一如往常，答案取决于使用案例。
现在，从智能恒温器到健身追踪器，物联网在我们的日常生活中十分常见。要明白物联网为什么能够得到广泛采用并不困难。我们周围的物理世界存在大量的数据，而物联网就是连接、处理和分享这些数据的连接设备，它们使我们的生活变得更加简单和美好。
同样地，许多企业也在采用物联网，他们会通过使用数据来更好地理解他们的操作，做出更加高明的决策，重新提高客户的参与度，以及重新构思如何创造价值。例如，一家供应链管理公司已经在它的货板、板条箱和容器上部署了传感器，这些传感器可以跟踪地理位置、环境温度和压力，以及其他的一些环境变量。这会转变企业提供给顾客的价值——基于运输货架上剩余产品的未被锁定的数据，出租货板，从而优化供应链成本。
随着低成本传感器、弹性计算和数据科学快速发展，行业里的许多观望者认为物联网将取得爆发性增长。确实，Gartner预测，企业安装的连接设备到2018年大约会达到41亿台，最终，在2020年达到75亿台。
专家预测，在此期间，所有这些研发的连接设备将产生大约44万亿GB的额外数据。这就促使我们思考一个核心的问题：为应对数据爆发的趋势，可以采取的最好的技术架构是什么？有三个广泛的选项可供选择：本地、云或混合基础架构。同往常一样，答案取决于使用案例。
物联网本地架构
本地基础架构会采用边缘计算，在网络的边缘、最靠近来源的位置处理数据。据IDC报道，到2019年，45%的物联网数据将会在边缘或靠近边缘的地方得到存储、处理和传输。物联网本地架构模型留下的足迹更少，因而能够帮助企业加大数据的实时响应。举例来说，在一个石油钻井平台上，传感器可以检测报废的阀门是否引发了火灾。在这种情况下，企业不允许有任何延迟。如果需要发送数据给一颗卫星，就要将数据传输给数据中心再传回来，然后关闭这个报废的阀门的消息才能发送出去，但这样就太迟了。但是，有了更快速传输数据的这一性能，数据就不用远离它的来源进行长距离的传输。这样就能够降低延迟时间，允许企业在短时间内做出决策。
更进一步来说，本地架构不依靠诸如云环境之类的网络连接。此外，那些对数据安全有着严格要求的企业也十分偏爱本地架构，因为许多利用了边缘计算的本地架构都是很有意义的。
物联网云架构
对管理大量连接服务的企业来说，物联网云架构非常有用，因为它可以联合互联网和外部数据来获取价值。举例来说，通过掌握相对于全局视图的特定局部视图，供应链应用程序可以从中受益。全局视图外的部分数据是毫无任何意义可言的。例如，试图为每一项只采用了本地基础架构的资产编排供应链是不可能的。
另外，云架构会提供更高的互操作性，因而能够整合物联网设备并与其他物联网设备和云系统进行沟通和交流。物联网云架构可以提供更高的灵活性，并且还能够利用来源于外部的数据。最后，云应用程序的创新性在生态系统中将会达到最高水平，部分原因是软件开发者会首先专注于大的市场。利用云架构的物联网部署会更加高效，因为其创新性更高，竞争性更强，服务已经可用。从本质上来说，投资物联网云架构永远不会过时。
混合架构
通常，最好的技术架构是，将边缘位置上大量中心数据集的流程与中心上缩小的派生聚合数据的流程有效的整合起来。举个例子，部署了停车传感器的城市可以在靠近停车场的位置处理所有传感器的数据，并只获取不同停车场内停车位的汇总数据，从而为去往市区的驾驶员提出对智能路线的建议。毕竟，在几秒时间内传输所有数据是十分昂贵的，去往目的的驾驶员没有必要了解一个停车场内具体哪些停车位是可用的。在这种情况下，混合架构是十分理想的。
另一个资产优化的例子是，使用了传感器的风力涡轮机在其所在地收集和分析数据，并对整体性能进行优化。汇总大量单个的数据点后就可以深入了解一个涡轮机的部件，而将每一个部件的运行情况与其他相连接的部件整合起来就可以全面了解一个涡轮机。最后，汇总所有涡轮机的运行数据就可以获取风电场的有意义的和可操作的信息。在这种情况下，在网络的边缘处理多少数据，以及将哪些数据传输到中心并进行处理，是很重要的在架构上的考虑。结合本地架构的实时响应、访问云端广泛的系统的权限、以及可扩展性能够充分利用这两种架构的好处。
考虑业务需求
企业要为数据和IoT系统的处理架构做出明智的选择。为确定哪一个物联网架构是最适合的，就要了解企业当前的和规划的设备、商业目标和背景、相关的流程和预期结果的范围，就要在考虑技术可扩展性、性能、带宽经济学和技术创新等级的同时，评估业务需要。
利用物联网增多可以为企业提供大量的机会。随着物联网设备在职业和个人生活中普遍增多，企业不仅要考虑业务模型和部署计划，还要从根本上设计实现物联网前景所需的系统架构，这是至关重要的。
