电信运营商需要支持事件和流式数据的敏捷低代码平台，以开发下一代实时5G和边缘应用。 实时应用开发挑战 基于5G和边缘服务可用性设想的电信应用无限。为驱动这些应用，电信公司寻求用人工智能和机器学习(AI/ML)用于多种应用和多业务领域。 内部，寻求提升运营效率。重点关注预测性资产管理。这里AI/ML将用于从计划维护和被动反应问题（停机、设备离线等）转向主动运营。简单例子是发现性能急剧下降变压器预警信号并在非计划停机前修复。更复杂例子是实时优化部署资源应对重大风暴影响。新方法可能包括即时分析视频流（部分来自无人机）即时评估情况至极细颗粒度覆盖。该信息将与客户应用停电数据和其他源结合。聚合数据分析将

如今，数据丰富组织日益面临网络犯罪分子攻击，寻利用安全漏洞。在这种挑战性运营环境中降低风险需要量子安全数据保护。 日益加剧的网络威胁 勒索软件和其他网络攻击频率和严重性增加。近期头条新闻凸显企业加强防御态势、关闭安全缺口、保护敏感业务数据和知识产权关键需求。 COVID-19大流行凸显无组织免疫网络攻击。大流行将网络攻击升级为持续步调，影响全球各行业企业。据Forrester Consulting 2020年安全运营状况研究，79%企业过去一年经历网络入侵。FBI互联网犯罪投诉中心2020年互联网犯罪报告也描绘网络攻击范围和影响惊人图景。互联网犯罪投诉中心2020年收到791,790起网络犯罪

正在演进的高度互联智慧城市建立在实时数据开放可用、能跨机构共享基础上。 实时数据赋能城市管理新场景 许多城市能从街道和建筑流式传输的实时信息中以新方式受益。例如疫情期间，查塔努加市分析师开始分析交通量和模式，评估通勤者减少对税收潜在影响。疫情期间我们做的一件事是监控交通，看到主要走廊关键下降，知那将影响税收，查塔努加市智慧城市总监Kevin Comstock说。随着我们从疫情中看到回升，税收开始回归。他透露考虑中的一项服务是帮助城市基于测量交通量得出指标预测商业波动。 相关阅读： 智慧城市神经系统的必要性 将实时数据应用城市管理是近期我有机会主持的小组讨论主题，Comstock与RanMari

物联网通过更好数据、更快理赔、简化申请流程颠覆商业保险。甚至可能覆盖原本不可保风险。 物联网在商业保险线的优势 尽管近期努力现代化数字化流程，大多数商业保险行业仍深陷传统，企业主依赖经纪人在各承保人间奔波寻找最佳保障。 他们与经纪人往往有私人关系，给予安全感和个性化感，所以不质疑买保险过程持续数周。这在房地产、法律、会计等传统行业企业主中尤甚。 同时，不断增长的技术行业持续引入年轻企业，寻求革新各自行业。对这些年轻公司，传统模式漫长繁琐的商业保险购买流程说不通。 不只初创公司。许多来自各行业的年轻公司都在寻找更直接方式获得保险保障。这为物联网(IoT)和整个报价购买流程数字化打开大门。 物联网

在RTInsights实时访谈播客中，RTInsights编辑Joe McKendrick与Juji联合创始人兼CEO Michelle Zhou对话 在RTInsights实时访谈播客中，RTInsights编辑Joe McKendrick与Juji联合创始人兼CEO Michelle Zhou对话，探讨如何利用AI本身让人工智能(AI)更易获取，从而扩大AI使用。对话涵盖她如何基于IBM Watson工作，专注于无代码、可复用认知AI平台，普惠AI助手/聊天机器人，弥合日益扩大的AI鸿沟。 Apple Google Spotify 其他平台 Joe McKendrick: 大家好，我是

探讨系统仿真与物联网能力如何闭合数据反馈回路。 分析驱动产品工程概述 产品售出后，产品工程师通常极少获得其现场性能反馈。这不再是必须。借助合适解决方案，产品制造商可结合系统仿真和物联网能力改进产品设计，并基于真实工况仿真发布解决方案。 RTInsights近日与西门子全球产品组合开发Jasmin Klein和云解决方案经理Christian Binkowski对话，探讨在产品工程师与现场设备间建立数据反馈回路以实现实时产品优化、数字孪生等的益处。以下是对话摘要。 RTInsights: 什么是基于分析的产品工程？ Klein: 基于分析的产品工程让用户采集现场产品或机器的实时性能数据，推回产品

本周实时分析新闻：Red Hat宣布其用于在Red Hat OpenShift上构建应用的工具和项目组合更新，以及更多内容。 Red Hat OpenShift工具组合更新 跟上实时分析市场新闻和发展是艰巨任务。我们想通过提供每周员工发现的项目摘要来帮助。以下是本周部分新闻： Red Hat宣布其面向在Red Hat OpenShift上构建应用的开发人员工具和项目组合的一系列更新。更新涉及Red Hat OpenShift Pipelines、Red Hat OpenShift GitOps和Red Hat版Quarkus。此外，Red Hat扩展了Kube By Example上可用的培训

