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摘要：本文是基于docker 搭建的hadoop 分布式跨主机集群，集群规模为一个master和两个salve，一共使用三台物理主机（两台或者多台物理机均可模拟），集群网络使用的是docker swarm搭建。
备注：中文社区中相关资料极少，相关资料请直接翻阅 官方文档
运行之后会有如下信息提示
进入slave1中，运行如下命令：
同样进入slave2中，运行相同命令
这样，节点slave1 slave2就加入了master的swarm网络了。其中运行的命令即为第二步中创建完网络提示的信息。
观察上一步我们发现， hadoop-master容器启动在master主机上。我们进入到master。
自此，使用docker的跨主机的hadoop集群搭建完成。
问题描述：笔者在搭建过程中碰到了这个问题，docker容器hadoop-master和hadoop-slave1,hadoop-slave2在一个swarm网络中，能够互相ping通，但是在ssh登录的时候出现 connection time out 异常，等了很久最后连接超时，也没有报其他问题。笔者在碰到这个问题的时候，找到的原因是物理主机slave1,slave2的防火墙没有关，直接截拦了对容器内部的ssh访问。
解决方案：
我们是一家做生鲜电商的公司，从系统搭建初期，我们就采用微服务的架构，基于DevOps体系来不断提高我们的交付的质量和效率， 随着业务和团队规模的发展，服务逐渐进行拆分，服务之间的交互越来越复杂，目前整个微服务已经近几十个应用模块， 整体架构上包括负载均衡、API网关、基于Dubbo的微服务模块、缓存、队列、数据库等，目前整个集群的资源利用率也没有一个合理的规划评估，虚拟机上部署多个应用服务隔离性也存在问题，考虑到越来越多门店以及第三方流量的接入，需要考虑系统的快速的伸缩能力，而基于统一资源管理的Docker容器技术在这些方面有一些天然的优势，并且和微服务架构、DevOps体系完美衔接。
经过调研和对比，最终我们采用Mesos作为底层资源的管理和调度，Marathon作为Docker执行的框架，配合ZooKeeper、Consul、Nginx作为服务注册发现。目前已经有部分的核心业务已经平稳的运行在基于Docker容器的Mesos资源管理平台上。
逻辑架构
部署架构
在发布流程中，在发布上线之前的环节是预发布，预发布环境验证完成后进行打包，生成Docker镜像和基于虚拟机部署的应用部署包，push到各自对应的仓库中，并打Tag。
生产环境发布过程中，同时发布到Mesos集群和原有的虚拟机集群上，两套集群网络是打通的。
网络架构
在网络架构选型时，会考虑一下几个原则：
docker bridge使用默认的docker0网桥，容器有独立的网络命名空间，跨主机的容器通信需要做端口NAT映射；Host的方式采用和宿主机一样的网络命名空间，网络无法做隔离，等等这些方式有非常多的端口争用限制，效率也较低。
Docker Overlay的方式，可以解决跨主机的通信，现有二层或三层网络之上再构建起来一个独立的网络，这个网络通常会有自己独立的IP地址空间、交换或者路由的实现。
Docker在libnetwork团队提供了multi-host网络功能，能完成Overlay网络，主要有隧道和路由两种方式， 隧道原理是对基础的网络协议进行封包，代表是Flannel。
另外一种是在宿主机中实现路由配置实现跨宿主机的容器之间的通信，比如Calico。
Calico是基于大三层的BGP协议路由方案，没有使用封包的隧道，没有NAT，性能的损耗很小，支持安全隔离防护，支持很细致的ACL控制，对混合云亲和度比较高。经过综合对比考虑，我们采用calico来实现跨宿主机的网络通讯。
安装好ETCD集群，通过负载均衡VIP方式（LVS+keepalived）来访问ETCD集群。
ETCD_AUTHORITY=
export ETCD_AUTHORITY
构建Calico网络集群，增加当前节点到集群中，Calico 节点启动后会查询 Etcd，和其他 Calico 节点使用 BGP 协议建立连接。
./calicoctl node –libnetwork –ip=
增加可用的地址池ip pool
./calicoctl pool add –nat-outgoing
./calicoctl pool show
创建网络，通过Calico IPAM插件（Driver（包括IPAM）负责一个Network的管理，包括资源分配和回收），-d指定驱动类型为Calico，创建一个online_net的driver为Calico的网络：
docker network create -d calico –ipam-driver calico –subnet= online_net
启动容器，网络指定刚才创建的online_net，容器启动时，劫持相关 Docker API，进行网络初始化。 查询 Etcd 自动分配一个可用 IP，创建一对veth接口用于容器和主机间通讯，设置好容器内的 IP 后，打开 IP 转发，在主机路由表添加指向此接口的路由，宿主机的路由表：
