在物联网生态系统中寻找 USP：第 2 部分

澳大利亚物联网咨询公司的 Arpit Khosla

通过这一系列文章，我们的目标不仅是绘制物联网价值链，还有市场/经济结构及其周围不断变化的动态。这篇文章旨在解决那些试图在价值链的每个组成部分中找出解决方案战略和 USP 的业务决策者。在我们的上一篇文章中，我们重点介绍了价值链中的物联网传感器、设备、网关和通信部分。在本文中，我们与 IoT Australia Consulting Services 的 Arpit Khosla 和 Praneet Thakur 将深入到物联网平台。

考虑到“物联网平台”一词的多种解释方式，我们借此机会首先对物联网平台所包含的内容发表看法。在高层次上，它包括水平和垂直能力。可以标记为水平的一些功能是连接管理、设备管理、数据摄取和存储、应用程序支持平台和分析支持平台。有时，提供端到端计费的计费平台也是水平平台系列的一部分。应用程序本身更垂直或特定于场景，因此可以归类为垂直功能。让我们从战略和 USP 的角度来看看这些能力。

就连接管理而言，虽然人们可能需要根据覆盖范围、安全性、移动性、吞吐量、可扩展性、功率配置文件和延迟要求选择正确的技术，但解决方案本身通常由网络提供运营商负责。从解决方案策略的角度来看，有一些关键决策，例如许可与非许可 SIM、SIM 与 eSIM、拆分计费与端到端计费，但它们需要另一篇文章，因此我们不会在本文中详细介绍。

同样，从设备管理解决方案战略的角度来看，技术决策者需要解决设备生命周期管理、命令和控制、监控、审计、固件更新的要求。在这种情况下，决策者不仅需要考虑 LWM2M 和 OMADM 等标准协议，还需要考虑特定于上下文的协议，例如 OPC-UA、Profinet、Modbus 和 Hart 等。然而，从 USP 的角度来看，创新者可以做的并不多借鉴连接管理或设备管理功能。

数据摄取和存储平台对异构性、不断发展的标准和要求以正确的安全状态处理可扩展性的挑战并不陌生。从解决方案战略的角度来看，在 https、MQTT、CoAP、AMQP 等中选择正确的协议是一个关键的决定。通常，大多数平台都提供对上述协议的支持，但在这里做出决定的是商业广告和易于集成。例如，一些平台提供一组库来实现通信，这保证了开发的时间和精力投入，另一方面，其他平台提供基于设置的低代码/低接触配置。

从解决方案可用性的角度来看，我们看到了三种方法。首先，数据摄取代理和存储平台是端到端水平云平台提供商（例如 AWS）提供的套件的一部分 &蔚蓝。这些尝试简化基础设施设置和管理、可扩展性、高可用性等的复杂性。另一种解决方案是购买完全产品化的平台，例如 C3IoT、Software AG、PTC .所谓产品化，是指围绕管理、运营、审计、集成和用户界面的典型生产需求是预先确定的。

典型的第三种选择是使用 Rabbitmq、Eclipse Mosquito 等开源解决方案进行构建。总的来说，大多数 PaaS 和 SaaS 参与者在这个领域都有类似的产品，做出选择的典型考虑因素是规模、商业、运营和持续维护和支持。我们不认为这部分解决方案是构建任何核心差异化因素或 USP 的有力候选者，此外，由于有大量可用的解决方案，我们预计这部分价值链将保持竞争力，因此 PaaS 或 SaaS 滥用市场力量的可能性很小.最终，我们可以将其标记为竞争性和商品化的空间，PaaS 或 SaaS 是首选的开发模式。

应用支持平台和分析平台也可以归入水平平台空间。这些平台使您的解决方案能够以实时或批量/计划方式处理传入数据。这与数据摄取平台不同，因为并非所有平台都具有类似的功能。作为技术决策者，通常会评估执行分析和机器学习、可视化应用程序开发和托管能力的能力。通过集成和 API 调用实现的可扩展性是另一个考虑因素。这些集成可以与基于单体或微服务、基于云或内部部署的环境进行集成。

其中一些解决方案还涉足边缘空间，尤其是边缘分析。一旦决策者从上述维度的角度了解了需求，他再次可以查看来自 Azure 和 AWS 的 PaaS 产品或基于开源构建的三种选择中的任何一种。考虑到边缘计算或雾计算的需求增长迅速并被认为是增长最快的领域，解决方案设计人员也几乎必须拥有清晰的边缘策略。在边缘领域，您可以查看 Intel 之类的解决方案 Dell 基于 Movidius 的芯片组和边缘设备 从硬件角度来看，Azure IoT Edge、AWS IoT Greengrass、从软件角度看的 Software AG 边缘设备。在分析和应用领域，在遵循第三种构建方法的同时，必须将 Kaa、HDFS、Kafka、Nifi、Mongo DB、Nginx 等技术结合在一起，以实现强大的物联网解决方案。

总的来说，从解决方案战略的角度来看，我们认为人们需要意识到这样一个事实，即分析领域的 SaaS 参与者有望在此过程中通过优化的学习算法实现差异化。这创造了 SaaS 参与者滥用市场力量的可能性。业务决策者还需要认识到构建方法所需的时间和投资，这可能与该领域开发的差异化不匹配。因此，我们认为这里的首选方法是用于应用支持和分析引擎功能的 PaaS。

接下来是垂直特定应用程序。解决方案构建器通常会调用上述 IoT 平台目录中的各种功能来构建应用程序的端部。例如，应用程序可以在应用程序支持平台提供的环境中开发，通过从数据摄取平台收集数据，然后在分析平台挖掘的趋势和洞察力之上开发可视化。当这种端到端的基于上下文的生态系统拼接所产生的洞察力解决了一个问题时，人们就会知道已经创造了价值，从而为解决方案提供了强大的 USP。

这是需要用相对大得多的商业镜头来考察的领域。决策者需要评估该应用程序是否有价值、稀有、不可完全模仿和不可替代。从市场结构的角度来看，这是一个可以定义自己的市场并享有垄断地位的领域，因此从头开始构建可能使用开源环境是一种首选方法。此外，从业务角度来看，我们预计该领域的客户具有较高的粘性，因此时间至关重要，并且越早将所选解决方案推向市场，利用 USP 扩大规模的机会就越大。

总体而言，从 USP 开发的角​​度来看，具有底层定制分析的垂直特定应用程序似乎是最合适的候选者。从物联网平台解决方案战略的角度来看，虽然我们已经给出了用于数据摄取的 PaaS 或 SaaS、用于应用程序和分析的 PaaS 以及用于垂直特定应用程序的基于开源的构建的建议，但我们理解驱动所有决策的上下文的巨大重要性。如果上下文保证在专门的研发支持下快速上市：SaaS 可能成为最佳决策。因此，上述所有因素都可以用作一般准则，但每个用例都需要自己的陪审团和自己的决定。

此博客的作者是 IoT Australia Consulting Services 的创始人 Arpit Khosla 和 IoT Australia Consulting Services 的顾问 Praneet Thakur