数据接口等实现标准化，由于物流企业间的信息系统各自为战，每个系统都一套标准，从而无法实现多系统的数据共享。同样在发达国家，在条形码、物流编号、数据接口等方面建立了一套比较实用的标准完成企业间的数据交换。同时，为解决末端数据的多源化和多样化，难以实现共享的问题，他们提出了在层次结构中加入“数据标准化”层的概念，实现异构数据的同构化处理。
2.3 信息技术手段落后，缺乏完善统一的平台
目前，在河北省的物流企业信息技术落后，信息系统功能不完善，比如，缺乏GPS或北斗技术的货物追踪系统、仓库的智能化管理系统、运输智能化管理系统等物流服务系统，信息资源不能整合，更谈不到信息辅助决策，条形码、射频识别、GPS/GIS的应用不合理等，这与国外的智慧物流相比，还存在很大差距。同时，公共信息平台提供的功能有限，物流信息分散，条块分割等等，无法实现统一管理和协同优化。
2.4 高水平的专业人才匮乏
人才是构建社会高速发展的技术，据不完全统计，我国物流人才缺口至少30万人，而同时懂得物流技术、计算机技术、信息系统技术、网络技术的复合型人才更是缺之又缺。
3 基于云计算和物联网的智慧物流发展模式
通过分析智慧物流发展的必要性及河北省的现状后，将有针对性地研究发展对策和模式。
3.1 政府应在发展中起“主导作用”
政府应在发展中起“主导作用”，其发展创造良好的环境在整个智慧物流的发展过程中，政府应该起“主导作用”，一是政府需要提供符合发展的政策；二是扶持一些有良好潜力和竞争力的企业作为未来智慧物流发展的核心力量；三是配套相应的资金用于通讯、物联网、运营的基础设施建设；四是研发智慧物流的信息服务公共平台。
3.2 通过产业推进，建立产业标准和信息平台
通过产业联盟，制定相应的产业标准，用于信息化建设所需的标准化和各类信息数据处理和传输的标准化建设，如代码、接口等，同时加快推进智慧物流产业的高端化、智能化、规模化、协同化。
3.3 发挥企业主体作用，实现数据协同性、信息的共享性和决策智能性
企业是智慧物流的主体，而要想实现数据智慧化就必须使用先进的数据设备和数据共享设备，如RFID、GPS、传感器等，将末端采集来的数据传至系统平台，从而为系统完成信息转化、决策支持、协同化处理提供基础数据。
3.4 建立标准的引领，保障物流科技发展的协调统一，降低物流成本
标准化工作是实现智慧物流统一协调发展、信息实现共享，决策支持准确性和智能性提高的基础。首先应该强化统筹协作，推进智慧物流标准体系建设和各类信息标准化体系，其次是在物理上实现各类编码标识、接口、信息安全的基础共性标准等。
3.5 最终实现引入市场机制，增强智慧物流发展的动力
智慧物流的最终是引入市场，增强智慧物流发展的内生性动力，吸引资金，提高效率，降低成本，实现系统的良性循环，并为智慧城市的实现奠定基础。
4 结论
众多学者对智能物流和智慧物流的发展做了众多的研究，但系统化的发展模式尚属研究空白。本文借鉴国内外的众多研究成果的基础上，详细分析了物联网、云计算、大数据和智慧物流的关系，提出“政府主导、企业主体、产业推进、标准引领、市场化推广”的创新型智慧物流发展模式，该模式的实现将大力推动智慧物流的可持续健康发展及智慧城市的现代化水平。
参 考 文 献
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一、基于云计算的物联网
物联网其实就是一个比较大而且分布也非常广泛的物和物的互联网，主要作用就是对生活中的各种事物进行监控，随着物联网的不断发展，现在也接入了很多的应用终端，其中就包括了湖泊、建筑物以及交通设施等。一般来说，云计算物联网数据挖掘就是指通过对云计算来解决物联网数据挖掘存在的问题。首先建立一个能够全面捕捉物联网数据的分布式时空数据库，然后在云计算的平台上，全面的对物联网系统的数据进行挖掘。云计算中的数据挖掘主要就是通过对相关的数据进行分析研究，从而知道通过这种方式进行数据挖掘，物联网进行数据挖掘的相关工作将能够被完美的执行与完成。
二、基于云计算的数据挖掘平台