宿主机的路由表：
容器包发送包的路由过程如上图，宿主机上的容器IP 通过路由表发送数据包给另外一个宿主机的容器。
对于有状态的数据库，缓存等还是用物理机（虚拟机），来的应用集群用的是虚拟机，Docker容器集群需要和它们打通，做服务和数据的访问交互。那么只需要在物理机（虚拟机）上把当前节点加入容器网络集群即可：
ETCD_AUTHORITY=
export ETCD_AUTHORITY
./calicoctl node –ip=
服务自注册和发现
API网关提供统一的API访问入口，分为两层，第一层提供统一的路由、流控、安全鉴权、WAF、灰度功能发布等功能，第二层是Web应用层，通过调用Dubbo服务来实现服务的编排，对外提供网关的编排服务功能，屏蔽业务服务接口的变更；为了能够快速无缝的实现web层快速接入和扩容，我们用Consul作为服务注册中心实现Web服务的自动注册和发现。
对于Web服务注册，我们自己实现了Register，调用Consul的API进行注册，并通过TTL机制，定期进行心跳汇报应用的 健康 状态。
对于Web服务的发现，我们基于Netflix Zuul进行了扩展和改造，路由方面整合Consul的发现机制，并增加了基于域名进行路由的方式，对路由的配置功能进行了增强，实现配置的动态reload功能。API网关启动定时任务，通过Consul API获取Web服务实例的 健康 状态，更新本地的路由缓存，实现动态路由功能。
平台的微服务框架是基于Dubbo RPC实现的，而Dubbo依赖ZooKeeper做服务的发现和注册。
Consul在Mesos Docker集群的部署方案 ：
不建议把Consul Agent都和Container应用打包成一个镜像，因此Consul Agent部署在每个Mesos Slave宿主机上，那么Container如何获取宿主机的IP地址来进行服务的注册和注销，容器启动过程中，默认情况下，会把当前宿主机IP作为环境变量传递到Container中，这样容器应用的Register模块就可以获取Consul代理的IP，调用Consul的API进行服务的注册和卸载。
在日常应用发布中，需要保障发布过程对在线业务没有影响，做到无缝滚动的发布，那么在停止应用时应通知到路由，进行流量切换。
docker stop命令在执行的时候，会先向容器中PID为1的进程发送系统信号SIGTERM，然后等待容器中的应用程序终止执行，如果等待时间达到设定的超时时间，或者默认的10秒，会继续发送SIGKILL的系统信号强行kill掉进程。这样我们可以让程序在接收到SIGTERM信号后，有一定的时间处理、保存程序执行现场，优雅的退出程序，我们在应用的启动脚本中实现一段脚本来实现信号的接受和处理， 接收到信号后，找到应用的PID，做应用进程的平滑kill。
应用的无缝滚动发布、宕机恢复
Marathon为运行中的应用提供了灵活的重启策略。当应用只有一个实例在运行，这时候重启的话，默认情况下Marathon会新起一个实例，在新实例重启完成之后，才会停掉原有实例，从而实现平滑的重启，满足应用无缝滚动发布的要求。
当然，可以通过Marathon提供的参数来设置自己想要的重启策略：
“upgradeStrategy”:{ “minimumHealthCapacity”: N1, “maximumOverCapacity”: N2 }
如何判断新的实例是否启动完成可以提供服务，或者当前容器的应用实例是否 健康 ，是否实例已经不可用了需要恢复，Marathon提供了healthchecks 健康 监测模块
"healthChecks": [{
"protocol": "COMMAND",
"command":{
"value":"sh /data/soft/ app "
},
"gracePeriodSeconds": 90,
"intervalSeconds": 60,
"timeoutSeconds": 50,
"maxConsecutiveFailures": 3
}]
通过负载均衡调用HealthMonitor来获取应用实例的监控状态， HealthMonitor是我们的 健康 检查中心，可以获取应用实例的整个拓扑信息。
容器监控、日志
对于容器的监控，由于我们是采用Mesos Docker的容器资源管理的架构，因此采用mesos-exporter+Prometheus+Grafana的监控方案，mesos-exporter的特点是可以采集 task 的监控数据，可以从task的角度来了解资源的使用情况，而不是一个一个没有关联关系的容器。mesos-exporter导出Mesos集群的监控数据到Prometheus，Prometheus是一套监控报警、时序数据库组合，提供了非常强大存储和多维度的查询，数据的展现统一采用Grafana。
