物联网和云计算的关系

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物联网和云计算的关系范文第1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：

[1]蒋智毅.基于管理学基础理论的云计算应用[J].中国管理信息化，2011（21）：216-217.

[2]张海江，赵建民，朱信忠，等.基于云计算的物联网数据挖掘[J].微型电脑应用，2012（6）：842-843.

[3]金龙.云计算环境中的数据挖掘存储管理设计[J].软件工程师，2012（12）：183-184.

[4]李志宇.物联网技术研究进展[J].计算机测量与控制，2012（06）：349-350.

物联网和云计算的关系范文第2篇

关键词：云计算 联网数据挖掘模式 构建

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）06-0181-01

在现实网络中，物联网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[1]。

1 云计算和物联网的关系

云计算在物联网的发展中具有很重要的作用，也是物联网发展的基础。第一，云计算是物联网实现的核心，在云计算的使用中将物联网中的物品进行管理和分析。物联网的建设含有电子元器件、传输通道、技术处理能力。云计算帮助技术处理能力在高效率、动态的大规模下进行实现。第二，物联网和互联网的相互结合是云计算在中间起的连接作用，云计算帮助物联网和互联网进行相互连接，实现商业模式的创新[2]。

2 数据挖掘结构

知识的发现我们称之为数据的挖掘，这是在对信息进行处理分析的过程中发现新的知识，进而加深对知识和数据理解和认识，可以更好地进行信息服务。对于数据挖掘模式的构建研究，我们设计了一系列的数据挖掘框架，在框架中我们可以进行知识的发现工作，但是这在实际的工作中存在着一定数据共享差别等问题。

我们在云计算和数据挖掘原理的分析上，对数据挖掘结构进行建立，这样可以帮助数据挖掘在实际中出现的问题进行处理，还可以结合云计算的发展趋势[3]。

3 云计算下联网数据挖掘模式的构建

使用者通过互联网对数据挖掘平台进行连接，在DaaS、SaaS以及PaaS，这三个系统中对使用的账户管理系统进行监控，数据挖掘平台中的每一个环节都在云计算的服务模式下。

数据挖掘中的账户管理系统是对用户的相关服务情况进行管理的系统，它详细的记录了用户的账户使用信息，将使用者在平台中的所有服务和设备的使用记录成详细的账目，为用户提供详细的数据资源[4]。

在数据挖掘中的数据管理子系统主要是将使用者的数据资源进行管理，这个系统是基于云计算的DaaS服务模式下的，使用者通过该系统进行数据的购买等活动。可以保护使用者的隐私，让使用者在数据的处理后再次的进行出售。

在数据挖掘中的子挖掘系统中对使用者的数据进行知识的发现，实现数据的挖掘任务，这个系统是整个数据挖掘系统中的核心部分，具有很强的专业性。想要对知识进行挖掘的使用者可以通过此系统的帮助来完成对数据的挖掘。

4 结语

云计算帮助了物联网的发展，给物联网带来了很多的机遇，但是我们从中也发现了一些问题，云计算不能在物联网中得到很好的应用，目前，面临着很多的挑战。首先物联网使用者数据的安全性问题。其次对于使用者个人隐私的保护问题。因此需要进一步对云计算联网数据挖掘模式的构建进行研究，以对其问题进行解决。

参考文献

[1]李金凤，姜利群.基于微软云计算平台的海量数据挖掘系统[J].电脑知识与技术，2011（34）：452-453.

[2]李玲娟，张敏.云计算环境下关联规则挖掘算法的研究[J].计算机技术与发展，2011（2）：321-322.

