實施動態(tài)物聯網解決方案的公司通過利用云計算的力量來實現這一點也就不足為奇了。但是，您可能會驚訝于云計算如何使這些物聯網計劃受益。當提到云時，許多人談論它的可擴展性、成本效益和低維護，但云提供的遠不止這些。

在決定云計算如何影響您的 IoT 工作時，請考慮這些令人驚訝的好處。

1 云有助于數據集成。

多年來，企業(yè)一直在投資大數據計劃，結合來自多個來源的信息，以幫助他們的企業(yè)做出更快、更準確的決策。大多數這些努力都集中在存儲在 ERP、CRM 和其他企業(yè)系統中的人工生成數據上。僅這些系統就可以生成大量數據，并且整個公司的變化（例如合并或收購）可以創(chuàng)建一組全新的數據源，這些數據源需要組合在一起以實現統一的可見性。

為了使事情進一步復雜化，公司開始將物聯網作為其數據戰(zhàn)略的一部分，為這些現有的報告系統提供實時信息，提供更多關于業(yè)務運營方式的背景信息，并提高對以前沒有的業(yè)務領域的可見性可能的。對于一些公司來說，這是一個提高運營效率和簡化成本的機會。對于其他人來說，它可以解鎖新的商業(yè)模式和收入來源。

現在來自傳統企業(yè)系統的數據與傳感器和連接設備生成的數據分層，公司發(fā)現物聯網數據具有與傳統企業(yè)數據不同的特征。此類數據的速度和數量可能會壓倒沒有為此做好準備的系統。它還需要對數據模型進行一些重新架構，因為它代表了可能不是先前計劃的一部分的不同類型的信息。

這就是云計算的用武之地。由于云能夠容納大量數據，公司可以在同一個地方處理和存儲來自企業(yè)系統和物聯網設備的數據。云成為所有不同系統的一個很好的聚合點，公司可以在幾乎沒有限制的情況下擴大或縮小他們的工作量。然后，組織可以消除在數據單獨存儲時突然出現的系統之間的集成和審計需求。

2 公司可以依靠云來獲得安全性和可靠性。

過去，工業(yè)公司質疑云的保護，因為他們認為云失去了觸摸和感受數據的能力。就像消費者不愿意將他們的積蓄從床墊下轉移到銀行賬戶一樣，許多企業(yè)也對將數據放在哪里持類似的保留態(tài)度。結果，這些公司拒絕云計算，轉而采用內部部署技術。

盡管仍有許多人將云中的安全視為一個問題，但領先的云提供商的行動已經開始影響這些觀點。雖然大多數公司都有專門的安全專家（或數名），但像微軟和亞馬遜這樣的云供應商有數百人。這些龐大的安全團隊還遵循最佳實踐和行業(yè)特定標準，并出于義務獲得適當的認證。供應商還為使用其云解決方案的企業(yè)配備了掌握數據安全性所需的工具。

那些希望將云解決方案作為其物聯網部署一部分的人也可以依靠它的安全性。隨著云本身的安全性得到進一步證明，它還允許公司更有效、更安全地與其物聯網設備進行交互。正如您將在下面更詳細地看到的那樣，云是任何大規(guī)模物聯網計劃的重要組成部分，因此數據生成點之間的舒適和安全連接是關鍵。

同樣，云平臺經過持續(xù)審計，以便云服務提供商可以隨時為客戶提供性能和安全數據。這種數據訪問有助于企業(yè)確保物聯網設備群的適當安全性和性能。隨著意識到云提供商正在將大量資源用于安全性，以及云提供的不可否認的好處，公司越來越多地開始將云解決方案視為一種值得信賴甚至首選的方法。

3 當與邊緣計算結合使用時，云可以提供最顯著的商業(yè)利益。

分別處理云和邊緣是一種相當標準的業(yè)務實踐。但是對于云支持的所有基本工作流程，將邊緣計算集成到解決方案中仍然具有優(yōu)勢。云和邊緣都在不同類型的環(huán)境中提供不同的好處，這通常使分布式計算框架最適合物聯網部署。擁有差異化服務可能涉及在邊緣或生成數據的點計算不同的層。

例如，考慮一個擁有數百臺設備的大型工廠——每臺設備實際上都是一個邊緣端點，而工廠本身可以代表另一個端點。在這種規(guī)模的部署中，獲取設備生成的數據并在工廠車間將其匯總，然后將其發(fā)送到云端是有意義的。

插入此中間層變得至關重要，因為它減少了直接連接的數量并允許過濾進入云的信息，從而防止不必要的數據使下游分析變得混亂。此外，如果這家工廠只使用云計算，他們將無法對設備上生成的數據做出足夠快的反應。

數據過載導致的延遲，以及端點和分析之間的距離，響應時間緩慢，這可能會在安全和質量場景中產生巨大的差異。包括計算邊緣在內，該框架允許企業(yè)提取洞察力并采取更快的行動，而不是數據必須傳輸到云端并返回。這種節(jié)省時間為設備本身的數據實時評估打開了大門。

另一方面，如果工廠選擇僅使用邊緣的方法，他們將無法全面了解其運營情況。如果沒有云，他們只能在現場單獨查看每臺設備，而無法深入了解這些端點之間是如何相互關聯的。為了獲得這種級別的分析，工廠必須實施離線批處理，并手動組合所有工廠數據。

出人意料的是，云供應商已經開始轉向提供一些本地解決方案來補充他們的云解決方案。例如，亞馬遜推出了兩款專門用于邊緣計算的產品：AWS IoT Greengrass，為大型設備提供邊緣計算環(huán)境，以及 Amazon FreeRTOS，為微處理器和微控制器提供邊緣計算。微軟還推出了類似的產品，包括Azure IoT Edge和Azure Sphere。

無論在何種情況下，分布式處理和為您的運營選擇正確的解決方案都是物聯網計劃成功的關鍵要素。通常，它是一種多層方法，根據優(yōu)勢和劣勢使用不同的計算方法。在邊緣和云中執(zhí)行分析的組織可以看到更重要的結果，例如最小化成本和最大化性能。

轉變對云的看法將帶來更大的物聯網成功。

隨著云在各行各業(yè)中得到更廣泛的采用，向多云環(huán)境的轉變將開始獲得動力。就像公司不再問“Windows 還是 Linux？”的問題一樣。同樣的范式正在遷移到云端。曾經宣誓效忠 AWS 或 Azure 的人們現在已經意識到，不同的云提供商具有不同的優(yōu)勢，而更具凝聚力的策略是找到一種將它們粘合在一起的方法，從而使事情變得無縫。

隨著云環(huán)境的變化，物聯網環(huán)境也發(fā)生了變化。每天都會推出更多設備，從而對設備管理和更嚴格的安全性提出更高的需求。云提供了關鍵優(yōu)勢，可幫助企業(yè)在工業(yè)環(huán)境中更有效地實施物聯網計劃。

當有效利用并與邊緣計算配合使用時，組織能夠更好地將其計算與業(yè)務需求相匹配，并根據洞察實時采取行動。根據實時運營數據做出更快、更準確的決策可以創(chuàng)造真正的商業(yè)價值并提高投資回報率。