什么是邊緣服務器？邊緣服務器是強大的計算機，位于需要進行數據計算的給定網絡的“邊緣”。它們在物理上靠近創建存儲在服務器上或由服務器使用的數據的系統或應用程序。在這個 I/O Hub 視頻中，產品經理 Tasha Dickinson 更詳細地回答了這個問題，包括邊緣服務器如何解決當今最具挑戰性的硬件問題。視頻摘要也可以在下面找到。單擊此處探索 OnLogic 的邊緣服務器系列。

邊緣服務器的歷史是什么？

服務器已經存在了很長一段時間。服務器的創造者Tim Berners-Lee于 1989 年在瑞士的CERN工作。他實際上遇到了問題。Tim 需要從他在世界各地的科學家和所有 CERN 實驗室獲取數據。而且他想確保無論身在何處都可以訪問它們。例如，每臺不同的計算機都有不同的語言。有時，您必須了解多種不同的語言才能從這些不同的計算機中獲取數據。結果，他能夠擁有一個存儲所有這些數據的存儲庫。這樣做的結果使他能夠將其推廣給他所有的科學家。所以這實際上是服務器在這種內容緩存類型的想法中真正開始的地方。

邊緣服務器位于“邊緣”

傳統服務器是作為中央信息源提供資源、跨網絡分配資源的計算機。當人們聽到服務器這個詞時，大多數人會想到建筑物后面或地下水泥掩體中的冷藏室。但那是10年前的模式。那是在云的普及和互聯網的快速增長之前。

邊緣服務器是下一步。人們真的在關注人工智能、機器視覺和深度學習。結果，我們發現許多分析和需要發生的事情現在發生在離數據中心更遠的地方。此外，重要的是要考慮我們的軟件提供商或正在發明這些領域接下來會發生什么的人所面臨的問題。

邊緣服務器能夠在邊緣進行大量所需的計算。正是這些事情發生在我們日常生活中的地方。例如，在 NEMA 櫥柜、沙漠中間的定制櫥柜、壁櫥、倉庫或辦公桌上。或者就在焊接工作室的中間。所有這些地方都是人們在數據計算方面遇到問題的地方，我們正試圖用邊緣服務器解決這些問題。

為什么要使用邊緣服務器？

隨著技術的發展，決策需要迅速做出。如果不能迅速做出決定，則可能會產生重大后果——尤其是隨著人工智能的普及。假設您在生產線上有一個機械臂。它需要能夠快速做出反應，因為出于安全原因它離人太近，或者因為它使用其視覺能力發現問題而停止生產線。它需要能夠迅速做出決定。系統沒有時間將數據發送到大型分析中心來做出決定。它需要立即停止。

使用邊緣服務器抵消云計算成本

云服務和大數據呈指數級增長。將數據推送到云端的節點和數據收集器比以往任何時候都多。人們意識到將未經過濾的數據推送到云端的成本很高。您需要支付存儲數據和傳輸數據的費用。您只想要一家商店，只提供您真正需要的和您使用的。因此，在發送之前提前做出計算決策可以為您節省轉移費用和云費用。

它基本上是從源頭上減少脂肪。因此，傳輸的內容更精簡、更高效。這是處理數據的一種更具成本效益的方式。此外，在那里保存額外的數據也無濟于事。您想快速找出您的需求——這是邊緣服務器可以提供幫助的地方。

很多人意識到他們在線上就需要這種計算。例如，就在機器人旁邊。但是你不能完全把一個架子卷到一個機器人上并讓它坐在那里。你需要一個專門構建的服務器來做到這一點。邊緣服務器將這種級別的計算轉化為可以處理該機器人的小而可靠的外形。

將數據中心移至邊緣

我們正在談論的是大型數據中心中的內容，并將其制作得足夠小以放入一個盒子、一個盒子或一個機器人外殼中——例如，在一個小的 NEMA 機柜中。該小型服務器需要連接，因為一旦所有信息生成、排序、響應，它就必須能夠連接到云或內聯網，以便能夠移動這些數據。大多數情況下，數據中心是高度連接的，但它們也有大量的存儲中心與之相連。因此，能夠擁有這種混合動力，在現場擁有足夠的存儲空間，即使在那里可以進行熱插拔，并且能夠提取您的數據或能夠通過 Wi-Fi、4G或非常快速地將其發送到云端互聯網是一件很重要的事情。這些是我們的邊緣服務器正在解決的問題。我們正在提供高連接性、高計算能力和一定的存儲容量，或者至少是靈活的存儲容量，以滿足具有適當處理能力水平的需求。

邊緣服務器是什么樣的？

沒有典型的邊緣服務器。邊緣服務器適合您需要的位置。我們專注于多個平臺。能夠在一個小盒子或機架中進行強大的計算，并在一個平臺上為所有這些進行編程。這是我們開始更多地考慮外形的地方。從風扇冷卻盒到無風扇系統，再到機架式服務器。也許您需要具有多個 CPU、存儲或連接性的機架安裝。在我們制定解決方案時，考慮我們的客戶真正需要什么來解決他們的問題非常重要。我們一直在開發的邊緣服務器具有廣泛的外形尺寸，可以滿足不同環境的需求。所以我們有像Karbon 700這樣的系統，采用至強處理器，可在高達 70 攝氏度的溫度下運行。我們還剛剛推出了一系列非常強大的AMD 服務器。

