A. 物聯網的核心技術有哪些物聯網發展的主要難題是什麼
物聯網的核心技術主要包括以下幾個方面：
1. 物聯網通信方案：物聯網通信方案需要從功耗、時延、帶寬、網路容量、覆蓋面、穩定性等多方面來支持物聯網的不同應用場景。由於物聯網設備分散且應用場景復雜，單一的通信方案無法滿足所有需求，因此需要多種通信方案的組合。
2. 物聯網特有硬體：物聯網終端包括處理器、感測器、執行器等多種硬體。這些硬體從功耗、體積、極端環境適應能力、安裝部署的便捷性等多方面對硬體有特殊的要求。
3. 物聯網操作系統：物聯網終端設備的低功耗以及物聯網通信方式等特性決定了傳統的桌面、移動操作系統很難有效滿足物聯網項目的需求，因此物聯網需要針對其自身特性設計出專用的操作系統來提升開發和運行效率。
4. 物聯網應用程序：物聯網應用大多是軟硬體的結合，與互聯網項目相比尤為不同。物聯網應用程序依賴底層硬體，同時依賴上層軟體的創新，才能發揮出物聯網的潛力。
物聯網發展的主要難題主要集中在以下幾個方面：
1. 硬體發展緩慢：感測器和執行器是物聯網產品連接現實世界的重要樞紐。感測器和執行器種類的局限大大限制了物聯網應用的豐富性。研發難度大周期長，目前的感測器種類對於物聯網應用的爆發來說遠遠不夠。
2. 開發難度高：一個典型的物聯網應用所需的工程師種類繁多，涉及多種跨度極大的技術棧。技術棧和開發人員的整合與協調並非易事。
3. 應用程序缺乏顛覆性創新：物聯網應用程序一方面依賴底層硬體，另一方面取決於上層軟體。現有硬體種類的局限限制了物聯網應用的大規模爆發。基於現有基礎設施，物聯網應用在軟體層面尋求與人工智慧、機器學習、大數據、圖像處理等前沿技術的結合，但目前這種結合效果並不顯著。
4. 海量數據存儲與處理：在萬物互聯的場景下，物聯網終端設備數量龐大，實時產生的數據量也更為龐大。物聯網中海量流式數據的存儲和處理面臨壓力。
解決這些問題，需要通過技術創新、市場拓展、政策支持等多方面努力。例如，Dell EMC的開源分布式流存儲平台Pravega提供了一種有效解決方案，可以快速、有效地對海量物聯網流式數據進行存儲、分析、加工、挖掘。
B. 大數據在物聯網運用中的作用
大數據在物聯網運用中的作用
大數據這一概念早已有之，只是在較長的一段時間里處於沉寂狀態。近年來，隨著人們意識的增強以及觀念的更新，大數據又重回人們的視線，並逐漸成為一股革新浪潮。大數據又名巨量資料，其涉及的數據量規模巨大，以至於無法通過主流工具在短時間內實現擷取與管理。對於這一部分海量、高增長且多樣化的信息資產，只有運用更強的洞察力、決策力以及流程優化能力才能發現隱藏在數據背後的規律與價值，而可穿戴設備以及汽車中感測器應用的盛行，標志著大數據應用已經開始延伸到物聯網領域。
在物聯網中，對大數據技術的應用提出了更高的要求：首先，物聯網中的數據量更大。物聯網的組成節點除了人和伺服器之外，也包括物品、設備、感測網等，數據流源源不斷的產生，其數量規模遠遠大於互聯網。其次，物聯網中的數據傳輸速率更高。由於物聯網與真實物理世界直接關聯，要求實時訪問以及控制相應的節點和設備，需要高數據傳輸速率予以支持。此外，物聯網中數據的海量性也必然要求更高的傳輸速率。再者，物聯網中的數據更加多樣化。物聯網涉及廣泛的應用范圍，從智能家居、智慧交通、智慧醫療、智慧物流到安防監控等，無一不是物聯網的應用范疇。同時，在不同領域、不同行業，也需要面對不同類型和不同格式的數據，這使得物聯網中的數據更加多樣化。
針對物聯網對海量數據的處理與應用需求，萬物雲開發團隊在現有數據立方(DataCube)的基礎之上，打造了一個針對智能硬體與物聯網應用的大數據服務平台。該平台包括一個硬體數據服務介面，一個平台數據服務邏輯層以及一套面向應用的編程介面。物聯網開發團隊只需關注硬體及應用，就可通過萬物雲輕松處理物聯網上的大數據。具體而言，萬物雲擁有如下特性。
豐富多樣的應用功能。首先，萬物雲提供清晰而簡明的編程實例、介面文檔以及豐富的案例樣本代碼，以幫助開發者快速開發跨平台物聯網應用，並通過社區論壇、微信和微博等社交平台提供全方位的技術支持。同時，萬物雲平台支持HTTP，MQTT及TCP介面協議，並開放第三方設備數據上報介面，允許各種智能設備的接入，且數據查詢可支持百萬級別QPS，並以分布式數據存儲節點策略優化數據上傳下載速度。
安全無憂的服務體驗。萬物雲為用戶提供了完善的身份驗證手段，用戶分別通過accesskey驗證與seckey驗證以保證數據訪問安全以及設備數據安全。此外，平台設置了不同級別的數據訪問許可權和訪問級別，提供多用戶多應用的數據隔離機制以及專業的數據副本機制，並予以強大的企業級防火牆加以保護，保證用戶數據不丟失，不泄露，也不被盜取。
