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。
物联网的缺点是:
1、安全性:物联网系统互联互通,通过网络进行通信。 尽管采取了任何安全措施,系统几乎不提供任何控制,并且可以引发各种网络攻击。
2、隐私:即使没有积极参与用户,物联网系统也能提供最详细的大量个人数据。
3、复杂性:设计,开发,维护和支持大型技术到物联网系统是相当复杂的。
扩展资料
物联网的优点:
1、高效的资源利用:如果了解每个设备的功能和工作方式,会提高资源的有效利用率并监控自然资源。
2、最大限度地减少人力:当物联网设备相互交互并相互通信并完成大量任务时,它们可以最大限度地减少人力。
3、节省时间:因为它减少了人力,所以它绝对节省了时间。 时间是通过物联网平台可以节省的主要因素。
4、增强数据收集:联网并收集相关数据。
5、提高安全性:系统能够将所有这些内容相互连接,那么就可以使系统更安全,更高效。
参考资料来源:百度百科—物联网
物联网三大困境:规模局限、功能局限、互通局限。物联网平台“没有商业模式”背后,是连接规模、平台功能、互联互通等三方面的局限综合导致的。虽然各大市场研究机构都给出了十分乐观的物联网设备连接数量和增长速度,但受制于物联网自身的碎片化,设备种类多且杂乱,对接平台的标准和协议缺乏高效统一;同时,因平台定义太过宽泛,数量巨大,因此对于一家平台而言,很难轻易享受到如此巨量的终端红利。
根据不断更新的物联网平台定义,它所具备的功能包括: ICP(基础设施云服务平台)、CMP(连接管理)、DMP(设备管理平台)、AEP(应用使能平台)、BAP(业务分析平台)等。其中,越往后其入门槛越高,对技术和运营也提出更高要求,也更偏向于垂直行业的深入,在产业链中价值也相应拔高。但是,目前全球超过 400 多家的平台商中,真正具备 AEP 和 BAP 能力,给软硬件开发带来技术福利、给企业业务优化升级带来实质洞见者,或许不到一成。大量只具备连接管理和设备管理的平台都被冠以“物联网平台”之名,如果没有规模支撑,它们正是平台这一轮大浪淘沙中最先被淘汰的一批。
此外,物联网设备与平台的互联互通(实质平台之间互通)问题,也是制约其规模爆发的大难题。对于大多数通用型物联网平台而言,虽然所提供功能和价值趋同,但接入协议和方式并不相通(当然,除技术问题外,更多的是基于商业利益考量)。这就导致物联网设备商/软件服务商只能将其业务“绑定”在单一云平台上,与上下游的合作减少了选择,增大风险。若要再接入其他平台则又需投入一次开发成本,对于“简化”企业数字化转型而言,实为南辕北辙。
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