物联网云服务平台开发未来发展潜力怎样

物联网云服务平台开发未来发展潜力怎样,第1张

前瞻产业研究院发布的《2013-2017年中国云计算产业市场前瞻与投资机会分析报告》指出,云计算在中国市场具有巨大的发展潜力,而近几年国内云计算业务的发展也印证了这一点。
从IT供应商角度来说,众多的服务器、存储硬件厂商以及平台软件厂商都希望通过云计算平台将自己的产品推广到发展中的中小企业中,并将其IT环境锁定在自己的平台上,以便获得更多的市场机会。因此,IT供应商对于云计算市场,尤其是中国的云计算市场也表现得异常热心。
从云计算的前景看,云计算运营商是目前国内云计算产业链中相对薄弱的一环。政府及其下属的企事业单位是国内云计算运营的主体,主要面对公共计算领域。这种由政府机构主导的运营模式将在云计算业务发展的初期成为主要模式,但是还将会有更多的企业投入到该业务的运营中去。
通过方方面面的分析,云计算的前景蓝图也越来越清晰地展现在人们面前,特别是中国的云计算市场将在未来几年内迅速发展,互联网服务将得到快速提升。
未来国内“云计算”重心在基础设施和软件服务
根据国内的市场环境和产业成熟程度判断,云基础设施运营将成为“云计算”发展的产业链重心。电信运营行业拥有的丰富的IT冗余资源和市场化运营经验,因此可以判断电信运营商将成为云基础设施运营方面的主导。
由于“云计算”模式技术上尚未达到完全成熟,目前电信运营商正通过企业内部的“私有云”改造进行地方级试验性项目,在获得技术和项目经验积累以后,才可能推出面向市场的“公有云”。
此外,传统IDC(互联网数据中心)如世纪互联、网宿科技、鹏博士等,以及互联网巨头如百度、网易等都具备提供“公有云”服务的IT资源基础。
从中长期来看,计算机软件行业的主体投资机会均是建立在中国经济结构优化升级、新技术逐步得到应用基础上的,诸如物联网、智能交通、智慧城市、云计算、手机支付、两化融合、视频监控、医疗信息化等均是可以关注的领域。
云计算推动IT产业模式继续向服务交付转移。云计算将IT资源(包括计算、存储、数据、应用)打包成服务进行交付,推动IT产业的商业模式从卖硬件,到卖软件,到卖服务进一步演进,IT服务的种类和比重加大,未来可能出现各种提供某种IT能力的服务中心。
因此,前瞻产业研究院云计算产业研究小组认为,新兴软件、服务和以内容为中心的云计算应用在中长期内投资机会较大。由于利用率提高,硬件和传统软件供应商或受到冲击;而以内容为中心的互联网服务业或更加百花齐放,之前受IT能力影响的云应用可能加速;集成和应用实施服务商也将从中受益;提供云时代的基础产品和方案的企业成长明确,如虚拟化产品、商业智能软件和数据挖掘软件供应商等。

整个物联网智能家居平台框架所有文章都是基于自己的经验和对市场已知物联网开发平台、智能家居应用、运营平台、数据分析平台的了解和分析,进行抽取出来的知识点,涉及到的范围会比较广泛,适用于想对整个物联网开发平台、智慧生活应用(C端)、产业互联网应用(B端,仅提及部分内容,不会过多说明)、运营、数据分析的有比较整体了解的人群,深度为浅或适中。

整个平台通常会包含四大部分: 物联网开发平台+(智慧生活应用 、产业互联应用)+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章,我都会围绕这四大部分展开。

一、 物联网开发平台 :设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组,实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理,实现设备智能、设备场景控制等,并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。

二、 智慧生活应用  。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括:设备控制(家、房间)、场景、内容(图文、视频、直播)、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。

三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后,对各个领域造成的冲击,通过物联网平台系统,对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控,满足各种业务场景,并延伸出一些新的玩法和新的模式,让业务和场景变得更加智能和可控。

三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建,通过市场活动,用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理,通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。

四、 数据分析 ,基于应用端(App、设备)的用户行为、 *** 作进行数据采集(采集的数据存储在数据中台)、数据分析,并通过多维度的用户标签管理,打造出全维度、多层次的用户画像;通过构建指标体系,结合用户属性、用户标签,构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。


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