物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎、数据分析、边缘计算等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。
如下是共享单车基于物联网平台的解决方案。
物联网平台提供边缘计算能力，支持在离设备最近的位置构建边缘计算节点处理设备数据。
在断网或弱网情况下，边缘计算可缓存设备数据，网络恢复后，自动将数据同步至云端。
提供多种业务逻辑的开发和运行框架，包括场景联动、函数计算和流式计算，各框架均支持云端开发、动态部署。
边缘计算能力允许在最靠近设备的地方构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传至云平台。
物联网应用可广泛应用于：智能生活、智能工业、智能楼宇、环境保护、农业水利、能源监控等环境。计算平台主要涉及：
开发者使用设备接入SDK，将非标设备转换成标准物模型，就近接入网关，从而实现设备的管理和控制。
设备连接到网关后，网关可以实现设备数据的采集、流转、存储、分析和上报设备数据至云端，同时网关提供规则引擎、函数计算引擎，方便场景编排和业务扩展。
设备数据上传云端后，可以结合云功能，如大数据、AI学习等，通过标准API接口，实现更多功能和应用。
物联网 (IoT) 设备必须连接互联网。通过连接到互联网，设备就能相互协作，以及与后端服务协同工作。互联网的基础网络协议是 TCP/IP。MQTT（Message Queue Telemetry Transport，消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的，已成为 IoT 通信的标准。云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云服务指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
背景
云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。
云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
2特点
通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
3形式
IaaS：基础设施即服务
IaaS(Infrastructure-as-a- Service)：基础设施即服务。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。
PaaS：平台即服务
PaaS(Platform-as-a- Service)：平台即服务。PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。
SaaS：软件即服务
SaaS(Software-as-a- Service)：软件即服务。它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
按需计算
顾名思义，按需(on—demand)计算将计算机资源(处理能力、存储等)打包成类似公共设施的可计量的服务。在这一模式中，客户只需为他们所需的处理能力和存储支付费用。那些具有很大的需求高峰并伴有低得多的正常使用期的公司特别受益于效用计算。当然，该公司需要为高峰使用支付更多，但是，当高峰结束，正常使用模式恢复时，他们的费用会迅速下降。
按需计算服务的客户端基本上将这些服务作为异地虚拟服务器来使用。无须投资自己的物理基础设施，公司与云服务提供商之间执行现用现付的方案。
按需计算本身并不是一个新概念，但它因云计算而获得新的生命。在过去的岁月里，按需计算由一台服务器通过某种分时方式而提供。
4应用
云物联
“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，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；第二，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。
物联网的两种业务模式：
1．MAI（M2M Application Integration), 内部MaaS；
2．MaaS（M2M As A Service), MMO, Multi-Tenants(多租户模型）。
随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求：
