为了充分利用边缘计算数据，IT专业人员必须知道如何使用机器学习算法将数据指定为实时或传统的云计算流程。

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物联网的覆盖范围可以将组织的业务向外扩展到全世界，边缘计算将与其一起扩展。企业必须了解如何使用边缘计算进行物联网数据管理，以跟上数据指数级增长，并增强边缘计算数据安全性。

与云计算的增长相比，边缘计算扩展速度更快，范围更广。根据调研机构Gartner公司的调查，到明年年底，全球部署的物联网设备将达到近400亿台，因此采用物联网设备的组织必须建立边缘计算处理资源。安全性可能是j比较大的问题，因为物联网具有较大的攻击面，这为黑客提供了一个大好时机，物联网网络需要边缘计算网关来锁定设备输出。但边缘计算的作用包括更多，以满足对物联网快速增长的期望。

保护、共享、清洗物联网数据

边缘计算服务器的很大一部分负担是在物联网和设备所输入的云平台之间的管道中堵塞漏洞。在例如流量管理和供应链运营等大规模场景中，边缘计算处理可以涉及将物联网数据动态路由到多个云平台，其中包括共享数据的伙伴组织的云平台。

物联网数据也必须具有更多的价值。物联网设备在其功能的任何领域都不符合通用标准，包括安全性、协议和容错性。物联网硬件的使用年限可以延长到20年，这会增加很多数据干扰。边缘计算服务器也很难处理数据干扰。

实时响应和决策支持会导致更大的问题

安全和数据路由是主要挑战，但物联网数据管理现在面临更大的挑战：物联网网络需要立即响应或实时决策支持，例如在工厂中断或交通系统中遇到障碍时。

在这种越来越常规的场景中，没有时间往返于云计算来处理数据、分析问题并返回结果。物联网技术必须在几秒钟内收到响应，而不是几小时或几分钟。

这两种情况都需要动态响应。这项技术需要补偿和响应物理环境中的某些变化，如温度突然变化或设备出现故障警告，或者根据意外中断(如涉及货运的交通事故)改变复杂的工作流程。触发响应的事件可能需要采取行动，干预的阈值本身可能是动态的。这是人工智能发挥作用的地方。

当没有时间或没有机会让工作人员参与时，人工智能算法是处理需要动态响应的场景的优秀方法。物联网本身必须是一个智能系统，能够即时做出决策，它需要真正工作和生活在边缘。

边缘计算结构意味着需要解析物联网数据，不仅仅是通过家庭云的内容以及B2B合作伙伴的云平台，而是通过实时流程和更传统流程需要的数据。根据定义，需要立即将瞬时数据过滤到这些进程中。批处理数据可以存储在临时存储设备，并在空闲时传送到云端。

在边缘变得更好

优秀实践包括两项关键创新。物联网数据管理任务(包括管理数据传输)应该在边缘计算而不是云端进行。物联网通常包含附加到现有集中式技术的新架构，因此采用自上而下的方法来管理边缘计算收集的新数据是很诱人的。云计算系统不再是集中式端点，它们是众多目标中的一个。物联网技术在边缘计算执行大量闭环过程。从收集它的服务器管理数据更有意义，特别是当它的路由和应用程序都是动态的时候。

在企业软件行业开发交钥匙技术之前，最经济有效的数据管理方式是通过定制管道和微服务，这些管道和微服务可以在分散的流程中轻松维护和扩展。为数据流量分析创建仪表板非常简单，Python是实现的一个优质选择。

把模型和机器学习放在云端。如果特定物联网实现的目标是物理环境中的实时响应或实时决策支持，好的方法是将分析和人工智能与物联网技术分离。让模型和机器学习过程保持在云端。随着模型的变化，用于生成物联网分析的算法将依次更新。这需要一些额外的工作，但比在边缘计算部署机器学习要少得多，因为在边缘计算部署机器学习将更难维护。

如今，尚未推出相关的行业标准，但由于安全性是大多数组织在边缘计算服务器部署中面临的直接问题，因此通常是维护IT基础设施的人员。他们应该参与任何情况，但对物联网数据管理和边缘计算流程的支持需要包括数据架构师和企业解决方案架构师。如果没有非常有效的数据建模和针对其进行优化的强大工作流程，则无法进行路由和实时处理。