邊緣網聯與5G等服務器
服務器作為計算的基礎資源，解決的核心問題就是數據的處理、存儲和計算。因此，隨著聯網數據量的增加，計算場景的復雜，對服務器的需求量和需求點，也將發生變化。回顧全球服務器的歷史增長情況，會看到，過去幾年（2017-2018）服務器需求增長的核心驅動因素，來自于全球云計算的快速發展。這也是新的計算場景對服務器需求拉動的體現。

不同的計算場景對服務器的需求點也會發生變化。在這個過程中，服務器市場的競爭格局也隨之發生變化（比如，云計算場景下，標準化服務器廠商的份額有所下降，定制化開發的云服務器廠商的市場份額提升）。這也是IT 產業發展的特點，需求的變革，帶來供應格局的變化。

未來幾年計算場景的變化，將是邊緣計算的崛起，以及這種計算場景對服務器需求的變化：對邊緣服務器的需求或將增加。過去幾年，云計算的崛起直接拉動了服務器新一輪的需求增長。5G 帶動的邊緣計算對數據計算和存儲的需求量，有望呈現指數級別的增長，這或將進一步推動服務器需求的增加。
5G是邊緣計算產業發展的重要契機。邊緣計算作為數據的第一入口，將在智慧園區、安卓云與云游戲、CDN、視頻監控、工業互聯網與Cloud VR 等場景發揮重要作用。
邊緣計算的崛起，是5G 應用的結果。本文討論的重點是邊緣計算對服務器需求的變化。邊緣計算與上一代計算場景（云計算）的不同點在哪里？這樣就更有利于對服務器需求的變化有一定的認知。

邊緣計算，是指一種在網絡邊緣進行計算的新型計算模式。邊緣計算機靠近終端或者數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用等，就近提供邊緣終端智能服務，滿足對敏捷連接、實施業務、數據優化、應用智能和安全隱私保護等需求。可以將邊緣計算簡單理解為“終端計算”，區別于云計算時代的“數據中心計算”（云端計算）。
邊緣計算的業務本質，是云計算在數據中心之外匯聚節點的延伸和演進，主要包括云邊緣、邊緣云和云化網關三類落地形態。根據IDC 預測，未來超過70% 的數據需要在邊緣側分析、處理和存儲。邊緣計算領域的多樣性計算架構、產品與解決方案越發重要。
從邊緣計算對軟件和硬件的要求來看，軟件平臺需要考慮導入云理念、云架構、云技術，提供端到端實時、協同式智能、可信賴、可動態重置等能力。硬件平臺需要考慮異構計算能力，如鯤鵬、ARM、X86、GPU、NPU、FPGA 等。即邊緣計算軟件平臺采用Cloud Native云原生架構與關鍵技術，硬件平臺支持異構計算能力，以邊云協同和邊緣智能為關鍵特征。

1）云邊緣：云邊緣作為公有云的延伸，將云的部分服務或者能力擴展到邊緣基礎設施之上。中心云和云邊緣相互配合，實現全網資源共享、全網統一管控等能力。
2）邊緣云：基于云計算技術與架構構建的邊緣分布式開放平臺，可提供集中管理和調度的能力，邊緣云內及邊緣云之間可以進行資源共享。
3）邊緣網關：邊緣網關是企業/行業數據的接入節點，是網關設備基于云計算技術的演進，可實現網關內資源共享。
云計算的特點
1）計算的中心化（集中化）：在云計算場景下，看到的服務器發揮作用的形態是集群化。云計算中，IT 系統不再是多個系統相互獨立的煙囪模式，而是通過虛擬化技術將服務器、存儲池化，多個系統共享計算資源。在這一IT 架構邏輯下，云計算中單個服務器的性能、吞吐量、可靠性等重要性能指標的重要性相對降低，追求更多的是服務器集群或者整個數據中心的可用性及性能。
2）計算的高可靠性。云計算中數據中心的集群模式，使得計算的基礎不是單臺服務器，而是而整個服務器集群，這樣使得計算不僅具備高性能，同時具有高可靠性，即使單臺甚至多臺服務器同時出現宕機，其計算能夠快速向其它服務器進行切換。
3）計算的可擴展性。知道，云計算底層計算資源的核心邏輯，就是通過虛擬化技術，將計算和存儲資源進行池化，將原來物理隔離的單臺計算資源進行虛擬化和集中化。最終以集群化處理來達到單臺服務器所難以實現的高性能計算。服務器集群的計算能力，可以通過不斷增加虛擬化服務器的數量來進行擴展。

