物联网怎么做

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。
顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
物联网定义：利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素（所有的设备、资源及通信等）都是个性化和私有化。
主流智能硬件产品主要有以下分类：
1、智能家居
智能家居是以住宅作为为基础的 *** 作平台，并且综合我们的房屋建设、网络通信以及家电信息等通过高科技技术达到设备能够自动化管理。包括智能家电、智能影音、智能遮阳、智能灯光、智能清洁、智能恒温、智能门禁、智能监控、智能防盗等。智能家居的基础是物联网，核心在于一体化控制。目前智能家居的发展还处于各个品类独立发展的阶段。
2、智能电视
智能电视不仅仅实现我们一般电视的播放功能，还能通过互联网连接实现智能 *** 作的功能。例如可以自行下载应用程序、安装或者卸载各种软件等等。
3、智能手机
智能硬件之始，起于智能手机。
4、智能汽车
智能汽车其实就是在我们的普通汽车上安装了传感器、摄像以及执行器等一系列先进的装置。当我们使用时可以通过车载传感系统实现与人和车之间信息的交换，使汽车能够感知并且能够自行分析目前的汽车行驶情况，这替代了人的 *** 作，最新产品如谷歌无人驾驶汽车等。
5、智能穿戴设备
可穿戴设备涉猎广泛，有：智能眼镜、智能手表、智能手环、智能戒指、智能颈环、智能隔音耳塞、智能衬衫、智能运动鞋等等。
6、智能防丢设备
智能防丢设备是通过对软硬件进行整合，可以实现将我们的手机、自行车、钱包等物品实现相连的 *** 作，这样任何意见物品丢失都会提示给我们。如奥星澳蓝牙防丢器。
7、智能蓝牙耳机
现在有很多的手机会有蓝牙这个功能，因此蓝牙耳机势必会成为手机的选件。同时，随着蓝牙耳机可以连接到移动电话和音乐播放器，这将是蓝牙应用的一个新的突破。
8、智能医疗设备
代表产品智能血压计/血糖仪、智能假肢等。
随着科技的发展，肯定还会有很多的智能硬件的出现，比如游戏类、空气净化类产品等。

（一）加快技术研发，突破产业瓶颈。以掌握原理实现突破性技术创新为目标，把握技术发展方向，围绕应用和产业急需，明确发展重点，加强低成本、低功耗、高精度、高可靠、智能化传感器的研发与产业化，着力突破物联网核心芯片、软件、仪器仪表等基础共性技术，加快传感器网络、智能终端、大数据处理、智能分析、服务集成等关键技术研发创新，推进物联网与新一代移动通信、云计算、下一代互联网、卫星通信等技术的融合发展。充分利用和整合现有创新资源，形成一批物联网技术研发实验室、工程中心、企业技术中心，促进应用单位与相关技术、产品和服务提供商的合作，加强协同攻关，突破产业发展瓶颈。
（二）推动应用示范，促进经济发展。对工业、农业、商贸流通、节能环保、安全生产等重要领域和交通、能源、水利等重要基础设施，围绕生产制造、商贸流通、物流配送和经营管理流程，推动物联网技术的集成应用，抓好一批效果突出、带动性强、关联度高的典型应用示范工程。积极利用物联网技术改造传统产业，推进精细化管理和科学决策，提升生产和运行效率，推进节能减排，保障安全生产，创新发展模式，促进产业升级。
（三）改善社会管理，提升公共服务。在公共安全、社会保障、医疗卫生、城市管理、民生服务等领域，围绕管理模式和服务模式创新，实施物联网典型应用示范工程，构建更加便捷高效和安全可靠的智能化社会管理和公共服务体系。发挥物联网技术优势，促进社会管理和公共服务信息化，扩展和延伸服务范围，提升管理和服务水平，提高人民生活质量。
（四）突出区域特色，科学有序发展。引导和督促地方根据自身条件合理确定物联网发展定位，结合科研能力、应用基础、产业园区等特点和优势，科学谋划，因地制宜，有序推进物联网发展，信息化和信息产业基础较好的地区要强化物联网技术研发、产业化及示范应用，信息化和信息产业基础较弱的地区侧重推广成熟的物联网应用。加快推进无锡国家传感网创新示范区建设。应用物联网等新一代信息技术建设智慧城市，要加强统筹、注重效果、突出特色。
（五）加强总体设计，完善标准体系。强化统筹协作，依托跨部门、跨行业的标准化协作机制，协调推进物联网标准体系建设。按照急用先立、共性先立原则，加快编码标识、接口、数据、信息安全等基础共性标准、关键技术标准和重点应用标准的研究制定。推动军民融合标准化工作，开展军民通用标准研制。鼓励和支持国内机构积极参与国际标准化工作，提升自主技术标准的国际话语权。
（六）壮大核心产业，提高支撑能力。加快物联网关键核心产业发展，提升感知识别制造产业发展水平，构建完善的物联网通信网络制造及服务产业链，发展物联网应用及软件等相关产业。大力培育具有国际竞争力的物联网骨干企业，积极发展创新型中小企业，建设特色产业基地和产业园区，不断完善产业公共服务体系，形成具有较强竞争力的物联网产业集群。强化产业培育与应用示范的结合，鼓励和支持设备制造、软件开发、服务集成等企业及科研单位参与应用示范工程建设。
（七）创新商业模式，培育新兴业态。积极探索物联网产业链上下游协作共赢的新型商业模式。大力支持企业发展有利于扩大市场需求的物联网专业服务和增值服务，推进应用服务的市场化，带动服务外包产业发展，培育新兴服务产业。鼓励和支持电信运营、信息服务、系统集成等企业参与物联网应用示范工程的运营和推广。
（八）加强防护管理，保障信息安全。提高物联网信息安全管理与数据保护水平，加强信息安全技术的研发，推进信息安全保障体系建设，建立健全监督、检查和安全评估机制，有效保障物联网信息采集、传输、处理、应用等各环节的安全可控。涉及国家公共安全和基础设施的重要物联网应用，其系统解决方案、核心设备以及运营服务必须立足于安全可控。
（九）强化资源整合，促进协同共享。充分利用现有公共通信和网络基础设施开展物联网应用。促进信息系统间的互联互通、资源共享和业务协同，避免形成新的信息孤岛。重视信息资源的智能分析和综合利用，避免重数据采集、轻数据处理和综合应用。加强对物联网建设项目的投资效益分析和风险评估，避免重复建设和不合理投资。

