[关键字]物联网 云计算 信息技术 结合模式
一、物联网概述
物联网（Intemet of Things）也称传感网，就是物物相连的互联网。物联网的基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展，通过射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统等各种信息传感设备，将任何物品和互联网相连，智能感知、识别，实现信息交换和通信。物联网实现了物理世界和信息世界的融合，有巨大的应用潜力。
物联网的重要工作基础是传感器，它就如同物联网的神经末梢，从牙膏到轮胎、从汽车到房屋等各类物品都可以被感知。传感器类型繁多，有位置传感器、热敏传感器、速度传感器等多种类型，采集着各种各样的信息。物联网中大规模部署着各类传感器，定时采集信息，并通过网络传输。
二、云计算概述
云是网络、互联网的一种比喻说法。云计算是一种创新的IT资源运用模式，对可配置的共享计算资源（如网络、服务器、应用等）提供无处不在、随需访问的服务。云计算服务模式包括：基础设施即服务IaaS（Infrastructure-as-a-Service）、平台即服务PaaS（Platform-as-a-Service）和软件即服务SaaS（Sofiware-as-a-Service）。软件即服务指的是云服务供应商负责软件的安装、运营和维护，用户通过Internet来使用这些软件；平台即服务指的是将软件研发平台作为一种服务提供给用户；基础设施即服务指的是将完善的计算机基础设施作为服务提供给用户利用。
三、物联网与云计算结合的意义
在物联网时代，海量的传感器被嵌入到各类设备中，定时采集着信息，每天都有海量信息产生，物联网数据量急剧增长。海量数据的存储和处理需要强大的存储和计算能力，这就需要云计算的支持。云计算具有虚拟化、规模化、高可靠性、通用性、可伸缩、低成本等特点，其超强的计算能力和存储能力能为汇聚、处理和应用体量巨大、种类繁多的物联网海量数据提供核心技术支持。如果将物联网和云计算结合起来，物联网就相当于人的五官和四肢，云计算相当于人的大脑。
云计算给物联网提供了IT基础设施并赋予了强大的工作能力，与云计算结合，是物联网发展的必然趋势；而物联网的发展又推动着云计算的发展，两者相辅相成。
四、物联网与云计算结合的模式
云计算提供的服务模式有：公有云、私有云以及混合云。公有云是为大众提供服务的云计算平台，经授权的用户皆可使用，如谷歌云、亚马逊云、阿里云、腾讯云等。私有云是家庭或企业在其内部建设的专有云计算平台，除所有者外，其他用户均无法使用。混合云是公有云和私有云的混合。
目前，物联网与云计算结合的主要模式如下：
第一，一对多模式，即单一云计算中心，多个终端。终端类型多样，有各种传感器、4G手机、摄像头等。云计算中心是数据处理中心，终端获得的信息将传到云计算中心存储和处理。用户通过云计算中心提供的统一界面来操作。这种结合模式适用于物联网终端分布范围较小的情形，且一般为私有云。例如：家庭远程监控系统、环境污染监测系统等。
第二，多对多模式，即多个云计算中心，大量终端。这种结合模式适合区域跨度大的企业或单位通过大量跨区域终端的感知而获取信息，或者实时共享信息给各终端用户。例如：这类企业或单位对其产品或生产流程进行跨区域的跟踪监督。
第三，信息与业务分层处理，海量终端。这种结合模式适用于用户范围广、信息种类多、安全性要求高等情形，它根据用户对数据的不同应用和处理需求，将数据放在适应其需求的云计算中心里存储和处理。比如：游戏数据、视频数据等这类数据的传输量大、对安全性要求不高，可以放在本地云计算中心存储和处理；政府、企业中某些信息的安全要求非常高，则需要放在具有灾备中心的云计算中心里；科研单位中具有高计算要求的非大量数据则放在负责高端运算的云计算中心里处理。这样，数据按需分配在相应的云计算中心，能够更好地实现各类数据及业务的分层管理及资源的合理分配。
[关键词]云计算；物联网；电子商务
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.09.221
目前，随着信息化时代的到来，我国网民数量呈现出爆炸性的增长态势，因而网络交易成为当今的一大热潮。在此背景下，B2C电子商务得到了井喷式的发展，正逐步受到人们越来越多的重视。[1]最近几年，B2C市场交易无论是规模还是金额都呈现出几何倍数的增长，与此相应地也表现出当前B2C电子商务中存在的不足，本文正是立足于此，致力于研究基于物联网与云计算技术的电子商务模式新策略。
1 物联网与云计算概述
1.1 物联网
物联网（IOT）指的是运用各种各样的传感设备来进行信息传递的计算机集群，这是在计算机互联网之后的再一次飞跃，包括计算机技术、通信技术（移动通信技术、传感器技术网络）等，而且还是下一代网络发展的大方向。物联网具有全面感知性、信息传递可靠性以及智能化处理性。物联网中，能够借助电子编码技术（EPC）斫行电子商务交易中的商品识别和追踪。EPC技术指的是在全世界范围内建立统一的标识系统与编码系统，通过EPC技术，能够轻松对单件商品追踪定位，从而极大地促进了B2C电子商务的发展。
