数据收集协议需要注意的另一个重要方面，是物联网软件平台的各个组件之间用于数据通信的协议类型。物联网平台可能需要扩展到数百万甚至数十亿设备(节点)上。应当使用轻量级通信协议，以实现低能耗以及低带宽功能。

　　注意：虽然我们在本文中将协议作为概述性词汇，不过用以收集数据的协议可分为下面几类：比如应用、负载容器、信息传递和遗留协议。

　　数据分析从连接到物联网平台的传感器中所收集的数据需要通过智能化手段进行分析，以获得有意义的见解。

　　物联网数据分析有四种主要类型：实时分析、批处理分析、预测分析与交互式分析。实时分析：对数据流执行在线(动态)分析。样本操作包括基于窗口的集成、筛选、转换等。

　　批处理分析：对积累的数据集进行操作。这样，批处理操作会在预定时间段内运行，也许持续数小时或数日。预测分析：基于各类统计与机器学习技术，集中进行预测。交互式分析：对数据流和批数据执行多个探索性分析。最后一个就是实时分析，在任何软件平台都占据较重的份量。

　　当前的物联网软件平台对当前的物联网软件平台进行仔细调查后，我们发现上面提到的每个功能都已实现，只是程度不同而已。我们在下面列出了相关的平台，并进行了功能总结对比：

　　表1 相关平台功能总结对比(标着“未知”的栏目代表相关信息在可用文件中无法找到)

　　很明显，上面列举的物联网初创公司，其中很多可能还不具备设备管理功能。在这方面，还需要物联网软件平台供应商提供解决方案。

　　此外在分析生成的物联网数据时，在计算及可视化方面提供的支持相对较少。它们大多支持实时分析——这是任何物联网框架的必备功能。然而，只有极少数物联网软件平台为其他3种分析类型提供支持。而可视化界面大多表现为门户网站这样的简单模式，允许对物联网生态环境进行管理，不过很少提供可视化的数据分析功能。

　　在不同的物联网软件平台中，还有几个常见功能，包括基于集成的REST API，支持用MQTT协议来收集数据，以及使用SSL进行链路加密。尽管在表一中没有提到，不过单ParStream公司就能达到300万到400万行/秒的吞吐量。

　　这表明大多数物联网软件平台设计时并未太多考虑物联网部署的系统性能，而在真实情况下这是非常关键的。

　　需要改进的功能很明显有若干地方需要改进。在本节中，我们首先提供了一张改进功能列表。在物联网软件平台供应商的努力下，其中一些项目已经实现，还有一些性能等待实现。之后我们提供了一张列表，包括现在尚未实现的这些新功能。