物联网这个词已经在默默无闻为我们服务了，在远程连接的前提下允许我们通过互联网连接进行通信和管理我们的生活。但是我们在了解物联网为我们服务的前提之下有必要了解物联网平台的未来，甚至如何为我们服务的。

 

　　首先是设备充当信息传送平台，平台会告诉物联网平台用户的行为，健康状况，甚至用户的某些个人癖好。这些数据都有利于物联网平台更加完善，尽管对于公司而言挖掘出这些数据是十分有价值的事情，但是如果他们对这些数据不能够进行排序和研究的话，也是无用的。所以这也就是如今机器学习和算法风靡的原因之一。通过与机器学习技术的结合企业可以获得有关用户的精准信息。那么，到底什么才是物联网平台呢?用户以及企业该如何选择互联网 平台呢?

 

　　从更加广泛的意义上讲，物联网平台是一套完整的工具和服务，可以帮助开发人员创建应用程序。接着，我们有必要了解一下Uber是如何运作的 。Uber会在我们用户在使用该应用程序时候查找我们周边的出租车使用状况，在此前提之下，Uber使用物联网平台和机器学习技术，我们的手机设备提供了关于我们用户行为信息，想要找什么车，我们的位置，以及我们要去往哪里……在这里，物联网平台就是我们的手机设备。

 

　　Uber通过使用机器学习算法可以使用这些信息来了解人们的出行需求，甚至何时是高峰期，用户愿意支付的费用……这就是商业智能如何使得公司从中受益的的最好的案例，这也就是企业应该如何理解机器学习是如何利用它来提高利润率的。而物联网则是有一个中间环节，从传感器和设备获取数据并将其传递给相关人员和分析软件以便于从中获取有用数据。大多数物联网平台提供定义属性良好的API和SDK，将研发人员连接到任何硬件平台并使用其云服务。当然数据越多，处理情况就更复杂些。当公司能够做到处理大批量数据时，实施机器学习算法可以帮助公司获得更好的商业智能解决方案，从而帮助公做出更好的决策。

 

　　因此良好的可扩展性就变得非常重要，为了实施大量数据的机器学习算法，我们得首先找到一个可以帮助获取数据的物联网供应商。因此选择物联网供应商的决定就变得至关重要。当获取得到大量数据之后，与硬件和数据安全相关的成本和风险也相应增加。另外在寻找供应商时，我们需要考虑到可扩展性与 平台的最佳性能，可扩展的物联网平台允许我们连接到数以百万计的设备，这些设备具有不同的技术需求，要不影响到获取数据的效率和质量，平台至关重要。

 

　　此外，长期也来，M2M通信领域和工业信息化自动化已经成为技术发展中十分必要的一环。借助数据驱动的操作已经成为常规操作，并使得 物联网向更精确 的领域，更专业化的方向发展。当然为了提供更加完整的自动化体验，物联网平台需要支持传统和现代协议。

 

　　当然，定价模式也是十分重要的。笔者认为，平台提供商应该有透明的定价政策，以便谨防那些提供合理介绍费率的供应商。当然如果使用订阅模式的话，必须要支付订阅费用。如果在主营业务中有销售硬件的必要，那么使用许可证平台进行证明选择，最后将其也一并纳入开发成本之中。

 

　　另外，寻找提供物联网平台的供应商需要适合当前的IT技术环境，并托管在本地。因为与单一方法相比较而言，混合云的方式已经被证明是成功的。使用混合云最好的一点是其提供的良好的可访问性，使用此选项的开发商们可以方便快捷访问私有云和公有云。在笔者看来，从传感器节点到网关到执行器，工业互联网为解决方案已经包含了这些东西，许多设备就不再有必要生成需要处理的 遥测数据。该平台会向执行器和传感器发出命令。毕竟，一个高效的物联网平台保持了设备与数据管理的清晰分离，以便于在处理数据的消费端和消耗来自不同传感器节点的数据进行通信。此外，避免使用端点转发来自未关联到遥测数据集的设备的消息。当这些消息具有清晰的分离时，有效的M2M通信和数据摄取层可能会增加。

 

　　最重要的是，随着科技的进步，物联网正在改善我们用户与用户，用户与设备之间交流的方式，以及全球经济运作的方式。选择良好的物联网平台，这一关键步骤将给我们说明物联网平台的重要性，从而帮助我们做更有针对性的决策。