流行的一些技术术语

移动互联网、可佩戴计算、大数据、云计算，物联网这几项对应的实际产品是什么呢？

下面是在webkit qq群里大家的一些看法。

云是整套用户的服务体系，包括 云 管 端

    云，提供的各种服务，面向个人和企业
    管，通信管道，要是小水管的话，用这玩意儿也不爽，所以管要是很重要的 

    端，各种终端设备，应该还包括客户端软件

移动互联网：主要就是客户端，像浏览器（UC, 海豚等），微博， 地图，以及各种轻应用

可佩戴计算：指能够佩戴、穿戴在人身体上，具备计算处理能力的智能终端设备。像google class, google watch,以及各种安装了可以收集数据与计算的可穿戴式设备。这个前景应用很广。

下面的很多知识翟曲子互联网。

云计算：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。云是网络、互联网的一种比喻说法。云计算由一系列可以动态升级和被虚拟化的资源组成，这些资源被所有云计算的用户共享并且可以方便地通过网络访问，用户无需掌握云计算的技术，只需要按照个人或者团体的需要租赁云计算的资源。

云存储：在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统

大数据：是规模非常巨大和复杂的数据集，传统数据库管理工具处理起来面临很多问题，比如说获取、存储、检索、共享、分析和可视化，数据量达到 PB、EB或ZB的级别。大数据有三个V，一是数据量 （Volume），数据量是持续快速增加的；二是高速度 （Velocity）的数据I/0；三是多样化（Variety）数据类型和来源。

大数据引发了一些问题，如对数据库高并发读写要求、对海量数据的高效率存储和访问需求、对数据库高可扩展性和高可用性的需求，传统SQL主要性能没有用武之地。互联网巨头对于NoSQL数据模式应用非常广，比如谷歌的Big Table、Facebook的Cassandra、Oracle的NoSQL及亚马逊的Dynamo等。 支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性、因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方，大数据应用是在云端跑的，非常典型的应用。 关系型数据库上对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降，当数据集和索引变大时，传统关系型数据库如Oracle、Sybase在对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降，因为在处理数据时SQL请求会占用大量的CPU周期，并且会导致大量的磁盘读写，性能会变得让人无法忍受。 该模块将重点让大家学习大数据的处理流程。

数据的来源可以来自各个层面，一是主动监控记录得到的数据，例如交通流量，通信数据，气象数据等等，二是用户交互的数据，比如移动互联网、可穿戴计算如浏览器、智能终端、游戏终端、GPS等得到的数据，用户在线交易产生的数据等，三是通过数据搜索得到的数据，比如通过网络爬虫或者搜索引擎得到的数据。

而这些数据在被收集之后，是需要被统计存储到一个集中管理的地方，那就可以用到云存储或者其他的各种存储方式，数据被存储之后是需要实现它的用途的，所以数据挖掘（是一种数据处理技术）就派上用场了，通过对数据的定向分析和统计可以得到一些符合客户需求的数据，用来同给给客户使用，方便可以进行精准营销，技术预测等。

网络爬虫：也叫网络蜘蛛，它是一个按照一定的规则自动提取网页程序，其会自动的通过网络抓取互联网上的网页，这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然，更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来，可以成为搜索引擎。

既然提到了要去按照一定的规则去检索海量的互联网数据，那么就一定会碰到一下几个问题：

    a> 海量数据的存储于检索的问题（明白为啥搜索类型的公司会喜欢问这方面的问题了）,这个对算法与数据结构的要求就比较高了。

    b> 是否仅仅检索静态链接，对于通过脚本动态产生的链接是否也要检索，如果要对动态脚本检索的话，如果进行？虚拟解析页面直接在解析的过程中来获取链接还是可以通过网络模块来抓取（如何保证链接的关联性呢？）希望有高人帮忙解答。

物联网：一个基于互联网、传统电信网等信息承载体（三网融合），让所有能够被独立寻址（电子标签)的普通物理对象实现互联互通的网络。

那么物联网与是大数据和云计算之间有什么关系呢？

物联网上的设备既包括实际的设备，也包括一些虚拟的设备，所有这些设备都会产生数据，因此引入了大数据的概念，对于这些大数据我

们需要尽心处理，那么在某种情况下云计算的概念就被引入了，用于处理复杂的大量的数据的计算。

生活中常遇到的例子便是天气的预报，交通流量的的预测，信息的精准投递等。

下面是一个基于webkit的爬虫开源项目，感谢焊机的帮忙。

https://github.com/emyller/webkitcrawler

技术是需要通过商业化来体现价值的，下面是一些大数据的应用案例：

http://bbs.chinacloud.cn/showtopic-16045.aspx

http://www.ctocio.com/bigdata/8001.html

http://wenku.baidu.com/view/571bb007a6c30c2259019e0b.html倒数第二页

数据收集===》数据信息===》信息过滤与分析===》体现信息的价值

我们是否可以在一些细分行业来做些什么呢？