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自动物联网装置管理

要处理的大量设备使管理物联网设备变得复杂起来。但由于每一种设备都有自己的弱点，因此持续管理是必须的。班森·陈建议：“使用物联网设备管理和自动化工具，网络中的物联网设备越多，管理就越困难。使用自动化工具可以简化管理流程，减少设备的差错和遗漏，并确保所有操作在所有设备上的一致性。

管理zui起码意味着在部署前要设置足够严格的安全级别，定期检查和更新固件，并且尽量使用安全补丁。另外，在设备寿命结束时，要更换它。物联网安全实践和工具在不断发展，定期检查系统是保证设备分布式网络安全的唯i一方法。

在此背景下，发达国家纷纷出台战略规划，抓住新一轮信息产业发展机遇。“智慧地球”计划以美国的“物联网应用”为***，欧盟的“十四点行动计划”，日本的“U-Japan计划”，韩国的“IT839计划”和“u-Korea计划”，新加坡的“下一代I-Hub计划”，台湾的“U-Taiwan计划”等等都把物联网作为当前发展的重要战略目标。世界范围内物联网设备数量在2017年达到84亿台，比2016年的64亿台增加31%,2020年将达到204亿台。2018年，制造业将成为对物联网解决方案投资zui为活跃的行业，总开支预计将达1890亿美元，占总开支的24.47%；运输和汽车联网、智能建筑等跨行业物联网的开支将分别达850亿美元和920亿美元。2018年消费者在物联网上的花费将达到620亿美元，并在第五大行业中排名第五，主要应用包括智能家居，家庭自动化，保鲜和智能家电。

在数据处理过程中，数据的时效性是指数据在处理过程中的产生时间，它是由系统的运行部署来决定的。资料可使用多次，或可在使用一次之后清除资料。从整体上看，是远程数据部署还是边缘数据部署影响数据的时效性，通常是边缘数据部署时间短，远程数据部署时间长。边界部署所需的数据通常具有及时性，但边界存储空间较小，计算能力较差，因此无法长期保存；远程数据通常用于显示历史数据，进行计算分析，同时具有云端空间和计算的可扩展性，因此数据的时效性较高。

实时性也是数据时效性的一部分，实时性与数据的放置位置、数据的重要性及传输方式有关。

通过 AR和 VR，远程学习可以创造出沉浸式的学习体验。网上学习是课堂教学的标准化延伸。学校可以与 IT部门合作，为学生创建一套“技术套件”，其中包括便携式笔记本电脑、网络设备和桌面数据存储解决方案。

一般架构不再适用

很多企业仍然使用通用架构来管理 IoT数据。但多数时候，通用计算架构不能完全满足 IoT工作负载要求。这种方法不能满足 IoT应用程序对可访问性、容量、可靠性和可伸缩性的要求，因为一般的商业架构都没有考虑 IoT系统可能面临的各种因素。

利用分析工具对物联网设备产生的各种类型的数据进行分析，从而进行物联网分析。利用物联网分析，有价值的信息可以从大量数据中提取出来，然后用来改进应用程序、业务流程和生产等。多种类型的数据分析可用：

标准分析：标准分析是用来分析特定情况下应该采取的步骤。这就是通常所说的描述与预测分析的结合。规范分析在商业应用中可以帮助解释大量的信息，从而得到更加准确的结论。

SpaceAnalytics：该方法用于分析基于位置的物联网数据和应用。对各种地理模式进行空间分析，确定各种物理对象之间的空间关系；泊车应用、智能汽车和作物规划都从空间分析的应用实例中获益。

在安全和网络支持方面， OT与 IT合作。软体与资料融合，边缘资料直接进入 IT系统，例如预算管理。集成了 OT和 IT功能的物理设备，包括路由器，控制系统等。

如果企业把 IT和 OT结合起来，就能减少空间、时间和能量的消耗，减少采购和管理。常规系统中，对传感器或执行机构的数据进行分析可以立即得到结果，但不能得到深度结果。当数据分析越来越接近云端或远程数据中心时，计算结果的深度会增加，但时间会增加。近几年，数据分析主要是在云中进行，但云的功能已经转向了边缘。在数据中心中，企业组织面临着前所未i有的挑战，如带宽限制、关键任务 OT系统、恶劣的物理环境、不可靠的连接和不断增加的安全漏洞。为了管理这些困难，企业组织正在转向边缘即服务产品。