邊緣計算的特點
1）異構計算
5G 驅動的計算革命的升級，將進一步拓寬計算的邊界。云游戲、VR/AR、超高清視頻、物聯網、視頻、直播等應用的推廣，使得計算的場景和計算數據格式更加多樣、更加復雜。從原來的結構化數據，演化為更多的非結構化數據（語音、文本、圖片、視頻等）。這就需要邊緣計算能夠解決異構計算的問題。
2）邊緣智能
對于邊緣智能，可以從以下兩個方面來理解：1）未來的物聯網終端將更加智能；2）利用AI 技術為物聯網終端的計算進行升級。邊緣智能利用AI 技術為邊緣側賦能, 是AI 的一種應用與表現形式。

AI 通過邊緣節點能夠獲得更豐富的數據，并針對不同應用場景實現個性化和泛在化，極大地擴展人工智能的應用場景。邊緣節點可以借助AI 技術更好地提供高級數據分析、場景感知、實時決策、自組織與協同等智能化服務。邊緣側輕量級、低延時、高效的AI 計算框架顯得尤為重要。
3）邊云協同
邊云協同，就是要平衡邊緣和云端之間的計算資源利用。在邊緣計算之前，大部分的核心計算都是集中在云端，未來計算資源將在邊緣端和云端進行更合理分配，來滿足不同應用場景對計算的需求。比如，對于應用的開發和部署，開發部分可以放在云端來完成，能夠充分發揮云端算力重組、多語言、多工具的優勢，部署部分可以根據不同場景的需求，放在邊緣節點。對于云游戲，渲染部分可以放在云端，呈現部分放在邊緣側。對于AI 的應用，深度學習相關的模型訓練放在云端執行，與之對應的推理部分放在邊緣節點來執行。
邊緣計算是一場計算的架構革命
在傳統軟件架構下，主要的模式都是CS 模式，服務端大多是單機處理幾千個輕量請求。
在邊緣計算場景下，需要數萬臺服務器處理上億個重負載請求。邊緣計算機本質上是用CES 模式取代CS 模式，當前的互聯網IT 架構已經從CS 模式，逐步向CDN 服務為核心的CES 模式轉變。但當前的CDN 模式比較大的局限性在于缺乏靈活性，不能解決邊緣上非結構化數據存儲和處理的需求，引入Edge 端（邊緣端）就是為了解決CS 模式下無法處理的業務。
在4G 時代，算力的提升已經將硬件的升級和軟件的優化所帶來潛力進行了充分挖掘，5G時代，必須引入邊緣端（Edge 端）來平衡云端和終端的算力，來承載更多的5G 業務。

有了5G 低時延的支撐，邊緣端（Edge 端）可以承擔原來本機客戶端的計算需求。這樣對服務器端和客戶端都帶來一定好處。對于服務器端而言，邊緣端會將訪問請教在本地進行預處理，能夠分散大流量的訪問和計算壓力。對于客戶端而言，邊緣端的計算環境可控，算力不依賴于云端服務器。

邊緣計算需要什么樣的服務器？
對于5G 推動的邊緣計算，除了所熟知的“高速率、低時延、高并發”三大特點之外，通過以上分析，可以看出，邊緣計算與云計算在計算架構、算力分配、應用場景、外部環境等方面存在一定程度的不同。這些差異化就會導致對服務器的需求特性也將發生變化。

邊緣計算包括邊緣服務器、邊緣一體機、邊緣網關三種主要形態。邊緣服務器作為邊緣計算和邊緣數據中心的主要計算載體，承擔了70% 以上的計算任務，需支持ARM/GPU/NPU等異構計算，滿足新型業務模式數據多樣性和高并發的需求。
邊緣計算對服務器提出的挑戰
1）業務場景差異大。邊緣服務器研發的最大問題是業務場景差異較大，不同場景需要不同形態的服務器。這與云計算場景下的高度標準化服務器有較大差異。這就需要針對不同的業務和應用場景來開發。目前來看，對邊緣服務器下游需求
2）產品形態。一般通用服務器的深度在700mm 以上，而且是集中式、專業化運維管理。根據目前邊緣側數據機房來看，邊緣服務器的深度一般在450mm 左右，而且運維環境較差，沒有專業的散熱設備（空調）等。
3）遠程控制。由于邊緣服務器處于網絡的邊緣側，難以集中化部署，而且邊緣服務器的機房數量更多。考慮到運維成本問題，對邊緣服務器數據中心的運維一般采用遠程控制。
5G 對服務器的需求點
5G 對服務器需求點的變化，主要包括以下幾個方面：
1、異構計算的需求
5G 帶動的物聯網的發展，看到的現象就是各種智能終端的崛起，智能終端的種類更加多樣化，云游戲、VR/AR、超高清視頻、工業視覺等。與之相應的是，數據的多樣化，包括文本、語音、圖像、視頻等。在數據多樣化增加的同時，用戶的數據的實時處理也提出了更高的要求。

