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斯蒂尔曼智能科技有限公司——物联网能源管理监控系统品牌

安全性是每一个解决方案的-，物联网也不例外。为了-物联网项目的安全性，集成商应该遵循以下指导原则。设备安全-物联网设备是物联网网络中zui易受攻击的部分，因为它们通常使用不能支持高i级安全功能的简单处理器和操作系统。在单位数量方面，以及产品和制造商的多样性方面，他们也是zui多的。因此，保护数十亿台设备的物联网解决方案将面临复杂的问题。更有甚者，物联网设备超出了传统网络的界限，通常由非 it组织在开放且不受保护的场所(如农田、停车场和工厂车间)安装和管理。

bensonchan，他是 strategy things公司的高i级合伙人，他解释说：“一种特定的物联网设备可能是安全的，而另一种可能是脆弱的。在接下来的几年里，有数十亿的物联网设备被部署，黑i客们正日益关注这一领域。

在物联网数据使用方面的进展还在继续，但是对于那些从计划和项目中收集越来越多的数据的组织来说，这也是一个挑战。把物联网数据与其他资源整合起来，进行挖掘，并以更灵活和定制的方式提供给各个利益相关者，这是一项复杂的工作，需要与团队协作。

想要有效利用新数据的组织应当设法建立一个由专i家和提供者组成的互补生态系统，使之能够在复杂情况下为数据的收集、挖掘和分发以及处理所有-障碍，包括基础设施、安全和文化障碍等方面获得指导。

资料利用的潜在价值是-的，它能给-带来-、更安全、更高i效的生活。

利用分析工具对物联网设备产生的各种类型的数据进行分析，从而进行物联网分析。利用物联网分析，有价值的信息可以从大量数据中提取出来，然后用来改进应用程序、业务流程和生产等。多种类型的数据分析可用：

标准分析：标准分析是用来分析特定情况下应该采取的步骤。这就是通常所说的描述与预测分析的结合。规范分析在商业应用中可以帮助解释大量的信息，从而得到准确的结论。

space-ytics：该方法用于分析基于位置的物联网数据和应用。对各种地理模式进行空间分析，确定各种物理对象之间的空间关系；泊车应用、智能汽车和作物规划都从空间分析的应用实例中获益。

在安全和网络支持方面， ot与 it合作。软体与资料融合，边缘资料直接进入 it系统，例如预算管理。集成了 ot和 it功能的物理设备，包括路由器，控制系统等。

如果企业把 it和 ot结合起来，就能减少空间、时间和能量的消耗，减少采购和管理。常规系统中，对传感器或执行机构的数据进行分析可以立即得到结果，但不能得到-结果。-据分析越来越接近云端或远程数据中心时，计算结果的-会增加，但时间会增加。近几年，数据分析主要是在云中进行，但云的功能已经转向了边缘。在数据中心中，企业组织面临着前所未i有的挑战，如带宽-、关键任务 ot系统、-的物理环境、不-的连接和不断增加的安全漏洞。为了管理这些困难，企业组织正在转向边缘即服务产品。

流式分析：流式分析，也叫事件流处理，它可以帮助分析大量的“动态”数据集。这些实时数据流可以被分析来检测紧急情况，从而促进即时响应。物联网数据类型受益于流式分析，包括流量分析、空中交通分析和-追i踪所使用的数据类型。

时序分析：时序分析是基于时间的数据，通过分析数据可以发现任何异常、模式或趋势。健康监测和天气监测是时间序列分析中获益zui多的两个系统。周围都是物联网数据——在我们的家里，汽车里，办公室里，而物联网技术可以产生大量的数据。消费者和组织可以通过收集、处理和分析物联网数据，获得有价值的洞察力，帮助他们成长，做出-的未来决策。

边界作为 iot部署服务，可提供 ot和 iot设备的生命周期管理、远程云界面管理、多种网络和工业协议管理、稳定连接和自动断开操作。创建边缘机器学习算法需要-的计算能力，但企业组织可能仍然希望向云发送数据以进行分析，或者仅仅是向云发送边缘数据分析结果。

供货商或合作伙伴可以运行“边缘即服务”产品，企业组织也可以负责操作。有兴趣使用边缘服务的企业组织仍然是他们的边缘专i家。依赖于工业，如农业或制造业，有许多-的优点，将产品与机器整合在一起需要-的精i确度。商业机构zui了解他们的系统，也zui了解是否有供应商或合作伙伴不能使用的数据。