【正文】 處理、 GFS分布式文件系統(tǒng)和 BigTable分布式數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)存取。 （ 7） 典型的云計算系統(tǒng)及應(yīng)用 3. Amazon的彈性計算云 ? Amazon是互聯(lián)網(wǎng)上的大型在線零售商之一，為了應(yīng)付交易高峰，不得不購買了大量的服務(wù)器。 ? 簡單地講，中間件是一種 獨立的系統(tǒng)軟件或服務(wù)程序 ，分布式應(yīng)用軟件借助這種軟件在不同的技術(shù)之間共享資源，中間件位于客戶機服務(wù)器的操作系統(tǒng)之上，管理計算資源和網(wǎng)絡(luò)通信。 嵌入式系統(tǒng) 1. 嵌入式系統(tǒng)的定義 ? 嵌入式系統(tǒng)是指 用于執(zhí)行獨立功能 的 專用計算機系統(tǒng) 。 首先一個市場是 數(shù)字電視市場。 嵌入式軟件的分類 3． 嵌入式應(yīng)用軟件 ? 嵌入式應(yīng)用軟件是針對特定應(yīng)用領(lǐng)域，基于某一固定的硬件平臺，用來達到用戶預(yù)期目標的計算機軟件。 ? 互聯(lián)網(wǎng)的 深度 聯(lián)網(wǎng)和普適計算 縱向 普及所帶來的計算挑戰(zhàn)，將推動嵌入式軟件技術(shù)向 縱深 發(fā)展，催生了新型嵌入式軟件技術(shù)。 ? 同時，以人為中心的普適計算技術(shù)正推動新一輪的信息技術(shù)的革命。 嵌入式軟件的分類 2． 嵌入式支撐軟件 ? 支撐軟件是用于幫助和支持軟件開發(fā)的軟件，通常包括數(shù)據(jù)庫和開發(fā)工具，其中以數(shù)據(jù)庫最為重要。 嵌入式軟件的應(yīng)用 2. 應(yīng)用 ? 我們常見的移動電話、掌上電腦、數(shù)碼相機、機頂盒、 MP3等都是用嵌入式軟件技術(shù)對傳統(tǒng)產(chǎn)品進行智能化改造的結(jié)果。 ? 這樣一來，即使存儲 RFID標簽數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫軟件或后端應(yīng)用程序增加或改由其他軟件取代，或者讀寫 RFID讀寫器種類增加等情況發(fā)生時，應(yīng)用端不需修改也能處理，省去多對多連接的維護復(fù)雜性問題。該架構(gòu)通常用于支持分布式應(yīng)用程序并簡化其復(fù)雜度，它包括 web服務(wù)器、事務(wù)監(jiān)控器和消息隊列軟件。 ? “藍云”計算平臺由一個數(shù)據(jù)中心、 IBM Tivoli部署管理軟件和監(jiān)控軟件、 IBM WebSphere應(yīng)用服務(wù)器、 IBM DB2數(shù)據(jù)庫以及開源軟件共同組成。 ? MapReduce模式的思想是將要執(zhí)行的問題拆解成Map（映射）和 Reduce（化簡）的方式，先通過Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊，分配（調(diào)度）給大量計算機處理達到分布運算的效果，再通過Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整，輸出開發(fā)者需要的結(jié)果。 （ 5） 云計算的核心技術(shù) 4. 虛擬化技術(shù) ? 通過虛擬化技術(shù)可實現(xiàn) 軟件應(yīng)用與底層硬件相隔離 ，它包括將單個資源劃分成多個虛擬資源的裂分模式，也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。 （ 3） 云計算服務(wù)層次 云計算服務(wù)層次 （ 4） 云計算技術(shù)層次 ? 云計算的技術(shù)層次 主要從 系統(tǒng)屬性和設(shè)計思想角度 來說明云，是對軟硬件資源在云計算技術(shù)中所充當角色的說明。 （ 3） 云計算服務(wù)層次 2. 云計算產(chǎn)業(yè) 云計算的產(chǎn)業(yè)三級分層： 云軟件、云平臺、云設(shè)備 ① 上層分級 ：云軟件 Software as a Service (SaaS) ? 所有人都可以在上面使用各式各樣的軟件服務(wù)。對于小型企業(yè)來說， SaaS是采用先進技術(shù)的最好途徑。 （ 2） 云計算系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu) ? 由于云計算分為 IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）、PaaS（平臺即服務(wù)）和 SaaS（軟件即服務(wù)）三種類型，不同的廠家又提供了不同的解決方案，目前還沒有一個統(tǒng)一的技術(shù)體系結(jié)構(gòu)； ? 綜合不同廠家的方案，以下給出一個供商榷的云計算技術(shù)體系結(jié)構(gòu)。 – 云計算的商業(yè)發(fā)展。 （ 1） 云計算簡介 （ 1） 云計算簡介 ? 