由于云技术的出现，世界经历了一场深刻的革命。像平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)这样的概念已经扎根，重塑了软件行业对弹性、部署、安全性和基础设施的看法。
在当前形势下，物联网(IoT)和边缘计算等技术，进一步模糊了物理领域和数字领域之间的界限。机器不再仅仅是遵循用户手册的CPU；它们现在被视为重要的数据来源，可以提供有关使用模式和提高效率的策略的见解。有效利用这些技术的企业正处于数字基础设施转型的边缘。利用物联网使企业能够从其物理资产中收集一系列数据。然后，这些数据可以导入PaaS服务，如微软Azure流分析，提取有意义的模式和相关性。
这些见解反过来可以触发后续的工作流程，并生成指示板，将业务决策导向效率、优化和创新。将物联网与边缘计算相结合具有明显的优势，使企业能够以最小的延迟分析来自物联网设备的数据，并增强敏感数据的本地安全性。这种方法还提高了与传统设备的兼容性。边缘计算可确保关键工作负载在更靠近数据源和消费者的地方进行处理，从而无缝补充企业的数据中心，从而降低成本并缩短处理时间。此外，它还使企业能够做出实时决策，并专注于低延迟处理用例。
然而，必须承认的是，虽然边缘计算加速了数据处理，但它并不能复制云计算的可扩展性、人工智能驱动的操作、分析能力或基础设施成本的降低。集成本地和云基础设施，放大处理潜力，并将其分布在多个数据中心和超大规模环境中，以有效地管理和分析海量数据是势在必行的。为数据处理开辟新的途径不可避免地扩大了攻击面，强调需要优先考虑内部部署和云基础设施的强大安全措施。
企业可以利用基于云的本机安全服务来保护其云环境，提供安全态势检测、威胁管理和标准化实践来保护云服务器和数据库。对于边缘环境中的物理本地资产，建议遵守与本地网络中应用的相同的安全策略，例如最小权限访问、定期补丁更新和限制网络访问等做法。
有效的数据管理是另一个关键方面，特别是考虑到从实物资产涌入的大量数据。如果没有有效的实践和政策，充分利用云、物联网和边缘集成的潜力就会变得充满挑战。
不得为了数据本身而处理数据，它应该为企业增加价值。结构良好的数据架构至关重要；它必须承认存储的数据必须可操作才能得出有意义的见解。例如，数据湖架构可以直接在数据湖中的大量数据上促进安全的数据工程、机器学习、数据仓库和商业智能。这个体系结构支持统一的目录、访问控制、发现机制、审计和质量管理。
为了真正增强数字基础设施以应对不断变化的环境，企业必须拥抱物联网和边缘计算的进步。在过去的十年中，这些进步和云技术的集成形成了智能数据挖掘的全面解决方案，通过对用户交互和行为的洞察，智能数据挖掘，提高运营效率，改善客户体验。
关键在于部署跨越多云和本地环境的基础设施，选择适当的技术，并区分适合边缘的数据集和更适合云的数据集。所有这一切都取决于在计算边界内执行数据管理和安全策略，以提取安全且相关的见解以促进业务增长。
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