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

我先来回答一下什么是物联网平台吧，互联网平台就是基于互联网连接物与物之间的关系。它是新一代互联网信息技术的重要组成部分，也是互联网信息化时代的重要发展阶段，其英文名为Internet of things，简译为LOT。目前中国物联网行业高速发展，所以联网技术的应用也在推广。

同时经过各种信息以及传感设备同时采集任何需要监控连接互动的人、物关系的过程中，各种需要的验证信息用于服务物联，其组合所形成一个巨大的网络，实现人与物、人与人、物有物之间的互联网之间的相互联系。

目前物联网的平台并不是很多，其一，主要看个人定位以及品牌的选择，最好选择一个跟自己吻合定位的平台；其二，选择一个信誉比较大的，比如投资方，投资方的视力可以证明平台的大小以及是否安全可靠来选择，一般来说大品牌会有更多的保障；其三，选择服务好的、回复快的客服服务，因为互联网服务终究要关注到人对人售前售后服务，如果客服不好即使平台再大也没用。

当然，如果有条件要亲自考察，如果条件的那就只能根据对方的资质以及投资方和营业执照等相关信息去衡量评估。

一个好的平台胜过千言万语，因为好的平台能让你赚钱无忧，愿您找到合适自己的平台。

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选择物联网平台是一项关键决策，会对企业产生多方面影响。这篇文章列出了帮您选择合适物联网平台的几个要点。
可扩展性
数据增长越多，处理起来就越困难，这需要立即处理。当公司能够处理大量数据时，机器学习算法可以帮助获得更好的商业智能，这反过来又可以帮助做出更好的决策。因此，可扩展性变得很重要。为了将机器学习算法应用于大量数据，您需要首先找到一个物联网供应商来帮助获取这些数据。因此，选择物联网供应商的决定变得至关重要。随着大量数据的出现，与硬件和数据安全相关的成本和风险也随之增加。如果您从一开始就没有连接数百万台设备，这并不重要，重要的是要确保您的物联网平台能够处理数据负载。
在寻找供应商时，您需要考虑平台的可扩展性和平台的最佳性能。可扩展的物联网平台允许您连接到数百万台设备，这些设备具有不同的技术要求，并在不危及质量和效率情况下使用数据提供洞察力。
协议支持
长期以来，M2M通信和工业自动化已经存在。借助数据驱动的运营洞察，物联网使工业自动化成为一个更好、更精确的领域。为了提供完整的自动化体验，物联网平台需要支持传统和新兴协议。此外，物联网平台还应该提供协议转换。基于SCADA的RTU和PLC仍有在现有平台上实现自动化的趋势。BACnet、Modbus和CANBUS的使用在通信设备中也很常见。
定价模式
平台提供商应该有透明的定价政策。当心那些提供特惠价格的供应商，当您注册时，他们会提高价格。
如果您选择订阅模式，则可以支付订阅定价的费用。如果您要销售硬件，那么您可以选择带有许可证的平台选项，以便将其包含在开发成本中。
云基础设施
寻找能够提供适合您当前IT环境的物联网平台供应商，并托管在本地。与单一方法相比，混合云方法已经证明是成功的。混合云的最佳之处在于它能提供良好的访问性，使用此选项的公司可以方便快捷地访问私有云和公共云。
结论
随着技术的进步，物联网将改进我们彼此的互动方式，以及全球经济的运行模式。要取得成功，需要一个可扩展的集成平台。物联网机器学习也有利于根据我们的需求塑造我们的环境。
在选择物联网平台时，需要向供应商提出您的需求和限制条件，这一重要步骤将有助于做出更有针对性的决策。

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