由于云技術的出現，世界經歷了一場深刻的革命。像平臺即服務(PaaS)和基礎設施即服務(IaaS)這樣的概念已經扎根，重塑了軟件行業對彈性、部署、安全性和基礎設施的看法。

在當前形勢下，物聯網(IoT)和邊緣計算等技術，進一步模糊了物理領域和數字領域之間的界限。機器不再僅僅是遵循用戶手冊的CPU;它們現在被視為重要的數據來源，可以提供有關使用模式和提高效率的策略的見解。有效利用這些技術的企業正處于數字基礎設施轉型的邊緣。利用物聯網使企業能夠從其物理資產中收集一系列數據。然后，這些數據可以導入PaaS服務，如微軟Azure流分析，提取有意義的模式和相關性。

這些見解反過來可以觸發后續的工作流程，并生成指示板，將業務決策導向效率、優化和創新。將物聯網與邊緣計算相結合具有明顯的優勢，使企業能夠以最小的延遲分析來自物聯網設備的數據，并增強敏感數據的本地安全性。這種方法還提高了與傳統設備的兼容性。邊緣計算可確保關鍵工作負載在更靠近數據源和消費者的地方進行處理，從而無縫補充企業的數據中心，從而降低成本并縮短處理時間。此外，它還使企業能夠做出實時決策，并專注于低延遲處理用例。

然而，必須承認的是，雖然邊緣計算加速了數據處理，但它并不能復制云計算的可擴展性、人工智能驅動的操作、分析能力或基礎設施成本的降低。集成本地和云基礎設施，放大處理潛力，并將其分布在多個數據中心和超大規模環境中，以有效地管理和分析海量數據是勢在必行的。為數據處理開辟新的途徑不可避免地擴大了攻擊面，強調需要優先考慮內部部署和云基礎設施的強大安全措施。

企業可以利用基于云的本機安全服務來保護其云環境，提供安全態勢檢測、威脅管理和標準化實踐來保護云服務器和數據庫。對于邊緣環境中的物理本地資產，建議遵守與本地網絡中應用的相同的安全策略，例如最小權限訪問、定期補丁更新和限制網絡訪問等做法。

有效的數據管理是另一個關鍵方面，特別是考慮到從實物資產涌入的大量數據。如果沒有有效的實踐和政策，充分利用云、物聯網和邊緣集成的潛力就會變得充滿挑戰。

不得為了數據本身而處理數據，它應該為企業增加價值。結構良好的數據架構至關重要;它必須承認存儲的數據必須可操作才能得出有意義的見解。例如，數據湖架構可以直接在數據湖中的大量數據上促進安全的數據工程、機器學習、數據倉庫和商業智能。這個體系結構支持統一的目錄、訪問控制、發現機制、審計和質量管理。

為了真正增強數字基礎設施以應對不斷變化的環境，企業必須擁抱物聯網和邊緣計算的進步。在過去的十年中，這些進步和云技術的集成形成了智能數據挖掘的全面解決方案，通過對用戶交互和行為的洞察，智能數據挖掘，提高運營效率，改善客戶體驗。

關鍵在于部署跨越多云和本地環境的基礎設施，選擇適當的技術，并區分適合邊緣的數據集和更適合云的數據集。所有這一切都取決于在計算邊界內執行數據管理和安全策略，以提取安全且相關的見解以促進業務增長。