攻击者通过各种途径传播僵尸程序感染互联网上的大量主机，而被感染的主机将通过一个控制信道接收攻击者的指令，组成一个僵尸网络。之所以用僵尸网络这个名字，是为了更形象的让人们认识到这类危害的特点：众多的计算机在不知不觉中如同中国古老传说中的僵尸群一样被人驱赶和指挥着，成为被人利用的一种工具。
在Botnet的概念中有这样几个关键词。“bot程序”是robot的缩写，是指实现恶意控制功能的程序代码；“僵尸计算机”就是被植入bot的计算机；“控制服务器（Control Server）”是指控制和通信的中心服务器，在基于IRC（因特网中继聊天）协议进行控制的Botnet中，就是指提供IRC聊天服务的服务器。
Botnet
首先是一个可控制的网络，这个网络并不是指物理意义上具有拓扑结构的网络，它具有一定的分布性，随着bot程序的不断传播而不断有新位置的僵尸计算机添加到这个网络中来。
其次，这个网络是采用了一定的恶意传播手段形成的，例如主动漏洞攻击，邮件病毒等各种病毒与蠕虫的传播手段，都可以用来进行Botnet的传播，从这个意义上讲，恶意程序bot也是一种病毒或蠕虫。
最后一点，也是Botnet的最主要的特点，就是可以一对多地执行相同的恶意行为，比如可以同时对某目标网站进行分布式拒绝服务（DDos）攻击，同时发送大量的垃圾邮件等，而正是这种一对多的控制关系，使得攻击者能够以极低的代价高效地控制大量的资源为其服务，这也是Botnet攻击模式近年来受到黑客青睐的根本原因。在执行恶意行为的时候，Botnet充当了一个攻击平台的角色，这也就使得Botnet不同于简单的病毒和蠕虫，也与通常意义的木马有所不同。
僵尸网络是互联网上受到黑客集中控制的一群计算机，往往被黑客用来发起大规模的网络攻击，如分布式拒绝服务攻击(DDoS)、海量垃圾邮件等，同时黑客控制的这些计算机所保存的信息，譬如银行帐户的密码与社会安全号码等也都可被黑客随意“取用”。因此，不论是对网络安全运行还是用户数据安全的保护来说，僵尸网络都是极具威胁的隐患。僵尸网络的威胁也因此成为目前一个国际上十分关注的问题。然而，发现一个僵尸网络是非常困难的，因为黑客通常远程、隐蔽地控制分散在网络上的“僵尸主机”，这些主机的用户往往并不知情。因此，僵尸网络是目前互联网上黑客最青睐的作案工具。
对网友而言，感染上“僵尸病毒”却十分容易。网络上搔首弄姿的美女、各种各样有趣的小游戏，都在吸引着网友轻轻一点鼠标。但事实上，点击之后毫无动静，原来一切只是骗局，意在诱惑网友下载有问题的软件。一旦这种有毒的软件进入到网友电脑，远端主机就可以发号施令，对电脑进行 *** 控。
专家表示，每周平均新增数十万台任人遥控的僵尸电脑，任凭远端主机指挥，进行各种不法活动。多数时候，僵尸电脑的根本不晓得自己已被选中，任人摆布。
僵尸网络之所以出现，在家高速上网越来越普遍也是原因。高速上网可以处理(或制造)更多的流量，但高速上网家庭习惯将电脑长时间开机，唯有电脑开机，远端主机才可以对僵尸电脑发号施令。
网络专家称：“重要的硬件设施虽然非常重视杀毒、防黑客，但网络真正的安全漏洞来自于住家用户，这些个体户欠缺自我保护的知识，让网络充满地雷，进而对其他用户构成威胁。”
Botnet的发展过程
Botnet是随着自动智能程序的应用而逐渐发展起来的。在早期的IRC聊天网络中，有一些服务是重复出现的，如防止频道被滥用、管理权限、记录频道事件等一系列功能都可以由管理者编写的智能程序所完成。于是在1993 年，在IRC 聊天网络中出现了Bot 工具——Eggdrop，这是第一个bot程序，能够帮助用户方便地使用IRC 聊天网络。这种bot的功能是良性的，是出于服务的目的，然而这个设计思路却为黑客所利用，他们编写出了带有恶意的Bot 工具，开始对大量的受害主机进行控制，利用他们的资源以达到恶意目标。
20世纪90年代末，随着分布式拒绝服务攻击概念的成熟，出现了大量分布式拒绝服务攻击工具如TFN、TFN2K和Trinoo，攻击者利用这些工具控制大量的被感染主机，发动分布式拒绝服务攻击。而这些被控主机从一定意义上来说已经具有了Botnet的雏形。
1999 年，在第八届DEFCON 年会上发布的SubSeven 21 版开始使用IRC 协议构建攻击者对僵尸主机的控制信道，也成为第一个真正意义上的bot程序。随后基于IRC协议的bot程序的大量出现，如GTBot、Sdbot 等，使得基于IRC协议的Botnet成为主流。
