发布时间：2023-03-14 15:10:52
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的物联网与云计算样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
关键词：云计算；物联网；安全威胁；数据安全；同态加密技术
中图分类号：TP309
近年来，云计算与物联网、智慧地球等概念备受关注，物联网和云计算已成为我国非常重视的战略性新兴产业。物联网产业有巨大的发展潜力和广泛的应用领域，而在其推进过程中，通过传感器收集信息已不是难题，感知信息在网络上的传输也不是问题，实质的难点在于如何对海量信息进行分析和处理，并对物体实施智能化的控制。要解决这个问题，就必须建立一个功能强大的智能处理平台，而云计算正是这样一个具备海量信息存储和处理的平台，因此，二者的结合将是未来的趋势。本文在研究物联网与云计算结合的基础上，着重对基于云计算的物联网安全进行研究。
1 云计算与物联网概述
1.1 云计算
云计算是由分布式计算、网格计算、虚拟化技术等诸多网络技术发展而来的新兴技术，自2006年首次提出这个概念以来，云计算已成为IT行业研究的热点，但长期以来没有标准定义，目前业界高度认可的云计算定义如下：云计算是一种服务或资源的交付和使用模式，通过这种模式可以减少管理资源的工作量，降低用户和服务提供商之间的交互。云计算所提供的服务既可以是基础设施和软件、平台，也可以是其他服务，这说明计算能力也可像日常的商品一样通过互联网进行流通使用。
1.2 物联网
物联网属于新一代的信息技术，指通过传感等设备，把任何物品与互联网依照约定的协议连接起来，并进行实时信息交换和通信，最终实现智能化控制和管理的一种网络。是一种基于互联网的、物-物相连的网络。实现物联网的关键技术包括RFID技术、传感技术、无线传感网络技术、人工智能技术、虚拟机技术、云计算平台。其中云计算平台是物联网发展的技术支撑，可以为物联网提供海量信息的存储、计算能力。
1.3 云计算与物联网的结合
目前云计算与物联网的结合主要采用以下几种模式：单中心、多终端模式；多中心、大量终端模式；信息、应用分层处理、海量终端模式。实质上，从物联网的角度来看，云计算平台为物联网提供海量信息存储和智能处理的功能；而从云计算平台的角度来看，物联网是云计算平台所提供的一种云应用。
2 基于云计算的物联网体系结构
根据物联网对信息的感知、传输和处理的过程，将其划分为3层结构，即感知层、网络层和应用层。感知层是利用感知设备在任何时间、对任何地点的物体实现识别，完成信息的采集；网络层是通过现有的通信和互联网络，将感知到的物体信息可靠地传递给用户，实现信息的传输；应用层是利用云计算平台对用户的数据和信息进行智能处理，实现对物体的控制，完成物与物、人与物之间的信息交换。
3 基于云计算的物联网安全威胁
3.1 感知层安全威胁
在感知层，由于节点的硬件结构相对简单，存储能力和计算能力较弱，传统的保密技术难以在节点上实现，因此，容易受到各种攻击。这些攻击包括节点控制、节点捕获、拒绝服务攻击及认证攻击。
3.2 网络层安全威胁
在网络层，由于网络的异构，可能导致跨网认证攻击、认证攻击（如中间人攻击等），同时随着网络规模增大以及对于分布式信息的处理，容易受到拒绝服务攻击、路由攻击等威胁。
3.3 应用层安全威胁
物联网应用层除了终端用户的认证外，重点是来自云计算平台的安全威胁。
（1）针对云计算平台的安全威胁。云计算平台提供的服务应是无处不在、无时不在的，要保证云计算平台具备高可靠性，即保证云计算平台提供的服务不中断，在面临恶意攻击时避免系统崩溃的风险，因此，云计算平台应具备抵抗外来攻击的能力。
（2）“云”中的物联网数据安全。终端用户的数据上传到“云”中之后，随机地存储在云计算平台的服务器上，而这些服务器可能分布在世界各地，终端用户无法知道自己的数据具体被存储在什么位置，因此，云计算平台要保证终端用户的数据存储安全性。同时，目前云计算平台主要通过虚拟化技术实现多租户共享资源，多个虚拟机可能被绑定到同一个物理资源上，如果云计算平台无法实现用户之间数据的有效隔离，那么用户的数据就可能被其他用户非法访问，云计算平台就无法使用户相信自己的数据是安全的。
4 基于云计算的物联网安全研究
4.1 安全体系结构
针对上述物联网体系结构中每一层所面临的安全威胁，给出相应的解决方案和关键技术难点研究，其中感知层和网络层的关键技术目前已有大量研究并取得较快的进展，本文着重分析物联网应用层，即云计算平台的安全方案，从以下几个方面考虑。
（1）构建物联网可信环境。云计算平台要为物联网应用提供安全的数据存储、超强的计算能力，必须保证云计算平台本身的可靠，即构建物联网的可信环境。一方面云计算平台应与传统计算平台一样采取严密的安全措施，从物理安全、系统安全、网络安全、数据库安全等方面做好安全防范工作，保证云计算平台本身具备抗攻击能力；另一方面，云计算平台要向物联网用户证明自己具备数据隐私保护能力。
（2）基于云计算的数据安全防护。用户数据存储在世界各地的服务器，要保证数据存储的安全性，除在构建物联网可信环境的基础上，还要采取数据备份的方法保护数据。为了保护数据隐私，物联网用户要采取加密手段，使得敏感数据以密文的形式存储在服务器上。用户的数据从被感知开始，到进入云计算平台，从传输到使用的过程，都存在泄漏用户隐私的风险。在虚拟化条件下，存储在同一物理服务器上的不同虚拟机之间可能存在非法访问，云计算平台要使用户相信数据是安全的，必须对用户的数据提供有效隔离，防止同一物理设备上的其他用户非法访问，更加有效地保护数据安全。
4.2 技术难点及研究现状
在使用加密技术保护用户数据隐私的同时，云端存储的是敏感信息的密文，因此，如何高效地对密文进行处理和使用则成为关键。同态加密技术将是解决这一问题的首选方案。同态加密技术在物联网认证与访问控制、云计算等方面的应用，将是今后研究的重点。在物联网各个阶段都涉及数据隐私的保护，目前研究较多的隐私保护技术有k-匿名算法、图匿名、空间加密等。有关保护用户隐私方面的安全技术还有很大的研究空间。
5 结语
云计算平台是物联网大规模发展的有力支撑，同时物联网的发展也为云计算平台的广泛应用提供大量的用户，因此，二者的结合势在必行，而基于云计算的物联网安全研究将为二者的发展提供最可靠的保障，也是二者能够大规模应用的必要条件。在分析了二者结合的必然性之后，给出了基于云计算的物联网体系结构，针对其面临的安全威胁，对数据安全做了重点研究。
参考文献：
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[4]李刚健.基于虚拟化技术的云计算平台架构研究[J].吉林建筑工程学院学报，2011，1.
