物联网与移动应用程序开发齐头并进。物联网改变了人类与机器的互动方式，甚至改变了机器之间的互动方式——而移动应用程序通常是使之成为可能的关键。
    物联网市场的快速增长没有丝毫放缓的迹象。用户要求使用智能设备，而公司正在做出有效响应。与此同时，许多公司正在意识到将现有设备连网可能带来的潜在生产力提高。
    所有这些增长已经改变了移动应用的开发格局，并带来了新的机会，同时也增加了组合的复杂性。
    那么，为物联网开发移动应用又有何不同?
    1、连接物联网设备——物联网中的蓝牙
    在当今高度互联的世界里，人们似乎很难相信，当移动应用程序首次出现时，移动应用开发人员不必太担心连接性。例如，几年前您用来记录锻炼的应用程序实际上并不需要连接互联网，而一切都取决于用户输入和设备本身发生的交互。同样，手机也不需连接到互联网，除非是一个多人，您需要与其他玩家连接。
    然而，*终，用户要求应用程序具有更先进的功能，比如允许您与配偶合作进行预算编制。该应用程序必须连接到互联网，这样用户才可以彼此交互，并且该应用程序可以在不同位置之间传递信息。
    这种对网络连接的新需求增加了移动应用程序开发过程的复杂性，因为它引入了应用程序可能失败的更多潜在领域。在开发过程中您需要问更多问题，例如：用户在没有网络访问的情况下可以执行操作吗?如果不能，他们可以连接网络吗?网络慢吗?这会不会因为网速慢而影响用户体验?如果此操作因连接不良而失败，应用程序应该怎么办?
    现在，蓝牙通常是移动应用程序连接物联网设备的方式。(尽管某些设备一旦通过蓝牙进行初始配置后，便会通过网络与移动应用程序进行通信。)不管怎样，蓝牙几乎始终是物联网应用程序中的*常见因素。
    就像网络连接一样，蓝牙也给移动开发带来了更多复杂性。蓝牙的核心规范大约有3000页长，虽然有软件库，但它们通常不完整或有缺陷。此外，蓝牙在安全性方面也带来了挑战。一般来说，不要通过蓝牙发送敏感数据，但如果必须这样做，则与蓝牙设备配对的用户流量就是一个重要的考虑因素。有多个问题需要回答，比如用户需要输入吗?何时输入?如果配对失败会怎样?
    作为产品团队，这是一个必须应对的挑战。随着物联网变得越来越普遍，越来越多的设备上线，这是每个开发人员都必须熟悉的事情。
    以下是我们发现的一些实践，可以解决蓝牙问题：
    为用户提供连接蓝牙的明确说明
    提供蓝牙配对失败时如何尝试的指导
    在适当情况下使用加密和身份验证
    尽可能在初始连接后更改出厂默认
    不活动时断开蓝牙连接，以降低电池消耗
    2、物联网体验设计
    物联网改变移动开发的另一种方式是在设计方面。对于物联网，移动设计师和开发人员必须考虑用户和应用程序之间的典型交互。他们必须考虑移动应用程序、硬件设备以及周围环境或上下文信息。随着产品生命周期的推进，团队将如何做出数据驱动的决策?可能需要跨移动应用程序和硬件设备跟踪用户交互，以形成完整的视图。
    我自己对物联网的愿景，也是许多其他人的共同愿景，可以追溯到普适计算的理念——我们可以使用技术来加深与世界和周围人的互动。(来源物联之家网)这意味着移动应用程序开发应逐渐变得(现在已经)与应用程序无关。相反，它应该是帮助人们实现他们的目标，无论是引导用户做出对他们有益的选择，还是自动化重复性的任务。
    3、释放巨大的市场机会
    如今，要想在商业上取得成功，您需要的只是一个很棒的移动应用。
    好吧，这有点夸张。尽管如此，在过去的十年里，无数成功的公司都是从设计精良、开发完善的移动应用程序开始的，这些应用程序以引人注目的方式满足了人们的需求。当您在这些应用中添加物联网功能时，新的收入来源和生产力潜力就会增加。
    想想看：一个简单的移动应用程序只要连接到服务器，就会有这么多的想法和可能性，以及越来越多的用户关注。如果您开始将其他种类的硬件整合到这个组合中，那么就会有更多的机会。
    即使您的应用程序从一开始就不支持物联网，您也可以寻找方法实现它。创建物联网应用程序并不总是意味着要投资自己的定制硬件，您还可以使您的应用程序与市场上已有的硬件兼容。一些现有的物联网设备符合开放标准和协议，可以传输不同类型的数据，例如气象设备的湿度数据或健身手表的心跳数据。HeartyPatch就是硬件开源的一个很好例子，几乎任何应用程序都可以利用它。
    4、做出更多数据驱动的决策
    人们每天都要做出很多决定，有时，我们的选择是错误的。这不是因为我们不聪明，也不是因为我们没有足够的数据，实际上，我们经常拥有太多数据，而是缺乏足够的洞察力。
    物联网使企业能够收集到前所未有的大量数据，因此，在构建数据密集型移动物联网应用程序时，开发人员与数据科学家合作是至关重要的。(来自物联之家网)(您还希望与安全专家合作，确保您负责任地处理数据。)通过机器学习和分析，您可以挖掘数据试图告诉您的故事，并将选择范围缩小到几个很好的选项，而不是太多的未知数。