最近研究了一些物聯網平臺技術資料，以做選型參考。腦子裏積累大量信息，便想寫出來做一些普及。作爲科普文章，力爭通俗易懂，不確保概念嚴謹性。我會給考據癖者提供相關英文鏈接，以便深入研究。
—— 馮立超 HiwebFrank
4. 平 臺
由於物聯網的地域分佈廣、設備數量衆多的特點，物聯網解決方案必須藉助公有云平臺來實現。
物聯網解決方案須具備如下功能：
- 從設備收集數據
- 分析運行中的數據流
- 存儲和查詢大型數據集
- 實時和歷史數據可視化
- 與後端業務系統集成
- 管理設備
我們用一個簡單的圖示來說明物聯網解決方案構架，下圖是微軟給出的一個與廠商無關的物聯網解決方案通用示意構架：
該簡化構架包括 設備連接、數據處理與分析、信息呈現 三個層面。
該構架中，物聯網設備收集數據並與雲網關交互；雲網關使其它後端服務可以處理這些數據，從雲網關，數據提交給其它業務應用程序或儀表板操作人員及其它展示設備。
設備連接
如何讓設備安全可靠地連接到解決方案後端，是物聯網解決方案所面臨的巨大挑戰，相比於其它系統，物聯網設備有如下一些特點：
- 通常是無人操作的嵌入式系統甚至是沒有操作系統的設備
- 可能部署到物理訪問成本高昂的遠程位置等各種部署場景
- 可能無法通過其他方式來與設備交互，而只能通過解決方案後端來訪問
- 供電及運算資源可能都有限
- 網絡連接可能不穩定、緩慢或高成本
- 可能需要使用專屬、自定義或行業特定的應用層協議
- 可以使用大量常見的硬件和軟件平臺來創建
除上述特點之外，物聯網解決方案還必須考慮可擴展性、安全性和可靠性。傳統的技術如Web容器或消息傳送代理等不足以支撐這樣的需求。
爲此，物聯網平臺廠商都提出自己的解決方法，如微軟的 Azure IoT Hub 及 Azure IoT SDK 等。關於 Azure IoT Hub 請參見上一講相關內容。
有關設備連接的多種情況，微軟給出的概念構架圖如下：
數據處理與分析
在物聯網解決方案中，數據處理與分析主要交由在公有云上的後端服務進行，包括設備數據篩選、彙總、路由到其他服務等等。後端服務主要負責如下工作：
- 接收來自設備的大規模數據，並確定如何處理和存儲這些數據
- 必要時可以從雲端向設備發送數據或指令
- 設備註冊、預配置及安全連接控制
- 跟蹤設備狀態並監控設備活動
- 存儲和分析設備歷史數據，從而實現設備預見性維護
- 與設備進行交互，實現反饋控制等
當然，並不是所有的業務都必須交由雲端處理，例如一些必須及時響應的操作比如緊急剎車，這些處理及操作都必須在設備端直接進行；另外，設備也可以進行一些預處理，從而提高效率、降低數據傳輸量。
爲此，設備本身應該具備一些處理能力。
微軟的 Windows 10 IoT Core，提供了強大的設備端計算能力；
而亞馬遜的 Greengrass，則使物聯網設備可以運行 AWS Lambda 函數、同步設備數據以及與其他設備安全通信，甚至無需連接互聯網。Greengrass 可確保物聯網設備快速響應本地事件、運行時採用間歇性連接，並最大程度地降低將物聯網數據傳輸到雲的成本。
華爲的 LiteOS，則強調輕量級、低功耗（一個鈕釦電池用好幾年）、快速啓動（毫秒級）及響應（納秒級）、多種連接協議（廣域/局域）等特性。
另外，一些物聯網設備，也可以通過完全自主研發的芯片，實現相關數據採集與處理。
比如圖像火災監測設備，可以將圖像火災分析算法集成在設備芯片中，由設備芯片中的算法進行判斷，僅將是否發生火災的判定結果傳輸到雲端。
而對於較複雜的圖像、或者誤判圖像，則將圖像數據及其設備端判定結果傳到雲端，通過機器學習，逐步改進算法，提高圖像處理能力，並通過物聯網對設備進行升級操作。
信息呈現和業務連接
信息呈現和業務連接層 用於展示和操控從設備收集的數據。它可讓用戶查看和分析從其設備收集的數據。 這些視圖可以採用儀表板或 BI 報表的格式，以顯示歷史數據和/或接近實時的數據。
此層還可實現物聯網解決方案與現有業務應用程序的集成，以連接企業業務流程或工作流。 例如，圖像火災監測系統，在發現監測設備故障信息後，通過與維護服務商現有的運維計劃系統集成，可以預約工程師到現場進行檢查。
下圖是微軟提供的一個物聯網工廠的應用界面樣例。
在該界面中，儀表板左側展示了生產線細節信息。如儀表板左側第一條，提示機械臂嚴重警告，而在儀表板中部的模擬界面中，同樣用紅色標出機械臂警告位置。在右側的報警欄，列出不同時間點的警告信息，如機械臂溫度警告等。而在儀表板下方，則展示該條生產線的整體效率信息。
微軟物聯網解決方案構架
下圖是微軟物聯網解決方案的較詳細的構架圖：
