在整个历史上，IT部门在支持与基础架构和数据相互作用的人类最终用户的情况下管理了计算和相关服务 - 应用程序，存储，网络。他们将集中式数据中心演变为分布式计算系统，以便在全球有效地连接人员和数据。现在，随着物联网（IoT）的扩散，IT部门正面临着另一个重大转变，因为人类对数据的需求超过了机器。
来自机器人，零售商店传感器和其他连接设备的机器对机器通信的量更高，迫使IT部门将更多的计算资源投入支持IoT。据Nutanix IoT和AI的总经理Satyam Vaghani表示，它还具有技术行业重新思考分布式计算的核心：操作系统。
Vaghani说：“由于机器的需求在根本上是不同的，因此操作系统必须与为人类计算机用例构建的操作系统截然不同。”
3种“计算机计算”方式不同
Vaghani列出了大规模分布式物联网系统造成的三个主要挑战。
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首先是涉及数据的比例。
研究公司IDC已经预测到2025年，物联网将构成超过416亿个连接的设备。这些大小的数字机器将有助于收集和存储的175个Zettabytes的惊人库存。
zettabyte是十亿吨，或（第21强）字节。
翻译：我们已经淹没了数据，潮流仍在进来。
Vaghani说：“我们需要创建可以实时摄入大量数据的系统，并提供服务以允许新一代的机器学习和人工智能应用程序使用该数据。”
这意味着就如何捕获，分类，移动，存储和分析大量数据做出复杂的架构决策。
Vaghani说，数据挑战的范围“比我们作为人类到目前为止创建的一些最好的计算系统要大的数量级。”“如果曾经有一个'将一个人置于月球上'的挑战，那就是这样。”
第二个问题是操作分布式系统规模。
数据的Zettabytes将很难纠纷，但是管理传感器和系统本身是一个相关但不同的挑战。
考虑一家经营数千家工厂，办公室或零售地点的公司。
Vaghani说：“您现在需要在55,000个位置部署一个确切的蓝图，并管理一致性，安全等。”
“人们不一定擅长在一个数据中心管理一架机器。现在，我们正在谈论每个工厂，每家零售商店，每艘船，成为关键任务数据中心。
“这将是疯狂的！”他说。
第三个问题是创建混合应用从IoT基础架构中获取价值。
这些应用程序通常会在本地或自主行动，但也将连接到云以保持一致性，验证决策和数据并提高性能。
Vaghani说：“每个物联网应用程序实际上都有分裂的个性。”“它分布在多个数据中心的大量资源中。”
他说，自动驾驶汽车是一个很好的例证。汽车用来驾驶本身的关键逻辑是坐在车内，以及各种环境传感器（在这种情况下可以包括摄像头，雷达，激光雷达和超声波）。该汽车必须在当地处理有关其周围环境的信息，以做出实时决策并安全运行。
Vaghani说：“但是，汽车时不时地将一些数据点发送到云，因为那是汽车制造商正在训练其机器学习模型驾驶汽车的地方。”
进化来解决
对于企业IT商店，发现这些系统与传统系统的不同细节至关重要。这些差异将创造对新技能和知识的需求。
Vaghani说：“对于企业来说，最大的挑战是找到具有AI，基于微服务的企业应用程序，数据分析和行星规模安全的人。”
具有连接传感器历史的组织（例如，制造业和公用事业公司）正在通过IT与运营技术（OT）组之间更紧密的合作（OT）组的挑战来解决这些挑战，他们拥有专业的运行机器，可以在商店地板上或现场管理物理流程，，，，根据研究公司Gartner的说法。与传统的OT系统相比，物联网系统的分布程度更高，因此两组都有很多学习。
其他发现物联网技术开放新市场和门的企业可能会发现自己是第一次雇用这些技能，或者希望购买物联网数据系统作为服务。
Vaghani说，无论他们采取哪种途径，应对这些挑战的组织都将定位以取得巨大的成果。这项工作将需要工程精度 - 以及管理大量分布式IT系统的能力。
他说：“构建只能正常工作的分布式系统的优雅水平令人惊叹，当您弄错了时，可能会发生很多混乱。”“这是一个巨大的创造性挑战。
“这不仅与计算机科学的科学部分有关。它需要出色的视野和人类创造力。”
功能照片由约书亚·托利诺（Joshua Sortino）上Unplash
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德里克·斯莱特（Derek Slater）是一位贡献者。他的作品出现在CIO，CSO以及其他技术和商业出版物中。在Twitter上找到他@derekcslater。
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