Kepware Technologies首席执行官Tony Paine指出了这种平台的要求和功能。

建立工业物联网(IIoT)的最大挑战之一将是无缝地启用Internet，以支持生活在网络边缘的“事物”。在整个行业范围内，该区域包含数万亿个事物，这些事物包含一个或多个数据点，可能需要对其进行分析并将其组合为信息。

为使IIoT取得成功，需要克服一些挑战，其中包括：

识别Internet中的事物。

启用物联网及其拥有的数据的发现。

收集，移动和存档物联网产生的大量数据。

处理间歇性的长期中断连接。

将现有基础架构整合到新的IIoT战略中。

为了缓解其中一些挑战，IIoT策略将重点放在将数据推送到集中式云平台中。该平台及其相应的服务将由熟悉IP受管世界的IT专家进行管理，并提供给具有适当凭据和Internet连接的任何人。利用云计算及其众多资源的能力，可以提供所需的存储和处理能力，以处理将要收集，分析和归档的ZB数据。此外，这些平台的整体正常运行时间会继续上升，因为它们对我们互联世界不断增长的需求和期望变得更具弹性。

与边缘设备进行通信

实际数据源被推送到云中，位于网络边缘的Industrial Things中。边缘架起了IT与运营技术(OT)之间的鸿沟，后者无法直接使用云中可用的丰富资源。OT包含各有其细微差别并带来其他挑战的工业网络。

连接不同的通信介质

很多时候，工业联网技术并不利用以太网作为其物理通信层。根据环境和组成系统的事物，可能会遇到从RS232 / 485到调制解调器或专有接线的任何事物。同样，在这些通信介质上公开的数据协议也不太可能是IP派生的。因此，已经建立了工业网络的大杂烩，而没有注意将来连接到Internet的可能性。

使用非标准的识别方法

与IT世界中的IP地址不同，许多工业物联网都有其自己的可寻址方案，用于在网络上唯一地对其自身进行识别。这些方案因供应商和类型而异，并且可能没有内置的发现机制。集成专家需要先天知识才能以某种方式使事物相互关联，从而使它们整体运行。

确定请求/响应模型

Industrial Things在历史上一直遵循请求/响应模型。如果某个特定的事物对另一个事物中包含的一条数据感兴趣，它将进行适当的连接，请求该数据并等待包含结果的响应。尽管此拉模型对于生活在OT的同一数字范围内的事物是很好的，但是安全性和可伸缩性要求将指示该模型对于试图查看入站的外部IT世界是不可接受的。取而代之的是，IIoT更喜欢推模型，其中工业数据流出到云平台。

IIoT Edge解决方案

为了将工业数据无缝集成到IIoT中，需要一个新的通信平台。这个平台需要对OT的复杂领域以及IT领域的最新和快速变化领域的广泛了解。

在OT中，平台必须了解将要遇到的各种网络拓扑和数据协议。它必须能够自动发现和识别工业物及其包含的数据，并且能够处理高频更新的存储。

在IT内部，该平台必须能够转换其收集的数据，并通过IIoT标准将其推送到云中。新兴标准包括异步消息队列协议(AMQP)，消息队列遥测传输(MQTT)，约束应用协议(CoAP)和数据描述服务(DDS)。这些标准允许在数据未到达目的地时重新传输数据。

由于OT中缺少计算机网络基础架构，因此该平台必须可嵌入并在IT和OT融合的独立设备或基于边缘的交换机或路由器中运行。它的灵活性将使工业数据可以循环采样或基于某些事件或条件进行采样，并独立于数据收集而发布到云中。数据过滤应可通过基本分析进行。最后，应通过自动执行尽可能多的配置来最小化用户设置。