云平台有哪些

摘要

风起云涌的物联网，随着国内外大公司的入局，形式也逐渐明朗起来。物联网不仅仅是硬件接入的一个网，还是接入后，大数据的存储、分析和呈现，以及人工智能技术的深度介入，对各类企业的生产、运维、管理带来的改变，微软Azure最完善，百度最小气。本篇文章以微软的Azure云、百度的物接入及物解析云平台、阿里的物联网开发套件为切入点，深入介绍相关物联网平台的技术特色，技术路线。希望能给物联网从业者一些参考和启示。

风起云涌的物联网，随着国内外大公司的入局，形式也逐渐明朗起来。物联网不仅仅是硬件接入的一个网，还是接入后，大数据的存储、分析和呈现，以及人工智能技术的深度介入，对各类企业的生产、运维、管理带来的改变。本篇文章以微软的Azure云、百度的物接入及物解析云平台、阿里的物联网开发套件为切入点，深入介绍相关物联网平台的技术特色，技术路线。希望能给物联网从业者一些参考和启示。

云山雾罩的物联网随着国内外一些大公司的大力推进，面目日渐清晰。今年年初笔者因项目的关系深入了解了当前主流的物联网云平台，又有了不同的感悟。在细说这几个物联网云平台之前，笔者先简单介绍一下如今的物联网。

现在的物联网，必不可少的三要素分别是：云、手机和智能硬件。例如，当前现象级应用摩拜单车就是一个典型案例。

智能硬件的作用：一是控制车锁的开启;二是获取当前GPS坐标;三是和云端通信，发送位置、车锁状态信息和接收云端指令;

手机就是实现用户管理、扫码和位置呈现等功能;

云的主要作用是数据接入，指令发出。另外一个重要功能也许是大数据分析，比如车共享频次，故障收集分析等等。

以上结构可以称之为是当前一个典型物联网应用，是智能硬件和云结合的一个最佳范例。产品功能简单明确，利于复制数量。有了量，也便于大数据分析。智能家居一些应用，其实也可以按这种类似的模式去经营实现。如小米不到千元的智能家居套件，在我亲身试用的大半年里，整体感觉还是非常不错的。

在前几年，智能硬件比较火的时候，第三方云平台，也可以说是智能硬件云平台也是非常热络的，比如Yeelink、机智云等。不过去年年底咨询Yeelink创始人姜兆宁的时候，姜总表示这种模式已经很难持续，目前是专注做Yeelight。机智云是国内比较有影响的第三方物联网云平台，我也曾和北京的团队有过深入的交流，对于物联网云平台对接第三方硬件，发展的并不是如想象的那么顺利。

从摩拜单车、小米智能家居到Yeelink、Yeelight和机智云，似乎隐约告诉我们，智能硬件和云平台紧密结合，做成一个封闭的私有的体系，才更有价值。

那问题来了，微软云、百度云、阿里云做公共物联网云平台，其价值点又在哪里?和以前出现的物联网云平台有什么异同?

都说2016年是物联网元年，在这个年头的三月份，微软Azure平台的IoT Hub开始支持MQTT，百度差不多也是在这个时候推出了基于MQTT的物联网平台，阿里是在下半年推出了基于MQTT协议的物联网开发套件(亚马逊、华为、腾讯也各有很好的物联网云平台，在此就不一一展开说明)。

这里不得不提一下MQTT(Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输)，是IBM公司1999年开发出来的通信技术。最大的特点是消息质量可以分三种：最多一次，最少一次和仅有一次(本文中所述的三种物联网平台，第三种消息质量“仅有一次”当前是不支持的)。另外MQTT不仅可以构建在TCP/IP协议栈之上，目前百度和阿里云的物联网平台也支持基于Web Socket之上的构建。

以前的物联网云平台在笔者眼中更像一个大应用平台，而不是一个基础平台，类似工控中的组态软件，把物理上的一个个参数，抽象为一个个IO变量，比如布尔型的开关、浮点型的温湿度、整型的灯光亮度、当然还包括一些二进制数据的摄像头数据。这种架构，其实比较适合参变量相对少的智能家居及智能硬件。但是对比较复杂的工控类应用来说，如果每种数据都抽象为一个IO点，那么都需要配置，适用性就不那么强了。现如今的三大物联网平台，就是把硬件和云端通信进行了简化，即数据上传和下发。正是因为这种机制，反而通用性更强了。

换而言之，以前的物联网云平台更在意接入环节，重在通道。而现在的物联网云平台，接入仅仅只是其中的一环而已。

微软Azure云平台

微软的云平台其实提供了全方位的物联网服务，如图1所示：

微软云平台物联网服务

数据采集环节支持三种方式，Event Hubs、Service Bus和IoT Hub。其中IoT Hub支持三种通信协议HTTPS、AMQP和MQTT，对Azure云来说，三种协议不需要预先在云中设定，自适应。从应用的角度来看，HTTPS、AMQP和MQTT三种协议没有太大的区别，同时微软也是刻意隐藏了三种通信的区别，总体来说就是数据上传和数据下发。不过这里需要指出的是，针对数据下发而言HTTPS的代价还是比较高的，需要不断请求服务器，以获取数据下发的内容。

接下来从数据流的角度来看Azure云服务，如图2所示：

数据流角度解读Azure云服务

从上面的两图可以看出，微软云平台的接入仅仅是其中一个环节。更为重要的是数据的存储、分析，还有展现。特别是数据和分析部分，是大数据的基础，后续所谓的人工智能会基于这些环节发挥重要作用。

百度物联网云平台

百度物联网云平台分为物接入IoT Hub、物解析IoT Parser和物管理IoT Device等。事实上，百度物联网云平台和微软类似，其重点也并非接入环节，而是其重金下注的人工智能部分。