关键词 物联网；云计算；信息化；发展
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）04-0164-01
1 云计算资源调度问题描述
与传统的计算平台相比，云计算运用先进的虚拟化技术进行资源管理和分配。在网络云计算的管理系统中，信息资源被制作成网络虚拟信息，但是网络用户的信息需求不同，物理信息资源之间的差别又很大，导致虚拟资源不能够完全的应用到物理资源的调度上，使云计算的应用遇到很大的阻碍。将虚拟化的信息资源调动应用到物理资源上需要有一定有效的调动策略，这样才能使虚拟资源合理的在物理资源上体现，使云计算得到完美的应用。
1.1 物联网技术在信息化中的运用
在物联网技术应用的研究中，能否将物联网技术与信息化相结合，使得嵌入式系统与网络技术得到良好的融合和拓展，一直使技术者们的研究话题。现代社会人们应用的信息化工具大多数都只拥有单一的功能，没有很好的应用智能化信息和网络化的管理手段，缺少网络信息智能化处理。随着社会物联网信息技术等的加速发展和充分运用，我们有必要将物联网的概念与技术充分应用到信息化的时代当中，使得信息化时代的发展追上互联网的发展。
1.2 信息化
随着现代物联网科学技术的发展，现代教学理论和技术也在不断的改革，人们对现代教学的方法也有了很大的创新。传统式的教学方法偏好概念性的教学，运用填鸭式、注入式教学方法使学生获取知识，以教师为主要教学力量，根据老师的思路进行学习，学生没有学习的主动性，在整个教学过程中处于被动的位置。因此传统式教学的质量和效果在逐渐的下降，为了改变这种现状，现代教学技术更改传统的教学模式，利用高端的互联网技术对不同的学生制造有效的教学策略，增强学生学习的积极性和主动性，强化培养学生的学习能力。
2 云计算与物联网技术在中的应用
云计算作为一种新兴的网络技术平台，是现代物理计算的分布处理和并行处理在相互促进与发展过程中产生的一种附加产物，是一种高效的网络信息传递的渠道。云计算中发挥主要力量的就是网络信息传递高效化的传递渠道，能够将大量的网络终端用户上传的信息加工、分类、上传给服务器，在总服务器里对信息进行完整的数据处理和归类任务。网络云计算平台是由大量的简单PC注册用户、总终端数据服务系统和运输渠道、节点组成，组成的这一庞大的信息处理系统需要专门的维护、运行和升级人员进行管理和保护，并且在总终端数据服务系统种还要拥有完整的计算机构系统和维护能力。
现代云计算的迅速发展使得云计算已经变成整个IT行业中的热门词汇，在国内外的网络搜索技术中都大量的研究和运用云计算的相关技术，并且运用云计算的服务能力够使大量的资源有效的整合并且充分的应用，整体的计算效果也能使计算的结果更加的精确，超过了普通的物理计算的效果。
云是一种范围广的运动快的物质，所以把网络数据传输系统称为云计算是再合理不过的，不仅是因为其分布广泛的结构还是以为其具有整体遮盖的效果，并非是实际的物理性质的物质，阻碍大大减少。
云计算运营模式：
云计算的工作主要是最终效果的计算、软件运营服务、API服务、整个网络的营销模式等，下面将对软件运行服务进行介绍。
软件运行服务（Software-as-a-service），是一种通过网络互动平台提供服务的机构。一般的软件经销商都是在平台上展示自己的服务系统的应用服务过程对客户进行吸引，使得客户对该结构产生购买行为，并在网络支付宝平台购买其产品，并且通过网络平台得到最终的售后服务保障。
在ASSA模式下，用户不一定要购买其产品，也可在网站中对其进行租用，提高了服务的水平，减少了服务商的维护售后次数和费用，大大的提高了工作效率。
3 信息化发展方法及新技术的应用
3.1 开导灌输前置应用技术
物联网是是继计算机以及互联网之后，新信息时代的重要组成，是在世界上快速兴起的信息技术革命的又一技术浪潮。2009年我国提出“感知中国”的口号，并在传感网。射频识别等方面逐步建立起许多研究中心和生产基地。随着国家一系列课题的深入研究，大力推进了物联网应用中间件的产业化发展。其作为物联网应用的核心要素、物联网计算环境的“神经中枢”，是物联网网络系统重要组成，同时更是物联网规模化应用得以实现的坚实基础支撑。
3.2 物联网技术及监护网络系统架构
“物联网技术”是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术，其核心和基础仍然是“互联网技术”，其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。物联网技术的主要特征是能够全面的了解信息的变化、能够可靠的传递多重用户之间的信息、能够智能的筛选出需要的结果。
物联网信息的随时更变导致物联网信息的信誉度有所降低，所以物联网计算使要实际的考虑到网络置信度的标准和信息不断变化的问题。除此之外，不同的网络来源的信息的信誉度都不同，其所包含的信息内容也有很大的区别，所以只能在最后的综合评估计算中才能看出信息的准确性。
3.3 机器人决策技术
机器人决策技术就是运用智能化的机器设备对事件进行有效的分析和决策，通过构建有效的系统使机器人有能力进行自主的决策和判断，使机器人达到人类办事的效果。当今世界最复杂的智能机器人是IBM的深蓝计算机，能够和国际上的象棋大师进行比拼，并获得胜利，这就运用了一套复杂的计算和决策系统对棋数进行计算和判断。
4 结论
作为新兴技术的云计算和物联网，在人们的日常生活中占具着越来越重要的地位，本文是以信息化的发展作为起点，有效的分析物联网和云计算的应用，加强了物联网信息技术的系统结构，增强了信息技术在校园通信等各个方面的管理和有效应用。
关键词：云计算；物联网技术；研究
从当前我国社会发展情况来看，随着近些年我国经济发展形势的转变以及信息化发展速度的提升，各行业领域的信息化发展程度已经逐渐成为影响我国经济发展的重要因素。这一情况的存在，使得物联网和云计算这两大技术在经济发展过程中的重要性也不断提升。因此，为了可以进一步推动我国社会经济的稳定发展，为我国行业产业信息化建设提供一定的推动力，促进物联网与云计算这两大信息技术融合发展，已经成为当前信息技术发展的必然趋势。
1物联网技术的种类
1.1射频识别
在物联网这一信息系统中，处于最前端的就是感知层，这一网络层面主要负责的工作内容就是感知现实和虚拟世界中存在的相关信息。当物联网系统需要感知现实社会中存在的具体物体时，就需要对现实世界中存在的每一物体进行识别以标识，以便有效区分不同的物体。无线射频识别作为现代社会一种可以借助射频信号来自动识别不同的物体并获取到同该物体相关信息的重要技术，其在使用期间不仅可以完全依靠自动和智能的性能完成全部工作，还可以适应多种感知场景。因此，在物联网系统中，该项技术属于一种高效的感知手段，是物联网系统建立感知层的重要支撑技术。
