2006年谷歌在硅谷首次提出“云計算”（CloudComputing）的概念，今年，已經整整10周年。
隨著互聯網和IT行業的快速發展，10年來，我們欣慰的看到各種新技術的不斷涌現和進步。云也不僅僅賦予用戶前所未有的計算能力，而是具有超大規模，虛擬化，高可靠性，通用性，高可伸縮性等特點，并具有按需服務以及價格低廉等實用性。云成為一項技術從虛無飄渺的概念逐漸走向政府，企業乃至個人，各種基于云的應用也日趨成熟。
而物聯網作為互聯網進一步的發展，有著更復雜的使用場景和應用需求，更加需要云作為基礎架構和服務來支撐巨量數據的傳輸，分析，管理，應用等等。
所以，云技術不是因為物聯網而產生的，但是云技術必將應用于物聯網，并且發揮非常重要的作用。
那么，現在的云技術包括哪些內容？這些技術能滿足物聯網發展的需求嗎？
大家最熟悉的云技術的概念是根據云部署的類別來分的，“私有云”，“公有云“和近幾年流行的“混合云“。這幾種云的類型在什么場景下使用呢？我們建議：
1)當用戶需要在封閉環境下運維自己的云平臺，需要使用私有云服務。
2)當用戶只是在某些方面對系統的私密性有特殊需求，可以在架構設計時剝離私密系統，使其運營在私有云，其余服務則運維在公有云服務中。即混合云。
3)沒有特殊需求的行業客戶，公有云+安全機制依然能保障系統和數據的安全性
接下來，我們看看云技術包括哪些技術:
前三者云安全，云計算，云存儲屬于基礎架構，過去的10年，云在運算能力，虛擬化，安全和大數據等領域都獲得了巨大的技術突破。
而云服務，作為綜合的IT架構的應用和服務平臺，幫助云技術廣泛的推廣和應用到各種企業和場景?？梢哉f，云服務是趨勢也是未來的方向。
云服務一般指公有云根據客戶需求分為以下三種：基礎設施即服務（IaaS），平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）。區別如下
IaaS:
用戶通過Internet獲取基礎IT架構服務（數據中心，存儲，數據庫等）。
通過使用IaaS用戶可以獲得的好處有：
1)減少服務器，網絡，存儲，安全等硬件和軟件配置，維護開銷
2)可以集中精力進行行業云平臺的開發和運維，無需為基礎設施的穩定性擔憂
PaaS：
將軟件研發的平臺作為一種服務，為客戶提供網絡，服務器操作系統等，并由客戶來控制部署的應用程序。
使用PaaS的好處也是顯而易見的：
1)節約平臺環境的搭建和運維時間
2)節約基礎軟件服務的開發和維護時間
3)集中精力進行行業云應用開發
4)更便捷的為行業用戶提供云服務解決方案
SaaS：
軟件即服務，用戶無需購買軟件，而是向提供商租用基于Web的軟件，來管理企業經營活動。真正實現一切皆服務的軟件概念。
由于各個行業對應用的需求不同，目前SaaS雖說是最受關注的云服務，但仍處于發展階段。
云技術，特別是云服務可以幫助企業減少硬件，軟件開發和人力成本等，也可以解決物聯網的數據處理，存儲，安全等問題。云技術與物聯網放到一起，似乎是完美的結合。云技術解決了物聯網眾多問題，物聯網的最終展示通過云技術體現出來。事實上云技術和物聯網的未來是否如此美好？我們又將如何將兩者迅速配對結合？
從云技術的特點來看，符合物聯網的發展需求。
分布式
云技術所包含的分布式處理、并行處理和網格計算是解決物聯網的最佳解決方案，云技術的網絡分布拓撲與物聯網網絡拓撲也高度重合。云技術不僅可以處理數量眾多的終端設備并發接收數據對服務端的負載問題，同時計算方式也充分考慮終端設備之間的協同性。
數據處理能力
云技術是利用集群技術解決單個計算機或者少量計算機無法完成的計算。物聯網終端設備最基本的功能是產生數據，但終端數量龐大，產生數據速度也是持續不斷的，因此只有云技術有這能力處理如此大量的數據。
存儲空間
物聯網的特點之一是產生了巨量的數據，而云技術中的云存儲技術滿足了可擴展，易伸縮的存儲空間。這都為物聯網早期部署，快速擴展提供了延續性的技術基礎。
大數據分享
物聯網的發展對大數據分享的需求很高，尤其在物聯網不同部署階段使用的云服務內容不一致，或者選擇不同云服務提供商，那么如此龐大的數據如何合并計算，如何分享，是需要也只有云技術能夠解決。
行業性和多樣性
物聯網可以應用到各個行業，每個行業又有千差萬別的分支。公有云和私有云的不同適應性，正好符合物聯網不同行業不同企業獨立發展的訴求。
如此說來，云技術確實可以助力物聯網的快速發展。那么在物聯網實施云技術過程中可能存在哪些問題？應該如何解決呢？
物聯網基礎建設的落后與云技術飛速發展的落差
從目前物聯網發展的進度看，是單點突破，基礎建設發展緩慢，而云技術卻是整個互聯網行業的熱點，關注度，技術的應用上都非常迅速。這樣一個對比導致了云技術在物聯網領域的應用存在下面兩個落差：
