最新的Linux Foundation项目旨在为物联网公司创建一个共同框架，以提高物联网生态系统的互操作性和健康发展.

物联网在工业和企业领域发挥着非常关键的作用。运输公司正在使用它来跟踪集装箱。它被用于大型仓库，以更好地利用空间。它被用于工厂，建筑工地和矿山，以提高工人的安全。有很多用例。

消费者空间也逐渐走向成熟，尽管由于各种原因，主要受到缺乏商业模式的担忧，主要受到安全隐患的困扰。

普遍存在的一个挑战 - 从工业物联网到企业和消费者物联网 - 缺乏任何基于标准的平台或框架。 IoT公司正在做自己的事情，重复努力，编写自己的代码，自己的协议，创建碎片和互操作性挑战，因为他们做到了上述所有。

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实际上阻碍了物联网的健康成长和采用。

Linux基金会想解决这个问题。 50多家公司在Linux基金会的EdgeX Foundry的旗帜下，共同组建了一个新的合作项目。

就像任何其他Linux Foundation合作项目一样，代工厂的目标是通过将利益相关者融合在一起，简化和标准化工业物联网边缘计算，同时允许每个供应商在共同基础之上创建自己的差异化产品。

Linux基金会IoT高级总监Philip DesAutels在接受采访时告诉我，EdgeX Foundry的核心软件组件是戴尔的项目保险丝，该公司开放采购并捐赠给Linux基金会。

EdgeX Foundry旨在将这些优势带到物联网空间：

终端客户可以快速，轻松地部署IoT Edge解决方案，灵活灵活地适应不断变化的业务需求;

硬件制造商可以通过可互操作的合作伙伴生态系统和更强大的安全性和系统管理来加快扩张速度;

独立软件供应商可以受益于与第三方应用程序和硬件的互操作性，而无需重新创建连接;

传感器/设备制造商可以使用SDK编写具有选定协议的应用级设备驱动程序，并从所有解决方案提供商处获取;

系统集成商可以通过即插即用的成分加上自己的专有发明来更快地上市。

由于EdgeX Foundry的重点是工业IoT：当被问及如何帮助消费者IoT时，他表示消费者与工业IoT之间的界限模糊不清。

Desautels说：“当我们研究消费者空间时，我们会看到独立的产品，其中生成了生态系统。” “Comcast和Verizon出售了一大堆家庭自动化产品。这些产品范围从安全系统，智能门锁，烟雾报警器 - 解决人们真正问题的产品。在这种情况下，消费者空间看起来很像很小的工业或小企业问题。“

物联网实际上超出了我们所能理解的范围。 DesAutels举办了摇滚音乐会和百老汇演出的戏剧式IoT公司，其平台必须近乎实时。一切都必须同步 - 现场表演和音乐。

IoT设备正在为公司节省数百万美元的生产损失。总经理Jason Shepherd表示：“威尔集团是一家拥有150年历史的工业泵制造商，拥有超过15万件现货资产，已转向戴尔技术公司，以数字方式在现场设备设备，从猜测转向了解这些关键资产的服务时间。戴尔IoT解决方案与合作伙伴关系。 “如果泵故障，停机时间可能会迅速超过数百万美元的生产损失，紧急服务事件的成本非常高，一些需要直升机的服务。

DesAutels表示，我们也将看到BYOT（带上自己的东西）在像能源管理系统这样的场景中，人们可以把消费级设备与建筑系统整合在一起，以监测空气质量或者没有的东西。工业和消费者之间将会有很多交叉点。

处理所有这些情况的最佳方式是创建一个通用框架，即EdgeX Foundry。

然而，面向用户的设备不是IoT的唯一方程，它其实只是冰山一角，真正的冰山是后端，数据中心，为这些设备运行的云。

这就是为什么平台即服务项目像Cloud Foundry也是EdgeX Foundry的一部分。

面向IoT设备的用户位于网络边缘，这使得事情变得复杂。您可以在云端运行大量分析，同时需要较小的分析权，因为您不希望将数据发送到云端，您只需向云端发送一些更高级别的信息即可处理。

牧羊人给了这样的用例的一个很好的例子，“堰连接未连接到边缘网关，并使用传感器数据的边缘分析来预测何时会发生泵故障。核心和云中的分析使他们的客户能够查看运营趋势在所有资产的同时，如果他们愿意保留数据，最后，威尔正在使用所有这些新数据来优化产品开发决策并更有效地进行竞争。

“Cloud Foundry是标准化基础架构，其云计算的标准化模型和Edge计算的标准化模型中的EdgeX代工厂之间的真正赞誉，然后您在中间有那么一点灰色的地方，超过这个边缘，渗透屏障，“DesAautels说。

EdgeX Foundry的目标并不是停止在创建这个框架，它超越了这一点。铸造厂将关注的另外两个关键领域是认证和合规性。 “一旦您首次发布了EdgeX代工厂，这个核心框架，您如何开始认证与兼容性兼容？

Linux基金会是许多物联网/云计算项目的所在地，包括Cloud Foundry。作为同一组织的一部分，不仅允许这些项目在更深层次上相互合作，还允许这些项目利用在其他领域（包括合规性，认证和教育课程）不断增长的专业知识。