物联网和边缘计算市场增长迅猛，Eclipse物联网与边缘原生工作组提供成熟且不断壮大的开源生态系统，可在此基础上构建和部署应用。 创新者与行业领袖为何选择开源 回顾调查结果，清晰可见开源是物联网和边缘应用的关键构建块。近40%受访者正在使用或评估纯开源解决方案，另有35%考虑开源与专有组件混合。 为进一步验证和理解底层动态，受访者被问及构建开源的首要原因。开源软件通常免费，可能预期成本优势排首位。然而仅18%受访者选成本为主要决策因素。相反，29%选影响和定制代码能力为首位，额外14%称灵活性为使用开源首要原因。 考虑到物联网和边缘应用的特殊性，这些结果完全合理。此类解决方案常部署在偏远或难

边缘投资的两大领域是基础设施运营和数字服务。5G网络支撑这些充满希望的发展。 边缘计算的驱动力 在无处不在的计算、高级数据分析和数字化转型时代，本地数据处理和现场数据中心已不够用。它们无法以当今数字经济所需速度和灵活性交付结果。原因在于难以协调的众多不同系统，也因缺乏现场处理数据的算力，无法实现公司级全球处理。这推动了由5G可用性驱动的边缘计算转移。这些观察来自今年Six Five Summit，由Futurum和Moor主办，汇聚行业领军演讲者。 西门子云应用解决方案首席运营官Ralf-Michael Wagner博士表示，边缘投资两大领域是基础设施运营和数字服务。他们用顶层东西差异化产品，

疫情和其他近期高调案例清楚表明，即使单一孤立事件也能迅速扰乱整个供应链。 中断阻碍短交货时间和高订单履约率 交货时间是物流重要指标，从订单提交到收货测量。同样重要的是订单履约率，定义为从库存发货的订单百分比。目标是交货时间尽可能短且变异最小，在维持足够库存避免缺货前提下履约率尽可能高。 物流总体目标是以正确价格、正确地点、正确时间、正确数量、正确状态，将正确产品交付给正确客户。这很有挑战，涉及供应链供应商或零售公司的许多流程。但面对疫情、苏伊士运河数百集装箱船搁浅、燃料成本突变和大宗商品价格上涨等挑战，清楚表明即使单一孤立事件也能迅速扰乱整个供应链并使其瘫痪。 以供应链洞察对抗不确定性 传统上

领先组织采取主动数据管理方法，在不可预测时期开辟维持稳定的新机遇。 波动时期需要韧性 金融机构需要稳定性和敏捷性以竞争，但市场波动加剧给前后台团队带来跟上节奏的压力。交易量显著增加考验现有IT系统；同时新交易模式要求更快响应。市场虽熟悉波动，但GameStop股票交易意外激增等近期事件规模带来新挑战。主动数据管理可发挥作用。 疫情引发的波动和不确定性推动组织深入挖掘海量可用数据以增强韧性和适应性。领先企业利用新架构数据结构提升实时可见性，但随着复杂数据量增长，越来越难满足服务级别协议、业务需求和客户期望。 市场波动永不会消失，但不意味公司应束手无策。领先组织采取主动数据管理，在不可预测时期开辟

富有创意、透明且精明的物联网开发合作伙伴，比从零组建内部物联网开发团队能更快、更高效地交付成功产品。 选择物联网开发合作伙伴的关键因素 物联网在过去几年占据技术发展主舞台。技术进步和不断变化的业务需求加速了物联网在各工业垂直领域的广泛采用。预计2024年全球联网设备将达90亿。这种广泛采用迫使公司将物联网产品开发外包给外部合作伙伴以协助工作流。 寻找合适的开发合作伙伴极具挑战，却对决定产品质量和性能起关键作用。本文提供选择合适物联网产品开发合作伙伴的指针。 物联网领域专业知识 选择开发合作伙伴最重要的因素是确保其拥有执行开发过程所需的资源和领域专业知识。理想情况下，物联网产品开发公司应在以下至

探讨物联网和分析如何改进和增强工业设备及流程的性能监控。 行业面临的性能监控挑战 许多工业组织寻求通过数字化改善运营、提高效率。利用物联网和分析改进工业设备及流程的性能监控是重点关注领域。 RTInsights近日与西门子资深企业销售主管Andreas Steidele对话，探讨了性能监控的行业挑战、MindSphere如何提供帮助及此类物联网解决方案的优势。以下是对话摘要。 RTInsights: 性能监控面临哪些行业挑战？ Steidele: 多年来，制造商面临的最大挑战之一是使用纸质工具手动录入数据。Excel仍是最常用工具，但不适合数字化。会产生人为错误和转录问题，无法确保数据真实性。

