Google Cloud Next将在本周以虚拟方式进行。虽然在他们的年度活动中通常会发布许多公告，但这次不太突出的公告之一是 Google 的智能产品要点。
借助Intelligent Product Essentials，Google 实质上提供了部署分布式物联网和边缘计算解决方案的所有关键组件。包括用于数据摄取、数据采集和物联网设备操作系统/安全更新的连接、将采集的数据集成到适合生成的数据类型(例如，空间数据、文本数据等)、中央和/或边缘云应用程序处理、AI/ML 分析、通过开放 API 实现对流程的修改/添加，以及跨多云基础架构工作的访问权限(很少有公司使用单个云基础架构)。
它不是一个产品，而是一个模板或工作台，将许多连接和集成组件捆绑在一起，让公司在完整的物联网和边缘部署解决方案上领先一步。Google 提供了一些与其客户的直接接触，但依赖于与专业系统集成商(其列表将随着时间的推移而扩展)的合作来完成客户的解决方案。SI 通常会专注于部署需要管理的 IoT 组件和传感器，同时还能够处理结果数据，以获得对所需操作和/或用户和设备交互的洞察。
在谷歌宣布的产品中，它专注于与消费产品相关的用例——例如智能烤箱和智能自行车。但我希望更多的企业和组织对 Intelligent Product Essentials 如何帮助制造商创建用于机器监控、维护和故障分析的现代环境、提供可更新和安全的“事物”以及它如何帮助组织部署复杂的物联网解决方案感兴趣。智能城市基础设施、医疗监控、远程检查等。显然，对这些支持物联网和边缘驱动的解决方案的需求不断增长。
Google 不对该产品本身收费;相反，它为客户在 GCP 产品中选择的组件获取收入，这是该解决方案集的基础。基于 Kubernetes 微服务架构，它使用 DataFlow 将数据移动到云环境和客户选择的各种潜在数据库(例如 Firebase)中，从而创建一个可由 Google AI/ML 工具(例如 Vertex AI，或边缘的 Vertex)，并最终使用 Google 管理工具远程管理各种 IoT 组件。有趣的是，谷歌并不要求物联网设备运行其 Android 操作系统，因为它意识到许多物联网设备运行 RTOS 或其他一些简单的操作系统。
这样的基础平台是创建和部署工业设备的一种有吸引力的方式，这些设备通常具有较差的用户体验和可管理性——从火车到挖掘机到工业机械再到医疗监视器等。许多组织可以从这种能力中受益，但许多组织也缺乏资源(资金和技术人员)来实施现代数据驱动的环境以改善其运营。任何将主要组件整合为集成方法的参考设计都是非常有益的。
对于需要完全优化和定制的解决方案并且可能需要数月或数年才能创建的公司而言，Google 提供的此产品可能不是一个选择，但它为许多公司提供了一种加快部署时间的简化方法，这意味着实际收入增加，和/或减少对稀缺资源的依赖。事实上，虽然基于用户组织的特定要求存在高度可变性，但我估计像这样的模板结构解决方案通常可以减少 25%-40% 的工作量、所需资源和/或时间- 部署。
GCP 作为云解决方案具有竞争力，而 Google 拥有一些更好的分析和 AI 功能，可用于提供真实的数据洞察力。但作为第三大企业公有云提供商，谷歌不得不更加努力。AWS 和微软都有自己的物联网和边缘计算计划，并取得了一些重大进展，特别是在汽车、智慧城市和医疗保健等关键行业。但边缘和物联网相关解决方案的市场仍处于起步阶段，因此谷歌稍后推出 GCP 产品确实没有重大挫折。谷歌确实有一个重要的机会让潜在客户相信它的分析和人工智能能力，多年来为自己的产品需求而磨练，是一个主要的优势。但考虑到竞争对手的领先优势和更知名的产品，谷歌仍在追赶。
底线：物联网、边缘和数据驱动的公司运营和业务流程分析在运营效率和安全方面的潜在优势对许多组织非常有吸引力，但他们可能没有适当的资源来实施此类计划。凭借 Google 的 Intelligent Product Essentials 基础，更多的公司，甚至是较小规模和/或中型公司，都可以朝着使物联网和边缘成为现实的道路前进。像 Google 的 Intelligent Product Essentials 这样的集成解决方案模板是实现高级物联网和边缘支持解决方案的好方法，其摩擦远小于完全自定义的解决方案。