2003 年之后，随着蠕虫技术的不断成熟，bot的传播开始使用蠕虫的主动传播技术，从而能够快速构建大规模的Botnet。著名的有2004年爆发的Agobot/Gaobot 和rBot/Spybot。同年出现的Phatbot 则在Agobot 的基础上，开始独立使用P2P 结构构建控制信道。
从良性bot的出现到恶意bot的实现，从被动传播到利用蠕虫技术主动传播，从使用简单的IRC协议构成控制信道到构建复杂多变P2P结构的控制模式，Botnet逐渐发展成规模庞大、功能多样、不易检测的恶意网络，给当前的网络安全带来了不容忽视的威胁。
Botnet的工作过程
Botnet的工作过程包括传播、加入和控制三个阶段。
一个Botnet首先需要的是具有一定规模的被控计算机，而这个规模是逐渐地随着采用某种或某几种传播手段的bot程序的扩散而形成的，在这个传播过程中有如下几种手段：
（1）主动攻击漏洞。其原理是通过攻击系统所存在的漏洞获得访问权，并在Shellcode 执行bot程序注入代码，将被攻击系统感染成为僵尸主机。属于此类的最基本的感染途径是攻击者手动地利用一系列黑客工具和脚本进行攻击，获得权限后下载bot程序执行。攻击者还会将僵尸程序和蠕虫技术进行结合，从而使bot程序能够进行自动传播，著名的bot样本AgoBot，就是实现了将bot程序的自动传播。
（2）邮件病毒。bot程序还会通过发送大量的邮件病毒传播自身，通常表现为在邮件附件中携带僵尸程序以及在邮件内容中包含下载执行bot程序的链接，并通过一系列社会工程学的技巧诱使接收者执行附件或点击链接，或是通过利用邮件客户端的漏洞自动执行，从而使得接收者主机被感染成为僵尸主机。
（3）即时通信软件。利用即时通信软件向好友列表发送执行僵尸程序的链接，并通过社会工程学技巧诱骗其点击，从而进行感染，如2005年年初爆发的MSN性感鸡（WormMSNLoveme）采用的就是这种方式。
（4）恶意网站脚本。攻击者在提供Web服务的网站中在HTML页面上绑定恶意的脚本，当访问者访问这些网站时就会执行恶意脚本，使得bot程序下载到主机上，并被自动执行。
（5）特洛伊木马。伪装成有用的软件，在网站、FTP 服务器、P2P 网络中提供，诱骗用户下载并执行。
通过以上几种传播手段可以看出，在Botnet的形成中传播方式与蠕虫和病毒以及功能复杂的间谍软件很相近。
在加入阶段，每一个被感染主机都会随着隐藏在自身上的bot程序的发作而加入到Botnet中去，加入的方式根据控制方式和通信协议的不同而有所不同。在基于IRC协议的Botnet中，感染bot程序的主机会登录到指定的服务器和频道中去，在登录成功后，在频道中等待控制者发来的恶意指令。图2为在实际的Botnet中看到的不断有新的bot加入到Botnet中的行为。
在控制阶段，攻击者通过中心服务器发送预先定义好的控制指令，让被感染主机执行恶意行为，如发起DDos攻击、窃取主机敏感信息、更新升级恶意程序等。图3为观测到的在控制阶段向内网传播恶意程序的Botnet行为。
Botnet的分类
Botnet根据分类标准的不同，可以有许多种分类。
按bot程序的种类分类
（1）Agobot/Phatbot/Forbot/XtremBot。这可能是最出名的僵尸工具。防病毒厂商Spphos 列出了超过500种已知的不同版本的Agobot(Sophos 病毒分析)，这个数目也在稳步增长。僵尸工具本身使用跨平台的C++写成。Agobot 最新可获得的版本代码清晰并且有很好的抽象设计，以模块化的方式组合，添加命令或者其他漏洞的扫描器及攻击功能非常简单，并提供像文件和进程隐藏的Rootkit 能力在攻陷主机中隐藏自己。在获取该样本后对它进行逆向工程是比较困难的，因为它包含了监测调试器(Softice 和O11Dbg)和虚拟机（VMware 和Virtual PC)的功能。
（2）SDBot/RBot/UrBot/SpyBot/。这个家族的恶意软件目前是最活跃的bot程序软件，SDBot 由C语言写成。它提供了和Agobot 一样的功能特征，但是命令集没那么大，实现也没那么复杂。它是基于IRC协议的一类bot程序。
（3）GT-Bots。GT-Bots是基于当前比较流行的IRC客户端程序mIRC编写的，GT是（Global Threat）的缩写。这类僵尸工具用脚本和其他二进制文件开启一个mIRC聊天客户端, 但会隐藏原mIRC窗口。通过执行mIRC 脚本连接到指定的服务器频道上，等待恶意命令。这类bot程序由于捆绑了mIRC程序，所以体积会比较大，往往会大于1MB。
按Botnet的控制方式分类
