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“云物大智”关键技术串联

2014年左右,IT新技术趋势提出了“云物移大智”的概念,即分别是:云计算、物联网、移动互联网、大数据、智慧城市。四年过去了,概念发生了些许改变,核心内容变成了“云物大智”,即:云计算、物联网、大数据、人工智能。最近学习这些技术,总想了解整体结构、关键技术和相互之间关系,自己梳理一下,不一定正确,请慎重参考!

先上依赖关系总图(箭头代表数据流向):

1)传感器的数据通过“消息队列”上传至服务器

2)“数据处理”对数据进行清洗,存入“分布式存储”

3)“深度学习”依赖处理后的数据进行模型训练

4)学习后的模型用于大数据做“数据分析”和“结果预测”

5)当然这个分析的过程需要用到云计算的“分布式存储”和“分布式计算”

分开来介绍一下,先介绍云计算:

云计算的关键技术是:分布式存储和分布式计算,这两个技术是支持后续一系列技术的基础。如Hadoop的HDFS和MapReduce。

物联网:

即万物联网,“移动互联网”的概念已并入“互联网”,当然“互联网”也可以并入“物联网”的概念。物联网的特点主要有两个,一个是收集连续的传感器数据(可以是阶段性的);另一个是联网的设备间可以进行操作控制,也就是说需要指令控制。能够实现这两个功能的技术点便是“消息队列”,像RabbitMQ、ActiveMQ之类的。万物互联,数据量必然是海量的,分布式存储必不可缺,所以云计算是得力的支撑。

大数据:

大数据的三个关键技术点:数据处理、数据分析、数据预测。谈到大数据,必须有数据来源,物联网把这个问题解决掉了,但是过来的数据未必正确合理,那就要经过数据处理(数据清洗),然后利用处理后的数据来做数据分析,数据量往往巨大,存储和运算都需要很强的能力,依然是“云计算”来解决问题。

人工智能:

传统的数据挖掘分析方法,像回归分析、聚类分析等,现在叫做机器学习,这类的方法,叫做公式化的方法,特点就是“很有逻辑”。但是有了云计算和大数据的支撑,“神经网络”这种“不讲理”、“反公式化”的深度学习机制一下子有了用武之地,训练出的模型,又可以应用于大数据的数据分析和结果预测,人工智能和大数据有了一个良性的结合。到底是大数据支撑人工智能?还是人工智能支撑大数据?应该是:你中有我,我中有你吧!

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180604G20XWV00?refer=cp_1026
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