近年來物聯(lián)網(wǎng)(IoT)成為最熱門的話題，許多大型芯片公司聯(lián)合硬件制造商，大量投入物聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)，而以物聯(lián)網(wǎng)為目標(biāo)的新創(chuàng)公司也紛紛設(shè)立，以爭取更多投資人的關(guān)注。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，過去這只是硬件工程師與嵌入式系統(tǒng)的議題，需要更多專業(yè)人才的加入，延伸到原來互聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)域，包括后端軟開發(fā)及前端工程，以及最近另一個熱門的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

暫不考慮物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連上網(wǎng)絡(luò)要做什么，我們先來談?wù)勗O(shè)備本身，由于芯片的成本不斷下滑，加上各種新型的傳感器被發(fā)展出來，使得我們有機(jī)會在極小的電路板上，以很低的成本開發(fā)出特殊應(yīng)用的智能設(shè)備 (Smart Things)。最近有人給開發(fā)全新的智能設(shè)備的人一個酷炫的名子–創(chuàng)客(Maker)。不管你想成為什么樣的創(chuàng)客，一定要知道智能設(shè)備依其競爭力可分為四個階段：

1、監(jiān)測：這是最基本的，將感測組件所收到的數(shù)據(jù)，送回控制臺。

2、控制：智能設(shè)備可以接受控制臺的命令，啟動開關(guān)、調(diào)整設(shè)定。

3、優(yōu)化：在監(jiān)測數(shù)據(jù)與控制之間，加入算法來優(yōu)化，讓監(jiān)測數(shù)據(jù)可以依算法回饋給控制命令。

4、自主管理：在優(yōu)化的算法后，再加入一點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)的能力以及外部數(shù)據(jù)參考的能力，讓智能設(shè)備更聰明。

就以當(dāng)前流行的四軸飛行器為例，最早大家只是在遙控直升機(jī)上裝上攝影機(jī)，希望做成便宜的無人飛行器，這只是監(jiān)測與控制;后來有人將直升機(jī)擴(kuò)張到4個旋翼，再加入平衡傳感器，以及維持平衡的算法，這就是優(yōu)化;然后再加上 GPS 定位，結(jié)合控制臺的指令，可以做到定點(diǎn)之間的移動，這是進(jìn)一步的優(yōu)化。然而，怎樣才算是自主管理呢?這必須加上一點(diǎn)學(xué)習(xí)能力才行，例如：不同的載重、不同的風(fēng)，自動調(diào)整飛行的設(shè)定。

從智能設(shè)備的角度來看，軟件開發(fā)人才的機(jī)會是在優(yōu)化與自主管理的階段，因?yàn)橛布c嵌入式系統(tǒng)工程師并不善長這一部份工作。

聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的4個工作

將各種設(shè)備連上網(wǎng)絡(luò)形成物聯(lián)網(wǎng)，也可以分為4個部份的工作(不是4個階段)：

1、產(chǎn)品：由設(shè)備所構(gòu)成的產(chǎn)品，通常就是前面所提到的智能設(shè)備。

2、連網(wǎng)：這部份要考慮的是連網(wǎng)的所使用的技術(shù)以及相關(guān)的問題，包括傳輪協(xié)議、訊息標(biāo)準(zhǔn)、安全、格式、數(shù)據(jù)型態(tài)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及管理。

3、資料：物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)個別算起來都不算大(影音數(shù)據(jù)除外)，但是訊息量驚人，部份數(shù)據(jù)需要實(shí)時處理，有些數(shù)據(jù)則必須結(jié)合其他數(shù)據(jù)一起分析才會有意義。這里的工作包括數(shù)據(jù)輸入、儲存與分析三部份。數(shù)據(jù)輸入格式應(yīng)盡可能采取開放的協(xié)議，如：HTTP， AMQP…等，而數(shù)據(jù)的接受端要考慮實(shí)時的延展性。千萬不要以為當(dāng)前主流的云端業(yè)者所提的的網(wǎng)站或虛擬機(jī)的自動延展是夠用的，這些以網(wǎng)頁服務(wù)為導(dǎo)向的設(shè)計，自動延展常需延遲5到10分鐘才能準(zhǔn)備好新的機(jī)器，以網(wǎng)站服務(wù)的角度看可能足夠，但以物聯(lián)網(wǎng)的角度看，表示我們可能會收不到10分鐘左右的數(shù)據(jù)。在無法預(yù)測何時物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用會爆量的情狀下，不能事前將所需的運(yùn)算資源預(yù)先準(zhǔn)備好。因此，選擇云端平臺不要使用 IaaS 作為數(shù)據(jù)接收端，盡可能選擇 PaaS來接收數(shù)據(jù)，最好是有針對物聯(lián)網(wǎng)IoT優(yōu)化的PaaS數(shù)據(jù)接收服務(wù)。

