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大數據和云計算和物聯網的關系

云、大數據、物聯網代表著 IT領域技術發展的新趨勢，三者之間既有區別又有聯系。云一開始主要有兩種含義：一種是大規模分布式并行計算技術，代表著谷歌的 GFS和 MapReduce；另一種是“按需租賃”的商業模式，它代表著亞馬遜的虛擬機和對象存儲。然而，隨著大數據概念的提出，大數據中的分布式計算技術開始被越來越多地納入到大數據技術中，而人們提到云計算時，更多是指整合底層 IT資源和以服務方式提供 IT資源的商業模式(例如 IaaS、 PaaS、 SaaS)。自云計算和大數據概念誕生至今，它們之間的關系十分微妙，既密不可分，又千差萬別。所以，我們不能將云計算與大數據割裂開來作為兩種截然不同的技術。另外，物聯網是與云計算、大數據相結合的技術。

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首先，大數據，云計算和物聯網的區別。云計算本質上是為了整合和優化 IT資源，通過網絡以服務的方式廉價地向用戶提供服務，從海量數據中發現價值，從而為生產和生活服務提供服務；云計算本質上旨在整合和優化各類 IT資源，并以服務的方式廉價提供給用戶；物聯網的發展目標是實現物物連接，應用創新是物聯網發展的核心。

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單一的采集節點通常支持多路并行采樣。所以，前端輸入通道支持多路并行輸入。每個輸入信號經過阻抗匹配電路后，進行低通濾波處理。許多接入的傳感器信號頻率不太高，所以需要用低通濾波器過濾高頻信號(采樣預處理)，再接入多通道同步 ADC進行量化處理。

模數轉換由采樣控制器控制，采樣控制器在 FPGA內部實現。模數轉換后的結果直接存入 FIFO，當 FIFO中的數據量超過設定的閾值后，就向 ARM處理器提交中斷請求。ARM處理器在收到中斷請求后，開始從 FIFO讀取數據，然后生成網絡包，通過以太網發送到主機服務器。在這種電路結構中， FIFO起到了數據緩沖的作用， FIFO的容量與采樣頻率相關。

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若采樣頻率較高，則需開拓更大的 FIFO空間，否則將出現數據丟失的情況。取樣頻率的上限值取決于網絡的傳輸速率，如果網絡端口的吞吐量有問題，則采樣率不能太高，否則同樣會出現數據丟失的情況。取樣頻率、 FIFO容量、網絡吞吐量等因素密切相關，分析三者之間的關系可采用流水線模型。

l攻擊業務應用程序

不合法的改變應用或公共 API。通過執行惡意應用程序或重寫應用程序 API來實現攻擊。

利用程序的部署或升級漏洞。故障和有漏洞的部署和升級程序也可以作為一種滲入點，例如，錯誤或惡意的安裝腳本以及被攔截過的數據通信，攻擊者可以利用這些程序，然后在終端上惡意更新可執行腳本或軟件包。

打開不需要的網絡服務和接口，通信協議不加密或加密強過低，預留維修后門和通用弱密碼等。

l其他類型的攻擊

在開發中引入的漏洞。在架構、設計或編寫代碼時，常常會引入這些漏洞。舉例來說，引入較低安全性或惡意的第三方代碼庫，使用不可信的開發框架，都會導致漏洞或惡意代碼出現在運行軟件的終端上。