機智云IoT云平臺的邊緣AI持續賦能，邊緣服務器深度應用-有解無憂

隨著5G和物聯網發展，其資料爆發式增長，資料重量的問題和光速產生的時延問題對算力帶來更高的要求，越來越多的計算、存盤、網路、分析和其他資源逐漸向邊緣設備轉移，為此邊緣計算獲得了空前關注，

何為邊緣計算

對于邊緣計算，行業里有一個慣用的比喻：將章魚大腦比作中央節點，只處理40%的資訊，主要負責總體協同；剩下60%的資訊分布在八條腿（相當邊緣節點），就近思考解決問題、快速做出反應，而后者就相當于邊緣計算，邊緣計算可有效減小計算系統的延遲，減少資料傳輸帶寬，緩解云計算中心壓力，保護資料安全與隱私，

邊緣計算就是靠近物或資料源頭的網路邊緣側，融合網路、計算、存盤、應用等核心能力的分布式開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、資料優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求，
邊緣計算可以作為聯接物理和數字世界的橋梁，使能智能資產、智能網關、智能系統和智能服務，其對資訊處理以及內容收集和傳遞被放置在離資訊源更近的位置，其核心邏輯是保持流量本地化和分布式以減少延遲，使關鍵應用和服務更加接近使用它們的人員和設備，

邊緣計算為何出現

由于云計算大多采用集中式管理的方法，這使云服務創造出較高的經濟效益，而在萬物互聯的背景下，應用服務需要低延時、高可靠性以及資料安全，而傳統云計算技術無法滿足終端側“大連接、低時延、大帶寬”的需求問題，邊緣計算為此得到了充分關注，

相比云計算在大資料處理分析方面的優勢，邊緣計算在低延時與高可靠的場景中有著云計算無法替代的優勢，它不僅能夠解決云計算網路帶寬與計算吞吐量的性能瓶頸，還能夠更實時地處理終端設備的海量“小資料”，并在保證終端的資料安全，

但需要注意的是，邊緣計算的出現不是完完全全替代云計算，兩者之間不是非此即彼的關系，而是相互補充協同的關系，可同時滿足組織的需求，提供更多計算選項，

邊云協同已經成為工業互聯網、智慧城市等重要場景的新趨勢，其利用云的強大計算與儲存能力來處理歷史資料進行分析優化，依靠邊緣計算的能力解決高實時性任務，實作助力雙回圈，

近年來，隨著萬物互聯時代的到來和無線網路的普及，網路邊緣的設備數量及其產生的資料量都急劇增長，在這種情況下，以云計算為代表的集中式處理模式將無法高效地處理邊緣設備產生的資料，邊緣服務器應運而生，

據行業分析機構IDC《中國半年度邊緣計算服務器市場（2020上半年）跟蹤報告》顯示：2020年上半年，中國邊緣計算服務器的整體市場規模為11.13億美元，約合人民幣72.78億元，預計全年將達到27.82億美元，約合人民幣181.93億元，同比增長20.6%，IDC預計，2019-2024年，中國邊緣計算服務器市場年復合增長率將達到18.8%，遠高于核心資料中心的平均增速，

機智云邊緣服務器

隨著邊緣計算產品的優勢特定領域逐漸顯現，為了融合邊緣服務器市場需求，機智云結合自身云平臺技術，切入邊緣計算場景，將PaaS端穩定可靠的連接通訊技術下沉到邊緣端，結合長期積累的SaaS業務系統經驗，推出了具備本地設備連接、實時資料處理、低延時高可靠的邊緣服務器GES2000，為有本地場景化聯動、本地資料安全管理、高實時業務回應、小型專有物聯網云需求的用戶提供高性比解決方案，

機智云IoT云平臺的邊緣服務器由服務器硬體和機智云邊緣管理系統組成，硬體端采用Inter X86架構，i3處理器，4G高速記憶體和64G 固態硬碟，為實時資料和業務處理提供強勁可靠的性能支持，機智云邊緣管理系統將機智云核心連接服務、通信服務和業務應用進行整合，使全部業務場景在本地倍訓，不用依賴外部網路，

邊緣服務器作為邊緣計算的硬體形態之一，是邊緣計算和邊緣資料中心的主要計算載體，可以部署在骨干/普通傳輸匯聚節點等具有較小深度、更廣的溫度適應性、強維護和統一管理介面，同時邊緣服務器可滿足提供狀態采集、運行控制和管理的介面，以支持實作遠程、自動化的管理，

