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Shifu+WasmEdge:物联网数据轻松“瘦身”
当从IoT设备采集的数据需要格式转换时，Shifu和WasmEdge的集成能够确保数据的标准化处理。Shifu作为设备托管和一体化开发的透明框架，通过数字孪生技术赋予设备智能化，将物联网设备连接并收集标准化接口数据。基于Kubernetes的云原生架构，Shifu简化了设备管理和云边协同。
大数据在物联网运用中的作用
在物联网中，对大数据技术的应用提出了更高的要求：首先，物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外，也包括物品、设备、传感网等，数据流源源不断的产生，其数量规模远远大于互联网。其次，物联网中的数据传输速率更高。
地理空间分析 另一类大数据分析方法是基于地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。
在智慧生活领域，大数据与人工智能的深度融合为各种应用场景提供了强大的支持。例如，在智慧汽车中，聚合数据通过提供精准的数据支持，推动了人工智能技术的进步，使得汽车能够更加智能地识别环境、预测行为并做出相应的决策。
云计算为大数据提供了技术基础，大数据为云计算提供用武之地。物联网是大数据的重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供支撑。云计算为物联网提供海量数据存储能力，物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间。总结一下二者的联系与区别：大数据、云计算、物联网的区别。
物联网大数据有哪些特征
1、高效缓存 需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。实时流式计算 需要实时流式计算。
2、异构多样化结构，来源广，表现方式不同，结构形式差异；高增长，随着物联网的发展，各种信息量几何级增长；有噪声，数据的多样性对于具体的应用当然是噪声极大，利用前需要进行分拣；最终在利用数据时，不同数据的混搭才更有用。具体细节理解可进一步交流。
3、物联网的三个显著特征包括：全方位感知、稳定传输和智能处理。物联网的全方位感知能力是其与传统网络显著的区别之一。通过各类传感器、RFID标签、GPS定位等设备，物联网能够实时收集各种物体的状态、位置、环境等信息。
