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云計算（Cloud Computing）是分布式處理（Distributed Computing）、并行處理（Parallel Computing）和網格計算（Grid Computing）的發展，或者說是這些計算機科學概念的商業實現。

云計算的基本原理是，通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業數據中心的運行將更與互聯網相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。

云計算中心的要點之一是：以大規模數據中心為代表的物理門戶成為今天IT和業務基礎架構的主干。在數據中心，應用和服務中間的緊耦合被打破。云計算平臺通過從物理服務器上創建和管理虛擬運行環境，實現了由相同規模的物理數據中心支持更多的應用和用戶，好比一個大的建筑被分成許多房間，可以根據用戶需要定制每個房間，通過可移動的墻來實現調節。數據中心可以為用戶配備特定的服務，并實現按需付費的模式。

通過這種方式，云計算將會改變我們的生活，因為我們對新服務的需求不再需要經過漫長的等待，而是即刻就可實現和應用。快捷和即時可用的孵化環境是我們的想法很快就得以實現，從而實現更大的創新。這將是對傳統開發環境的一個突破。

2.物聯網的概念

物聯網是通過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網絡的融合應用，被稱為繼計算機、互聯網之后世界信息產業發展的第三次浪潮。與其說物聯網是網絡，不如說物聯網是業務和應用，物聯網也被視為互聯網的應用拓展。因此應用創新是物聯網發展的核心，以用戶體驗為核心的創新2.0是物聯網發展的靈魂。

物聯網通過傳感器、射頻識別技術、全球定位系統等技術，實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程，采集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等各種需要的信息，通過各類可能的網絡接入，實現物與物、物與人的泛在鏈接，實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理。

3.智慧地球

我們賴以生存的地球就像有“智慧”的生命系統，由越來越多的人、越來越多的組織機構和自然系統互相連接而成，人類正在以前所未有的自由度來構建、匯集、整合和連接存在于任何地方的各類資源。

智慧地球是把感應器嵌入和裝備到電網、鐵路、橋梁、隧道、公路、建筑、供水系統、大壩、油氣管道等各種物體中，并且被普遍連接，形成所謂的“物聯網”。構建“智慧的地球”，可以讓每個人、每個企業、每個組織和機構更好、更高效地溝通。智慧地球可以理解為將物聯網和互聯網融合，把商業系統和社會系統，與物理系統融合起來，形成新的、智慧的全面系統，并且達到運行“智慧”狀態，提高資源利用率和生產力水平，改善人與自然間的關心。

4.云計算是物聯網發展的基石

4.1云計算促進物聯網和智慧地球實現

云計算作為一種新興的技術模式，可以從兩個方面促進物聯網和智慧地球的實現。

首先，云計算是實現物聯網的核心。運用云計算模式，使物聯網中以兆計的各類物品的實時動態管理，智能分析變得可能。物聯網通過將射頻識別技術（RFID）、傳感器技術、納米技術等新技術充分運用在各行各業之中，將各種物體充分連接，并通過無線等網絡將采集到的各種實時動態信息送達計算處理中心，進行匯總、分析和處理。建設物聯網的三大基石包括：（1）傳感器等電子元器件；（2）傳輸的通道、比如電信網；（3）高效地、動態的、可以大規模擴展的技術資源處理能力。其中，第三個基石：“高效地、動態的、可以大規模擴展的計算處理能力”，正是通過云計算模式幫助實現。

其次，云計算促進物聯網和互聯網的智能融合，從而構建智慧地球。物聯網和互聯網的融合，需要更高層次的整合，需要“更透徹的感知，更全面的互聯互通，更深入的智能化”。這同樣也需要依靠高效的、動態的、可以大規模擴展的計算機資源處理能力，而這正是云計算模式所擅長的。同時，云計算的創新型服務交付模式，簡化服務的交付，加強物聯網和互聯網之間及其內部的互聯互通，可以實現新商業模式的快速創新，促進物聯網和互聯網的智能融合。

4.2云計算的發展歷程

云計算是未來IT發展的趨勢，云計算將使信息技術行業發生重大變革，對改變人們工作方式和企業運營產生深遠的影響。云計算可以：

4.2.1隨時隨地提供可以大規模擴展的計算資源

4.2.2簡化服務的交付

4.2.3實現新商業模式的快速創新

4.2.4為新一代數據中心提供動態基礎架構

事實上，云計算的演變從1990年左右就開始了，經歷了網格計算、效用計算、軟件即服務（SaaS）幾個階段。我們可以這樣定義云計算：云計算是一種新型的計算模式：把IT資源、數據、應用作為服務通過互聯網提供給用戶。云計算也是一種基于基礎架構管理的方法論，大量的技術資源組成IT資源池，用于動態創建高度虛擬化的資源。

4.3云計算的運營模式

云計算按照運營模式可以分為三種。

公共云：以Google、Amazon為代表，通過自己的基礎架構直接面向用戶提供服務。用戶通過互聯網訪問服務，并不擁有云計算資源。

私有云：企業自己搭建云計算基礎架構，面向內部用戶或外部客戶提供云計算服務。企業擁有基礎架構的自，并且可以基于自己的需求改進服務，進行自主創新。

混合云：既有自己的云計算基礎架構，又使用外部公共云提供的服務。

在云計算模式下，計算工作由位于互聯網中的技術資源來完成，用戶只需要連入互聯網，借助輕量級客戶端，例如手機、瀏覽器，就可以完成各種計算任務，包括程序開發、科學計算、軟件使用乃至應用的托管。提供這些計算能力的資源對用戶是不可見的，用戶無需關心如何部署或維護這些資源，因此，這些資源被比喻為“云”。“云”就像是一個發電廠，只是它提供的不是電力，而是計算機的計算、應用和管理能力。只要通過網絡進行連接，并得到授權，就可以使用這些能力和資源了。比如一個研發單位需要一份研究分析報告，上云計算服務中心平臺購買就可以了，時間省了，成本也省了。一個廣告公司需要一份市場調查報告，只要上云計算服務中心平臺購買就可以了，因為上面“物聯”著所有你所需要的調查信息，以及所有的信息調查公司。

5.結語

云計算作為一種新興的計算模式，其高效、靈活、節能等特效可以幫助實現智慧地球的四大主題。放眼整個社會的發展，面對愈加復雜的應用需求，云計算這一新的模式將會越來越多地推動企業商業模式的變革和創新，推動我們的社會向“智慧地球”這一美好愿景前進。

參考文獻：

［1］陳明，王鎖柱.物聯網的產生與發展［J］.計算機教育，2010，（12）：1-3.

［2］甘志祥.物聯網發展中的初析［J］.中國科技信息，2010，（5）：94-96

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早在2000年，隨著第一代互聯網的興起，云存儲服務就已經誕生，但是并沒有持續太久的時間。早期云存儲服務的大起大落與當時的社會經濟環境有關，也與當時的服務模式不成熟有關。之后，以亞馬遜的崛起為標志，第二代云存儲服務的浪潮席卷而來。亞馬遜的云存儲服務對于公有云服務的發展起到了推動作用。

如今，云存儲的應用已經相當廣泛。盡管如此，我們看到的只是冰山一角，云存儲市場蘊藏著非常大的商機。過去，大量數據按照傳統的計算模式和存儲模式、使用。隨著物聯網以及下一代互聯網的發展，人們不僅要求把數據存儲起來并出去，而且希望進行數據交換和融合。只有經過這一過程，數據的潛在價值才能被充分挖掘出來。如果你只孤立地看待某一類數據，可能發現不了它有多大價值，但是如果把這些數據和其他相關數據放在一起，你就會發現這些數據的價值是多么可觀。

把應用移到云中去

今天，智能環保、智能交通等應用都是相互割裂的。其實，這些應用所產生的數據是相互關聯的。如果人們能把不同應用產生的數據整合在一起，那么就可以在更高的層面上掌控整個應用的大局。

物聯網一般包括三層，即感知層、接入層和應用層。感知層和接入層可以實現數據采集，并將數據傳送到數據中心。應用層負責處理和管理數據，并將這些數據真正使用起來。處理如此大量的數據，如果仍舊采用傳統的存儲模式，其成本是非常高的，而云存儲能以更低的成本實現海量數據的存儲。數據量越大，云存儲的成本和效率優勢就越明顯。

從數據服務的角度劃分，云服務可以分成SaaS、PaaS和IaaS。在SaaS層面，云存儲通常體現為應用服務。以谷歌地圖為例，用戶的數據被采集并顯示在地圖上。用戶數據被采集后直接進入系統的底層，這就需要有基礎架構層的支撐。如果每一個應用都自己做數據管理、數據檢索和優化工作，以滿足高帶寬、低延時的要求，那么應用開發的工作量是非常巨大的。如果用一個平臺級的服務去支撐這些應用，那么用戶在應用層面的開發工作量就會大大減輕。

無線物聯網、移動客戶端會產生大量數據。不同客戶端產生的數據都有自己的特性。用戶需要把這些不同類型的數據按其本身的特性存儲下來，然后再進行交換、融合。這一處理方式與傳統的計算和存儲模式大不相同。這也直接導致了云存儲服務的興起。

在搜索引擎方面，谷歌做得比較成功。搜索引擎本身就是一種服務。谷歌的搜索引擎除了可以被谷歌使用之外，其他用戶是不是也能使用它的一部分，并與自己的應用相結合呢？云計算架構擁有自己的數據庫。用戶如何才能把數據庫服務、緩存服務、安全服務等全都變成云上的服務呢？上述問題都值得深入思考。如果把所有的應用服務都變成云上的服務，那么這些應用服務就很容易被串聯起來，人們在應用開發方面的工作量也會大大減輕。

