「我们的数据不能上公有云」——这句话在政企项目里出现的频率很高。但「不能上云」之后怎么办，很多项目方并没有想清楚，最后选了一个自己维护不了的私有化方案，第三年发现运维成本比建设成本还高。
这篇不讨论技术信仰，只算账。按 3000 台设备、每分钟上报一次的统一条件，把三种部署方式的三年总成本逐项算出来，再说清楚成本之外的三个决定因素。
一、三种部署方式的边界
公有云
用云厂商的物联网平台服务（阿里云 IoT、华为云 IoTDA、OneNET 等），或者自己在云主机上部署开源平台。数据存在云厂商的机房里。
特点：开箱即用、按量付费、免运维、弹性好。代价是持续付费、数据在别人机房、平台 API 变更你只能跟着改。
私有化
自己买服务器（或租用托管机柜），把平台部署在自己的机房里。数据完全自己掌握。
特点：数据主权完整、可以过等保三级、不受平台 API 变更影响。代价是要自己运维、要有专业人员、扩容需要提前买硬件。
混合部署
边缘侧（现场）做本地存储和实时判断，云侧做数据汇聚、跨站点分析和长期归档。数据分级，敏感数据不出场，分析数据上云。
特点：兼顾数据主权和弹性。代价是架构复杂，两套东西都要维护，网络链路要设计好。
二、三年总成本逐项测算
统一假设条件：3000 台设备、每台 6 个点位、每分钟上报一次、保留期 12 个月、不需要视频。原始数据量约 1.6 TB/年，压缩后约 0.3 TB/年。
方案 A：公有云（用云厂商 IoT 平台）
第一年：
- 平台服务费：消息费按 100 万条 3 元算，月 1.3 亿条约 390 元；设备连接费按每台每月 1 元算 3000 元。合计约 4.1 万/年
- 存储：压缩后 0.3 TB，按对象存储 0.12 元/GB/月算，约 430 元/月，0.5 万/年
- 出流量：大屏和报表查询按每月 500 GB 算，约 0.5 万/年
- 实施对接：一次性 8 万到 15 万（按 8 种设备型号算）
第一年约 13 万到 20 万（含实施）。
第二、三年：每年约 5 万（平台加存储加流量），加少量迭代开发 2 万到 4 万。
三年合计约 25 万到 33 万，其中平台侧费用 15 万左右。
方案 B：私有化（自建机房或托管）
第一年：
- 服务器：应用 1 台 + 数据库 1 台 + 备份 1 台，4 核 8G 规格，按云主机算约 1.2 万/年；如果自购物理机，3 台约 4.5 万一次性（按 5 年折旧，每年 0.9 万）
- 机房：托管 3U 机位约 0.6 万到 1.2 万/年；自建机房按面积分摊，通常更高
- 带宽：10M 专线 1 万到 3 万/年
- 平台软件：开源平台免费，商业时序库授权 0 到 8 万
- 实施对接：一次性 10 万到 18 万（比公有云高，因为要装环境、调优、做高可用）
- 等保测评：如果要求等保二级，测评费 3 万到 5 万；三级 5 万到 8 万
第一年约 16 万到 33 万（含实施和测评）。
第二、三年：
- 服务器和带宽：1.8 万到 4.2 万/年
- 运维人力：0.5 个工程师，约 9 万/年（按 18 万年成本算半个人）
- 迭代开发：2 万到 4 万/年
每年约 13 万到 17 万。
三年合计约 42 万到 67 万，其中平台侧（不含实施）约 40 万。
私有化最贵的一项不是服务器，是运维人力。这一项在很多测算里被漏掉，因为它是内部人力，不体现在采购单上。
方案 C：混合部署
第一年：
- 边缘侧：100 台 ARM 网关（每台带本地存储和规则引擎），12 万
- 云侧：平台服务费按 3000 台的 1/3 算（只有分析数据上云），约 1.4 万/年；存储 0.2 万/年
- 链路：VPN 或专线，1 万到 2 万/年
- 实施对接：一次性 15 万到 25 万（两套架构都要调）
第一年约 30 万到 41 万。
第二、三年：
- 云侧费用：1.6 万/年
- 链路：1.5 万/年
- 运维人力：0.3 个工程师，约 5.4 万/年
- 迭代开发：3 万到 5 万/年
每年约 11 万到 13 万。
三年合计约 52 万到 67 万，其中平台侧约 28 万。
