物聯網解決方案需要做的不僅僅是連接設備。數據采集、分析和標準化通信對于完整的物聯網解決方案來說都是必不可少的。
構建企業 IoT 解決方案遠比構建一個其他業務類型的應用程序更具有挑戰性。而且由于物聯網海嘯仍處于形成階段，因此 IoT 商業案例的投資回報率是值得期待的。
IoT 解決方案不僅僅是軟件，它由以下部分組成：
我喜歡將 IoT 解決方案與人體進行比較。IoT 應用軟件是系統的心臟和大腦，通過通信通道（血管和神經）傳輸血液（數據）和控制命令，IoT 物體和設置則是我們的手、腳、手指和腳趾。
那么我們如何從這些成分中構建一個偉大的IoT解決方案被？以下是選擇方案的過程中需要考慮的幾個關鍵因素。
設備選擇是一件比較棘手的事情。市面上有很多設備可供選擇。有幾個關鍵的設備特性可以促進你做出更好的選擇。 比方說，你的設備應該考慮如下的各項指標：
選擇、驗證設備所面臨的挑戰之一是你需要通過訪問 IoT 應用軟件，才能完成端到端的概念驗證（POC）。
這是任何 IoT 解決方案中為復雜的部分，它需要你對設備所支持的無線通信方案有一定的了解。你的選擇范圍非常廣泛，包含了藍牙和 Wi-Fi（NFC）、LAN 和 WAN，以及蜂窩網絡和衛星通信。
評估通信渠道時要考慮的關鍵特征包括：
IoT 應用軟件通常在商業上稱為 IoT 平臺。市面上有很多現成的 IoT 平臺可供選擇，當然你也可以自己構建一個。評估一個 IoT 平臺時充分了解其功能和限制是非常重要的。例如，某些平臺只支持經過該平臺認證的設備之間的通信，這就限制了你的設備選擇范圍。其他平臺可能會限制數據采集的功能，你只能通過平臺提供的 API 訪問數據。Bridgera 提供的 built-to-spec IoT 軟件解決方案可以根據你的需求進行裁剪，可定制用戶界面以及設備集成。當然，除此之外，還有更多的功能。
如果你計劃自定義平臺以滿足你的項目需求，那么你需要對相關的開發技能有足夠的了解，這非常重要。以下是對 IoT 應用軟件綜合解決方案的一個描述：
監聽程序通常是連接到互聯網的網絡程序，它應當一直處于運行狀態且能夠大幅度伸縮的。它應當能夠保證設備與應用軟件服務之間的消息傳遞的安全性。此外它借助復雜的分布式處理邏輯而具有高可用性，可以確保服務器發生故障或超負荷時能夠提供有效的備份機制。
具有良好架構的監聽服務應當是高度可配置的解決方案，可以通過配置完成對各種設備通信的支持。同時它還有支持多種通信手段和通信協議的能力。
數據采集服務與設備使用的通信協議必須兼容。Apache NiFi 配合像 Kafka 或 RabbitMQ 這樣的消息代理即可實現有效的 IoT 數據采集功能。
這是業務功能的核心層面。它包含了帳戶設置、用戶注冊、訪問控制、支付處理、設備交互、數據驗證、錯誤處理和日志記錄等多個功能模塊。該層面應當設計成可以利用多線程來支持海量用戶。
該層負責與現有業務應用程序的通信。你有了一個新的 IoT 解決方案并不意味著可以擺脫之前已有的所有應用程序組合！在決定部署新的 IoT 解決方案時，這往往被低估和忽視。強大的集成服務應當支持雙向通信：通過公開的 RESTful API 來向外部系統提供 IoT 數據，同時并利用外部的 API，獲取相關數據到 IoT 解決方案。外部接口可能是SOAP 或者 RESTful。
用戶界面的個性化和可用性水平高度依賴于不同 IoT 項目的具體應用場景。IoT UI 包含非常獨特的用戶交互、儀表圖形和部件。通過用戶界面可以輕松訪問、部署設備。所有設備命令都是基于經過過 UI 允許的用戶行為進行格式化的。通常來說，一個好的用戶界面將提供：
考慮到物聯網設備的高速增長，強烈建議你的數據存儲機制使用大數據技術進行架構設計。NoSQL 數據庫（MongoDB、Cloudant、DynamoDB 等）是極好的選擇，允許集群和無限水平縮放。同時具有靈活性、高性能、無模式等特性。
后，通過從設備收集的大量數據獲得有用的信息從而提升業務價值才能真正發揮物聯網解決方案的全部潛力。目前有多種強大、專業、開源的技術可以運用到 IoT 解決方案中，實現數據分析和可視化以提升業務價值。
使用 Hadoop 架構內的技術可以完成 IoT 解決方案中的定制化數據分析工作。HortonWorks、Cloudera 和 MapR 是市面上流行的使用 Spark 分析功能的 Hadoop 發行版。Splunk 是日志分析的專有解決方案。除了 Tableau、Qlikview 和 PowerBI 等已經很受歡迎的可視化工具之外， 一些開源的工具發展也很迅速，比如 D3。
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