數據交換與融合

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本文構想設計如下：建立由多個健身檢測器構成完整的健身數據監管系統，其中健身數據監管中心又包括云服務器、無線網絡、健身數據庫依舊健身指導服務器組成;健身檢測器由微處理器、讀卡器、健身知指導器、能量消耗檢測器、運動狀態監測器、運動器材調控器和微處理器等。

設計本著實時了解使用者的運動狀態、運動能量消耗的目的;同坐做到精細合理的數據樹立，通過云計算平臺實現海量信息收集，從而將具有針對性、科學性的個性化建議反饋給運動體驗者，為其提供真正私人定制的健身指導意見。

1 健身云服務平臺建設目標

①利用物聯網、云計算技術和Wifi、GPRS、3G無線移動通信網絡技術形成物聯網健身器械標準體系，通過對物聯網健身器材用戶身體狀況的監測進行遠程健身指導，以此保障用戶健身活動的科學性[1]。

②通過物聯網技術，實現健身指導者與參與者的直接聯系，數字化整合有關健身鍛煉指導的服務信息，通過網絡實時發送至物聯網健身器材的使用者，進行遠程操作。同時在健身服務進行中，合理選用一些日常健身監測儀器，實現對健身者能量消耗、運動狀態乃至生活規律的實時監測，真正做到科學健身個性化、私人化，有針對性地為其提供技術指導。

其次，健身組織包含了社會健身指導員、健身私教、健身參與者和健身服務企業等不同的角色，故在云健身服務平臺推廣活動開展中，要特別重視健身人群的活動開展，重視服務平臺與用戶、組織及家庭之間的溝通，重視評價管理和協調監督，以形成城市化的“網絡全民健身俱樂部”為目的。

③云健身服務平臺是基于云計算技術，用以服務大眾的公共基礎服務平臺，所以要兼容不同人群、不同種類，并結合各種不同項目形式的健身終端來達到對不同規模、不同組織健身指導體系，以及多專業健康信息服務需求的滿足。同時采用開放的共享模式，打破傳統健身網絡系統封閉式、獨立式的信息孤島模式，使用云計算技術部署分布式數據中心。最大化降低運行的成本、努力提高海量數據的應對能力、系統應用范圍擴大化[2]。

2 基于云計算與物聯網的健身服務平臺設計技術

為使健身服務業務系統資源的利用效率達到最大化，應當采用動態方式，實現各種地應用系統靈活部署，建立真正基于云計算與物聯網的云服務平臺，以此滿足業務需求以及健身服務工作的高強負荷，建造一個隨時可進行擴展升級的主要資源池，同時通過云負載均衡技術科學化處理健身服務系統的種種問題。

2.1 建設目標

基于物聯網健身器材的健身服務系統，其核心依然是健身服務。而提供網絡健身服務的基礎則是數據處理中心的網絡服務器，即網絡服務離不開服務器的技術支撐。

其中健身服務系統利用對健身的用戶數據采集、分析計算使用者的個體差異，從而提供量體裁身的私人個性化健身服務[3]。由于物聯網健身服務具有廣域性，其配套服務器需要的數據實時存儲要求能夠完成數量巨大、類型繁多、來源不同的計算，并且健身服務時時變化的網絡資源關系與其應用程序的存儲、計算等等是息息相關的。傳統WEB服務器集群的解決模式在信息現代化飛速發展的現今，想要實現信息全天候正常運行的維持支撐，已非易事。初期使用普通形式的WEB服務器及數據庫系統沒有問題，然而伴隨著服務人群的快速增長的后期，要解決這一危機，只能使用云服務器模式。

由此可知，為更好地維護物聯網健身服務，構建基于物聯網健身器材的云服務平臺是至關重要的，在其應用實施的過程，數據量逐漸增長，服務數據從微從無到有，配套服務器也需要完成從本地到云端的創新升級。

2.2 健身云服務平臺構架具體實施方式

①使用OpenStack的云平臺和KVM虛擬化技術等技術來建設健身服務系統的主要框架，使健身服務和大健身數據等業務處理效能提高。

②勘測好系統中的科學健身堅持機制和高效傳播機制，可以通過復雜系統和復雜網絡等方法來實現。

③通過REST等轉換技術，創立IOS及安卓客戶端，保證APP與系統服務器端數據實時傳輸，實現移動健身服務;同時通過調用REST接口來對對數據進行解析;將數據存為 JSON格式實現傳輸與交互業務數據。

④通過云負載均衡技術和MongoDB數據庫技術建立底層數據庫。

⑤采用Spring技術的控制系統中海量健身數據業務邏輯。

3 基于云計算與物聯網的健身器材應用場景與方案

在眾多健身選擇中，俱樂部健身易受時間、空間的束縛，無法全身心投入;個人健身則缺乏有效指導，且較為單調乏味，而家庭健身實現了便捷性與舒適性的有機結合，較之以上兩種方式更具有健身優勢。所以下文就以家庭健身為例，對健身進行器材和場景等方面的研究分析。

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物聯網（Intemet of Things）也稱傳感網，就是物物相連的互聯網。物聯網的基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展，通過射頻識別（RFID）裝置、紅外感應器、全球定位系統等各種信息傳感設備，將任何物品和互聯網相連，智能感知、識別，實現信息交換和通信。物聯網實現了物理世界和信息世界的融合，有巨大的應用潛力。

物聯網的重要工作基礎是傳感器，它就如同物聯網的神經末梢，從牙膏到輪胎、從汽車到房屋等各類物品都可以被感知。傳感器類型繁多，有位置傳感器、熱敏傳感器、速度傳感器等多種類型，采集著各種各樣的信息。物聯網中大規模部署著各類傳感器，定時采集信息，并通過網絡傳輸。

二、云計算概述

云是網絡、互聯網的一種比喻說法。云計算是一種創新的IT資源運用模式，對可配置的共享計算資源（如網絡、服務器、應用等）提供無處不在、隨需訪問的服務。云計算服務模式包括：基礎設施即服務IaaS（Infrastructure-as-a-Service）、平臺即服務PaaS（Platform-as-a-Service）和軟件即服務SaaS（Sofiware-as-a-Service）。軟件即服務指的是云服務供應商負責軟件的安裝、運營和維護，用戶通過Internet來使用這些軟件；平臺即服務指的是將軟件研發平臺作為一種服務提供給用戶；基礎設施即服務指的是將完善的計算機基礎設施作為服務提供給用戶利用。

三、物聯網與云計算結合的意義

在物聯網時代，海量的傳感器被嵌入到各類設備中，定時采集著信息，每天都有海量信息產生，物聯網數據量急劇增長。海量數據的存儲和處理需要強大的存儲和計算能力，這就需要云計算的支持。云計算具有虛擬化、規模化、高可靠性、通用性、可伸縮、低成本等特點，其超強的計算能力和存儲能力能為匯聚、處理和應用體量巨大、種類繁多的物聯網海量數據提供核心技術支持。如果將物聯網和云計算結合起來，物聯網就相當于人的五官和四肢，云計算相當于人的大腦。

云計算給物聯網提供了IT基礎設施并賦予了強大的工作能力，與云計算結合，是物聯網發展的必然趨勢；而物聯網的發展又推動著云計算的發展，兩者相輔相成。

四、物聯網與云計算結合的模式

云計算提供的服務模式有：公有云、私有云以及混合云。公有云是為大眾提供服務的云計算平臺，經授權的用戶皆可使用，如谷歌云、亞馬遜云、阿里云、騰訊云等。私有云是家庭或企業在其內部建設的專有云計算平臺，除所有者外，其他用戶均無法使用。混合云是公有云和私有云的混合。

目前，物聯網與云計算結合的主要模式如下：

第一，一對多模式，即單一云計算中心，多個終端。終端類型多樣，有各種傳感器、4G手機、攝像頭等。云計算中心是數據處理中心，終端獲得的信息將傳到云計算中心存儲和處理。用戶通過云計算中心提供的統一界面來操作。這種結合模式適用于物聯網終端分布范圍較小的情形，且一般為私有云。例如：家庭遠程監控系統、環境污染監測系統等。

第二，多對多模式，即多個云計算中心，大量終端。這種結合模式適合區域跨度大的企業或單位通過大量跨區域終端的感知而獲取信息，或者實時共享信息給各終端用戶。例如：這類企業或單位對其產品或生產流程進行跨區域的跟蹤監督。

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孫丕恕從總體上分析認為，在云計算領域，中國和國外的差距還沒有那么大，大家基本處于同步，只是有條件好一點或者條件差一點的標準，但是沒有實質上的差別。

與孫丕恕的觀點相似，全國政協委員、中央財經大學證券期貨研究所所長賀強更加看好云計算的實用性。賀強在接受媒體采訪時表示：“今后一切復雜的計算、收集數據、計算過程都靠云計算中心完成了，你需要什么數據找它給你提供服務就可以，這可以節約大量資源，降低整個社會的信息流通成本。”并且，他將在此次全國“兩會”上提議把云計算產業作為國家戰略性新興產業。

當然，面對誘惑如此之大的新興技術領域，我國目前依然面臨不少困難。首當其沖的是網絡帶寬。雖然經過了多年基礎建設，我國寬帶網絡覆蓋面已經有了很大改善，網速也有了明顯提升，但相對于發達國家，我國網絡整體帶寬以及使用費用方面依然遠未達到云計算的需求水平，很難承擔超大規模的云計算數據傳輸任務。兩會期間，就有多名人大代表提出國內通信費用過高，通信速度較慢的問題。但從我國現狀來看，這個矛盾在短時間內應該難以解決。

具有企業家、科學家雙重身份的鄧中翰院士在接受媒體采訪時表示自己比較看好云計算。他認為，過去十年全球計算架構發生了重大變化，正在從分散走向云計算，這種變化也同時為新的芯片和半導體產業帶來巨大的發展機遇。因為，每一次國際大的變革都會誕生出一些新企業，這些新企業的技術和產品大都起到了填補新需求的需要。同時，鄧中翰還透露，國家工程院正在制訂到2030年在半導體高端芯片領域里面的規劃和路線圖，希望國家能夠抓住“大的、全球性的、分散式的計算逐漸走向云計算”這樣一個技術變革過程的機會。