物联网和云计算的关系范文第3篇

随着物联网技术的成熟和产业推进，物联网产业规模迅速扩大，国内市场对物联网相关产品与系统的需求增长强劲。物联网技术的推广和应用离不开人才，物联网是一门多学科、多技术交叉融合的学科，需求的人才呈多层次化趋势，因此，高职院校如何根据企业用人特点，构建切实可行的物联网专业人才培养方案和课程体系，培养大批企业急需的应用型、技能型人才，是很多学校面临的紧迫问题。

1 物联网概述

1.1 物联网概念

所谓“物联网”，就是通过各种信息传感设备，如射频识别技术、红外感应器、全球定位系统、激光扫描仪等，实时采集物品信息，按照约定的协议通过无线传感网与互联网相连，形成一个大的网络。物联网主要实现人、机器和物体之间的智能互联，是继互联网之后的第三次信息产业革命，具有巨大的经济效益和社会效益，因此高校必须重视物联网技术研究和专业人才培养。

1.2 政府支持物联网产业发展，企业加大研发力度

物联网受到各个国家政府高度重视，美、日、韩、欧盟投入巨资研究物联网技术，中国也于2009年提出“感知中国”计划，并在无锡成立了物联网研发中心，期望能够抢占这次全球信息产业革命的制高点。无锡市以国家物联网发展研发中心为核心，大力吸引海内外知名企业和人才落户物联网产业园，目前引进企业200余家，涉及智慧交通、智慧医疗、智慧农业等多个行业，大力打造全国物联网研发中心与制造基地。

2 高职院物联网专业定位

物联网专业具有学科交叉，知识体系庞杂的特点。本科院校开设的物联网工程专业，主要偏向理论研究，侧重于物联网系统与终端产品研发与设计上。高职教育侧重于学生动手能力的培养，因此高职教育物联网人才培养应该以物联网应用为重点，培养一批“高素质、懂技术”，能够胜任“生产、管理、服务”一线岗位上的技能型、应用型人才。该类型人才可以胜任以下工作岗位：

物联网应用实施工程师：具备物联网的网络综合布线能力，末端传感器、智能网关、无线网络部署能力，物联网系统的综合管理能力。

物联网应用开发工程师：能够进行物联网感知层系统开发、嵌入式系统开发及Web服务器应用层系统开发。

物联网应用技术支持工程师：能够根据客户需求对物联网系统及末端设备进行配置、调试与系统运行；能够现场发现问题，与公司开发工程师进行沟通，实现系统的更新与升级工作。

3 课程体系建设

3.1 物联网专业关键技术

物联网是以计算机科学为基础，以网络通讯技术为纽带，最终将采集到的物体信息进行云存储和云计算的综合性专业。物联网主要技术集中在感知层和传输层，其中射频技术、传感器技术、无线传感网络技术是物联网专业的关键技术。

智能网关是一种解决不同网络协议进行相互转换的智能设备，在物联网系统中起到承上启下的作用，所以嵌入式技术也是物联网专业的核心技术。

物联网的应用系统主要解决从感知层获取的大数据的深度计算（云计算），挖掘出有价值的数据，实现分类分项数据统计和报表生成。这部分内容对高职学生来说比较困难，不建议全面开课，可以通过综合实训课程，让学生全面了解物联网数据的全过程即可。有兴趣的学生还可以通过专业课拓展的方式进行选修深造。

3.2 物联网专业课程体系

物联网专业课程体系最理想的构建方式是在嵌入式应用技术专业基础上加入物联网感知层和传输层课程，同时结合物联网在行业中的特殊应用综合实训，全面培养学生在数据感知、数据传输和数据应用方面的实施、管理、开发、维护能力。

高职院校学生在校时间短，所以建议公共平台课只开设计算机基础、计算机专业英语和高等数学和程序设计基础；专业基础课重点培养学生的计算机编程基础知识，侧重物联网概论和嵌入式技术；专业核心课全面开设物联网感知层和网络层技术课程；专业拓展课分为感知控制、智能产品设计、移动互联三个方向。课程体系结构图1。

3.3 专业课拓展方向划分

物联网的三层架构涉及的学科非常多，所以物联网专业必须处理好本专业和计算机专业、自动控制专业之间的关系，物联网专业只解决全面感知和无线传输部分，其他课程需要分散到不同专业授课。大三上学期学生可以选修一到三门专业拓展课，主要分为以下几个方向：

