云计算时代 物联网新模式的潜力谁来挖掘

和是现在很热的话题，从目前很多用户的使用习惯来看，绝大多数用户还是在利用互联网进行信息的获取和交流，虽然一个充斥着数以十亿、百亿计可时刻供应用程序和用户使用的传感器的世界可能是非常有趣的，用户隐私、搜索规模以及如何解释传感器数据等问题都成为了的发展瓶颈。

云模型成为用户访问关键

企业构建一个云模型可以非常有效的缓解用户访问带来的网络压力，让相关数据信息和控制选项能够成为更易于用户访问的服务。如果使用了无序的传感器云和公共的访问，那么是无法获得成功的。

基于的很多传感器都是利用SaaS来进行信息的传输和应用，很多服务提供商都在利用传感器云设施来为用户提供服务，传感器云的SaaS可以是其它云服务的一个启动点。这还有助于提升竞争力并提高整体的应用率。

在现在的很多真实方案当中，分布式的应用模式能够有效的将信息进行整合，从而实现用户访问的高可用性，流服务可能是原始传感器信息的来源，是一个对保存在其中的传感器信息进行非实时分析的数据库的输入。

云平台的控制

控制是可以改变物理系统行为的网络组件。例如，一个被发送至控制单元的命令可以打开关闭交通灯的红灯或绿灯、打开门、发出警报声等等。显而易见，与传感器相比，控制单元具有更私密的限制。

一个控制云是否应当允许对控制点的直接访问?或者它是否应提供一个可提供安全性的软件网关点?后者可以针对传感器事件至控制点的信息流直接执行任何的逻辑格式转换以满足工业及其它实时处理应用的要求。对于传感器事件处理且被应用于云中基于信息流的机制可被扩展，以允许控制软件组件被耦合至信息流。

数据关联性很重要

基于的分析云平台是将很多有效数据进行关联，从而对用户提供更为全面的服务，就好像用于交通管理和控制应急车辆信号的模式都是利用可控制传感器数据进行信号控制的。从本质上来说，分析云就是SaaS，它可被用作面向服务架构的进程或REST资源。也可类似地使用控制云组件，而所有的数据库管理服务也可以REST的方式进行建模。

编辑的话

无论是还是，用户对于数据需求量的增加已经成为了现在IT行业的一大趋势，对于企业来说，基于和云平台的服务模式已经在企业内部逐渐扩张，未来的云平台与模式之间的联系也将变得更加紧密。