随着在边缘创建的数据的增长，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未来选择。物联网和边缘计算是推动当今企业发展趋势的两种技术。结合边缘计算和物联网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与IT的融合已成为蓬勃发展的物联网战略的重要组成部分。惠普企业副总裁兼惠普院士TomBradicich在IoTDaySlam2020的主题演讲中表示：“边缘和物联网在今天已经取得了名人地位。”(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“颠覆边缘和物联网的两种动力”强调了组织在从边缘物联网设备中提取价值时对效率的需求。为什么边缘及其结构很重要边缘数据可帮助组织获得业务洞察力，例如库存是否不足、机器是否即将发生故障以及进行新发现。这些见解为组织带来了三种价值：监控企业、工厂和客户；维护技术，例如更新软件；或货币化产品。在边缘进行高效的数据处理可以减少响应时间、带宽和连接成本，提高非传输数据的安全性，减少存储需求，提高可靠性并遵守数据策略。物联网数据可以直接从设备传输到云端，也可以从设备通过数据采集和控制、边缘IT、边缘IT传输到执行器，再传输到云端。IT/OT融合和边缘即服务这两个趋势一直在改进流程。当IT专家承担保护任务而OT专家继续制造、供电或提供任何流程时，IT和OT团队经常会出现分歧。“了解[数据采集]和OT很重要，因为当你走到边缘时，它就在那里。[边缘不仅仅是关于计算，它不仅仅是关于传感器，它不仅仅是关于事物，”Bradicich说。IT/OT融合可实现更高效的边缘分析首先，组织必须确定自己的优势和情况，例如机器上装有IoT传感器的工厂。OT由传感器、执行器、数据采集系统和控制系统组成，这些系统用于机械臂、自动驾驶汽车和控制器局域网总线等工业协议等技术中。IT和OT的融合分为三种类型：流程、软件和数据以及物理融合。OT在安全和网络支持方面与IT合作，尽管这可能会带来挑战。双方就这一进程达成一致，并共同努力向前推进。第二个是软件和数据融合，边缘数据直接流入IT系统，例如预算或客户研究管理。最后，将融合OT和IT功能的实际设备进行物理组合，包括路由器、控制系统、数据采集、计算、存储等。当组织将IT和OT结合在一起时，他们使用的空间、时间和精力更少，需要购买和管理的东西也更少。Bradicich说，在传统系统中，组织分析传感器或执行器上的数据会立即得到结果，但不会得到深入的结果。随着数据分析越来越靠近云端或远程数据中心，结果的深度会增加，但时间也会增加。“很多数据都会过期并在一段时间后变得无用。到云端时，它可能就没用了。能够（结合OT和IT系统）并在边缘运行相同的分析对客户来说非常强大，”布雷迪奇说道。边缘数据分析即服务近年来，数据分析主要发生在云端，但云功能已经转移到边缘。企业组织面临着数据中心所没有的一些挑战，例如有限的带宽、关键任务OT系统、恶劣的物理环境、不可靠的连接和增加的安全漏洞。企业组织正在转向边缘即服务产品来应对这些困难。Edge作为物联网部署服务，可以为OT和物联网设备提供生命周期管理、远程云接口管理、多种网络和工业协议的管理、稳定连接和自动断开连接操作。在边缘创建机器学习算法需要强大的计算能力，但组织可能仍希望将数据发送到云端进行分析，或者只是将边缘数据分析的结果发送到云端。供应商或合作伙伴可能运行边缘即服务产品，或者企业组织可能负责运营。对使用边缘服务感兴趣的组织仍然是边缘专家。根据行业的不同，例如农业或制造业，将产品与可能需要极高精度的机器集成有许多独特的优势。组织最了解他们的系统，并且知道数据是否以供应商或合作伙伴无法使用的方式使用。