员工家用设备通常连接企业网络，在疫情期间成为物联网漏洞的主要来源。 物联网漏洞激增尽管投资增加 Zscaler ThreatLabz发布的年度物联网攻击研究报告显示，过去两年物联网设备攻击增加了700%。随着企业加速采用物联网能力，必须采取以安全为先的协议，保护组织和消费者免受网络攻击。 报告发现，闭路电视、数字视频录像机和路由器最易遭遇恶意流量，前两类设备中有70多种被发现感染了某种恶意软件。 虽然报告指出漏洞持续存在，但也发现24%的物联网设备使用了适当加密。这一数字虽不令人安心，但较上一年研究的17%和2019年的8.5%有大幅提升。 随着企业运营中连接环节增加，加密问题日益凸显。去年远

通过整合5G和物联网网络，制造商将能够以全面的灵活性运营，并迈向供应商和消费者的动态生态系统。 5G与物联网融合的必然性 毫无疑问，5G移动网络将在移动宽带领域实现巨大飞跃。物联网在医疗、教育、能源和交通等领域为5G提供了诸多优势。据最新研究预测，到2030年，包括传感器、医疗设备和执行器在内的约5000亿物联网设备将接入互联网。 这些物联网设备将跨多个平台和服务收集、汇总和分析数据。因此，5G网络对于满足这些数据密集型物联网设备的需求至关重要。 研究人员重点关注物联网与5G结合对社会及其成本方面的影响。5G的推出将带动工业现代化，并为物联网等新兴技术释放全部潜力提供支持。 根据爱立信最新的移

边缘计算带来变革深远，企业须做最佳准备以应变。 边缘计算兴起意味连接、计算、做生意新方式。公司远离僵化中心化计算模型，走向更适应灵活分布式模型。以新方式触达合作伙伴和客户，丰富内部员工体验。迁入这充满希望新世界时，决策者需问根本问题确保努力轨道正确、硕果累累。 1) 边缘商业案例是什么？ 问题似显而易见，但技术推出常为增强速度、安全、处理能力而无业务用户可见收益。边缘计算因破坏性，需业务指导。同所有重大技术举措，投资应基于如何帮助业务、缓解痛点。商业案例需清晰阐述，随之以适当技术：公司寻求提升服务能力如用传感器做预防预测性维护？寻求实时视图感知应对快速变化市场条件？意指改善客户生活质量？ 2)

与Intel合作是Airtel印度5G路线图一部分，深化数字化转型、帮助确保连接服务延伸至偏远地区。 近期，Bharti Airtel（Airtel）与Intel宣布合作，推动服务印度不断增长消费群体的4G和5G虚拟化无线接入网（vRAN）网络发展。合作也将致力开发开放无线接入网（RAN）技术。计划将5G全部潜力带给印度客户，让增长经济体与超连接世界接轨。 演进4G和5G通信网络 随经济演进，下一代通信网络可为消费者和组织带来新能力。Intel工作包括用Intel Xeon可扩展处理器、FPGA、eASIC、以太网800系列、FlexRAN参考架构为Airtel网络提供动力扩展5G能力。 Ai

工业4.0要求跨价值链和供应链协作，以及与制造商和运营技术公司协作。 我们对工业4.0准备度如何？技术——边缘设备、物联网、人工智能——准备好了。市场——生产商、供应商、分销商、零售商网络——准备好了。但对今日制造商，嘛，复杂。存在强大基础性问题和跨各生态系统协作需求。 这是IBM全球能源、资源与制造总经理Manish Chawla之言，他在The Cube采访中讨论边缘和物联网状态。关键障碍之一是认识到我们大多数工厂、制造设施或供应链以棕地模式运行，他说。有如此多机器、如此多设施跨数十年建成。设备和机器不同年代大量存在。 另请参阅： 四分之三智能工厂举措卡在试点阶段 因需求增长组合，试图一次

IT应确保创建低代码应用的可组合元素符合公司安全和数据隐私标准。 低代码开发为公司快速构建应用提供绝佳途径。大卖点是低代码开发卸下IT和开发人员任务，让业务单元和公民开发者自行其是。结果业务单元和个人得开发所需确切东西，无需等待企业开发资源可用。 这意味IT无角色？绝非。IT仍需因几理由提供监管。审视常见低代码用例和实践有助解释为何。 常见低代码用例 公司发现低代码适合几类通用应用。 一类是构建赋予小规模自动化能力应用。最佳候选是涉及接入数据库、邮件、事务系统再执行人工任务的小工作流自动化。例：应用检查系统状态物联网数据，某阈值超标自动发送邮件警报。 公司也用低代码开发物联网数据分析程序。用低

获取精准实时数据对业务至关重要。需通过元数据识别模式、通过元数据文件分组信息、通过元数据管理框架确保元数据准确性。 将实时数据准确性——指正确数值和格式的数据质量特征——视为盈利增长业务必需。公司需精准实时数据应对消费者需求激增。三分之一C-suite高管和财务专业人士同意越来越重视实时财务数据。 不幸的是，许多组织仍难从实时数据获取业务洞察。公司收集小时级流数据但可能只需几分钟流做好决策。 甚至决定如何验证积累数据量也导致挑战，难快速判断一数据集是否比另一更准。判断失误可导致企业损失1400万美元。 幸运的是，元数据——关于数据的数据——承诺助力实现实时数据准确性。本文将引导读者用元数据踏上