1．云计算：从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求；
2． 在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商（国外已存在多年），需要虚拟化云计算技术，SOA等技术的结合实现互联网的泛在服务：TaaS （everyTHING As A Service)。
云安全
云安全(Cloud Security)是一个从“云计算”演变而来的新名词。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。
“云安全”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。
云存储
云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。
5优缺点
优势
云开发的优势之一就是规模经济。利用云计算供应商提供的基础设施，同在单一的企业内开发相比，开发者能够提供更好，更便宜和更可靠的应用。如果需要，应用能够利用云的全部资源而无须要求公司投资类似的物理资源。
说到成本，由于云服务遵循一对多的模型，与单独的桌面程序部署相比，成本极大地降低了。云应用通常是“租用的”，以每用户为基础计价，而不是购买或许可软件程序(每个桌面一个)的物理拷贝。它更像是订阅模型而不是资产购买(和随之而来的贬值)模型，这意味着更少的前期投资和一个更可预知的月度业务费用流。
部门喜欢云应用是因为所有的管理活动都经由一个中央位置而不是从单独的站点或工作站来管理。这使得员工能够通过Web来远程访问应用。其他的好处包括用需要的软件快速装备用户(称为“快速供应”)，当更多的用户导致系统重负时添加更多计算资源(自动扩展)。当你需要更多的存储空间或带宽时，公司只需要从云中添加另外一个虚拟服务器。这比在自己的数据中心购买、安装和配置一个新的服务器容易得多。
对开发者而言，升级一个云应用比传统的桌面软件更容易。只需要升级集中的应用程序，应用特征就能快速顺利地得到更新，而不必手工升级组织内每台台式机上的单独应用。有了云服务，一个改变就能影响运行应用的每一个用户，这大大降低了开发者的工作量。
不足
也许人们所意识到的云开发最大的不足就是给所有基于web的应用带来麻烦的问题：它安全吗基于web的应用长时间以来就被认为具有潜在的安全风险。由于这一原因，许多公司宁愿将应用、数据和IT *** 作保持在自己的掌控之下。
也就是说，利用云托管的应用和存储在少数情况下会产生数据丢失。尽管可以说，一个大的云托管公司可能比一般的企业有更好的数据安全和备份的工具。然而，在任何情况下，即便是感知到的来自关键数据和服务异地托管的安全威胁也可能阻止一些公司这么做。
另外一个潜在的不足就是云计算宿主离线所导致的事件。尽管多数公司说这是不可能的，但它确实发生了，亚马逊的EC2业务在2008年2月15日经受了一次大规模的服务中止，并抹去了一些客户应用数据。(该次业务中止由一个软件部署所引起，它错误地终止了数量未知的用户实例。)对那些需要可靠和安全平台的客户来说，平台故障和数据消失就像被粗鲁地唤醒一样。更进一步讲，如果一个公司依赖于第三方的云平台来存放数据而没有其他的物理备份，该数据可能处于危险之中。
6评估
云服务性能
企业考虑云计算的关注点之一就是性能。实现应用程序在云中的高速交付是一个涉及多方面因素的挑战性命题，其中包括一个整体的接入方法和一个对应用程序“请求-响应”路径的端到端查看。
性能问题包括：应用程序与数据相对于最终用户的地理位置，云中、云内外以及计算机层和数据存储多层次之间的I/O访问速度。当今，诸如CloudSleuth和CloudHarmony之类的众多服务研究报告试图通过从不同地理位置和采用不同应用程序的方法来度量和评估云计算供应商所提供服务的性能。
云服务技术堆栈
一直以来，一些云计算供应商都致力于提供特定软件堆栈的服务。通常，这就意味着他们从基础设施即服务（IaaS）转变至平台即服务（PaaS）。不同堆栈特定云可与其他的大多数流行软件堆栈相配合。
其典型代表包括：Heroku和Engine Yard的Ruby；VMforce和Google应用程序引擎（GAE）的Java/Spring（其中GAE还支持Python）；PHP Fog的PHP以及微软公司Windows Azure的NET。
如果你的应用程序使用以上堆栈之一进行构建，你可能需要考虑这些云计算平台。他们能够帮助你处理低层次基础设施的安装和配置工作，从而节省在时间和费用方面的巨大支出。另一方面，他们往往会要求开发商在进行架构和编写应用程序时遵循某些推荐的要求，以便于创建高等级的供应商级同步。