根据Docker布道师Jerome Petazzoni的说法，Docker约等于LXC+AUFS（之前只支持ubuntu时）。其中LXC负责资源管理，AUFS负责镜像管理；而LXC又包括cgroup、namespace、chroot等组件，并通过cgroup进行资源管理。所以只从资源管理这条线来看的话，Docker、LXC、CGroup三者的关系是：cgroup在最底层落实资源管理，LXC在cgroup上封装了一层，Docker又在LXC封装了一层。Docker是Linux下应用容器引擎，提供一种比LXC高级的API。Docker使用Go语言开发，利用了Linux提供的LXC，AUFS，namespace和cgroup技术。实现了文件系统，资源和网络的隔离，最终目标实现类似PaaS平台的应用隔离。
IBM研究部门发表了一篇关于容器和虚拟机环境性能比较的论文。这篇论文使用了Docker和KVM作为研究对象，阐述了Docker使用NAT或AUFS时的开销，并且质疑了在虚拟机上运行容器的实践方法。论文作者在原生、容器和虚拟化环境中运行了CPU、内存、网络和I/O的benchmark。其中，分别使用KVM和Docker作为虚拟化和容器技术的代表。Benchmark也包含了对不同环境下Redis和MySQL负载的采样。通过小数据包和多客户端，Redis侧重于网络栈的性能。而MySQL侧重于内存，网络和文件系统的性能。结果显示，在每一项测试中，Docker的性能等同于或超出KVM的性能。在CPU和内存性能方面，KVM和Docker都引入了明显的，但可略不计的开销。但是，对于I/O密集型的应用，两者都需要进行调整以减少开销带来的影响。当使用AUFS存储文件时，Docker的性能会降低。而相比之下，使用卷（volume）能够获得更好的性能。卷是一种专门设计的目录，存在于一个或多个容器内。通过这种目录能够绕过联合文件系统（union file system）。这样它就没有了存储后端可能带来的开销。默认的AUFS后端会引起显著的I/O开销，特别是当有多层目录深度嵌套的时候。Docker的默认网络选项，--net=bridge，由于NAT会重写数据包，也引入了性能开销。当数据包收发率变高时，这种开销会变得很明显。可以通过使用--net=host改善网络的性能。这个选项告诉Docker不要为容器创建一个独立的网络栈，并允许容器拥有宿主机网络接口的完全访问权限。但是，使用这个选项时要小心。因为它允许容器内的进程像其他根进程一样，使用数值较小的端口；并允许容器内的进程访问本地网络服务，如D-bus。这使得容器内的进程可以做一些预料之外的事情，如重启宿主机。尽管自诞生以来，KVM性能有了相当大的提升，但它仍然不适用于对延时敏感或高I/O访问率的工作负载。因为每次I/O操作，它都会增加一些开销。这个开销对于耗时较少的I/O操作是有意义的，但对于耗时较长的I/O操作是可以忽略的。根据这些测试结果，论文对使用虚拟机实现IaaS的方法提出了质疑：传统观点（在某种程度上，这种观点存在于年轻的云生态圈中）认为使用虚拟机实现IaaS，使用容器实现PaaS。我们没有找到技术方面的理由来证明必须这么做，尤其是证明容器基于IaaS能提供更好的性能或者更容易部署。由于容器提供了控制手段，并在不使用虚拟机的情况下能达到物理机的性能，所以它能够消除IaaS和非虚拟化的服务器间的差异。尽管在虚拟环境中运行容器是一种常见的实践方法，但是论文建议直接在物理的Linux服务器上运行它们。否则，相比于直接运行在非虚拟化的Linux上的方法，由于虚拟机的性能开销，这种实践方法不会得到任何额外的好处。
从一项颠覆性的技术成果转化并衍生出一整套社区体系，Docker在发展速度上打破了一个又一个历史纪录。然而，Docker项目在采纳与普及方面表现出惊人态势的同时，也给我们带来了一系列疑问与困惑。在今天的文章中，我希望将注意力集中在朋友们最为关注的评论议题身上。随着Docker项目在人气方面的持续飙升，很快刚刚接触这一新生事物的读者在实践过程中不禁产生了这样的疑问：如果已经决定使用Docker，是否还有必要同时使用OpenStack？在给出自己的观点之前，我打算首先就背景信息入手为各位进行讲解，从而更为透彻地认清这个命题背后所隐藏的理论基础。背景信息从最为简单的构成形式出发，Docker实际上旨在提供一套能够在共享式基础设施之上对软件工作负载进行管理的容器环境，但同时又确保不同负载之间彼此隔离且互不影响。以KVM为代表的虚拟机系统所做的工作也差不多：创建一套完整的操作系统堆栈，通过虚拟机管理程序将与该系统相关的设备囊括进来。然而与虚拟机解决方案的区别在于，Docker在很大程度上依赖于Linux操作系统所内置的一项功能——名为LXC（即Linux容器）。LXC利用内置于操作系统当中的各项功能将不同进程的内存进行划分，甚至能够在一定程度上拆分CPU与网络资源。Docker镜像不需要像一套全新操作系统那样进行完整的引导过程，这样一来软件包的体积就能得到大幅压缩、应用程序运行在共享式计算资源之上时也将具备更为显著的轻量化优势。除此之外，Docker还允许工作负载直接访问设备驱动程序、从而带来远超过虚拟机管理程序方案的I/O运行速度。在这种情况下，我们得以直接在裸机设备上使用Docker，而这就带来了前面提到的核心问题：如果已经使用了Docker，我们还有必要同时使用OpenStack等云方案吗？前面的结论绝非信口开河，BodenRussell最近针对Docker与KVM等虚拟机管理程序在性能表现上的差异进行了基准测试，并在DockerCon大会上公布了测试结果。