物联网 （Internet of Things IOT）在大数据?（Big Data） 之后顺理成章的响应起来，和看不见的大数据相比,物联网可以被看到和触摸,这是第一次工业革命以来第一次在考虑地球的可持续发展的产业升级。这些网络连接设备收集、处理和共享物理世界的数据以帮助人们更轻松和美好的生活。
现在越来越多的公司都在利用物联网来更好地理解他们的运营情况，以做出更明智的决定、重新定位客户的参与、并重新思考如何创造价值。
随着低成本传感器、弹性计算和数据科学的快速发展，许多行业观察人士期望企业部署物联网设备，到2018年将有约41亿个物联网设备安装，到2020年最终将达到75亿个。
专家预计所有这些项目将在这段时间内产生约44万亿兆字节的额外的物联网数据，这让我们想到了一个核心问题:解决数据趋势爆炸性增长的最佳技术架构是什么?这里有三个广泛的选择：本地部署、云计算、或混合架构。其答案始终由所使用的情况来定。
通过在本地部署的物联网架构使用边缘计算，将数据在网络边缘进行处理，这是最接近数据源的，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、处理、并靠近边缘计算。该模式可以提供更小的性能影响，并可以帮助企业更实时地响应数据。例如在石油钻井平台上，传感器可以探测到阀门的故障是否存在火灾隐患，在这种情况下企业不能承受任何延误。如果数据需要发送到卫星上，数据中心返回到关闭阀门的通知，响应时间可能已经太晚了，但随着更快的边缘部署，数据不需要远离它的数据源。这减少了时间延迟并允许做出关键的决定。
此外本地部署的架构不依赖互联网连接，如云环境。架构的本地部署也受到面临严重数据安全问题的企业的青睐。使用边缘计算的本地架构有很多意义。
云端物联网架构通过内部和外部数据的结合，促进了大量连接设备的组织和管理。供应链的应用程序可以从理解组件相对于整体聚合视图的特定视图中获益，如果完整视图之外只有一组数据就没有了意义。仅使用本地部署的体系结构，就不可能试图协调资产构建的每个组件的供应链。
此外云计算架构提供了与物联网设备和云系统集成和交互的更强的互操作性，该模型在架构和使用外部数据源方面提供了更多的灵活性，而云应用程序在生态系统中看到了更多的创新，部分原因是软件开发人员专注于大型市场。使云计算架构的物联网的部署可以更有效，因为有更多具有创新性和竞争性的产品可用，从本质上讲云计算架构使组织能够面对未来的投资回报。
通常最好的方法是有效地将大型核心数据集的计算与边缘计算结合起来，然后在处理一组简化的聚合衍生数据，例如智能城市部署的停车传感器可以处理靠近车位的所有传感器的数据，可以提供有关不同车库开放的地点和数量的汇总数据，方便进入市区的司机提供智能寻找车位。毕竟每隔几秒就传输所有这些数据的成本可能是很昂贵的，而接近目的地的驾驶人员并不一定知道停车场的那些位置是开放的。在这种情况下采用混合架构是理想的选择。
另一个资产优化的例子则是风力涡轮机的应用，风力涡轮机利用传感器在每个涡轮机上部署、收集和分析数据并全面优化它们的整体性能。通过大量的数据点可以深入了解涡轮部件的运行情况。每个组件的健康状态被聚合起来以提供风力发电机的状态视图。最后收集所有风力涡轮机的数据，从而为风电场提供可操作的信息，在这样的情况下需要在网络边缘处理多少数据，而将哪些数据在数据中心处理，这是一个重要考虑的架构。通过本地部署架构的实时响应以及云计算的系统广泛访问和可伸缩性的组合，将会得到最好的发挥。
最后的设计考虑可以为物联网系统的数据和处理架构提供明智的选择。要确定什么样的物联网架构是最合适的，看看组织的当前和计划的设备，业务目标和场景、相关的流程和计划的结果，通过可伸缩性、性能、带宽经济性和技术创新率等技术因素来评估这些业务需求。
伴随着物联网设备在工作和生活中的不断被普及，企业不仅要考虑业务模式和部署方案，还要考虑什么样的系统架构才能实现物联网业务的承诺。
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