物聯(lián)網工程將硬件，連接性，軟件和UI結合在一起，所有這些都對數(shù)據(jù)處理提出了更高的要求。這些因素的結合意味著，物聯(lián)網云解決方案的工程設計可能更加復雜，運行起來的計算量也將更多，這就是為什么物聯(lián)網云工程非常適合于云原生開發(fā)的原因。

對于那些在云中進行工程設計的新手來說，這可以為企業(yè)的交付工作注入全新的變量集，并隨之帶來軟件開發(fā)和運營環(huán)境中的潛在中斷和漏洞。這就是為什么除了與物聯(lián)網（IoT）云平臺提供商合作之外，許多企業(yè)也會選擇與數(shù)字工程提供商合作的原因。

畢竟，合適的數(shù)字工程合作伙伴以及合適的物聯(lián)網云平臺將加速IoT計劃的啟動，同時降低與開發(fā)相關的成本，與推出相關的風險，并提高整個開發(fā)生命周期的效率。

選擇合適的團隊和工具來啟動IoT項目是一項艱巨的任務。物聯(lián)網云平臺市場上擠滿了云計算巨頭（微軟，亞馬遜，谷歌和IBM）到數(shù)十個行業(yè)特定專家的眾多選擇。物聯(lián)網平臺應有助于最大程度地降低風險，并確保從端到端的高質量數(shù)字服務交付。

它應該為您提供實實在在的工程效益，這可以減少工程，成本和時間，這是內置的工具和功能。許多專業(yè)物聯(lián)網供應商提供了有吸引力的軟件包，可滿足IoT解決方案需求，而無需過多的自定義。

還必須考慮到物聯(lián)網（IoT）解決方案如何與組織的更廣泛的數(shù)字產品集成。物聯(lián)網系統(tǒng)與其他業(yè)務緊密結合時，將帶來最大的價值。因此，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)集成成為決策過程中的關鍵因素。

更一般而言，物聯(lián)網云平臺提供了一些非常有吸引力的服務來幫助建立物聯(lián)網解決方案。需要權衡；但是，通常在價格，技術限制，復雜性和供應商鎖定等形式下出現(xiàn)。今天，我們將探討選擇物聯(lián)網平臺提供商時需要牢記的問題。

1.是否有一個物聯(lián)網云平臺名稱可以在與您可信賴的影響者的對話中不斷涌現(xiàn)？企業(yè)應該尋求建議，然后跟進以確保提供者可以共享示例和證據(jù)來支持成功案例。例如，我們可以指出許多跨行業(yè)的案例研究，例如工業(yè)，醫(yī)療保健技術，可穿戴設備和消費物聯(lián)網。我們還可以詳細描述我們如何與云物聯(lián)網平臺提供商合作。請查看AWS和Infostretch的白皮書，其中包含有關云原生開發(fā)，測試和許多用例的詳盡指南。

2.注意可伸縮性。物聯(lián)網云提供商將以其可以處理的數(shù)百萬個連接使?jié)撛诳蛻粞刍╝zz亂。他們能否始終如一地保持正常運行時間？他們可以幫助您簡化擴展工作嗎？他們可以監(jiān)視設備的性能嗎？

3.尋找一個可以滿足您的物聯(lián)網解決方案需求的物聯(lián)網云平臺是您的首要考慮。但是從長期來看，該平臺如何適應不斷變化的用例？

4.您的物聯(lián)網系統(tǒng)將如何處理定期更新？這些以來自（IoT）平臺供應商的系統(tǒng)集成和固件更新的形式出現(xiàn)，您希望將其推送到連接的設備。

5.您將能夠建立一個無縫管理數(shù)據(jù)的環(huán)境嗎？這是Infostretch與AWS共同應對數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)的方式，幫助該醫(yī)療設備公司以100％的準確性處理葡萄糖監(jiān)測數(shù)據(jù)集，并將新患者入職的成本降低了一半以上。

6.恭喜，您的角色現(xiàn)在是擁有，管理和保護數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點！您的物聯(lián)網云平臺將如何與您現(xiàn)有的安全實踐一起工作，以增強物聯(lián)網系統(tǒng)的安全性和隱私性？

7.成立了全才還是小專家？專有還是開放源代碼？有許多因素需要權衡，包括易于設置，企業(yè)立即能從中受益以及未來的限制（例如供應商鎖定）之間的權衡。

8.您有哪些災難恢復選項？大量環(huán)境因素可能會損害物聯(lián)網（IoT）系統(tǒng)的功能。這是一個機會，可以從一開始就檢查災難恢復計劃是如何處理的，并在停機時質疑其跟蹤記錄。

9.企業(yè)在為其物聯(lián)網云平臺支持預算時最經常遇到的困難是無法說明其需求如何變化。從長遠來看，似乎很不錯的定價模式可能會造成高昂的代價。您的物聯(lián)網云平臺能夠提供什么樣的定價靈活性？

正確的物聯(lián)網云平臺不只是在云中托管和訪問資源。云原生計算利用了許多現(xiàn)代技術，包括PaaS，多云，微服務，敏捷方法論，容器，CI / CD，數(shù)據(jù)工程，IoT，AI和機器學習。

審核編輯 黃昊宇