物聯網(IoT)正迅速成為現實。

英國正在發展的邊緣計算平臺與高速、高帶寬的5G和全光纖連接相結合，使先進的人工智能(AI)驅動的應用程序和服務幾乎可以覆蓋該國的所有企業。我們現在生活在一個機器之間的互動比人類更多的世界里。

物聯網的增長依賴于邊緣擴展，因為它需要一個具有強大網絡連接、區域化計算能力和云接入的平臺。如果沒有這些邊緣功能，企業將無法像使用云應用程序那樣大規模使用物聯網應用程序。這些設備需要處理來自構成物聯網的多個傳感器和設備的大量數據。

由于延遲和成本方面的考慮，在主要公共云提供商的數據中心運送所有要處理的數據將變得不可持續。 為了緩解這種情況，物聯網需要網關集線器來聚合數據、操作執行器并在用于連接到網絡的傳感器協議之間進行轉換。 這最適合邊緣數據中心，網關將在其中過濾掉不必要的數據并將關鍵信息傳遞給托管在公共云中的專有應用程序。

邊緣的行業采用目前由早期采用者使用提供 IT 服務、計算和云訪問的 MEC(多訪問邊緣計算環境)引領。 然而，這將很快讓位于大都市級別的共享服務。 智慧城市、交通和能源領域已經有了實際用例，但只有在邊緣基礎設施平臺充分發展其低延遲連接、到公共云的高速回程和本地計算能力后，才會大規模采用。

然而，在企業層面，三個挑戰通常阻礙物聯網的采用，首先是需要充分了解它可以從純業務角度提供的好處。 然后是將多種物聯網設備、網關及其生成的數據集成到企業當前架構中的挑戰。 AI 應用程序的增長也意味著架構必須促進更多數據傳輸回邊緣，以便在智能物聯網系統中進行決策。

第三個挑戰是更長期存在的問題，即如何獲得具備與流程業務轉型相一致的數據架構所需技能的員工。 組織只能通過選擇在邊緣平臺和物聯網實施之間的發展關系方面具有深厚專業知識的合適合作伙伴來克服這一普遍存在的困難。

為了加速物聯網，獲得可靠和低延遲的連接變得至關重要。 與基于連續傳感器數據流的應用程序市場相比，硬件設備的主要市場將相形見絀。 專注于實時和聚合數據分析的應用程序需要具有低抖動、丟失和滯后或具有專用高帶寬的連接。

隨著物聯網的發展，它將擴展到需要不同類型連接的廣泛業務應用程序中。 然而，傳統的多協議標簽交換 (MPLS) 幾十年來一直是互聯網的支柱，但在靈活性方面無法與 SD-WAN(廣域網中的軟件定義網絡)的更新迭代相匹配。 但由于其可靠性和可擴展性，MPLS 將繼續支持許多服務。

與缺乏分布式 IT 環境所需的中央可見性和控制的傳統 WAN 架構不同，SD-WAN 為企業帶來了巨大的變化。 它可以輕松配置多個設備，從而節省時間并提高效率。 組織可以根據用戶體驗實施自己的策略，將網絡優先級分配給最關鍵的業務應用程序，以避免抖動、滯后或斷電。 跨多個站點推出新應用程序變得更快、成本更低。

盡管對邊緣服務的訪問不依賴于 SD-WAN，但越來越多地使用軟件來定義和優化網絡性能將加速邊緣計算平臺的全面運營，并允許邊緣價值鏈生態系統通過 API 以編程方式充分開發和交互。

邊緣基礎設施的增長現在覆蓋了大約 95% 的英國企業，為組織提供了物聯網和人工智能驅動的自動化、效率和創新所需的架構。