边缘计算 主要是将计算资源朝着用户或数据源的物理位置转移，其中一大常见示例就是工厂车间内数据分析。

在这一融合当中，传统上属于 IT 团队领域的软件现在也用来支持 OT 流程。

更多的行业开始采用可以统一离散数据系统的底层技术平台，不仅用在业务这一端，也用于运维这一面。这是过去与其他系统相隔离的工业流程的一大重要改变。

在统一化系统的支持下，企业有了使用数据来提升效率的新机遇。例如，制造工厂可以部署人工智能和机器学习（AI/ML）模型训练，实施质量控制和预测性维护。可扩展的服务平台意味着这类应用可以一致地部署到多个位置。

OT 的性质决定了设备会分散于多个不同位置，因此物理 安全防护 一直都是一个主要关注点。不过，以前可能孤立运行的 OT 设备现在连入了网络。这种联网带来了诸多优势，例如远程访问和自动系统升级，但也引发了新的网络安全问题。

对于关键基础架构内使用的 OT，包括供水系统和发电厂输电系统等，安全和稳定至关重要。这些任务关键型 OT 系统应当采取相应的策略，以减少 恶意软件 和网络攻击的风险。

借助现代化 云基础架构 ，深度防御策略可以在整个 IT 和 OT 堆栈提供安全控制。这种整合型分层方法意味着不依赖任何一项安全策略始终发挥作用，而是分散风险。

在现代 OT 中，有一个概念称为 IIoT ，即工业物联网。IIoT 这个术语表示在制造业、能源及其他工业实践中使用的联网设备。IIoT 可以使工业机器的自动化和自我监测程度提升，有助于提高效率，意义重大。

IIoT 设备常用于边缘计算。例如，在工厂环境中，为进行实时现场数据分析而收集数据的机器相当于支持边缘计算策略的 IIoT 用例。

IIoT 和边缘计算的组合通过转变运维方式、协助终端用户做出商业决策、提高工厂生产力来帮助制造商更快解决问题。

工业 4.0 指的是传统制造业和工业实践中自动化、通信和自我监测的增加。OT/IT 融合是工业 4.0（或第四次工业革命）的一个部分。两个术语意思相同。

支撑工业 4.0 的概念包括互联互通、信息透明、对人类的技术援助和去中心化的决策。自动化、AI/ML、机器对机器的通信和大数据等概念也与工业 4.0 密切相关。

混合云 是一种在多个环境中融合工作负载移植、编排和管理的 IT 架构。它可以包括与公共云或私有云基础架构集成的 OT 环境。

混合云解决方案可以为 OT 和 IT 奠定一个共同的基础。在混合环境中，通过采用开源软件和现代软件开发实践，能够为跨系统灵活性和互操作性提供支持。

在拥有成千上万联网设备的 OT 环境中，混合云模型可以实现从单个控制平面获得实时反馈并进行一致管理。

混合云可以帮助企业推行 DevOps 软件开发方法。采用 DevOps 后，开发人员可以利用一致的工具和应用，在整个企业内大规模交付新功能。

在真实应用中，这意味着 IT 和 OT 团队可以一致地控制、查看和管理工业环境中成千上万个边缘节点。