2006年谷歌在硅谷首次提出“云计算”(CloudComputing)的概念，今年，已经整整10周年。
随着互联网和IT行业的快速发展，10年来，我们欣慰的看到各种新技术的不断涌现和进步。云也不仅仅赋予用户前所未有的计算能力，而是具有超大规模，虚拟化，高可靠性，通用性，高可伸缩性等特点，并具有按需服务以及价格低廉等实用性。云成为一项技术从虚无飘渺的概念逐渐走向政府，企业乃至个人，各种基于云的应用也日趋成熟。
而物联网作为互联网进一步的发展，有着更复杂的使用场景和应用需求，更加需要云作为基础架构和服务来支撑巨量数据的传输，分析，管理，应用等等。
所以，云技术不是因为物联网而产生的，但是云技术必将应用于物联网，并且发挥非常重要的作用。
那么，现在的云技术包括哪些内容?这些技术能满足物联网发展的需求吗?
大家最熟悉的云技术的概念是根据云部署的类别来分的，“私有云”，“公有云“和近几年流行的“混合云“。这几种云的类型在什么场景下使用呢?我们建议：
1)当用户需要在封闭环境下运维自己的云平台，需要使用私有云服务。
2)当用户只是在某些方面对系统的私密性有特殊需求，可以在架构设计时剥离私密系统，使其运营在私有云，其余服务则运维在公有云服务中。即混合云。
3)没有特殊需求的行业客户，公有云+安全机制依然能保障系统和数据的安全性
接下来，我们看看云技术包括哪些技术:
前三者云安全，云计算，云存储属于基础架构，过去的10年，云在运算能力，虚拟化，安全和大数据等领域都获得了巨大的技术突破。
而云服务，作为综合的IT架构的应用和服务平台，帮助云技术广泛的推广和应用到各种企业和场景。可以说，云服务是趋势也是未来的方向。
云服务一般指公有云根据客户需求分为以下三种：基础设施即服务(IaaS)，平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。区别如下
IaaS:
用户通过Internet获取基础IT架构服务(数据中心，存储，数据库等)。
通过使用IaaS用户可以获得的好处有：
1)减少服务器，网络，存储，安全等硬件和软件配置，维护开销
2)可以集中精力进行行业云平台的开发和运维，无需为基础设施的稳定性担忧
PaaS：
将软件研发的平台作为一种服务，为客户提供网络，服务器操作系统等，并由客户来控制部署的应用程序。
使用PaaS的好处也是显而易见的：
1)节约平台环境的搭建和运维时间
2)节约基础软件服务的开发和维护时间
3)集中精力进行行业云应用开发
4)更便捷的为行业用户提供云服务解决方案
SaaS：
软件即服务，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。真正实现一切皆服务的软件概念。
由于各个行业对应用的需求不同，目前SaaS虽说是最受关注的云服务，但仍处于发展阶段。
云技术，特别是云服务可以帮助企业减少硬件，软件开发和人力成本等，也可以解决物联网的数据处理，存储，安全等问题。云技术与物联网放到一起，似乎是完美的结合。云技术解决了物联网众多问题，物联网的最终展示通过云技术体现出来。事实上云技术和物联网的未来是否如此美好?我们又将如何将两者迅速配对结合?
从云技术的特点来看，符合物联网的发展需求。
分布式
云技术所包含的分布式处理、并行处理和网格计算是解决物联网的最佳解决方案，云技术的网络分布拓扑与物联网网络拓扑也高度重合。云技术不仅可以处理数量众多的终端设备并发接收数据对服务端的负载问题，同时计算方式也充分考虑终端设备之间的协同性。
数据处理能力
云技术是利用集群技术解决单个计算机或者少量计算机无法完成的计算。物联网终端设备最基本的功能是产生数据，但终端数量庞大，产生数据速度也是持续不断的，因此只有云技术有这能力处理如此大量的数据。
存储空间
物联网的特点之一是产生了巨量的数据，而云技术中的云存储技术满足了可扩展，易伸缩的存储空间。这都为物联网早期部署，快速扩展提供了延续性的技术基础。
大数据分享
物联网的发展对大数据分享的需求很高，尤其在物联网不同部署阶段使用的云服务内容不一致，或者选择不同云服务提供商，那么如此庞大的数据如何合并计算，如何分享，是需要也只有云技术能够解决。
行业性和多样性
物联网可以应用到各个行业，每个行业又有千差万别的分支。公有云和私有云的不同适应性，正好符合物联网不同行业不同企业独立发展的诉求。
如此说来，云技术确实可以助力物联网的快速发展。那么在物联网实施云技术过程中可能存在哪些问题?应该如何解决呢?
