工业互联网平台体系架构是怎样的?
1、工业互联网平台体系架构主要由四大核心部分构成：边缘层、平台层、应用层以及IaaS基础设施与安全管理体系。边缘层：主要负责数据采集与处理。它通过广泛、深入的数据收集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，为平台提供坚实的数据基础。
2、边云协同的海量数据采集和分析应用服务体系：通过叠加物联网、边缘计算、大数据、人工智能等自有技术，构建边云协同的海量数据采集和分析应用服务体系，支撑合作伙伴实现工业互联网系统技术和经验知识模型化。
3、工业互联网平台体系架构必须能完全实现四个基本功能，即涵盖边缘层、IaaS层、工业Paas层、工业SAAS层以及贯穿上述各层级的安全防护。其中，边缘层、平台层、应用层是工业互联网平台的三大核心层级。边缘层：主要负责数据采集和预处理。
大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系?
云计算、大数据、人工智能三者之间有着不可分割、相互影响的关联。云计算与大数据：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云计算、大数据和人工智能三者间的关系可以理解为相互依存、相互促进的紧密关系。 大数据与云计算的关系： 大数据依赖云计算进行处理：大数据由于其海量、高速、多样等特点，需要强大的计算能力进行存储、处理和分析。云计算提供了这种动态、易扩展的计算资源，使得大数据的处理成为可能。
大数据是进行云计算的基础，也是影响人工智能分析的因素之一。云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
有了容器，云计算才真正实现了应用层和资源层的完全弹性。
这不仅提高了存储效率，还增强了数据的安全性和可用性。综上所述，云计算、大数据和人工智能三者之间存在紧密联系。大数据提供了丰富的信息资源，云计算则为处理这些信息提供了强大的技术支撑，而人工智能则通过深度学习等技术实现了数据的智能化处理。三者相互促进，共同推动了信息技术的发展。
回顾IaaS的前生今世,未来又会被谁取代?
1、IaaS是否会因为技术上的缺陷面临淘汰还不得而知，但有关云计算“水煤电”的比喻似乎预示了IaaS的未来。换句话说，电厂赚钱吗？答案是肯定的，但前提是垄断。这便注定了IaaS市场在不久之后的淘汰赛。
2、制造业工人：传统的生产线工作可能会被自动化和机器人取代，从而减少人力成本和提高效率。 银行和保险业员工：许多银行和保险公司已经开始使用机器人和自动化系统来处理客户服务和数据分析等日常任务。
3、我们无法否认，在未来的职场上，人类的竞争对手是“机器人”。像这些简单又无需创造力的工作是极容易被取代的，例如：电话推销员、打字员和会计这三种职业。除了这些以外，还有保险业务员、银行职员、政府职员、接线员、前台、客服和人力资源管理者这几种职业慢慢的也容易被AI取代。
4、相信各位云道中人都已猜到，aPaaS与IaaS/PaaS/SaaS这些云计算远古概念是一脉相承的：aPaaS介于PaaS和Saas之间，相比PaaS提供的服务更偏应用，但又不像saas一样提供现成的软件服务（更详细的说明可参考配图来源文章）。
5、科技 产业的残酷在于，时代从来不会放过反应迟钝的人。 2007年，安卓与ios的相继问世拉开了移动互联网时代的大幕，智能手机开始取代计算机成为新的技术平台，并由此衍生出一个巨大的移动互联生态，苹果、谷歌、facebook（现改名Meta）、亚马逊等一众 科技 新贵纷纷走上 历史 的舞台。
