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大数据（Big Data）与物联网（IoT）之间的关系

本文中将普及大数据与物联网(IoT)之间的关系。大数据 “大数据”作为一个术语和一个领域，存在了一段时间。它主要涉及到人们研究、分析和处理数据集的方式，因为数据集太大，传统数据处理软件无法处理。“大数据”之所以有“大”，主要特性包含四个“V”: veracity 准确性，velocity速度，volume体量大小和variety多样性(包括结构化和非结构化)。跟大数据相比，物联网出现得更晚，它与设备、数据有关，并将它们结合在一起。这个领域着眼于让从手表到水

2020-04-06 1859
培养自己的物联网人才

物联网人才供不应求，今后会继续是这样。虽然对最终业务部门和IT部门的员工进行培训，以便获得重要的物联网技能可能不是获得物联网专长的最快途径，却是个好主意。应培养的物联网技能包括：物联网设备知识和编程、网络服务质量、物联网集成和物联网数据分析。

2020-04-06 1714
实施网络服务质量策略

网络服务质量(QoS)策略对每家公司来说都是独特的，它明确了每个网络节点和设备处的安全等级，以确保所处理和传输的数据是安全的。物联网安全是公司关注的重点，因为物联网安全没有数量与漏洞一样多的可靠或统一的安全标准。因此，你只好自行管理物联网网络。为此，公司可以为物联网的每个路由器、设备、传感器和端点处的数据定义所需要的安全级别。企业常常采用购买的每个路由器、传感器和设备等的供应商安全预设设置，以处理这项任务，但是供应商预设设置不一定与你自己网络的安全要求相匹配。这时候服务质量有了用武之地。你可以逐个设备地设

2020-04-06 1723
使用分散式网络基础架构策略

如果在公司的制造、物流、设施及可能使用物联网的其他部门使用分散式小型网络，你可以在将物联网数据发送到中央数据存储库之前，本地遏制抖动并对物联网数据进行预处理。本地网络处理可以清除多余的物联网数据，比如机器对机器的通信“握手”，那样最终发送到中央数据存储库的数据是干净且精简的。

2020-04-06 1733
IT和用户在物联网方面合作

许多物联网解决方案通过制造、工程、设施管理、车队管理及更多部门进入公司，但不一定由IT部门提供资金或审查。这是好事，因为公司的最终用户对物联网的业务应用场景最了解；但如果安全性、可扩展性和支持等方面少了IT部门的意见，那是坏事。最好是最终用户和IT部门合作，共同做好物联网解决方案的审查、规划和实施，确保未遗漏任何步骤。

2020-04-06 1255

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