物联网基础建设的落后与云技术飞速发展的落差
从目前物联网发展的进度看，是单点突破，基础建设发展缓慢，而云技术却是整个互联网行业的热点，关注度，技术的应用上都非常迅速。这样一个对比导致了云技术在物联网领域的应用存在下面两个落差：
1)云技术在物联网领域的应用相对滞后
云技术是独立于物联网而存在的，因此只有物联网应用为云技术提供者带来极大利益的时候，才能针对物联网给出合理的技术方案。
2)物联网基础建设缓慢，无法充分利用云技术
虽然物联网1.0阶段的目标是为了提高行业效率，还没到去利用物联网彻底改变整个行业的阶段。但是，行业基础建设的缓慢还是导致了无法迅速使用、实施云技术。
但是这个问题也并不是无解，现阶段我们可以采用：单点突破+私有云+移动服务;行业由信息化技术到智能化技术最后到云技术。
这一步的驱动力是由行业客户推进，这归功于智能移动终端的普及以及移动互联网对人的观念的改变，行业客户都在试图用互联网来解决目前遇到的问题或困境。
利用现有的私有云技术，使得物联网行业实施可以由小型技术公司快速的独立进行，而不必等待整个行业技术的发展。
物联网行业在实施过程中可以由之前的信息化思路转向行业智能化，再到云技术方向进行，只有终端智能化，数据更准确，才有被计算，分析的价值。
云计算的安全性是否适应物联网的要求
传统行业一个通用思维是云端的数据是不安全的，这很限制物联网的实施。同时在物联网1.0阶段局域物联网的需求更多，那么如何协调这种情况呢?
我们提出的方案是：分布计算+安全管道+云端数据加密服务
1)分布技术：即将重要的数据技术部分分布到不同的设备上进行，局域物联网里面的协同计算以及分级管理都可以在这一阶段完成.
2)安全通道：云服务商能够为物联网企业提供安全通道的服务和技术，一个是保证数据的传输速度，一个是保证数据传输的安全性。
3)云端数据加密服务：存放在云端的数据能够根据物联网企业的要求进行不同等级的加密，并能够根据业务设定不同的加密策略。
云的空间服务是否能够存储海量的物联网数据
物联网的基础特性就是海量数据，需求云端超大的可伸缩的空间。同时物联网行业多样性，数据增加速度快等特性需要一个针对不同行业不同领域的物联网企业提供云端空间服务。
但是目前提供云存储的服务暂时是满足不了这一点的，首先其能够提供的空间服务都相对有限，其次没有针对物联网行业特性而提供服务。
那么云端存储服务要针对物联网做哪些方面的增强呢?
1)云企业化
云服务商需要将服务针对企业进行定制化，甚至提供本地存储与远程存储相结合的方案。为企业由信息化时代转向云技术时代的转变提供整体解决方案。
2)云数据压缩
在物联网定义里面有提到物联网是物物之间的信息交互，物联网终端设备是感知物体一个或多个属性，从这个描述中可以看出某一个企业的物联网数据属性是相同或类似的，这为数据压缩提供了极大的空间，同时也满足节省存储空间的需求。同时数据并发情况下是否可以快速压缩，也为云数据压缩提出来新的要求。
3)云数据分享
当不同领域之间的数据需要进行分享，同一企业在不同时间部署的数据之间分享，不同云服务数据之间的分享是物联网未来发展的一个推动力。
如果大量数据拥有者之间不能分享，共同计算，那么物联网愿景中提到的超级计算需求的环境预测，疾病预防，天文学计算等等都很难实现。
4)边缘计算到神经网络单元
理论上无论云有多强大，都无法满足物联网长期，实时，超海量的节点产生的数据，因此出现了雾计算，神经网络单元的新型技术，因为数据产生和终端设备数量，处理能力是成正比的，因此提高物联网终端，网关这些物联网基本单元的边缘数据处理能力是根本的解决之道。
边缘计算是指物联网终端设备需要有数据存储，数据解析，数据聚合，数据基础计算，压缩以及按照云端需求进行预处理和封装的能力。一旦物联网终端设备有了边缘计算的能力，不仅减少物联网网络的承载负荷，同时通过对有价值的数据传输，减少无用数据传输到云端对资源的浪费。
当物联网终端设备作为神经网络单元后，那么物联网的整体计算能力将是没有数量级的，也是云计算将会以最高效的方式运行。同时AI对计算能力的要求也可以通过海量终端设备计算能力的聚合得到满足。
“计算即服务”,云计算能力需要突破
超强的计算能力应该是物联网企业最想得到的技术补充。物联网企业本身，包括服务于物联网企业的传统技术公司都很难掌握这种新型的技术，因此云技术服务商应该针对物联网制定计算即服务的技术体系。
物联网企业可以提供计算模型，计算拓扑，数据类型，提出计算要求，计算期望等等，云技术服务提供强大的云端计算能力，这样才能够真正的升华数据，提高效率，满足物联网1.0的最根本目标。
在云技术与物联网结合初期，如果云技术在安全性，空间服务，计算即服务这几个方面，能够针对物联网给出相应的解决方案，相信物联网会借助云技术得到普及与快速发展。正如我们所说，云计算虽然不是因为物联网而生，但却是为物联网而来。