本次基准测试提供相当详尽的具体数据，而且如预期一样，测试结果显示引导KVM虚拟机管理程序与引导Docker容器之间存在着显著的时间消耗差异。本次测试同时表明，二者之间在内在与CPU利用率方面同样存在着巨大区别，具体情况如下图所示。红色线条为KVM，蓝色线条为Docker。这种在性能表现上的显著区别代表着两套目的相近的解决方案在资源密度与整体利用率方面大相径庭。而这样的差异也将直接体现在运行特定工作负载所需要的资源总量上，并最终反映到实际使用成本当中。结论整理·上述结论并不单纯指向OpenStack，但却适用于OpenStack以及其它与之类似的云基础设施解决方案。在我看来，之所以问题的矛头往往最终会被指向OpenStack，是因为OpenStack项目事实上已经在私有云环境领域具备相当高的人气，同时也是目前我们惟一会考虑作为Docker替代方案的技术成果。·问题的核心不在于OpenStack，而在于虚拟机管理程序！很多性能基准测试都将Docker与KVM放在了天秤的两端，但却很少将OpenStack牵涉于其中。事实上，前面提到的这次专项基准测试同时将OpenStack运行在KVM镜像与Docker容器环境之下，结果显示这两类技术成果能够带来理想的协作效果。考虑到这样的情况，当我们选择将OpenStack运行在基于Docker的Nova堆栈当中时——正如OpenStack说明文档提供的下图所示——那些资源利用率参数将变得无关紧要。·在这种情况下，云基础设施能够在容器或者虚拟机管理程序当中提供一套完整的数据中心管理解决方案，而这仅仅属于庞大系统整体当中的组成部分之一。以OpenStack为代表的云基础设施方案当中包含多租户安全性与隔离、管理与监控、存储及网络外加其它多种功能设置。任何云/数据中心管理体系都不能脱离这些服务而独立存在，但对于Docker或者是KVM基础环境却不会做出过多要求。·就目前来讲，Docker还不算是一套功能全面的虚拟化环境，在安全性方面存在多种严重局限，缺乏对Windows系统的支持能力，而且因此暂时无法作为一套真正可行的KVM备用方案。尽管正在持续进行当中的后续开发工作将逐步弥合这些差距，但抱持着相对保守的心态，这些问题的解决恐怕也同时意味着容器技术将在性能表现方面有所妥协。·另外需要注意的是，原始虚拟机管理程序与经过容器化的实际应用程序性能同样存在着巨大差异，而且下面这幅来自基准测试的图表清楚地说明了这一点。目前可能合理的解释在于，应用程序通常会利用缓存技术来降低I/O资源开销，而这大大影响了测试结果对真实环境中运行状态的准确反映。·如果我们将Docker容器打包在KVM镜像当中，那么二者之间的差异将变得可以忽略不计。这套架构通常利用虚拟机管理程序负责对云计算资源的控制，同时利用Heat、Cloudify或者Kubernetes等流程层在虚拟机资源的容纳范围之内进行容器管理。总结由此我得出了这样的结论：要想正确地看待OpenStack、KVM以及Docker三者之间的关系，正确的出发点是将其视为一整套辅助堆栈——其中OpenStack扮演整体数据中心管理方案的角色，KVM作为多租户计算资源管理工具，而Docker容器则负责与应用部署包相关的工作。在这样的情况下，我们可以汇总出一套通用型解决模式，其中Docker分别充当以下几种角色：·Docker提供经过认证的软件包，并保证其能够与稳定不变的现有基础设施模型顺利协作。·Docker为微服务POD提供出色的容器化运行环境。·在OpenStack之上使用Docker，并将其作用与裸机环境等同的运行平台。前面说了这么多，我确实亲眼见证过不少经过精确定义的工作负载实例，对于它们来说是否使用云基础设施仅仅是种自由选项而非强制要求。举例来说，如果我出于DevOps的目的而考虑建立一套小型自动化开发与测试环境，那么我个人更倾向于在裸机环境上直接使用Docker机制。而虚拟机与容器这两类环境之间，流程层将成为一套绝佳的抽象对接工具。将流程框架与Docker共同使用的一大优势在于，我们能够根据实际需求、随时在OpenStack以及裸机环境之间进行切换。通过这种方式，我们将能够选择任意一种解决选项——只要其切实符合我们流程引擎对于目标环境的具体需要。OpenStackOrchestration（即Heat）在最新发布的Icehouse版本当中已经明确表示支持Docker环境。Cloudify作为一款基于TOSCA的开源流程框架，原本适用于OpenStack以及VMware、AWS乃至裸机等云环境，而最近也开始将Docker支持纳入自身。谷歌Kubernetes主要面向的是GCE协作目标，但我们也能够通过自定义来使其适应其它云或者运行环境。
近年来，云原生 （Cloud Native）可谓是 IT 界最火的概念之一，众多互联网巨头都已经开始积极拥抱云原生。而说到云原生，我们就不得不了解本文的主角 —— 容器（container）。容器技术可谓是撑起了云原生生态的半壁江山。容器作为一种先进的虚拟化技术，已然成为了云原生时代软件开发和运维的标准基础设施，在了解它之前，我们不妨从虚拟化技术说起。
何谓虚拟化技术