1.2 云计算
云计算指的是在互联网支持的基础上，通过互联网服务为用户提供的依据需求而确定服务的计算方式。由于服务资源来源于互联网，并且互联网通常使用云状图案来表示资源，所以称之为云计算。云计算有着集群优势，同时具备高速运算能力和较高的数据存储能力，因而如今正被广泛而深刻地应用至IT行业中，具有高容错性与高伸缩性的特点。Amazon运用计算云为电子商务中的企业提供数据服务，这是Amazon近几年增长最为迅速的业务模块。而再如IBM开发的蓝云计算平台是一个支持用户即买即用的大型云计算平台。[2]我国目前已经完成了云计算中心开发实验，阿里巴巴已经搭建了国内第一个电子商务云计算中心。由此可见，云计算在电子商务上的发展潜力无疑是巨大的。
2 云计算与物联网技术的电子商务模式研究
2.1 当前我国B2C电子商务模式所存在的问题
然而，在快速发展的背景下，也不断产生一些问题，目前困扰我国B2C电子商务进一步发展的问题主要体现在以下几个方面。
2.1.1 信息不对称
在B2C电子商务模式中，最为核心的是产生交易的双方在网络中虚拟而成的交易场所进行交易，这就首先需要双方互相的信任，因而，网络信任是实现电子商务交易最基础的要求。然而，客户的信任一般都是基于常见知识的积累以及表象判断。[3]但由于我国当前电子商务交易市场还不够完善，企业与客户之间的信息不对称，尤其是网络运营相比实体运营的成本极低，导致有一部分假冒伪劣产品进入电子商务交易市场中，由此产生的恶果就是使得客户对于B2C线上交易的信息产生了怀疑，从而影响到客户对电子商务模式的信任，因而对电子商务的进一步发展造成影响。
2.1.2 物流信息化程度不高
目前，我国国内物流企业针对电子商务的配送模式还存在不足，具体体现在从交易商品入库、下单、打包、出库、运送的整个过程中，物流过程都是在与以往相同的管理模式下进行的。这相对于B2C电子商务模式中所追求的可视化配送以及物流效率等要求显得有些捉襟见肘。并且在当前的电子商务物流中，一般都是只有当客户看到商品本身时，才能够真正对商品是否中意做出判断，在之前的质量判断中，依据还显得不足。[4]另外，配送过程中客户一般都只能被动地等待，期望物流能够按时送到，显得太过于被动。
2.1.3 售后服务的制约
B2C电子商务交易中，客户一般对于商品的价值判断仅仅依据图片与文字，而这些是否具有足够的说服力，是否完全属实，这些都是客户最关心的问题。当商品出现质量问题时，售后服务中就存在争议问题。另外，B2C面向全国的客户，但不同客户对于售后服务难免会有不同标准，这也会影响到企业的信用与形象。
2.2 基于云计算与物联网技术的B2C电子商务策略
2.2.1 物联网对B2C电子商务的有效策略
物联网在B2C电子商务中的应用，使得B2C电子商务交易中的问题有了更多的解决方案。首先，物联网技术中的RFID技术能支持客户在网络中查询商品的详细信息，只需要客户查询到商品本身的EPC信息，就可以将包括商品生产日期、型号、材料以及各种配置等查询到，这样就可以极大地改善电子商务双方的信息不对称问题。其次，物联网技术的应用能够极大地促进物流的发展，借助物联网RFID技术能够在较大程度上实现物流监控，例如所购买的商品是否发货、目前所在地、预计多久到达等信息都可以实时查询以及预测，从而能够提高客户对于物流的满意度以及对商品的信心。[5]最后，物联网技术一方面能够借助EPC技术查询到商品信息，由此能够让客户轻易地联系到商品生产厂家，从而能够极大地保证客户售后服务质量；另一方面生产厂家也可以通过EPC信息来甄别商品是否为自己的厂里生产，从而来确定售后责任。因此，物联网技术在电子商务中的应用能够极大地明确双方权益，促进电子商务交易售后服务质量的提高。
2.2.2 云计算对于物联网存在的缺陷的补充
物联网的目标是实现世界智能化，而这一目标的实现就必须有一个庞大有效的计算机平台，云计算可以很好地做到这一点。在物联网电子商务中，大量的交易信息借助互联网进行传送，这必然就牵涉信息安全与保密，而云计算平台也可以较好地达到这一目标。
首先，云计算平台可以与传感器生产厂家、行业应用厂家进行协调合作，将彼此独立的网络节点连接起来，将物联网运营部署到云平台上，以此来实现对资源的虚拟化处理分配。其次，由于我国物联网发展还处在初级阶段，因此可以先选择实力较强的B2C企业作为示范，将云平台的网络节点与B2C企业接入，按照统一的标准将各B2C企业集成到云平台上[6]。最后，随着基于云计算平台的物联网体系逐步运营的成熟与完善，B2C企业逐步发展壮大，业务量实现不断的增长时，就需要进一步深入B2C电子商务的领域合作，优化云平台资源服务，提高云计算管理能力。
3 结 论
伴随着物联网技术的不断成熟与云计算平台的逐步搭建，B2C电子商务发展速度将会越来越快，本文在阐述物联网与云计算概念的基础上深入分析了其在B2C电子商务中的应用潜力，以期能够促进我国基于云计算和物联网技术的电子商务迅速发展。
参考文献：
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[4]陶毅昊，邱尧.新一代B2B电子商务平台研究[J].常州信息职业技术学院学报，2013（2）：19-22，37.
