数据都是有时效性的，如果数据没有及时处理，那么上传到云上时，它可能已经没有用处了。所以结合OT和IT系统，并在边缘运行相同的分析对于客户而言是极为重要的。在边缘创建的数据不断增长的这个契机下，IT / OT融合有很大的机会成为物联网部署中数据处理的未来之选。

物联网和边缘计算是当今企业推动趋势发展的两项技术。结合了边缘计算和IoT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和IT的融合已成为蓬勃发展的IoT战略的重要组成部分。

惠普企业副总裁兼惠普研究员汤姆·布拉迪奇克在IoT Day Slam 2020的主题演讲中说：“今天边缘和IoT都获得了名人的地位。”

Bradicich说，多达80%的IT、运营技术(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“两种动力彻底改变了边缘和物联网”，突显了组织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，机器是否会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类型：监控企业，工厂和客户;维护技术，例如更新软件;或通过产品获利。有效的边缘数据处理可以缩短响应时间，带宽和连接成本，并提高不同传输数据的安全性，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，也可以通过数据采集和控制，边缘IT，再到云，从设备传输到执行器。 IT/OT融合和边缘即服务的两种趋势一直在改进流程。当IT专家承担保护任务并且OT专家继续制造，提供电源或提供任何过程时，IT和OT团队往往会产生分歧。

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格局，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，并且更少地采购和管理。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。

运行“边缘即服务”产品的主体有可能是供应商或合作伙伴，也有可能是企业组织。那些对使用边缘服务感兴趣的企业组织，依然还会是其边缘的专家。这和企业所处的行业有很大的关系，比如说制造业，它的机器生产需要极高的精准度，所以，企业必然对他们自己的系统更了解。

文章来源：《IT/OT两种物联网技术趋势将重塑边缘应用》，智家网