（1）IRC Botnet。是指控制和通信方式为利用IRC协议的Botnet，形成这类Botnet的主要bot程序有spybot、GTbot和SDbot，目前绝大多数Botnet属于这一类别。
（2）AOL Botnet。与IRC Bot类似，AOL为美国在线提供的一种即时通信服务，这类Botnet是依托这种即时通信服务形成的网络而建立的，被感染主机登录到固定的服务器上接收控制命令。AIM-Canbot和Fizzer就采用了AOL Instant Messager实现对Bot的控制。
（3）P2P Botnet。这类Botnet中使用的bot程序本身包含了P2P的客户端，可以连入采用了Gnutella技术（一种开放源码的文件共享技术）的服务器，利用WASTE文件共享协议进行相互通信。由于这种协议分布式地进行连接，就使得每一个僵尸主机可以很方便地找到其他的僵尸主机并进行通信，而当有一些bot被查杀时，并不会影响到Botnet的生存，所以这类的Botnet具有不存在单点失效但实现相对复杂的特点。Agobot和Phatbot采用了P2P的方式。
Botnet的危害
Botnet构成了一个攻击平台，利用这个平台可以有效地发起各种各样的攻击行为，可以导致整个基础信息网络或者重要应用系统瘫痪，也可以导致大量机密或个人隐私泄漏，还可以用来从事网络欺诈等其他违法犯罪活动。下面是已经发现的利用Botnet发动的攻击行为。随着将来出现各种新的攻击类型，Botnet还可能被用来发起新的未知攻击。
（1）拒绝服务攻击。使用Botnet发动DDos攻击是当前最主要的威胁之一，攻击者可以向自己控制的所有bots发送指令，让它们在特定的时间同时开始连续访问特定的网络目标，从而达到DDos的目的。由于Botnet可以形成庞大规模，而且利用其进行DDos攻击可以做到更好地同步，所以在发布控制指令时，能够使得DDos的危害更大，防范更难。
（2）发送垃圾邮件。一些bots会设立sockv4、v5 代理，这样就可以利用Botnet发送大量的垃圾邮件，而且发送者可以很好地隐藏自身的IP信息。
（3）窃取秘密。Botnet的控制者可以从僵尸主机中窃取用户的各种敏感信息和其他秘密，例如个人帐号、机密数据等。同时bot程序能够使用sniffer观测感兴趣的网络数据，从而获得网络流量中的秘密。
（4）滥用资源。攻击者利用Botnet从事各种需要耗费网络资源的活动，从而使用户的网络性能受到影响，甚至带来经济损失。例如：种植广告软件，点击指定的网站；利用僵尸主机的资源存储大型数据和违法数据等，利用僵尸主机搭建假冒的银行网站从事网络钓鱼的非法活动。
可以看出，Botnet无论是对整个网络还是对用户自身，都造成了比较严重的危害，我们要采取有效的方法减少Botnet的危害。
Botnet的研究现状
对于Botnet的研究是最近几年才逐渐开始的，从反病毒公司到学术研究机构都做了相关的研究工作。最先研究和应对Botnet的是反病毒厂商。它们从bot程序的恶意性出发，将其视为一种由后门工具、蠕虫、Spyware 等技术结合的恶意软件而归入了病毒的查杀范围。著名的各大反病毒厂商都将几个重要的bot程序特征码写入到病毒库中。赛门铁克从2004 年开始，在其每半年发布一次的安全趋势分析报告中，以单独的章节给出对Botnet活动的观测结果。卡巴斯基也在恶意软件趋势分析报告中指出，僵尸程序的盛行是2004年病毒领域最重大的变化。
学术界在2003年开始关注Botnet的发展。国际上的一些蜜网项目组和蜜网研究联盟的一些成员使用蜜网分析技术对Botnet的活动进行深入跟踪和分析，如Azusa Pacific大学的Bill McCarty、法国蜜网项目组的Richard Clarke、华盛顿大学Dave Dittrich和德国蜜网项目组。特别是德国蜜网项目组在2004年11月到2005 年1月通过部署Win32蜜罐机发现并对近100个Botnet进行了跟踪，并发布了Botnet跟踪的技术报告。
Botnet的一个主要威胁是作为攻击平台对指定的目标发起DDos（分布式拒绝服务攻击）攻击，所以DDos的研究人员同样也做了对Botnet的研究工作。由国外DDosVax组织的“Detecting Bots in Internet Relay Chat Systems”项目中，分析了基于IRC协议的bot程序的行为特征，在网络流量中择选出对应关系，从而检测出Botnet的存在。该组织的这个研究方法通过在plantlab中搭建一个Botnet的实验环境来进行测试，通过对得到的数据进行统计分析，可以有效验证关于Botnet特征流量的分析结果，但存在着一定的误报率。
