如果我們所有的日常用品都安裝這種，那么生成的數(shù)據(jù)量將非常龐大。因此，物聯(lián)網(wǎng)必須要考慮到如何存儲(chǔ)和分析這些生成的數(shù)據(jù)。這不僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)量的問題，其中還涉及到這些數(shù)據(jù)的生成速度問題。傳感器正在生成越來越多的數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)的生成速度已經(jīng)超過了大多數(shù)商業(yè)應(yīng)用的處理速度。

　　隨著時(shí)間的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)概念所涉及的東西越來越多。除了內(nèi)置有內(nèi)部傳感器和處理器外，這些東西還直接與網(wǎng)絡(luò)相連，在線傳輸它們的數(shù)據(jù)。雖然家庭自動(dòng)化可能是這一概念的“主要”用武之地，例如冰箱內(nèi)的牛奶沒有了，冰箱會(huì)自動(dòng)從食品店那里定購牛奶。但是物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用范圍實(shí)際上正變得越來越大。我們將擁有許多能夠彼此互動(dòng)卻又彼此獨(dú)立的東西，辦公室會(huì)在需要的時(shí)候自動(dòng)定購辦公物品，無需我們干涉，甚至我們衣服和身體上的傳感器會(huì)實(shí)時(shí)將我們的健康數(shù)據(jù)傳輸我們的醫(yī)生。這類M2M(機(jī)器對機(jī)器)通信是的關(guān)鍵之處。

　　要想充分發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)的全部潛在優(yōu)勢，必須將云計(jì)算作為物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。隱藏在互聯(lián)背后的理念是收集的數(shù)據(jù)大部分應(yīng)當(dāng)在線傳輸，只有這樣應(yīng)用才能有效的匯聚、分析和利用這些數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在再讓我們回頭看一下冰箱的例子。在這個(gè)例子中，并不是冰箱自己從食品店那里定購牛奶，而是冰箱向應(yīng)用傳輸它們的全部數(shù)據(jù)，包括目前的食品存量和用戶消耗情況，然后由應(yīng)用讀取和分析這些數(shù)據(jù)。隨后，綜合考慮其它因素，如用戶目前的食品預(yù)算資金以及牛奶會(huì)在多長時(shí)間內(nèi)送到等因素，再?zèng)Q定是否購買，而云正是這些應(yīng)用的理想歸宿。

　　如果我們所有的日常用品都安裝這種，那么生成的數(shù)據(jù)量將非常龐大。因此，物聯(lián)網(wǎng)必須要考慮到如何存儲(chǔ)和分析這些生成的數(shù)據(jù)。這不僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)量的問題，其中還涉及到這些數(shù)據(jù)的生成速度問題。傳感器正在生成越來越多的數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)的生成速度已經(jīng)超過了大多數(shù)商業(yè)應(yīng)用的處理速度。

　　基于云的解決方案是應(yīng)對數(shù)據(jù)生成數(shù)量和速度問題的基礎(chǔ)。云可以根據(jù)我們的需求自動(dòng)地動(dòng)態(tài)提供預(yù)備存儲(chǔ)資源，無需人工干預(yù)。云還賦予了我們通過云數(shù)據(jù)庫集群或是無需停機(jī)即可調(diào)整容量的虛擬化物理存儲(chǔ)訪問虛擬存儲(chǔ)的能力和訪問大型存儲(chǔ)資源池的能力，這些都是在本地所無法實(shí)現(xiàn)的。

　　關(guān)于這些數(shù)據(jù)的第二個(gè)問題是如何處理它們。這一問題有兩個(gè)難點(diǎn)。第一個(gè)難點(diǎn)是如何實(shí)時(shí)處理從每個(gè)不一物體那里獲得的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)。第二個(gè)難點(diǎn)是從所有收集到的可用數(shù)據(jù)點(diǎn)中提取有用的信息，以及關(guān)聯(lián)從不同物體那里獲得的信息，為存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)增加實(shí)際價(jià)值。

　　盡管實(shí)時(shí)處理看似很簡單--接收數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，然后再利用這些數(shù)據(jù)--但是實(shí)時(shí)情況并非如此。讓我們再回頭看一下那個(gè)冰箱的例子吧，想像一下每次有人打開冰箱門，這臺(tái)冰箱就要發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)包，這些數(shù)據(jù)包中包括了哪些東西被移動(dòng)了，哪些東西被放了進(jìn)來。我們估算一下，全球約有20億臺(tái)冰箱，每天開關(guān)冰箱門4次，那么一天下來將生成80億個(gè)數(shù)據(jù)包，平均下來每秒約有10萬個(gè)數(shù)據(jù)包，這個(gè)量是非常驚人的。更糟糕的是，這些數(shù)據(jù)點(diǎn)可能主要集中在一天之中的特點(diǎn)時(shí)段(主要是早上和晚上)。如果我們根據(jù)最大負(fù)載準(zhǔn)備處理容量，那么大量基礎(chǔ)設(shè)施將會(huì)被浪費(fèi)。

　　一旦進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，那么我們將會(huì)遇到第二個(gè)難點(diǎn)，即如何從這些被存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中提取有用的信息，讓它們更上一個(gè)臺(tái)階，而不再是個(gè)人事務(wù)。如果冰箱能夠自動(dòng)為你向食品店下訂單，對于你個(gè)人來說這非常不錯(cuò)，但是如果制造商知道來自某些特定地區(qū)的冰箱有過熱趨勢，或是存儲(chǔ)某些物品的冰箱使用壽命消耗過快，那么對于制造商來說意義將更大。為了從存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中提取這類信息，我們需要利用現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)[注]解決方案(以及一些即將出現(xiàn)的解決方案)。

　　云計(jì)算非常適合處理這些問題。在第一個(gè)難點(diǎn)中，允許進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配(和回收)處理資源，讓需要實(shí)時(shí)分析冰箱數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠應(yīng)對這些海量數(shù)據(jù)以及能夠優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施成本。在第二個(gè)難點(diǎn)中，云計(jì)算能夠與大數(shù)據(jù)解決方案進(jìn)行協(xié)作。

　　綜上所述，物聯(lián)網(wǎng)可能會(huì)改變云計(jì)算的總體架構(gòu)，但與此同時(shí)云計(jì)算對于實(shí)現(xiàn)這一變化也非常關(guān)鍵。在虛擬化計(jì)算資源方面，雖然應(yīng)用無需人工干預(yù)自己可以動(dòng)態(tài)分配這些資源，但是如果這樣的話云計(jì)算不會(huì)有任何發(fā)展。因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)才是推動(dòng)它們發(fā)展的唯一動(dòng)力。