该项目将以典型的Linux基金会的方式管理：将有一个技术指导委员会来驱动代码并提供项目的技术指导，然后将有一个理事会来推动业务决策，营销和确保技术社区和成员。

在开创性的开发过程中，Linux基金会和另外50家公司宣布推出开源物联网（IoT）互操作性框架，通过新的开源联盟EdgeX Foundry对边缘计算进行标准化和简化。由于缺乏合规性和零碎的边缘计算开发导致应用程序和安全保留的不兼容性，IoT尚未获得预期的正面市场增长。将IoT技术应用于业务需求由于单独的开发和不协调的系统而面临着困难和整合问题。然而，边缘计算的演进提供了一个标准化的框架，用于集成重要增值或独立系统的业务应用程序。

随着这个开源框架即将到来，企业可以更好地分配资源，而不是浪费时间为其所需的应用程序开发边缘解决方案，有机会为已经开发的界面定制和添加功能。

透过现象

没有一个共同的框架，物联网市场的发展一直呆滞，其潜力尚未得到实现。目前范式的复杂性目前正在扼杀进步，但是EdgeX似乎提供了一个解决方案。该技术提供了一个平台，使消费者能够快速创建IoT Edge解决方案，而不是从头开始构建集成，而开放源代码允许用户将IoT应用程序适应不同的商业需求。

EdgeX Foundry尝试提供可互操作的组件具有即插即用功能，有望改变IoT游戏的面貌。结果将是一个简单的互操作性框架，支持任何硬件和应用程序，促进设备，应用程序和服务器之间的连接。

Linux基金会IoT高级总监Philip DesAutels指出，EdgeX旨在通过即插即用功能来促进互操作组件的生态系统。这将允许开发人员更好地分配资源来驱动业务价值，而不是集成IoT组件。

最终用户的优势包括灵活性和部署速度，可以适应业务需求的变化。从安全角度来看，开放源码软件本质上是游戏领域的水平，提供了开发更强大的安全系统的机会，而不是数百个分散的附加组件和修补程序。

螺母和螺栓

到2020年，预计有204亿个连接的“事情”，潜在网络流量的巨大数量正在推动边缘计算的转变。这不需要设备连接到云或中央数据中心，而是通过本地网关设备，允许更快的数据分析和降低网络压力。工业IoT技术的应用包括瞬时决策至关重要的应用。对于Opto 22，EdgeX铸造厂的创始成员之一，向边缘计算的转变是促进工业自动化和过程控制以及加速物联网工业应用进步的战略性投资。

戴尔的FUSE已经使用Apache 2.0奠定了基础。该代码提供了一个层，可以有效提供传感器网络，云端和服务器之间的集成接口。这种堆叠方式的优点是易于集成，并且可以在任何系统和所需的增值之间实现互操作。可以轻松集成第三方应用程序，无需重新设计连接。

未来的开源互操作性

IoT具有无可辩驳的潜力，通过自动化和分析提高效率和收入来提升业务价值。 这引起了这个系统是否能够保护其能够收集的数据的问题，例如企业家签证的申请。 而在那里就是磨擦。 IoT能力正在变得可承受，更快，更可用。 任何可以连接到互联网的东西都将需要一个减少歧义的框架，加快上市时间并促进规模化。 所有这些都属于EdgeX Foundry的保证。

EdgeX给桌面带来了相当大的态度，如果能够实现，它将开辟许多途径。 为供应商和消费者提供一个稳定，一致和安全的平台，当涉及边缘计算和调整物联网采用和业务目标时，EdgeX是正确方向的一步。

自从互联网以来，行业专家一直在谈论物联网。但是，从那时起，我们已经花了将近20年的时间才能开始谈论真正的解决方案和实际价值。挑战的一部分是在技术方面，只是弄清楚移动和互联网连接的设备和大数据。其中一部分已经成熟，到那里有足够的物联网设备，人们可以开始在一个显示技术真正能力的规模上进行实验。

零售不能免于这些演变。从2003年沃尔玛设想不明的RFID授权，到早期谈到店内制冷机组报警器，用于主动维护或与草莓混合使用的温度传感器时，有一些适用于零售业的物联网用例。然而，从沃尔玛的任务开始将近15年，在这里，我们几乎没有取得任何进展。

那么现在我们可以在零售店谈谈物联网有什么变化，并且断言这不仅仅是一个管道梦想？首先，零售商的焦点在过去15年中发生了重大变化。在物联网早期使用案例侧重于供应链和运营效率的情况下，零售商现在似乎侧重于全渠道和客户体验。不要误会，他们仍然希望库存可见性和准确性，而且他们仍然希望使商店成为消费者购物的有效场所，但他们也希望物联网提供与商店中的消费者进行数字交互的方式，而他们想要这些其他东西，以便他们可以更好地连接商店到在线体验 - 通过向在线购物者提供商店库存。换句话说，他们希望IoT今天不是为了提高运营效率，而是为了实现客户服务。

但即使零售商表示，他们非常看好物联网机会来帮助他们实现这些目标，他们也报告说，他们在实施物联网方面并没有取得很大进展。主要原因是因为IT：对于零售商如何为技术进行大笔投资而设计的太多的不确定性，以及目前用于支持物联网产生的数据量的现有基础设施太少。这些问题在15年前就存在，虽然零售商还没有为克服这些挑战而投资并不惊讶，但事态也在变化。十五年前，零售商不得不将自己的解决方案与相对较大，稳定的技术公司提供的技术结合在一起，以及最佳实验的创新解决方案，如果几乎不超过研究生论文中的一些算法。

