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从智能恒温器到健美追踪器，物联网设备在人们的日常生活中早已司空见惯。这些相连网络的设备搜集，处置和分享人们周围物理世界的数据，以协助人们的生活更加精彩，更加幸福。某种程度，许多企业正在使用物联网来用于数据，从而更佳地理解其运营情况，作出更加明智的决策，新的定位客户参与度，并新的思维如何建构价值。例如，一家供应链管理公司在其架上、箱子和容器中部署了传感器，追踪货物的地理位置，环境温度和压力等环境变量。

这将企业获取给客户的价值改变为从出租架上到优化供应链成本，这些将沦为得知运输货物剩下保质期的数据。随着低成本传感器，弹性计算出来和数据科学的较慢发展，许多行业观察家希望企业很快部署物联网设备。事实上，根据调研机构Gartner公司预测，企业将在2018年加装大约41亿个物联网设备，到2020年最后超过75亿个。

专家预计，在这世纪末内，所有这些研发项目将在全球范围内产生约44万亿兆字节的额外的物联网数据。这使人们想起了一个核心问题：使用哪种最佳技术架构来解决问题这一爆炸性快速增长的数据趋势？这里有三个普遍的自由选择：本地部署，云计算，或混合架构。其答案一直各不相同用于情况。

本地部署的物联网架构本地部署的物联网架构使用边缘计算出来，其中在网络边缘处置数据，这个方位最相似数据源头。而根据调研机构IDC的调查，到2019年，45％的物联网设备数据将被存储，处置，并附近边缘计算出来。该模式可以获取更加小的性能足迹，可以协助企业对数据展开更好的动态号召。

例如，在石油钻井平台上，使用传感器可以检测故障的阀门否产生火灾隐患。在这种情况下，企业无法忍受任何延后。如果数据必须发送到卫星，在数据中心回到到通报重开阀门之前，其响应时间有可能太晚了。但是，随着更慢的边缘部署，数据不用靠近其数据来源。

这可以增加时间延迟，并容许作出关键的要求。此外，本地部署的架构不倚赖互联网相连，如云环境。并且本地部署的架构也受到面对相当严重数据安全问题的企业的注目。利用边缘计算出来的本地体系结构有很多意义。

云端物联网架构云端物联网架构不利于的组织管理大量的相连设备，通过内部和外部数据的人组驱动价值。例如，供应链应用程序可以从解读一个部分相对于整体单体视图的明确视图而获益。

而原始视图之外只有一组数据丧失意义。例如，通过分开用于本地部署的架构，就不有可能企图为资产建构的每个组件协商供应链。

此外，云计算架构在与其他物联网设备和云系统集成和交互方面获取更大的互操作性。该模型获取了更加多的架构灵活性和外部数据源的利用率。

云应用程序在生态系统中看见了更加多的创意，其部分原因是软件开发人员重点注目大型市场。利用云计算架构的物联网部署可以更加有效地，因为很多具备技术创新和竞争性的产品早已能用。从本质上说道，云计算架构可以使的组织需要面临未来的投资报酬。混合的物联网架构一般来说最差的方法是高效地融合边缘计算出来的大型核心数据集的处置，然后在核心处置一组修改的单体派生数据。

例如，智能城市部署的行驶传感器可以处置附近车位的所有传感器的数据，只获取有关有所不同车库对外开放的地点和数量的汇总数据，从而为转入市区的司机获取智能找寻车位的建议。却是，间隔几秒就传输所有这些数据的成本有可能是很便宜的，而相似目的地的驾驶人员不一定告诉停车场的那些方位是对外开放的。

在这种情况下，使用混合架构是理想的自由选择。资产优化的另一个例子是风力涡轮机的应用于，风力涡轮机用于传感器在本地部署搜集和分析每个涡轮机上的数据，并总体优化其总体性能。

在这里，通过许多数据点可以了解理解涡轮机组件的运行状况。每个组件的健康状况汇总在一起获取了风力发电机的状况视图。最后，汇总来自所有风力发电机的数据，为风电场获取可操作者的信息。在这样的情况下，应当在网络边缘处置多少数据，而将哪些数据在数据中心处置，这是一个最重要考虑到的架构。

本地部署架构的动态号召以及云计算的全系统采访和可扩展性的人组将不会获得最差的充分发挥。考虑到业务市场需求最后，设计考虑到可以为物联网系统的数据和处置架构获取知情的自由选择。要确认什么物联网架构最合适，请求查阅的组织当前和计划的设备，业务目标和场景，涉及流程和计划结果的范围。

通过可扩展性，性能，比特率经济性和技术创新亲率的技术考虑到评估这些业务市场需求。随着物联网设备在工作和生活中的大大普及，企业不仅要考虑到业务模式和部署计划，还必须考虑到使用什么样的系统架构来构建物联网在其业务中的允诺。

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