国内在2005年时开始对Botnet有初步的研究工作。北京大学计算机科学技术研究所在2005年1月开始实施用蜜网跟踪Botnet的项目，对收集到的恶意软件样本，采用了沙箱、蜜网这两种各有优势的技术对其进行分析，确认其是否为僵尸程序，并对僵尸程序所要连接的Botnet控制信道的信息进行提取，最终获得了60,000 多个僵尸程序样本分析报告，并对其中500多个仍然活跃的Botnet进行跟踪，统计出所属国分布、规模分布等信息。
国家应急响应中心通过863－917网络安全监测平台，在2005年共监测到的节点大于1000个的Botnet规模与数量统计如图4所示。
这些数据和活动情况都说明，我国国内网上的Botnet的威胁比较严重，需要引起网络用户的高度重视。
CCERT恶意代码研究项目组在2005年7月开始对Botnet的研究工作，通过对大量已经掌握的Botnet的实际跟踪与深入分析，对基于IRC协议的Botnet的服务器端的特征进行了分类提取，形成对于Botnet 服务器端的判断规则，从而可以对网络中的IRC Server进行性质辨别。设计并初步实现了Botnet自动识别系统，应用于中国教育和科研计算机网络环境中。
可以看出，从国内到国外，自2004年以来对Botnet的研究越来越多地受到网络安全研究人员的重视，研究工作已经大大加强。但是这些工作还远远不够，在检测和处置Botnet方面还有许多工作要做。
Botnet的研究方法
对于目前比较流行的基于IRC协议的Botnet的研究方法，主要使用蜜网技术、网络流量研究以及IRC Server识别技术。
（1）使用蜜网技术。蜜网技术是从bot程序出发的，可以深入跟踪和分析Botnet的性质和特征。主要的研究过程是，首先通过密罐等手段尽可能多地获得各种流传在网上的bot程序样本；当获得bot程序样本后，采用逆向工程等恶意代码分析手段，获得隐藏在代码中的登录Botnet所需要的属性，如Botnet服务器地址、服务端口、指定的恶意频道名称及登录密码，以及登录所使用到的用户名称，这些信息都为今后有效地跟踪Botnet和深入分析Botnet的特征提供了条件。在具备了这些条件之后，使用伪装的客户端登录到Botnet中去，当确认其确实为Botnet后，可以对该Botnet采取相应的措施。
（2）网络流量研究。网络流量的研究思路是通过分析基于IRC协议的Botnet中僵尸主机的行为特征，将僵尸主机分为两类：长时间发呆型和快速加入型。具体来说就是僵尸主机在Botnet中存在着三个比较明显的行为特征，一是通过蠕虫传播的僵尸程序，大量的被其感染计算机会在很短的时间内加入到同一个IRC Server中；二是僵尸计算机一般会长时间在线；三是僵尸计算机作为一个IRC聊天的用户，在聊天频道内长时间不发言，保持空闲。将第一种行为特征归纳为快速加入型，将第二、三种行为特征归纳为长期发呆型。
研究对应这两类僵尸计算机行为的网络流量变化，使用离线和在线的两种分析方法，就可以实现对Botnet的判断。
（3）IRC Server识别技术的研究。通过登录大量实际的基于IRC协议的Botnet的服务器端，可以看到，由于攻击者为了隐藏自身而在服务器端刻意隐藏了IRC服务器的部分属性。同时，通过对bot源代码的分析看到，当被感染主机加入到控制服务器时，在服务器端能够表现出许多具有规律性的特征。通过对这些特征的归纳总结，就形成了可以用来判断基于IRC协议的Botnet的服务器端的规则，这样就可以直接确定出Botnet的位置及其规模、分布等性质，为下一步采取应对措施提供有力的定位支持。
以上三种研究方法都是针对基于IRC协议的Botnet。对于P2P结构的Botnet的研究较少，原因是由于其实现比较复杂，在网络中并不占有太大比例，同时也因为其在控制方式上的分布性使得对它的研究比较困难。但随着Botnet的发展，对于P2P结构的Botnet的研究也将进一步深入。有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。
1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。
国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。
国外有亚马逊、IBM、SAP、
谷歌、GE、西门子、博世等。
通过以上名单可以发现，这些公司的特点。
这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。
