云计算应用场景有哪些物联网，云计算，大数据，人工智能怎么区分与彼此关系

全栈专属云应用场景包括哪些内容？

云化转型需求、客户轻资产或无资产运营，租赁服务商资源
用户无机房环境或用户机房条件不具备，需要移动机房
客户运维技术能力较弱，想降低运维成本
对数据有强安全要求或者低时延要求，需要将云资源池部署在本地，符合数据不出省的安全合规性、监管性要求适应项目交付周期短的场景

云计算在局域网中的应用有哪些

你应该先深入了解一下“云计算”的相关知识与应用场景。从你提这个问题来看，估计你并不是很了解“云”技术。
“云计算”是把本地电脑无法运行的、巨大量的计算任务上传到“云”服务器上进行计算的一种计算机网络服务。云计算无论是在广域网还是局域网，它的应用条件与方法都是一样的。广域网与局域网其实本义是一样的，只不过覆盖区域不同而已。
在一般常见的局域网中，你不大可能会部署一台中型机或大型机作为服务器，巨型机更加不说了（专业科研单位、军工单位就可能会有这个需要）。如果你的服务器与你面前的电脑计算能力相差不大的话，“云计算”就没有意义。即使你的“云计算”服务器是采用的十几万元一台的服务器，也没有多大的意义。因为服务器上能进行的计算任务，在现今一台普通PC上也可以进行，并且所需时间耗费也不会超过几十倍。有些任务，在单台PC上计算可能要几年、几十年甚至几百上千年的时间才能算出结果（比如密码穷举），这种计算任务如果放到计算能力百倍于PC的中型机或大型机上去，就可以百倍地缩短任务时间，这样才有“云计算”的意义。
云计算还有另外一种情况，就是一个非常巨量的计算任务，但是又没有适用的高速计算机，于是就把这个计算任务拆分为N多个小任务，然后通过网络分发到许多台PC机上，这些PC机各自完成一个小任务并把结果汇总到服务器上。这种情况也属于“云计算”。
云计算是因为高速计算机设备价格太过昂贵，能耗也十分巨大，一般的企业与个人都无法负担，但有时候又需要用到这类计算机，所以只好向拥有高速计算机的单位租用高速计算机的时间，来完成自己的计算任务。这样就产生了“云计算”技术。如果你的计算任务在自己电脑上两三天就可以完成，那又有什么必要去向别人租用高速计算机呢？或者你的计算任务在自己电脑上需要一年才能完成，可是你租用的计算机上也要半年才能完成，那你又何必去搞什么云计算，在自己电脑上算不是又简单得多了？

虚拟化与云计算有什么区别

虚拟化和云计算的区别如下：

1、应用的场景不同，虚拟化主机是针对中小型企业或者个人开展的服务体系，而云计算是针对大型公司的软件、网站运行、大数据计算的体系。

2、虚拟化主机的硬盘分为多个分区分给企业进行来使用，而云计算是一个大型的机房，里面有数千台计算机组成，而要形成大数据体系。这样的大型机房还分配全球多个地区，例如腾讯在四川、广东、东北都建立了大型机房来促进运行。

3、云计算是个概念，而不是具体技术。虚拟化是一种具体技术，指把硬件资源虚拟化，实现隔离性、可扩展性、安全性、资源可充分利用等特点的产品。


4、虚拟化和云计算并非一回事。它们要解决的是不同维度的IT问题，而且对企业会产生不同层面的影响，导致不同的发展前景。

虚拟化

简要言之，在IT环境中，虚拟化是要“隔离”计算资源，如此一来，某个层上的一个对象（如一个应用，一个任务，一个组件）就可以不考虑该层之下的其他变化而独立操作。对虚拟化做详尽的探讨超出了本文的范围。然而，还是让我们解释一些术语，虚拟化和“隔离”常常因为某些特殊原因而被选用，其实在“虚拟化”和“仿真”、“隔离”和“重定向”之间是存在技术差异的。虚拟化隔离了各种计算资源，因此也就提供了重新分配与整合被隔离资源的机会，以便更好、更高效地利用这些资源。

云计算

而另一方面，云计算则是一种让各种资源按需取用的能力。一般而言，我们指望从云计算获得什么，有很多种答案。而美国国家标准与技术研究院（NIST）给出的云计算定义概括出了基本特征、如何交付，以及何种部署模式才算得上是云计算等等。我则进一步简化了这一定义，提供了一种更直接、更简单的方法来描述云计算，下面就是我用5-3-2原理对云计算所做的图说。

云计算和虚拟化的明显差异

虚拟化和云计算截然相反，它不是建立在5-3-2原理之上的。例如自服务模式就不是虚拟化的基本构件，但是对云计算来说却是必不可少的。有人肯定会反驳说，某些虚拟化解决方案是包含了自服务组件的。但问题是，自服务对于虚拟化来说既不是必要条件，也不是充分条件。而在云计算中，自服务却是一个至关重要的概念，对用户来说必须是任意时刻都可以获得的。而且，为了减少长期培训，支持所有服务等级，自服务显然是一种高效机制。长期而言，它是加速云计算解决方案ROI，使其可持续的一个至关重要的因素。

