从传感器到服务器：访问层的通信
整个历史，工业革命铰链铰接自动化过程的力量。虽然今天自动化提供了许多好处，但如果您可以在企业IT网络的任何图层同时自动化数千甚至数百万的过程。这是下一个潜在的创新浪潮，它是“地理上分散”或“自动化重”的组织，这些组织将受益于最完全连接所有端点 - 即使是访问层中的那些。
虽然远程通信和连接变得越来越容易实现，但企业需要分解他们孤立的自动化岛，以便在规模上实现全面的自动化。例如，始终存在清晰的分割运营技术和信息技术网络。出现的物联网在网络上的所有设备的完全连接方向上将其作为工业操作头部的模糊 - 包括远程位于现场的设备。对于IT访问层的专用解决方案，可以分析IoT数据，作用在任何地方工业机构网络。
在IIOT和IIT和沉重的根深蒂固M2M科技市场，我很幸运有机会与客户，合作伙伴和分析师与客户的进步谈论，这将有利于该行业的地平线。现在的一些热门按钮是大数据和预测分析。
将数据中的数据（在传感器级别）中与云中的预测分析中的预测分析（在大数据服务器仓库中）中的数据进行比较的想法非常有吸引力。但是，大数据供应商具有的问题是访问该数据的动作中的数据传感器地点。也许遗留SCADA系统不充分，因为在本地执行预测分析应用程序的局部执行时非常少，在该领域积极地应用变化。
访问层
访问层是IT网络的边缘。IT基础架构具有所有大数据和数据分析的核心。在这个核心，数据是“休息”，因为它已达到最终目的地。接下来是IT基础设施的分发层，它是主要植物，站点和设施所在的位置。进一步是收集网络中下一个级别的数据的聚合层。甚至进一步扩展是访问层。
访问层是IT网络远边的图层。
例如，在油气中，油垫是接入层的一部分，因为它们通常远远地位于网络的边缘。在该层中很可能在物理上存在，用于监控和控制这些设备。接入层的其他例子是坦克，炼油场和海洋勘探血管。在水/废水中，网络的接入层是具有水表，泵的治疗设施的位置，智能电表基本上，访问层是操作员收集的最远点传感器数据。工业组织今天需要智能安全通信和从传感器数据传输回适当的服务器，并且有许多可用选项。
未来需要的是技术，提供了一种分层应用程序架构，其中可以在工业网络的访问层部署应用程序平台。它需要能够安全地收集，聚合，分析和将实时传感器数据以动作的预测分析云执行，然后根据这些分析的结果在本地级别执行命令。为有效地做到这一点，组织还需要特定的专业知识，即在多种工业环境中的各种传感器技术中连接和收集数据以及短期和长期的距离，在极端的环境情况下。这是唯一的方法大数据公司可以最大限度地提高生产/盈利能力，最大限度地减少其工业客户的风险/成本。
记住
对IIOR的越来越多的转变倾向于提出关于SCADA系统的持续价值的大量问题，这些系统传统上担任了工业市场监测和控制的驾驶员。虽然OT和它开始融合，但对SCADA数据仍有很高的需求。但是，新技术为以前不可能的方式使用的数据提供了数据，例如预测分析。这不会使Scada过时，因为许多运营商正在使用它，并将继续雇用它。展望未来，行业将利用新技术，旨在帮助他们做出更好的商业决策，而不是仅仅是苏达达。
向前进
使传感器能够到服务器（S2S）策略意味着以特定原因部署在传感器级别和目标服务器上开始的智能通信。这些服务器可以包括来自SCADA数据服务器的任何内容，通过SCADA系统或大数据引擎收集和监控。可以在预测分析引擎中利用S2S，该引擎将静止存储在数据库中的数据与网络的接入层实时地以运动中的实际情况进行比较。S2S的概念延伸超出发送数据。它是关于从特定位置创建智能传输回到适当的服务器，具有适当的智能来驱动更改的操作。
随着IoT的是工业市场采用，将增加对网络最外层的视频，语音，数据和传感器数据通信的需求增加（思想油垫或水箱上的传感器）。油气，电力，农业和公用事业等行业开始在通过更先进的数据分析通过更先进的数据分析来节省盈利能力和成本时的好处。
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