1.2传感器与传感网
所谓传感器，主要指的是一种拥有检测和感受相关信息数据功能的设备，该设备在运行过程中可以通过自身具有的一定规律将检测到的信息数据转换成为一种可以被使用的信号原件或者是装置，其主要的作用就是可以将检测到的各种信号转变成与之相应的电信号，使得物联网系统自主控制和测试功能可以有效实现。传感网指的是一种将各种类型的信息传感设备同互联网结合到一起后形成的一种大型的网络体系，该网络体系能够让各类型的物品都可以被有效地控制和感知，使得物联网系统内容可以形成一个相对完整的信息数据服务体系。
1.3嵌入式系统
对于物联网本身来讲，要想促使物物相连的服务目标得以实现，不仅需要具有获取每个事物相关信息的能力，还需要拥有操作和控制不同事物的能力。物联网的这一目标要想顺利实现，就需要在其内部相连的各个物体中嵌入智能化的系统构建。因此，以嵌入式技术构成的嵌入式系统便成为物联网技术中各种具体功能可以被真正实现的主要支撑技术。所谓的嵌入式系统，其本身属于一种用来监视和控制相关机器设备的重要装置，从本质上来看，该装置属于硬件和软件的结合体。
2物联网系统融合云计算技术的原因
物联网技术的发展之所以需要依靠云计算技术的支撑主要是受几方面因素的影响：第一，应用了云计算的物联网可以拥有极高的成本优势。一直以来，IT基础设备成本都是影响物联网系统应用发展的重要因素，而云计算具有的高效的资源利用率不仅可以有效地节约物联网在此方面的开销，还可以提升物联网系统的管理成本，从而使其在信息技术不断发展的今天拥有极高的市场竞争优势。第二，云计算技术的融合可以提升物联网存储和计算等核心技术优势。由于物联网系统本身的功能性相对较大，所以其对于技术手段的要求也相对较高，并且，在物联网系统中拥有着众多的使用对象和信息数据，这使得其在运行的过程中需要巨大、高效的信息数据存储和计算技术作为发展的依托，而云计算技术在这2方面具有的巨大优势可以很好地满足物联网在此方面的发展需求。
3以云技术算为基础的物联网技术发展情况
3.1物联网和云计算技术的分阶段融合
就这两大技术实际融合情况来看，其主要可以分为3个阶段：第一阶段，结合云计算和物联网系统不仅可以获取到更多以前无法获得或者是获得难度较高的隐形信息数据，还可以依靠云计算技术自身具备的巨大、高效的存储和计算能力对各类型生产流程的状态做出更好的反映，以便及时满足不同终端用户的各类型需求。并且，结合云计算后，物联网系统可以实现信息数据的集中化管理，通过对数据信息详细的分析，以及总结相关的研究结论，使得自身相关体制可以得到不断的调整和优化。第二阶段，该阶段物联网是以管理和使用信息作为重点工作内容，以优化生产方式作为主要工作目标的。融入了云计算的物联网技术智能性得到了极大的提升，这使得其自动监控各个生产环节以及对生产工作进行远程调度的目标得以有效实现，从而促进了我国相关产业自动化、集中化的生产目标的实现。此外，通过利用云计算具有的高效的计算功能，还可以有效减少人为控制的误差，提升生产控制管理工作的精确度。第三阶段，该阶段属于两大技术的完全融合，这一融合目标的完成，使得物联网系统创新服务模式和应用领域的目标得以实现，新产生的物联网技术，不仅为应用该系统企业重构和升级企业产业体系提供了极大的推动力，还推动了新技术的产生，使得企业的生产模式得到了有效的更新。
3.2物联网平台技术的创新
通过对云计算技术以及物联网系统的分析和研究可以发现，融合了云计算技术后的物联网平台拥有了更多的控制和管理技术。其主要分为几类：第一，云计算的基础设施。该设施主要包括了大型的集群设备、传感网以及分布式的信息数据存系统，这些云计算基础设施的融合，为物联网系统平台的建设提供了新的控制基础。第二，物联网系统的存储平台。该平台在日常工作过程中主要存储的是存在于物联网系统内部的信息数据，使得用户共享虚拟信息存储池的目标得以实现。第三，物联网的云应用平台。该平台主要进行的是交换数据的相关操作，相关人员可以通过控制该平台来完成计算和处理数据等相关工作，从而使得物联网技术的作用得以充分发挥出来。第四，物联网的管理平台。该平台系统主要负责监控整个物联网内信息的运行情况，保证物联网系统中所有的信息数据都可以顺利完成交换工作，为该系统数据运行的安全和可靠性提供更大的保障。此外，该平台融合云计算技术之后，还可以实现对系统数据的实时监控，为物联网系统营造出良好的信息数据交换环境。
3.3新物联网系统的模式分类
无论是云计算还是物联网技术，其自身在信息数据的处理和管理方面都具有极大的优势，将二者结合更是可以将这种优势扩大，如果对结合了云计算技术的新物联网技术层面进行划分的话，其主要可以被分为2种模式：第一，一个控制中心、多个终端模式。该模式分布的范围相对较小，模式内物联网的所有终端都是以云中心作为处理信息数据的中心系统，所有终端获得的信息数据都由云中心进行统一的存储与处理后，再由云中心提供的统一的信息界面供用户查看和操作。该类型的云中心具有海量存储、分级管理以及统一界面等功能，可以为人们的日常生活提供一定的便利，所以可以应用在家庭、小区和一些公共设施的监控工作中。第二，多个中心、多个终端模式。此模式处理信息的安全性相对较高，所以，适用于大型的企业事业单位。并且，一些需要将所获得的信息数据实时共享给终端用户的企业单位使用的也是此种物联网运行模式。从该模式的结构类型来看，保证其能够正常运行最重要的一点就是云中心必须包含私有云和公共云2个类型的云形式，且这2个云形式之间网络的互联不会存在任何类型的障碍。这样一来，就可以使得部分终端用户对于物联网系统中信息数据提出的高安全性的要求得以满足。
（唐山学院计算系科学与技术系，河北 唐山 063000）
【摘要】目前很多的高等院校甚至中小学都在进行智慧校园的建设，智慧校园是多媒体数字校园的新模式。随着物联网、云计算、大数据技术的不断完善，为智慧校园建设提供了技术支持。本文分析了智慧校园的概念，提出了一个基于物联网和云计算技术的智慧校园模式。该智慧校园可为师生提供一个全面的智能感知环境和综合服务的平台。
关键词 物联网；云计算；智慧校园；智能感知
作者简介：王永强，男，硕士，研究方向为计算机教育。
1智慧校园的现状
智慧校园是在多媒体数字校园之后提出的高校信息化全新概念，也是随着物联网、云计算，大数据技术不断完善的产物。并且越来越多的高校开始进行智慧校园的建设工作。
智慧校园的概念来源于IBM提出的“智慧地球”。所谓“智慧校园”指的是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合。该概念最早由浙江大学正式提出。2010年，在信息化“十二五“规划中，浙大描绘了这样一个智慧校园的蓝图：无处不在的网络学习、融合创新的网络科研、透明高效的校务治理、丰富多彩的校园文化、方便周到的校园生活。[1]现在建设比较成熟的院校有清华大学、北京大学、浙江大学、北京邮电大学、南京邮电大学、江南大学等。
