物聯網這個詞已經在默默無聞為我們服務了，在遠程連接的前提下允許我們通過互聯網連接進行通信和管理我們的生活。但是我們在瞭解物聯網為我們服務的前提之下有必要了解物聯網平臺的未來，甚至如何為我們服務的。
首先是設備充當信息傳送平臺，平臺會告訴物聯網平臺用戶的行為，健康狀況，甚至用戶的某些個人癖好。這些數據都有利於物聯網平臺更加完善，儘管對於公司而言挖掘出這些數據是十分有價值的事情，但是如果他們對這些數據不能夠進行排序和研究的話，也是無用的。所以這也就是如今機器學習和算法風靡的原因之一。通過與機器學習技術的結合企業可以獲得有關用戶的精準信息。那麼，到底什麼才是物聯網平臺呢?用戶以及企業該如何選擇互聯網 平臺呢?
從更加廣泛的意義上講，物聯網平臺是一套完整的工具和服務，可以幫助開發人員創建應用程序。接著，我們有必要了解一下Uber是如何運作的 。Uber會在我們用戶在使用該應用程序時候查找我們周邊的出租車使用狀況，在此前提之下，Uber使用物聯網平臺和機器學習技術，我們的手機設備提供了關於我們用戶行為信息，想要找什麼車，我們的位置，以及我們要去往哪裡……在這裡，物聯網平臺就是我們的手機設備。
Uber通過使用機器學習算法可以使用這些信息來了解人們的出行需求，甚至何時是高峰期，用戶願意支付的費用……這就是商業智能如何使得公司從中受益的的最好的案例，這也就是企業應該如何理解機器學習是如何利用它來提高利潤率的。而物聯網則是有一箇中間環節，從傳感器和設備獲取數據並將其傳遞給相關人員和分析軟件以便於從中獲取有用數據。大多數物聯網平臺提供定義屬性良好的API和SDK，將研發人員連接到任何硬件平臺並使用其雲服務。當然數據越多，處理情況就更復雜些。當公司能夠做到處理大批量數據時，實施機器學習算法可以幫助公司獲得更好的商業智能解決方案，從而幫助公做出更好的決策。
因此良好的可擴展性就變得非常重要，為了實施大量數據的機器學習算法，我們得首先找到一個可以幫助獲取數據的物聯網供應商。因此選擇物聯網供應商的決定就變得至關重要。當獲取得到大量數據之後，與硬件和數據安全相關的成本和風險也相應增加。另外在尋找供應商時，我們需要考慮到可擴展性與 平臺的最佳性能，可擴展的物聯網平臺允許我們連接到數以百萬計的設備，這些設備具有不同的技術需求，要不影響到獲取數據的效率和質量，平臺至關重要。
此外，長期也來，M2M通信領域和工業信息化自動化已經成為技術發展中十分必要的一環。藉助數據驅動的操作已經成為常規操作，並使得 物聯網向更精確 的領域，更專業化的方向發展。當然為了提供更加完整的自動化體驗，物聯網平臺需要支持傳統和現代協議。
當然，定價模式也是十分重要的。筆者認為，平臺提供商應該有透明的定價政策，以便謹防那些提供合理介紹費率的供應商。當然如果使用訂閱模式的話，必須要支付訂閱費用。如果在主營業務中有銷售硬件的必要，那麼使用許可證平臺進行證明選擇，最後將其也一併納入開發成本之中。
另外，尋找提供物聯網平臺的供應商需要適合當前的IT技術環境，並託管在本地。因為與單一方法相比較而言，混合雲的方式已經被證明是成功的。使用混合雲最好的一點是其提供的良好的可訪問性，使用此選項的開發商們可以方便快捷訪問私有云和公有云。在筆者看來，從傳感器節點到網關到執行器，工業互聯網為解決方案已經包含了這些東西，許多設備就不再有必要生成需要處理的 遙測數據。該平臺會向執行器和傳感器發出命令。畢竟，一個高效的物聯網平臺保持了設備與數據管理的清晰分離，以便於在處理數據的消費端和消耗來自不同傳感器節點的數據進行通信。此外，避免使用端點轉發來自未關聯到遙測數據集的設備的消息。當這些消息具有清晰的分離時，有效的M2M通信和數據攝取層可能會增加。
最重要的是，隨著科技的進步，物聯網正在改善我們用戶與用戶，用戶與設備之間交流的方式，以及全球經濟運作的方式。選擇良好的物聯網平臺，這一關鍵步驟將給我們說明物聯網平臺的重要性，從而幫助我們做更有針對性的決策。
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