物联网（IoT）和云计算的融合会吸引想要深入研究新技术的企业，但这可能需要支付非常昂贵的费用。

公共云提供商已经大举推动IoT，并将自己定位为存储和分析这些联网设备所收集的数据的枢纽。AWS、微软Azure等提供的托管服务让IoT易于启动，但那些无法正确配置其工作负载的用户很快会发现IoT成本开始失控。

尽管人们一直认为公共云平台比私有数据中心更便宜，在公共云部署成本超支并不是什么新鲜事。由于IoT产生海量数据，IoT架构对计量计费特别敏感。例如，工厂设置中的联网设备每隔几毫秒就会生成数百个独特的数据流，记录着从温度到声学的所有信息。这些数据可能会累积到TB级，并每天被上传到云存储。

Technology Business研究公司分析师Ezra Gottheil表示：“你传输、存储和分析的数据量可能是无限量的，你可以随时测量数据量，如果经常测量，你会发现数据量在无限增长。”

用户还必须考虑联网成本。大多数大型云服务提供商会根据设备与其核心服务之间的通信来收费。而在典型公共云模式中，每个供应商对这些服务的收费都不相同。

预测分析揭露和比较IoT成本

为了解析潜在IoT成本考虑因素的复杂性和规模，分析公司451 Research构建了一个Python模拟器，并采用预测分析来确定1千万IoT工作负载配置的成本。他们发现，Azure在很大程度上是最便宜的选项，尤其是在预先购买资源的情况下，而对于少于2万联网设备的部署，AWS的部署成本更低。这也说明巨大的定价复杂性阻碍着对供应商直接成本的比较。

例如，谷歌根据传输的数据收费，而AWS和Azure根据发送的消息数量收费。但是，AWS和Azure处理消息的方式不同，这也会影响物联网成本；微软会限制消息大小，可能需要客户发送多个消息。

451公司分析师Owen Rogers表示，还有其他意外收费，例如，为ping消息收费，他们会检查连接是否保持活动状态。这种ping可能只有64字节，但谷歌会计算到千字节。所以，基本上，客户在为未使用的容量付费。

Rogers称：“每个模型都有细微差别，当你仔细查看使用条款才会真正发现这些区别。”

其中一些细微差别旨在保护服务提供商或者隐藏复杂性，但用户可能对此会迷惑不解。计费差异是公共云特有的特征，对于在选择公共云服务的企业，IoT成本带来新的挑战，特别是那些没有过往经验作为参考的企业。

Rogers称：“你怎么知道比以前更少或更多？至少在虚拟机中，你可以比较之前的专用服务器。但对于IoT，这是完全不同的领域。如果你想要比较供应商，这几乎不可能手动完成。”

与更传统的应用相比，构建IoT部署存在很多未知因素，无论是否构建在公共云还是在私有数据中心。软件资产管理可能是一项巨大的成本。在联网工厂或建筑物的情况下，更大的异构性也会影响时间和成本。

Gartner公司分析师Alfonso Velosa称：“开发人员需要了解环境，他们还必须能够为该环境编程。当你在工厂时，对于机器人、人类操作的机器和空调，你需要设置不同的协议、逻辑规则和流程。”

数据也可能很快变得陈旧，并且在某些情况下，如果在数秒内没有使用，数据就会变得毫无用处。企业必须制定政策以确保他们了解记录数据及传输适量数据回云端的频率。这包括何时将数据从活跃存储转移到冷存储，以及何时完全清除记录。

Velosa称：“这真的需要坐下来弄清楚，’这些数据的价值是什么，以及我想收集多少数据？’，而对于很多人来说，目前还不清楚这个价值在哪里。”