云计算时代 物联网新模式的潜力谁来挖掘

现今，“和”已经成为热门话题，其在互联网领域的运用更是如火如荼。观察大多数用户的行为习惯，我们不难发现他们主要依赖互联网进行信息的获取与交流。在这个由数十亿、百亿计的传感器构成的世界，每个时刻都有无数的应用程序等待用户使用，而随之而来的是一系列挑战：用户隐私、搜索规模以及传感器数据的解读等，都成为制约发展的瓶颈。

云模型的访问核心地位

为了缓解用户访问网络带来的压力，企业构建的云模型发挥了至关重要的作用。它使得数据信息和控制选项更加易于用户访问。若依赖无序的传感器云和公共访问，则无法取得突破。

大部分的传感器都借助SaaS进行信息传输和应用。服务提供商们运用传感器云设施，通过传感器云的SaaS作为其他云服务的起点，这不仅提升了竞争力，还提高了应用率。在实际应用中，分布式应用模式有效地整合了信息，为用户访问提供了高可用性。流服务作为原始传感器信息的源头，为数据库的实时分析提供了输入。

云平台的控制

控制是改变物理系统行为的网络组件。例如，发送到控制单元的命令可以调控交通灯、开关门、发出警报等。与控制单元相比，显然控制具有更严格的私密性。

关于控制云，我们应是否应允许对控制点的直接访问，还是提供一个安全的软件网关点。后者可以针对传感器事件到控制点的信息流执行逻辑格式转换，满足工业及实时处理应用的需求。对于基于信息流的传感器事件处理机制，可以扩展以允许控制软件组件与信息流耦合。

数据关联性的重要性

基于的分析云平台通过关联大量有效数据，为用户提供更全面的服务。例如，交通管理和应急车辆信号控制都依赖可控制的传感器数据进行信号控制。从本质上讲，分析云就是SaaS，可作为面向服务架构的进程或REST资源。控制云组件、数据库管理服务等都可以以REST方式建模，使得服务更加灵活和便捷。

无论是还是的未来，用户对数据需求的增长已经成为IT行业的一大趋势。基于和云平台的服务模式在企业内部不断扩张，未来的云平台与之间的联系将更加紧密。在应对用户隐私、搜索规模及传感器数据解读等挑战的我们仍需深入和创新，以适应日益变化的市场需求。