百度云平台服务

百度物联网平台

从上图可以看出数据采集后的存储、处理、分析环节也是百度的一个重点，在这个环节，百度的一些人工智能，深度学习的技术可以融入进来。

百度物联网平台虽然和微软一样，也支持MQTT，但是与微软的不同之处在于，百度号称支持原生MQTT。即MQTT协议不仅仅是一个通信信道了，而是充分发挥了MQTT本身的优势，比如信息的发布/订阅(微软的信息发布和订阅是固定的，单一的)。但是这种灵活性，个人认为有些粗糙了。这对基于该平台开发的用户来说，需要比较强的规划能力，否则很容易造成信息风暴。

此外值得一提的是，微软的云必须是SSL加密才能运行云和端通信，但是百度物联网云并不强制用户一定加密。

阿里的物联网开发套件

阿里似乎比较低调，其物联网平台称之为物联网套件IoT Kit。和微软、百度物联网平台一样，也是支持MQTT通信协议。不过相对于微软的封装和百度的完全开放不同，阿里的物联网套件平台做了半封装，比如发布和订阅和微软一样，预先定义了一些关键字，并且除此之外还可以自定义。可以说是介于微软和百度之间的一种模式。并且其通信加密要求是最高的，SSL的版本必须是TLSV1.1或TLSV1.2 版本。

阿里物联网套件

和微软及百度相比，阿里的物联网平台稍有一些简单，其重点一是接入，二是数据导出。提供了相对丰富的API对外接口，对有些智能硬件厂商来说，是一个好消息，相当于阿里提供了一个云端API接口，方便和第三方合作方进行系统级别的开发合作。

三大平台对比

从开发的角度来看，微软的物联网云平台SDK最丰富完善，提供了各种示例，有设备端的、有网关、有云端等等。百度相对小气，其MQTT的SDK就是百度物联网平台的SDK了。阿里的物联网平台也是介于二者之间，特别是在设备端提供了一些基于芯片层面的接入源码，另外API接口部分也提供不少示例。

通过以上种种的介绍，我们之前提到的另外一个问题的答案就昭然若揭了。

微软云、百度云和阿里云等公司做公共物联网云平台，其价值点在于数据采集后的价值，及基于大数据分析下的各种衍生价值。换句话说未来大数据的“金矿”的价值，在于如何挖掘和利用。基于这一点，微软和百度似乎走在了前列。

谈及此处，笔者个人一直秉持的理念也逐渐清晰起来，做有影响力的云平台，还是要靠大公司，而不是自己再去造轮子。在PC时代无论是谷歌、百度还是腾讯等巨头，也是基于Windows等操作系统成就了自己。同样在物联网时代，基于这些大公司的物联网平台，站在巨人肩上，去成就另外一个层面的伟大。

所以在物联网飞速发展的时代，我的重点放在了设备端。从2001就开始从事工控领域的我，绝不会把物联网云平台下的端，仅仅抽象为一个设备，一个网关，其中个人认为这只是冰山一角而已，会有更为广阔的操作空间。

物联网时代已经来临，云端有云端的机会，大数据挖掘有大数据挖掘的机会，设备端也有设备端的机会，就看如何去迎接这个新时代的到来了。

物联网这一概念支撑了我们对智慧生活的诸多梦想。在 2015 年前后，大量物联网云平台企业创立并拿到融资。而今天已是 2017 年年末，我们怀着好奇心希望了解这些曾经站在风口上的公司，通过 3 年的时间取得了哪些成就？同时，我们也通过这份报告去了解这个代表未来的行业是如何悄悄地改变我们。

本报告主要说明以下几个问题：

物联网云平台是什么？它重要么？

该行业目前在全球的发展现状是什么？

物联网云平台与云计算的区别是什么 ?

该行业有哪些 Benchmark 需要被注意？

行业玩家分别怎么发展？

这个行业如何挣钱？

哪些生活场景正在被物联网改变？

|本文由好程序员特训营编辑

|作者：好程序员

云计算平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。云计算平台服务明显特征：

(1)服务无处不在 用户只需要一台具备基本计算能力的计算设备以及一个有效的互联网连接，就可以随时随地使用该服务。从这个意义来讲，任何联网的应用，都具备成为云计算平台的潜力。

(2)具备进入成本 用户具备使用该服务的需求，但是并不具备独立提供该服务的经济或者技术条件。譬如说某些企业需要定期地进行大规模的运算，但是并不值得专门为此购置一台具备大规模运算能力的计算设备。超算中心通过发展客户群让多个用户来分担超级计算机的成本，使得其用户能够在不拥有计算设备的情况下以较小的成本完成计算任 务。

(3)用户决定应用 云计算平台提供计算能力(包括处理器、内存、存储、网络接口)，但是并不关心用户的应用类型。用户利用云计算平台所提供的计算能力，并且充分考虑云计算平台所设定的(技术和经济)限制，开发出丰富多彩的应用。满足如上几个条件的云计算平台，又可以按照其所提供服务之层次细分为基础设施服务(IaaS，例如 在线存储和数据库服务)、平台即服务(PaaS，例如AMP虚拟主机和Java EE应用服务器容器)和软件即服务(SaaS，例如Google Docs)。很多厂商在提到云计算的时候，往往会同时提到分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(ParalleComputing)、网格计算(Grid Computing)、实用计算(Utility Computing)等等概念。事实上用户并不关心这些五花八门的新名词，他们所关心的仅仅是某项服务是否可用以及使用该服务所需要的成本。说得难听点，这些概念仅仅是云计算平台提供商在创建云计算平台时才需要了解的技术细节，它们可以被认为是云计算的表象，但并不是云计算的本质。