在工作中，能够提供高可用性和更多的动态资源池的计算机平台，将能够很好的实现云计算的数据挖掘。在对那些可用性比较高的应用程序进行开发的时候就可以选择使用基于云计算的数据挖掘平台，在利用云计算对数据进行挖掘的时候也可以采用基于云计算的数据挖掘平台。一般情况下，可以通过软件分层的理念，对物联网的基于云计算的数据挖掘平台系统进行一定的分层处理。云计算的数据挖掘系统从下而上可以分为算法层、任务层和用户层三层。各层系统的相关工作，都需要相互配合才能够完成。软件中的下层可以向它的上层提供相关的服务内容，而上层在对下层的服务进行调用的时候主要就是通过上层层间的开发接口来完成的，这样就能够有效的保证基于云计算的数据挖掘平台系统当中的各个层之间的功能能够比较的独立。采用这样的一种设计模式主要就是为了在对系统进行二次开发的时候能够比较的方便。
在构建基于云计算数据挖掘模式的时候主要就是通过积极的应用云计算的服务模式，那么在这样的一种情况下建立起来的基于云计算数据挖掘平台它们当中的每一个部分在实际提供服务的过程当中都能够比较独立的去完成。操作人员在使用基于云计算数据挖掘平台的时候主要就是经过互联网来连接数据挖掘平台，在监控使用账户的管理系统时，主要就是在SaaS、PaaS以及DaaS这三个系统当中来完成的。在数据挖掘平台当中的任何环节都是在云计算服务的模式中。在数据挖掘平台当中的账户管理系统主要就是指管理使用者的实际服务情况的一个系统，它对使用者的账户信息有一个比较全面的记录，它主要就是把用户在平台当中使用设备的情况以及服务的情况比较详细的记录下来形成一个账目，这样就能够为使用者提供一个比较全面的数据使用的资源。在数据挖掘平台当中的数据管理子系统主要是指管理用户的数据资源。这个数据管理子系统主要就是在云计算中的DaaS服务模式下进行工作的，用户在购买数据等相关活动的时候就是通过这个系统来完成的。数据管理子系统能够对使用者的隐私起到很好的保护作用，而且使用者在处理了数据之后还能够进行再次的出售。在数据挖掘平台当中的子挖掘系统主要的作用就是发现用户数据当中的知识，让数据挖掘目标能够有效的实现，在在数据挖掘平台中子挖掘系统是最主要的部分，它的专业性比较的强。
三、基于云计算的物联网数据挖掘模式
物联网的整个环境决定了物联网数据挖掘的模式，因为物联网当中的数据类型比较复杂，而且物和物之间的关联以及相关的特性也不一样，那么这些情况可能就会使得在构建物联网数据挖掘模式的时候就会和传统的数据挖掘模式不相同。
在使用物联网的过程中，常常会出现一些问题，如在发送与接收数据的时候可能出现部分或者是全部信息出错甚至是丢失。出现这些现象的原因，可能是物联网系统的原因，也可能是其他什么原因。那么基于云计算物联网数据挖掘模式就应该要考虑到这种情况，在构建物联网数据挖掘应用模型的时候，必须考虑对物与物之间的关系的表达，这样才能有效的解决数据的错误与丢失。如果物与物存在间接的关系的时候，可以采用SVD模型或者是拉普拉斯变换模型进行推导。如果物与物之间存在非常重要的直接关系时，物联网数据挖掘模式应该要具有表达出物和物之间直接关系的能力，这样在对物和物的间接关系进行推导的时候才会比较的方便。物联网数据挖掘模型当中的一种就是基于超图的物联网数据模型，在超图当中的每一个变都能够和很多的点进行联接，对于物联网当中数据之间比较复杂的关系可以通过超边来进行标示。物联网数据挖掘模型当中的另外一种就是基于马尔科夫链的数据挖掘模型。在基于马尔科夫链的数据挖掘模型中，对于进行预测未来可能会出现的现象的概率时，不需要根据以前的信息或知识，只需要根据现在的信息或知识就能够完成。在物联网的数据实际应用当中，这一类问题最常见的。
稳定的可外推参数模型是物联网数据挖掘模型中的另外一种数据挖掘模型。在物联网数据的实际应用当中，在进行物理建模的时候应该要先要了解到物和物之间的关系，然后建立起数据模型来描述数量上面的相互关系，但是因为物联网数据的类型比较复杂，有可能会出现错误或者丢失的情况，所以采用传统的方法进行物理建模会有很多的困难。
参考文献
[1]刘茂华，史文崇. 物联网数据处理之浅论[J]. 计算机与信息技术，2011，06：52-53.
[2]丁静，杨善林，罗贺，丁帅. 云计算环境下的数据挖掘服务模式[J]. 计算机科学，2012，S1：217-219+237.
