物联网架构为三层：感知层、网络层和应用层。
感知层：是物联网识别物体、采集信息的来源。由各种传感器构成，包括温度传感器，二维码标签、RFID标签和读写器，摄像头，GPS等感知终端。
网络层：是整个物联网的中枢，负责传递和处理感知层获取的信息。由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成。
应用层：是物联网和用户的接口，它与行业需求结合以实现物联网的智能应用。
大数据技术架构主要包含：大数据获取技术、分布式数据处理技术、大数据管理技术、大数据应用和服务技术。
1、大数据获取技术
大数据获取的研究主要集中在：数据采集、整合和清洗三个方面。
对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
2、分布式数据处理技术
其核心是将任务分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理，通过并行工作的机制，达到节约整体计算时间，提高计算效率的目的。
目前，主流的分布式计算系统有：Hadoop、Spark和Storm。
Hadoop常用于离线的、复杂的大数据处理
Spark常用于离线的、快速的大数据处理
Storm常用于在线的、实时的大数据处理。
3、大数据管理技术
大数据管理技术主要集中在大数据存储、大数据协同和安全隐私等方面。
大数据存储技术主要有三个方面：
①采用MPP架构的新型数据库集群，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术和高效的分布式计算模式，实现大数据存储。
②围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，通过扩展和封装Hadoop来实现对大数据存储、分析的支撑
③基于集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，实现具有良好的稳定性、扩展性的大数据一体机。
4、大数据应用和服务技术
大数据应用和服务技术主要包含：分析应用技术和可视化技术。
大数据分析应用主要是面向业务的分析应用。大数据分析应用技术以业务需求为驱动。
可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。大数据的可视化技术主要集中在文本可视化技术、网络(图)可视化技术、
时空数据可视化技术、多维数据可视 化和交互可视化等。
云计算服务可以分为：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)
●IaaS：向用户提供计算机能力、存储空间等基础设施方面的服务。
①.需要较大的基础设施投入和长期运营管理经验
(②.IaaS服务单纯出租资源的盈利能力有限
●PaaS：向用户提供虚拟的操作系统、数据库管理系统、Web应用等平台化的服务
重点不在于直接的经济效益，更注重构建和形成紧密的产业生态
●SaaS：向用户提供应用软件(如CRM、办公软件等)、组件、工作流等虚拟化软件的服务
一般采用Web技术和SOA架构，通过Internet向用户提供多租户、可定制的应用能力
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