云计算，边缘处理网络，大数据分析，甚至人造智能都为物联网增加了新的维度，使梦想远远超过15年前的解决方案。而像英特尔，IBM，SAP，微软，SAS和软件公司等最大的供应商已经组建了合作伙伴和平台，使投资于实际的“物联网解决方案”今天更加现实。

然而，即使是零售业的一切，仍然存在教育执行团队可能的问题。在研究中分享其物联网目标的许多零售商也表示，他们正在探索物联网可以为其业务做些什么。很明显，“IoT”真的意味着什么呢 - 在我们的调查中，86％的受访者将消费者的智能手机识别为物联网，而只有43％的人认为信标应该归类为物联网。

也就是说，零售商对物联网的看法似乎在今天融合在五个主要用途上。他们仍然没有投入大量的这些真正的，但更多的是试验其中的一些，而不是我们以前看到的，这很重要：你不能学习，如果你不在学习曲线。

全渠道实现

在许多方面，全方位的实现是一个旧故事 - 和RFID故事。而且肯定有很多零售商试用RFID或将其推出，而不是提供供应链的效率，而是跟踪店内的库存。而在这里忙碌的大多数公司都是服装公司，RFID似乎可以兼容技术。这些也不是巧合，这些公司也正在全力推动实施店内库存的在线可见性并从商店出货。他们需要最准确的店内库存视图，如果他们想要向存货外的订单承诺库存，他们可以获得。

接触消费者设备

在2016年初，信标将成为店内购物体验的英雄，现在他们似乎已经变为零。 有很多原因，但我认为一个大的来自零售商滥用信标。 每一种新技术，零售商首先要做的就是尝试通过它来发送促销活动。 消费者在零售商的一些新的迭代中收到非个人化的垃圾邮件后，马上试图阻止它。 因此，可能潜在地被用于更多的技术 - 而且促销活动可能是最不重要的用途 - 被委托给店内技术的垃圾箱，而不是因为它不起作用，而是因为零售商没有 不要使用它可能实际上是有益的。

也就是说，需要接触消费者，并通过最简单的渠道在商店中使用手机 - 他们的手机 - 并没有减少任何费用。事实上，在商店中吸引消费者可能变得更加重要，并且想出如何将这种覆盖范围扩展到消费者的手机上。作为将购物者的数字生活与商店中的物理位置（或产品）相连接的机制，IoT将在这种互动中发挥一定的作用 - 这太容易忽视了。无论我们在谈论NFC，信标，QR码或消费者触发手机的AR提示，零售商都会想出一些将消费者，商店和手机连接在一起的方式。如果零售商可以通过促销来控制他们对垃圾消费者的冲动，那么他们实际上可以成功地使用IoT来创建一个从事店内体验。

员工为物联网

虽然零售商可能专注于跟踪商店中的客户，但实际上有一个有趣的用例来跟踪商店中的资产。雇员是商店中最重要的资产，零售商正在越来越多地探索使用案例，这些用例涉及允许客户在应用程序中按下按钮来召集商店中的帮助，而不是在商店某处找到一个呼叫站。消费者将乐意放弃店铺的位置，跟踪员工是否帮助零售商了解使用情况 - 员工真正花费多少时间来帮助客户在商店中进行运营任务呢？

员工不是唯一的资产 - 购物车通常可以用于商店中客户位置的代理，帮助零售商以不亲自识别客户的方式了解人行道追踪。只要小心你所测量的，但是在00年的一个购物车研究方法中得出结论，消费者并没有真正走在杂货店的中心商店，因为RFID跟踪的购物车最终停在了通道但事实证明，杂货店在过道处暂停展示了许多临时显示器，消费者将车停放在两端，没有他们走过。

个性化和本地化

IoT不是个性化的最重要的使能技术，但它是整个平台的重要组成部分。这是灯塔故事 - 如果在正确的时间和正确的情况下，它不会让它成为正确的购物者，世界上最具个性化的产品就是无用的。对于购物者和零售商而言，移动电话越来越多的选择格式。但它不一定只是提供这个的信标。零售商也正在探索涉及QR码或NFC的用例，消费者通过活跃的选择激活或触发不是通过邻近的提议。移动应用程序在这里仍然很重要，因为通过正确的选择加入，按位置触发的推送通知可以实现所有相同的目的，而不需要单个信标。

生态系统机会

越来越多的电子产品，家居用品和一般商品零售商正在商店中建立智能家居或家庭自动化部门 - 因为企业不是唯一需要实施物联网的公司。零售商有机会在生态系统中担任销售支持，服务支持，甚至是在消费者家庭中由IoT传感器生成的自动化订单的接收端。亚马逊已经努力成为您可能会要求Alexa所做的任何事情的选择方式，该公司正在向可以将其扩展到可能创建的智能设备或服务的开发人员开放平台。我不认为Kroger会很高兴将智能冰箱自动重新排序到Alexa，只是因为它是默认的语音订购功能...