【关键词】慕课 课程知识体系 云计算与物联网 构建
【基金项目】湖南省教育科学“十二五”规划课题（NO.XJK015BGD064）资助：基于慕课理念的课程知识体系构建与应用研究;南华大学2015年网络教育资源建设项目：基于慕课理念的《云计算与物联网》网络课程设计与开发;南华大学船山学院高等教育改革与研究项目：基于blended learning理念的独立学院大规模在线开放课程的研究与实践。
【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）09-0248-01
一、引言
“慕课”是“MOOCs”（Massive Open Online Course 的缩写）的音译，意指“大规模在线开放课程”，最早兴起于美国。它基于网络云教育平台，借助信息化、网络化这一新型教学形式的便捷优势，以及以“学”为主导的教学价值理念，正在对传统的课堂教学产生巨大的冲击[1]，它的课程模式与传统的小规模课程教学有所不同，一门慕课课程的学习人数无上限，学习者不分年龄，不受到空间和时间的限制，可以根据自己的兴趣需求，选择自己喜欢的课程，只需要通过邮箱进行注册就可参与学习。现如今注册慕课的用户已达到数百万，有更多的人热衷于通过慕课，学习自己喜欢的课程。EdX、Coursera、Udacity三个慕课平台发展迅速，其课程将近百门，给更多的学习者提供学习的资源和机会，面对这股来势汹汹的浪潮，国内外不少高校纷纷开展“慕课”这种网络开放式教学[2]。因此，慕课的建设越来越受到国内外教育界的重视，许多教育界研究者从不同的视角分析预测慕课的发展可能对基础教育产生的影响。在基础教育与慕课平台融合程度日益加深的新形势下，如何在基础教育实施过程中分析并重构课程知识体系，使学习者在共享性的学习活动中共同构建知识体系显得尤为必要[3-5]。
二、慕课视角下课程资源学习环境构建关键问题分析
1.课程知识结构和内容需要调整、修订。在传统的大学教学过程中，课程之间的衔接紧凑，学生只需要按部就班地按照课程安排进行选择即可，学生无需了解课程间的前后关系。但在慕课时代，学习者来源广泛，知识结构和水平也各不相同，学生根据自己的需求选择选修的课程[6]。然而，学习一门课程的准备工作是什么？教师需要根据整个大学课程体系，本课程的知识体系，对课程教学的相关内容进行科学合理的调整，适当补充和修订，方便更多学生学习。
2.课程内容需按其内在关系进行切割。传统的课程学习是从头到尾，从书本第一页到最后一页的单线程教、学模式[7]。参与慕课学习的学生没有足够的闲暇时间或学习能力较差，很难一下接受大量知识，在进行慕课建设过程中，要求老师对课程教学内容、重点、难点有非常清晰的认识，能按需要对每个知识点内容、难易程度、在本课程中的重要性予以清晰说明和描述。
三、慕课视角下《云计算与物联网》课程知识体系构建
1.分析结合物联网专业人才培养方案，对《云计算与物联网》课程间存在的逻辑关系进行进一步的分析，将有关联的课程全部列出来，将所有相关联的课程编织成关系图，图中每个节点代表一门课程，课程之间的关系成为节点之间的连线，建立基于关系的课程模型。
2.确定《云计算与物联网》课程的教学大纲，分别建立知识点集合和知识点之间逻辑关系的集合。学生对于知识体系的掌握可以分解为对这两类集合的掌握。通过对知识点间逻辑关系的分析，然后对知识点进行分组、分块，建立知识点间的网络结构。
3.按照慕课的要求，将每个知识点的时长一般控制在5-15 分钟之间，避免知识点交叉、重叠首先确定知识点所在分组，并确定知识点的名称及相关描述，保证每一个知识点的独立性，以便于学生自主学习，同时可以方便教师对较复杂的问题按点考核。针对知识点进行教学互动设计，通过微视频或动画形式进行知识点的讲解，借助为知识点配备的教学资源辅助的对知识点内容进行学习，为每一知识点配不同类型的习题资源，如表1所示。
4.实现将文字、图片、视频、动画、习题、作业等功能融为一体，并可将制作的成品于网络，学生可通过电脑登录学习网站、平板终端运行课程平台软件或手机终端借助无线网络完成在线学习，学习形式多样性，以便于不同类型的用户进行自主性学习和统一学习。
表1 射频识别技术概念知识点慕课开发脚本
5.教师可以通过慕课平台向学生推送课后作业，作业内容的布置可由教师随机添加，也可按照一定规则从习题库资源中进行组题。
6.最终所有知识点的习题资源将构成《云计算与物联网》课程的题库。教师可以在习题库中根据不同知识点的难易程度和重要程度指数按比例进行试题的选取，考核学生对本学习领域的掌握程度。
7.设计一体化互动交流平台，学习者可以在该平台中进行提问交流。学习者提问时，其他同学可以在短暂的时间里进行回复交流，在短时间里即可总结出正确的答案，同时也可省去教师大量的精力和时间。
四、结论
慕课将是未来高等教育需要面临的重要挑战。如何利用这一契机， 发展我国的慕课建设， 对我国的高等教育非常关键。专业课程体系及课程知识点体系网络建模将有助于慕课的建设， 有助于学生的课程学习，这样才能真正实现“以学为本”的教学价值取向的回归。
参考文献：
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[2]Konstan J A，Walker J D，Brooks D C，et al. Teaching recommender systems at large scale： evaluation and lessons learned from a hybrid MOOC[C] //Proceedings of the first ACM conference on Learning scale conference. ACM，2014：61-70.
