软件即服务（SoftwareasaService，SaaS）
平台即服务（PlatformasaService，PaaS）
基础设施即服务（InfrastructureasaService，IaaS）
四个部署模型：
私有云（privatecloud）
社区云（communitycloud）
公有云（publiccloud）
混合云（hybridcloud）
▲图1-4物联网的技术栈
在物联网云层，设备通信协议和管理软件用来协调、提供和管理互相连接的物/设备，由应用平台来实现物联网应用程序的开发和执行。此外，物联网云层还引入了分析与数据管理软件来存储、处理和分析由物/设备产生的数据。针对跨物/设备、人员和系统的过程监测，引入了过程管理软件来进行定义和执行。对于给定的目的，由物联网应用程序软件来协调物/设备、人员和系统之间的交互。
换言之，物联网平台的配置没有统一的标准，但是存在众多针对不同领域特定需求的物联网平台，例如ThingSpeak、DeviceHive、Xively、WSO2以及海尔COSMOPlat等。将云计算与物联网进行对比分析，给出了两个技术领域的互补方面，详情如表1-1所示。▼表1-1云计算与物联网的互补方面
一般来说，物联网能够在云计算的虚拟形式的无限计算能力和资源上补偿自身的技术性限制（例如存储、计算能力和通信能力）。云计算能够为物联网中服务的管理和组合提供高效的解决方案，同时能够实现利用物联网中产生的数据的应用程序和服务。对于物联网来说，云计算能够以更加分布式的、动态的方式来扩展其能处理的真实世界中物/设备的范围，进而交付大量实际生活中的场景所需要的服务。在多数情况下，云计算能够提供物与应用程序之间的中间层，同时将实现应用程序所必需的复杂性和功能都隐藏起来，这将影响未来的应用程序开发。在未来的多云环境下，应用程序的开发面临着来自信息的收集、处理和传输等方面的新挑战。
03大数据
1.三类定义
当前大数据在各个领域的广泛普及使得学界与业界对大数据的定义很难达成一致。不过有一点共识是，大数据不仅是指大量的数据。通过对现有大数据的定义进行梳理，我们总结出三种对大数据进行描述和理解的定义。
大数据技术描述了技术与体系结构，其设计初衷是通过实施高速的捕获、发现以及分析，来经济性地提取大量具有广泛类型的数据的价值。
该定义侧面描述了大数据的四个显著特征：数量、速度、多样化和价值。由Gartner公司分析师DougLaney总结的研究报告中给出了与上述定义类似的描述，该研究指出数据的增长所带来的挑战与机遇是三个维度的，即显著增长的数量（Volume）、速度（Velocity）和多样化（Variety）。尽管DougLaney关于数据在三个维度的描述最初并不是要给大数据下定义，但包括IBM、微软在内的业界在其后的十年间都沿用上述“3V”模型来对大数据进行描述。2）比较型定义（comparativedefinition）Mckinsey公司2011年给出的研究报告将大数据定义为：
规模超出了典型数据库软件工具的捕获、存储、管理和分析能力的数据集。
尽管该报告没有在具体的度量标准方面对大数据给出定义，但其引入了一个革命性的方面，即怎样的数据集才能够被称为大数据。3）架构型定义（architecturaldefinition）美国国家标准与技术研究院（NIST）对大数据的描述为：
大数据是指数据的数量、获取的速度以及数据的表示限制了使用传统关系数据库方法进行有效分析的能力，需要使用具有良好可扩展性的新型方法来对数据进行高效的处理。
2.5V以下是一些文献中关于大数据特征的描述：
数据的规模成为问题的一部分，并且传统的技术已经没有能力处理这样的数据。
数据的规模迫使学界和业界不得不抛弃曾经流行的方法而去寻找新的方法。
大数据的核心必须包含三个关键的方面：数量多、速度快和多样化，即著名的“3V”。
2013年，国际数据公司（IDC）估算全球所产生、复制和消费的数据已经达到4.4ZB，并且该数值约每两年实现翻倍。
到2015年，全球产生的数据将达到8ZB。根据IDC的研究报告，全球产生的数据将在2020年达到40ZB。
想象（vision），这里的想象是指一种目的；
验证（verification），这里的验证是指经过处理后的数据符合特定的要求；
证实（validation），这里的证实是指前述的想象成为现实；
复杂性（complexity），这里的复杂性是指由于数据之间关系的进化，海量数据的组织和分析均很困难；
不变性（immutability），这里的不变性是指如果进行妥善管理，那么经过存储的海量数据可以永久保留。
描述大数据的五个关键特征（即“5V”）：
数量（Volume）
速度（Velocity）
多样化（Variety）
准确性（Veracity）
价值（Value）
4）准确性在商界，决策者通常不会完全信任从大数据中提取出的信息，而会进一步对信息进行加工和处理，然后做出更好的决策。如果决策者不信任输入数据，那么输出数据也不会获得信任，这样的数据不会参与决策过程。随着大数据中数据规模的日新月异和数据种类的多样化，如何更好地度量和提升数据可信度成为一个研究热点。
编辑：黄飞
原文标题：终于有人把云计算、物联网和大数据讲明白了
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