底线

有很多业务需求驱使零售商对物联网的兴趣，现在有几个用例可以带动价值 - 如果零售商可以克服内部IT挑战。供应商正在加紧平台，零售商热衷于机会，但在物联网零售业仍然存在漫长的道路，无处不在。

Nikki Baird是零售系统研究（Retail Systems Research）的管理合伙人，零售系统研究是一家专注于零售趋势的市场情报公司。

伦敦，2017年5月03日（美通社通过COMTEX的欧洲通讯社） - 窄带IoT技术的商业化正在扩大增长机会，发现Frost＆Sullivan的数字转型团队

2017年5月3日电伦敦新加坡/ - 由物联网（IoT）市场增长，随着发射，投资和合作伙伴关系的增长，2017年将随着窄带IoT（NB-IoT）的商业化而加速发展。这种蜂窝通信技术使用许可频谱，并提供标准化的低功率，广域网（LPWAN），可以捕获以前未开发的市场部分。此外，机器学习和块链技术正在与不同的行业（如金融服务和能源）相结合。在欧洲，到2021年，物联网的关系将达到90亿以上。专门用于物联网发展的风险基金将有助于创造一个有利于该地区创业公司发展的生态系统。

数字转型研究分析师Yiru Zhong表示：“IoT应用将消费者整合到更广泛的连接系统中，以反映真正的智慧社会。 “过去18个月的大量资金表明，物联网市场准备再次转变，下一个演变将是使用数据对事件作出反应，使用有用工具和认知或”预测计算“，因此IoT 2.0将最终使自我连接系统中的“紧急事件”。

欧洲物联网市场展望，2017年，来自Frost＆Sullivan的互联行业的新研究[http://ww2.frost.com/research/industry/information-communications-techn…，应用和关键市场参与者以及预测开发领域。该研究考察了企业对物联网采用的态度，并为2017年及以后的物联网提供了八个市场预测。

物联网的五个新兴增长领域是：

钟骏表示：“2016年第三季度，大型行业参与者纷纷涌现，共同推动物联网生态系统建立伙伴关系。” “消费者对ITA的采用需要有形的产品和优势展示，Avanci [http://avanci.com/]，Chronicled [https://chronicled.com/]和苏黎世保险[https://www.zurich.com/ ]出现了对IoT开发至关重要的新命题; Vodafone [http://www.vodafone.com/content/index.html]和Cocoon [https://cocoon.life/]带领了概念和保险的证明分手。

在Link Labs，我们帮助了数十家大小企业创建，推出和扩展其物联网产品。这包括安全关键系统，如Stanley，Black和Decker的Shelter Lock控制系统和大型分布式智能仪表系统。

以下是几个重要的经验教训，对于刚开始创建IoT产品的团队，团队可能并不那么明显。

1.不要优化原型中的成本，尽可能快地构建。

成本是几乎所有物联网项目中非常重要的一员。关于物联网产品的商业案例通常取决于系统总成本的增加所产生的增量收入或成本节约。

然而，优化硬件和连接成本是一项艰巨而耗时的工作。团队往往被管理层迫切地来到桌面（有时早在思想阶段），其成本受到高度限制的解决方案。

一个更好的方法是建立“最小可行”原型，以帮助解决商业案例，并花时间建立路线图来降低成本。

一旦真正的物联网产品在客户和销售团队面前，就会发生大量的学习。这种反馈在形成释放产品方面将是非常宝贵的。您所做的任何延迟或复杂化的反馈周期将会减慢产品上市。

2.没有IoT平台将完全适用于您的应用程序。

IoT平台通常解决一个问题，如摄取数据，转换它，存储它等。如果您的产品是如此常见或通用，即可使用现成的应用程序堆栈，这可能不是一个大的成功无论如何。

正如我们在第1课中分享的那样，创建一些基本和简单的应用程序，从那里开始构建。您可能会考虑以下几个因素：供应，黑名单，警报，仪表板等，这些因素将在您开发原型时出现。

有人将不得不写“真正的软件”来添加您正在寻找的应用程序逻辑，花费在寻找完美平台的时间可能会被浪费。您选择的开发团队可能会拥有自己的强烈偏好。也就是说，有一些良好的设计标准来考虑可扩展性和可扩展性。

3.把电子放在盒子里比你想象的更加昂贵和昂贵。

工业设计，可制造性设计和测试设计是整个学科。对于企业和消费者实体产品，电子产品的外壳在产品的感知方面起着重要的作用。如果你离开工业设计直到项目结束，它将显示。虽然我们不建议等待，直到你有一个注塑美容准备好进入原型阶段，不要拖延让你的团队的一部分平方米。

另外，像UL和FCC这样的认证可以在游戏的后期创造出心痛，如果你不小心。确保与一个了解规则的团队合作，以便合规测试只是一个检查框，而不是在第11个小时的昂贵的惊喜。

4.不，你不能使用WiFi。

许多客户开始假设他们可以使用企业内部的WiFi网络或工业设置来回传其物联网数据。再想一想。出于安全考虑，大多数IT团队都有一个零容忍策略的IoT设备连接到他们的基础架构。如果这还不够糟糕，只需在网络上设置设备是一个真正的挑战。