混合部署的成本被低估的地方是架构复杂度：两套系统、两条链路、两套监控，出问题时排查路径比单一架构长得多。
三、三年总成本对比
- 公有云：约 25 万到 33 万（平台侧 15 万）
- 私有化：约 42 万到 67 万（平台侧 40 万）
- 混合：约 52 万到 67 万（平台侧 28 万）
公有云最便宜，私有化贵一倍以上。但成本不是唯一的决定因素，下面三项经常直接推翻成本结论。
四、成本之外的三个决定因素
因素一：数据主权要求
如果项目涉及公民个人信息、重要数据、或者行业监管明确要求数据不出场（比如部分医疗、教育、政务项目），公有云直接出局，不管多便宜。
判断方法：看这个项目的数据里有没有这三类——个人身份信息、地理位置轨迹、生产运行数据。有其中任何一类，先确认监管要求，再谈部署方式。
因素二：等保合规
等保二级以上的项目，部署方式直接影响测评工作量。
用公有云的好处是可以继承云厂商的等保资质——云平台本身的物理安全、网络安全由云厂商负责，你只需要做应用层的合规。这样测评范围小、周期短、费用低。
私有化部署要自己做全套：机房物理安全、网络安全、主机安全、应用安全、数据安全。测评范围大，工作量可能是公有云的 3 倍。这一项的差别通常在 5 万到 15 万之间，还没算整改投入。
因素三：故障可控性
公有云出故障，你只能等云厂商恢复，同时要面对业务方的追问。私有化出故障，责任在自己，但至少能自己动手。
这一项在选型时经常被忽略，但在实际运行中很影响体验。判断方法：这个业务能容忍多长时间的停机？如果是分钟级（比如收费、安防），故障可控性就很重要；如果是小时级（比如能耗统计），云厂商的 SLA 一般够用。
云厂商的 SLA 通常是 99.9% 或 99.95%，折算成年度停机时间是 8.76 小时或 4.38 小时。注意这是「赔偿口径」，不是「实际停机时长」——实际故障可能更长，只是超出部分按比例赔偿。
五、三个能直接用的判断点
判断点一：有没有强制的数据不出场要求
有，直接私有化或混合，不用比成本。没有，进入下一个判断。
判断点二：自己有没有运维能力
私有化最贵的不是服务器，是人。有没有能维护 Linux、数据库、网络、监控的工程师？如果没有，也没有预算招，私有化会变成一个长期负债——系统能跑，但没人敢动，出问题只能找原厂。
一个现实的判断：如果团队里没有一个人能在半夜被叫起来处理数据库问题，就不要选私有化。
判断点三：规模会不会快速增长
如果设备数一年内可能翻三倍（比如从 3000 到 10000），公有云的弹性优势很大——加钱就能扩容。私有化要提前买硬件，买多了浪费，买少了要等采购周期。
反过来，如果规模稳定、三年内不会有大的变化，私有化的边际成本更低。
六、一个常见的错误选择
最常见的错误不是选贵了或选便宜了，是选了私有化但没有运维能力。
这种项目的典型轨迹：第一年上线顺利，第二年出过两次故障但都解决了，第三年原开发的团队散了，系统变成一个谁都不敢动的黑盒，出问题只能找原厂按次收费。这时候想迁到公有云，又发现数据迁移和重新对接的成本比重新建一套还高。
避免这个轨迹的办法是在立项时就想清楚：这套系统三年后谁维护。答案如果是「不知道」，那就要么选公有云（免运维），要么在合同里锁定三年的运维服务。
七、怎么把账算准
这篇的数字是量级参考，具体项目要按自己的参数算。三个工具可以配合用：
- 平台容量测算：算平台侧的服务器配置、存储和带宽，公有云和私有化都能用
- 报价计算器：把设备、平台、实施合成完整预算区间
- 点位与设备清单生成器：先把设备数量算出来，这是所有测算的输入
云厂商的具体计费差异，看 阿里云、华为云、OneNET 的账单对比，那篇用同一套参数把三家的月账单都算出来了。自研和买现成的取舍，看 自研还是买现成平台。
部署方式定了，合规和国产化是两条附带要求：私有化项目基本都要过等保 2.0 三级，政府类项目还要算信创改造的六类替换和成本。三年总成本里服务器占多少，用平台容量测算反推。
如果项目还在早期、预算有限，先看 20 万以内怎么做物联网——那篇的结论是低预算下优先公有云，把有限的钱花在设备和实施上，而不是花在自建平台上。