2智慧校园支撑技术
物联网[2]（IOT），是指通过射频技术、传感器技术，按照相应协议，将物品与物品之间通过互联网相连，从而实现物品的智能化识别、定位跟踪、视频监控，流媒体共享和管理的一种网络。
智慧校园中的物联网技术，最明显的是使用智能感知技术，可以对校园环境、各种教学和辅助设备、多媒体教学资源、学校相关工作等进行科学统一管理。比如说基于RFID的校园交通管理、校园一卡通的管理、宿舍管理，教工管理；基于ZigBee的校园监控管理，基于WIFI的移动教学；基于二维码的图书管理等。物联网技术为智慧校园提供了一个更为高效、绿色、环保，智能的校园环境。
云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算将会改变整个互联网基础，影响到互联网的产业格局，被视为信息技术的第三次浪潮[3]。
对于硬件层，目前，各高校硬件环境有了十足发展，但存在利用低，管理复杂等缺点。使用云计算技术，可以通过云计算架构，整合学校的各种硬件资源，形成公共资源池，应用虚拟化操作，自动为各种任务分配资源。对于系统层，各高校使用着诸如学生管理、教工管理、图书馆管理等大量系统，由于没有统一规划，各系统间通信困难，很难实现智慧校园。但可以使用云计算技术，将各管理系统整合成“云”，科学的为用户服务。所以云计算是智慧校园实现的关键技术支持。
3智慧校园总体设计
在智慧校园环境下，用户可以通过综合信息服务平台， 依照确定的角色权限， 个性化地定制信息服务；各类应用系统通过综合信息服务平台融合服务， 以支持单点接入的、安全的服务方式。[4]用户可以使用传统互联网设备，也可以使用物联网设备进行登录，登录后由云计算框架技术统一分配用户权限，来使用由云计算技术整合的系统。
3.1物联网和云计算的智慧校园的框架结构
基于物联网和云计算的智慧校园，进行总体设计后的框架结构可以分为自顶向下模式的四层，包括综合云管理平台层，管理子系统层，云计算数据整合层，网络层。其中综合云管理平台层，是由云计算技术将各管理系统进行统一管理，提供登录入口；云计算数据整合层，是由云计算技术将各类数据通过虚拟池形式科学存储；网络层，包含了传统的互联网技术，也引入了基于射频技术的物联网技术。
3.2物联网和云计算的智慧校园的智慧表现
智慧校园的“智慧”主要表现[5]在智慧环境感知、智慧管理、智慧教学过程、智慧生活、智慧就业推荐等方面。
智慧环境感知，是对教室、图书馆、办公室进行温湿度检测和智能调节，对校园的空气质量进行监测并预警。智慧管理，是通过物联网对摄像头节点、红外节点、烟雾节点进行智能监控；通过云计算技术对各管理子系统进行科学管理。智慧教学过程，教师可以根据学生的知识掌握情况，进行因材施教，智能组织教学资料，以及即教学方法、教学模式的智能推荐。学生可以对自己的学习过程、学习结果进行智能分析，随时随地的个性化学习等。智慧生活，使用者各项身体体征的监测，购物、旅游的推荐，基于爱好兴趣等的智慧交友，社团活动的智慧组织等。智慧就业推荐，是根据学生的知识掌握情况和用人单位所需人才情况，通过云计算技术，进行智能分析推荐。
3.3物联网和云计算的智慧校园的数据安全
使用物联网和云计算的智慧校园里，对于终端用户，只需将银行卡、校园一卡通，手机卡集成到手机中。即使用射频识别卡，也俗称为“黑卡”，可以进行移动支付，比如食堂、开水房、超市等；也可以涉及门禁、图书借阅，考勤等。
由于物联网集成到智慧校园的各个方面，而且物联网由于分布发散、终端设备量大、通过无线射频技术进行传输等特殊原因，所以智慧校园数据及网络安全也是智慧校园亟待解决问题。可以通过，采用较为成熟和可靠地系统，加强网络服务器及终端设备监管，提升防御策略等保障智慧校园的数据安全。
4结束语
校园是学生学习生活的主要场所，校园环境建设的优劣直接影响着整个学校的运转效率。基于物联网和云计算的智慧校园的应用，是时代的必然趋势。尽管对智慧校园的研究实践探索刚刚起步，智慧校园也存在着较多问题，但智慧校园是建设校园的目标。物联网和云计算等新兴技术，会给我们生活带来质的变化，像智慧社区、智慧医院、智慧城市的建设也会迎来蓬勃发展的契机。
参考文献
［1］黄小卉,黄宇星.基于云计算的智慧校园探究[J].中小学电教,2011(11):38-39.
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［4］宗平,朱洪波,黄刚,许建真.智慧校园设计方法的研究[J].南京邮电大学学报:自然科学版,2010(4):15-19.
关键词：云计算；高职；物联网应用技术专业；教学资源平台
中图分类号：G434 文献标识码：B 文章编号：1673—8454（2012）17—0033—03
根据“十二五”发展规划，物联网将成为我国战略性新兴产业。据Forrester Research 预测：2015年中国物联网产业的整体产值将超过1万亿元，到2020年，将达到5万亿规模。为适应物联网技术和产业发展对高技能人才的要求，为推动物联网应用技术专业建设，提高物联网应用技术专业的人才培养水平，高职院校需要依托正在形成并迅速发展的物联网行业，整合各种资源，建设高职物联网应用技术专业教学资源库。
一、高职物联网应用技术专业教学资源平台建设存在问题
目前教学资源平台建设取得了一定的成果，但由于建设速度快，而建设水平没有随之进步，重数量轻质量，因此在建设过程中，出现了一些共同的问题，主要表现为以下几方面：
（1）入库资源种类繁多，没有统一的具体的技术规范和标准。由于教学资源的结构、类型和属性等方面的不同，在教学资源的建设中，教育部已制定了一系列统一的标准体系。[1]高校按照这些统一的标准来建设教学资源，但许多学校在资源建设过程中对技术规范和标准的执行缺乏力度。在资源的建设中，建立资源的开发、管理和应用服务平台无法解决资源存储容量大、类型多、可扩展以及不断更新等问题。
（2）资源利用率较低，平台安全性差，没有统一的评价体系。多数学校在建设教学资源平台时轻视学生自主学习的能力，出现了“以教师为中心”，学生与平台的互动性不够的现象。大部分高校把对平台的建设视为数据库的建设，把资料放进去以后就不管了。造成资源利用率低、安全性差等问题。
（3）“信息孤岛”现象严重，资源“透明度”低，重复建设现象严重。各个高校教学资源建设大多系单独建设，独自使用，相互之间缺乏交流，即各高校教学资源的共享性和可用性差，造成资源的重复建设以及资源的严重浪费。
二、高职物联网应用技术专业教学资源平台建设思想