相反，请查看低成本蜂窝电话，例如像Symphony Link这样的LTE-M1或LPWA技术，可以以非常低的成本连接到电池供电的设备。

5.不要以为您的内部工程团队最了解。

对于一些团队来说，这可能是一个艰难的任务，但是我们发现，即使是大型上市公司的OEM也没有一个经验丰富的跨职能团队，涵盖了每个物联网学科，并准备好新的产品或解决方案的创新。

要小心，您的团队不会总是知道解决技术问题的最佳方法。你最了解的一件事是你的业务和你如何去市场。在物联网方面比许多团队意识到更重要。

机器逐渐变得与人类一样聪明。这可以通过以下事实来证明：在当前时间可能知道您的货物如何向目的地移动，或ATM机是否需要重新充值，或者在家里的RO系统需要维修或以什么样的速度消耗不同类型每天在地球上的能量。

近来，我们看到数字空间发生了重大转变，在现场也将不断发展。物联网（IoT）也许是数字空间的最新进入者。机器对机器（M2M）技术使得有线和无线系统可以进行交互，而不需要任何手动参与。

物联网（IoT）是具有标识符的嵌入式对象/设备的无缝连接网络，其中使用标准和可互操作的通信协议可以进行M2M通信，无需任何人为干预。

随着物联网的出现，连接的传感器的数量将会达到数万亿，与数十亿智能系统的无缝应用相结合将带动新的消费者和商业行为。印度政府正在以印度的数字印度计划为重点。数字印度计划旨在“将印度转化为数字授权社会和知识经济”是其中一个最大的举措之一，它将为发展该国的物联网产业生态系统提供必要的动力。

其他方面，物联网可以通过远程连接的设备，帮助自动化解决诸如农业，卫生服务，能源，安全和灾害管理等各个行业面临的各种问题的解决方案。 IoT为电信运营商和系统集成商提供了显着提升收入的渠道，从而引领了其采用该技术提供的物联网应用和服务。除了直接的物联网应用外，IT行业还有机会提供与物联网相关的服务，分析和应用。

物联网涉及三个不同的阶段：

收集数据的传感器（包括识别和寻址传感器/设备）。

收集和分析此数据以进一步整合的应用程序。

决策和数据传输到决策服务器。

分析引擎和大数据可用于决策过程。像美国，韩国，中国等几个国家已经率先为了利用物联网做好准备。

根据估计，预计印度物联网行业将达到150亿美元，到2020年将280亿台设备连接到互联网。印度的无线网络正在发展的跨越式发展。因此，关于机器到机器的沟通的争论正在加快。今天，当连接比以往任何时候都更强大，我们将电脑并入我们的日常生活中时，物联网生态系统就进入了对话。

每个网关都可以配备通信传感器，并配备Wi-Fi，ZigBee，3G和蓝牙等网络选项。许多网关都配有智能平台管理界面（IPMI），使得设备的远程管理和维护变得更加容易。

鉴于物联网的潜力，印度政府也将重点放在该地区。作为数字印度计划启动的一部分，总理纳伦德拉·莫迪（Narendra Modi）最近宣布在班加罗尔推出关于物联网的卓越中心（CoE），以便能够快速采用物联网技术，并促进新的增长战略。

由国家软件和服务公司协会（Nasscom），电子与信息技术部（DEITY）和教育与研究网络（ERNET）组成的合资企业，该公司将由公共私营合伙公司（PPP）模型。

政府计划利用物联网解决运输系统，停车，电力，废物管理，水管理和妇女安全等问题，创造智能城市的潜力。也意识到物联网可以通过远程连接的设备，帮助自动化解决农业，卫生服务，能源，安全和灾害管理等各个行业面临的各种问题。

根据政府“2015年物联网政策草案”，2011年互联网设备（125亿）的数量超过了全球人口（70亿），到2020年互联网设备预计将达到全球数量在260亿到500亿之间。因此，通过适当的推广和支持机制，利用印度作为全球服务业领导者的实力，制定了物联网政策草案，在全国建立了物联网生态系统。

什么是云？

一个简短的历史

早在上个世纪七十年代，企业用大型主机计算机系统租用时间很受欢迎。这些系统是非常大的和昂贵的，所以对于企业本身拥有计算能力来说，经济上没有意义。相反，它们由大公司，政府机构和大学所有。

微处理器技术允许大幅减少尺寸和费用，导致个人电脑的出现，这在20世纪80年代爆炸式增长。突然间，企业可能（并且已经）在内部带来计算。

然而，随着高速连接的普及，趋势已经逆转：企业再次从其他组织租用计算能力。但是为什么呢？

而不是在内部购买昂贵的硬件进行存储和处理，因此在云中便宜地租用它。云是一个巨大的互联网络，强大的服务器，为企业和人员提供服务。

今天

最大的云提供商是亚马逊，谷歌和微软，他们拥有庞大的服务器场，他们作为云服务的一部分租给企业。

对于具有可变需求的企业（大多数时候他们不需要太多的计算机，但是现在他们需要很多时间），这是成本有效的，因为他们可以根据需要付钱。

当涉及到人们时，我们一直使用这些云服务。您可以将文件存储在Google云端硬盘而不是您的个人计算机上。 Google云端硬盘当然是使用Google的云端服务。

或者您可以在Spotify上收听歌曲，而不是将歌曲下载到您的电脑或手机。了解亚马逊云服务的使用情况。

通常情况下，在“云端”中发生的任何活动都是通过互联网连接而不是设备本身发生的。

物联网和云

由于像云存储和数据处理这样的活动，而不是在设备本身，这对物联网有重大的影响。

许多物联网系统利用大量的传感器来收集数据，然后做出智能决策（想知道物联网系统如何实际运作？）。

使用云对于从数据中聚合数据和绘制洞察力很重要。例如，一个聪明的农业公司将能够在种植相同种子后比较堪萨斯州和科罗拉多州的土壤水分传感器。没有云，比较更广泛地区的数据要困难得多。

