物聯(lián)網的傳感器源源不斷產生的大量數據，構成了大數據的重要來源。沒有物聯(lián)網的飛速發(fā)展，就不會帶來數據產生方式的變革，即由人工產生階段向自動產生階段，大數據時代也不會這么快就到來。同時，物聯(lián)網需要借助于云計算和大數據技術、實現(xiàn)物聯(lián)網大數據的存儲、分析和處理。那么，云計算、大數據與物聯(lián)網有什么聯(lián)系呢？

云計算、大數據與物聯(lián)網的聯(lián)系

云計算、大數據和物聯(lián)網代表了IT領域最新的技術發(fā)展趨勢，三者既有區(qū)別又有聯(lián)系。云計算最初主要包括了兩類含義：一類是以谷歌的GFS和MapReduce為代表的大規(guī)模分布式并行計算技術;另一類是以亞馬遜的虛擬機和對象存儲為代表的“按需租用”的商業(yè)模式。

隨著大數據概念的提出，云計算中的分布式計算技術開始更多地被列入大數據技術，而人們提到云計算時，更多指的是底層基礎IT資源的整合優(yōu)化以及以服務的方式提供IT資源的商業(yè)模（如Iaas、PaaS、SaaS）。

從云計算和大數據概念的誕生到現(xiàn)在，二者之間的關系非常微妙，既密不可分，又千差萬別。因此，我們不能把云計算和大數據割裂開來作為截然不同的兩類技術來看待。此外，物聯(lián)網也是和云計算、大數據相伴相生的技術。

聯(lián)系與區(qū)別：

1.聯(lián)系：從整體上看，大數據、云計算和物聯(lián)網這三者是相輔相成的。大數據根植于云計算，大數據分析的很多技術都來自于云計算，云計算的分布式和數據存儲和管理系統(tǒng)（包括分布式文件系統(tǒng)和分布式數據庫系統(tǒng)）提供了海量數據的存儲和管理能力，分布式并行處理框架MapReduce提供了海量數據分析能力，沒有這些云計算技術作為支撐，大數據分析就無從談起。反之，大數據為云計算提供了“用武之地”，沒有大數據這個“練兵場”，云計算技術再先進，也不能發(fā)揮它的應用價值。

2.區(qū)別：大數據側重于海量數據的存儲、處理與分析，從海量數據中發(fā)現(xiàn)價值，服務于生產和生活;云計算本質上旨在整合和優(yōu)化各種IT資源，并通過網絡以服務的方式廉價提供給用戶;物聯(lián)網的發(fā)展目標是實現(xiàn)物物相連，應用創(chuàng)新是物聯(lián)網發(fā)展的核心。

綜上所述，云計算、大數據和物聯(lián)網三者已經彼此滲透、相互融合，在很多應用場合都可以同時看到三者的身影，在未來，三者會繼續(xù)相互促進、相互影響，更好地服務于社會生產和生活的各個領域。
責編AJX