物聯網 （Internet of Things IOT）在大數據?（Big Data） 之后順理成章的響應起來，和看不見的大數據相比,物聯網可以被看到和觸摸,這是第一次工業(yè)革命以來第一次在考慮地球的可持續(xù)發(fā)展的產業(yè)升級。這些網絡連接設備收集、處理和共享物理世界的數據以幫助人們更輕松和美好的生活。
現在越來越多的公司都在利用物聯網來更好地理解他們的運營情況，以做出更明智的決定、重新定位客戶的參與、并重新思考如何創(chuàng)造價值。
隨著低成本傳感器、彈性計算和數據科學的快速發(fā)展，許多行業(yè)觀察人士期望企業(yè)部署物聯網設備，到2018年將有約41億個物聯網設備安裝，到2020年最終將達到75億個。
專家預計所有這些項目將在這段時間內產生約44萬億兆字節(jié)的額外的物聯網數據，這讓我們想到了一個核心問題:解決數據趨勢爆炸性增長的最佳技術架構是什么?這里有三個廣泛的選擇：本地部署、云計算、或混合架構。其答案始終由所使用的情況來定。
通過在本地部署的物聯網架構使用邊緣計算，將數據在網絡邊緣進行處理，這是最接近數據源的，而根據調研機構IDC的調查，到2019年45%的物聯網設備數據將被存儲、處理、并靠近邊緣計算。該模式可以提供更小的性能影響，并可以幫助企業(yè)更實時地響應數據。例如在石油鉆井平臺上，傳感器可以探測到閥門的故障是否存在火災隱患，在這種情況下企業(yè)不能承受任何延誤。如果數據需要發(fā)送到衛(wèi)星上，數據中心返回到關閉閥門的通知，響應時間可能已經太晚了，但隨著更快的邊緣部署，數據不需要遠離它的數據源。這減少了時間延遲并允許做出關鍵的決定。
此外本地部署的架構不依賴互聯網連接，如云環(huán)境。架構的本地部署也受到面臨嚴重數據安全問題的企業(yè)的青睞。使用邊緣計算的本地架構有很多意義。
云端物聯網架構通過內部和外部數據的結合，促進了大量連接設備的組織和管理。供應鏈的應用程序可以從理解組件相對于整體聚合視圖的特定視圖中獲益，如果完整視圖之外只有一組數據就沒有了意義。僅使用本地部署的體系結構，就不可能試圖協調資產構建的每個組件的供應鏈。
此外云計算架構提供了與物聯網設備和云系統(tǒng)集成和交互的更強的互操作性，該模型在架構和使用外部數據源方面提供了更多的靈活性，而云應用程序在生態(tài)系統(tǒng)中看到了更多的創(chuàng)新，部分原因是軟件開發(fā)人員專注于大型市場。使云計算架構的物聯網的部署可以更有效，因為有更多具有創(chuàng)新性和競爭性的產品可用，從本質上講云計算架構使組織能夠面對未來的投資回報。
通常最好的方法是有效地將大型核心數據集的計算與邊緣計算結合起來，然后在處理一組簡化的聚合衍生數據，例如智能城市部署的停車傳感器可以處理靠近車位的所有傳感器的數據，可以提供有關不同車庫開放的地點和數量的匯總數據，方便進入市區(qū)的司機提供智能尋找車位。畢竟每隔幾秒就傳輸所有這些數據的成本可能是很昂貴的，而接近目的地的駕駛人員并不一定知道停車場的那些位置是開放的。在這種情況下采用混合架構是理想的選擇。
另一個資產優(yōu)化的例子則是風力渦輪機的應用，風力渦輪機利用傳感器在每個渦輪機上部署、收集和分析數據并全面優(yōu)化它們的整體性能。通過大量的數據點可以深入了解渦輪部件的運行情況。每個組件的健康狀態(tài)被聚合起來以提供風力發(fā)電機的狀態(tài)視圖。最后收集所有風力渦輪機的數據，從而為風電場提供可操作的信息，在這樣的情況下需要在網絡邊緣處理多少數據，而將哪些數據在數據中心處理，這是一個重要考慮的架構。通過本地部署架構的實時響應以及云計算的系統(tǒng)廣泛訪問和可伸縮性的組合，將會得到最好的發(fā)揮。
最后的設計考慮可以為物聯網系統(tǒng)的數據和處理架構提供明智的選擇。要確定什么樣的物聯網架構是最合適的，看看組織的當前和計劃的設備，業(yè)務目標和場景、相關的流程和計劃的結果，通過可伸縮性、性能、帶寬經濟性和技術創(chuàng)新率等技術因素來評估這些業(yè)務需求。
伴隨著物聯網設備在工作和生活中的不斷被普及，企業(yè)不僅要考慮業(yè)務模式和部署方案，還要考慮什么樣的系統(tǒng)架構才能實現物聯網業(yè)務的承諾。
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