[3]邓宏钟，李孟军，迟妍.慕课时代的课程知识体系构建[J].课程教育研究，2013（21）：5-7.
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[8]高地，吴桐.美国“慕课”理论研究与实践的若干前沿问题[J].高校教育管理，2014，04：49-54.
作者简介：
伍大清（1982-），女，汉族，湖南衡阳人，博士，讲师，研究方向：高教研究、网络化现代教育技术。
【关键词】云计算 物联网 运营平台
信息技术的快速发展，促使云计算与物联网成为业界与社会共同关注的重点。自计算机与网络快速发展后，物联网被认为是信息产业技术发展的新浪潮，同时也是信息技术快速发展的必然趋势。电信运营商就物联网的认识局限于特定的终端领域，利用无线或有线的方式，推进机器与机器、人与机器之间的信息交流。通过这种信息交流形式，从而可以调控生产过程、采集远程数据、运程诊断以及调度指挥。而云计算具有的多用户、虚拟化、高可靠性以及超大规模的特点，满足物联网智能化与规模化的发展需要。因此，将云计算引入到物联网平台运营平台的建设中具有重要的意义。
1 物联网的概述
实际上，物联网是一种经过特殊程序制作而成的感应器。在进行微处理后，分析非常态数据。经过3G、Zigbee协议、RFID射频技术、GPRS、TCP/IP协议等不同方式来进行数据传输。而这种数据的传输，需要在相关协议的基础上，将物语互联网相互连接起来，这样就能够实现信息交换与沟通。这样一种模式其实就是从智能化进行识别、定位、监控、管理以及跟踪等一种网络体系。说的简单一点其实就是保持物物相连。物联网是在互联网基础上，不断延伸和扩展。这样用户在使用的时候就可以延伸和扩展相应的物品，并相互交流信息。从实际中可以了解到，物联网的应用已经深入到各个领域中。但由于正处于起步阶段，扩展的规模并不是非常大。
2 云计算
关于云计算的定义，存在很多种说法。从专业的角度上来说，云计算就应当是将动态化、容易扩展且已经被虚拟化的计算资源利用互联网而提供的一种服务。云计算的几项关键性技术主要包括，首先，虚拟化技术。利用虚拟化技术，用户就可以替换物力资源，产生一种与物力资源具有相同功能的虚拟资源。而这种虚拟资源并不局限于实际的物理资源上，可能会跨越不同的物理资源，但是用户在使用的时候无需了解的过于透彻。根据对象的不同，有存储虚拟化、应用虚拟化以及操作系统虚拟化之分。其次，弹性规模扩展技术。通过云计算，可以为用户提供相对较大的资源，根据使用不同，负载周期的不同，可以对所应用的资源进行动态化的伸缩，采取这样的方式可以明显提高资源的利用率。再次，分布式存储技术。在云计算环境中，分布式存储技术可以满足单台服务器难以满足的存储性要求。该技术一项最为明显的特点就是存储的资源可以抽象表示与统一化的管理，且可以保证存储数据的安全性与可靠性。最后，分布式计算技术。Mapreduce编程模型是云计算最为典型的分布式计算模式。利用这种模式可以明显提高数据的处理能力。另外还有一种就是多租户技术。这种技术指的是大量的用户可以共同使用软硬件资源，根据用户的需要使用资源，优化配置软件服务，同时还不影响其他用户的使用。
3 基于云计算物联网运营平台的构建
3.1 设计物联网运营平台体系
在设计物联网运营平台体系的时候，应当充分考虑云计算的各项特点，并将其合理的应用到物联网运营平台中。但设计体系结构的时候，必须注意这么几方面问题。第一，云基础设施。借助虚拟化技术，促使不用行业的用户或者是同行业的不同用户在物联网运营平台上达到资源共享的目的。实现资源共享，可有效节约存储空间，不同用户可共用虚拟储存池，
3.2 云平台
云平台是物联网运营的关键。云平台可借助分布式计算、分布式存储以及各项虚拟技术增加数据处理能力，提高数据分析能力，这样就能够极大的满足数据实用性与实时性要求。
3.3 云应用
通过云应用，可以实现行业上的不同业务程序。而这也可以作为物联网运营平台的构成部分，合并在一起就能够形成第三行业应用平台。借助虚拟化技术，可保证不同用户在物联网上资源共享。最后，云管理。采用弹性资源收缩机制，用户在使用的时候，运营商会随着时间的变化计算其使用的资源，而这种计算需要借助云平台得以实现。
3.4 建立物联网运营平台
电信运营商在建设物联网运营平台的时候，难以一步到位。
第一，从无线传输通道、监控功能以及网络节点配置方面入手，在应用商、传感器厂商相互配合，可以为用户提供功能强大的物联网。但是物联网运营平台的建设必须实在云基础设施基础上形成。唯有如此，保证虚拟技术，小规模建设成本可有效降低。第二，找准突破口，延伸网络节点配置与监控功能。利用云计算，可以形成行业计算模型，并产生对外服务。当然，还可以与供应商相互合作。在相关供应商的支持下可开发云应用，并将各项功能集中到云平台上，实现物联网运营平台的建设。第四，拓展云应用范围，优化云服务平台与模型，提高物联网云管理能力。经过这一系列的措施，可有效增加物联网运营平处理数量。事实上，此项操作程序较为复杂，在物联网应用范围逐步扩大的过程中，用户数量也在持续增加。物联网运营平台在云计算基础上形成，已经成为一种趋势，且云计算在此过程中发挥的作用越来越明显，并充分发挥电信运营商在物联网产业发展中的作用，推进物联网的发展，带动信息技术的发展。
4 结语
通信网路应用领域逐渐拓宽，应用技术越来越成熟的情况下，设备与物质逐渐加入其中，且逐步的壮大。保持着人与自然之间沟通，就有助于沟通交流的智能化。将云计算作为基础，物联网运营平台的构建，是一种必然趋势。且物联网必然是信息技术后期发展的趋势。
参考文献
[1]褚谨文，王艺.从电信运营角度看物联网的总体架构和发展[J].电信科学，2010，14（4）：21-25.
