联邦部门正迅速出现物联网或连接设备和人工智能。这些新兴的 - 如果我们甚至可以称之为新兴技术 - 技术正在大大影响联邦市场。

在过去几年中，连接设备的使用已经从网络上的传感器发展到现场的传感器，以测量农业产量。这一切都是为了将​​计算带到边缘。

与此同时，随之而来的是安全问题。美国国家标准与技术研究院将发布最新指南，以便在未来几个月内采用物联网并解决安全问题。

机构必须了解如何利用这些机会，应对随之而来的挑战，并且最重要的是，利用技术发展的力量将服务，计算能力和数据带入战术优势。

Nutanix的物联网和人工智能高级主管Jason Langone表示，这些机构越来越认识到它所使用的大部分数据是在其员工履行使命的领域以及将这些信息发送回的旧方法中产生的。集中处理中心无法正常工作。

“开发人员开发应用程序的方式已经从传统的中间件应用程序转移到更容易移动到边缘的容器化应用程序。现在一切都是IP连接，并且现在能够发送数据，“Langone在IT Innovation Insider上说道。“我们正在收集这些数据，我们现在可以利用它做些什么，以及我们如何才能采取智能关联来采取智能行动。”

Nutanix的董事Greg O'Connell表示，虽然设备多年来一直在边缘生成数据，但不同之处在于底层基础设施(如云服务)可以快速移动或处理数据，让用户在近实时做出决策时间。

O'Connell表示，研究发现，到2020年，边缘的设备和应用产生的数据将比目前产生的数据多40倍。

“所有这些数据都需要管理和处理数据，”他说。“政府内部的组织和机构范围广泛，但是需要采用基于边缘的能力。举个例子，有一个空军计划办公室负责飞行员的飞行服和头盔。我们按分钟收集数以万亿计的军用喷气式飞机信息，但到目前为止，我们收集了关于飞行员自身的零生理信息。这是物联网和边缘计算的典型例子，如果我们能够更好地利用传感器收集信息并实时处理......我们可以利用这一点来保护飞行员。“

Langone表示，代理机构和开发人员必须牢记将应用程序部署到边缘的挑战，因为在某些情况下，带宽或连接性较低。他还表示，另外一个挑战是员工在现场使用的设备数量在某些情况下可能达到数十万，这增加了工作的复杂性。

“有几件事需要考虑。一个是传感器数据，它位于边缘，加密的方式以及提供价值的机器学习逻辑是什么?“Langone说。“如果这种边缘装置长腿并走开或被盗，我们如何确保我们什么都没有丢失?”

这就是为什么Langone和O'Connell建议代理商在他们知道他们试图解决什么问题之后才应用IoT设备和AI。技术和设备必须是更大的业务解决方案的一部分。

“我见过的工作关系之一就是首席数据官员正在履行业务或任务的要求。他们通常都知道他们遇到了问题。CDO经常负责制定该战略并最终部署解决方案以解决该问题“Langone说。“如果这不是一个在代理机构中运作的联系，那些事情就会陷入空白，很难找到具体的解决方案。”

O'Connell表示，各机构今天需要应对这些挑战，因为物联网，人工智能和机器学习的增长将在未来10年内为美国经济贡献数万亿美元，并创造数千万个新工作岗位。