Experian物聯(lián)網大勢預測：安全問題待解及轉向邊緣運算

在2017年，人們生活周遭出現(xiàn)更多物聯(lián)網（IoT）裝置，但它們也可能被用來發(fā)起網絡攻擊。放眼2018年，許多專家仍關心IoT裝置的安全性問題。而為了實時處理IoT裝置將產生的龐大數據，企業(yè)可能會轉向邊緣運算（edge computing）。

據報導，云端平臺公司Akamai高級工程師Larry Cashdollar表示，制造商在開發(fā)新連網裝置時，須將軟件安全列為首要考量。易受攻擊的裝置不僅能被黑客用來攻擊，消費者隱私也將面臨風險。若忽略這一點，整個網絡的安全和穩(wěn)定都會遭受威脅。

據Experian 2018年數據泄露產業(yè)預測報告，IoT裝置的脆弱性將造成大規(guī)?；靵y，導致新的安全法規(guī)出爐。2018年，黑客將持續(xù)入侵IoT，在現(xiàn)實世界造成混亂。而互連的IoT裝置將成為黑客和勒索軟件的主要目標。

Bomgar安全產品管理總監(jiān)Sam Elliott表示，隨著威脅規(guī)模和范圍持續(xù)擴大，IoT將繼續(xù)成為問題。就算人們越來越意識到安全風險，開發(fā)人員也越來越努力保證連網的安全性。

在很多情況下，廠商并未將安全性列入考慮，而到最后才加入安全功能。殭尸網絡（botnet）出現(xiàn)時，我們將無法知道它有多大，動機為何，或已受到何種影響。智能玩具和未來的熱門連網裝置，將讓此場景變得更復雜。

NS1共同創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長Kris Beevers認為，企業(yè)可能尚未準備好處理IoT產生的龐大數據量。451 Group估計，到2020年全球部署的IoT裝置將達100億個。但目前IoT部署僅收集傳感器擷取的約一半數據，且僅分析所收集的一半數據。

隨著更多技術程序與IoT集成，IT團隊勢必會更難有效處理這些數據，更不用說這些裝置若未獲得妥善保護而出現(xiàn)的嚴重中斷。IoT數據量的增加將對DNS基礎設施提出更高要求，但基于BIND和衍生產品的傳統(tǒng)DNS解決方案將無法跟上IoT應用的實時需求。

IoT應用將依賴高速實時流量管理來實現(xiàn)能降低延遲的邊緣運算策略。在紐約街道上行駛的連網車無法等待在加州的服務器完成運算，就算延遲僅200毫秒也太慢。

Beevers認為，此問題的答案為轉向邊緣運算。這種分布式架構模式的解決方案將是企業(yè)將運算和資料中心轉移到邊緣的IoT裝置附近。因此，企業(yè)將越來越依賴包括智能流量管理在內的DNS技術，來將工作負載引導到高度分布式的邊緣架構。

FogHorn Systems科技長Sastry Malladi也預見到邊緣模式的轉變。Malladi表示，幾乎所有硬件供應商都有強化的產品線來促進邊緣處理。隨著科技巨擘宣布推出邊緣專用軟件堆疊，此動能無疑將在2018年加速。

此外，一直難以展示差異化產品的制造業(yè)等傳統(tǒng)產業(yè)，現(xiàn)在將采用邊緣分析技術，以產生新的收入來源，和/或為客戶顯著提升產量。企業(yè)采用IoT技術的方式需有所轉變。

IIoT部署將開始迫使IT與營運技術（OT）團隊進行更密切的合作。業(yè)務領導者將更重視數碼化投資，IT將成為這些計畫取得成功的基石。IT和OT兩大部門之間的差距將會因成功部署IIoT方案和計畫所需的協(xié)作而縮小。

Rackspace應用服務高級副總裁兼總經理Gina Murphy認為，這將對其它企業(yè)系統(tǒng)產生影響。在ERP方面，業(yè)界須克服許多聯(lián)機和標準化問題，才能從IoT中受益。

首先，企業(yè)需考慮如何收集并使用數據。目前企業(yè)已被數據點淹沒，但無法進行任何分析。例如，制造公司有許多設備不斷地從每臺機器收集信息，但還無法實時擷取整體數據集，并產生分析報告，幫助企業(yè)確定在何時、何地及如何削減成本。

在2018年，企業(yè)將考慮新方式來儲存這些數據，并在需要時將其推送到需要的地方，特別是為了在整個業(yè)務流程中實施AI等認知技術。托管服務可透過集成應用程序，并提供單一窗口來管理企業(yè)IT營運，協(xié)助克服這些挑戰(zhàn)。