在2011年全國兩會期間，鄧中翰拿出兩個提案：提議制訂中華人民共和國自主創新法，以及提議國家加大對半導體、集成電路等薄弱環節的支持力度。顯然，鄧中翰更加注重對于物聯網的研究。

鄧中翰對物聯網產業做了一個估計，他認為，中國物聯網相關產業今年可以達到千億級別。物聯網會把信息化滲透到日常工作和生活的每一個角落，具有廣泛的應用前景，物聯網距離人們的生活比之其他高新技術顯然更加接近。從行業應用角度來說，涉及到自動控制、信息化、網絡應用等，類似于國家級大型的電網、交通樞紐方面的控制、以及高鐵領域，都可以歸結到物聯網的應用，可以說，物聯網無處不在。

當然，和其他專家一樣，鄧院士對物聯網行業本身的規范化發展，也有一些擔憂。物聯網所包含的核心技術在國內外已經發展了許多年，相對比較成熟，但同時也造成了物聯網行業門檻低，市場混亂等境況。相對于資本市場的追逐及政府的重視，物聯網產業化，應用化步伐還相對滯后，未來還有很多政策、法規、產業孵化環境需要進一步完善。

物聯網行業的領軍人物之一，全國政協委員、中國工程院院士鄔賀銓對于國內物聯網產業的發展表達了類似的擔憂。鄔賀銓說，目前國內的物聯網“虛火”很大，一度出現國內比國外熱、媒體比市場熱、政府比企業熱、股市比投資熱、教育比科研熱、包裝比創新熱等現象。相關資料顯示，僅2009年，全國就有28個省市將物聯網作為產業發展重點，80％以上城市將物聯網列為主導產業，福州、深圳、昆山、杭州、成都、西安等城市也都加快了物聯網發展的布局。鄔賀銓指出，他在調研中發現，越來越多的地方政府爭相發展物聯網，但一些地方政府還沒有真正弄清物聯網產業的戰略意義。

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一、云計算與物聯網

云計算與物聯網的結合有單中心-多終端、多中心-大量終端和信息、應用分層處理-海量終端3種模式。單中心-多終端模式應用于范圍較小的區域，如某一高速路段的車流監控。物聯網終端獲得的數據和信息由云中心統一進行存儲和處理后，提供給使用者統一的操作或查看界面。多中心-大量終端模式適用于區域跨度大的企業和單位，如跨國集團各分公司的生產流程監控、產品質量跟蹤等。信息、應用分層處理-海量終端模式針對用戶范圍廣、信息及數據種類多、安全性要求高等特征打造，可以根據客戶的要求進行資源的合理分配。

把溫室、果園、雞舍等農業動植物生產的環境信息、生物體信息、農機設備設施信息和生產管理信息等實時地連入網絡，特別是在無線條件下連接網絡，可以方便地實現對動植物的管理，提高生產效益和產品質量。典型的應用如野外無線上網、移動視頻診斷和無線溫室監控等。擔負實時監測功能的傳感設備將產生海量的數據，需要更方便快捷的傳輸條件和更加智能的計算分析與處理能力，因此云計算對于農業物聯網有著低成本、高效率的網絡支持，存儲支持，分析支持和服務支持的優勢。

云計算將無線通信技術中的GSM、CDMA、SCD-MA等高端通信基礎所進行的通信連接，采用軟件方法進行了優化，使得通信應用領域延伸到了無線視頻會議系統、無線遠程交互平臺等，大量的多媒體數據負載及負載均衡服務器同樣需要云計算的技術支撐。如農業專家遠程視頻診斷系統將所在地的作物圖片、視頻、音頻和溫濕度等參數上傳到專家診斷平臺服務器，專家通過查看農作物的病蟲害樣本圖像，即可于千里之外進行現場診斷和指導。因此農業物聯網需要農業云計算的計算支撐，需要無線寬帶的通道支撐，而無線寬帶應用同時又需要云計算的存儲支撐和計算支撐。

二、現代農業中云計算技術應用模式與前景

云計算是信息技術的一種，云計算技術是結合于其他信息技術共同應用于現代農業領域的，相對于其他技術其應用模式主要是網絡系統、跨地域跨部門、大數據量、服務形式多樣、服務效用可計算為主要特征，既具有獨特的個性同時又與其他信息技術應用是密切聯系的。根據云計算體系實現模型與應用結構，歸納總結了現代農業中云計算的應用模型，如圖所示。

現代農業中云計算應用模型

現代農業中云計算技術應用模型為三個圈，核心圈是用戶，主要指農民以及涉及農業生產、經營和管理的各個企業、組織和集體等農業用戶。中間是云平臺，為用戶提供云計算服務的支持層;最外層是基礎層，為云計算服務提供基本的軟件、硬件、終端設備和網絡運營服務等。

三、物聯網技術在農業生產過程中應用模式與前景

基于物聯網的農業信息化最終目標是使農業走向可持續發展的道路，而農業的可持續發展實際上包含幾個方面。

1、提高農業生產效率

提高農業的生產效率是我國農業可持續發展的第一目標。其基本思想是：在相同的條件下，以盡量少的投入獲得同樣的產出，或者以同樣的投入獲得盡量多的產出，并能為農戶帶來更多的收益；其核心在于農業各項資源的高效利用。基于物聯網的農業信息化一個重要的特征就是將諸如物聯網技術在內的各種信息科學技術注入到農業中，應用在農業生產的產前、產中和產后。這樣一方面會有效地加強農產品市場價格、供求、技術等各類信息的采集、處理和，疏通信息傳播渠道，減少流通環節的同時還可以節約交易費用；另一方面，還可以增強廣大農民獲取信息和應用信息的能力，為農民提供及時有效的政策、科技、市場等方面的信息，幫助農民科學決策，提高生產經營能力，最終提高農業的生產效率。

2、增加農民收入

增加農民收入是我國農業可持續發展的第二目標。提高農民收入是可持續發展的一個必要條件，一般來說只有當農業可持續發展能夠提高農民的收入時，農民才會比較容易接受這一理念，進而農業可持續發展的實現才會有堅實的微觀基礎。

政府就已經將“提高我國農業生產者的收入”載入《農業法》中，成為政府工作的一個重要的目標。然而目前仍然有很多因素制約著農民收入的增長，其中比較重要的一個因素就是農作物產量比較低、農業結構不合理。一方面，由于我國正處于由傳統農業向現代農業轉型階段，農作物仍然屬于“靠天收入”的模式，近幾年由于生態環境的破壞，自然災害不時發生，所以農業產量比較低。另一方面，由于信息的不對稱性，農民在決策種植作物的時候往往根據自己的經驗或者從眾心理，導致種植的作物不能與市場需求有效對接，這就造成農作物種植結構不合理，導致接下來的銷售環節遇到困難，最終制約了農民收入的增加。基于物聯網的農業信息化可以有效地解決農作物產量低和農產品結構不合理的問題，因此可以有效地提高農民的收入，最終實現農業的可持續發展。

3、合理利用資源，保護環境

合理利用農業資源，保護農業發展環境，是我國農業可持續發展的第三個目標。其基本要求是：農業的發展不能以對資源與環境的破壞為代價，如果破壞不可避免，那么就要將破壞減少到最低限度。其主要內容有兩個方面：一是農業自然資源的合理利用；二是環境污染的防治。由于我國人均資源擁有量與世界平均水平差距很大，因此合理利用自然資源，加強環境保護就顯得尤為重要，特別是對耕地資源與農業生態環境的合理利用與保護，更應該引起高度的重視。

在我國，耕地資源緊缺已經成為我國農業可持續發展的桎梏，亟待解決。隨著人口增長以及消費水平提高所引起的增量需求就需要通過提高單位面積的產量予以滿足，而單位面積的產量提高就需要先進的科學技術的投入，基于物聯網的農業信息化在一定程度上可以解決這一問題。

4、農業生產信息支持服務;采用信息技術對農業生產的過程進行信息支持服務，典型的應用包括:①農業專家系統，如當前我國己經建設完成并逐步推廣試用的的砂疆黑土小麥施肥專家系統、水稻病蟲害診治專家系統，小麥、玉米、桑蠶品種選育專家系統，農業氣象預報專家系統等;②農業信息遠程支援技術，是以專家在線、知識庫和類似案例分析等形式為農民或涉農單位等提供網絡化的、遠程技術支持服務;重點是解決農民在農業生產過程中存在的疑難問題，如擇種、病蟲害防治、農藥使用、農田管理等;③農業裝備數字化建模技術，根據農業裝備數字化設計中虛擬裝配、虛擬樣機及人機工程學設計與評價等技術要求，以拖拉機、聯合收割機和大型噴灌機等典型農業裝備為主，建立結構、參數和功能模型庫，研究共性零部件和整機虛擬建模技術;研究數字化三維模型設計方法、共性關鍵零部件有限元分析的規范化力學模型設計方法、動態工程模型設計方法、人機界面幾何建模和動態建模方法，為農業裝備產品虛擬設計、虛擬試驗和虛擬人機工程學設計與評價提供支撐條件。

5、無論是從農業發展的理論層面還是從實踐層面來看，基于物聯網的農業信息化最終的發展目標都是使農業走上可持續發展之路，而這一目標的實現分為三個層面，第一個層面是提高農業生產效率，第二個層面是增加農民收入，第三個層面是合理利用自然資源、保護環境。在基于物聯網的農業信息化發展模式構建中，無論是戰略模式構建，還是服務模式和技術模式的構建都要時刻以農業的可持續發展為目標，注重經濟、社會和環境的協調發展。