計算的密集型應用需要計算平臺執行邏輯復雜的調度任務，而數據密集型應用則需要高效率地完成海量數據的并發處理。這樣就使得原來單一計算平臺難以適應業務場景化與多樣化的要求。從而產生對多樣性計算的需求。
異構計算能夠滿足邊緣計算對多樣性計算的需求。通過異構計算可以滿足“連接+計算”的基礎設施的構件，可以滿足碎片化產業和差異化應用的需求，提升計算資源的利用率，支持算力的靈活部署和調度。在不同的邊緣計算場景中，不用的計算任務對硬件資源的需求不同，從計算模式、并發數、迭代深度等方面，可能需要x86、ARM、GPU、NPU 等多種類型的芯片支持。

2、部署運維的需求
在邊緣計算場景下，服務器的部署從原來的集中化管理到散落化部署。服務器運維的整體難度增加。同時，服務器之間的差異化，也為管理異構服務器增加了難度。對邊緣服務器運維管理的要求包括：
1）對異構服務器進行統一的運維管理接口。在云數據中心中，服務器的類型或者架構大體相同或類似。而在邊緣計算中，為了應對異構計算的需求，同一機房可能放置不同架構的服務器（X86/ARM），這就需要統一的運維管理接口，來實現對不同架構服務器實時運行狀態的獲取。

2）業務自動化部署。邊緣計算的服務器部署在區縣級機房，數量眾多，勢必要采取高效運維方式，實現自動安裝業務/ 統一分發業務，自安裝，自升級，自補丁升級，降低對運維人員水平的要求，同時減少現場操作，達到高效運維。可以看出，邊緣服務器的運維管理方式與云服務器存在較大的不同。云計算場景下的服務器一般都是集中化管理運維。

運維管理模塊實現了X86 服務器、ARM 服務器、第三方服務器生命周期內固件升級管理。固件升級主要包含三部分：版本倉庫、升級計劃、設備版本狀態，滿足運維人員主動升級和升級計劃自動升級兩種升級場景。
3、環境匹配的需求。邊緣服務器部署的環境相對比較復雜，通常在網絡邊緣的園區。同時，為了獲得更小的延時，邊緣服務器部署位置下沉到市縣一級的機房，這樣會節省傳輸帶寬，也獲得了更好的用戶體驗。與傳統數據中心所處的標準化機房相比，邊緣服務器所處的環境條件比較復雜，空間、溫度、承載、電源系統等方面都存在較大的差異。
1）機柜空間：邊緣數據中心機房機柜深度多為600mm 深，遠小于核心數據中心1200mm的機柜深度，常規IT 通用服務器無法正常部署，因此邊緣服務器的尺寸設計應滿足600mm 的機柜深度。
2）環境溫度：邊緣機房制冷能力有限，無法保證環境溫度的穩定性，甚至有些機房不具備制冷能力；服務器連續工作散熱不利，室外溫度過高，將導致機房溫度可能超過45℃；因此邊緣服務器對環境溫度的適應力應更強，如-5℃—45℃。
3）機房承重限制：邊緣機房承重標準普遍低于數據中心，對服務器的部署密度帶來影響。

邊緣計算對服務器的需求量有多大？
關于服務器需求量的預測，也只能是從定性分析的角度來給出大概量級。回到服務器本身解決的核心問題：網絡數據的計算、處理和存儲。可以認為，服務器的需求量是與互聯網（云端）數據的量級成正比的，雖然還不知道這種正比例關系的斜率是多少（線性增長還是非線性增長），但從變化的方向來看，是同步向上的。也就是經常說的，服務器需求是以流量為自變量。
下面就分析下，未來幾年，網絡流量將如何變化。從幾個維度來分析網絡流量變化的幅度。
維度一：從5G 新應用產生的數據量來看
在5G 應用場景下，視頻或將成為交互的主要工具和載體。視頻交互產生的數據量級有望大幅提升。根據iHS 數據，2020 年，超高清用戶有望達到1 億，4K 電視占電視總銷量比例超過40%。2023 年超高清用戶規模有望達到2億，4K 電視或將全面普及。4K 超高清視頻的發展有望進一步提升互聯網流量。從iHS 具體預測數據來看，相比于2019 年，2023年高清視頻和VR 帶動的邊緣流量增長幅度有望達到12 倍。
維度二：從全球網絡流量來看
根據思科“視覺網絡指數”（VNI），相比2017 年，2022 年全球互聯網流量將增長153%，到每月356 兆億字節，其中視頻占流量的82%。到2022 年，思科預測約三分之二（62%）的連接平板電視機將支持4K。到那時，4K UHD 分辨率更密集的數據要求將占全球互聯網流量的2%。自從Cisco 2005 年首次開始VNI 預測以來，2005-2018 年，流量增長了56 倍，累計有36%的CAGR。

參考鏈接：
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總結

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