在进行教学资源平台设计时，以“个性化服务、资源共享”为目标，突出强调个人体验，提供的功能包括：资源垂直智能搜索、相关课程自动推荐、开放信息推广展示、全媒体浏览支持、核心资源访问控制等。为教学者用户提供在线备课、网络课程、技能测评和资源管理等教学应用服务模块；为学习者提供网络课堂、技能测评等课堂教学模块以及职业规划、项目实训、职业提升、网上求职等职业服务模块；为企业提供网络招聘、技能认证和实训管理等服务模块；为院校提供专业建设、课程建设以及校企合作等服务模块。物联网应用技术专业教学资源平台结构设计如图1所示。
三、基于云计算的高职物联网应用技术专业教学资源平台总体结构设计
为构建长效反馈驱动机制，打造优质专业教学资源库，实现优质教学资源整合、共享与共评，我们融入了云计算模式来搭建高职物联网应用技术专业教学资源平台。
1.融入云计算模式的基础支撑平台设计
依据高标准、国际化的建设原则，在系统基础架构上融入云计算模型，依托学院新校园先进的网络基础设施，采用集中式服务、分布式布局的网络体系架构，搭建技术先进、功能强大的基础支撑平台。
高校校园网采用IPv4和IPv6双栈设计，核心设备均采用冗余热备；4出口、万兆骨干、千兆到桌面；服务器负载均衡，部署高性能防火墙和入侵检测设备。硬件基础平台分别由服务器、存储阵列、光纤存储交换机、磁带库等设备组成，通过虚拟化技术将这些设备整合为各种统一的资源池，提供计算、存储、在线备份等互联网基础服务，其硬件基础平台如图2所示。满足院内、院外各种用户安全、稳定、快速访问，文件上下载、高清视频点播等多种应用，支持10万在线用户、100万日访问量。
2.实施架构设计
我们根据面向用户，强化应用；以学生为中心，提供个性化的学习、培训和认证服务；向各高职院校推进“优质教学资源共享”；开展“远程课堂”，推进教育公平的原则，采用“三层三部”架构来构建高职物联网应用技术专业教学资源平台，其实施架构如图3所示。
四、基于云计算的高职物联网应用技术专业教学资源平台实现
教学资源平台采用了基于云计算的浏览器/服务器（Browser/Server，简称B/S）模式。使用JSP+Oracle+Linux开发模式。采用这种架构既保证了平台的稳定性、灵活性和安全性，又提供了良好的兼容性、可移植性和可扩展性，有效地实现了海量资源和分布式资源的整合。
我们采用B/S模式的三层体系结构B/S/S（Browser/Web Server/Cloud Server）来开发设计模型，即前台客户端直接采用浏览器，中间服务器是Web服务器，后台为云服务器，如图4所示。由客户端在Web页面发出请求至系统管理、服务目录等进行一系列的分类处理后，发送至Web服务器，然后再由中间服务器对云服务器发出请求，客户端与云服务器不直接联系，保证了数据的安全性，具有跨平台、可移植、操作简单等优点。
五、基于云计算的高职物联网应用技术专业教学资源平台关键技术分析
1.云存储技术
教学资源库是一个存储资源、管理资源、共享资源的平台，具有资源的媒体类型多、存储容量大、动态性和异构性等特点。同时仍然存在着数据扩展性不高、异构性和兼容性较差、数据的存储速率无法满足大数据量、大并发访问的要求等问题。在云计算环境下，我们采用了云存储技术来解决教学资源的存储问题。
我们结合云存储的特点，融合虚拟化等技术，利用高职院校存放服务的磁盘阵列、硬件服务器等存储设备，将其空间划分成一定大小的可灵活扩展的云，把类型复杂、种类繁多的教学资源按需分配，存放至这些云上，形成内部架构透明的教学资源存储云。我们只需提供接口，各高职院校即可通过此接口直接访问到存储云上的各类教学资源并与平台进行交互。根据提供教学资源的方式不同，把教学资源存储云划分成公有存储云、私有存储云和混合存储云三种。在公有存储云上主要存放一些包括课程标准、课程设计、电子教案、教学课件、教学录像视频、项目案例资料和试题库等开放式的或可在一定范围内共享协议的教学资源。由于涉及版权或的原因，在私有存储云上主要存放为某些单位内部的师生服务的资源。例如教师通过教学资源库积累的私有的教学资料及统计信息，包括完整的备课笔记、教学日志、教学反思、练习与测试成绩和师生交流等资源。在混合存储云上主要存放商业化的如文献数据库、课件、视频等教学资源，用户可通过一定的付费方式来使用其资源。
2.安全防范技术
在教学资源库建设中，我们不必再花费大量的时间来管理数据。因为在云端，有强大的技术管理团队来管理存放的数据资源，同时也有先进的数据中心来保护这些教学资源，因此我们可以把更多的精力投入到资源库的建设中。[2]数据安全对教学资源库至关重要。任何数据的丢失对资源库都是很大的损失。要选择有效的安全策略和安全保护机制，解决数据安全复制问题。我们采用了云备份策略，云备份是一个新技术，针对云存储数据的丢失、破坏等的安全防范技术，能保护相关的教学资源。
3.虚拟化技术
虚拟化是云计算的最主要的特征之一。在教学资源平台建设过程中，为了解决有的服务器超载，而有的服务器闲置等问题，我们利用了资源虚拟化技术，来解决高职院校用户需求快速变化的难题，实现了软硬件的分离。用户只需在虚拟层运行自己的软件，而不必关心后台硬件的实现，当一台服务器忙碌时，任务会自动寻找到其他空闲的服务器上运行，从而进一步提高了教学资源的最大化利用率。
六、结束语
本文采用云计算的技术与理念构建高职物联网应用技术专业教学资源平台，有效地解决了教学资源建设重复、分布不均和“孤岛”现象，实现了软硬件资源、教学资源等的共享，增加了学生自主学习的能力，提高了教学质量，实现了教师好用、学生乐用、资源不断更新的教学资源库建设目的。
参考文献：
[关键词] 物联网； 云计算平台； 水环境； 监测； 白龟山水库
水环境监测是水资源管理和安全供水的重要前提。目前，我国各主要湖泊水库的水环境监测尚未实现无人值守和动态监测，多采取监测人员留驻湖泊水库现场以人工方式采集水质数据，采集点和采样频次受到限制，获取的信息量较小，且耗费大量人力物力，另外很多水质指标还需要带回实验室进行测定，导致数据信息无法及时进行时空对比分析。即使部分湖泊水库采用较为先进的监测技术，但由于获得的时空数据量庞大，处理过程复杂度高，筹建所需的大量高性能计算服务器资金消耗巨大，很难实现水环境监测数据的及时、有效处理及合理快捷共享[1-3]。
自2009年以来，“物联网”概念频频出现在人们的视野中。物联网是指把所有物品通过射频识别、传感器等信息采集和识别设备与通信网络（如Internet、GPRS、3G网络等）连接起来，实现智能化管理和应用。日本、韩国、美国、欧洲一些国家基于物联网把新一代IT技术有效运用在生产生活中，通过物联网实现人类社会与物质世界的整合，从而提高了资源利用率和生产力水平[4-9]。物联网技术的发展也为水环境的监测提供了一个全新的方法和有效途径，但同时物物相连的必然产生大量的数据信息，若将这些信息有机的联合起来，就需要建立一个性能稳定的云计算平台，以解决物联网海量水环境监测信息的存储和处理问题。因此，将物联网技术和云计算平台结合，构建水环境监测物联网，搭建相应的云计算平台，实现水环境信息的实时动态监测和监测数据的及时有效处理及数据共享，为实现水资源可持续利用和确保用水安全提供重要依据[10-14]。
