云‛公司：大数据存储和分析需求带来商业机遇
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云平台最重要领域就是大数据。大数据是认知用户使用模式，行业调查报告预测用户使用需求的最大利器。依托云平台海量的数据存储、强大的数据分析能力，大数据的分析带来商业机遇。
1）凭借连接、数据存储优势，云平台发展强劲根据GSMA预测，2020年中国M2M连接数将达到10亿，传感器设备也迎来爆发式增长，智能应用领域迅速发展。巨大的链接需求，海量数据存储、以及智能设备的普及，各类企业对云服务的需求增长强劲，带动了云平台的发展。
IBMWatson物联网平台充分发挥其在数据交互，数据存储上的优势，在多个领域得到应用，其中包括建筑、智慧家庭、制造、零售、运动和交通工具。
2）云平台不断增强大数据分析功能，实现多方共赢物联网的感知设备和智能终端会产生海量的数据，这些数据具备十分重要的商业价值，企业也十分重视数据的分析利用。云平台企业利用自己的技术优势，在提供数据存储服务基础上，纷纷开发面向企业的数据分析服务。不仅可以帮助客户解读数据的价值，而且增加了客户粘性，促使云平台服务需求增加。
1）凭借连接、数据存储优势，云平台发展强劲根据GSMA预测，2020年中国M2M连接数将达到10亿，传感器设备也迎来爆发式增长，智能应用领域迅速发展。巨大的链接需求，海量数据存储、以及智能设备的普及，各类企业对云服务的需求增长强劲，带动了云平台的发展。
IBMWatson物联网平台充分发挥其在数据交互，数据存储上的优势，在多个领域得到应用，其中包括建筑、智慧家庭、制造、零售、运动和交通工具。
2）云平台不断增强大数据分析功能，实现多方共赢物联网的感知设备和智能终端会产生海量的数据，这些数据具备十分重要的商业价值，企业也十分重视数据的分析利用。云平台企业利用自己的技术优势，在提供数据存储服务基础上，纷纷开发面向企业的数据分析服务。不仅可以帮助客户解读数据的价值，而且增加了客户粘性，促使云平台服务需求增加。
亚马逊AWSIoT应用案例
例如，AWSIoT可以接收来自联网工业设备的消息，那些设备每小时产生大量遥测数据，但并非全都与业务相关。借助AWSIoT规则引擎，企业可指导AWSIoT在数据进入时仅过滤某些类型的传感器数据（例如泵压）并且仅将特定数据按规则发送到AmazonKinesisFirehose，传输到AmazonRedshift数据仓库进行后续分析。AWSIoT规则还可触发AWSLambda运行代码采取更复杂的行动，例如压缩数据，或如果侦测到异常则向操作员发送推式消息。客户可在AWSIoT中更新规则，不干预实体设备，减少更新和维护大量设备所需要的成本和工作。
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