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【关键词】 物联网； 大数据； 会计云计算
物联网不仅仅是人机物三元世界之间的“互联互通”，关键还是人机物三者之间智能自动化的“交互与协同”。在《基于物联网中“智能物件”的智能化及其机制分析》主要介绍物联网中“感知层”物件的智能化，假如把物联网比做一个人，那“智能物件”的智能化就是手脚的智能化。而物联网中的云计算则是物联网中脑的智能化。当前，物联网与云计算一起被《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》列为“战略性新兴产业”。云计算只有与物联网有机结合，才能够推动“信息化和工业化深度融合”。本文着重讨论物联网云计算中核心数据——会计数据的采集、分析与应用——会计云计算的相关内容。
一、会计云计算：物联网发展之会计大数据处理的必然
（一）物联网发展产生会计大数据
随着物智能化和物与网络的联接，不仅人的行为会产生大量的数据，而且物的行为也产生区量的数据。这个数据不仅仅是数字数据等结构化数据，而且包括声音、图像等非结构化的数据。这些会计大数据除了具有一般说的大数据的3个“V”的特征外，它还具有无形性与粘性的特征。
1.数据数量规模大（Volume）。物联网下产生的数据数量规模大，它已经不是过去大规模数据（large scale data）、庞大数据（enormous data）、海量数据（massive data）所能够描述的，而应该是用大数据（big data）来概括。数据规模不是用GB、TB为单位而是用PB①为单位来衡量。
2.数据异构的数据（Variety）。物联网下产生数据不仅包括数字这样结构化的数据，而且主要包括声音、图像等非结构化的数据。这些数据因为业务事件的关联性，从而导致结构化数据与非结构数据更加复杂，不好处理。
3.数据产生与处理实时性（Velocity）。物联网条件下数据的产生与处理一般需要实时处理。传统数据对时间处理要求不高，但是，物联网下物的行为、与人的行为一般都要求在当下完成。因此，数据的产生与处理要具有实时性。
4.会计数据的无形性与粘性。当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要是非价值的数量信息。这些数据可以直接被感应器所感知，从而容易被传播；而会计数据是无形的数据，它不能够被感应器所感知。同时，会计数据是直接粘合在业务数据之中，不能够脱离业务数据而存在，脱离了业务数据就失去意义。因此，会计数据具有无形性与粘性。
（二）会计大数据的处理问题：物联网发展必须解决的问题
如果说石油是工业社会的血液，那么在物联网带来的信息化社会中，数据就是信息社会中的血液，没有数据就没有信息。但是大量的大数据如果没有得到有效的利用，就会产生数据的泛滥。这也是在信息化过程中人们经常提到的数据或信息超载。大量优质的数据和劣质数据融合在一起，可能会产生各种各样的误差和错误。如果这个数据不准确就没有任何价值。如何保证数据的可信性和质量就是物联网需要解决的首要问题。其次，物联网中产生大量的数据，如何对这些大数据进行智能的挖掘和分析，产生真正的数据价值是物联网需要解决的核心问题。最后，如何对由于物联网所产生的大量的大数据进行存储和管理，并确保这些大数据的安全，是物联网下需要解决的基础问题。
（三）传统信息化模式不能够低成本、有效解决会计大数据处理的问题
推行物联网，构建智慧地球，不是简单地将实物与互联网进行连接，不是“鼠标”加“水泥”的数字化和信息化，而是需要“更透彻的感知、更全面的互联互通、更深入的智能化”。其中，更深入的智能化是需要深入分析收集到的数据，以获取更加新颖、系统且全面的洞察力来解决特定的问题。
会计大数据的实时信息获取和全面的信息分析需要企业拥有集中大数据计算处理能力、大数据存储能力和大数据交互处理能力。依据传统企业信息化模式，企业必须购置大量的数据存储服务器、计算机、雇佣专业技术人员等，这一方面需要一次性投入大量的资金；另一方面，企业还由于不具备专业化能力而无法有效对会计大数据进行实时信息获取和全面的信息分析，获取处理会计大数据的价值。
因此，基于上述分析，企业更经济、更便捷、更快速地利用会计大数据的方案就是购买会计云计算的服务。
二、会计云计算：基于技术角度与商业模式的统一体
（一）会计云计算的概念
物联网下人机物管理控制是基于信息为核心的智能控制。由于会计大数据上面的特征所带来的利用传统数据处理条件与技术的困难，会计大数据处理必须应用会计云计算的模式。当前，关于云计算是众说纷纭，没有一致的概念。美国国家标准技术研究所（NIST）的定义是，云计算是一种对IT资源的使用模式，是对共享的可配置的计算资源（如网络、服务器、存储、应用和服务）提供无所不在的、方便的、可随需的网络访问。资源的使用和释放可以快速进行，不需要多少管理代价。我国电子学会云计算专家委员会认为，云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩且被虚拟化的，以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，促进节能减排，实现绿色计算。总之，会计云计算是云计算的一个组成部分。理解会计云计算也与云计算一样，可以从技术与商业两个角度进行把握。
关键词：云计算；互联网大脑；大数据；物联网；移动互联网
1 物联网、云计算和大数据的定义
物联网（Internet of Things，缩写IOT）是一个基于传统电信网、互联网等的信息承载体，让所有可以被独立寻址的普通现实物理对象实现互联互通的一个网络系统。通俗地讲就是“物物相连”，即通过信息传感设备，把物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以达到智能化和自动化的一种新型网络。
