在上周,我們盤點了“2018全球物聯網芯片TOP 10”。今天我們根據“世界物聯網排行榜500強企業”榜單,整理出“2018物聯網云平臺TOP 10”。

最新!2018物聯網云平臺TOP 10

(全球物聯網觀察制)

云平臺——IoT的背后舵手

物聯網是繼互聯網、移動互聯網之后信息產業的第三次浪潮。此前,我們通過電腦或手機等移動終端將每一個人連入互聯網世界。而在物聯網時代,我們讓每一個物都實現聯網,將整個物理世界的數據進行采集和傳輸,從而達到智慧化。物聯網云平臺正是實現這一切聯網背后的舵手,其向下接入分散的物聯網傳感層,匯集傳感數據;向上則是集成物聯網行業各種應用。

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No1. 華為 OceanConnect

官網:
https:///

“時刻享受IoT云服務帶來的便利。”在近日舉行的“2018華為全聯接大會”上,華為云核心網產品線總裁馬海旭強調,通過IoT平臺中心云與OceanConnect Edge邊緣云協同,可以實現全程全網、業務彈性、統一管理、業務協同和數據協同,將IoT云服務從中心延伸到邊緣。

2018年6月,《2018年IDC全球物聯網平臺供應商評估報告-設備和網絡連接供應商》報告發布,OceanConnect在技術能力、未來戰略、市場表現三個維度以優異表現被列入“領導者”陣營。報告指出,OceanConnect物聯網平臺提供全棧的平臺服務,包括連接管理、設備管理和應用使能。

有別于其他廠商,在規模化商用中,華為結合運營商網絡構建“云網協同”的能力,幫助客戶充分發揮NB-IoT海量接入、高并發、低功耗的優勢,成為客戶實現NB-IoT規模化運營的關鍵支撐。

此外,華為云平臺每月17,143.20元的價格,與各平臺相較,并不算高。

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No2. Bosch物聯網云平臺

官網:
https://-suite.com/

相比互聯網巨頭,Bosch(博世)的優勢在于智能家居、智能互聯領域的物聯網設備制造工程技術。博世推出的云平臺基于開放標準和開源,專注于安全和效率,可以連接帶聯網功能的物體,協調數據交換,并且支持多種數字化服務和業務模式。

此外,由于歐洲云計算法規對云數據管轄權和數據隱私的限制,博世等本土企業的云物聯網平臺擁有“主場”之利,歐洲企業更傾向于選擇本土云物聯網平臺。

“2018華為全聯接大會”上,博世與華為正式宣布合作,博世物聯網套件軟件服務(Bosch IoT Suite)將搭載于華為云實現在華落地應用,加速物聯網在中國的發展。

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No3. Google Cloud

官網:https://cloud.google.com/

“利用Google(谷歌)在網絡級處理,分析和機器智能方面的傳統優勢,云平臺是構建IoT計劃的最佳場所”。谷歌也十分重視物聯網領域發展。

選擇谷歌的無服務器 Cloud IoT 平臺,客戶無需構建和維護昂貴的物聯網數據分析基礎架構,有助于降低總擁有成本。且平臺上的定價是按每分鐘計算的,它通常比亞馬遜網絡服務價格低,甚至還有一個價格比較工具來向你顯示你將節省多少。

使用該平臺的客戶可以使用具有自動負載平衡和橫向擴展功能的 Cloud IoT Core 協議橋輕松連接到云端,并管理分布在全球的所有設備。谷歌云平臺的重點是讓客戶業務變得輕松快捷,并且可以即時獲取信息。

案例:

在智能運輸領域,谷歌云平臺可獲取智能管理運輸和物流網絡所需的數據,以確保車輛和船只在正確的時間位于正確的地點。

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No4. Cisco 物聯網云平臺

官網:https:///

Cisco(思科)堅信:“未來的機會在于云。”,思科云產品將多云環境中的網絡,安全性,分析和管理結合在一起。思科也開發了基于云的移動性軟件套件,其目的是加強與客戶的關系。

案例:

思科的制造云生態體系,在廣東呂順智能科技有限公司就得到了很好的應用。思科首先完成該公司內部的信息化、辦公設計的自動化。其次,逐步完善裝備的智能化和云端管理,具備實時了解系統狀態的能力,實現初步的可預測運維。第三,重點打造智能倉儲解決方案,打通上下游合作伙伴,實時了解訂單情況。最終以實現無人工廠為目標。

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No5. IBM WASTON

官網:
https:///internet-of-things/cn-zh/

“成就會思考的智能物聯網”IBM物聯網平臺用“物聯網+AI”的思維賦能行業,使用數據、認知計算和 Watson 物聯網技術,改變企業的工作方式。IBM Watson從四大重要方面進行構建,包括連接、信息管理、分析、風險管理。

IBM Watson物聯網平臺可提供物聯網設備和數據龐大的應用程序來訪問,可以助力應用程序、可視化儀表板和移動物聯網程序的快速編寫與分析;可以執行設備管理操作,并存儲和訪問設備數據,連接各種設備和網關設備。它還通過使用 MQTT 和 TLS,提供與設備之間的安全通信。