無以倫比的性價比。一方面，萬物雲存儲系統支持彈性擴展，存儲空間可以保持海量規模，支持單表PB級別的數據存儲以及表結構的橫向無限擴展，可保證數據的實時性與准確性，即為用戶提供一站式的數據存儲和處理解決方案，使之專注於業務開發和規模擴展。另一方面，萬物雲的應用只需低廉的開發和運維成本，且對大部分用戶都將免費提供數據服務，可滿足用戶應用原型開發、產品商用和運營管理等各階段需求。
C. 物聯網：物聯網產生的大數據怎麼用
大數據時代的出現確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。大數據時代開啟人類社會利用數據價值的另一個時代。
但是中國目前的大數據應用環境和技術相對於美國而言，在整體技術水平、應用環境、國民意識、商業環境、技術廠商、技術平台上面相差超過5年左右。在大數據應用的國家戰略層面落後的也較多。
需要通過政府自身投資來建立大數據平台，吸引中小企業將信息系統及數據放到政府主導的數據平台上，政府將利用此平台來挖掘數據信息，提供數據信息報告。另外一個大數據應用是地方政府請一些大數據公司來開發輿情檢測系統，及時了解社會輿論。無論是大數據產業園還是輿情監控。沒有抓住大數據優勢的核心，大數據產業園的管理機制和創新動力不足，無法發揮大數據計算的優勢，反而浪費了大量的投資，效率較低。輿情監控本身就無法發揮大數據的商業應用優勢，反而阻礙大數據產業的商業應用。我們應該提供大數據產業優惠政策，在資金、場地、稅收、科研方面提供外部支持，讓企業自身投入到大數據產業建設之中，從企業自身商業需求出發，投入資金來發展大數據產業。
D. 物聯網深入發展 將如何改變大數據分析
物聯網深入發展 將如何改變大數據分析
數據一直在業務中發揮關鍵作用，但大數據分析的興起，大量存儲的信息可以在計算上挖掘出來，揭示有價值的見解、模式和趨勢，使其在現代商業領域幾乎不可或缺。收集和分析這些數據並將其轉化為可行的結果的能力是成功的關鍵。
隨著物聯網的發展，這一過程變得越來越復雜，在日常生活中，從車輛到商店展示，到智能家居自動化技術，如恆溫器和水位顯示器，都能產生大量的數據。物聯網帶來了各種新的分析挑戰，而更快適應這一新現實的企業將獲得明顯的優勢。
改變基礎設施的需求
物聯網產生的數據面臨的主要問題之一就是它的規模。英特爾公司估計，到2020年，多達2000億台智能設備將在線運行，以及約54億個具有物聯網功能的B2B設備。這意味著任何尋求利用物聯網數據的企業必須首先投資於處理數據量驚人所需的基礎架構，其中大部分將是原始的和未標准化的。數據湖和分布式伺服器集群可能成為存儲此數據所必需的，控制數據流對於管理帶寬和網路成本是必不可少的。
新的分析挑戰
除了物聯網產生的大量數據之外，數據本身也提出了一個問題。大多數感測器產生的數據是相對嘈雜和非標准化的，大部分數據是實時數據流的形式。這些事實需要一種新的分析方法，軟體堆棧能夠快速分類，處理和分析大量的數據。在數據被正確處理之後，下一個挑戰是挖掘這些不同的信息源以產生可操作的數據。
技能分析師日益增長的需求
隨著更復雜分析的需要，需要更多和更熟練的數據分析師。從物聯網數據流中吸取有用的見解需要高超的技能，不僅要管理數據本身，還要確定最有效的焦點區域。大數據框架(如hadoop和Spark)以及R數據編程語言的專長正在迅速成為管理物聯網生成數據的關鍵，業務分析越來越依賴於復雜的技能集，其中包括機器學習，復雜演算法，深度學習，復雜事件處理等。
從數量提取質量
調查顯示，96%的企業遇到通過其接收的數據量進行過濾的問題，而這個問題只會因為大量新數據的湧入而加劇。大數據本身沒有什麼用途。其它真正的價值在於從這個數量中提取質量並產生有意義的見解。消除噪音的一個重要方法是使用過濾器來消除多餘的數據。物聯網數據通常是高度粒度的，大多數企業不需要這樣的詳細信息。使用演算法驅動的過濾器將這些數據壓縮成更實際的時間間隔中，顯著地減少了要分析的數據量，而不會影響其質量，從而使其更有價值。此外，由於物聯網感測器已經廣泛存在，而且很快就會普及，將有用的數據源從那些不需要的地方進行排序將是最重要的。
新的安全範式
由於物聯網由廣泛的設備，通信協議和數據類型組成，為了保護其產生的數據，這要求企業必須准備迎接新挑戰。許多數據安全專業人員在處理物聯網數據方面根本沒有太多經驗，而且新的來源和技術卻快速到來，隨著安全威脅的增加，需要企業提高警覺性和靈活性。妥善保護物聯網數據將需要所有新的安全措施和協議專門設計來滿足這一新的現實。
物聯網已經經歷了快速增長，似乎有望成為業務分析未來的浪潮，但它仍然是一個新興的技術。它產生的大量數據將只會增長，並變得更加復雜，現在投資於基礎設施和需要處理的技術人員將在未來得到回報。負擔得起的，可擴展的，持久的存儲將是至關重要的，數據分析師也將具備適應大數據快速變化現實的技能和經驗。未來即將到來，必須進行適當的規劃和准備。