IOT（21）—：云、大数据、IOT深度融合 云计算进入3.0时代

2018年，在应用需求的推动下，云计算、大数据、物联网等新技术的融合发展将更加明显，其中的云计算也将继续演化，步入全新的3.0时代。

在这个言必谈AI（人工智能）的时代，似乎再说其他技术就显得low了，但从实际应用的角度而言，企业目前刚刚在云计算、大数据、物联网等的应用上起步，远远谈不上应用成熟，更不用说在此基础上实现人工智能了。

在Gartner发布的2017新兴技术成熟度曲线上，深度学习、机器学习、自动驾驶等诸多与人工智能相关的技术正处在期望膨胀期的巅峰，并将走向幻灭期。也就是说，人工智能相关的技术正处在舆论炒作的顶峰，相比较而言，云计算、大数据等相对“传统”的技术才是目前企业应用的焦点。

在2018年，云计算、大数据、物联网的深度融合才是这一年技术发展和应用的主旋律，在这种融合下，云计算或许将进入全新的3.0时代。

物联网正逐步崛起 加速技术闭环发展

在人们纷纷关注云计算应用催生IT架构变革、大数据应用挖掘数据价值的今天，物联网已经悄然崛起。早在2015年，IDC就表示：物联网的活动超过50%集中在制造业、交通、智能城市和消费类应用，在五年内，所有的行业都将会推出采用物联网的举措。而Gartner同样也给出了自己的测算：2017年全球物联网设备数量达到84亿台，比过去一年增长了30%，这一数据预计到2020年将增加至204亿台。

如今，在云计算、大数据在企业应用的过程中，物联网技术的运用正在变得越来越迫切。以制造业为例，物联网的应用可以帮助企业更加及时、准确地了解各个生产制造环节的情况，以便进行大数据分析；在政务领域，物联网的应用让智慧城市的落地也更近一步，其中智能交通的应用中，终端设备的数据采集可以让城市管理者更好地了解实时交通状况。

物联网的应用促进了数据的采集效率和数量，大数据则偏重于释放数据的价值，海量数据的持续增加又给底层云计算提出了新的要求。在这样一个应用闭环中，物联网——大数据——云计算三者互相促进，交替发展。

云计算为物联网提供海量数据的存储和计算能力，并让不同的物联网设备能够通过巨大的网络实现更好地协同；物联网则让云计算的应用场景更加丰富，它所产生的大量数据又催生了大数据技术的应用，进一步促进数据价值的挖掘。

技术融合催生新领域 边缘计算浮出水面 

2017年，边缘计算逐渐进入人们的视野，这某种程度上得益于云计算、大数据、物联网的融合发展。在“传统”的应用逻辑下，物联网终端采集到的海量数据会通过网络汇聚到云计算中心，但数据量的快速增加，势必给网络传输和数据处理带来新的挑战，在这种情况下，去中心化的边缘计算开始崛起。

相比较云计算的“大集中”模式，边缘计算在物联网终端这样的数据源头旁边，通过将计算、存储、网络、应用等的融合，为数据的采集、处理等提供就近的计算服务，这样一来，就可以有效降低设备对网络的高要求，进而提升数据处理效率、实现实时的业务响应、提升数据的安全性等。

来自不同的预测报告显示，到2018年，将有50%的物联网网络面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2020年将有超过500亿的终端设备联入网络；到2020年，一个互联网用户平均每天约产生1.5GB数据量

在技术创新和应用的推动下，越来越多的科技巨头加入到这一新兴领域的，华为、微软、思科、英特尔等都是其中的代表。以华为为例，在2017年3月，华为就发布了基于边缘计算的物联网EC-IoT（边缘计算物联网）解决方案，创新性地将边缘计算和云管理引入物联网领域，就近提供边缘智能服务，实现全流程的产业服务和商业模式创新，促使行业数字化转型。

越来越多的业界人士认为，物联网、大数据、云计算的融合，边缘计算的蓬勃发展，正在推动云计算进入3.0时代。根据中桥调研咨询最近对中国企业CIO的调查数据显示，有84%的CIO都认为，目前云计算的演进过程可以分为三个阶段，即云计算1.0阶段，主要应用对象是中小企业，通过云计算实现从“无”到“有”的IT 使能；进入云计算2.0阶段，云计算成为企业级用户核心应用的IT补充资源；当企业跨入云计算3.0阶段时，云计算成为企业IT的核心资源。云原生应用、人工智能和物联网成为用户业务的主要驱动力。

人工智能或许还早 但商业智能趋于成熟

事实上，BI（商业智能）一点都不新。早在1865年，理查德·米勒·德文斯（Richard Millar Devens）就在《商业趣闻百科全书》（Cyclopædiaof Commercial and Business Anecdotes）中提出了“商业智能”（BI）一词。他用这个词来描述银行家亨利·福尼斯（HenryFurnese）通过收集信息并根据这些信息，先于竞争对手采取行动，从而获利。

在信息化时代，企业内部的ERP、CRM等系统产生了大量的数据，企业开始寻求借助BI工具进行数据的收集和分析，并将其转化为有用的信息，从而指导企业快速决策，赢得商业竞争的优势。但在新的数字经济时代，数据价值的挖掘放宽到所有领域，BI的内涵也在逐渐丰富。

正如阿里巴巴集团董事局主席马云在第四届世界互联网大会所说的那样：在未来的30年中，数据将会成为生产资料，计算会是生产力，互联网会是一种生产关系。如果我们不数据化，不和互联网相连，那么会比过去30年不通电显得更可怕。

与传统的BI不同，人工智能相关技术的应用，正在让商业智能更“智能”。与过去旨在实现海量数据管理、简单分析与可视化的传统BI不同，新的BI正在利用人工智能技术推动商业决策，实现商业经营的智能化、自动化。Gartner更预测称，到2020年之前，自然语言和人工智能技术将会成为90%的现代BI平台的基本特征之一。

不管是增强商业智能，还是人工智能，数据的采集、处理分析、计算等都必不可少，其中，云计算更是基础所在。技术的演化推进了应用的普及，而应用的普及又反过来给技术的发展提出了新的要求。2018年，在应用需求的推动下，云计算、大数据、物联网等新技术的融合发展将更加明显，其中的云计算也将继续演化，步入全新的3.0时代。