调查发现边缘和物联网相关的资产数量正在不断增加。

调查发现物联网和边缘计算部署蓬勃发展。因此，与边缘和物联网相关的资产数量正在不断增加。

物联网(IoT)和边缘计算的潜力可能已经达到炒作周期的顶峰，但显然已经跳过了Gartner所谓的“幻灭低谷”。这些技术在“生产力高原”上稳步增长，在没有行业聚光灯的耀眼炒作的情况下取得了成果。

调查显示，物联网的采用率在过去一年中大幅上升。近三分之二的受访者（64%）表示他们现在正在部署物联网解决方案，高于去年的53%。另有23%的受访者计划在未来12到24个月内部署。不到5%的受访者根本没有物联网部署计划。

然而，边缘计算的采用率较低，仍为33%，与上年持平。另有30%表示计划在未来24个月内部署边缘解决方案。另有27%仍在评估边缘计算平台的使用情况。

物联网和边缘计算领域的投资数量惊人。接受调查的企业中，有23%在过去一年中在物联网和边缘计算项目上花费了超过100万美元，几乎是2022年花费该金额的百分比（8%）的三倍。预计未来一年将有更多增长，其中28%的企业计划花费超过100万美元。

与边缘和物联网相关的资产数量也在不断增加。过去一年，共有29%的部署管理着超过1,000项资产。预计今年这一比例将增长至42%。

从物联网到边缘计算

边缘计算是混合云的自然延伸，有助于机器学习。为了支持这一点，39%的受访者专注于实现多个节点之间的数据交换，而27%的受访者支持多个站点上的多个节点之间的数据交换。另有24%的受访者支持基于数据聚合和过滤的传感器融合。

受访者预计，物联网和边缘技术计划将对组织产生广泛影响。产品和服务开发排名最高，为19%，其次是物流和供应链管理，为17%，运营为16%。

大规模物联网部署需要综合考虑多个方面，包括设备管理、数据处理、安全性、可扩展性等。以下是一些关键步骤和考虑因素：

设备选择和采购：选择适合规模化部署的物联网设备，考虑其成本、性能、可靠性、功耗等因素。确保设备能够满足大规模部署的要求，并具备远程管理和监控功能。

连接和通信：设计稳定可靠的连接和通信架构，确保设备能够可靠地连接到云平台或边缘计算节点。考虑采用多种通信技术，如Wi-Fi、蜂窝网络、LPWAN等，以覆盖不同场景和需求。

数据采集和处理：建立高效的数据采集和处理系统，包括数据收集、传输、存储和分析。考虑采用分布式数据处理架构，利用边缘计算和云计算等技术来处理大规模的数据流。

安全性和隐私保护：实施完善的安全措施，保护物联网系统免受潜在的安全威胁和数据泄露风险。采用加密、身份验证、访问控制等技术来保护设备和数据的安全性，确保用户隐私得到充分保护。

设备管理和维护：实施有效的设备管理和远程维护策略，确保设备能够稳定运行并及时响应故障。采用远程监控、自动化维护和远程升级等技术，降低运维成本和管理复杂度。

可扩展性和灵活性：设计具备良好可扩展性和灵活性的物联网架构，能够随着需求的增长和变化而扩展和调整。采用模块化设计和开放式标准，便于集成新的设备和技术，并支持业务的快速迭代和创新。

监控和优化：建立完善的监控和优化机制，定期监测系统运行情况和性能指标，并根据监控结果进行调整和优化。持续改进物联网系统的性能和可靠性，提升用户体验和业务价值。