篇13
在物联网应用中，最主要的技术障碍就是数据挖掘，当前随着云计算平台的出现，物联网数据挖掘技术有了新的发展方向，这使得目前我国众多行业都在开发搭建基于云计算平台的物联网数据挖掘技术，从而让物联网具备更加厚实的IT计算能力、数据挖掘技术分析能力和平台拓展能力。因此，物联网行业产业的后续发展与当前云计算平台的发展有着极其密切的关系，而基于云计算平台的物联网数据挖掘技术则明显有着更加广阔的发展空间。
一、物联网概述
1.1 物联网
物联网（IOT）指的是运用各种各样的传感设备来进行信息传递的计算机集群，这是在计算机互联网之后的再一次飞跃，包括计算机技术、通信技术（移动通信技术、传感器技术网络）等，而且还是下一代网络发展的大方向。物联网具有全面感知性、信息传递可靠性以及智能化处理性，例如运用有线网络或者无线网络将通过传感器采集到的数据信息传递出去，经过云计算等技术进行数据分析处理，整合共享，而后达到对物体的智能化控制。因此，物联网一般至少包括传感器等电子元件、数据存储处理系统以及有线或者无线网络[2]。
1.2 云计算
云计算指的是在互联网支持的基础上，通过互联网服务为用户提供的依据需求而确定服务的计算方式。由于服务资源来源于互联网，并且互联网通常使用云状图案来表示资源，所以称之为云计算。云计算有着集群优势，同时具备高速运算能力和较高的数据存储能力，因而如今正被广泛而深刻的应用至IT行业中，具有高容错性与高伸缩性的特点。目前在云计算平台搭建中，用户主要依靠Hadoop来进行，作为云计算平台搭建基础，可以极为有效的利用集群计算能力与数据存储能力，从而实现大量数据的分析处理。
二、数据挖掘技术概述
2.1 数据挖掘技术的含义
数据挖掘技术产生时间并不算久，可自从20世纪90年代产生以来，在人类社会中产生了巨大的影响，同时受到了人们的广泛应用。目前来说，数据挖掘并不是一个独立的学科，而是交叉学科，因此不同领域不同行业的人对其理解也存在不同之处，因而对其准确的定义还没有定论。目前，大部分学者比较认同的关于数据挖掘技术的含义是韩家炜等人对其的定义[3]，包括三个方面的内容，第一，具有大量的数据来源，并且是真实的数据；第二，通过数据挖掘获得的信息对人们有着较高的价值与作用；第三，获得信息是可以被人们理解分析，被人们接受与运用，能够以此来做出判断或决策。
2.2 数据挖掘技术的特征
数据挖掘技术具有分布广、规模大、节点资源有限以及安全性复杂等特征。物联网数据本身具有分布广的特点，因为数据一般都存储在不同的地方，其次，物联网数据极为庞大，本身有许多传感器节点，因而需要有能够快速解决处理数据的中央节点，再次，节点资源并不是无限的，因而中央节点一般不需要所有的数据，但需要数据参数，从而依靠分布式节点将用户需要的数据传输出去。
三、在云计算平台下的数据挖掘技术分析
在当前的云计算平台中，最主要的是以Hadoop为基础搭建而成的平台，在此以Hadoop为例，简单介绍云计算平台中数据挖掘技术。主要分为四大部分，分别为物联网感知层、物联网传输层、数据层和数据挖掘服务层。
3.1物联网感知层
物联网感知层主要依靠在目标区域范围内放置极多的数据采集节点来发挥感知作用。具体来说，节点主要是通过传感器、摄像头以及其他设备进行数据采集工作，而采集到的数据则会依靠物联网感知层所具备的网络通信设备进行汇聚，将所有的数据传送到节点，而后经过汇总存储之后再次通过传输层输送到云计算平台的数据处理中心[4]。
3.2物联网传输层
物联网传输层主要包括传感器、无线（有线）网络等，通过诸多网络设备搭建的高速度无缝数据传输系统，能够快速将物联网感知层采集到的数据通过网络传送到数据处理中心，从而实现全方位的互通互联目标，也就是将各种类别的监测处理设备联网传输，实现设备之间网络信息的传递。
3.3数据层
数据层是物联网云计算平台中数据挖掘技术的关键部分，物联网本身具有异构性和海量性的特征，因而在数据层内将物联网设备采集到的数据进行存储处理分析的能力是基于云计算的物联网数据挖掘平台的关键。数据层中主要包括数据源转化与存储两大部分，其中，数据源转化主要对物联网异构性的数据进行转化，而存储部分则是使用Hadoop搭建的平台中的HDFS系统进行分布式存储，从而将海量性的数据完整存储到数据节点[5]。