感知控制方向：研究传感器和传感技术、无线数据采集终端技术、无线组网技术。

智能产品开发方向：重点研究单片机技术、嵌入式Linux系统开发，研究物联网网关系统的构建与设计。

移动互联与云计算：研究M2M应用，Android应用开发及云存储与云计算。

4 课程实施方案

高职校的人才培养目标是物联网应用的实施、研发与技术支持。实际授课过程中需要与典型的物联网企业紧密合作，以企业实际项目和系统作为教学项目，真正做到教、学、做三位一体，使学生与企业零距离，毕业后就可以快速适应企业研发生产工作。

课程实际实施过程中，必须建立与课程相适应的物联网实训室，以项目为载体，以项目分解任务为驱动，全面实施项目化教学。具体建议如下。

建立物联网综合实训室：建议购买物联网综合实验箱，通过该实验箱完成RFID、Zigbee、WIFI、GPRS、嵌入式ARM系统构建与裁剪等多种基础实验，使学生能够全面掌握物联网的基础知识。

建立物联网综合实训平台：该校物联网专业偏重智能楼宇专业，所以我们开发了一套“建筑能耗数据采集终端与系统”实训平台，集成多功能电表、水表、燃气表及各种环境信息实时采集，通过Zigbee无线传输技术上传智能网关，最后进行大数据处理，通过Web端完成数据挖掘展示。学生可以在这个大系统中了解建筑物联网的全数据走向，也可以选取一个模块进行升级改造。

建立校企合作实习基地：高职院校应该在该地区寻找典型的物联网公司，并建立校企合作关系，确保学生能够在企业进行实习。该院与常州网联云控公司、常州国光物联网研究院紧密合作，建立校外企业实训基地。实习过程中学生参与企业物联网终端、系统的研发生产工作，极大地提高了学生实际动手能力，收到了良好的效果。

物联网和云计算的关系范文第4篇

正是在这样的需求、技术、应用和政策的背景下，云计算成为IT业界共同认可的主流声音。云计算其实就是把所有的计算应用和信息资源都用网络连接起来，供个人和应用随时访问、管理和使用。云计算服务提供资源，包括计算、存储及网络资源，需要能够实现海量的存储、出色的安全性和可靠性；云计算提供的服务应该是动态的、可扩展的，能够根据用户和应用的规模进行动态伸缩，并且这种伸缩所需要的时间是短暂、迅速的；云计算平台应该能够提供开发应用程序编程接口（API）、环境和工具，供各种应用进行使用。只有这样云计算平台才能够和应用很好地结合起来，使得传统的集中式应用方便地迁移成高性能、高可靠且易扩展的分布式的云计算应用，为用户提供类型多样的云服务。

云计算是物联网发展的基础。互联网主要解决人与人的互联，连接了虚拟与真实的空间；而物联网主要解决的是物与物之间的互联，连接了现实与物理世界。物联网是以互联网的发展为前提的。随着物联网应用的发展、终端数量的增长，会产生非常庞大的数据流，这时就需要一个非常强大的信息处理中心。传统的信息处理中心是难以满足这种计算需求的，在应用层就需要引入云计算中心处理海量信息，进行辅助决策。云计算作为一种虚拟化、分布式和并行计算的解决方案，可以为物联网提供高效的计算能力、海量的存储能力，为泛在链接的物联网提供网络引擎和支撑。

1 分布式缓存的发展

在互联网应用刚起步时，各种平台大多采用的是关系型数据库。那时PC机昂贵、性能低下并且网络不普及，而关系型数据库因为处理能力强、数据安全可靠、一致性好等优势，一直处于主导地位，并发挥了重要的作用。随着互联网的发展，特别是WEB 2.0等交互式、个性化应用的出现，数据量急剧增加，传统的关系型数据库已经无法满足这种快速增长的存储需求。为此不少IT服务提供商都设计开发了自己的存储系统，如亚马逊在2007年10月份开发出的Dynamo就是其中非常典型的一种存储系统（如图1所示），作为状态管理组件和存储服务的基础被用于众多的亚马逊的系统中。

