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摘要：伴随大数据时代的来临，云计算与物联网及其两种技术的融合应用逐渐成为IT领域研究的两大热点技术，并且应用云计算模式的物联网越来越多的被应用在各种场合当中，无论是为物联网还是云计算的进一步应用都带来了巨大的便利。本文主要阐述了云计算及其技术特点，云计算与物联网的融合，以及云计算在物联网中的应用模式，包括SaaS模式、IaaS模式等。
关键词：云计算；物联网；应用；SaaS模式；IaaS模式
中图分类号：TP393 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）004-000337-01
前言
纵观当前IT领域云计算与物联网技术发展趋势来看，具备智能处理、全面感知与可靠传递三个特点的物联网与云计算之间的相互融合是物联网发展的必然趋势与应然要求。云计算作为一种智能技术，其在连接有大量传感器、采集大量数据的物联网中的应用，可以对这些海量数据进行准确高效的处理，并为用户提供数据分析服务。分析云计算在物联网中的应用模式可以促进两者的进一步融合。
一、云计算及其技术特点
简单而言，云计算就是一种将需要大量计算的问题分布在互联中的分布式计算机上，通过计算来将问题解决的一种模式。这种模式对用户费用的收取是按照每个用户使用量来确定的，即按需为用户配置计算所需资源共享池，这些资源包括应用软件、服务器、存储等。在云计算模式的应用下，分布式计算机可以为用户便捷、快速的提供计算资源，减少管理工作量。云计算具有的几个突出特点主要表现在，可靠性高、可扩展性强、成本低、分布式处理、虚拟化与多功能。云计算嵌入数据多副本容错与计算节点同构可互换等安全措施来保障数据计算的可靠性。它既可以为用户提供实际的物理资源，也可以为用户提供虚拟资源，还可以提供有特定扩展模式、不同集群类型的资源池，因而具有良好的可扩展性。
二、云计算在物联网中的应用模式
1.SaaS模式在物联网中的应用
被云计算概念重新包装后，SaaS模式实现了对其他云计算技术的应用，虽然其在物联网中的应用本质上无根本变化，依然是实现物联网应用服务的多用户共享，但较之以往其在为各类用戶提供信息资源和应用模式上却提供了更多有效的途径，更为海量数据的高效准确处理与基础设施的高效利用提供了可能。SaaS模式在物联网中应用后发生了一些变化，有关研究学者认为这是该模式对物联网感知延伸层应用的一种扩展，即通过感知延伸层的传感器等各种信息采集设备来采集大量数据信息，然后对这些海量数据进行关联性分析与处理，最终向用户提供系统服务与业务功能。这种数据处理模式大大提升了物联网数据处理的速率与可靠性，使物联网数据处理功能更加强大。
2.laaS模式在物联网中的应用
伴随智能电网等建设规模的日益扩大，系统终端接入数量日益增多，采集数量日益加大，使得系统数据处理对设备物理资源提出了更高的要求，这就为云计算在物联网中的应用提供了平台与支持。从物联网自身发展态势来看，将物理资源与云计算技术融合可以说是物联网发展到一定程度的必然结果。物联网应用云计算Iaas模式，无论是纵向的特定物理应用平台，还是横向的通用支撑平台，都能够在IaaS模式提供的虚拟化技术基础上得以实现资源的共享，实现业务处理功能的动态扩展。可见，IaaS模式在物联网中的应用能够为大量终端接入与海量数据处理问题提供新的、有效的解决路径。不仅如此，它还能够为物联网内部异构资源环境、资源定制与利用提供统一的服务界面。目前，我国物联网与云计算的融合，以及已建成与物联网相关的云计算中心，基本上都是以IaaS应用模式为主。
三、云计算在物联网中的应用场合
随着物联网应用范围的不断广泛，许多应用场景开始越来越多的应用到云计算技术。其中，智能电网与智能交通是云计算与物联网融合应用的典型场合。未来云计算在物联网中的应用将重点向智慧城市、信息消费、宽带网络等几个方向发展。
在云计算模式的应用下，物联网惠及交通领域为我们出行带来了极大的便利，并催生了智能交通。所谓智能交通，是指在传统交通运输系统改造过程中，通过综合运用电子信息技术、自动控制技术、传感设备、系统工程等多种先进技术，并将其应用于地面交通当中，为交通体系构建起一个安全、稳定、可靠、实时、准确的交通运输系统，最终形成一个信息化、智能化、自动化的新型交通运输系统。云计算技术在交通运输中的应用，不仅提供的资源按需付费方式大大降低了信息化软件大量投入所带来的成本问题，而且对伴随基础设施建设日益完善而来的铁路新干线、新机场、新客运专线等运行所产生的大量数据提供了高效可靠的处理平台。这是物联网应用云计算技术所取得的一个重要成果。除了智能交通，智能电网也是云计算与物联网相互融合下的产物。智能电网作为资源节约与能源转型的重点建设项目，开启了电网时代的智能化服务模式。在资源优化配置、节约能源、智能化决策等各方面均发挥着巨大的作用。
四、总结
