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算法
随着在边缘建立的数据的增加，IT / OT融合和边缘即服务产品可能成为物联网部署中数据处理的将来之选。安全
物联网和边缘计算是当今企业推进趋势发展的两项技术。结合了边缘计算和IoT技术的技术领导者可能还会注意到，边缘即服务以及运营技术和IT的融合已成为蓬勃发展的IoT战略的重要组成部分。网络
惠普企业副总裁兼惠普研究员汤姆·布拉迪奇克在IoT Day Slam 2020的主题演讲中说：“今天边缘和IoT都得到了名人的地位。”机器学习
Bradicich说，多达80%的IT、运营技术(OT)和消费者数据将在边缘生成，其中大部分来自物联网设备。主题演讲“两种动力完全改变了边缘和物联网”，突显了组织从边缘物联网设备中提取价值时对效率的需求。学习
为何边缘及其结构很重要
边缘数据可帮助组织得到业务洞察力，例如库存是否不足，机器是否会发生故障以及进行新发现。这些看法为组织带来了三种价值类型：监控企业，工厂和客户;维护技术，例如更新软件;或经过产品获利。有效的边缘数据处理能够缩短响应时间，带宽和链接成本，并提升不传输数据的安全性，减小存储需求，提升可靠性并遵照数据策略。url
物联网数据能够直接从设备传输到云，也能够经过数据采集和控制，边缘IT，再到云，从设备传输到执行器。 IT/OT融合和边缘即服务的两种趋势一直在改进流程。当IT专家承担保护任务而且OT专家继续制造，提供电源或提供任何过程时，IT和OT团队每每会产生分歧。spa
“了解[数据采集]和OT很是重要，由于当您走到边缘时，它就在那里。[边缘不只仅涉及计算，不只仅涉及传感器，还不涉及事物。” Bradicich说。.net
IT/OT融合可支持更高效的边缘分析
首先，企业组织必须肯定本身的优点和局面，例如工厂的机器上装有IoT传感器。 OT由传感器、执行器、数据采集系统和控制系统组成，这些技术用于诸如机械臂、自动驾驶汽车和工业协议(例如控制器局域网总线)之类的技术。htm
IT和OT共有三种融合类型：流程、软件和数据以及物理融合。OT在安全性和网络支持方面与IT合做，尽管这可能会带来挑战。双方就这一过程达成共识，并共同努力向前迈进。第二个是软件和数据融合，其中边缘数据直接流入IT系统，例如预算或客户研究管理。最后，物理结合融合了OT和IT功能的实际设备，包括路由器、控制系统、数据采集、计算和存储。blog
当组织将IT和OT放在一块儿时，他们将使用更少的空间、时间和能源，而且更少的采购和管理。Bradicich说，在传统系统中，在传感器或执行器上分析数据的组织会当即得到结果，但不会得到深刻的结果。随着数据分析愈来愈靠近云或远程数据中心，结果的深度会增长，可是时间会增长。
“许多数据会过时，一段时间后将变得无用。到云上时，它可能已无用。可以(结合OT和IT系统)并在边缘运行相同的分析对于客户而言极为强大”，布拉迪奇说。
以边缘即服务进行数据分析
近年来，数据分析主要发生在云中，可是云功能已经转移到边缘。企业组织面临着数据中心中未见的一些挑战，例如带宽有限，关键任务OT系统，敌对的物理环境，不可靠的链接性和增长的安全漏洞。企业组织正在转向边缘即服务产品来管理这些困难。
边缘做为IoT部署服务能够为OT和IoT设备提供生命周期管理，远程云接口管理，多个网络和工业协议的管理，稳定的链接以及自动断开操做。在边缘建立机器学习算法须要强大的计算能力，可是企业组织可能仍但愿将数据发送到云进行分析，或者只是将边缘数据分析结果发送到云。
供应商或合做伙伴可能会运行“边缘即服务”产品，或者企业组织可能会负责该操做。对使用边缘服务感兴趣的企业组织仍然是其边缘的专家。取决于行业，例如农业或制造业，有不少独特的优点，将产品与机器集成可能须要很高的精度。企业组织最了解他们的系统，而且了解数据是否以供应商或合做伙伴没法使用的方式使用。
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