ESG的Rouda说来自IoT的大多数信息很可能可以压缩，因为大部分数据可能并未发生变化。

　　“我希望看到元数据以及基于本地或者边缘的分析进行更多的聚合，而不是将所有的数据点传输到数据中心。数据同样需要在边界处进行加密。”

　　在聚合数据时，机器间流量将会消耗大量的广域网带宽。而且本地流量还可能会随系统间数据提取、转换及加载的不良设计而增加。

　　Rouda说当带宽尤其是实时用例需要得到快速响应时，延迟也可能成为大问题。

　　Tata Consultancy Services是一家业务范围遍及全球的IT咨询公司，该公司的企业架构师Kent Sanders说，规划并设计IoT架构能够提供帮助。例如，IoT设备应该能够与现有通用网络共存，因此传感器应该设计成能够尽量处理其支持的网络。传感器应该能够缓存未交付的数据，并能够灵活重试或者发现可替代的数据交付通道。

　　典型的网络分段并非针对连接大量设备而设计，使用共享媒体网络时将会导致网络争用。因此你应该问一下自己，如果我需要在无线网络中增加300个永久性的低带宽站点将会出现什么情况。

　　Violin Memory公司的首席市场官以及联盟高级副总裁Eric Herzog说企业应该增加处理大量数据的能力。有软件公司比如Splunk能够实时处理IoT类型的数据集，因此你需要找到合适的软件。然后一定要了解服务器基础设施以及服务器与存储设施之间潜在的I/O缺口。

　　位于新泽西州Clifton Park的一家系统集成商的基础设施CIO Mike Martin说：“IoT的未来可能包括一个将应用层推送给路由器，并根据逻辑整合容器的架构。这样网络就不必承担全部责任，否则可能无法增加足够多的带宽。”

　　无处不在并不断发展的云可以提供部分答案。

　　Accenture Technology Labs的全球研发主管以及埃森哲公司工业互联网战略创新计划的领导者Walid Negm说：“由于具有成本、可扩展性以及弹性优势，云架构将成为工业物联网技术的关键推动者，我们正在看到云成为更加普遍的范式。”

　　然而，在某些场景下边缘计算模式是更好的选择。例如，特定应用中的低延迟问题，当网络延迟不会束缚解决方案时，集中托管将获胜。

　　Walid Negm说正在涌现出的想法是需要创建针对边界的标准，包括带宽以及延迟。对于任一给定的用例，必须要完成一系列的操作。一般而言，你必须选择是在中心还是在边界执行这些操作。