數(shù)據(jù)儲存時，先考慮放進(jìn)noSQL的儲存區(qū)， 由于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)多是以 Name-Value的方式呈現(xiàn)，在資料尚未處理之前，大多數(shù)的的noSQL儲存都可輕易管理它，包括MangoDB， DocumentDB， HDFS， Azure Table/Blob， AWS S3…等等。數(shù)據(jù)處理時，考慮能有效處理這些數(shù)據(jù)的工具，Apache 基金會最近有一些新的數(shù)據(jù)處理引擎，如：Apache Storm 作為分布式實(shí)時數(shù)據(jù)處理之用，Apache Spark 比 MapReduce 更有彈性的平行運(yùn)算引擎。分析處理后的資料，再放進(jìn)SQL儲存中，以加速提取信息的效率。

4、運(yùn)用：將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，運(yùn)用到各種不同的地方，包括傳送到手機(jī)端與用戶互動、作成報表給數(shù)據(jù)提供者與數(shù)據(jù)管理者使用、回傳到優(yōu)化階段算法中以改善算法的功效、或是提供給其他大數(shù)據(jù)應(yīng)用參考。

除了第一部份工作是產(chǎn)品的定義與設(shè)計外，其他的工作都是軟件開發(fā)相關(guān)的云端與數(shù)據(jù)處理機(jī)會。

物聯(lián)網(wǎng)賺錢的3個步驟

最后，我們來談物聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)模式。物聯(lián)網(wǎng)最難賺錢的是銷售設(shè)備本身，因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)設(shè)備要達(dá)到一定的市場有效性，一定要售出相當(dāng)數(shù)量;加上物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備設(shè)計，多是以簡單的感測組件與必要的通訊組件構(gòu)成，客戶不會像換手機(jī)一樣的經(jīng)常去更新它。因此，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備要在可靠性的前提下，盡可能做到最低成本。此外，來自山寨威脅，永遠(yuǎn)都會有人可以更低的成本，來提供同樣的硬件。

應(yīng)對山寨的威脅，最佳的策略是放棄硬件的毛利，反過來利用深圳的制造能力成為你的供貨商，另一方面以提供服務(wù)守住消費(fèi)者。從商業(yè)模式來看，物聯(lián)網(wǎng)有3種獲利的方式：

1、提升效率：利用實(shí)時收集的監(jiān)測數(shù)據(jù)，幫助自已或使用者降低成本，對使用者而言，你銷售的就不是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，而是提升效率并降低成本的方案。例如：工業(yè)自動化利用數(shù)據(jù)改善制造效率，設(shè)備監(jiān)控與分析以提高妥善率、醫(yī)院利用鏈接的數(shù)據(jù)減少犯錯的機(jī)會、農(nóng)場利用收集的信息精準(zhǔn)供應(yīng)水、光線、肥料。

2、啟動創(chuàng)新：綜合多種來源的實(shí)時數(shù)據(jù)，分析市場的變化，以隨時反應(yīng)市場變化，例如;加油站將加油數(shù)量結(jié)合客戶行動App，進(jìn)一步改善客戶忠誠度計劃;或者是分析歷史數(shù)據(jù)，以預(yù)測市場需求，例如：綜合歷史天候數(shù)據(jù)及實(shí)時監(jiān)控數(shù)據(jù)，預(yù)測高單價農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量。

3、轉(zhuǎn)型服務(wù)：以提供資 料服務(wù)給客戶取代原來的銷售商品給客戶，例如;分析客戶的運(yùn)動數(shù)據(jù)提供客戶健身、減重等建議與咨詢服務(wù)，健身手環(huán)直接送給客戶;分析客戶的貴重設(shè)備監(jiān)測及使用信息(如：汽車、大型空調(diào)…等)，提供客戶必要的維修咨詢，在兼顧妥善率的前提下幫客戶降低成本;以租用與服務(wù)的方式向客戶收費(fèi)，讓客戶不用擔(dān)心持有設(shè)備的后續(xù)使用與維護(hù)。

物聯(lián)網(wǎng)將啟動新一波的產(chǎn)業(yè)革命，這一波的革命將由互聯(lián)網(wǎng)延伸開來，對硬件工程師來說當(dāng)然是更多的挑戰(zhàn)，而對軟件開發(fā)人員而言，則是更多的機(jī)會，物聯(lián)網(wǎng)是基于現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，未來有更多的應(yīng)用等著我們?nèi)ラ_發(fā)。

本文轉(zhuǎn)自d1net（轉(zhuǎn)載）

總結(jié)

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