云计算是基于互联网的一种计算方式，是互联网的核心软件层和核心硬件层的集合，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，也是互联网中枢神经系统萌芽。通常是虚拟化的且涉及通过互联网来支持动态易扩展的经常资源。这种服务可以是互联网、软件和IT相关，也可以是其他服务。
大数据代表了互联网络的信息层，是互联网意识和智慧产生的源泉。现代社会，大数据在政治、经济、文化等各方面产生了深远影响，大数据可以引导人们开启循“数”思维模式，当下社会三分技术、七分数据，掌握数据者得天下。
2 物联网、云计算和大数据的特点
2.1 物联网的特点
（1）物联网不但具有智能处理的能力，其本身也提供了传感器的连接，可以对现实物体实现智能控制。物联网把智能处理和传感器结合起来，利用模式识别、云计算等多种智能技术，扩展物联网的应用领域。
（2）它是一种广泛的网络。物联网成立在互联网上，其技术的核心和重要基础仍旧是互联网，利用各种无线网络和有线网络与互联网进行融合，准确地实时地传递出物体的信息。
（3）物联网对多种感知技术进行了充分的应用。它部署了多种的大量的传感器，各个传感器均是一个信息源，不同种类的传感器所获取的信息格式和信息内容是不同的。
2.2 云计算的特点
（1）虚拟化。用户可以使用各种终端、可以在任意位置获取云计算所提供的应用服务。所请求的资源不是有形的固定的实体，实质是来自于“云”。存在于“云”中某地方来运行，用户只需要一个手机或者一台笔记本，就可以通过网络服务来满足我们的一切需要，而不用担心、也无需了解存在运行的具置。用户通过云甚至可以完成超级计算这样的庞大任务。
（2）规模庞大。“云”具有超大的规模，Google云计算目前已拥有超过百万台的服务器，企业私有云通常拥有成百上千台服务器，Yahoo、微软、IBM、Amazon等的“云”都已经拥有了近百万台的服务器。 “云”赋予了用户史无前例的超级计算能力。
（3）平台的广泛通用性。云计算可以构造出和支撑千变万化的应用，而不是只针对某种特定的应用，同一个“云”能够同时支撑多种不同的应用运行。
（4）可靠性很高。“云”运用了计算节点同构可互换、数据多副本容错等措施来保障服务有超高的可靠性，实现比起使用本地计算机，使用云计算更可靠。
（5）服务的可需求化。“云”是一个超级庞大的资源海洋，你可以按照自己的需求来购买；云也可以像电，煤气，自来水那样来计费购买。
（6）扩展性超高。“云”具有可动态伸缩其规模的特点，满足用户规模增长和应用扩展的需要。
2.3 大数据的特点
（1）数据的类型繁多。像前面提到的地理位置、图片、视频、网络日志信息等等。
（2）处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一特点在本质上不同于传统的数据挖掘技术。
（3）数据的数量和体积都非常之巨大。从TB级别直线跃升至PB级别。
（4）在对数据其进行准确、正确的分析并合理利用的前提下将会取得超高的价值回报。
3 大数据、云计算和物联网的关系
物联网、移动互联网等是大数据的来源，物联网产生大数据，而大数据分析则是为物联网和移动互联网提供有用的分析，获取价值。云计算与大数据两者之间有很多的交集，业界主要做云的公司有谷歌、亚马逊等都拥有大量大数据。大数据应用必须在云设施上跑，大数据离不开云。
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。传统互联网，移动互联网，物联网在源源不断的向互联网的大数据层接受数据和汇聚数据。物联网的数据亦可以说是社交数据，实质是物与人、物与物的社会合作信息，而不是人与人之间的交往信息。
在互联网虚拟大脑的架构中，互联网虚拟大脑的中枢神经系统的功能是将互联网的核心软件层、核心硬件层及互联网信息层统一起来，为互联网各虚拟神经系统提供服务和支持，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。
30年前，世界上最出色的预言家也无法预言今天网络的力量。信息世界与物理世界的融合，虚拟社会与现实社会的交织，我们已离不开网络。今天的信息网络，链接着人类社会的未来，引导着我们不断前行。在信息化建设的深入发展中，物联网更是智慧城市的重要组成部分。统计数据显示，我国在“十二五”期间将会有近千个城市加入到智慧城市的队伍中来。
参考文献：
Abstract:After analyzing the characteristics of internet of things and cloud computing, this paper presents a system for internet of things, and detailed designs its application infrastructure, gateway structures, information exchange process. Finally, the paper elaborates the application structure of internet of things-oriented system. The system applies cloud computing to internet of things-oriented system, reduces its cost, achieves network accessing simplification and standardization.