1961 年 —— IBM709 机实现了分时系统
计算机历史上首个虚拟化技术实现于 1961 年，IBM709 计算机首次将 CPU 占用切分为多个极短 (1/100sec) 时间片，每一个时间片都用来执行着不同的任务。通过对这些时间片的轮询，这样就可以将一个 CPU 虚拟化或者伪装成为多个 CPU，并且让每一颗虚拟 CPU 看起来都是在同时运行的。这就是虚拟机的雏形。
容器的功能其实和虚拟机类似，无论容器还是虚拟机，其实都是在计算机不同的层面进行虚拟化，即使用逻辑来表示资源，从而摆脱物理限制的约束，提高物理资源的利用率。虚拟化技术是一个抽象又内涵丰富的概念，在不同的领域或层面有着不同的含义。
这里我们首先来粗略地讲讲计算机的层级结构。计算机系统对于大部分软件开发者来说可以分为以下层级结构：
应用程序层函数库层操作系统层硬件层
各层级自底向上，每一层都向上提供了接口，同时每一层也只需要知道下一层的接口即可调用底层功能来实现上层操作（不需要知道底层的具体运作机制）。
但由于早期计算机厂商生产出来的硬件遵循各自的标准和规范，使得操作系统在不同计算机硬件之间的兼容性很差；同理，不同的软件在不同的操作系统下的兼容性也很差。于是，就有开发者人为地在层与层之间创造了抽象层：
应用层函数库层API抽象层操作系统层硬件抽象层硬件层
就我们探讨的层面来说，所谓虚拟化就是在上下两层之间，人为地创造出一个新的抽象层，使得上层软件可以直接运行在新的虚拟环境上。简单来说，虚拟化就是通过模访下层原有的功能模块创造接口，来“欺骗”上层，从而达到跨平台开发的目的。
综合上述理念，我们就可以重新认识如今几大广为人知的虚拟化技术：
CCNx是开源的一个网络协议，以内容为中心，类似与TCP/IP这一套。NDNSim是基于NS3的模拟器，可以模拟CCNx这种网络架构。
基于CCNx协议的通信过程 比如文件传输啊啥的 可以再ndnsim上仿真模拟
NS3是一个离散事件模拟器，旨在满足学术研究和教学的需求。NS3项目是一个始于2006年的开源项目，负责开发ns3软件。
大型飞机越靠后死亡率越低
物联网无线通信技术主要分为两类：一类是Zigbee、WiFi、蓝牙、Z-wave等短距离通信技术；另一类是LPWAN（low-power Wide-Area Network，低功耗广域网），即广域网通信技术。
LPWA又可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox技术；另一类是工作于授权频谱下，3GPP支持的2/3/4G蜂窝通信技术，比如EC-GSM、LTE Cat-m、NB-IoT。
扩展资料：
物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。
这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
因此，物联网的定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
参考资料来源：百度百科-物联网
计算机软件毕业论文的题目都好写啊
可参考下图填写高中生研究性学习与创新成果：
研究性学习代表成果
研究课题：“物联网时代”的特点及其在日常生活中的体现
成果简介：
本文首先介绍了“物联网”的概念及其在国内外的发展，并指出“物联网”概念已经是一个“中国制造”的概念，已被贴上“中国式”标签。伴随云计算日益普及以及人工智能（AI）技术日益成熟，物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。
物联网时代具有显著的特点，一是“物联网即服务”走向落地，二是物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化，三是物联网技术设备升级，四是物联网的安全性引起重视。
随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到人们的日常生活，并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，展望了物联网的发展趋势。
“ 物联网时代 ” 的特点及其在日常生活中的体现
摘要 通过对“物联网”的概念介绍，引出物联网时代 的基本内涵，总结出物联网 时代的基本特点，并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，并展望了物联网的发展趋势。
关键词 物联网 人工智能 云计算
物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮，能够使我们的社会更加自动化，能够让我们的生活更加便利，能够整体提高社会的信息化程度，将在提升信息传送效率、改善民生、提高生产率、降低管理成本等社会各方面发挥重要作用。
本文系统介绍了物联网的起源、概念及其发展，阐述物联网时代 的一些特点，并简要叙述了物联网在交通、医疗、建筑等日常生活中的应用情况。
一、 “ 物联网时代 ” 基本内涵
1 物联网