对于Google，Amazon，淘宝这样的互联网企业，每时每刻都有无数的用户在使用它们提供的互联网服务，这些服务带来的是大量的数据吞吐量，在同一时间，并发的会有成千上万的连接对数据库进行操作。在这种情况下，单台服务器或者几台服务器远远不能满足这些数据的处理需求，单靠提升服务器性也已经改变不了该情况，所以唯一可以采用的办法就是扩展服务器的规模。服务器规模扩展通常有两种方法：一种是仍然采用关系型数据库，然后通过对数据库的垂直和水平切割将整个数据库部署到一个集群上，这种方法的优点在于可以采用基于关系型数据库（RDBMS）的技术，但缺点在于它是针对特定应用，实施非常困难；另外一种方法就是Google和Amazon所采用的方法，抛弃关系型数据库，采用Key-Value形式的存储，这样可以极大地增强系统的可扩展性。事实上，基于Key-Value的分布式缓存就是由于Google的BigTable，Amazon的Dynamo以及Facebook的Cassandra等相关论文的发表而慢慢进入人们的视野，这些互联网巨头在分布式缓存上的成功实践也使之成为了云计算的核心技术。

2 分布式缓存技术

2.1 分布式缓存的部署方式

缓存服务器集群采用无主架构，所有服务器节点地位完全一致，互相之间采用网状的全连接方式。应用通过调用分布式缓存提供的API对数据进行透明访问，无需关心数据在后端服务节点的分布情况。数据在集群各节点均匀分布，集群数据处理能力随集群中节点数量的扩充呈线性增长。集群通过数据的多副本机制能够提高系统的可用性，某几台服务节点的宕机对应用的数据访问没有任何影响。服务器节点能够根据应用的需求灵活配置数据是否持久化存储。

分布式缓存同时提供操作控制台，能够登录到任何一个服务节点并对集群的成员关系、访问负荷、数据分布进行监控和配置，同时通过操作维护台可以完成分布式缓存集群软件版本的安装、升级和配置。目前分布式缓存提供基于命令行（telnet登录）和基于B/S的图形化运维方式。分布式缓存系统的具体部署如图2所示。

2.2 分布式缓存功能架构

分布式缓存为应用程序提供了客户端程序库以及若干数据服务节点组成的服务集群，客户端通过和数据服务节点通信形成可用服务器列表，并将应用程序提交的存取请求通过路由算法映射到一个确定的数据服务节点上，具体的功能架构如图3中所示。

数据服务节点主要分成3个层次：通信支撑层、数据处理层和数据存取层。

通信支撑层主要负责通信协议适配，根据数据处理层中路由链路管理模块的指示进行端口的侦听和主动建链，同时完成底层通信数据包的发送和接收。

数据处理层包括路由链路管理模块、访问控制处理模块以及数据迁移控制模块。

数据存储层提供内存/SSD/硬盘介质的三级存储管理，具体可以根据应用的要求进行不同的配置。内存管理关注内存分配的效率以及如何避免内存碎片的形成，并根据数据访问频度进行最近最少使用算法（LRU）控制。SSD和硬盘存储模式在保证访问性能的同时提供数据的持久化存储，在这两种存储模式下数据不会随着服务节点重新启动而丢失。数据存储层提供数据生存期管理机制，能够自动清理过期数据。

2.3 分布式缓存关键技术

分布式缓存在保证数据访问可靠性、最终一致性的同时对应用提供高吞吐、低时延的访问服务，通过增加数据服务节点即能实现处理能力的性能扩充，扩容过程对应用访问完全透明。下面对分布式缓存涉及的关键技术进行介绍。

2.3.1 NRW多副本机制

分布式缓存通过多副本机制实现数据访问的可靠性，同时多个副本之间的数据同步又会带来性能和一致性的问题。我们采用NRW多副本技术来保证数据在可靠性、高性能访问以及最终一致性之间取得平衡。图4是NRW机制的示意图，其中N是一个数据的副本数，R代表一次成功的读取操作中最小参与节点数量，W代表一次成功的写操作中最小参与节点数量。当分布式缓存的访问模型满足R+W >N时就能保证数据访问的可靠性和一致性。