主要功能特點

邊緣服務器具備資料計算、網路、存盤和應用的能力，通過接收由邊緣設備傳送過來的感知資料和請求，經運算分析后將結果回傳邊緣設備，對邊緣設備進行控制，其具體功能包括：通過接入所有智能硬體實作資料資訊的全感知；對接入資料質量進行管理；為中央大腦分擔海量多源資料的存盤壓力（如視頻、圖片），將必要資訊加工上報中央大腦，必要統計資訊上傳并保存大量原始資料；為中央大腦分擔計算任務等，

邊緣資料遷移

邊緣資料遷移一方面是將海量邊緣設備采集或者產生的資料進行部分或全部計算的預處理操作，對無用的資料進行過濾，減低傳輸的寬帶，另一方面將時間敏感型資料分析應用遷移至邊緣側，提高資料訪問的速度，保證資料的可靠性，滿足資料生成速度的需求，

邊緣泛化能力

邊緣泛化能力體現在可滿足多種行業業務訴求、多樣性資料的計算需求，擁有多芯片支持，可應用于多應用場景市場需求，其優化功能涵蓋場景應用的多個層次，如測量與執行、環境與設備安全、調節控制多元控制協同、實時等，分析功能包括流資料分析、視頻影像分析、智能計算和資料挖掘，基于分析和優化功能可實作對資料的即來即處理，可以快速回應事件和不斷變化的的業務條件，加速對資料執行持續分析，

邊緣服務器應用場景

邊緣Al可賦能于哪些領域？邊緣服務器又如何滲透在生活當中呢？此簡單列舉，其中既有工業互聯網等產業端應用，也有車聯網、醫療保健、AR/VR、智慧城市等應用場景，其中邊緣服務器起著重要的紐帶作用，

在工業互聯網領域的應用實踐中，工業現場的場景具備通信協議多樣化，設備、傳感器，硬體架構異構性等特點，對于工業實時控制及設備安全隱私的要求較高，并且產生的資料需要本地化處理，將邊緣計算服務器應用于工業互聯網具有 3 個優勢，

1）改善性能，工業生產中常見的報警、分析等應用在靠近資料生產者的地方處理和決策會更快，通過減少與云資料中心的通信可以增加邊緣處理的彈性，

2）保證資料安全和隱私，可以避免資料傳輸到共享資料中心后資料暴露等帶來的安全隱私問題，

3）減少操作成本，通過在邊緣做計算處理，可以減少邊緣設備和資料中心的資料傳輸量和帶寬，從而減少了工業生產中由網路、云資料中心計算和存盤帶來的成本，

車聯網是由車輛位置、速度和路線等資訊構成的巨大互動網路，邊緣計算技術可以用于將車聯網云擴展到廣泛分布的移動基站環境中，并且使資料和應用能夠在車輛附近部署，

邊緣服務器上運行的應用可以將接收到的事件資訊轉發給臨近的邊緣服務器，通過這種方式將已知的危險資訊迅速傳播給靠近事發地點的車輛，為用戶提供路況通知、減少擁堵、感知其他車輛行為等服務，

各種醫療工具及設備上存盤的資料，可用于更新患者的數字醫療記錄，遠程醫療依賴5G網路的低延遲和高QoS保障特性，無線內窺鏡和超聲波這樣的遠程診斷依賴于設備終端和患者之間的互動，

現有的云基礎架構無法管理這些資料量，邊緣計算將這些醫療設備連接起來，在緊急情況下為醫院和醫生提供可靠和最新的患者資訊；同時結合5G和邊緣計算，遠程醫療將快速普及，實作城市與鄉村醫療資源的貧訓，

AR/VR對傳輸帶寬和算力有很高的要求，隨著AR/VR應用程式及視頻和游戲內容的激增，邊緣云基礎設施可以根據用戶坐標就近提供彈性算力，結合5G提供超高速通信，進而實作頭顯的輕量化、低成本化，使設備終端可以快速普及，VR/AR 的圖片渲染需要具有很強的實時性，將 VR/AR 的計算任務卸載到邊緣服務器或移動設備上，可以降低平均處理時延，邊緣應用快速處理用戶位置和攝像頭影像資料，給用戶實時提供輔助資訊，通過本地化處理增強體驗，

智慧城市的建設所依賴的資料的來源多樣化和異構化，考慮涉及城市居民隱私和安全的問題，因此應用邊緣計算服務器，將資料在網路邊緣進行分析處理，如在城市路面檢測中，在道路兩側路燈上安裝傳感器收集城市路面資訊，檢測空氣質量、光照強度、噪聲水平等環境資料，當路燈發生故障時能夠及時反饋至維護人員，在智能交通中，邊緣服務器上通過運行智能交通控制系統來實時獲取和分析資料，根據實時路況來控制交通資訊燈，以減輕路面車輛擁堵等，

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