随着时间的发展，物联网的概念涉及到的东西越来越多。除了内置传感器和处理器之外，这些东西还直接连接到网络，在线传输它们的数据。虽然家庭自动化可能是这个概念的“主要”用途，例如当冰箱里没有牛奶时，冰箱会自动从杂货店订购牛奶。但是物联网的应用范围其实是越来越大了。我们会有很多东西相互影响，但又相互独立。办公室会在需要时自动订购办公用品，无需我们干预。甚至我们衣服和身体上的传感器也会将我们的健康数据实时传输给我们的医生。这种类型的M2M（机器对机器）通信是关键。要充分发挥物联网的潜力，云计算必须是物联网的基础。互联网背后的理念是，大部分收集到的数据都应该在线传输，只有这样，应用程序才能有效地聚合、分析和利用这些数据。现在让我们回到冰箱的例子。在这个例子中，冰箱不是自己从杂货店订购牛奶，而是将它们的所有数据（包括当前食物库存和用户消费量）传输到应用程序，然后应用程序读取和分析这些数据。然后再考虑其他因素，比如用户目前的食品预算资金、牛奶送货多长时间再决定是否购买，而云端正是这些应用的理想归宿。如果我们所有的日常物品都安装了这个，那么产生的数据量将是巨大的。因此，物联网必须考虑如何存储和分析生成的数据。这不仅仅是数据量的问题，也是数据生成速度的问题。传感器生成越来越多的数据的速度超过了大多数业务应用程序处理数据的速度。基于云的解决方案是解决数据生成量和速度的基础。云端可以根据我们的需求，自动动态的提供存储资源，无需人工干预。云还使我们能够通过云数据库集群或无需停机即可调整大小的虚拟化物理存储访问虚拟存储，并访问本地无法访问的大型存储资源池。关于这些数据的第二个问题是如何处理它们。这个问题有两个难点。第一个难点是如何实时处理从每个不同对象获得的所有数据点。第二个困难是从收集到的所有可用数据点中提取有用信息，并将从不同对象获得的信息关联起来，从而为存储的数据增加实际价值。虽然实时处理看起来很简单——接收数据，分析数据，然后使用它——但事实并非如此。我们再回过头来看冰箱的例子，想象一下，每次有人打开冰箱门，冰箱都会发送一个数据包，里面有被移走的东西，有被放进去的东西。我们估计大概有20亿台冰箱世界上，冰箱门每天开关4次，一天会产生80亿个数据包，平均每秒约有10万个数据包。这个数量非常惊人。更糟糕的是，这些数据点可能集中在一天中的特定时间（主要是早上和晚上）。如果我们根据峰值负载提供处理能力，将会浪费大量基础设施。一旦进行了实时处理，那么我们就会遇到第二个难点，就是如何从这些存储的数据中提取出有用的信息，让它们上一层楼，而不是个人事务。如果冰箱可以自动为你从杂货店下订单，那对你个人来说会很好，但如果制造商知道某些地区的冰箱有过热的倾向，或者如果冰箱储存某些物品也会耗尽它们的寿命快点，那么对厂商来说就更有意义了。要从存储的数据中提取此类信息，我们需要利用现有的大数据[注]解决方案（以及一些即将出现的解决方案）。云计算非常适合处理这些问题。在第一个困难中，允许处理资源的动态分配（和回收）允许需要实时分析冰箱数据的应用程序应对这种数据泛滥并优化基础架构成本。第二个难点，云计算能够与大数据解决方案协同。综上所述，物联网可能会改变云计算的整体架构，但同时云计算对于实现这一改变也非常关键。在虚拟化计算资源方面，虽然应用程序可以动态分配这些资源，无需人工干预，但如果这样，云计算将不会有任何发展。因为物联网是唯一推动他们前进的东西。
