AWS IoT、Azure IoT、Google Cloud IoT 三大云厂商PK

一、导言
物联网（IoT）快速普及，设备数以亿计，选择合适的云平台与消息中间件至关重要。AWS IoT、Azure IoT、Google Cloud IoT 三大云厂商各有优势；而 MQTT Broker（如 Mosquitto、EMQX、HiveMQ 等）则是最常见且轻量的消息协议支持。本文将从功能、定价、运维复杂度、生态兼容性等维度进行对比。

二、核心概念回顾

1. 云端 IoT 平台：
   • 负责大规模设备接入、证书/策略管理、规则引擎、数据存储与后端集成。
2. MQTT Broker：
   • 基于发布/订阅的轻量消息服务器，适合低带宽、不稳定网络环境。
   • 可部署于本地、私有云或容器环境，也有托管版本。

三、各平台概览与特性对比

表 1：平台功能与服务一览

表 2：托管 MQTT Broker 对比（示例）

四、定价简析
（以下数据仅为示意，实际以官网为准）

表 3：简单定价对比（USD）

五、实践选型思路

1. 现有生态与投资：
   • 若已大量使用 AWS，那么 AWS IoT 核心服务可无缝对接 IAM、Lambda、Kinesis 等；
   • Azure 用户可依托 Azure Active Directory、Functions、Stream Analytics；
   • Google Cloud 风格偏数据分析，适合大规模流式处理与机器学习。

2. 边缘与离线能力：
   • AWS Greengrass、Azure IoT Edge 都支持本地推理和缓存；Google 目前支持较弱；
   • 若场景对断网后本地生存要求高，可重点考虑前两者。

3. 成本与运维：
   • 托管服务省心，但消息量超大时成本叠加；
   • 自建 MQTT Broker 一次性投入高，后续运维需团队持续跟进；
   • 中小规模可先用 EMQX Cloud 或 HiveMQ Cloud 检验业务，再决定自建。

4. 安全与合规：
   • 各大厂商都提供 X.509 或 Token 方式，需结合合规（如 ISO27001、GDPR）要求；
   • 金融级或政府部门常要求私有化部署，此时选自建或混合部署更灵活。

六、示例：Python 调用 MQTT Broker

import paho.mqtt.client as mqtt

BROKER = "mqtt.my-company.com"
PORT   = 1883
TOPIC  = "sensors/temperature"

def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    print("Connected with result code", rc)
    client.subscribe(TOPIC)

def on_message(client, userdata, msg):
    print(f"[{msg.topic}] {float(msg.payload):.2f}°C")

client = mqtt.Client(client_id="device-001")
client.username_pw_set(username="user", password="pass")
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message

client.connect(BROKER, PORT, keepalive=60)
client.loop_forever()

七、结论与建议

1. 小团队/Proof-of-Concept：
   建议先选托管 MQTT（如 EMQX Cloud）＋云函数做业务试验；

2. 中大型项目：
   • 若已深度使用 AWS/Azure，优选对应 IoT 平台，以减少二次集成成本；
   • 对流式分析与 AI 有额外需求，可借助 Google 的 Dataflow/BigQuery/Vertex AI。

3. 混合架构（Edge + Cloud）：
   边缘部署 Greengrass/IoT Edge，自建 Broker 做私有流量；云端做大数据分析。

任何技术选型，都离不开“先试点、再迭代、然后规模化”。希望本文对你的 IoT 平台抉择提供思路，帮助在成本、安全与扩展间取得平衡。祝项目顺利！