此外在分析生成的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，在計(jì)算及可視化方面提供的支持相對(duì)較少。它們大多支持實(shí)時(shí)分析——這是任何物聯(lián)網(wǎng)框架的必備功能。然而，只有極少數(shù)物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)為其他3種分析類(lèi)型提供支持。而可視化界面大多表現(xiàn)為門(mén)戶(hù)網(wǎng)站這樣的簡(jiǎn)單模式，允許對(duì)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行管理，不過(guò)很少提供可視化的數(shù)據(jù)分析功能。
在不同的物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)中，還有幾個(gè)常見(jiàn)功能，包括基于集成的REST API，支持用MQTT協(xié)議來(lái)收集數(shù)據(jù)，以及使用SSL進(jìn)行鏈路加密。盡管在表一中沒(méi)有提到，不過(guò)單ParStream公司就能達(dá)到300萬(wàn)到400萬(wàn)行/秒的吞吐量。
這表明大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)時(shí)并未太多考慮物聯(lián)網(wǎng)部署的系統(tǒng)性能，而在真實(shí)情況下這是非常關(guān)鍵的。
需要改進(jìn)的功能很明顯有若干地方需要改進(jìn)。在本節(jié)中，我們首先提供了一張改進(jìn)功能列表。在物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)供應(yīng)商的努力下，其中一些項(xiàng)目已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，還有一些性能等待實(shí)現(xiàn)。之后我們提供了一張列表，包括現(xiàn)在尚未實(shí)現(xiàn)的這些新功能。
現(xiàn)有功能數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)大多支持實(shí)時(shí)分析，不過(guò)批處理分析和交互式數(shù)據(jù)分析也許同樣重要。
在這一點(diǎn)上，有人可能會(huì)爭(zhēng)辯：在其他知名的處理平臺(tái)中包括這類(lèi)分析功能，想要配置用于分析場(chǎng)景的軟件系統(tǒng)也很簡(jiǎn)單。不過(guò)，這談何容易。用于實(shí)時(shí)分析(Storm、Samza等)、用于批處理分析(Hadoop、Spark等)、用于預(yù)測(cè)分析(Spark MLLIB等)、用于交互式分析(Apache Drill等)的知名數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，并不能直接用在物聯(lián)網(wǎng)案例中。
基準(zhǔn)物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)需要有擴(kuò)展性，還應(yīng)包含描述和評(píng)估系統(tǒng)性能的設(shè)備。定義良好的性能指標(biāo)需要：能夠塑造與測(cè)量物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的性能，并考慮到網(wǎng)絡(luò)特性、能耗特點(diǎn)、系統(tǒng)吞吐率、計(jì)算資源消耗以及其他運(yùn)行特征。
邊緣分析需要采取措施以減少傳感器設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器之間的大量網(wǎng)絡(luò)帶寬損耗。解決方案之一是使用輕量級(jí)的通訊協(xié)議。另一個(gè)辦法就是使用邊緣分析法，以減少傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)服務(wù)器上的原始數(shù)據(jù)總量。即便是在簡(jiǎn)單的硬件嵌入系統(tǒng)中(如Arduino)，也可以實(shí)現(xiàn)邊緣分析法。
其他問(wèn)題應(yīng)當(dāng)注意：有多個(gè)與物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)相關(guān)的其他問(wèn)題，比如倫理、道德和法律問(wèn)題，在本文中并未涉及。盡管這些問(wèn)題也很重要，但在本文中不作討論。
需要添加的功能處理無(wú)序進(jìn)程在任何物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中都有可能碰到無(wú)序事件，在傳感器所發(fā)出的事件流中，元組順序混亂可能是網(wǎng)絡(luò)延遲、時(shí)鐘偏移等原因所導(dǎo)致的。處理無(wú)序的物聯(lián)網(wǎng)事件可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)故障。處理無(wú)序事件時(shí)，需要在結(jié)果準(zhǔn)確性與延遲之間做出權(quán)衡。
有四項(xiàng)主要的處理技術(shù)：基于緩存(Buffer-based)、基于標(biāo)點(diǎn)(Punctuation-based)、基于推測(cè)(Speculation-based)以及基于近似(Approximation-based techniques)。在物聯(lián)網(wǎng)解決方案中，應(yīng)當(dāng)使用其中的一項(xiàng)或多項(xiàng)來(lái)解決無(wú)序事件的問(wèn)題。
支持物聯(lián)網(wǎng)背景背景主要由個(gè)體、其偏好或過(guò)去的行為構(gòu)成。例如：在移動(dòng)電話案例中，由于現(xiàn)代移動(dòng)電話中有很多不同類(lèi)型的傳感器，因此我們能夠獲得豐富的背景信息。在物聯(lián)網(wǎng)分析中，這些背景數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)被納入考慮。
結(jié)論物聯(lián)網(wǎng)模式的快速發(fā)展需要強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)，能通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)用例滿(mǎn)足出現(xiàn)的需求。本文中，我們調(diào)查了現(xiàn)有最先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái)的功能，調(diào)查集中在這些方面：設(shè)備管理、集成、安全性、數(shù)據(jù)收集協(xié)議、分析類(lèi)型、可視化支持。從這項(xiàng)研究中，像設(shè)備管理、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)軟件系統(tǒng)可擴(kuò)展性以及性能這樣的領(lǐng)域明顯需要物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)社區(qū)投入特別的關(guān)注。