综上，物联网的出现与应用是对互联网应用的极大扩展，而云计算与物联网的有效融合则是物联网业务功能与应用的进一步强化。云计算为物联网提供按需、便捷的计算资源访问，帮助物联网解决海量数据处理问题，从而实现资源共享，实现数据的高效可靠处理。在两者相互融合发展过程中，必然会出现新的挑战，需要科研人员积极克服，促进两者从技术融合提升到模式融合。
关键词：云计算；物联网；应用；SaaS模式；IaaS模式
中图分类号：TP393 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）004-000337-01
前言
纵观当前IT领域云计算与物联网技术发展趋势来看，具备智能处理、全面感知与可靠传递三个特点的物联网与云计算之间的相互融合是物联网发展的必然趋势与应然要求。云计算作为一种智能技术，其在连接有大量传感器、采集大量数据的物联网中的应用，可以对这些海量数据进行准确高效的处理，并为用户提供数据分析服务。分析云计算在物联网中的应用模式可以促进两者的进一步融合。
一、云计算及其技术特点
简单而言，云计算就是一种将需要大量计算的问题分布在互联中的分布式计算机上，通过计算来将问题解决的一种模式。这种模式对用户费用的收取是按照每个用户使用量来确定的，即按需为用户配置计算所需资源共享池，这些资源包括应用软件、服务器、存储等。在云计算模式的应用下，分布式计算机可以为用户便捷、快速的提供计算资源，减少管理工作量。云计算具有的几个突出特点主要表现在，可靠性高、可扩展性强、成本低、分布式处理、虚拟化与多功能。云计算嵌入数据多副本容错与计算节点同构可互换等安全措施来保障数据计算的可靠性。它既可以为用户提供实际的物理资源，也可以为用户提供虚拟资源，还可以提供有特定扩展模式、不同集群类型的资源池，因而具有良好的可扩展性。
二、云计算在物联网中的应用模式
1.SaaS模式在物联网中的应用
被云计算概念重新包装后，SaaS模式实现了对其他云计算技术的应用，虽然其在物联网中的应用本质上无根本变化，依然是实现物联网应用服务的多用户共享，但较之以往其在为各类用戶提供信息资源和应用模式上却提供了更多有效的途径，更为海量数据的高效准确处理与基础设施的高效利用提供了可能。SaaS模式在物联网中应用后发生了一些变化，有关研究学者认为这是该模式对物联网感知延伸层应用的一种扩展，即通过感知延伸层的传感器等各种信息采集设备来采集大量数据信息，然后对这些海量数据进行关联性分析与处理，最终向用户提供系统服务与业务功能。这种数据处理模式大大提升了物联网数据处理的速率与可靠性，使物联网数据处理功能更加强大。
2.laaS模式在物联网中的应用
伴随智能电网等建设规模的日益扩大，系统终端接入数量日益增多，采集数量日益加大，使得系统数据处理对设备物理资源提出了更高的要求，这就为云计算在物联网中的应用提供了平台与支持。从物联网自身发展态势来看，将物理资源与云计算技术融合可以说是物联网发展到一定程度的必然结果。物联网应用云计算Iaas模式，无论是纵向的特定物理应用平台，还是横向的通用支撑平台，都能够在IaaS模式提供的虚拟化技术基础上得以实现资源的共享，实现业务处理功能的动态扩展。可见，IaaS模式在物联网中的应用能够为大量终端接入与海量数据处理问题提供新的、有效的解决路径。不仅如此，它还能够为物联网内部异构资源环境、资源定制与利用提供统一的服务界面。目前，我国物联网与云计算的融合，以及已建成与物联网相关的云计算中心，基本上都是以IaaS应用模式为主。
三、云计算在物联网中的应用场合
随着物联网应用范围的不断广泛，许多应用场景开始越来越多的应用到云计算技术。其中，智能电网与智能交通是云计算与物联网融合应用的典型场合。未来云计算在物联网中的应用将重点向智慧城市、信息消费、宽带网络等几个方向发展。
在云计算模式的应用下，物联网惠及交通领域为我们出行带来了极大的便利，并催生了智能交通。所谓智能交通，是指在传统交通运输系统改造过程中，通过综合运用电子信息技术、自动控制技术、传感设备、系统工程等多种先进技术，并将其应用于地面交通当中，为交通体系构建起一个安全、稳定、可靠、实时、准确的交通运输系统，最终形成一个信息化、智能化、自动化的新型交通运输系统。云计算技术在交通运输中的应用，不仅提供的资源按需付费方式大大降低了信息化软件大量投入所带来的成本问题，而且对伴随基础设施建设日益完善而来的铁路新干线、新机场、新客运专线等运行所产生的大量数据提供了高效可靠的处理平台。这是物联网应用云计算技术所取得的一个重要成果。除了智能交通，智能电网也是云计算与物联网相互融合下的产物。智能电网作为资源节约与能源转型的重点建设项目，开启了电网时代的智能化服务模式。在资源优化配置、节约能源、智能化决策等各方面均发挥着巨大的作用。
四、总结
综上，物联网的出现与应用是对互联网应用的极大扩展，而云计算与物联网的有效融合则是物联网业务功能与应用的进一步强化。云计算为物联网提供按需、便捷的计算资源访问，帮助物联网解决海量数据处理问题，从而实现资源共享，实现数据的高效可靠处理。在两者相互融合发展过程中，必然会出现新的挑战，需要科研人员积极克服，促进两者从技术融合提升到模式融合。