結語：

本文分析了云計算和物聯網技術的在現代農業中應用的可行性。分析了云計算和物聯網技術應用對現代農業發展帶來的技術進步、經濟利益和社會影響的效益。努力為我國農業貢獻力量。

參考文獻：

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我們可以通過這樣一張圖片，形象的知道大數據與移動互聯網、物聯網以及傳統互聯網的關系。物聯網，移動互聯網再加上傳統互聯網，每天都在產生海量數據，而大數據又通過云計算的形式，將這些數據篩選處理分析，提前出有用的信息，這就是大數據分析。

大數據與移動互聯網、物聯網以及傳統互聯網

作為數據存儲巨頭，EMC的大數據理念是，首先從“大”入手，“大”肯定是指大型數據集，一般在10TB規模左右。很多用戶把多個數據集放在一起，形成PB級的數據量。同時從數據源來談，大數據是指這些數據來自多種數據源，以實時、迭代的方式來實現。

大數據來源

我們看到，各種行業都出現了大數據趨勢，有些可能是零售業商戶，要對零售業數據進行分析，或者是一些有關全球天氣預報模型的數據，還有油氣行業一些地理信息數據，比如基因學分析，醫學中也有成像類的大數據，甚至電影、娛樂行業還有用于渲染的大型數據存在。

大數據與現實生活

大數據能帶來什么變化呢？里克·斯莫蘭的“大數據人類面孔”項目講述了許多故事：海象通過頭頂的觸角探索海洋；借助衛星擊準蚊子；加納用短信系統防止假藥銷售；智能手機可以預測誰正在變抑郁；信用卡在使用者離婚前兩年就能預測離婚；藥片直接將信息從人的身體傳給醫生。

通過對衛星以及全球數億傳感器、RFID標簽、帶GPS的相機和智能手機實時收集的數據做可視化處理，人類就可以感知、測量、理解和影響人類的生存方式，實現先輩們遙不可及的夢想。

2012年3月，里克·斯莫蘭和JenniferErwitt發動全球各地100多位攝影師、編輯和作家來探索大數據的世界，以驗證它是否象許多業界人士所說：代表了一種從未出現過的工具，可以幫助人類面對最大的挑戰。

大數據人類面孔-通過計步器記錄數據分析身體狀況

2012年9月25日到10月2日，邀請全球各地參與者通過“大數據人類面孔”這一應用(五種語言的iOS和安卓版本免費下載)來“測量我們的世界”。這一應用可以讓人們用手機作為傳感器參與一系列活動，他們同時可以比較全球其它參與者對一些值得深思的問題給出了什么答案。參與者可以繪制出自己每天的路徑，分享那些帶給他們好運的物品和儀式，了解其他人想要在一生中經歷的特別體驗，發現自己身邊以前沒有意識到的秘密。參與者還能夠得出自己的“數字身影”。

2012年10月2日，邀請媒體出席在紐約、倫敦和新加坡舉行的“指揮控制中心”大型活動，所有參與者的數據將在活動中加以分析、視覺化處理和詮釋。大數據領域的專家們和創新者們將通過互動的“大數據實驗室”分享他們的工作成果。全球各地的觀眾可以實時在線觀看活動直播。

麥肯錫全球研究機構在的《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》中表示，充分利用大數據可幫助全球個人定位服務提供商增加1000億美元收入、幫助歐洲公共部門的管理每年提升2500億美元產值、幫助美國醫療保健行業每年提升3000億美元產值，并可幫助美國零售業獲得60%以上的凈利潤增長……

如果感覺此數據太過空泛，那么我們可以通過安防監控在大數據方面的應用來進行詳細的了解。很多讀者應該都看過電影《全民公敵》，威爾史密斯飾演的律師出現在各地任意位置的攝像頭都會在第一時間被發現，這便是大數據的作用。從技術角度來看，從傳統的海量存儲監控，到實現聯網智能化監控便是大數據很好的應用。在國際大都市中，每年行駛的車輛數據可能會達到百億級，從這些海量信息提取車牌、車身顏色，就可以很快查出軌跡、違章等，而接下來的關聯分析就是基于大數據的基礎展開。

再比如大家經常使用的淘寶為例。天貓副總裁王文彬曾表示“我們可以得到買家的訪問量、固定頻率、偏好商品等淺層分析。未來將有更多，不僅能看到商家銷量的高低，甚至還可以看出其原因。”商家還可以通過對點擊量、跨店鋪點擊，訂單流轉量甚至旺旺聊天信息等消費者購買行為的分析，進而有針對性的進行提高，達到提高銷量的目的。

從人類文明出現到2003年，人類總共才產生了5EB(ExaBytes)的數據，但是當前的人類兩天內就創造出了相同的數據量，全球90%的數據都是在過去兩年中生成的，到2020年全球數據使用量將大概需要376億個1TB的硬盤進行存儲。

大數據

當然，大數據并不等同于目前的海量數據。目前全球均比較認可IDC對“大數據”的定義：為了更經濟地從高頻率獲取的、大容量的、不同結構和類型的數據中獲取價值，而設計的新一代架構和技術。此定義也可以概括為四個特點，即高容量(volume)、多樣性(variety)，速度(velocity)，以及價值(value)四個V，包括基礎架構、數據管理、分析挖掘和決策支持四個層面。當然，也有其他不同的觀點，IBM對于大數據的定義便是規模性(Volume)、多樣性(Variety)、高速性(Velocity)和真實性(Veracity)的“4V理論”，NetApp大中華區總經理陳文所理解的大數據包括A、B、C三個要素：大分析(Analytic)，高帶寬(Bandwidth)和大內容(Content)。

大數據與云計算

物聯網、移動互聯網等是大數據的來源，而大數據分析則是為物聯網和移動互聯網提供有用的分析，獲取價值。云計算又與大數據有什么關系呢？這個問題其實早在2011年，就有人分析，例如EMC World 2011的大會主題就是“當云計算遇見大數據”。

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1云計算與物聯網

1.1云計算的含義

云計算是一種滿足資源使用和交付的形式的新奇的商業的計算模型，用戶在這個網絡里能獲取他們所需要的平臺或是軟硬件等資源。云計算將來有可能軟件產業，其應用能被隨意的收買，許可也能被隨時生效，然后應用到網絡上，來進行資源共享。云計算所運用的關鍵技術包括：分布式的計算技術能夠把龐大的任務分割成很多個子任務，同時把它們分別放在不同的計算節點上，然后再來運用與計算，這樣大大加強了平臺對大量數據的處理能力；彈性規模擴展技術能提供給各類應用框架以相應的集群類型，然后按照所需的擴展方式，增加一些資源；虛擬化技術能進行虛擬資源更換物理資源；分布式的存儲技術能使用網絡里的多臺服務器里所存儲的各種資源，來解決一臺服務器無法滿足存儲要求的現狀，同時統一的管理這些存儲資源，確保數據使用時的可靠、安全；多租戶技術滿足很多個用戶要同時使用相同的軟硬件資源的需求，還能給相應的客戶軟件服務提供數據隔離、性能定制、架構擴展、客戶化配置等功能。

1.2物聯網的含義

物聯網是一種新型的網絡，它利用全球定位系統、紅外感應器、射頻識別器等傳感設備，依照規定的協議，將事物與網絡連接起來，以此來交換信息和通信，從而達到識別、跟蹤、定位、管理和監控事物的目的。物聯網的服務對象不斷擴大，從人擴大到物，它是借助目前網絡，把全新的IT技術應用到各個行業中去，仔細研究，就是在電網、橋梁、鐵路、供水系統等各類社會設施中安裝傳感設備，然后通過RFID和無線數據通訊等技術手段，將人類社會環境和物理系統融合到一起，使信息資源得到充分利用，從而大大提高了生產力。現在，物聯網已經形成了相應的產業鏈和固定的商業模式：在政府的引導下，運營商供應服務的，把運用解決方式當作主要任務，保障傳輸通信和計算能力以及基本的傳感感知能力。有了政府的大力支持，很大程度地加快了物聯網的發展速度。如今，物聯網已經在各個領域得到應用。

2基于云計算物的物聯網運營平臺

2.1物聯網的發展對電信運營商的影響

物聯網的體系結構由感知層、傳輸層、存儲層和控制層四部分構成的。感知層是利用“鍵盤”、“鼠標”等器件來探索力、熱、電、光、位移等信息；傳輸層是用來給無線傳感網和電信網傳輸信息的總線；存儲層是用來將獲取的濕度、溫度以及電子標簽編碼等信息裝備到傳感網絡節點中的存儲設備；控制層是用來大規模快速處理信息的CPU。

傳統的電信運營商就相當于物聯網里面的傳輸層，它利用無線傳輸技術，給采集信息和接收信息牽線搭橋。但目前的運營商不僅能夠提供信息通道，運營商還希望借助現有的技術、資源，把業務擴展到網聯網里最核心部分控制層，把網絡的運營能力最大程度地釋放，然后供應給應用集成，為用戶提供更為方便的服務。運營商通過銷售信息所獲得的利潤遠遠大于傳統的通信費和流量費。

電信運營商要想更好的迎合物聯網的發展方向，就得好好發揮潛能，利用自己所擁有的網絡客戶，連接互聯網和無線傳網絡，搭建物聯網的運營平臺，集合所有的產業鏈，為客戶提供統一的電信級的物聯網服務。但要想做到這一點，必須要求物聯網有這些功能：（1）業務開通、受理、計費功能。作為客戶物聯網業務全面服務的供應商，必須制定針對廠商、客戶和第三方應用提供商的完善的運營服務體系，對所有包含的服務采用開通、受理、計費等功能。（2）信息采集、計算、存儲、顯示功能。與互聯網有所不同，物聯網會包含很多巨型的動態數據，對采集來的事物的信息來進行處理和運算。例如我們現在運用的GPS導航、Google地球模式等設備，它們需要提供實時監測數據和物理地址，并及時作出反饋的服務，而類似這種應用生成的大量數據，都決定了物聯網平臺必須具有信息采集、計算、存儲能力。（3）節點配置與控制功能。未來物聯網需要物與物的相連，世間每一樣東西都可能擁有獨立的IP地址被接入到電信運營商的網絡中，于是便建設了無數個傳感網絡節點，如果要對它們進行管理和監測，這時物聯網就必須具備節點狀態檢測、合理參數配置、節點升級和節點網絡拓撲等功能。