1 系统工程构建
1.1 系统体系架构
整个系统主要由水质监测传感子系统、多层次通信网络子系统、云计算平台和太阳能供电子系统构成，其体系结构如图1所示。
水质监测传感子系统的下位机软件采用中心对多点通讯方式，波特率为9600，采用心跳包实现保活机制，通讯信令采用ASCII码信令。上位机软件与数据中心之间拟通过TCP/IP协议来实现数据传输；通过对系统层Socket的封装，以及从数据链路层、网络层到应用层的集成融合通信方式，来实现用户编程接口的统一。云计算平台数据存储中心基于Oracle数据库来构建，事务处理采用并发机制和触发器机制，最后通过作业调度来实现数据的联机事务处理（On-Line Transaction Processing， OLTP）。利用Oracle DWB来建立数据仓库，提供分析型环境。所有的分析产品和用户接口（User interface， UI）均采用B/S架构来实现。系统拟采用目前比较流行的开源框架SSH（Spring、Struts、Hibernate）来搭建。
1.2 各子系统架构
① 数据中心及采集系统
数据中心体系结构如图2所示，数据流处理包括接收处理数据流和发送数据流。
接受及处理数据流
a） 通过由水质参数传感器、滤波器、A/D转化器组成的采集系统，获得现场实时水质参数数据，并将这些数据按照采样频率传送至数据中心；
b） 数据中心接收到实时数据后，进行逻辑分析，剔除脏数据，将正确的数据存储到瞬时数据库；
c） 利用ETL（extract， transform and load）工具，结合企业数据库的作业/调度以及触发器等功能，利用瞬时数据库中的数据生成适合分析、统计的水质分析型数据库或者数据仓库；
d） 利用数据仓库分析产品或者BI（business intelligence）报表引擎，对分析数据库或者数据仓库进行数据分析处理，生成用户需要的各种分析产品。
发送数据流
a） 用户可通过移动终端设备（比如手机、PDA等）或固定终端的水质数据查看器登录到数据中心，通过数据中心发送信令给采集系统，设定采集系统的采样周期等参数信息；
b） 用户还可以通过数据中心向供电系统发送控制信息，开启或者关闭供电系统，或者对供电系统进行远程调控。
② 多层次通信网络子系统
多层次通信网络系统架构如图3所示，采取分层混合网络体系架构，分为业务层、核心层、接入层、终端层四个层次。
③ 供电系统
太阳能供电系统由太阳能电池组件、太阳能控制器和蓄电池（组）构成。其中，太阳能电池板是将太阳辐射能转换为电能，或送往蓄电池中存储起来，或推动负载工作，是该系统的核心组件。
太阳能控制器控制整个系统的工作状态，并起到对蓄电池过充电保护和过放电保护的作用。蓄电池作用是在有光照时将太阳能电池板所发出的电能储存起来，当遇到阴雨天气的时候或者光照不够充足的条件下，特别是采集系统发生异常时，需要大功率高负荷的实时手动采集时，通过蓄电池来释放能量。
1.3 相关算法
① 数据ETL算法
传感器水质参数数据通过以下五个流程过程，实现提取、转化和装载，最终建立WSDW数据仓库，算法实现流程图如图4所示。
② 分类预测算法
基于LSM模型的聚类算法，是一种无教师自动分类算法，针对待聚类的目标数据，随机选取任意一个数据作为标兵数据，其他数据作为候选数据进行聚类。该算法具有敏感度低，数据选取次序无关等良好特性，非常适合传感器数据的分析处理，本工程采用基于LSM模型的聚类算法进行水质业务数据分析。
2 系统在白龟山水库应用
白龟山水库位于淮河流域沙河干流上， 大坝位于河南省平顶山市西南郊，东经112°50′至113°15′及北纬33°40′至33°50′之间。东西长15. 5 km，南北宽4. 2 km，占地近70 km2。水库控制流域面积2 740 km2，水库多年平均降雨量900 mm， 多年平均径流量4. 23 亿m3，总库容达9. 22 亿m3，是一座以防洪为主，兼顾农业灌溉、工业和城市供水的大型综合水库[10]。同时白龟山水库也是南水北调饮水工程的重要调节库。
以白龟山水库作为实验站点，建立基于物联网（无线传感网络）技术的水环境自动监测与分析系统，解决白龟山水库当前人工水质参数采集存在的诸多问题，构建白龟山水库水环境监测云计算中心，实现水资源持续有效利用和确保用水安全。
2.1 云计算平台的数据采集
① 水环境系统主控因子数据采集
湖泊水库水环境监测指标包括诸多主控因子。白龟山水库主要选取水温、PH、浊度、ORP、溶解氧、总磷、总氮等主控因子。各主控因子数据采集通过搭建无线传感器自动数据采集子系统来完成。
自动数据采集子系统包括6个无线传感器自动采集站。利用各类在线水质传感器，在白龟山水库入水口、1号监测点、2号区监测点以及白龟山水库出水口等地设立6个实验示范性无线传感器自动监测站。自动数据采集系统按照业务需要来设定数据采集频率，对监测点水质进行无人值守实时采集。利用数据采集器进行滤波、A/D转化，最终为无线传输系统提供可靠的原始信号数据。
数据采集子系统获得的信号数据为4-20mA的电流信号，将通过无线网络传送至数据中心，然后转化为实际的水质参数数据，不同参数转化算法不同。转化后的水质参数数据，为准确地掌握水质状况和动态变化趋势提供基础数据，将持久存储在数据中心。
② 视频数据采集
为现场设备、水域环境及生物活动提供视频采集功能，并通过无线方式按照定频和手动采集方式发回数据中心。依此实现对各个采样点非法入侵、设备破坏、特种保护动物活动提供实时监控。
2.2 云计算平台的数据传输
数据传输子系统用于将获得的实时信号数据传送至数据中心以便对此数据进行转化、分析、处理和存储。数据传输子系统包括传输控制节点、通信网络及数据中心。
传输控制节点负责接收数据采集器获得原数据，并通过RS485网络，将获得的实时水质参数信号数据传送到GPRS无线混合通讯系统，经由GPRS以及3G无线网络传送到有固定IP地址的数据中心。通讯传输采用“中心对多点”的TCP模式，实现数据的可靠透明传输。各传输控制节点间也可相互通信，与有固定IP的数据中心超级节点之间形成多层重叠混合网络，从而实现数据中心对整个无线传感器网络的管理。各用户终端设备通过该子系统完成登入、退出及异常处理，建立稳定网络，为传输信号数据和控制信令建立双向数据传输通道和通讯链路。