R和W直接影响性能、可用性和一致性。如果W设置 为 1，则分布式缓存集群中只要有一个节点可用，就不会影响写操作；如果R 设置为1，则分布式缓存集群中只要有一个节点可用，就不会影响读请求。但显而易见R 和W值过小都会对影响数据访问的性能和可用性，为兼顾性能、可用性和一致性，这两个值一定要合理设置。

2.3.2 一致性Hash和虚节点

一致性Hash需要首先求出分布式缓存数据服务器（节点）的哈希值，并将其配置到0～232的圆上，用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到圆上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过232仍然找不到服务器，就会保存到第一台缓存数据服务器上。因为数据节点服务器的机型并不统一，其性能和容量是不同的，可以使一个物理节点负责多个Hash区间的处理，使高端机器能够被充分利用。在出现热区时，可以将过热的Hash区间以虚拟节点的方式放在负荷较低的物理节点上。

分布式缓存平台结合了一致性Hash和虚拟节点的特点并加以改进，形成了如图5的方案：将232的Hash空间等分为若干分片，每个分片即是一个虚节点，根据各物理节点性能差异配置处理不同数量的虚节点，这些虚节点在物理节点上的部署关系即形成虚节点的路由。

通过一致性Hash和虚节点相结合的方式，实现了数据在集群的均匀分布，同时也实现了数据服务器节点热点的消除。

2.3.3 智能路由交换

路由是指分布式缓存集群中虚节点在数据服务节点上的分布情况。分布式缓存平台构建了一个分布式锁同步系统来存放全局路由表，这张路由表是分布缓存集群路由管理的基准表，路由变更时必须要首先修改这张路由表中对应的路由记录。

为避免每次路由查找都需要查询分布式锁服务，各数据服务节点在本地同时存储全局路由表，路由查找时可直接在本地进行。这样带来的一个问题是本地路由记录可能已经过期，因此在路由记录中增加修改时间戳来进行路由记录版本的控制，举例说明：

（1）第10号虚节点的路由信息是：存在3个副本，依次存放在服务节点A、B、C上，该条路由信息在集群中所有节点本地都有存储。

（2）A节点发生故障宕机，在A宕机期间，操作员对10号虚节点的路由记录进行了手工调整：仍然是3个副本，依次存放在服务器节点A 、D、C上，集群中除A节点外都完成了本地路由记录的更新。

（3）此后A恢复了服务，A节点本地10号虚节点的路由记录成为一个过期的记录，当A节点收到落在10号虚节点上的数据读写请求时，就会对B、C节点的副本进行访问，访问时会带上本地10号路由记录的时间戳，B、C节点收到访问请求后会立即通知A路由信息已经过期，通过这样的路由交换机制，A快速地完成了本地路由记录更新。

上述例子中路由交换是通过数据访问请求被动触发，同时集群中每个节点的路由管理模块也会定时启动路由交换，通过这种类似病毒传染式的智能路由交换，路由变更能在集群所有节点中快速生效。客户端API的路由记录也采用同样的方式：客户端API本地缓存路由信息表，在数据访问的同时完成和服务节点的路由交换，大大提高了路由查找的效率，降低了数据访问的时延。

2.3.4 成员关系维护和故障检测

分布式缓存将节点分成两类：种子节点和普通节点。

种子节点是系统配置时，需要预先从所有节点中选出若干个节点，它们的职责是指挥系统的链路建立和拆除等。

普通节点启动后，根据配置向种子节点主动建链，种子节点对连接上的普通节点进行统一管理，根据一定的原则比如按照IP数值的大小，通知普通节点完成互相之间的建链，种子节点互相之间也根据这个原则完成两两之间的连接。图6描述集群成员关系建立的过程。