使用云还可以实现高可扩展性。当您有数百万，甚至数百万传感器，每个传感器上投入大量的计算能力将是非常昂贵和耗能的。相反，数据可以从所有这些传感器传递到云，并在那里进行处理。

对于大多数物联网，系统的头（或大脑）在云中。传感器和设备收集数据并执行操作，但是处理/命令/分析（也称为“智能”）通常发生在云端。

物联网所需的云也是如此吗？

技术上，答案是否定的。数据处理和命令可以在本地进行，而不是通过互联网连接在云端。这被称为“雾计算”或“边缘计算”，这对于一些IoT应用程序来说实际上是很有意义的。

然而，对于许多IoT应用程序，使用云可以获得实质的好处。选择不使用云将由于成本的增加而大大减慢了行业。

重要的是，成本和可扩展性不是唯一的因素。这给我们带来了一个更加困难的问题

云是否适合IoT？

到目前为止，我们只讨论了使用云作为物联网的好处。我们先来简要地总结一下他们之前的探讨：

• 成本下降，包括前期和基础设施

• 存储/计算的按需支付

• 高系统可扩展性和可用性

• 提高电池供电传感器/设备的使用寿命

• 能够聚合大量数据

• 任何具有互联网连接的东西都可以变成“聪明”

然而，云使用有合理的担忧：

• 数据所有权。当您将数据存储在公司的云服务中时，您是否拥有数据或云提供商？这对涉及私人数据（如医疗保健或智能家居）的物联网应用来说可能非常重要。

• 潜在的崩溃。如果连接中断或云服务本身崩溃，则IoT应用程序将无法正常工作。短期的无操作性可能对某些物联网应用来说可能不是很大的事情，比如智能农业，但对别人来说可能是毁灭性的。您不希望涉及健康或安全的应用程序几秒钟就会崩溃，更不用说几个小时了。

• 延迟。将数据发送到云并需要返回设备的时间。在某些IoT应用中，这些毫秒可能是重要的，例如健康和安全。自主车辆的一个很好的例子。如果碰撞即将来临，您不必等待汽车与云端通话，然后再作出决定。

所以当我们询问云是否适用于物联网：这取决于。

物联网是一个广泛的领域，包括令人难以置信的各种应用。没有一个适合所有的解决方案，所以IoT公司在决定云是否有意义时需要考虑其具体应用。这实际上是我的Leverege公司存在的原因之一，帮助那些想要建立一个物联网系统的企业贯穿整个过程。

数据科学是对大数据或物联网（IoT）环境进行的任何分析练习的核心。数据科学涉及广泛的技术，业务和机器学习算法。数据科学的目的不仅是做机器学习或统计分析，而且还可以从没有统计知识的用户理解的数据中得出洞察。

在诸如大数据和物联网等快节奏的环境中，数据类型可能随时间而变化，变得难以每次都维护和重新建立模型。这个差距需要一种自动化的方式来管理这些环境中的数据科学算法。数据科学的兴起旨在将我们从基于规则的系统转移到机器自身学习规则的系统中。机器学习使数据科学固有地部分自动化。需要手动干预的数据科学的一半仍然是自动化的。然而，这些领域涉及到人们的经验和智慧：数据科学家，商业专家，软件开发人员，数据集成商，目前有助于使数据科学项目运作的人。这使得数据科学的各个方面都难以实现自动化。但是，我们可以将数据科学自动化视为两级架构，其中：

- 不同的数据科学学科/组件是自动化的

- 所有单独的自动化组件都是互连的，以形成一个连贯的数据科学系统

我们可以将数据科学系统视为自动化，只要它们足够能够在我们抛出数据集时解决我们的问题。此外，应该足够聪明地向我们提供我们可以理解的语言中的所有可能的解决方案。

数据准备，机器学习，领域知识和结果解释是成功执行数据科学项目所需的四个主要任务。所有这些任务都必须转换为自动化模块，以创建一个自动化的数据科学系统（图1）。

数据准备自动化

数据准备是每次创建模型时必须完成的重复任务。数据提取，数据清理和数据转换（例如估算空值和算法特定转换）是属于此类别的一些任务。许多组织将这些任务自动化，并将引擎标记为数据科学自动化工具。但是，大多数这些工具使用基于规则的逻辑来自动执行数据预处理任务。这是正确的做法吗？我们是否需要基于规则的系统来自动化数据科学，这是终止基于规则的系统诞生的？不，我们需要通过机器学习自动进行数据预处理。例如，关于什么预处理功能必须应用于问题的数据的决定是由机器本身做出的。

特征工程是需要自动化的另一个数据准备领域。特征工程是将原始数据转换为属性/预测变量的技术，可提高机器学习项目的准确性。特征工程自动化仍处于初级阶段，也是一个积极的研究领域。麻省理工学院的数据科学家正在开发一种能够从原始数据生成特征的“深度特征综合”算法取得了令人难以置信的进步。