1999 年，美国麻省理工大学教授凯文·阿什顿(Kevin Ashton)最早提出了物联网（IoT）的概念。阿什顿认为，计算机最终能够自主产生及收集数据而无需人工干预，因此将推动物联网的诞生。简单来说，物联网的理念在于物体之间的通信，以及相互之间的在线互动。
2005 年，在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，国际电信联盟发布了《ITU 互联网报告 2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念，将物联网定义为通过各种信息传感设备。
如传感器、射频识别（RFID）技术、全球定位系统、红外线感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。
与互联网结合形成的一个巨大网络，其目的是实现物与物、物与人、所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
中国物联网校企联盟将物联网定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
物联网的概念已经是一个“中国制造”的概念，它的覆盖范围与时俱进，已经超越了 1999 年 Ashton教授和 2005 年 ITU 报告所指的范围，物联网已被贴上“中国式”标签。
2 物联网时代
伴随云计算日益普及，以及人工智能（AI）技术日益成熟，推动信息科技向物联网时代转变，特别在IoT＋AI 融合下，使得万物具有感知能力，物理设备不再冷冰冰，而是具有生命力，让物理世界和数字世界深度融合，继此行业边界越来越模糊，人类进入全新的智能社会。
物联网时代是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络时代。
物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。
随着“物联网”的概念从提出到发展，从实践到创新，物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。物联网 可以理解为 IoE（Internet of Everything），而物联网 是 IoT（Internet of Things），前者范围比后者更大，囊括的范围也更加广泛。
IoE 强调的万物互联概念是任何设备、事物都能通过网络连接起来，并在网络中彼此之间进行通讯。“万物互联”(IoE)的时代，所有的物（Everything）将会获得语境感知、增强的处理能力和更好的感应能力。
二、 “ 物联网时代 ” 的特点
与互联网时代相比，物联网时代具有显著的特点：
1、“物联网即服务”走向落地
既然叫做物联网 时代，当然是和物联网 时代有较明显的进步的。所以，物联网 时代的一个明显特征就是邬贺铨院士曾提到的“物联网即服务”走向落地。
2、物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化
物联网既然要通过服务的方式落地，那么如何落地？此时承担落地职责的便是真正的物联网企业——物联网平台企业。物联网的人连物、物连物具有局域化、功能化、行业化互联化，各个行业应用在应用中形成对网络层的具体需求，并逐渐行业标准化。
3、物联网技术设备升级
上层应用逐渐与物联网网络层剥离开来，物联网网络支撑技术（NB-IoT、Lora 等）充分发展、百花齐放。在感知层将传感器升级为“传感器+执行器”，使“眼手”能够协调一致，发挥其更大的功能和作用。
4、物联网的安全性引起重视
物联网的安全性自这个概念提出以来，一直备受人们关注，今后，物联网的安全性将做为一个相对独立的研究领域，得到足够的重视与发展。
未来的物联网 应该通过人工智能、大数据、云计算、5G 等技术的完善，不断提升人工智能的水平，完善语言助手技术，加强物联网的安全性与信任感，外在体现就是操控方式的迭代升级。
也就是说，未来的物联网设备不再单纯依靠语音控制来进行操作，而是整合并运用人工智能、大数据、云计算、5G 等技术，这样即便我们的一个动作、一个眼神、一个想法，甚至即使我们面无表情，物联网也可以了解我们的想法。
三、 “ 物联网时代 ” 在日常生活中的体现
近些年，随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到我们的生活中，小至路由器、智能音箱、冰箱，大到汽车、工业设备，越来越多的物品都接入了物联网。
智慧物流
智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前，应用于物联网领域主要体现在三个方面:仓储、运输监测以及快递终端。
通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测，包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度、油耗、车速等。物联网技术的使用能提高运输效率，提升整个物流行业的智能化水平。
2 智能交通
智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。
3 智能安防