云服务服务级别协议
有些云供应商做出了提供更高等级服务的承诺，以示与其他行业竞争对手的不同。比如Rackspace提供更高等级云服务SLA，从而展开与云计算业内的巨头Amazon公司的竞争。
请注意，SLA通常只是当服务发生故障时结果的一个指示，而不是实际服务的可靠性。其典型代表是GoGrid 10000%确保的SLA。换而言之，GoGrid做出了100%正常运行时间的承诺。如果它无法满足这一级别的可靠性，它将赔偿用户100倍停机时所需支付的费用。
虽然SLA是评估所有供应商承诺等级的一个有效指标，但了解特定云供应商的实际正常运行时间是一个更为棘手的难题。大多数供应商都提供了一个用于表明服务正常运行的状态页面，但是这些页面显示的数据通常只是数天前甚至更早时候的。为了获得实际具有可靠性和可用性的长期数据，用户最好依赖于客户反馈以及诸如CloudSleuth和CLoudHarmony的比较服务。
云服务API：同步、社区以及生态系统
选择合适云供应商的另外一个关键因素在于开放应用程序编程接口（API），它为访问基础设施和执行 *** 作（例如配置服务器或解除服务器配置）提供外部调用方法。从很多方面来说，API都是重要的。
首先，一个API可得到多个供应商同时支持，同时供应商也为用户提供了更大的功能扩展自由度。因为当从一个供应商转向另一个供应商，或同时与多个供应商合作时，基本上不用对应用程序做重大修改，所以显得更为容易。
其次，API得到了社区开发人员的广泛支持，供应商可基于它构建一个具有配套服务和功能的完整生态系统。由Amazon web服务与应用（AWS）和Vmware云计算产品提供的API周围已形成庞大的生态系统，其中包括管理工具（如enStratus）、监控和管理工具（如Cloudkickh和RightScale）以及形成其完整云服务的其他服务。
Vmware本身不提供云服务，但是不同的供应商使用Vmware的堆栈和API，特别是vCloud。例如Terremark和Savvis。
Amazon公司和WMware公司以及Windows Azure都允许用户使用自己的堆栈和API实施内部云，从而使用户能够很容易地在混合云上管理和运行应用程序。所谓混合云是指由供应商托管，且在公司内部数据中心中运行的云。以Amazon公司为例，使用AWS启动通过Eucalyptus的API为私有云提供软件堆栈。
业内的一个最新发展是Rackspace公司与美国航天局（NASA）合作，两者协同众多厂商和云供应商在其一个称为OpenStack的项目中对其软件堆栈公开了源代码。它最有可能被视为行业标准，因此此举将有助于创建一个有望替代Amazon和Vmware生态系统的实际可行标准。
云服务安全性和法规遵从
公司考虑实施据云计算的两大障碍依然是安全性与法规遵从。Zenoss公司在2010年第二季度进行的调查显示，接近40%的受访者在被问及他们对云计算的最大关注问题时都选择了安全性。而紧随其后的选项是管理，它占受访者的265%。Zenoss的调查结果与其他云计算相关调查的数字是一致的。
而企业真正关注的问题并不是实际的安全威胁，而是他们无法遵守与安全相关的标准，如PCI。作为回应，当今许多云供应商都在吹嘘和炫耀他们所拥有的SAS-70 II型审计、安全白皮书和其他标准的证书。
正在发展的云供应商Logicworks推出了具有法规遵从的云计算产品，即遵守一级PCI的云产品。
云服务成本
一个比较云供应商的简单直接方法似乎就是成本。问题在于考虑到客户实际使用的资源和支付的费用，在供应商中并不具备可比性。供应商提供虚拟机（VM）资源，但其内存容量、CPU时钟速度以及其他功能却各异。此外，实际提供给客户的部件也是虚拟的，这也造成难以对客户实际使用的资源进行度量以及其他同在云中客户如何影响这些资源。
Amazon公司拥有EC2计算部门，Heroku向Dynos提交而其它厂商则创建自己的度量部门。度量评估不同云供应商成本和性能比的唯一真正可靠方法是使用相同的应用程序对多个供应商的服务进行试验，并比较运行结果。
费用对比
云计算的安全和管理问题是众所周知的，除此之外，关于云服务的计费也是一个不小的挑战。云服务供应商们总是喜欢吹嘘说他们的服务使用起来有多么的简单，实际上，广大IT经理们都已发现云计算服务的计费并不简单。
云服务的计费是基于许多因素的，从所需的存储空间，到所使用的时间周期，再到每个月的流量分配，等等这些因素都可能成为计费参考。实际上还不止这些，一些云服务供应商还会基于SLA之内的一些隐性条款来收费。为了弄明白一项云计算服务的总费用，用户需要了解供应商账单上的每一项服务要素，以及其计费方式。
服务的计费项目