自动机器学习/统计

这是统计程序自动化的数据科学自动化领域。系统根据提供的数据集执行最佳算法。它隐藏了用户的复杂性和算法的数学复杂性，使其向群众提供。用户需要向自动统计学家提供数据。它了解数据，创建不同的数学模型，并根据最能说明数据的模型返回结果。自动统计学家是一个复杂的科学，因为它需要系统学习输入数据模式，找到最佳拟合值，并使用几种统计和机器学习算法自我优化其参数。这需要各种算法约束的推广和巨大的计算能力。

通过利用基于云的服务器来管理高计算能力的需求，自动机器学习逐渐成熟。创建数据产品的组织逐渐包括诸如元学习的功能，基于数据集的元数据自动选择合适的机器学习算法的过程。像H2O.ai这样的组织通过引入几个内置功能来推广模型构建过程，并提供了许多模型调整选项，可以更好地控制算法。此外，他们已经将超参数调优作为几乎所有算法的特征，使数据科学家免于使用不同参数测试模型的繁琐过程。超参数调整是使机器学习模型重新运行多次的自动化尝试和错误的过程，以确定数据集上的模型的适当参数。

洞察产生自动化

数据科学项目的结果直到和除非业务用户或没有统计知识的观众理解它才有用。数据科学活动的奶油是讲故事的部分，数据科学家以全面透明的方式向人们解释结果。自动化此任务需要从统计学家友好的结果自动生成用户友好的文本。自然语言生成（NLG）是当前的前沿框架，可以帮助将语言翻译成自然语言。 Nlgserv和simplenlg是我们可以用于此任务的两个NLG框架。此外，我们可以使用马尔科夫链自动生成句子和制作故事。

数据科学自动化的创新已经开始，并将在未来几年逐渐演变。我们目前正处于一个阶段，我们已经开始处理个别数据科学模块的自动化。从这里，我们需要转移到更通用的数据科学平台，所有模块都自动化并集成在一起。这是一个变化的开始，就像房间大小的计算机被转换为信用卡大小的计算机一样。

权力下放问题

在企业环境中，信息技术（IT）解决方案和服务的买家已经很成熟，已知。但是当谈到物联网解决方案时，实际上购买的是谁，而且如何出售IoT也不甚清楚。

这些新的解决方案属于IT，业务部门，运营和服务集团之间的“无人地带”。与集中的IT采购模式不同，物联网解决方案的采购在很大程度上是分散化的，而采购商居住在几个内部组织之一。

这是因为物联网对于组织的许多部分通常是有价值的。

如果您为工业级洗衣机制造商提供遥感和监测解决方案，收集的数据对售后单位，产品设计单位和销售和营销单位来说是有价值的。

售后部门将使用数据来确定何时需要服务，并发现早期的麻烦迹象。产品设计单位将使用数据来改进下一个模型。销售和营销部门将使用这些数据来了解客户使用最多的功能，从而使他们开发更有效的信息。

那么谁实际购买了IoT解决方案呢？

绝大多数公司没有一个集中的组织，例如物联网办公室，为这些解决方案做出购买决定。

买方可能是一家制造商，产品设计集团与另一家制造商的传统IT组织，以及另一家制造商的售后服务机构。由于缺乏集中采购组织，解决方案供应商难以找到“正确”的买家，并减慢销售过程。

IT和IoT处理不同的组织域

为了了解为什么IoT采购是分散的，考虑一个企业的价值链（图1）。小型或大型公司进行一系列为客户创造价值的活动（例如，生产客户购买的产品或服务）。

主要活动是直接参与创建和交付产品或服务的功能。这些功能包括采购原材料，将其转化为成品或服务，分销这些商品，销售和营销，并支持这些商品的售后服务。

支持活动并不直接参与到初级价值创造活动中，而是支持组织和职能。其中包括IT，财务，人力资源，法律和采购。

IoT解决方案直接涉及主要活动。

在上述的遥感解决方案示例中，制造商的售后团队使用数据来检测早期的故障迹象。然后，它主动地订购替换零件并安排与客户进行现场服务呼叫，以在洗衣机故障之前解决问题。

预测和主动维护的这一步直接为客户创造价值。相比之下，IT可以维护存储客户数据的数据库，或构建允许数据与备件订单管理系统和服务约会预约系统连接的集成。

尽管IoT解决方案具有网络性，但IoT并不是IT。

IoT更像是工业技术，或者是操作技术而不是信息技术。正是由于这个原因，物联网占据与IT不同的领域，为什么物联网购买流程是分散的。

物联网和IT必须协调和协调

在今天的公司中，IoT是由三个不同组织 - IT，业务部门以及运营，制造，营销和工程（图2）等主要的价值创造功能的合作。主要买家将来自其中一个组织。

为了实际购买，这些组织必须在角色和责任之间进行协调，预算分配和转移以及资源分配。其中一些谈判和规划可能发生在一个结构化的论坛，例如在月度业务部门 - IT协调委员会或指导委员会。

由于物联网的管理和采购在当今大多数公司中都是分散化的，所以这种合作购买流程是司空见惯的。虽然这增加了复杂性并减慢了采用过程，但它也将IoT的价值暴露给了更多的受众，引发了整个公司的兴趣，并促进了未来的购买努力。