2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。
3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。
物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？
最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。
以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。
不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型
1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。
物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。
在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。
因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰
伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。
中心化的物联网架构存在三个问题。
一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。
其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。
第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。
简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。
边缘算力的应用场景到底有多广阔？
边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）
第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。
无人驾驶技术：
无人驾驶
智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：
一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。
二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。
三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。
其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。
机会很大
物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。
通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点
连接数告诉增长是物联网行业发展基础
物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。
物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。
物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。
物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>2017年，物联网领域最主要的挑战仍然是互联网安全。引发安全问题的部分原因主要来自用户轻视安全管理使用规定，同时，大部分初创企业以及设备制造商也不断添加可疑的功能，这些行为将在无形中增加物联网安全风险。未来，随着物联网的进一步普及与发展，这种安全风险将会随之扩大。总体来看，2017年，全球物联网将会沿以下十个方向发展。
一、物联网将创造全新的商业模式
物联网即将创造的商业模式将会满足电子商务市场、垂直市场、横向市场以及消费市场所有的形式。以消费者设备共享使用为代表的新商业模式将会大大降低设备拥有者的成本。与此同时，产品服务包也将是消费者设备共享模式的关键要素之一。这类设备，如亚马逊公司的Alexa声音助手，都可配合Echo、Tap、Echo Dot等智能语音助手产品。借助产品服务包，用户可获得识别声音，预定车辆、收听流媒体音乐等相关服务。