由于在物联网平台中，对于不同的目标会采用不同的数据类型来表现，某种情况下，相同的目标也会采用不同的数据类型来表现，因此数据源转化的作用主要体现在保持数据的完整，防止异构性的物联网数据在转化中出现损毁，从而达到保证数据挖掘目标。数据源转化在系统中的作用相当于数据层与感知层的连接线，通过数据包的解码转换将不同的数据转换成需要的数据类型，并且分布式存储到数据处理中心。
3.4数据挖掘服务层
数据挖掘服务层包含数据准备、数据挖掘引擎以及用户三大部分。其中，数据准备部分的主要用途是对数据的清零、转化以及规约等。数据挖掘引擎则主要包含数据挖掘算法以及模式评估，而用户部分则主要将数据挖掘的内容进行可视化的表现。用户部分是整个云计算平台中数据挖掘技术面对用户的直接体现，因而具有友好性，能够让用户通过操作来对数据挖掘任务进行处理认知。
四、云计算平台上物联网数据挖掘技术应用分析
数据挖掘工作流程为：用户发出数据挖掘的请求之后，主要控制节点收到用户请求之后会首先判断能否进行任务，并且将结果回馈给用户。若是可以进行，主要控制节点就会调用数据挖掘算法，然后根据算法进行分布式数据挖掘工作。通过挖掘数据任务的划分之后，将具体内容传送到众多节点中，节点再具体进行数据挖掘[6]。
本次选择Hadoop搭建云计算平台，并以此进行模拟实验。
首先，选择一台实验所需要的PC机器，配置基于普通水平的2G内存，操作系统为win7。然后在PC端安装虚拟机，虚拟机的操作系统都是Linux操作系统。从而开始部署分布式节点，本次共安装3个虚拟机。其次，需要安装与Linux版本相适应的Eclipse7.5开发环境，并且于PC机上安装SSH服务，用于实验开始之后传递实验数据。3台虚拟机中也安装SSH服务，以便于Hadoop平台运用。
配置安装完毕后，选择采用关联规则算法的数据，将数据依据C++代码程序转换成标准的PML文件，文件大小为1G，然后将文件利用HDFS传入Hadoop平台，采用分布式存储。接下来，运行Apriori算法 [7]，根据计算结果来判断能否找到实验数据集合中所有的项目，然后，选用不同大小的文件再次重复实验，以此来得到较为准确的结果。实验运行Hadoop平台计算得到的数据如下表1。
从表1中可以看出，伴随着文件不断扩大，在Hadoop平台上运行，采用Apriori算法所运行的时间也随之上升。经过大量模拟实验后，可以看出Hadoop平台有着较高的拓展性能，能够满足当前市场对于物联网大量数据挖掘的要求[8]。
五、结语
随着社会经济与科学技术日新月异的发展，物联网技术也在不断的趋于成熟。当前物联网海量的异构性数据也在呈现着飞速增长的态势，导致物联网数据挖掘技术越来越显得困难重重。
在此背景下，基于云计算的物联网挖掘技术与传统的物联网数据挖掘相比，其能够通过分布式存储的方式以及分布式并行的计算方法更好的满足人们对物联网数据挖掘的要求，并且还能够通过计算存储迁移功能来避免数据存储过大导致节点出现故障的问题，不仅缩短了数据传输的时间，提高了数据传输的稳定性和完整性，而且还极大的提高了数据挖掘的效率与质量，有着极大的应用前景。
因此，本文所提出的基于云计算的物联网数据挖掘系统对于当前物联网应用的发展有着深远的意义，并且经过Hadoop平台进行模拟数据挖掘实验后，也验证了这种方案有着极大的可行性。
参 考 文 献
[1]卜范玉，王鑫，张清辰. 基于云计算的物联网数据挖掘模型[J]. 电脑与信息技术，2012，06：49-52.
[2]谢杨. 基于云计算的现代农业物联网监控系统[D].西南交通大学，2015.
[3]李哲青，周毅. 基于云计算的物联网数据挖掘模式的构建[J]. 信息与电脑（理论版），2013，06：122-123.
[4]褚翠霞. 基于云计算平台的物联网数据挖掘研究[J]. 数字技术与应用，2015，01：85.
[5]张旺军. 基于云计算的物联网数据挖掘模式分析[J]. 网友世界，2013，13：39-40.