1)云技術在物聯網領域的應用相對滯后
云技術是獨立于物聯網而存在的，因此只有物聯網應用為云技術提供者帶來極大利益的時候，才能針對物聯網給出合理的技術方案。
2)物聯網基礎建設緩慢，無法充分利用云技術
雖然物聯網1.0階段的目標是為了提高行業效率，還沒到去利用物聯網徹底改變整個行業的階段。但是，行業基礎建設的緩慢還是導致了無法迅速使用、實施云技術。
但是這個問題也并不是無解，現階段我們可以采用：單點突破+私有云+移動服務；行業由信息化技術到智能化技術最后到云技術。
這一步的驅動力是由行業客戶推進，這歸功于智能移動終端的普及以及移動互聯網對人的觀念的改變，行業客戶都在試圖用互聯網來解決目前遇到的問題或困境。
利用現有的私有云技術，使得物聯網行業實施可以由小型技術公司快速的獨立進行，而不必等待整個行業技術的發展。
物聯網行業在實施過程中可以由之前的信息化思路轉向行業智能化，再到云技術方向進行，只有終端智能化，數據更準確，才有被計算，分析的價值。
云計算的安全性是否適應物聯網的要求
傳統行業一個通用思維是云端的數據是不安全的，這很限制物聯網的實施。同時在物聯網1.0階段局域物聯網的需求更多，那么如何協調這種情況呢？
我們提出的方案是：分布計算+安全管道+云端數據加密服務
1)分布技術：即將重要的數據技術部分分布到不同的設備上進行，局域物聯網里面的協同計算以及分級管理都可以在這一階段完成.
2)安全通道：云服務商能夠為物聯網企業提供安全通道的服務和技術，一個是保證數據的傳輸速度，一個是保證數據傳輸的安全性。
3)云端數據加密服務：存放在云端的數據能夠根據物聯網企業的要求進行不同等級的加密，并能夠根據業務設定不同的加密策略。
云的空間服務是否能夠存儲海量的物聯網數據
物聯網的基礎特性就是海量數據，需求云端超大的可伸縮的空間。同時物聯網行業多樣性，數據增加速度快等特性需要一個針對不同行業不同領域的物聯網企業提供云端空間服務。
但是目前提供云存儲的服務暫時是滿足不了這一點的，首先其能夠提供的空間服務都相對有限，其次沒有針對物聯網行業特性而提供服務。
那么云端存儲服務要針對物聯網做哪些方面的增強呢？
1)云企業化
云服務商需要將服務針對企業進行定制化，甚至提供本地存儲與遠程存儲相結合的方案。為企業由信息化時代轉向云技術時代的轉變提供整體解決方案。
2)云數據壓縮
在物聯網定義里面有提到物聯網是物物之間的信息交互，物聯網終端設備是感知物體一個或多個屬性，從這個描述中可以看出某一個企業的物聯網數據屬性是相同或類似的，這為數據壓縮提供了極大的空間，同時也滿足節省存儲空間的需求。同時數據并發情況下是否可以快速壓縮，也為云數據壓縮提出來新的要求。
3)云數據分享
當不同領域之間的數據需要進行分享，同一企業在不同時間部署的數據之間分享，不同云服務數據之間的分享是物聯網未來發展的一個推動力。
如果大量數據擁有者之間不能分享，共同計算，那么物聯網愿景中提到的超級計算需求的環境預測，疾病預防，天文學計算等等都很難實現。
4)邊緣計算到神經網絡單元
理論上無論云有多強大，都無法滿足物聯網長期，實時，超海量的節點產生的數據，因此出現了霧計算，神經網絡單元的新型技術，因為數據產生和終端設備數量，處理能力是成正比的，因此提高物聯網終端，網關這些物聯網基本單元的邊緣數據處理能力是根本的解決之道。
邊緣計算是指物聯網終端設備需要有數據存儲，數據解析，數據聚合，數據基礎計算，壓縮以及按照云端需求進行預處理和封裝的能力。一旦物聯網終端設備有了邊緣計算的能力，不僅減少物聯網網絡的承載負荷，同時通過對有價值的數據傳輸，減少無用數據傳輸到云端對資源的浪費。
當物聯網終端設備作為神經網絡單元后，那么物聯網的整體計算能力將是沒有數量級的，也是云計算將會以最高效的方式運行。同時AI對計算能力的要求也可以通過海量終端設備計算能力的聚合得到滿足。
“計算即服務”,云計算能力需要突破
超強的計算能力應該是物聯網企業最想得到的技術補充。物聯網企業本身，包括服務于物聯網企業的傳統技術公司都很難掌握這種新型的技術，因此云技術服務商應該針對物聯網制定計算即服務的技術體系。
物聯網企業可以提供計算模型，計算拓撲，數據類型，提出計算要求，計算期望等等，云技術服務提供強大的云端計算能力，這樣才能夠真正的升華數據，提高效率，滿足物聯網1.0的最根本目標。
在云技術與物聯網結合初期，如果云技術在安全性，空間服務，計算即服務這幾個方面，能夠針對物聯網給出相應的解決方案，相信物聯網會借助云技術得到普及與快速發展。正如我們所說，云計算雖然不是因為物聯網而生，但卻是為物聯網而來。
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