一、定義
| 名稱 | 定義 | 對應技術 | 關鍵詞 |
| 物聯網 | 所有的設備都配上操作系統接入互聯網形成的新網絡。物聯網包含當前的互聯網。 |
無線電、RFID | 萬物互聯 |
| 大數據 | 記錄下每天各種信息的數據的集合。旨在存儲和計算大量數據（最終完成用戶畫像）。 |
Hadoop、Spark | 海量數據 |
| 雲計算 | 將計算資源虛擬化並按需賣給用戶。方便計算資源的管理提高計算資源利用率。 |
openstack、docker | 虛擬化 |
二、相互關系
粗略地看，可以認為物聯網產生了大數據，大數據需要借助雲計算，雲計算支持了物聯網的發展。但從技術上看這三個概念在技術上並沒有那么大的關聯，甚至可以完全不相干。
2.1 物聯網和大數據的關系
物聯網確實是產生了大量數據，但其實更多的數據並不是來源於物聯網而是來源於人們開始認識到了各種信息的重要性而將之以數據形式記錄下來。
2.2 大數據和雲計算的關系
大數據的主要技術Hadoop確實會用許多計算結點，這些計算結點可以是虛擬機但也完全可以是物理機。
大數據有時容易讓人混淆是因為總說其數據處理能力，但大數據重點在於處理數據而不是並行計算，其替代的是數據庫而不是計算機。
（由於大數據看似是計算但其實不是計算讓人迷惑，想取代數據庫而數據庫的（增刪改）查特征又不是那么明顯飽受批評）
2.3 雲計算和物聯網的關系
雲計算支持物聯網這三者關系中看似最理所當然的關系，在實際中最沒關系；做物聯網的，一般不會把自己的東西放公有雲上，對中心計算能力的要求也不是很大也沒強烈必要搭建私有雲。
三、發展展望
資本總是熱衷於炒作新概念，當一個名詞從資本熱捧的“新概念”變成置之不理的“舊概念”，才容易看清概念是否名副其實到底有大多的用武之地。
3.1 物聯網發展展望
趨勢----物聯網基本是一個不可逆的過程了，待商量的只是速度快一點慢一點的問題。
技術----物聯網芯片向arm架構靠攏、操作系統向基於linux的嵌入式系統靠攏、網絡向tcp/ip靠攏。
市場----個人覺得物聯網不過就是原先的不聯網的設備聯網罷了，又不是出現什么新市場，不知道資本鼓吹的是什么。
3.2 大數據發展展望
趨勢----大數據是必然的，馬總說這是DT時代，互聯網領軍人物已經深切感受到未來已來。
技術----大數據應當要擺正自己就是一個分布式文件系統、分布式數據庫的位置，提供如本地文件系統、數據庫那樣的接口和加快運行速度，不要還想教用戶MapReduce怎么寫，誰關心他怎么寫誰又想寫。
市場----大數據是三者中最2c的或者說最面向消費者的，李總說中國用戶願意用隱私換取便利的言論被媒體和網民批評，其實李總並沒有錯錯只錯在他不該把事實這么直接地說出來，就比如別人丑你也不能當眾人的面說他丑一樣。現在只有沒有能力的公司不會收集用戶信息，而基本所有用戶都會對“智能”的設備贊不絕口。
3.3 雲計算發展展望
趨勢----感覺在三者中，很多人是最看好雲計算的或都至少不會排最后，最誇張的說法是以后雲就像水電一樣。我一直在想像這樣的畫面：我是用着一台電腦，拉條千兆的光纖，連到阿里雲去打游戲嗎？最大的需求除了弄台服務器建個vpn沒想到還有什么。對於企業用戶，直覺上用雲比不比自建機房成本低，數據在自己手里感覺還踏實多了，自建機房最大的弱點只是不能全球隨意建而已；而且就全球建這點，當你遠程桌面連接卡到爆上傳下載文件沒途徑的時候你就能認識到什么叫體驗差到了極點。
技術----openstack部署完之后使用方便維護並沒有那么難，所以前景看好。docker的all in one確實處理了依賴安裝問題，但對個人用戶而言你要提供一個動則幾百M而且需要安裝docker環境才能運行、敲命令做網絡做網絡映射才能使用的包嗎？對企業用戶all in one並不那么誘人，所以出現kubernetes想要吃下高可用這一難題，按個人淺見kubernetes就是脫離現在的網絡體系自己整了一套東西去解決高可用問題（用了docker但是all in ome並不是重點kubernetes和docker的目標根本就不一樣），kubernetes專家門認同學習曲線是陡峭的但堅持回報是更大的，我覺得xhtml的專家也是這么認為的然而xhtml死了。當然畢竟只有大企業才需要搞虛擬化這種東西，只要求少數人專門去搞，所以也不好說就必死無疑。
市場----阿里雲在消費者市場、企業級市場，華為雲在運營商市場都形成了一定規模，但推測到一定規模后會陷入停滯。