起初，物聯(lián)網(wǎng)是基于RFID(射頻識(shí)別)技術(shù)為人所知的，這種技術(shù)可以通過(guò)無(wú)線電訊號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)，無(wú)需識(shí)別系統(tǒng)與特定目標(biāo)之間建立機(jī)械或光學(xué)接觸，適用于短距離識(shí)別通信。如今，NB-IoT(窄帶物聯(lián)網(wǎng))成了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推廣的代名詞。

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，可供選擇的物聯(lián)網(wǎng)方案比較多，既有多連接、小數(shù)據(jù)、低頻度的窄帶物聯(lián)業(yè)務(wù)，也有大寬帶、低時(shí)延、高頻度的寬帶物聯(lián)業(yè)務(wù)。一方面，物聯(lián)網(wǎng)憑借其龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模有著較為穩(wěn)定的價(jià)值鏈，但另一方面也暴露了不少問(wèn)題，這也是為何Cisco思科直言有近75%的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目會(huì)在概念論證階段擱淺。

首先，物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)在線的數(shù)據(jù)連接為黑客提供了便利條件。過(guò)去三年，全球有近20%的組織機(jī)構(gòu)遭受過(guò)基于物聯(lián)網(wǎng)的流量攻擊，大規(guī)模、分布式、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的弱點(diǎn)似乎越來(lái)越明顯。此時(shí)，傳統(tǒng)的桌面安全和本地防火墻是難以抵御新型網(wǎng)絡(luò)攻擊的，黑客只需要截獲某一個(gè)連接工具就能切入到設(shè)備端。

當(dāng)前大量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及云服務(wù)端直接暴露于互聯(lián)網(wǎng)，這些設(shè)備和云服務(wù)端存在的漏洞一旦被利用，可導(dǎo)致設(shè)備被控、用戶隱私泄露、云服務(wù)端數(shù)據(jù)被竊取等安全風(fēng)險(xiǎn)，甚至?xí)?duì)基礎(chǔ)通信網(wǎng)絡(luò)造成嚴(yán)重影響。

從全球分布來(lái)看，路由器、視頻監(jiān)控設(shè)備暴露數(shù)量占比較高。其中，路由器暴露數(shù)量超過(guò)3000萬(wàn)臺(tái)，視頻監(jiān)控設(shè)備暴露數(shù)量超過(guò)1700萬(wàn)臺(tái)。

LoRa、NB-IoT和5G等通信技術(shù)的發(fā)展讓萬(wàn)物互聯(lián)成為現(xiàn)實(shí)。尤其面向低耗流物聯(lián)網(wǎng)終端的NB-IoT，作為萬(wàn)物互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要分支，適合廣泛部署在智慧城市、智慧交通、智能生產(chǎn)和智能家居等眾多領(lǐng)域。 但由于大量設(shè)備直接暴露在互聯(lián)網(wǎng)，導(dǎo)致產(chǎn)生的物聯(lián)網(wǎng)安全事件頻發(fā)。據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示，近20%的企業(yè)或相關(guān)機(jī)構(gòu)在過(guò)去三年內(nèi)遭受了至少一次基于物聯(lián)網(wǎng)的攻擊。而且，物聯(lián)網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)不僅威脅用戶隱私保護(hù)，還沖擊關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全。

考慮到物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備形態(tài)和功能千奇百怪，從終端、無(wú)線接入、網(wǎng)關(guān)，再到云平臺(tái)，不少設(shè)備使用的操作系統(tǒng)也是不統(tǒng)一的，不是定制的就是非標(biāo)準(zhǔn)的，無(wú)形中為運(yùn)維人員增加了負(fù)擔(dān)。木馬病毒通常會(huì)以爬蟲(chóng)的形式自行找到設(shè)備之間聯(lián)網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)，然后去破解路由器等無(wú)線設(shè)備的安全漏洞。

需要注意的一點(diǎn)是，有些軟件廠商和芯片廠商提供的技術(shù)支持有期限，或者后續(xù)會(huì)由于加入附加服務(wù)而漲價(jià)，這樣一來(lái)留給設(shè)備商的利潤(rùn)本身就不多，他們也就不會(huì)將更多精力放在安全上。

物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)是指數(shù)級(jí)的，先不說(shuō)像谷歌、Facebook這樣擁有超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的公司是少數(shù)，要讓這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可用，并且能存儲(chǔ)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間也是難事。前后端的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)調(diào)取對(duì)信道亦是考驗(yàn)，而管理者更要對(duì)訪問(wèn)權(quán)限進(jìn)行鑒別。

為此，不少?gòu)S商提出了邊緣計(jì)算的概念，可以在一定程度上緩解數(shù)據(jù)處理的壓力。此外，智能設(shè)備的增加對(duì)能源消耗提出了高要求。2012年，支撐互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心估計(jì)每年耗電量達(dá)到300億瓦，物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的耗電量勢(shì)必會(huì)成倍提升。此時(shí)，既要讓物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行和數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程更低功耗，又要發(fā)展清潔的綠色能源。

當(dāng)然，邊緣計(jì)算一定程度上只能是云計(jì)算的補(bǔ)充，要說(shuō)取代未免偏頗。為什么?第一，IT復(fù)雜度的演進(jìn)使得異構(gòu)化數(shù)據(jù)逐漸增多，這在處理性能上對(duì)計(jì)算平臺(tái)提出了考驗(yàn)，如何讓“冰箱聽(tīng)懂空調(diào)說(shuō)的話”，還需要在架構(gòu)層面完善;第二，邊緣計(jì)算到底有多智能，至少目前看距離智能云還有差距，大規(guī)模集中化的數(shù)據(jù)融合了多種算法，為應(yīng)用實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了多可能性;第三，邊緣計(jì)算的相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)尚有缺失，ECC聯(lián)盟只是個(gè)開(kāi)始，商業(yè)化應(yīng)用仍需探索。

總的來(lái)說(shuō)，未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)勢(shì)必會(huì)與智能化結(jié)合得更加緊密，而網(wǎng)絡(luò)邊緣處理和分析的趨勢(shì)也將大幅降低數(shù)據(jù)回傳的需求處理量。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，除了要在技術(shù)層面做好準(zhǔn)備，還要營(yíng)造一個(gè)良好的生態(tài)環(huán)境，這里既包括ISV等應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，也包括安全集成商，其實(shí)已經(jīng)有像AWS一樣的CSP充當(dāng)了這一角色，只有這樣才能在金礦到來(lái)之前占得先機(jī)。