应用这个古老成语的变体，在为物联网部署选择云平台时，了解企业最大的优势就是火箭科学。

根据451研究部数字经济学部主任兼云价指数架构师欧文罗杰斯的说法，与物联网核心，谷歌物联网核心和微软Azure物联网中心相关的成本结构如此不同，以至于人工成本比较几乎是不可能的。为了缓解这一挑战，451 Research最近使用机器学习(包括Python和Watson Analytics)来比较这些云平台的定价，并为不同的场景输出最便宜的选项。

分析发现，Microsoft Azure是规模最便宜的，而AWS为较小的物联网部署提供了更好的价值。研究表明，Google Cloud从未被发现是最便宜的提供商。

“我们对云的研究表明，成本是决策的一个主要因素，但云市场是如此复杂。罗杰斯说，有人可能会选择更昂贵的物联网平台，因为他们认为云提供商非常稳定。“我的论点是成本必须合理。”

罗杰斯将这些研究结果汇总在一份报告“ 物联网经济学”中，该报告比较了三大云平台的定价模型，旨在帮助企业决策者了解不同物联网部署的成本影响。

该分析使用Python生成训练数据。Python模拟器基于九个定价参数定价了物联网配置，并为特定场景输出了最便宜的提供商。它进行了1000万次迭代，并将数据上传到Watson Analytics，后者使用数据训练模型并将信息可视化为决策树。

罗杰斯表示，当邮件大小，设备数量和发送的邮件数量都相对较高时，微软是最便宜的提供商，但买家必须提前预测其容量需求。同时，根据该研究，AWS是目前企业中较为典型的小型部署的最便宜的物联网提供商。在少于20,000台设备的部署中，每台设备平均每分钟发送少于3条消息，每条消息不到6 KB，AWS是超过四分之三测试场景中最便宜的提供商。

罗杰斯说，即使定价模型看起来相当简单，基本细微差别的影响也常常不明确。例如，每个提供者都有自己的消息定义。在一些物联网平台上，只有几个字节的“ 保持活跃”消息是免费的，但在其他平台上则收费。一些云提供商将诸如此类的小消息四舍五入到最接近的千字节。根据该研究，这导致64字节“ping”消息被充电17倍的容量。

罗杰斯说，从这个角度来看，云经纪人可以帮助企业解决这种复杂问题。销售云服务的公司可以成为经纪人和经销商，以解决和缓解这种复杂性，使企业能够轻松购买适合其业务的产品。

“我认为今天很多服务提供商都没有这样做。这是一个被实现的机会，“他说。“开始向服务提供商寻求帮助。”