关键词: 物联网；云计算；系统；网关；设计
Key words:internet of things；cloud computing；system；gateway；design
中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）22-0172-03
0引言
物联网和云计算是目前IT界最流行的两个主题，二者都是基于互联网的智能化应用云计算是全新计算模式的网络应用服务物联网是互联网在物理世界的延伸。
物联网和云计算的概念及应用，在IT行业已经炒得如火如荼。一方面，云计算需要从概念走向应用，另一方面，物联网也需要更大的支撑平台以满足其规模的需求，这恰好是两者必须的结合点。云计算犹如人的大脑，物联网则像人的五官和四肢。
1概述
1.1 物联网物联网（The Internet of things）是新一代信息技术的重要组成部分。它是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。[1]
物联网就是“物物相连的互联网”，即第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物体与物体之间，进行信息交换和通信。
和传统的互联网相比，物联网有其鲜明的特征：首先，它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。其次，它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。除此之外，物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。
随着国家对物联网技术和应用系统开发的高度重视，物联网已经引起国内学术界、工业界和媒体的高度重视。目前物联网用途广泛，遍及智能交通环境、保护政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
1.2 云计算云计算概念是由Google提出的，这是一个美丽的网络应用模式。狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功效。 [2-3]
总的来说，云计算是一种新的网络应用模式，它旨在通过具有高速传输能力的互联网把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的系统，并把对数据的处理和计算过程从个人电脑或企业服务器转移到云，云借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先进的商业模式把它强大的计算和处理能力按需分布给个人或企业用户。
云计算实现了行业应用的业务流程，可作为物联网运营云平台一部分，也可集成第三方行业应用，而且在技术上通过运用虚拟技术，实现多租户：让同一个物联网行业的多个租户共享计算能力、存储等资源，降低运营成本，提高资源利用率，既使多个租户在资源共享的同时相互隔离，又保证了用户数据的安全。
2面向物联网的系统应用基础架构
2.1 物联网的组成物联网是以EPC码和电子标签为基础，建立在互联网基础上的实物互联网络，它宗旨在于实现全球物品信息的实时互通与共享。基于RFID技术的现代化企业建设的物联网系统由国家物联网管理中心、信息采集系统、现场物联网管理中心、物联网应用系统、工业企业、国际物联网管理中心等部分组成。
2.2 物联网应用基础架构企业生产过程中常常包括不同的软件与硬件类型，由于通信协议和数据格式存在多种标准兼容性的问题，物联网为这些基础设备提供了信息标识，这些带有RFID的嵌入式设备可作为生产者的同时也可作为消费者出现。但对于服务整合、兼容各类数据和协议还需要借助面向服务架构，面向物联网系统的应用基础框架如图1所示。
从图1中可以看到，物联网系统的应用基础框架可以分为6层：生产者，即服务提供者，是利用RFID技术的各类设备（计划、产品以及生产设备），产品数据信息和具有RFID功能的设备在企业规定的产品生命周期内被全程跟踪。
数据处理平台主要负责对海量异构数据信息的安全验证，对受“污染”的数据进行过滤和排除，保证数据的安全性与完整性。为了方便对数据进行统一调用，运用XML与元数据技术对海量异构数据进行标准化和一致性处理，为数据统一和循环利用提供方便。
安全平台是数据平台与服务平台之间的安全屏障，对数据和设备的安全负责。
服务层主要提供服务和通用接口，通用接口负责屏蔽不同的数据格式和数据库，解析各层的数据调用指令，有利于分布式部署各种数据库。
应用通用接口实现与上层消费者沟通，其主要目的是对不同类型用户使用的通信协议进行解析，促使各种通信协议兼容。服务层的关键部分是通信、服务和设备管理服务，架起数据处理和上层应用之间的桥梁。服务层还将面对物联网应用过程中遇到的应用平台不同以及网络连接资源受限等问题。总的来说，服务层的主要功能是通过具有超级计算能力的云计算中心,对海量异构信息进行实时控制和管理,并为上层应用提供一个良好的用户接口。[4]
3面向物联网的系统网关设计
3.1 面向物联网系统的网关结构物联网通信网关，是将无线网络信号和互联网相互连接的桥接设备，实现网络设备与互联网设备之间的监测与控制，具有传输快捷安全、设备成本低、组网简易灵活、可靠性高等优势，改变了传统网关多种通信标准和传输介质并存出现的成本高、传输慢等缺陷。