（1）分布式缓存当前有节点1、2、3、5共4个节点，相互之间两两存在链路，节点1、2是种子节点，节点0、3、5是普通节点。

（2）普通节点4新加入缓存集群，它首先根据配置主动连接种子节点1和节点2。

（3）种子节点1发现当前有普通节点0、3、5和它建立了链路，当普通节点4连接成功后，它根据节点大小原则指挥节点4连接普通节点 0 和3，同时指挥原有普通节点5连接节点4。

分布式缓存通过上述机制维护集群中节点的成员关系，最终在各节点间形成网状的全连接模型，两两之间具备通信链路，任何节点故障和恢复都能够快速被集群中其他节点检测到。

3 分布式缓存助力物联网平台云化

3.1 分布式缓存的优势和解决的问题

分布式缓存具有明显的技术优势。分布式的架构从架构上保证了良好的扩展性，当性能不够时，可以轻松地通过添加新节点的方法扩展性能；因为良好的扩展性，所以分布式缓存的容量可以随着节点规模的增大而呈线性增加，容量不会成为系统的瓶颈；分布式缓存采用的是基于Key-Value的简单存储方式，缓存的架构和以内存为基础的访问方式使得分布式缓存性能非常高，单节点每秒可以达到24万多次的读写操作；分布式缓存所使用的多份副本复制的方法，避免单点故障；同时无中心化的架构和一致性Hash的数据分布算法，使得局部节点的损坏不会影响整体集群的可用性，把故障的影响降到最低。

目前的应用在部署运行过程中常会遇到一些问题：第一，单节点不能满足性能要求时，需要扩展到多个节点，通常采用按号段的方式进行扩展，此种扩展方式不具有通用性，与各个应用密切相关，开发和维护的成本也较高；第二，在不同的物理节点的应用上共享数据，通常通过文件的方式或同步的方式进行共享，但是这在性能和一致性的处理上存在较大的风险和困难；第三，因为多个节点同时访问数据库，使得数据库和磁盘I/O成为系统的瓶颈，通常使用单节点的缓存方式来解决，这样一方面会造成系统资源的浪费，另一方面也使各个节点中缓存一致性的处理也非常复杂；第四，应用节点的应用程序意外退出重启动后，如何保证已有的会话不掉线，往往通过写文件的方法实现，这时磁盘I/O以及系统初次的加载都存在性能瓶颈。把分布式缓存引进应用后，可以方便地帮助应用解决这些问题。应用通过调用分布式缓存提供的API接口，把关键的数据放到分布式缓存中，而自身重点关注应用逻辑的处理，这样可以轻松打造出高性能的、可扩展的、高可靠的分布式应用系统，通过标准接口的封装，对外提供云服务。

3.2 分布式缓存在物联网中的应用

物联网的出现是信息通信技术（ICT）的新挑战。物联网无所不在，它可以使所有的物体，从洗衣机到冰箱、从房屋到汽车通过物联网进行信息交换。物联网技术融入了射频识别（RFID）技术、传感器技术、纳米技术、智能技术与嵌入技术。物联网技术将是改变人们生活和工作方式的重要技术。物联网主要包括3个层次，如图7中所示。第1个层次是传感器网络，也就是目前所说的包括RFID、条形码、传感器等设备在内的传感网，主要用于信息的识别和采集；第2个层次是信息传输网络，主要用于远距离无缝传输来自传感网所采集的巨量数据信息；第3个层次是信息应用网络，该网络主要通过数据处理及解决方案来提供人们所需要的信息服务。

物联网业务网关属于第3个层次，如图8所示。它是实现物联网应用和物联网终端智能连接的桥梁，能够提供接入认证、智能路由、业务计费、能力接入、服务质量（QoS）服务保障等核心功能。支持通用分组无线业务（GPRS）、短信、有线接入等多种网络接入方式。物联网业务网关汇聚所有的机器到机器（M2M）终端消息，除了支持标准协议终端的消息处理外，对非标准协议终端也提供IP层路由转发和业务鉴权功能。因此对业务网关相关的性能提出了极高的要求。