2.2云計算對物聯網運營平臺上的重要性

通過對物聯網運營平臺的特點和需求的分析，我們能看出物聯網需要有大規模的資源和很強的計算能力，而對這樣大數量數據的計算就需要運用到云計算技術。基于云計算的物聯網的運營平臺包括下面幾個部分：

2.2.1物聯網和云計算的基礎設備與服務。云計算所運用的基礎設備包括服務器、存儲設備、網絡設備和帶寬等出售的設備。采用虛擬化技術處理物理資源，讓物聯網運營平臺的行業間或是同一行業間各類客戶能共享資源，而且不受地點和設備的約束，這樣能夠更加合理的利用資源，避免資源的浪費，大大地降低了成本，并且在一定程度上提高了使用質量。

2.2.2物聯網和云計算的軟件與服務。物聯網和云計算利用虛擬的物理資源供應客戶所需要的具體服務，也可以專門被第三方使用。第三方提供軟件，然后云平臺利用虛擬化技術分租給多個商戶，同時讓這些租戶共享資源，按照所需來計費，大大降低了成本，提高了資源使用率。

2.2.3物聯網和云計算的平臺與服務。云平臺是物聯網的關鍵內容，具有配置與控制網絡節點，采集與計算信息的功能，它利用分布式的計算技術、分布式的存儲技術來分析大量的數據，提供大數據量數據實時處理服務。云平臺能處理多項任務和多項業務，還能根據不同行業的特性，分離計算功能，制定最合理的計算模型，然后供云調用利用。

2.3物聯網和云計算促進新產業的發展的表現

物聯網的前進依賴云計算的海量數據處理能力，而云計算的前進離不開于物聯網的拓展，它們二者密不可分。物聯網提供人和物、物和物的信息交換與無縫接入，從而滿足實時管理、控制世間萬物的需求；而云計算是依附在互聯網的基礎上，利用虛擬化技術來進行信息資源共享，是一種花費少、可靠性高、擴展性高的服務模式。

物聯網與云計算使人們的生活和生產方式煥然一新，讓生產步驟變得更簡單，讓生產效益變得更高，促進了新材料、新能源、新信息等很多產業的發展。新材料產業發展的推動：物聯網和云計算的硅材料產業；物聯網納米集成電路技術。新能源產業發展的推動：物聯網和云計算掌控風能和太陽能；物聯網與云計算的海洋能發電存儲技術。新信息產業發展的推動：物聯網和云計算的升天和落地模式；云安全技術引發的可信安全的知識產業萌發；促進智能交通、家居等產業的發展；促進增值服務產業的發展。

3小結

架構基于云計算的物聯網運營平臺，不僅讓物聯網滿足了目前電信運營商發展的需求，同時促進了其他新型產業的發展，完全證明了建立這個平臺是正確的。隨著科技的發展，云平臺不斷的優化，云計算能力不斷的提升，我們確信基于云計算的物聯網運營平臺的發展前景是很可觀的。

參考文獻：

[1]李新苗.物聯網牽手云計算的“兩大關鍵”[J].通信世界,2010,7.

[2]聶曉.基于云計算的物聯網安全研究[J].工礦自動化,2013,4.

[3]梅海濤.基于云計算的物聯網運營平臺淺析[J].電信技術,2011,5.

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物聯網（The Internet of Things），顧名思義，是“物物相連的互聯網”。物聯網的概念最早由美國麻省理工學院（MIT）自動標識中心（AIL）于1999年提出，主要依據物品編碼、RFID（射頻識別）技術，以互聯網為傳輸媒介，以傳感器網絡為基礎，按約定協議，把任何物品與互聯網相連接，進行信息交換、數據融合和通訊，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理等功能為一體的新型網絡平臺。2005年，國際電信聯盟ITU在突尼斯舉行的信息社會世界峰會上正式確定了“物聯網”的概念。2009年6月18日，歐盟執委會也聲明，描述了物聯網的發展前景，并首次提出了物聯網發展和管理設想。2009年8月7日，總理在無錫提出“感知中國”理念，由此掀起了物聯網技術在國內的迅猛發展[ 1]。

隨著物聯網技術的逐漸成熟，和云計算相結合必將是未來的發展趨勢。其原因在于云計算提供了一個巨大的資源池，而應用的使用又有不同的負載周期，根據負載對應的資源進行動態伸縮（即高負載時動態擴展資源，低負載時釋放多余的資源）。將可以顯著地提高資源的利用率。另外，云計算的分布式計算和分布式存儲可以實現將大型任務細分成很多子任務，這些子任務分布式地或并行分配到在多個計算節點上進行調度和計算，同時將存儲資源抽象表示和統一管理。

因此，可以這樣預見，物聯網的迅猛發展可以借助云計算的諸多特征；而云計算的拓展則可以建立在物聯網上無處不在的傳感器網絡，從而實現技術的融合，產生更加巨大的正能量。

1 物聯網的基本原理

1.1 以傳感器網絡為基礎

深入剖析物聯網的概念可以發現，物聯網實質上是對各類傳感器和現有互聯網相互銜接的一個新技術，或者說是未來互聯網的一部分，其核心是智能傳感器網絡技術。傳感器網絡可以理解為人類感知世界的觸角，用這樣的觸角將感知世界的各種信息通過物理世界的各類互聯網絡進行傳遞、處理，從而使得數字虛擬世界中各種紛繁的畫面能夠呈現在人類社會中，讓我們能夠實時感知[2]。這樣的“感知——傳送——計算——應用”過程，便構成了我們所熟知的物聯網的運營模式。而這種運行模式中的關鍵在于廣泛而數目巨大的節點的存在和節點提供了無處不在的計算能力。節點是傳感器網絡的基本單位，主要完成智能感知、信息采集、數據融合、數據傳送和構造底層物理傳感器網絡等功能。節點一般由傳感器單元、處理單元、通信單元和電源以及其他輔助單元等組成。通常，對節點的設計要滿足如下幾個條件：（1）適合廣泛的應用場合、微型化、低功耗；（2）良好的接口、傳感器具有與較強的感知能力（3）較強的惡劣環境的工作能力和較強的抗干擾能力；（4）就有數據轉換能力，即能夠適應數據的串行到并行的轉換。

1.2 傳感器網絡的體系結構

深刻認識傳感器網絡的體系結構，是正確理解物聯網內涵的前提，也是將物聯網和云計算相結合的基礎。傳感器網絡體系結構可由三部分組成：分層的網絡通信協議、傳感器網絡管理和應用支撐技術[3 ]。

（1）網絡通信協議

這一層主要包括各種通信網絡與互聯網形成的融合網絡、物聯網管理中心、信心中心、各類樣本庫、算法庫和各類服務基礎設施。

（2）傳感器網絡管理

這一層主要包括二維碼標簽和識讀器、RFID標簽和讀寫器、攝像頭、GPS、傳感器和M2M終端、傳感器網絡網關等。主要任務是解決感知和識別物體，采集和捕獲信息。

（3）應用支撐技術

應用支持技術主要解決物聯網與行業專業技術的結合以及提供廣泛的智能化解決方案。其關鍵在于信息的社會化共享以及信息安全等問題[4 ]。

1.3 傳感器網絡網絡安全分析

物聯網除了涉及到互聯網安全問題外，還需要面對傳感器網絡的安全問題。傳統互聯網存在的多種威脅已經擁有很多可行的應對措施；而傳感器網絡存在的安全問題必須引起人們的廣泛重視。比如，傳感器網絡一般可能遇到節點被攻擊、部分節點被物理操縱、信息流失和部分網絡被控制等問題。目前，常用的解決方案有節點身份認證、ZigBee技術等等。[5 ]。

2 基于云計算的物聯網實現可行性分析

2.1 物聯網云計算基礎

從前兩個小節的闡述不難發現，物聯網一般具備三個特征：全面感知、可靠傳遞和智能處理。而其中智能處理恰恰與近幾年來迅速崛起的“云計算”的理念相吻合。下面，先考察近幾年來云計算概念的發展情況。

云計算作為繼網格計算、互聯網計算、軟件即服務、平臺即服務等類計算模式的最新發展，云計算主要通過虛擬技術將各種互聯網的計算、存儲、數據、應用等資源進行有效整合與抽象，有效地為用戶提供了可靠服務的形式——大規模計算資源，從而將用戶從復雜的底層硬件邏輯、網絡協議、軟件架構中解放出來。這正是云計算理念中一直提倡的“平臺即服務”、“軟件即服務”。

維基百科對云計算的定義是：“云計算是一種動態的易擴展的且通常是通過互聯網提供虛擬化的資源計算方式，用戶不需要了解云內部的細節。云計算包括基礎設施即服務、平臺即服務和軟件即服務以及其他依賴于互聯網滿足客戶計算需求的技術趨勢”[ 6]。

IBM對云計算的定義是：“云計算是一種計算模式。在這種模式中，應用數據和IT資源以服務的方式通過網絡提供給用戶使用。大量的計算資源組成IT資源池，用于動態創建高度虛擬化的資源供給用戶使用”[ 7]。