2.3 云计算平台的数据处理中心
数据中心是整个云计算平台服务体系的核心，其主要功能是对数据的计算和存储。通过数据中心，一方面，实现水质数字信号信息的接受、分析处理、预警及存储，另一方面，还可以通过远程无线控制进行随机监控和采样周期设定及视频监控等工作。
2.4 云计算平台的实时监控预警
实时监控预警子系统提供监控和预警两项功能。监控模块主要完成两个方面的工作：一方面，提供实时数据的查看，在线分析和报表下载功能；另一方面，对无线视频采集系统获得的现场图像进行分析、比对，对异常现场状况采取措施；预警模块也主要完成两方面工作：一方面，当数据中心发现异常数字信号后，传送异常类别给实时监控预警子系统，该系统完成对实时数字信号的预警处理任务；另一方，为授权用户和决策人员提供自动预警处理结果。
2.5 野外太阳能供电系统
由于无法通过交流电对白龟山水库水质监测系统供电，因此必须选择适合当地环境的可靠的供电方案来解决此问题。根据白龟山水库的气候特点，本着绿色、节能、环保和低碳的原则，采用太阳能供电系统作为供电方案。
3 结语
应用物联网技术构建的监测系统实现了白龟山水库水环境指标的实时动态监测，云计算平台对监测信息进行及时快捷有效地处理并能实现信息共享，为加强水资源管理和提高用水安全提供了有力保障。
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关键词：云计算平台；物联网；数据挖掘
物联网是当前智能化社会发展的一个重要显示，近几年随着科研事业的快速进展下，物联网以及从一个概念存在逐渐融入到现实生活中。物联网的出现实现了人们生活与工作的智能化，极大的改变的了生活与工作方式，提升了办事效率。而物联网的实现依靠中的技术的支持，其中数据挖掘技术便是其中一个重要支撑条件，数据挖掘实现了海量信息的获取与挖掘，而这种信息能够支撑物联网在实际操作中的智能化实现。文中在云计算平台的基础上分析物联网数据挖掘的相关研究，其中包括物联网数据挖掘所面临的挑战、在云计算平台中物联网数据挖掘的相关技术以及实际应用。
1云计算与物联网理论基础
1）云计算理论云计算是一种依赖于互联网技术，经由互联网服务为用户提供依据需求而明确服务的计算方式。而云计算命名的由来是由于整个服务资源的选自源互联网内的数据，且互联网多会应用云状图案对资源进行显示，因此被称之为与计算。云计算基于其应用技术的先进性具备了以下几大特征：第一，规模大。云计算中的云所显示的便是差大的规模，当前就谷歌云计算来看已经拥有了100多万台服务器，而其他较大型的搜索引擎也具备了数十万台服务器。第二，虚拟化。云计算能够支持用户在任意位置或任意终端进行服务器的登录，所有操作在云空间进行运行，由此也便形成了虚拟性特征。第三，可靠性。云计算应用数据多副本绒促以及计算节点同构可互换等措施来确保服务的可靠性。第四，通用性。云计算不会针对特定的应用，在云支持下能够创造出海量的应用。第五，可延伸性。云计算的超大规模能够支持其进行动态的伸缩，由此满足各类应用与用户规模的增长需求［1］。2）物联网理论物联网属于全新信息技术的主要构成部分，同时也是信息化时展的重要阶段。物联网实际上所指的是经由多种技术的应用实现物与物之间的连接，而这种连接形成了一个局域网络，实现远程与集中操控。物联网雏形的出现可追溯到1990年，后期随着各项理论与技术的不断研发下，在近几年已经能够实现在现实生活中，且被广泛的应用。其实际意义在于，经由各项技术将多种物品与互联网进行连接，实现信息交换与通信，由此实现了物品的智能化，用户可经由远程终端进行操控，便捷了人们的生活，同时也提升了各物品应用的安全性。与互联网对比物联网具备了以下几大特征：一方面表现在物联网应用到多种感知技术；第二方面表现在物联网属于建立在互联网基础上的泛在网络；第三方面表现在物联网的核心价值是提供不限定任何场合与时间的应用场景与用户的自由互换［2］。3）物联网的建设物联网在应用过程中需要多个行业的参与，且需要政府方面所提供的支持，物联网具备多种优势，可广泛地应用在社会各个领域中，但是在实际应用过程中技术建设始终是一大难题。就常规上来讲，物联网的建设需要经由以下几个步骤：第一，对需要建设物联网的物体属性进行识别，包括静态与动态的属性，其中静态属性可直接进行存储，而动态属性则需要应用传感器进行探测；第二，对识别完成后的物体属性进行读取，将读取信息转换为网络识别数据；第三，将物体的信息经由网络传输至信息处理中心，由处理中心实现物体与互联网之间的通信［3］。
2数据挖掘技术界定与特征分析
2．1数据挖掘技术概念
数据挖掘技术出现在二十世纪后期，虽然其出现时间不长，但是对社会中各领域的发展形成了巨大的影响，也引起自有优势得到了广泛的应用。数据挖掘从广泛意义上来讲所指的是从大量数据中经由可靠的算法搜索隐藏其中信息的整个过程。数据挖掘与计算机科学存在着紧密的联系，利用计算机技术经由统计、分析、情报检索、机器学习等多种手段实现其实际价值。当前数据挖掘在应用到不同领域后，也被赋予了不同的概念。但就其应用价值可从三个方面进行概述，第一个方面为提供海量可靠信息；第二个方面为经由数据挖掘所获取的信息对人们具有较高的应用价值；第三个方面为所获取的信息能够被人们理解与分析，并以此为根据做出决策［4］。
2．2数据挖掘技术特征
数据挖掘技术具备了分布广、规模大、节点资源有限、安全性复杂等特征。其中分布广主要是数据挖掘是物联网技术中的一个构成部分，而物联网本身就具备的分布广泛的特点，由此数据挖掘基于需要将数据存储在不同的地方，也便具备了分布广的特点；规模大方面主要是物联网中具有海量数据的传输与应用，而数据挖掘作为数据分析与处理环节自然具备了规模大特点；节点资源有限方面是给予物联网较为庞大的数据链，需要设置多个传感器节点，因此需要有能够快速解决处理数据的中央节点，而节点资源并非无限，中央节点通常不需要所有的数据，但需要数据参数，由此对需求数据进行输出［5］。
3物联网数据挖掘面临的挑战
基于物联网技术自身所具备的特征，在数据挖掘中也具备了一定的优势，但是新技术在数据挖掘中应用较多，物联网技术在数据挖掘中也面临着一定的挑战，具体表现为以下几个方面。第一，物联网数据具有一定的规则，但是由于其规则过多也相对较为繁杂，经由中央模式对分布式数据进行挖掘的方式效果并不理想。第二，物联网数据规模较大，需要及时给予可靠的处理，而当前处理模式对硬件要求较高，若硬件不能够符合要求则可能无法实现。第三，数据需求的节点不断增加，需求与供给之间存在着一定的矛盾。第四，给予物联网数据存在着诸多外在影响因素，包括数据传输安全性、数据传输的隐私性、法律约束等因素。将所有数据集中存储在相同的数据仓库中这一渠道显然不具备可靠性。基于上述几点问题充分显示出，对物联网进行数据挖掘过程中，当前所具备的以及应用的多种技术与手段存在着一定的弊端，针对此需要不断地进行更为深入的研究，以寻找到更为有效的解决方案。
