邊緣伺服器是安裝於路側，可以儲存各種型別的交通資料並進行邊緣計算的伺服器硬體的統稱，是端-邊-雲整體架構中的關鍵一環，是實現邊緣計算的物理基礎，它能夠大幅降低網路負載，提高響應速度，降低能源消耗。近年來，隨著萬物互聯時代的到來和無線網路的普及，網路邊緣的裝置數量及其產生的資料量都急劇增長。在這種情況下，以雲計算為代表的集中式處理模式將無法高效地處理邊緣裝置產生的資料，邊緣伺服器應運而生。邊緣伺服器需要在嚴苛的邊緣環境中提供強勁的計算效能，應邊緣惡劣的高溫溼環境，在邊緣場景下，除了散熱，機箱防盜也非常重要。

我們舉一個實際的例子，您可能能更好地理解邊緣伺服器是如何工作的。近日，首款符合OTII標準的邊緣伺服器浪潮NE5260M5在海外權威伺服器專業評測網站ServeTheHome（簡稱STH）進行了深度評測，獲得9.2分高分。

這款邊緣伺服器在嚴苛的邊緣環境中提供了強勁的計算效能，據STH評價，這款2U高度的邊緣計算伺服器雖然深度只有430毫米，但仍然具備強勁的計算效能，並且各個模組具有良好的散熱效果，能夠很好適應邊緣惡劣的高溫溼環境；NE5260M5的防盜裝置採用堅固的金屬臂，能夠檢測機箱是否已開啟。5G的發展催化了一系列“智慧”應用，我們可以看到越來越多的AI場景在邊緣端落地應用，這也在驅動著伺服器從環境“舒適”的雲資料中心走到“嚴苛”的邊緣資料中心，對邊緣伺服器散熱、抗震等能力提出挑戰，而此次STH評測的邊緣計算伺服器NE5260已經實現在通訊、製造、交通、教育、能源等多個行業的落地應用。

在網路邊緣產生的資料正在逐步增加，如果我們能夠在網路的邊緣結點去處理、分析資料，那麼這種計算模型會更高效。許多新的計算模型正在不斷的提出，因為我們發現隨著物聯網的發展，雲計算並不總是那麼高效的。接下來文章中將會列出一些原因來證明為什麼邊緣計算能夠比雲計算更高效，更優秀。

##為什麼需要邊緣計算

雲服務的推動：雲中心具有強大的處理效能，能夠處理海量的資料。但是，將海量的資料傳送到雲中心成了一個難題。雲計算模型的系統性能瓶頸在於網路頻寬的有限性，傳送海量資料需要一定的時間，雲中心處理資料也需要一定的時間，這就會加大請求響應時間，使用者體驗極差。

物聯網的推動：現在幾乎所有的電子裝置都可以連線到網際網路，這些電子裝置會後產生海量的資料。傳統的雲計算模型並不能及時有效的處理這些資料，在邊緣結點處理這些資料將會帶來極小的響應時間、減輕網路負載、保證使用者資料的私密性。

終端裝置的角色轉變：終端裝置大部分時間都在扮演資料消費者的角色，比如使用智慧手機觀看愛奇藝、刷抖音等。然而，現在智慧手機讓終端裝置也有了生產資料的能力，比如在淘寶購買東西，在百度裡搜尋內容這些都是終端節點產生的資料。

邊緣計算，用一個恰當的比喻就是：章魚會有大腦和許多腿，章魚的大腦可以想象成一個總控制中心，章魚的腿會有很多吸盤，而章魚的八條腿或者腿上的吸盤可以不透過大腦進行獨立的思考並解決問題。簡單的說，就是一些動作的產生可以不用大腦，自身的吸盤或者腿可以思考並且處理問題。

邊緣計算本質上就是在應用程式的邊緣測發起，為了可以產生更快的網路服務響應，不需要使用者長時間的等待而產生的，邊緣計算的分散式特性就是降低網路延遲，提高彈性，減少網路的負載，增加擴充套件性。

邊緣計算是用來做什麼的呢？

邊緣計算的出現主要是為了適應某些行業，比如（自動駕駛、安保等行業），這些行業需要很精準的實時判斷、分析能力，甚至有時候根本沒有資料從手機發往伺服器處理的時間，因此誕生了邊緣計算。邊緣計算就是利用資料的邊緣地帶進行計算，區別於雲計算的是，邊緣計算是實時計算的。

看到這兒，很多人就會有個疑問，雲計算不是實時計算的嗎？

雲計算服務，也就是雲服務。指代的是，手機中的軟體，比如移動支付、定位導航等都是從手機端傳送資料到服務端（也就是雲伺服器上），經過雲伺服器的統一整合排程計算。傳送計算結果到手機端，也就是我們看到的完成支付或者定位後的頁面顯示。

比如：章魚面對某些需求，比如飢餓等，首先會把飢餓的訊號傳輸給大腦，經過大腦的稽核處理後，傳輸給推或者其他肢體捕食的訊號，完成捕食。雲伺服器就相當於大腦。

而邊緣計算就是不透過大腦，減少在資料傳輸過程中的時間，在資料的終端（比如章魚的腿上、手機等）完成對資料的計算服務。邊緣計算也滿足這一點，其對於裝置要求比較低，大型裝置計算或者微型裝置都可以。

些許拙見，供您參考。