為此，我們不難看出，未來的物聯網運營平臺需要在不同時間采集的海量信息源于數以億計的傳感器構建的傳感器網絡，并利用各個網絡節點對這些信息進行匯總、拆分、統計、備份，這對物聯網平臺的計算能力是一個至關重要的考驗。同時，資源負載在不同時間段也會存在相應的起伏。因此，考慮一個具有很好自適應能力的物聯網運營平臺是十分必要切迫切的任務，一方面避免重復性建設；另一方面也好充分利用好現有的理論和技術，從而尋求新的突破。至此，從上面的分析來看，云計算是與物聯網運營平臺相融合的一個很有前景的方向，其原因在于二者有基本相同的客戶需求，也有相似的物理設備基礎，將二者在理念和技術上進行相容，必將創造出更具活力的運營平臺。

2.2 基于云計算物聯網實現可行性分析

從上面幾點分析看，云計算是物聯網發展的必然趨勢，其計算方式、存儲手段、智能算法等等都將與云計算的理念和體系結構相融合。依據云計算的方式構建全新的物聯網服務模式，無論從理論還是商業運營模式都是可行的，其安全性也是有一定保證的。

3 基于云計算的物聯網基本設想

基于云計算的物聯網運營平臺，可以包括如下幾個部分：

（1）云基礎設施

包括傳感器網絡、物理資源以及能夠實現所有客戶共用的一個跨物理存儲設備的虛擬存儲池。能夠有效地提供資源需求的彈性伸縮和集群服務。

（2）基于云計算的物聯網平臺

該平臺是基于云計算物聯網運營系統的核心，主要實現網絡節點的配置和控制、信息的采集和計算功能。

（3）物聯網云應用

物聯網云應用是基于云計算的物聯網平臺的拓展部分，可以集成第三方行業應用。主要是利用虛擬化技術實現在一個物聯網環境下全部用戶資源共享、計算能力共享。

（4）物聯網管理系統

管理系統一方面用于監控基于云計算物聯網運營平臺的運行情況、資源彈性伸縮機制下資源利用的控制情況以及網絡用戶、安全以及服務管理等等。

上面幾點僅僅是在云計算相關概念的啟發下，以及對物聯網未來發展趨勢的一個初步設想，在有些方面的構建以及架構仍然存在問題，必將隨著云計算技術和物聯網技術的廣泛應用而逐漸改進，以便于在不遠的將來實現基于云計算理念的物聯網運營平臺。

4 結束語

文中主要針對物聯網的概念和近幾年的發展進行了簡單的闡述。然后，根據物聯網未來的發展趨勢進行了一定的預測，并根據物聯網的與云計算可能存在的交集展開了理論剖析。從理論和應用前景上分析了兩者融合的可行性和廣闊前景。最后，論文給出了基于云計算理念下的物聯網實現的簡單設想。

參考文獻：

[1] 孔曉波.物聯網概念和演進路徑[J].電信工程技術與標準化，2009， 22（12）： 12-14.

[2] 石軍.“感知中國”促進中國物聯網加速發展[J]. 通信管理與技術，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、云計算與物聯網

1、云計算的概念與特性。科技不斷的發展以及互聯網的廣泛使用，在網上所產生的海量資源需要處理，為了有效地解決這個問題，谷歌和亞馬遜等公司就提出了云計算這個構想，通過幾年，眾多高校與公司企業的合作開發，云計算技術被開發出來，并且對云計算進行了明確的定義：云計算是一種計算模式，可以通過非本地或者是遠程服務器來給用戶提供服務[1]。這種模式就是將所有的資源進行虛擬化，并且將這些被虛擬化的資源全部集中到一個虛擬共享區域，通過對用戶需求的識別將這些資源進行重新分配和組合，從而實現海量資源的管理。因此，云計算也成為了未來發展中的重要趨勢之一。云計算技術不僅僅可以將海量數據進行虛擬化，還能將這些數據全部資源化。另外，云計算技術并不需要在特定的機器上操作，只要通過終端就可以實現云計算技術，這才是真正實現了互聯網就是計算機的功能，也極大地便利了廣大用戶，讓用戶可以隨時隨地訪問云計算平臺。

2、物聯網的概念及其結構體系。物聯網技術其實是一種再開發技術，它是建立在互聯網的基礎上，通過無線射頻、紅外感應、極光掃描等信息傳感設備，將物品可以與互聯網相連接，從而進行信息交換和通信，進而實現智能化識別、監控和管理的一種新型網絡技術[2]。將物聯網可以分成感知層、網絡層、應用層。每個層面都有著自己的功能，三個層面相互獨立，又相互幫助。

二、云計算在校園物聯網的構建

1、物聯網在校園中的應用。在各個高校中，校園網中的無線網絡已經開始普及，并且物聯網技術也快速發展，不僅僅是在高校的教學管理、學生管理上運用廣泛，還在物流管理、人事管理、財務管理上都運用越來越廣泛。在教學過程中，物聯網可以將現實世界與虛擬世界聯系起來，從而建立了一個資源共享、信息共用的平臺；在圖書管理中，可以將智能標簽嵌入圖書中，從而可以實現圖書的自主借閱，完善圖書管理系統；在學生管理的過程中，通過將智能標簽植入學生的校園一卡通中，使得新生入學手續更加簡單方便，只要刷卡就可以完成，即身份確認、入宿手續的辦理、繳費、以及領取軍訓服裝等報道的環節手續，這樣及有效地提升了入學手續辦理的效率，從而達到管理學生的效果。

2、云計算在校園物聯網中的應用。物聯網在校園中的廣泛使用，必然會導致大量數據的產生，因此，在管理海量數據的過程中往往出現很多問題，這時就需要一個功能特別強大、成本又不高、能夠處理海量數據的計算平臺。然而，云計算平臺剛好符合這些特征，云計算平臺能夠將校園運用物聯網技術過程中產生的海量數據進行存儲、整理和管理，同時也能夠為整個校園的物聯網提供云計算服務，從而控制校園物聯網中客觀事物發展和進程，充分滿足校園物聯網發展需求，有效地解決在管理過程中出現的問題。校園云的使用還能夠在計算、運營、維護等方面來滿足校園日常需求。

3、校園物聯網的云平臺設計。校園物聯網中的云計算構架其實就是將物聯網中的網絡層更加細化了，即可劃分為感知層、網絡層（傳輸層和支撐層）、應用層。感知層是校園的感知系統，主要是對各種信息進行收集和簡單的處理；傳輸層就是對感知層處理過的信息進行匯總并且進行傳輸；支撐層包括了各種基礎的軟件系統、基礎管理以及一些基礎資源，這些系統和資源是用來支撐應用層的運行的；應用層作為云計算構架的最高層，主要的工作當然是一種實現功能，通過對校園物聯網中不同用戶的需求整合和重新分配，從而將相關服務呈現出來，進而滿足用戶的需求。另外，虛擬化作為校園云的支撐基礎，也是校園云構架中的重要環節，這就意味著激昂高校的硬件資源需啊喲整合為資源池，實現資源的動態化，提高資源的利用率，同時也利用虛擬化技術將冗余的資源進行北非，實現系統的零負擔化，避免信息受損后難以恢復，從而保證信息的安全。

三、結語

因此，云計算可以算是物聯網發展的基石，又由于物聯網產生的海量資源又是云計算最大的用戶，物聯網與云計算相結合可以取得雙贏的效果，這對于校園來說也是莫大的好處，通過運用云計算技術來處理校園物聯網中產生的大量資源，不僅解決了海量資源的管理問題，還滿足了校園物聯網發展需求。

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0 引言

智慧物流的概念最早在2009年12月由中國物流技術協會在原有智能物流的基礎上提出的，2006年，張軍杰就智能物流的發展進行了詳細的研究，提出了智能物流發展中遇到的問題和解決方案，2011年，汪鳴和李霞等學者提出智慧物流是在智能物流的基礎上發展起來的，它更加注重整體智能特征、協作性決策等發展模式，且物聯網技術在智慧物流的實現中起著極其重要的作用，智慧物流的實現將大力推動智慧城市的大發展。Bardi，E.J，Raghunathan，T.S，Bagchi，P.K認為智慧物流是推動市場全球化的有力助推器，是智慧城市的重要組成部分。Shih-Che Lo，Randolph W.Hall 2007年設計一個實時智慧物流信息系統解決貨運行業在高峰時間交通堵塞的問題，提高了智慧城市的現代化水平。眾多學者對智能物流和智慧物流的發展做了眾多的研究。

1 我國智慧物流發展存在迫切性

1.1 智慧物流將大幅度降低企業物流的成本

據不完全統計，我國物流企業中已經實現部分信息化的不足1/4，全面實現的不到1/10，河北省的情況更差，這樣的結果是企業內部以及企業與企業之間的信息出現不暢，很多成本的提高出現在物流上，如果解決這個瓶頸問題將大大提高企業的管理水平，降低物流成本。

1.2 智慧物流可建立公共平臺，有序地提高物流企業的競爭力

智慧物流的實施有利于加快改進企業物流的管理模式，提高其運作效率和供應鏈的協同化水平，促進實現供應鏈的一體化進程，從而解決在傳統物流供應鏈消耗大量燃油，造成環境污染及大量碳排放的問題，同時提高了信息領域的快速傳輸和相應能力，構筑企業的經濟增長點。

1.3 智慧物流將為智慧城市提供重要的數據和信息支持

智慧物流將為智慧城市提供重要的數據和信息支持，它可以將傳感器和感應器裝備到交通設施中，如車輛、電網、鐵路、隧道、橋梁、油氣管道等，這樣就形成了一個大的物聯網，實現多樣化、多源化的數據采集，并通過云計算、大數據等手段完成信息的高度共享，從而實現人、物、信息、決策的高效融合。

2 我國智慧物流發展的現狀和主要問題

我國部分單位的現代物流系統的部分技術已經達到了信息化、數字化、網絡化、集成化、智能自動化等先進水平，如中儲股份、外運發展、中海發展等，同時各地政府在智慧物流發展方式上也開展了大量研究，但與美國、日本等發達國家相比，我國的智慧物流尚處于起步或初級階段，還存在眾多突出問題，具體體現在：