微軟的物聯網解決方案平臺，通過微軟的公有云 Azure 實現，即 微軟物聯網套件 Azure IoT Suite。設備通過 Azure IoT Hub 註冊和接入，然後可以使用微軟公有云 Azure 的各種強大的數據處理、存儲、分析、機器學習能力，構建所需的各類物聯網業務。
微軟物聯網解決方案通常至少會使用到如下服務：
- Azure IoT Hub： 該服務提供設備到雲和雲到設備的消息傳送功能，並充當雲和其他主要 IoT 套件服務的網關。 該服務使得可以從大量設備接收消息，並將命令發送給設備。 使用該服務，還能夠管理設備，例如，可以配置、重啓連接到 Azure IoT Hub 的設備，或對其執行恢復出廠設置操作。
- Azure Stream Anzlytics： 流分析提供運行數據分析。 該服務處理傳入遙測數據、執行聚合以及檢測事件。 以及處理包含元數據或來自設備的命令響應的信息消息。 解決方案使用流分析來處理設備消息，並將這些消息傳送給其他服務。
- Azure Storage 和 Azure DocumentDB： Azure 存儲和 Azure DocumentDB 提供數據存儲功能。 解決方案使用 Blob Storage 來存儲設備遙測數據並使其可用於分析；使用 DocumentDB 來存儲設備元數據，以及啓用解決方案的設備管理功能。
- Azure Web App 和 Microsoft Power BI： 提供數據可視化功能。 藉助 Power BI 的靈活性，可以快速生成針對具體業務要求的交互式儀表板。
微軟還給出了一些預配置解決方案和相關演示案例，有興趣的讀者可以點擊如下鏈接，通過實際操作了解上面截圖中的工廠物聯網使用場景：http://www.microsoftazureiotsuite.com/demos/connectedfactory 。
亞馬遜物聯網解決方案構架
而亞馬遜給出的構架如下圖所示：
亞馬遜物聯網解決方案當然強調其公有云平臺 AWS，而最受其推崇的，自然是當下正熱的 Serverless 構架的 AWS Lambda。
亞馬遜物聯網解決方案至少用到如下 AWS 服務：
- Amazon Simple Storage Service：亞馬遜簡單存儲服務，簡稱 Amazon S3,提供可擴展的存儲服務。
- Amazon DynamoDB：提供受管理的 NoSQL 數據庫服務。
- Amazon Kinesis：提供大規模流數據實時處理能力。
- AWS Lambda：在亞馬遜公有云平臺發佈運行自定義代碼。
ZStack創始人張鑫的文章《Serverless,後端小程序的未來》 比較透徹地講解了 AWS Lambda 及 Serverless 的原理、構架、應用場景、優勢和不足，並講述了Serverless與PaaS的區別、與容器技術的區別及聯繫等，推薦一讀。
- Amazon Simple Notification Service：亞馬遜簡單通知服務，簡稱 Amazon SNS，負責處理通知發送與接收。
- Amazon Simple Queue Service：亞馬遜簡單隊列服務，簡稱 Amazon SQS，將數據存儲到隊列，由應用程序獲取。
（看看人家，做那麼大的生意，本星球/本星系第一啊，啥都謙稱爲 Simple 簡單啥啥啥，另外，包括現在 IT 運維領域最重要的 SNMP 簡單網絡管理協議、電子郵件的 SMTP 簡單郵件傳輸協議......；看看我們，動輒 皇家、擎天、至尊，汗顏啊！慚愧啊！）
IBM 物聯網解決方案構架
IBM 的物聯網解決方案名爲 Watson IoT Platform，（永遠的沃森）。其構架圖如下所示：
IBM 物聯網解決方案基於 IBM 公有云平臺 Bluemix,涉及到的服務至少包括：
- IBM Cloudant NoSQL DB：用於存儲和訪問設備數據。
- IBM Message Hub：爲實時數據提供低延遲、可擴展的、高吞吐量的消息總線。
- IBM Blockchain 集成：對於特定領域，可以集成 IBM 區塊鏈服務，以符合特定的商業規則要求。
- 儀表板：利用 Bulemix 提供的數據可視化儀表板，可以可視化展示設備狀態數據，提供 BI 功能。
IBM給出了一個簡單教程，可以快速搭建物聯網測試環境，可以參見https://console.ng.bluemix.net/docs/services/IoT/getting_started/quickstart/index.html#quickstart
本講是本系列文檔的核心，用了比較多的篇幅講了業界領先的廠商的物聯網平臺。下一講，我們探討安全。