簡単な議論: モノのインターネット、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、人工知能をどのように区別し、関連付けるか?

[[206067]]

1. モノのインターネット

1. モノのインターネットとは何ですか?

モノのインターネットは、以前は、無線周波数識別 (RFID)、赤外線センサー、全地球測位システム、レーザースキャナー、ガスセンサーなどの情報検知デバイスを介して合意されたプロトコルに従って情報交換するためにあらゆるオブジェクトをインターネットに接続し、インテリジェントな識別、測位、追跡、監視、管理を実現するネットワークとして定義されていました。一言で言えば、モノのインターネットとは「あらゆるものを接続するモノのインターネット」です。

その後、ほぼすべての現在のテクノロジーとコンピューターおよびインターネット テクノロジーを組み合わせて、オブジェクト間の環境情報とステータス情報をリアルタイムで共有し、インテリジェントに収集、送信、処理、実行することを実現するものとして再定義されました。広い意味では、現在のすべての情報技術アプリケーションは、モノのインターネットの範囲に含めることができます。

2. IoTの主要技術

センサー技術: これはコンピューターアプリケーションにおける重要な技術でもあります。周知のとおり、これまでのところほとんどのコンピューターはデジタル信号を処理します。コンピュータの登場以来、アナログ信号をコンピュータが処理できるデジタル信号に変換するセンサーが必要とされてきました。

RFID タグ: これもセンサー技術です。 RFID 技術は、無線周波数技術と組み込み技術を統合した総合的な技術です。 RFID は、自動識別や商品物流管理において幅広い応用が期待されています。

組み込みシステム技術：コンピュータのハードウェアとソフトウェア、センサー技術、集積回路技術、電子応用技術を統合した複合技術です。数十年にわたる進化を経て、組み込みシステムを搭載したスマート端末製品は、身の回りの MP3 から航空宇宙の衛星システムまで、あらゆる場所で見られるようになりました。組み込みシステムは人々の生活を変え、工業生産と防衛産業の発展を促進しています。人体をモノのインターネットの簡単な比喩として使用すると、センサーは目、鼻、皮膚などの人間の感覚に相当し、ネットワークは情報を伝達するために使用される神経系、組み込みシステムは情報を受け取った後にそれを分類して処理する必要がある人間の脳に相当します。この例は、モノのインターネットにおけるセンサーと組み込みシステムの位置付けと役割を鮮明に説明しています。

現在のモノのインターネット業界は、アプリケーション層、サポート層、認識層、プラットフォーム層、伝送層の 5 つの層で構成されています。

2. クラウドコンピューティング

1. クラウド コンピューティングとは何ですか?

クラウド コンピューティングは、コンピューティング リソース (ネットワーク、サーバー、ストレージ、アプリケーション ソフトウェア、サービスなどのリソース) の構成可能な共有プールへの、利用可能で便利なオンデマンド ネットワーク アクセスを提供する従量課金モデルです。これらのリソースは、管理の手間やサービス プロバイダーとのやり取りをほとんど必要とせずに、迅速に提供できます。

2. モノのインターネットとクラウドコンピューティングの関係

クラウド コンピューティングは人間の脳に相当し、モノのインターネットの中枢です。クラウド コンピューティングは、インターネット関連サービスを追加、使用、配信するためのモデルであり、通常はインターネット経由で動的にスケーラブルで仮想化されたリソースの提供を伴います。

現在、モノのインターネットのサーバーはクラウドに展開されており、クラウドコンピューティングを通じてさまざまなアプリケーション層サービスを提供しています。クラウド コンピューティングでは、次のサービスを提供できます。

IaaS: サービスとしてのインフラストラクチャ

消費者はインターネットを通じて総合的なコンピュータ施設からサービスを受けることができます。例: ハードウェア サーバーのレンタル。

PaaS: サービスとしてのプラットフォーム

PaaS は実際には、SaaS モデルでユーザーに提供されるサービスとしてのソフトウェア開発プラットフォームを指します。したがって、PaaS も SaaS モデルのアプリケーションです。しかし、PaaS の登場により、ソフトウェアのパーソナライズされたカスタマイズ開発など、SaaS アプリケーションの開発を加速することができます。

SaaS: サービスとしてのソフトウェア

インターネットを通じてソフトウェアを提供するモデルです。ユーザーはソフトウェアを購入する必要はなく、Amazon などのプロバイダーから Web ベースのソフトウェアをレンタルしてビジネス運営を管理します。

3. ビッグデータ

1. ビッグデータとは何ですか?

ビッグデータとは、取得、管理、分析の面で従来のデータベース ソフトウェア ツールの能力をはるかに超えるほどの膨大なデータの集合です。大規模なデータ規模、高速なデータフロー、多様なデータタイプ、低い値密度という 4 つの主な特徴があります。ビッグデータを産業に例えると、この産業の収益性の鍵は、データの「処理能力」を向上させ、「処理」によってデータの「付加価値」を実現することにあります。

2. ビッグデータとクラウドコンピューティングの関係

技術的な観点から見ると、ビッグデータとクラウドコンピューティングの関係は、コインの表と裏のように切り離せないものです。ビッグデータは単一のコンピュータでは処理できないため、分散アーキテクチャを採用する必要があります。その特徴は、膨大なデータの分散データマイニングですが、クラウドコンピューティングの分散処理、分散データベースとクラウドストレージ、仮想化技術に依存する必要があります。

クラウド時代の到来により、ビッグデータへの注目が高まっています。アナリスト チームは、ビッグ データは通常、企業が作成する大量の非構造化データと半構造化データを表すために使用されると考えています。ビッグデータ分析は、多くの場合、クラウド コンピューティングと関連付けられます。これは、大規模なデータ セットをリアルタイムで分析するには、数十、数百、さらには数千台のコンピューターに作業を分散するための MapReduce などのフレームワークが必要になるためです。

ビッグデータでは、許容時間の範囲内で大量のデータを効率的に処理するための特別な技術が必要です。ビッグデータに適用できるテクノロジには、大規模並列処理データベース、データマイニング、分散ファイルシステム、分散データ、クラウドコンピューティングプラットフォーム、インターネット、スケーラブルなストレージシステムなどがあります。

4. 人工知能

1. 人工知能とは何ですか?

人工知能はAIと略されます。これは、人間の知能をシミュレート、拡張、拡大するための理論、方法、技術、アプリケーション システムを研究および開発する新しい技術科学です。人工知能は、知能の本質を理解し、人間の知能と同様に反応できる新しいインテリジェントマシンを生み出すことを目指すコンピュータサイエンスの分野です。この分野の研究には、ロボット工学、音声認識、画像認識、自然言語処理、エキスパートシステムが含まれます。人間の意識と思考の情報処理のシミュレーションです。人工知能は人間の知能ではありませんが、人間のように考えることができ、人間の知能を超える可能性もあります。

上記の観点から、私たちは簡単に結論を導き出すことができます。モノのインターネットの通常の動作は、ビッグデータを介して処理するためにクラウドコンピューティングプラットフォームに情報を送信し、その後、人工知能がクラウドコンピューティングプラットフォームに保存されているデータを抽出してアクティビティを実行することです。