二、物联网产业将会重新整合
全球物联网平台缺少统一的语言，这很容易造成多个物联网设备彼此之间通信受到阻碍，并产生多个竞争性的标准和平台。据估计，全球目前物联网平台多达300多个。从2017年开始，小型平台将逐渐接入全球物联网网络，接入过程将持续几年，在这一过程中，全球顶尖软件提供商将缩减至5～7家，同时，物联网市场上还将出现几家带有开源代码平台的大型企业代表。
三、信息安全是选择IT解决方案的重要依据
市场上，多数提供物联网消费设备的公司都在考虑用户的安全问题，全球每天都在发生着多次的DDoS攻击(分布式拒绝服务，Distributed Denial of Service)。物联网之所以存在巨大风险，因为它涉及数以亿计的连接设备。2016年10月，名为“Mirai”的物联网僵尸网络病毒袭击了几千个包括监控摄像机和路由器的物联网设备，造成了严重的后果：出现问题的设备提供商波及范围从美国扩至欧洲地区，僵尸网络病毒可经常性扫描网络，确定开放的物联网设备并进行访问。
2017年，物联网消费设备中的僵尸病毒将会被激活，可能将有一大批爆炸性新闻会泄露给媒体。与此同时，越来越多的公司都将意识到设备产品中内嵌安全装置的重要性，未来，信息安全是选择IT解决方案的重要依据之一。
四、物联网将开启成本实时监控分析
物联网拥有一整套信息汇集和分析系统，信息来源自以楼宇或公司为单元各种不同的物联网设备。物联网的价值在于数据分析并合理使用数据。预计，首批物联网分析平台将会在2017年逐渐进入市场。
五、物体都将获得“智慧”
由消费设备构成的物联网和工业物联网存在着巨大的差异，后者设计的设备主要包括建筑、交通、物流、农业、卫生、石油天然气、电力、公共资源供应等领域的产品。接入工业物联网的设备，如机床等物体目前还都不太“智慧”。2017年，工业产品将逐渐补充新技术，可能将会研发出首批智能产品的软件或电脑用以简单 *** 控这些物体。随着低功耗广域物联网(LPWAN)的普及和发展，接入工业网的设备的数量将会大幅增长。
六、智能产品的可疑功能
目前，可接入物联网的家用设备可谓是五花八门，从电灯、空调、车库门，到咖啡机、牙刷、沙发等，但这些设备中，并不是所有设备的智能功能都拥有大量需求，比如现在智能冰箱与传统冰箱的不同之处也仅仅是多了某些提醒功能。一些生产公司试图要在智能冰箱功能设计中添加冰箱门拍照功能，并发送至主人的智能手机中以提醒主人还需要购买的必需品，但专家们却提出了合理的问题，用一张纸质清单列出必需品是不是会比智能手机接收来自冰箱的“可疑”信息更加可靠
七、物联网初创公司将会迅速发展
初创公司将会比大公司更加快速地了解普通人的需求点，大公司从研发IT解决方案到消费者应用方案比小公司需要更多的时间。因此，初创公司在创造物联网消费设备和提供服务方面往往更容易获得成功，2017年，大公司并购初创公司的趋势将会不断继续，特别是与“无人 *** 控”技术相关的技术类公司。
八、基于服务组件的物联网产品将会更受关注
物联网的服务模式在消费领域和工业领域都在日益普及。例如，德国最大的空压机制造商(Kaeser Kompressore)引入了宏生态学空间分析软件平台(SAM40)，实时传送气压成型的参数，借助这一平台，公司可不间断分析各种相关数据以便采取预防性措施。这种模式将一改传统上“销售继而遗忘”的思维模式，将产品与服务持久地结合在一起。
九、自 *** 控汽车将改变创收模式
爱立信消费者实验室的调查显示，65%的受访者更青睐无人驾驶汽车，25%的受访者认为机器人 *** 控汽车更为安全。特斯拉创立者马斯克不久前表示，2017年年底前，让特斯拉汽车在无驾驶员的状态下横穿美国，从洛杉矶行驶到纽约。一些政府官员认为自 *** 控汽车将会对安全造成威胁，因为目前停车的基础设施以及其他交通设施均是按照普通汽车的性能而建设的。自 *** 控汽车不受人的约束(乱停车、破坏道路交通规则)，并导致交通税和罚款金的下降。2015年，纳入纽约市预算的汽车税和罚款金额约为19亿美元。
十、物联网助推医疗数字化
2016年的医疗市场上已经出现了许多便携式设备可远程监控健康参数以及病人或运动员的体力活动，也出现了可监测血糖水平的无线设备。2017年，无线通信在医疗领域将会得到更广泛的应用和推广，更多的医疗信息将会传向医院和专业医生。
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