物联网网关支持感知延伸设备之间的多种数据类型与通信协议，转换它们之间数据通信格式，对上传的数据格式进行统一，同时对下达到感知延伸网络的控制或采集命令进行映射，生成符合具体通信设备协议的消息。物联网网关对感知延伸设备进行统一管理和控制与，并向上层屏蔽了底层感知延伸网络的异构性，共分为4层分别为：广域接入层，协议转换控制层，协议适配层，感知延伸层，如图2所示。
3.1.1 广域接入层提供各类北向接互联网的通道接口如Wi-Fi、ADSL、WCDMA等，既可单一接入方式，适用于特定网络环境的组网，也可同时提供多种接入方式，适用于移动环境或非固定环境的组网。
3.1.2 协议转换控制层提供从感知网络到互联网的协议转换，将广域接入层下发的数据解包成标准格式数据，将协议适配层上传的标准格式的数据统一封装，实现与管理平台的协议对接、管理协议的解析并转为感知层协议可识别的数据与控制指令。
3.1.3 协议适配层协议适配层保证不同的感知层协议能够通过适配层变成格式统一的数据和信令。
3.1.4 感知延伸层实现不同感知网络的协议解析与接入，按应用场景既可是某种特定的协议，也可是某几种协议的组合，甚至可通过外插模块，实现多协议扩展，达到融合接入的能力。[5]
3.2 面向物联网系统的信息交互流程物联网的信息交互流程如图3所示，具体流程分析如下：①最终用户创建符合标准数据格式的消息并将它们发送到网关业务服务层的消息接收模块。②业务服务层的消息接收模块将标准消息发送到消息解析模块。③消息解析模块调用对应的消息转换功能，将标准信息转化为依赖于具体通信设备协议的消息。④消息解析模块将转换为依赖于具体通信设备协议的消息传送到感知延伸服务层的消息发送模块。⑤消息发送模块选择恰当的传输方式把依赖通信设备协议的特定消息发送到具体的底层设备。⑥底层设备依据特定消息进行信息采集，并将结果返回到网关感知延伸服务层的消息接收模块。⑦感知延伸服务层的消息接收模块把依赖于通信设备协议的特定消息传送到标准消息构成层的消息解析模块。⑧消息解析模块调用信息转换模块，把依赖于通信设备协议的特定消息转化为标准消息。
通过图3，我们不难看出：物联网网关解决了物联网网络内部不同设备无法统一管理和控制的问题，达到屏蔽底层通信差异的目的，并使最终用户不需知道底层设备的具体通信细节成为可能，实现了对不同感知延伸层设备的统一访问。[6]
3.3 面向物联网系统的应用面向物联网系统的应用结构如图4所示，无线传感器节点采集各自的数据信息，通过无线多跳自组织方法把数据发送至网关，阅读器读取RFID标签内容并发送给网关，网关把这些数据通过云处理中心发送给服务、计算云，服务、计算云对这些数据进行存储与处理，并提供一个信息平台，供用户（包括移动用户和PC用户）使用，从图4中可以看出物联网网关是架起接入网络与感知网络的桥梁，发挥着重大作用。[7]
4结束语
云计算和物联网的结合是互联网发展的趋势，它将引导通信产业与互联网的发展，并将在3到5年内形成比较大的产业规模，而且越来越多的厂家、公司会更关注于此。与物联网结合后，云计算才是真正意义上的从概念走向平台，进入产业发展的“蓝海”。 [8]物联网是一个庞大而复杂的系统,其网关技术更是影响未来发展的关键,需要分阶段、有计划地开展深入的科学研究。本文提出了应用基础框架，并对网关接入方式的相关技术进行分析，为物联网网关的设计开发提供有力的理论依据和技术支持，降低了接入成本，实现了接入的简单化、标准化。
参考文献：
[1]邵华钢，程劲.面向物联网的系统及其中间件设计[J].计算机工程，2010，36（17）:84-86.
[2]杨广学，李凤娇.基于物联网的家居安防系统设计[J].计算机应用，2010，30（2）:300-301.
[3]刘强，崔莉.物联网关键技术与应用[J].计算机科学，2010，37(6):84-86.
[4]丁观荣.网架结构设计施工刍议[J].价值工程，2011，30（237）:79.
[5]史佩昌，王怀民.面向云计算的网络化平台研究与实现[J].计算机工程与科学，2009，31（A1）:249-252.
[6]石屹嵘，段勇.云计算在电信IT领域的应用探讨[J].电信科学，2009，25(9):24-28.
1、什么是物联网?
物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术
传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
二、云计算
1、什么是云计算?
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算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。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务
消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务
PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务
它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，如：亚马逊。
三、大数据
1、什么是大数据?
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
四、人工智能
什么是人工智能?
