由于物聯網將新的架構層和拓撲結構推進到組織中，數字領域的發展已經進入了高速發展階段。物聯網架構層和拓撲處于不斷變化的狀態，而技術的進步和發展將對物聯網的擴展與增長產生巨大影響。

　　未來的物聯網將會像電話、電視、汽車、電腦、視頻游戲、手機一樣迅速發展和普及。當然根據其定義，電腦、視頻游戲設備以及手機如今已成為物聯網的一部分。物聯網甚至納入了一些常用設備，如手表、恒溫器、攝像頭、門鎖、建筑物內的插座和開關。

　　研究報告表明，到明年年底，物聯網的設備數量將接近400億臺。這些物聯網設備大部分都綁定到云端。物聯網設備的數量每年增長數十億臺，但現有的云平臺或額外服務器的數量僅以不到1%的速度增長。這是一個嚴重的數字流量問題。

　　物聯網擴散不僅創造了前所未有的數字流量和所有相關問題;它創造了全新的安全問題類別，因為將攻擊面提高了一個數量級。這種增長增加了在數據到達云端之前清理和驗證數據的需求。物聯網的擴展為需要機器學習和企業防火墻之外的人工智能的新應用類別提供了機會，而物聯網需要新的數據使用和存儲標準。簡而言之，組織對更好的物聯網架構層和拓撲的需求從未如此強烈。
 

 

　　邊緣計算可滿足物聯網架構層的需求

　　現有的物聯網架構基于一種經過驗證的模型，該模型具有高度可擴展性，并且可以適應各種拓撲結構。即使是這個由三個物聯網架構層組成的穩固的模型，目前正在發生重大變化。三個架構層如下所示：

　　(1)設備層。這是客戶端，所有設備(包括傳感器、交換機、執行器和攝像頭)都可以實時收集或響應數據。

　　(2)網關層。該層收集來自物聯網設備的數據，并跳轉到互聯網或終止于數據采集系統。物聯網數據的模數轉換經常發生在這一層。

　　(3)平臺層。該路徑連接客戶端和運營商，通常終止于云端或數據中心。

　　這三個架構層沒有包括物聯網所需的多種資源。組織需要更好的工具來進行本地數據分析和路由。物聯網按數量級生成的數據遠遠多于傳統網絡;在將不必要的數據轉儲到云端或數據中心存儲之前，應謹慎篩選。如果數據位于多個位置，而不是將數據發送到一個目的地然后再將其移動到另一個目的地，還需要弄清楚數據在何處創建。

　　許多物聯網需要增強的處理來實時響應物聯網應用程序。沒有更多的時間讓數據往返于云端，例如支持無人駕駛車輛和面部識別。本地處理資源使這項技術切實可行。

　　物聯網網絡越來越智能化，并對現實世界中的活動作出響應。在這里，也不總是有時間進行云端通信。在架構中嵌入機器學習和人工智能資源更有效，尤其是當用于機器學習的數據在云中沒有單獨的用途時。

　　為了滿足這些需求，目前正在出現一個新的物聯網架構層：邊緣層。在網關和平臺層之間，邊緣是物聯網架構的一項新創新，可提供上述所有資源。

　　邊緣計算通常將服務器放置在其所支持的物聯網設備的附近，通常在企業防火墻之外，當然也沒有部署在承載云計算的物理服務器場合。這種分布式計算模式并不新穎，但代表了物聯網問題的創新解決方案。邊緣節點可以提供即時的數據清理和路由，以及在延遲小得多的復雜應用程序中的實時周轉，使機器學習成為可能。其節點還可以作為抵御物聯網擴展攻擊面的屏障，提高網關層的安全性。
 

 

　　如何選擇正確的物聯網拓撲

　　在這種基本架構模型中，組織可以使用許多拓撲來分配和互連物聯網元素。在這里做出正確的選擇非常重要，因為這些物聯網拓撲結構專門設計用于適應具有特定用途的網絡。所有這些都以不同的方式與網關層進行交互，糟糕的設計可能會限制網絡性能，危及安全性，甚至使某些應用程序無法使用。最通用的拓撲結構是點對點、星形、網狀。

　　點對點網絡在節點之間有一對一的連接，通信只發生在兩點之間。這是最簡單和最便宜的配置。其缺點是點對點配置不可擴展，沒有冗余。通常這只是一個簡單的連接，例如手機的耳機或單點訪問互聯網的單個設備。

　　在星型網絡中，許多節點連接到中央集線器。集線器的基數是一對多的。但是沒有節點相互連接;它們只連接到集線器。這種配置往往具有低延遲和一致性。網絡工具可以很容易地檢測和隔離故障。其缺點是，盡管可靠性通常很高，但如果發生干擾，則不會重新路由。此外，集線器代表整個網絡的單一故障點。例如，家庭Wi-Fi有許多設備通過路由器連接到互聯網。

　　網狀網絡包括多個設備，具有網關和路由器節點。網狀網絡具有高可擴展性和冗余性，以及出色的容錯能力。網狀配置的缺點是相當大的復雜性和高維護要求，多個數據包必須增加延遲。網狀網絡包括工業自動化、大規模火災監測和安全以及能源管理系統。

　　要確定哪種物聯網拓撲好，需要考慮可支持的復雜性，并優先考慮延遲、容錯、可靠性以及網絡是否需要擴展。
 

 

　　物聯網架構層和拓撲結構

　　一旦組織決定了物聯網網絡的架構和拓撲結構，就會出現其他問題。管理網絡的優秀實踐是什么?物聯網如何影響與之交互的系統的安全性?誰擁有什么?

　　物聯網網絡管理標準和優秀實踐已經建立，但就像物聯網架構本身一樣，它們也在不斷發展。全能的孤立的平臺已經過時，物聯網的有機特性預示著更加多樣化的數字化格局。它要求比以往任何時候都需要更多的規劃、努力和創新。