IBM將自己定位為物聯網平臺權威的IT巨頭,他們試圖通過簡單的應用程序和界面讓初學者盡可能地訪問他們的云服務。

案例:

鋼鐵生產領域的全球領導者North Star BlueScope Steel,正在使用Watson物聯網技術及可穿戴設備向極端環境中的工人提供保護。具體通過可穿戴設備饋送的諸如體溫、心跳及流電皮膚等數據進行分析并在發現潛在問題時將數據實時提供給管理人員。

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No6. SAP云平臺

官網:
https:///china/

借助SAP云平臺服務,客戶可以快速開發、部署和管理實時的物聯網應用、機器對機器 (M2M) 應用以及遠程數據同步應用;安裝和管理互聯的遠程設備;并利用實時的預測分析,提升業務核心和邊緣領域的智能與決策水平。

目前,全球已經有超過9500個客戶使用SAP云平臺,超過950家Partners在SAP應用中心上發布了超過1500個基于SAP云平臺的應用。

案例:

SAP與西門子合作打造了一款業界領先的基于SAP云平臺的物聯網平臺“MindSphere”。通過這個物聯網平臺,工業資產和設備能與西門子工業云無縫連接,使得客戶能夠更高效地監控和優化其流程。

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No7. AWS IoT

官網:
https:///iot-platform/

一直以來,Amazon(亞馬遜)Web Services主導著消費者云市場,是第一個真正將云計算轉化為商品化方式的公司(2004年)。

AWS IoT 是一種托管的云平臺,使互聯設備可以輕松安全地與云應用程序及其他設備交互。AWS IoT 可以支持數十億臺設備和數萬億條消息,并且可以對這些消息進行處理并將其安全可靠地路由至 AWS 終端節點和其他設備。

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No8. Alibaba Cloud(阿里云)

官網:https://help.aliyun.com/

物聯網平臺是阿里云針對物聯網領域開發人員推出的一款設備管理平臺。阿里IoT Hub可實現設備與云端穩定通信,全球多節點部署有效降低通信延時,多重防護能力保障設備云端安全。

同時,物聯網平臺還提供豐富的設備管理功能、穩定可靠的數據存儲能力,以及規則引擎。使用規則引擎,客戶在Web上配置簡單規則,即可將設備數據轉發至阿里云其他產品,獲得數據采集、數據計算、數據存儲的全棧服務,實現物聯網應用的靈活快速搭建。

與微軟不同,阿里的物聯網平臺做了半封裝,例如發布和訂閱和微軟一樣,預先定義了一些關鍵字,并且除此之外還可以自定義。

此外,阿里云采用按量計費的計費方式,無最低費用。假設,有一個設備每秒向物聯網平臺發送0.4 KB大小的消息,然后物聯網平臺將該消息傳輸到5個設備,1個應用程序,即5個設備和1個應用程序接收該消息。按照3.6元/100萬條消息計費,當月應付費用:1714.4萬x(3.6元/100萬)=61.72元。

No9. Microsoft Azure IoT Hub

官網:
https://azure.microsoft.com/

Microsoft(微軟)非常重視物聯網云服務,擁有云存儲,機器學習和物聯網服務,甚至還開發了自己的物聯網設備操作系統。這意味著他們打算提供一個完整的物聯網解決方案供應商。

IoT Hub支持三種通信協議HTTPS、AMQP和MQTT,對Azure云來說,三種協議不需要預先在云中設定,自適應。不過,從應用的角度來說,HTTPS、AMQP 和 MQTT 三種協議沒有太大的區別。

案例:

德國蒂森克虜伯,作為全球四大電梯制造商之一,與微軟合作,借用Azure物聯網套件的預測性維護功能,技術人員可及時發現電梯的問題,進行修復。

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No10. Oracle物聯網云平臺

官網:
https://cloud.oracle.com/zh_CN/iot

“將業務應用物聯網化”Oracle的物聯網云平臺支持行業協議、回程 WAN 技術以及 RESTful 和 MQTT 等傳輸協議。Oracle物聯網云服務可進行設備虛擬化、高速消息傳遞、端點管理、事件存儲、允許連接3大類型設備:網關設備、流處理以及企業軟件庫連接等。

其中,設備虛擬化支持三大類設備的管理,包括網關設備、直連設備以及通過網關連接的設備;Oracle物聯網云服務提供了一個設備消息傳遞服務器,用于在設備和企業應用程序之間交換消息傳遞REST請求;端點管理支持可連入其物聯網云服務設備類型的從注冊、激活、停用、退役全生命周期的信息存儲與管理;進行實時數據流分析以及對接聚合其他軟件服務。

值得一提的是,Oracle物聯網云平臺非常適合用于工業制造業的遠程設備監視和維護,以及物流、運輸業的資產跟蹤。

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(2018世界物聯網排行榜)

結語:

目前,全球物聯網設備的數量已達到70億。行業應用需求逐步提高,底層技術逐漸成熟,因此發展完善的物聯網云平臺技術,從而刺激下游應用的部署,成為推動產業發展的關鍵。

 

全球物聯網觀察整理

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