物聯(lián)網(wǎng)(IoT)正迅速成為現(xiàn)實。

英國正在發(fā)展的邊緣計算平臺與高速、高帶寬的5G和全光纖連接相結(jié)合，使先進的人工智能(AI)驅(qū)動的應(yīng)用程序和服務(wù)幾乎可以覆蓋該國的所有企業(yè)。我們現(xiàn)在生活在一個機器之間的互動比人類更多的世界里。

物聯(lián)網(wǎng)的增長依賴于邊緣擴展，因為它需要一個具有強大網(wǎng)絡(luò)連接、區(qū)域化計算能力和云接入的平臺。如果沒有這些邊緣功能，企業(yè)將無法像使用云應(yīng)用程序那樣大規(guī)模使用物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序。這些設(shè)備需要處理來自構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)的多個傳感器和設(shè)備的大量數(shù)據(jù)。

由于延遲和成本方面的考慮，在主要公共云提供商的數(shù)據(jù)中心運送所有要處理的數(shù)據(jù)將變得不可持續(xù)。 為了緩解這種情況，物聯(lián)網(wǎng)需要網(wǎng)關(guān)集線器來聚合數(shù)據(jù)、操作執(zhí)行器并在用于連接到網(wǎng)絡(luò)的傳感器協(xié)議之間進行轉(zhuǎn)換。 這最適合邊緣數(shù)據(jù)中心，網(wǎng)關(guān)將在其中過濾掉不必要的數(shù)據(jù)并將關(guān)鍵信息傳遞給托管在公共云中的專有應(yīng)用程序。

邊緣的行業(yè)采用目前由早期采用者使用提供 IT 服務(wù)、計算和云訪問的 MEC（多訪問邊緣計算環(huán)境）引領(lǐng)。 然而，這將很快讓位于大都市級別的共享服務(wù)。 智慧城市、交通和能源領(lǐng)域已經(jīng)有了實際用例，但只有在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施平臺充分發(fā)展其低延遲連接、到公共云的高速回程和本地計算能力后，才會大規(guī)模采用。

然而，在企業(yè)層面，三個挑戰(zhàn)通常阻礙物聯(lián)網(wǎng)的采用，首先是需要充分了解它可以從純業(yè)務(wù)角度提供的好處。 然后是將多種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、網(wǎng)關(guān)及其生成的數(shù)據(jù)集成到企業(yè)當(dāng)前架構(gòu)中的挑戰(zhàn)。 AI 應(yīng)用程序的增長也意味著架構(gòu)必須促進更多數(shù)據(jù)傳輸回邊緣，以便在智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中進行決策。

第三個挑戰(zhàn)是更長期存在的問題，即如何獲得具備與流程業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型相一致的數(shù)據(jù)架構(gòu)所需技能的員工。 組織只能通過選擇在邊緣平臺和物聯(lián)網(wǎng)實施之間的發(fā)展關(guān)系方面具有深厚專業(yè)知識的合適合作伙伴來克服這一普遍存在的困難。

為了加速物聯(lián)網(wǎng)，獲得可靠和低延遲的連接變得至關(guān)重要。 與基于連續(xù)傳感器數(shù)據(jù)流的應(yīng)用程序市場相比，硬件設(shè)備的主要市場將相形見絀。 專注于實時和聚合數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用程序需要具有低抖動、丟失和滯后或具有專用高帶寬的連接。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，它將擴展到需要不同類型連接的廣泛業(yè)務(wù)應(yīng)用程序中。 然而，傳統(tǒng)的多協(xié)議標(biāo)簽交換 (MPLS) 幾十年來一直是互聯(lián)網(wǎng)的支柱，但在靈活性方面無法與 SD-WAN（廣域網(wǎng)中的軟件定義網(wǎng)絡(luò)）的更新迭代相匹配。 但由于其可靠性和可擴展性，MPLS 將繼續(xù)支持許多服務(wù)。

與缺乏分布式 IT 環(huán)境所需的中央可見性和控制的傳統(tǒng) WAN 架構(gòu)不同，SD-WAN 為企業(yè)帶來了巨大的變化。 它可以輕松配置多個設(shè)備，從而節(jié)省時間并提高效率。 組織可以根據(jù)用戶體驗實施自己的策略，將網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先級分配給最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，以避免抖動、滯后或斷電。 跨多個站點推出新應(yīng)用程序變得更快、成本更低。

盡管對邊緣服務(wù)的訪問不依賴于 SD-WAN，但越來越多地使用軟件來定義和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能將加速邊緣計算平臺的全面運營，并允許邊緣價值鏈生態(tài)系統(tǒng)通過 API 以編程方式充分開發(fā)和交互。

邊緣基礎(chǔ)設(shè)施的增長現(xiàn)在覆蓋了大約 95% 的英國企業(yè)，為組織提供了物聯(lián)網(wǎng)和人工智能驅(qū)動的自動化、效率和創(chuàng)新所需的架構(gòu)。

作者：Simon Michie