安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。
目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括
三大部分：门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。
4 智慧能源环保
智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能、电能、燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。
如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。
5 智能医疗
在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。
对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。
除此之外，通过 RFID 技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。
6 智慧建筑
建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。
目前，智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。
7 智能制造
智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。
通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务。厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。
8 智能家居
智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。
9 智能零售
行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式：远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。
智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造，打造无人零售模式。通过数据分析，并充分运用门店内的客流和活动，为用户提供更好的服务，给商家提供更高的经营效率。
0 智慧农业
智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。
物联网应用于农业主要体现在两个方面，即农业种植和畜牧养殖。农业种植通过传感器、摄像头和卫星等收集数据，实现农作物数字化和机械装备数字化(主要指的是农机车联网)发展。
畜牧养殖指的是利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据，通过对收集到的数据进行分析，运用算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等，对其进行精准管理。
四、物联网未来的发展趋势
物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，已被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。
从智能安防到智能电网，从二维码普及到“智慧城市”落地，作为被寄予厚望的新兴产业，物联网正四处开花，在许多行业和领域得到应用，并悄然影响着人们的生活。
伴随着技术的进步和相关配套的完善，在未来几年，技术与标准国产化、运营与管理体系化、产业草根化将成为我国物联网发展的三大趋势。
以上内容参考 百度百科——探究性学习
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因为不同检测网站的检测范围、检测原理等方面不同。这里推荐使用知网、万方等查重端口，毕竟各高校都以知网检测结果为准。
就检测范围而言，Paperpass等网站更加侧重网络资源，没有正规的学术论文库，而知网有专业的学术论文库和部分网络资源，对比数据库完全不同。
就检测原理来看，Paperpass等网站的检测阈限比知网敏感，致使很多不相似的内容打上红标，造成Paperpass比知网更为严格的假象，实际检测结果不真实。
扩展资料：
解决方案：利用知网数据库自查。学校的查重通常采用知网数据库查重，建议在学校查重前自己用知网数据库先查一遍。
检查入口：知网不对个人用户单独开放，用户可以以下两种方式进入知网查重检测。一是各高校对毕业生通常会提供3次免费的知网查重接口。二是通过学术不端文献检测网等第三方机构进入知网检测，注意需要交纳一定的费用。
检查原理：中国知网对查重系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。
网络专业的局域网组件啊之类的都可以写