2.1 物流企業規模較小、分散、布局亂、管理水平低下

目前，河北省有不少小企業開始利用物聯網技術構建了小型的智慧物流或智能物流，但這些企業存在著規模小，開發的系統各自為戰，信息無法共享等問題，這樣的結果是：缺乏有效的系統化管理，生產要素不能實現自由流動，資源配置不合理，難以形成統一、開放的市場。由于缺乏統一管理、信息不能實現共享，造成企業間彼此之間沒有交流，據不完全統計，河北省運輸能力有40%是空載狀態，經常是去的時候超載，回來時是空載。

2.2 編碼、文件格式等標準化數據不統一，也沒有前瞻性的規劃

從信息論角度上講，智慧物流的實現需要編碼、文件格式、數據接口等實現標準化，由于物流企業間的信息系統各自為戰，每個系統都一套標準，從而無法實現多系統的數據共享。同樣在發達國家，在條形碼、物流編號、數據接口等方面建立了一套比較實用的標準完成企業間的數據交換。同時，為解決末端數據的多源化和多樣化，難以實現共享的問題，他們提出了在層次結構中加入“數據標準化”層的概念，實現異構數據的同構化處理。

2.3 信息技術手段落后，缺乏完善統一的平臺

目前，在河北省的物流企業信息技術落后，信息系統功能不完善，比如，缺乏GPS或北斗技術的貨物追蹤系統、倉庫的智能化管理系統、運輸智能化管理系統等物流服務系統，信息資源不能整合，更談不到信息輔助決策，條形碼、射頻識別、GPS/GIS的應用不合理等，這與國外的智慧物流相比，還存在很大差距。同時，公共信息平臺提供的功能有限，物流信息分散，條塊分割等等，無法實現統一管理和協同優化。

2.4 高水平的專業人才匱乏

人才是構建社會高速發展的技術，據不完全統計，我國物流人才缺口至少30萬人，而同時懂得物流技術、計算機技術、信息系統技術、網絡技術的復合型人才更是缺之又缺。

3 基于云計算和物聯網的智慧物流發展模式

通過分析智慧物流發展的必要性及河北省的現狀后，將有針對性地研究發展對策和模式。

3.1 政府應在發展中起“主導作用”

政府應在發展中起“主導作用”，其發展創造良好的環境在整個智慧物流的發展過程中，政府應該起“主導作用”，一是政府需要提供符合發展的政策；二是扶持一些有良好潛力和競爭力的企業作為未來智慧物流發展的核心力量；三是配套相應的資金用于通訊、物聯網、運營的基礎設施建設；四是研發智慧物流的信息服務公共平臺。

3.2 通過產業推進，建立產業標準和信息平臺

通過產業聯盟，制定相應的產業標準，用于信息化建設所需的標準化和各類信息數據處理和傳輸的標準化建設，如代碼、接口等，同時加快推進智慧物流產業的高端化、智能化、規模化、協同化。

3.3 發揮企業主體作用，實現數據協同性、信息的共享性和決策智能性

企業是智慧物流的主體，而要想實現數據智慧化就必須使用先進的數據設備和數據共享設備，如RFID、GPS、傳感器等，將末端采集來的數據傳至系統平臺，從而為系統完成信息轉化、決策支持、協同化處理提供基礎數據。

3.4 建立標準的引領，保障物流科技發展的協調統一，降低物流成本

標準化工作是實現智慧物流統一協調發展、信息實現共享，決策支持準確性和智能性提高的基礎。首先應該強化統籌協作，推進智慧物流標準體系建設和各類信息標準化體系，其次是在物理上實現各類編碼標識、接口、信息安全的基礎共性標準等。

3.5 最終實現引入市場機制，增強智慧物流發展的動力

智慧物流的最終是引入市場，增強智慧物流發展的內生性動力，吸引資金，提高效率，降低成本，實現系統的良性循環，并為智慧城市的實現奠定基礎。

4 結論

眾多學者對智能物流和智慧物流的發展做了眾多的研究，但系統化的發展模式尚屬研究空白。本文借鑒國內外的眾多研究成果的基礎上，詳細分析了物聯網、云計算、大數據和智慧物流的關系，提出“政府主導、企業主體、產業推進、標準引領、市場化推廣”的創新型智慧物流發展模式，該模式的實現將大力推動智慧物流的可持續健康發展及智慧城市的現代化水平。

參 考 文 獻

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一、基于云計算的物聯網

物聯網其實就是一個比較大而且分布也非常廣泛的物和物的互聯網，主要作用就是對生活中的各種事物進行監控，隨著物聯網的不斷發展，現在也接入了很多的應用終端，其中就包括了湖泊、建筑物以及交通設施等。一般來說，云計算物聯網數據挖掘就是指通過對云計算來解決物聯網數據挖掘存在的問題。首先建立一個能夠全面捕捉物聯網數據的分布式時空數據庫，然后在云計算的平臺上，全面的對物聯網系統的數據進行挖掘。云計算中的數據挖掘主要就是通過對相關的數據進行分析研究，從而知道通過這種方式進行數據挖掘，物聯網進行數據挖掘的相關工作將能夠被完美的執行與完成。

二、基于云計算的數據挖掘平臺

在工作中，能夠提供高可用性和更多的動態資源池的計算機平臺，將能夠很好的實現云計算的數據挖掘。在對那些可用性比較高的應用程序進行開發的時候就可以選擇使用基于云計算的數據挖掘平臺，在利用云計算對數據進行挖掘的時候也可以采用基于云計算的數據挖掘平臺。一般情況下，可以通過軟件分層的理念，對物聯網的基于云計算的數據挖掘平臺系統進行一定的分層處理。云計算的數據挖掘系統從下而上可以分為算法層、任務層和用戶層三層。各層系統的相關工作，都需要相互配合才能夠完成。軟件中的下層可以向它的上層提供相關的服務內容，而上層在對下層的服務進行調用的時候主要就是通過上層層間的開發接口來完成的，這樣就能夠有效的保證基于云計算的數據挖掘平臺系統當中的各個層之間的功能能夠比較的獨立。采用這樣的一種設計模式主要就是為了在對系統進行二次開發的時候能夠比較的方便。

在構建基于云計算數據挖掘模式的時候主要就是通過積極的應用云計算的服務模式，那么在這樣的一種情況下建立起來的基于云計算數據挖掘平臺它們當中的每一個部分在實際提供服務的過程當中都能夠比較獨立的去完成。操作人員在使用基于云計算數據挖掘平臺的時候主要就是經過互聯網來連接數據挖掘平臺，在監控使用賬戶的管理系統時，主要就是在SaaS、PaaS以及DaaS這三個系統當中來完成的。在數據挖掘平臺當中的任何環節都是在云計算服務的模式中。在數據挖掘平臺當中的賬戶管理系統主要就是指管理使用者的實際服務情況的一個系統，它對使用者的賬戶信息有一個比較全面的記錄，它主要就是把用戶在平臺當中使用設備的情況以及服務的情況比較詳細的記錄下來形成一個賬目，這樣就能夠為使用者提供一個比較全面的數據使用的資源。在數據挖掘平臺當中的數據管理子系統主要是指管理用戶的數據資源。這個數據管理子系統主要就是在云計算中的DaaS服務模式下進行工作的，用戶在購買數據等相關活動的時候就是通過這個系統來完成的。數據管理子系統能夠對使用者的隱私起到很好的保護作用，而且使用者在處理了數據之后還能夠進行再次的出售。在數據挖掘平臺當中的子挖掘系統主要的作用就是發現用戶數據當中的知識，讓數據挖掘目標能夠有效的實現，在在數據挖掘平臺中子挖掘系統是最主要的部分，它的專業性比較的強。

三、基于云計算的物聯網數據挖掘模式

物聯網的整個環境決定了物聯網數據挖掘的模式，因為物聯網當中的數據類型比較復雜，而且物和物之間的關聯以及相關的特性也不一樣，那么這些情況可能就會使得在構建物聯網數據挖掘模式的時候就會和傳統的數據挖掘模式不相同。

在使用物聯網的過程中，常常會出現一些問題，如在發送與接收數據的時候可能出現部分或者是全部信息出錯甚至是丟失。出現這些現象的原因，可能是物聯網系統的原因，也可能是其他什么原因。那么基于云計算物聯網數據挖掘模式就應該要考慮到這種情況，在構建物聯網數據挖掘應用模型的時候，必須考慮對物與物之間的關系的表達，這樣才能有效的解決數據的錯誤與丟失。如果物與物存在間接的關系的時候，可以采用SVD模型或者是拉普拉斯變換模型進行推導。如果物與物之間存在非常重要的直接關系時，物聯網數據挖掘模式應該要具有表達出物和物之間直接關系的能力，這樣在對物和物的間接關系進行推導的時候才會比較的方便。物聯網數據挖掘模型當中的一種就是基于超圖的物聯網數據模型，在超圖當中的每一個變都能夠和很多的點進行聯接，對于物聯網當中數據之間比較復雜的關系可以通過超邊來進行標示。物聯網數據挖掘模型當中的另外一種就是基于馬爾科夫鏈的數據挖掘模型。在基于馬爾科夫鏈的數據挖掘模型中，對于進行預測未來可能會出現的現象的概率時，不需要根據以前的信息或知識，只需要根據現在的信息或知識就能夠完成。在物聯網的數據實際應用當中，這一類問題最常見的。

穩定的可外推參數模型是物聯網數據挖掘模型中的另外一種數據挖掘模型。在物聯網數據的實際應用當中，在進行物理建模的時候應該要先要了解到物和物之間的關系，然后建立起數據模型來描述數量上面的相互關系，但是因為物聯網數據的類型比較復雜，有可能會出現錯誤或者丟失的情況，所以采用傳統的方法進行物理建模會有很多的困難。

參考文獻

[1]劉茂華，史文崇. 物聯網數據處理之淺論[J]. 計算機與信息技術，2011，06：52-53.