中兴通讯物联网业务网关采用多模块架构，通过引入云计算分布式缓存平台，使其具有极高的吞吐率，保证了网关的高并发处理能力，系统在两个刀片机框满配置的情况下，可达到18万条/秒的报文转发速率。分布式缓存的应用，使系统支持数据动态迁移，在个别节点故障不会造成事务的中断。

4 结束语

物联网与云计算存在着密不可分的关系。一方面，物联网的发展离不开云计算的支撑。从量上看，物联网将使用数量惊人的传感器（如数以亿万计的RFID、智能尘埃和视频监控等），采集到的数据量惊人。这些数据需要通过无线传感网、宽带互联网向某些存储和处理设施汇聚，而使用云计算分布式缓存等系列技术来承载这些任务具有非常显著的性价比优势；从质上看，使用云计算系列技术对这些数据进行处理、分析、挖掘，可以更加迅速、准确、智能地对物理世界进行管理和控制，使人类可以更加及时、精细地管理物质世界，从而达到“智慧”的状态，大幅提高资源利用率和社会生产力水平。可以看出，云计算凭借其强大的处理能力、存储能力和极高的性能价格比，很自然就会成为物联网的后台支撑平台。另一方面，随着物联网针对智能交通、智能医疗、智能电网等领域解决方案的落地，物联网将成为云计算最大的用户，为云计算系列技术取得更大商业成功奠定基石。

Cloud Computing Distributed Cache Technology and Tts Application in the Internet of Things

物联网和云计算的关系范文第5篇

很多人熟知的IBM倡导的智慧地球（Smarter Planet）和智慧城市（Smarter Cities），其实就是建立在企业中实际应用的物联网的基础之上，包括水资源管理、零售业优化、客户忠诚度管理、交通拥堵管理等一系列解决方案。现在，IBM又将物联网与大数据联系在一起，希望将企业与物联网的数据进行深度融合，从而帮助企业做出更好的决策。

在近日举行的亚洲消费电子展上，IBM大中华区首席执行总裁钱大群以“创造无限可能”为主题，分享了IBM关于物联网的洞察、战略和成果。

IBM统计，当今世界上拥有超过90亿台互联的设备。而在这些设备生成的数据中，90%的数据从未被分析或采取过任何处理措施，多达60%的数据在生成后几毫秒内就失去了价值。在进入物联网3.0阶段后，物联网最大的变化是与云计算、大数据技术进行深度融合。钱大群表示，数据分析技术的发展将会对物联网产生巨大的影响。IBM的云计算、大数据分析技术将为物联网带来新的活力与价值，进而带动整个行业的创新、变革与转型。

在亚洲消费电子展上，IBM展示了在政府、电子、汽车、能源制造、零售、通信、医疗健康等领域的物联网成功实践，尤其是在车联网方面的新进展让人印象深刻 。举例来说，IBM助力福田雷沃国际重工股份有限公司打造基于车联网模式的营销与售后服务体系，全面提升其研发和生产能力。IBM还与法国汽车制造商标致雪铁龙合作，共同开发车联网服务设备，将车辆与商店、服务体系和城市运输网络完美结合起来。

IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车及工业产品行业总经理王涛表示：“物联网对于中国制造行业的意义重大。物联网通过传感器、各种各样的终端设备把所有企业甚至整个社会的生产经营活动全部变成数字化，并将数字化信息通过大数据分析转化为商业洞察力，发掘新的商业机会和价值，从而彻底改变现行的商业运行模式。”

在物联网方面，IBM的优势主要体现在以下几方面：第一，在理念和技术方面，IBM提出“智慧地球”理念时已经在讲物物相联和智能化，在物联网技术上有长时间的积累；第二，从战略决策层面看，IBM将物联网与自己所擅长的大数据、云计算、移动计算、安全方面的技术和经验相结合，并成立了专门的物联网业务部门；第三，从产品和服务方面看，IBM可以提供从芯片设计到上层应用的全面的物联网解决方案和服务，并结合各行业用户的需求，提供了行业最佳实践。