4基于云计算平台的物联网数据挖掘技术分析
4．1物联网感知层
物联网感知层也就是实现感知作用，具体是依赖于目标区域范围内设置大量数据采集点予以实现。也就是说节点是经由传感器与摄像头以及其他相关设备实现数据的采集，所采集到的数据需要依赖于物联网感知层所具备的网络通信设备进行集中处理，将所需要的数据传递至各节点，再经由集中储存后再次通过传输层传递至云计算平台的数据处理中心，实现整个感知层的职能。
4．2物联网传输层
物联网传输层是所有数据传递的中间环节，其中涵盖着传感器、无限网络等设备与技术，经由多种网络设备的连接，形成高效率无缝数据的传输系统，能够更为有效地将物联网感知层所收集到的数据经由网络传输到数据处理中心，由此实现全方位的互通互联目标。就其实际工作内容来分析，所指向的是将多种属性的监测处理设备进行联网，实现传输功效，对各设备与节点之间的数据信息进行传播。
4．3数据层
数据层是物联网云计算平台中数据挖掘技术的核心环节，物联网自身具有一定的异构性与海量性特点，由此在数据层内将物联网设备所收集到的所有数据信息进项储存处理与分析的能力是基于云计算的物联网数据挖掘平台的重点。数据层内部涵盖了数据源转化与存储两个主要部分，其中数据源转化所指的是对物联网异构性的数据化进行转化，存储方面所指向的是应用Hadoop所构建的平台中HDFS系统进行分布式存储，由此将物联网中大量的数据能够可靠的存储在各个数据节点中。在物联网平台内部，针对不同的目标需要收集不同的数据类型对其进行显示，在特定环境下，同一种目标同样会选择不同的数据类型进行表现，基于此数据源转化的作用主要为表现保持数据的完整性，同时避免异构性的物联网数据在转化中基于其他不确定因素有所损坏，由此实现确保数据挖掘可靠性的目的。数据源转化在整个系统中的价值主要是作为数据层与感知层之间的连接线角色存在，经由数据包的解码与转换将不同属性的数据转换为所需要的数据类型，同时将其以分布式手段存储在数据处理中心。
4．4数据挖掘服务层
数据挖掘服务层内部涵盖数据准备模块、数据挖掘引擎模块、用户模块几个部分。其中数据准备模块中涵盖着对数据的情况、转变、数据规等环节；数据挖掘引擎模块中涵盖着数据挖掘算法集、模式评估等环节；用户模块中涵盖着数据挖掘知识的可视化展现技术。基于知识挖掘类型的差异性，数据挖掘引擎模块具备了区分、关联、聚类、趋势分析、偏差分析、类似性分析等特征。而提供以上所述的功能核心环节为数据挖掘模块中的算法集所具备的多种功能算法，在Hadoop平台中数据挖掘算法需要对传统所应用的数据挖掘算法进行一定程度的调整，也就是实现算法并行化的处理。用户模块是应用物联网数据挖掘平台用户的直接接触端，基于其担负着将系统显示转化为用户可识别显示的重要责任，需要具备一定的友好性，也就是一定的人性化，使用户能够便捷的应用用户界面进行操作，实现数据挖掘的目的，同时也能够获取到能够理解的知识。为提升数据挖掘平台的可移植性，在用户服务底层模块加入了一个开放接口模块，由此能够使得第三方调用物联网数据挖掘平台的功能，使物联网具备更为丰富的应用，同时提升其实际应用价值。
5结论
云计算与物联网均属于信息化社会的先进产物，是社会发展的一大表现，物联网引起自身的多种优势被广泛地应用在社会各个领域中。但是，当前物联网在我国发展进程较为缓慢，主要是由于物联网的建设需要应用到多种技术，而技术建设始终是一个难题，为此，在本文中对基于云计算平台的物联网数据挖掘技术应用与实现效果进行了全面分析，为进一步推动基于云计算基础物联网的建设提供理论参考。
作者:汤勇峰 单位:江苏省徐州医药高等职业学校
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移动互联网和云计算——1+1>2
首先，作为移动互联网终端的手持移动设备，某种意义上来说是存在客观限制的，虽然其具有“便携+移动”的天然优势，但在CPU计算能力、存储待机以及宽带速率等方面，短期内仍难以和PC相媲美。而云计算通过“云端”服务器则能提供强大的存储和计算能力，同时大型服务器的优化和组合，通过对“云端”的优化，减少手持设备与“云端”数据交换的频率与数据量，也可以有效的降低电池与流量的消耗，而这恰好可以弥补手持设备的不足之处，也使得基于移动互联网以及传统互联网的诸多应用都成为可能。毫无疑问，云计算可以为移动互联网的发展提供更强劲的“燃料”。
其次，有了移动互联网，给了云计算施展全部潜能的契机。云计算的概念最初提出是基于桌面PC的应用，但就眼下趋势看来，移动手持终端取代桌面PC的趋势也越来越强，如果云计算把视线只集中在桌面PC端，未免眼界过于狭窄，其发展前景也相对有限；因此云计算所要做的除了关注桌面PC以外，还要将其移植到移动终端上来，服务于移动互联网。业界已经普遍认同移动互联网产业未来的发展空间要远远大于常规意义的互联网产业，因此在移动互联网的舞台上，云计算才能迎来更大的施展舞台，也只有在移动互联网上，云计算的优势才能够充分发挥出来。
所以，移动互联网和云计算是相辅相成、相互促进的两大体系，两者相互结合，将产生良好的正向“化学反应”，最终形成1+1>2的结果。
移动互联网是物联网发展的基础，物联网则推动移动互联网应用实现全面发展
从传统定义上来说，所谓物联网，是指将射频识别装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，与互联网结合起来从而形成的一个巨大网络。我们可以看到其中一个重要的因素是“与互联网结合”，而编织这样一个巨大的“网络”，依靠传统的有线网络形成的互联网，显然不切实际，也不符合物联网的核心思想——各种物与物连接的智能传感设备，能且只能通过移动互联网(无线网络)以实现连接。因此物联网的发展，从基础上就离不开移动互联网，只有移动互联网得到了充分发展，物联网概念下的各种设想和期望，才能有机会成为现实。
当然，从另一个角度来说，物联网的形成，也将是移动互联网的发展全面爆发的重要标志，届时移动互联网的应用将不止停留在移动手持终端的虚拟应用方面——未来的移动互联网将不仅仅限于移动手持终端的应用本身，而将随着通信业的转型，向更广泛的领域发展，向行业应用等领域延伸，这种物联网和移动互联网的有效连接，将形成一个全新的实实在在的产业链，而在这个产业链中的所有终端应用、网络应用以及行业应用等，都将集中在以移动互联网手持终端为中心的控制终端内，届时移动互联网将真正成为信息技术时代连接虚拟应用和现实应用的终极渠道和载体，而也只有在此情况下，才可以说移动互联网取得了全面的发展。
移动互联网、云计算和物联网必将走向“融合”的终极目标