[2]丁靜，楊善林，羅賀，丁帥. 云計算環境下的數據挖掘服務模式[J]. 計算機科學，2012，S1：217-219+237.

篇13

在物聯網應用中，最主要的技術障礙就是數據挖掘，當前隨著云計算平臺的出現，物聯網數據挖掘技術有了新的發展方向，這使得目前我國眾多行業都在開發搭建基于云計算平臺的物聯網數據挖掘技術，從而讓物聯網具備更加厚實的IT計算能力、數據挖掘技術分析能力和平臺拓展能力。因此，物聯網行業產業的后續發展與當前云計算平臺的發展有著極其密切的關系，而基于云計算平臺的物聯網數據挖掘技術則明顯有著更加廣闊的發展空間。

一、物聯網概述

1.1 物聯網

物聯網（IOT）指的是運用各種各樣的傳感設備來進行信息傳遞的計算機集群，這是在計算機互聯網之后的再一次飛躍，包括計算機技術、通信技術（移動通信技術、傳感器技術網絡）等，而且還是下一代網絡發展的大方向。物聯網具有全面感知性、信息傳遞可靠性以及智能化處理性，例如運用有線網絡或者無線網絡將通過傳感器采集到的數據信息傳遞出去，經過云計算等技術進行數據分析處理，整合共享，而后達到對物體的智能化控制。因此，物聯網一般至少包括傳感器等電子元件、數據存儲處理系統以及有線或者無線網絡[2]。

1.2 云計算

云計算指的是在互聯網支持的基礎上，通過互聯網服務為用戶提供的依據需求而確定服務的計算方式。由于服務資源來源于互聯網，并且互聯網通常使用云狀圖案來表示資源，所以稱之為云計算。云計算有著集群優勢，同時具備高速運算能力和較高的數據存儲能力，因而如今正被廣泛而深刻的應用至IT行業中，具有高容錯性與高伸縮性的特點。目前在云計算平臺搭建中，用戶主要依靠Hadoop來進行，作為云計算平臺搭建基礎，可以極為有效的利用集群計算能力與數據存儲能力，從而實現大量數據的分析處理。

二、數據挖掘技術概述

2.1 數據挖掘技術的含義

數據挖掘技術產生時間并不算久，可自從20世紀90年代產生以來，在人類社會中產生了巨大的影響，同時受到了人們的廣泛應用。目前來說，數據挖掘并不是一個獨立的學科，而是交叉學科，因此不同領域不同行業的人對其理解也存在不同之處，因而對其準確的定義還沒有定論。目前，大部分學者比較認同的關于數據挖掘技術的含義是韓家煒等人對其的定義[3]，包括三個方面的內容，第一，具有大量的數據來源，并且是真實的數據；第二，通過數據挖掘獲得的信息對人們有著較高的價值與作用；第三，獲得信息是可以被人們理解分析，被人們接受與運用，能夠以此來做出判斷或決策。

2.2 數據挖掘技術的特征

數據挖掘技術具有分布廣、規模大、節點資源有限以及安全性復雜等特征。物聯網數據本身具有分布廣的特點，因為數據一般都存儲在不同的地方，其次，物聯網數據極為龐大，本身有許多傳感器節點，因而需要有能夠快速解決處理數據的中央節點，再次，節點資源并不是無限的，因而中央節點一般不需要所有的數據，但需要數據參數，從而依靠分布式節點將用戶需要的數據傳輸出去。

三、在云計算平臺下的數據挖掘技術分析

在當前的云計算平臺中，最主要的是以Hadoop為基礎搭建而成的平臺，在此以Hadoop為例，簡單介紹云計算平臺中數據挖掘技術。主要分為四大部分，分別為物聯網感知層、物聯網傳輸層、數據層和數據挖掘服務層。

3.1物聯網感知層

物聯網感知層主要依靠在目標區域范圍內放置極多的數據采集節點來發揮感知作用。具體來說，節點主要是通過傳感器、攝像頭以及其他設備進行數據采集工作，而采集到的數據則會依靠物聯網感知層所具備的網絡通信設備進行匯聚，將所有的數據傳送到節點，而后經過匯總存儲之后再次通過傳輸層輸送到云計算平臺的數據處理中心[4]。

3.2物聯網傳輸層

物聯網傳輸層主要包括傳感器、無線（有線）網絡等，通過諸多網絡設備搭建的高速度無縫數據傳輸系統，能夠快速將物聯網感知層采集到的數據通過網絡傳送到數據處理中心，從而實現全方位的互通互聯目標，也就是將各種類別的監測處理設備聯網傳輸，實現設備之間網絡信息的傳遞。

3.3數據層

數據層是物聯網云計算平臺中數據挖掘技術的關鍵部分，物聯網本身具有異構性和海量性的特征，因而在數據層內將物聯網設備采集到的數據進行存儲處理分析的能力是基于云計算的物聯網數據挖掘平臺的關鍵。數據層中主要包括數據源轉化與存儲兩大部分，其中，數據源轉化主要對物聯網異構性的數據進行轉化，而存儲部分則是使用Hadoop搭建的平臺中的HDFS系統進行分布式存儲，從而將海量性的數據完整存儲到數據節點[5]。

由于在物聯網平臺中，對于不同的目標會采用不同的數據類型來表現，某種情況下，相同的目標也會采用不同的數據類型來表現，因此數據源轉化的作用主要體現在保持數據的完整，防止異構性的物聯網數據在轉化中出現損毀，從而達到保證數據挖掘目標。數據源轉化在系統中的作用相當于數據層與感知層的連接線，通過數據包的解碼轉換將不同的數據轉換成需要的數據類型，并且分布式存儲到數據處理中心。

3.4數據挖掘服務層

數據挖掘服務層包含數據準備、數據挖掘引擎以及用戶三大部分。其中，數據準備部分的主要用途是對數據的清零、轉化以及規約等。數據挖掘引擎則主要包含數據挖掘算法以及模式評估，而用戶部分則主要將數據挖掘的內容進行可視化的表現。用戶部分是整個云計算平臺中數據挖掘技術面對用戶的直接體現，因而具有友好性，能夠讓用戶通過操作來對數據挖掘任務進行處理認知。

四、云計算平臺上物聯網數據挖掘技術應用分析

數據挖掘工作流程為：用戶發出數據挖掘的請求之后，主要控制節點收到用戶請求之后會首先判斷能否進行任務，并且將結果回饋給用戶。若是可以進行，主要控制節點就會調用數據挖掘算法，然后根據算法進行分布式數據挖掘工作。通過挖掘數據任務的劃分之后，將具體內容傳送到眾多節點中，節點再具體進行數據挖掘[6]。

本次選擇Hadoop搭建云計算平臺，并以此進行模擬實驗。

首先，選擇一臺實驗所需要的PC機器，配置基于普通水平的2G內存，操作系統為win7。然后在PC端安裝虛擬機，虛擬機的操作系統都是Linux操作系統。從而開始部署分布式節點，本次共安裝3個虛擬機。其次，需要安裝與Linux版本相適應的Eclipse7.5開發環境，并且于PC機上安裝SSH服務，用于實驗開始之后傳遞實驗數據。3臺虛擬機中也安裝SSH服務，以便于Hadoop平臺運用。

配置安裝完畢后，選擇采用關聯規則算法的數據，將數據依據C++代碼程序轉換成標準的PML文件，文件大小為1G，然后將文件利用HDFS傳入Hadoop平臺，采用分布式存儲。接下來，運行Apriori算法 [7]，根據計算結果來判斷能否找到實驗數據集合中所有的項目，然后，選用不同大小的文件再次重復實驗，以此來得到較為準確的結果。實驗運行Hadoop平臺計算得到的數據如下表1。

從表1中可以看出，伴隨著文件不斷擴大，在Hadoop平臺上運行，采用Apriori算法所運行的時間也隨之上升。經過大量模擬實驗后，可以看出Hadoop平臺有著較高的拓展性能，能夠滿足當前市場對于物聯網大量數據挖掘的要求[8]。

五、結語

隨著社會經濟與科學技術日新月異的發展，物聯網技術也在不斷的趨于成熟。當前物聯網海量的異構性數據也在呈現著飛速增長的態勢，導致物聯網數據挖掘技術越來越顯得困難重重。

在此背景下，基于云計算的物聯網挖掘技術與傳統的物聯網數據挖掘相比，其能夠通過分布式存儲的方式以及分布式并行的計算方法更好的滿足人們對物聯網數據挖掘的要求，并且還能夠通過計算存儲遷移功能來避免數據存儲過大導致節點出現故障的問題，不僅縮短了數據傳輸的時間，提高了數據傳輸的穩定性和完整性，而且還極大的提高了數據挖掘的效率與質量，有著極大的應用前景。

因此，本文所提出的基于云計算的物聯網數據挖掘系統對于當前物聯網應用的發展有著深遠的意義，并且經過Hadoop平臺進行模擬數據挖掘實驗后，也驗證了這種方案有著極大的可行性。

參 考 文 獻

[1]卜范玉，王鑫，張清辰. 基于云計算的物聯網數據挖掘模型[J]. 電腦與信息技術，2012，06：49-52.

[2]謝楊. 基于云計算的現代農業物聯網監控系統[D].西南交通大學，2015.

[3]李哲青，周毅. 基于云計算的物聯網數據挖掘模式的構建[J]. 信息與電腦（理論版），2013，06：122-123.

[4]褚翠霞. 基于云計算平臺的物聯網數據挖掘研究[J]. 數字技術與應用，2015，01：85.

[5]張旺軍. 基于云計算的物聯網數據挖掘模式分析[J]. 網友世界，2013，13：39-40.