另一个决定服务真正费用的关键因素是所需的服务类型。对于一些企业而言，所谓的云服务可能只是服务器托管、专用服务器租赁，或是将应用运行在云中。而对于其它一些企业而言，云服务可能就是基于云的数据备份、业务持续性的维持，或是基本的存储托管。
对于广大用户而言，要弄明白云计算服务最简单的方式就是将注意力放在最主要的服务项目上。大多数云服务供应商都会将它们的服务分为三个基本类型：云中服务器、云存储、云工作站和云应用。每一项服务都有其自己的计费方式。
云中的服务器主要分为两种形式：虚拟服务器和物理服务器。换句话说，你既可以在虚拟服务器（与其他人共享物理硬件）上购买使用时间，也可以在专用服务器（你是该服务器唯一的租户）上购买使用时间。表1所示的就是云服务的计费方式：
三大主流IaaS云服务计费方式对比
整张实际上就是在对比不同云服务供应商的服务价格和计费方式。图中列出的每个供应商都会对一些额外的服务和功能征收额外的费用。此外，每项服务的价格也会随着协议长短、总的带宽需求或者所需存储规模的大小而有所变化。在许多情况下，用户是可以和供应商进行讨价还价的。
不同的服务类型
并不是说所有的云服务供应商都是一样的，如果你仔细观察一下供应商之间的区别以及他们各自处理用户需求的方式，就会发现这种差别是很明显的。为了给大家做一个对比，我们挑选了最为知名的三家云架构供应商：
GoGrid将负载均衡服务放在其服务器产品当中，而且不收取额外的费用，此外，他们还免费提供20GB的存储空间；
Rackspace使用的是一种完全不同的计费机制，随着使用量的增长，他们会降低每十亿字节带宽的费用。此外，该公司还在一些虚拟服务器上提供免费的备份服务；
Amazon的大多数服务随着使用量的增加都提供打折优惠，但是对于存储服务的启用和终止都会收取一定费用。
如果你考虑一下最为简单的云存储服务概念，就会很明显地发现这几种计费方式及供应商业务的区别（图2）。再次强调一下，这张图只是对比不同供应商的计费方式。像其它云服务一样，云存储服务的价格也会受到协议时间长短、总的带宽需求或是说所需存储容量大小的影响。此外，这些服务的价格也有足够的讨价还价的空间。
三大主流IaaS云服务计费方式对比
对于使用其服务器托管服务的用户，GoGrid最初提供20GB的免费存储空间，而且他们只为服务器托管用户提供云存储服务。独具特色的是，随着用户所购买的存储容量的增加，GoGrid的服务可以提供打折优惠。GoGrid的云存储服务是以一种定量的方式提供，目前为止还不提供用于启动或停止其它命令的Web服务应用程序接口。
Rackspace试图让它的存储服务计费方式变得尽可能的简单化。他们对于云存储服务的采购提供按比例增减的模式，随着总量的增加，服务的单价也会有所下降。此外，如果文件的大小超过250KB，他们不会收取存取费用。
Amazon S3对于已删除数据不进行收费，根据所需存储总量的增加还会提供一定折扣。对于那些试图将价格稳定下来的公司，他们提供定价合同。对于一些规模较大的文件传输公司，他们建议使用其输入和输出服务，这样可以节省成本。
理想地讲，云计算服务的计费模式应该和选择所需的存储功能和服务器计算资源没什么差别。而事实上，大多数IT经理都发现这种理想很难实现。他们必须仔细去考虑一些“隐性成本”，或是计费标准的变化，从而确定某项服务的真正费用。
更大的挑战来自于一些“非技术”的因素，用户必须考虑到那些独立于谈判条款之外或是隐藏于SLA协议之中因素。
解决这一问题的技巧就是用清晰而又精确的语言将每个合同期内每项服务的总费用写在纸上，这样才能明白真正的总预算金额。[1]
7相关技术
1、编程模式
2、海量数据分布存储技术
3、海量数据管理技术
4、虚拟化技术
5、云计算平台管理技术
8相关问题
数据隐私问题：如何保证存放在云服务提供商的数据隐私不被非法利用，不仅需要技术的改进，也需要法律的进一步完善
数据安全性：有些数据是企业的商业机密没数据的安全性关系的企业的生存和发展。云计算数据的安全性问题解决不了会影响云计算在企业中的应用。
用户的使用习惯：如何改变用户的使用习惯，使用户适应网络化的软硬件应用是长期而且艰巨的挑战。
网络传输问题：云计算服务依赖网络，目前网速低切不稳定，使云应用的性能不高。云计算的普及依赖网络技术的发展。
缺乏统一的技术标准：云计算的美好前景让传统IT厂商纷纷向云计算方向转型。但是由于缺乏统一的技术标准，尤其是接口标准，各厂商在开发各自产品和服务的过程中各自为政，这为将来不同服务之间的互连互通带来严峻挑战。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>
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