虚拟化是虚拟机的核心，它源于基础设施的管理、运营及部署的灵活性。虚拟化指的是整合服务器、管理虚拟机、精简桌面等等的能力。

与此同时，云则是和“服务”相关的，而“服务”是和云就绪以及对市场机会的反应相关的。云关注的是如何走向市场。它重视的是怎么让一个被申请的企业核心业务应用可以按需取用，而不仅仅是为了部署一个虚拟机。云感兴趣的不仅是虚拟机的运营，而且要洞察在虚拟机上运行的目标应用。

因此说，虚拟化绝不是云计算。而云计算则远远超出了虚拟化的范畴。

5G云市场说的应用包括了什么？

5G,其中字母G代表generation(代、际)。即第五代移动电话行动通信标准，也称第五代移动通信技术。目前5G技术正在研究中，理论上的下载速度预计可达1.25GB/S。与4G、3G、2G不同的是，5G并不是独立的、全新的无线接入技术，而是对现有无线接入技术(包括2G、3G、4G和WiFi)的技术演进，以及一些新增的补充性无线接入技术集成后解决方案的总称。
5G的应用范围很广，大致可以包括以下几个方面：
1，5G综合产业链分析
5G在无线技术和网络技术的创新技术将带来相关产业链的新一轮投资机会。按照产业链爆发顺序，依次为上游器件、中游设备、网建设优化维护、电信运营及应用。5G网络强大的连接能力，包括电子元器件、终端应用等领域在内的全产业链都将迎来大发展以及转型升级期。
2，5G与物联网
由于物联网应用对设备数量、数据规模、传输速率等要求较高，目前的3G、4G技术还不能有效支撑物联网数据传输，物联网大规模应用受到限制，5G技术将成为推动物联网发展的动力。优质的5G技术是未来物联网应用发展的标配。
3，5G与车联网
车联网技术是未来智能汽车、自动驾驶、智能交通运输系统的基础和关键技术。随着LTE技术演进到5G，5G网络将支持更多的车联网应用场景。
4，5G与无线医疗
在5G时代，中国医疗机构将实现各种远程医疗技术在5G网络的应用，特别是在车载、航空等移动状态和野外救援、自然灾害救援等恶劣环境下的应用，提高医疗机构诊疗的工作效率，解决患者与医疗机构以及医疗机构之间的信息采集、业务协同、远程培训与信息共享，为一线临床远程救治和业务培训提供便捷的信息化手段。

交通运输行业的公有云应用场景有哪些

行业云，就是由行业内或某个区域内起主导作用或者掌握关键资-源的组-织建立和维护，以公开或者半公开的方式，向行业内部或相关组-织和公众提供有-偿或无偿服务的云平台。这一概念由国-产服务-器厂-商浪-潮提出，并作为其云计算业-务的战-略开拓领域。
　　现在云计算的定义及分类一般以-美-国-国-家-标准技-术研-究-院的定义为准，根据按照NIFT的分类方法，云计算可分为私有云、公共云等。信息服务三要素，人（服务提供者和服务对象），服务和数据。上述分类方法只考虑了还是以服务提供者和服务对象来区分的，没有把应用和数据考虑进去。从未来信息化发展趋势看，增加应用和数据两个维度，公有云可以继续细分为公众云和行业云。

　　行业云与公众云的主要区别在于数据来源及服务提供者的的核心竞争力。公众云是可为公众所使用的云平台，一般为一个专门出售云服务的机构所拥有，例如-谷-歌-、-百-度-，其特点是数据来源是公开途径，通过独有的应用为利用公开数据为客-户提供服务，其算法、业务系统是其核心竞争力；而行业云的数据主要来源于行业内部的核心-组-织，也有一部分会来自行业内部的其他成员，绝大部分是私有数据，数据是其核-心竞-争力，因此，不可能提供第三方，但又具有对外服务的需求，如未来质-检行业需要对外提供各类商品的信息查询，但是数据又不可能交给第三方处理，所以质-监系-统会建立一个质-检行业云，整合整个系统的信息，来对外提供该类服务，类似的行业还有交通、环保、卫-星等。
　　“行业云”是云计算的主流形-态：
　　行业应用的特点非常符合云计算的服务模式和技术模式。云计算就是将原本分散的资源聚集起来，再以服务的形式提供给受众。行业是松散的联-盟，而且行业内部不同的成员之间往往在资源和信息方面是严重不对称的。如何促进资源，特别是信息（数据）在行业内部聚集和共享，是行业应用的最终要解决的问题。因此，采用云计算，不仅可以实现行业内数据共享，也可以帮助行业数据拥有者将数据转换为服务，提升业务价值。
　　行业云将更多的体现为一种B-2-B的云计算类型，而非B-2-
C，因此行业云虽然不会达到像公众云一样的规模，但是行业云将是一种引导-性-的社-会服务，一种基础性的社-会服务类型。近几年来，-政-府-机-构和大型行业企业的新闻发言人非常活跃，由行业单位和协会主导发布的-C-P-I指数、人口统计、食品安全等各类信息也形成了制度化的运行。现代经济-社-会-是以信息公开和快速流动作为前提的，人们对于信息需求、信息服务不断提高。相比公众云，行业云能提供更加丰富的信息服务，如针对商业组织的市场情报与服务，针对农林牧生产的地理、气象信息和服务等等。
　　据悉，现在-浪-潮-已经推出了针对渲染等行-业的行-业云解决方案。

物联网，云计算，大数据，人工智能怎么区分与彼此关系

物联网：
在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、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，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新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实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
云计算：
是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。



大数据：
是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
人工智能：
英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能与大数据、云计算的关系
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖于大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。