如何出售IoT - 6个IoT供应商的最佳实践

1.了解您的解决方案适合企业价值链。

无论您是销售内部部署还是基于SaaS的IoT解决方案，都可以确定IT和IoT在特定IoT解决方案的背景下的适合性。这将帮助您了解主要买家以及二手买家以及IT和各种业务功能的作用。

2.聘请企业数字，转型创新办事处。

在分散的物联网解决方案的采购环境中，这些办事处（如果存在）对许多跨功能创新计划（通常涉及与您的IoT解决方案相关的相同功能组织）的可见性和影响力。他们会为您节省大量时间，并指出正确的方向。

3.接触您的解决方案所触及的每一个功能。

这些组织中的每一个都是您的解决方案的潜在买家（主要和次要）。在分散的购买环境中，他们必须相互合作来汇集其预算和资源。您需要确保所有这些组织了解并支持您的解决方案。

4.连接买家的点。

您的解决方案位于IT，业务部门和各种操作功能之间。您的买家将无法获得部署解决方案的支持和资源。帮助您的买方计划内部协作会议。确定其他团队需要什么资源，支持和预算。酌情提供接口，样品协议，角色和可交付成果的列表。

5.围绕分散采购流程制定销售追求计划。

这是一个更复杂的销售参与，需要与多个组织进行互动。围绕更长的销售周期构建和规划您的资源和支持。

6.如果您是创业公司，请帮助您的买家了解如何从您那里购买。

从初创公司购买IoT解决方案时，使用传统的企业采购流程是无效的，只会增加买方的风险。帮助您的潜在客户在从初创公司购买解决方案时开发新的采购实践

现场服务行业巨大，包括遍布世界各地的2000多万辆面包车的现场技术人员，从医院设备到办公电梯，重型制造机械，风力发电机组等各个领域都有很多的效率。

在这个规模上，对诸如进行维修所花费的时间等变量的微小调整可能会产生巨大的后果，而IoT技术 - 传感器和实时监控 - 可以给出应该调整的重要线索。

ServiceMax是现场服务管理（FSM）的市场领导者，每天都会通过客户的异地或移动机械设备来解决数千个问题。

一年前，它与PTC合作启动了物联网（IoT）驱动的云服务管理平台。通过这个平台，作为连接式现场服务（CFS）销售，公司能够跨越“预测性维护” - 在发生问题之前解决问题。

那么在推出这项技术之后，一年中看到什么样的结果呢？根据ServiceMax创始人和CSO Athani Krishna的说法，这是非常令人鼓舞的。

“在许多情况下，我们仍然看到飞行员和实验，但有些公司正在超越这些，”他告诉我。

预测性维护

医疗设备制造商Medivators是一个这样的成功故事。通过在国际业务中实施CFS，公司已经看到可以远程诊断和纠正的服务事件数量增加了78％，无需派遣现场技术人员。

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克里希纳说：“现在，他们有可能发生的事情，他们能够更好地远程诊断问题，并发送一个软件补丁或修复程序，而不必推出一个卡车来解决它。

事实上，根据ServiceMax的第一年业绩报告，客户在生产率，效率，增长，收入，客户体验和合规性转变为连接策略之后已经报告了收益。

迈向预测或主动维护和服务范式的潜力是现代分析和数据捕获技术对制造和维修行业最诱人的承诺之一。

并不是每个组织都可以准备好立即跳跃 - 从头开始，彻底了解数据如何影响业务，这是必须的 - 但是逐步采取小步骤来改进措施往往是构建连接策略的有用策略克里希纳说，一旦这样做，那么像预测维护这样的想法成为一种可行的可能性。

“在许多情况下，如果你看服务行业的状况，有很多”滞后者“。

“如果不是数百名技术人员，那么你们还是有几十家公司，而且这个组织本来就是用笔，纸和传真来运行的。

“从这里跳跃到连接的战略是一个巨大的飞跃 - 所以企业需要多个镜头才能进入一个现代化的集中式平台，您可以自动化工作流程并以数字方式捕获所有信息。

通过更快的报告来提高现金流

医务人员的另一个效率是减少技术人员在事件发生后大约两周到两天的时间。

这是一个有价值的指标，因为它大大减少了客户之间的延迟 - 在Medivators案例中，使用其设备的医疗保健提供者可以为服务事件付费。

克里希纳说：“最终目标是在24小时内向客户提供账单，这将真正改善现金收购。”

最近注册使用ServiceMax技术的另一个客户是Jones和Frank，美国最大的加油泵和设备的安装和维修人员。它希望基于云的移动分析和管理系统能够在以前受依赖旧系统和孤立数据阻碍的领域中提高效率。

也希望运行CFS或类似技术的现场服务机构最终能够为关键任务环境中的机器和设备提供100％的正常运行时间保证 - 当然是费用。

最终采用连接策略并不限于购买一种产品或服务，就像克里希纳所说的那样，这是关于利用这个机会来考虑“整个商业模式升级”。

“公司如何上市，如何赚取利润，如何根据服务进行区分，以及如何建立和保持与客户的长期关系 - 它必须是一个全公司的举措。

“任何看这样的人都有机会成功。”