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将大数据、云计算与物联网结合。整体而言，大数据、云计算、物联网这三个方-互补充。大数据源于云计算，其中许多大数据分析技术来源于云计算，而云计算的分布式数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了-数据的存储和管理能力，而分布式并行处理框架 mapreduce则提供了-数据分析能力，没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。相反，大数据为云计算提供了“用武之地”，没有大数据这一“练兵场”，云计算技术再-，也无法发挥其应用价值。在物联网传感器上源源不断地产生大量数据，构成了大数据的重要数据来源，没有物联网的迅猛发展，就不会带来数据生成方式的变化，即从人工产生阶段向自动产生阶段转变，大数据时代也不会这么快到来。而物联网需要借助云计算和大数据技术来存储、分析和处理大数据。

可以说，云计算、大数据和物联网三者已经相互渗透，相互融合，在许多应用场合可以同时看到三者的身影。今后，三者将继续相互促进，相互影响，-地服务于社会生产和生活的各个领域。

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近日发布的《2018物联网行业应用研究报告》对物联网产业的发展进行了梳理，涉及到物流、交通、安防、能源、医i疗、建筑、制造、家居、零售、农业等应用领域。以下-同领域来看一下物联网与这个领域的结合。

后勤

通过物联网、大数据和-的支持，物流的每一个环节都能够实现系统感知、全i面分析处理等功能。

物联网领域主要应用于仓储、运输监控、快递终端等。

与物联网技术相结合，可对货物的温度、湿度、位置、状态、油耗、速度等进行监控。在运输效率方面，我国物流i产业的智能化水平不断提高。

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单一的采集节点通常支持多路并行采样。所以，前端输入通道支持多路并行输入。每个输入信号经过阻抗匹配电路后，进行低通滤波处理。许多接入的传感器信号频率不太高，所以需要用低通滤波器过滤高频信号(采样预处理)，再接入多通道同步 adc进行量化处理。

模数转换由采样控制器控制，采样控制器在 fpga内部实现。模数转换后的结果直接存入 fifo，当 fifo中的数据量超过设定的阈值后，就向 arm处理器提交中断请求。arm处理器在收到中断请求后，开始从 fifo读取数据，然后生成网络包，通过以太网发送到主机服务器。在这种电路结构中， fifo起到了数据缓冲的作用， fifo的容量与采样频率相关。

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若采样频率较高，则需开拓的 fifo空间，否则将出现数据丢失的情况。取样频率的上限值取决于网络的传输速率，如果网络端口的吞吐量有问题，则采样率不能太高，否则同样会出现数据丢失的情况。取样频率、 fifo容量、网络吞吐量等因素密切相关，分析三者之间的关系可采用流水线模型。

iiot实时信息系统的构成：物联网工程的任务是建立一个、稳定的物联网实时信息系统。iiot实时信息系统通常由节点、-、传输网络、数据服务中心、物联网业务接入网络和物联网服务-六大部分组成。鉴于物联网服务接入网络和物联网服务-与现有的因特网接入网络和因特网服务-相似，本书的重点将放在物联网实时信息系统的节点、-、传输网络和数据服务中心四个部分。

iiiot实时信息系统的分类：根据目前物联网发展的现状，物联网实时信息系统可分为单计算机物联网实时信息系统、小区域物联网实时信息系统和大区域物联网实时信息系统。

物联网项目的主要任务：物联网工程的主要任务是设计、实现和管理物联网实时信息系统。其具体工作包括：-从物联网节点收集实时数据，-对实时数据进行初步处理，然后将数据发送到数据服务中心，由它存储数据，它根据数据智能化处理，提供实时监控、定位-、报警处理、反向控制和远程维护等物联网服务。