如何解决由多种通信协议和方式造成的连接和操作复杂性问题
如何解决不同的数据模型造成的IoT生态系统复杂性
IoT平台部署后造成的用例和系统变化如何处理
OT与IT联通之后，如何无需更新固件，即解决安全性问题，又满足各种通信需求
IoT平台的可扩展和易维护……
 
　　这就倒逼“实时物联网”技术的飞速进化。只有用好实时数据，才能充分发挥工业物联网的潜力，创造真正的价值。
 
　　数据量太大、速度要求太高、数据特征不易提取，这些都是摆在实时物联网面前的难题。
 
　　不过一旦通过实时物联网将车间中的单机设备和边缘数据连入网络，那么工厂管理层看到的将不仅仅是各个孤立的数据库，而是连贯通透的业务流程和性能指标，效率和效益的体现将呈指数级蜕变。
 
　　除了思科之外，不同公司也在纷纷尝试实时物联网。
 
　　比如，Splunk作为机器数据的引擎，为来自任何应用、服务器或网络设备的数据实时建立索引，并使其可被搜索。用户可以使用Splunk来搜索、监测、分析和可视化机器数据。它为机器数据提供可扩展的通用平台，数据来源几乎支持所有的设备、控制系统、传感器、SCADA、网络应用和终端。

　　一家名为Kinetica的公司则通过使用GPU（图形处理单元）构建IoT数据平台来解决实时数据处理的挑战。它的总部位于美国旧金山，是一家提供实时数据分析与支持的服务商。Kinetica利用图像处理芯片提供计算能力，允许企业使用机器学习，商业智能分析和可视化技术更快速地分析海量数据。毕竟典型GPU具有超过4000个内核，而通用CPU仅有32个，因此利用基于GPU的配置，使用大约十分之一的硬件就可将数据处理速度提高100倍。

从“一网到底”，到“万网到底”
 
　　曾经，工业领域的方案提供商，西门子、三菱电机、百通…都提出过“一网到底”的设想，他们认为在工业中构建物联网是一个很高的目标和很大的工程，而以太网作为一种成熟的网络通讯技术，在IT和商业领域已经形成绝对的统治性地位。
 
　　一网到底，是指通过工业以太网，让模拟信号、数模混合信号、各种现场总线和各种无线通讯都能统一起来，整体网络无论从横向，还是纵向看，都是无缝连接的，数据可以在此透明网络中自由的传输。
 
　　这在技术层面上涉及两个方面：一是通讯技术，包括现场总线、工业以太网和无线技术的多重集成与互通。二是智能仪表的广泛普及，实现参数传递、自诊断、预防性维护、网络安全、现场与远程调试等功能兼顾。
 
　　改良后的工业以太网协议，是一种比现场总线更为开放的网络标准，可以支持实时工业控制信号的传输，最高效且最大程度地完成各种网络与网络之间的通信，实现现场层、操控层、管理层的垂直管控架构的透明化数据通路。
 
　　基于这个思路，各个工业自动化企业也都提出了自己的工业以太网协议，常见的包括德国倍福的EtherCAT、罗克韦尔自动化的EtherNet/IP、西门子的ProfiNet、施耐德的Modbus-TCP、贝加莱（已被ABB收购）的Powerlink等…
 
　　而思科的Kinetic平台巧妙地将这一“浩大”的工业物联网改造工程轻易化解，通过与Kinetic平台对应的交换机，快速打通多种工业通讯协议和现场总线，不再只是“一网到底”，而是“万网皆可到底”。
 
　　万网到底的好处十分明显，仅仅是数据从下到上的透明化和可量化，就能为智能工厂带来天翻地覆的变革。举例来说，OEE这个被最多误用和滥用的指标就可以首先获得“救赎”。
 
　　OEE（Overall Equipment Effectiveness）是一个独立的测量工具，它用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率。一般每一个生产设备都有自己的最大理论产能，要实现这一产能需要保证没有任何干扰和质量损耗。当然，这一理论上的完美产能很难达成。因此，
 
　　OEE = 可用率x 表现性 x 质量指数
 
　　OEE是一个极好的基准工具，它能准确清楚地告诉工厂管理者设备效率如何，在生产的哪个环节有多少损失，以及可以进行那些改善工作。长期的使用OEE工具，企业可以轻松的找到影响生产效率的瓶颈，并进行改进和跟踪，达到提高生产效率的目的，同时使公司避免不必要的耗费。
 
　　OEE的计算虽然看似简单，但是，在实际的应用中，当与班次，员工，设备，产品等生产要素联系在一起时，便变得十分复杂，以往常常通过人工采集的数据懵算或者瞎算OEE，而Cisco Kinetic平台有望将OEE真正威力发挥到极致。
 
　　同时被解锁的还有预测性维护市场。
 
　　此前我在文章《集成边缘计算和IoT云平台，预测性维护的军备竞赛已经启动》中已经阐述过这一市场的巨大前景，当时文章中的“模特”华为和GE作为“自嗨型”合作的典范，明显甚不合格。边缘计算侧和IoT云平台侧的巨头们的混搭虽然蠢蠢欲动，但仍尚未成型。
 
　　作为半路冒出来的狄仁杰，思科有了Kinetic和Jasper两大法宝，轻松实现边缘与云端的协同，入局预测性维护市场近在眼前。
 
　　至此，本文仅仅解读了思科在Cisco Live 2017中发布的一部分颠覆性创新，更有深意的则是思科全面启动的重塑网络计划。
 
　　在此计划中，思科致力于打造一个能够预测行动、阻止安全威胁路径、持续自我演进和自我学习的全智慧系统，从而帮助企业在联接性不断增强、分布式技术持续演进的时代中，创造全新机遇并解决之前未能解决的挑战。
 
　　简单的说，就是思科推出了能够识别“意图”、规避威胁和持续进行自我学习的由AI“开光”的新一代网络。
 
　　按照思科的原话，“基于‘意图’的网络能够帮助IT从枯燥乏味的传统流程转变为自动了解用户‘意图’，使在数分钟内管理数百万设备变成可能。基于‘意图’的基础设施将是下一个重要的增长点，而网络将成为这一系列全新技术中的重要推动者和加速器。这是企业网络历史上最重大的创新，是行业观念的重大转变，将改变整个行业的发展轨迹。”