邊緣服務器由哪些功能組成？

邊緣服務器的想法是具有連接性的計算能力，并在需要的地方提供。Karbon 700 最多可以處理一個 Xeon E 32176 處理器，可以進行大量計算。但它也可以處理擴展。您已獲得標準 PoE，而 ModBays 可為您提供非常快速的擴展。我們還可以為服務器配備 Wi-Fi 和 4G 蜂窩網絡。邊緣的這種連接性使決策成為可能。連接到網絡或云是其中的一個重要部分。

其他選項包括我們小而強大的系統 – MC850。這是一個了不起的盒子，因為就其大小而言，您將獲得可擴展的至強處理器。您可以使用多達 28 個內核和 48 個 PCIe 通道來進行繁重的計算，尤其是對于 AI。這真的是為 AI 打造的。您可以進行擴展并添加GPU。對于這么小的盒子來說，它具有巨大的力量。它可以放在桌子、NEMA 機柜或任何您需要的地方。

從虛擬現實到停車場到分析，再到視頻分析、智能 NVR 和其他類型的應用程序，我們都擁有解決方案的一部分。需要大量視覺處理的東西。這體現了邊緣服務器是什么。這就是計算加上一個小盒子里的連接，讓它可以去任何地方。

邊緣服務器技術和設計的早期迭代

幾年前，英特爾來找我們說，‘嘿，聽著，我們有很多客戶一直在談論在后臺一直需要的不僅僅是服務器處理。他們需要在邊緣進行處理。這就是它如何存在的方式。我曾經聽過一個故事，關于一個人在與一大群人開會并試圖解釋云計算以及有云和所有這些數據四處奔波的事實，它無處不在，但它開始變得一點點消散了越來越多。它開始走得更遠了，那個人說，“哦，所以，所以它有點像云而不是霧。” 這就是我們最終得到一個霧箱的方式。

從霧箱到邊緣服務器

我們了解到，當它被部署時，我們不僅需要考慮計算，還需要考慮連接性和可擴展性。它需要與您已經部署的節點一起工作。它還需要在您的整個組織中略有增長。從那以后，我們開始在進入 1U、2U 和 4U 服務器方面擴大產品組合，以真正擴展到某人的操作，以便能夠從頭到尾了解該數據路徑的運行方式。

邊緣服務器應用示例

與英特爾合作并開發此參考設計時，我們了解到創建計算機網絡可以將計算和連接能力推向更接近實際發生的位置。這是我們在速度和響應時間方面看到的好處。邊緣服務器在運行中的樣子的一些示例包括我們擁有 MC850 的包裝和分離工廠。它在 NEMA 機柜中，因為它小到可以裝下。該系統正在對進行視覺分析的機械臂做出決策。它能夠在現場實時做出這些決定。我們還有 1U 服務器，這些服務器安裝在沙漠中的定制機柜中。它保護其位置并在現場進行安全和分析。

還有許多其他令人驚嘆的應用程序正在討論數據中心沒有意義的決策。但在安全領域也有一些例子，其中數據中心也是解決方案的一部分。這種可擴展性使創新者能夠通過各種部署方法在現場和遠程處理實時決策、分析和處理。這就像邊緣計算的擴展。但是，您不是使用輕量級、更小的系統，而是使用更強大、功能更強大的系統來做到這一點。通過邊緣服務器，我們將這種能力一直發揮到邊緣。人們需要它。但是，他們在邊緣處理和分析方面遇到的問題是我們能夠通過強大的解決方案解決的問題。

使用邊緣服務器解決問題

行業越聰明，就需要越強大的計算機來真正做到這一點并使事情變得更加直觀。例如，在擁擠的活動中進行安全視頻分析。分析可以在那里檢測有問題的人或有問題的情況。我們目前正在與解決方案提供商合作進行視頻分析，以防止犯罪、盜竊和其他丟失事件。這只是對未來將發生的事情的第一次嘗試。顯然，我們知道自動駕駛汽車確實以非常大的方式將分析推向了邊緣。我們擁有的許多解決方案，尤其是圍繞 Karbon 700 的解決方案，確實將這種邊緣計算轉移到了邊緣。它是駕駛汽車，一直到運輸港口，無論您要去哪里，我們幾乎都在各種不同的倉庫和地點。我們喜歡聽到我們的計算機正在發揮作用。

面向創新者的邊緣服務器解決方案

我們的客戶正在解決問題。有時是通過軟件，我們能夠通過我們的硬件將他們的愿景變為現實。我們是使想法匯集在一起??的最后一位。發生這種情況是因為我們能夠設計硬化的工業電路板和系統。此外，我們一直與我們的供應商合作，以實現人們夢寐以求的解決方案，以實現長久的生命周期。我們知道我們的硬件將使該平臺成為可能。

結論

邊緣服務器不是一刀切的解決方案。使用不同的技術、連接性、處理和外形因素有不同的方法來解決問題。我們有解決這些特定問題的產品。