IT/OT两种物联网技术趋势将改变边缘应用

IT/OT融合可支持更高效的边缘分析

　　首先，企业组织必须确定自己的优势和局面，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。

　　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合作，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。

　　当组织将IT和OT放在一起时，他们将使用更少的空间、时间和能源，并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立即获得结果，但不会获得深入的结果。随着数据分析越来越靠近云或远程数据中心，结果的深度会增加，但是时间会增加。

　　“许多数据会过期，一段时间后将变得无用。到云上时，它可能已无用。能够(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，但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，不可靠的连接性和增加的安全漏洞。企业组织正在转向边缘即服务产品来管理这些困难。

　　边缘作为IoT部署服务可以为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，稳定的连接以及自动断开操作。在边缘创建机器学习算法需要强大的计算能力，但是企业组织可能仍希望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。

　　供应商或合作伙伴可能会运行“边缘即服务”产品，或者企业组织可能会负责该操作。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，有很多独特的优势，将产品与机器集成可能需要很高的精度。企业组织最了解他们的系统，并且了解数据是否以供应商或合作伙伴无法使用的方式使用。

（编辑：文章分享网_茂名站长网）

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