通俗的理解是，云計算的 “云”就是存在于互聯(lián)網(wǎng)上的服務(wù)器集群上的資源 ，它包括硬件資源（服務(wù)器、存儲器、 CPU等）和軟件資源（如應(yīng)用軟件、集成開發(fā)環(huán)境等） ? 本地計算機只需要通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送一個需求信息，遠端就會有成千上萬的計算機為你提供需要的資源并將結(jié)果返回到本地計算機，這樣，本地計算機幾乎不需要做什么，所有的處理都在云計算提供商所提供的計算機群來完成。 ? 特征層融合的優(yōu)點在于實現(xiàn)了可觀的信息壓縮，有利于實時處理，并且由于所提取的特征直接與決策分析有關(guān)，因而融合結(jié)果能最大限度的給出決策分析所需要的特征信息。 SAR(Synthetic Aperture Radar)圖像就屬于此結(jié)構(gòu)。 ④ 協(xié)議的可擴展性。 ? 7）性能評估。 ? 數(shù)據(jù)融合技術(shù)最早用于 軍事 ，目前，工業(yè)控制、機器人、空中交通管制、海洋監(jiān)視和管理等領(lǐng)域也向著 多傳感器數(shù)據(jù)融合 方向發(fā)展。 案例： Google 數(shù)據(jù)中心 Google 數(shù)據(jù)中心 谷歌文件系統(tǒng)（ Google File System， GFS ） GFS的設(shè)計架構(gòu) Google 數(shù)據(jù)中心 （ 2） MapReduce（映射、歸約） 大多數(shù)分布式運算可以抽象為 MapReduce操作。它運行于廉價的普通硬件上，并提供容錯功能。 ? 而物聯(lián)網(wǎng)中對象的數(shù)量將龐大到以百億為單位。 海量數(shù)據(jù)存儲及查詢 ? 現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)世界是海量數(shù)據(jù)的時代，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲將使用數(shù)據(jù)中心的模式。 案例： Google 數(shù)據(jù)中心 ? 一個 GFS集群由一個主服務(wù)器（ master）和大量的塊服務(wù)器(chunkserver)構(gòu)成，并被許多客戶（ Client）訪問。 ?MapReduce模式的思想是將要執(zhí)行的問題分解成Map(映射 )和 Reduce(化簡 )的方式 ?先通過 Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊，分配（調(diào)度）給大量計算機處理，達到分布式運算的效果 ?再通過 Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整輸出。 ? 2）數(shù)據(jù)相關(guān) 。 ? ② 數(shù)據(jù)融合時機。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合示意圖 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的基本原理 數(shù)據(jù)融合主要關(guān)注一下五點 : ? 1） 多個不同類型的源節(jié)點 (如有源或無源的傳感器） 采集觀測目標的數(shù)據(jù)； ? 2） 對源節(jié)點的輸出數(shù)據(jù) （離散的或連續(xù)的時間函數(shù)數(shù)據(jù)、輸出矢量、成像數(shù)據(jù)或一個直接的屬性說明） 進行特征提取，提取代表觀測數(shù)據(jù)的特征矢量； 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合的基本原理 ? 3） 對特征矢量進行模式識別處理 （例如：匯聚算法、自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其它能將特征矢量變換成目標屬性判決的統(tǒng)計模式識別法等） 完成各傳感器關(guān)于目標的說明； ? 4） 將各源節(jié)點關(guān)于目標的說明數(shù)據(jù)按同一目標進行分組 ，即關(guān)聯(lián)； ? 5）利用融合算法 將每一目標各源節(jié)點數(shù)據(jù)進行合成， 得到該目標的一致性解釋與描述 。 ? 根據(jù)多傳感器數(shù)據(jù)融合模型定義和傳感網(wǎng)的自身特點，通常按照 節(jié)點處理層次、融合前后的數(shù)據(jù)量變化、信息抽象的層次 ，來劃分傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)融合的層次結(jié)構(gòu)。另一類是目標特性融合。 （ 1） 云計算簡介 ? 廣義的云計算 指廠商 通過建立網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器集群，向各種不同類型客戶 提供在線軟件服務(wù)、硬件租借、數(shù)據(jù)存儲、計算分析 等不同類型的服務(wù)。 (2) 服務(wù)目錄 ： ? 云用戶在取得相應(yīng)權(quán)限（付費或其他限制）