边缘计算正在迅速成为一种主流计算模型，它为需要低延迟和高带宽连接的各种应用提供了动力。随着边缘计算设备数量和密度的增加，服务器散热已成为一项重大挑战。
边缘计算中的分散式基础设施
与传统数据中心不同，边缘计算基础设施是分散的，部署在物理边缘，例如电信塔、零售店和制造工厂。这种分散的结果是独特且复杂的散热需求，这些需求包括：
- 空间受限：边缘设备通常安装在狭小且通风不良的空间中。
- 恶劣环境：边缘设备可能暴露在温度波动、灰尘和湿气等恶劣环境条件下。
- 高功率密度：边缘设备通常运行高功率密度服务器，这会导致大量发热。
服务器散热解决方案
要应对边缘计算中服务器散热的挑战，有几种散热解决方案可供选择，包括：
- 风扇冷却：风扇是最常用的散热方法，可通过将空气吹过组件来帮助散热。风扇可能会产生噪音，并且在狭小或通风不良的空间中效率低下。
- 液体冷却：液体冷却是一种更有效的散热方法，它涉及使用液体（例如水或冷媒）在组件周围循环以吸收热量。液体冷却比风扇冷却更昂贵，但它更安静且更有效。
- 相变材料：相变材料 (PCM) 是一种可以通过相变吸收和释放热量的材料。PCM 可以在边缘设备中嵌入，为服务器提供额外的散热能力。
最佳实践
除了特定的散热解决方案之外，还有许多最佳实践可以帮助优化边缘计算中的服务器散热，包括：
- 规划适当的放置：边缘设备应放置在通风良好的空间中，避免直接阳光照射。
- 定期维护：边缘设备应定期维护，包括清洁风扇和过滤灰尘。
- 监控温度：应监控边缘设备的温度，以确保它们在安全范围内运行。
- 考虑冗余：应考虑冗余散热解决方案，以确保在发生主散热系统故障时边缘设备能够继续运行。
结论
服务器散热是边缘计算中至关重要的考虑因素。通过了解分散式基础设施的独特需求并实施合适的散热解决方案和最佳实践，组织可以确保边缘设备高效、可靠地运行。
移动边缘计算服务器是什么?有没有具体的物理地址
移动边缘计算服务器是分布式计算架构中的一个重要组成部分，通常位于无线通信基站、云边界节点或网络边缘等位置，为远程终端设备提供本地数据处理和存储服务。
由于移动边缘计算服务器需要与各种网络设备和技术进行交互，因此其具体物理地址可能会随着时间和应用场景不同而发生变化。
移动边缘计算服务器通常会使用虚拟化和容器化等技术，将多个虚拟机或容器同时运行在一台物理服务器上，以提高资源利用率和性能表现。
在实践中，移动边缘计算服务器经常被用于支持延迟敏感和低功耗的应用场景，例如移动视频、智能城市、IoT 和自动驾驶等领域。
选型与部署移动边缘计算服务器需要充分考虑其硬件配置、软件环境、网络拓扑结构和安全性等因素，以确保其在多样化，弹性和可靠性方面具有良好的性能和用户体验。
谁家的边缘计算服务器比较好？
推荐使用蓝海大脑。
他家的深度学习服务器有低功耗省电的特点。
令我惊讶的是，他的家庭服务器也可以快速部署在主流模式，如DNN，CNN，RNN，LSTM等。
，主要用于元宇宙、数据分析、数据挖掘、大数据、基因时代、智能制造、机器识别、AI绘画等领域。
通俗讲解边缘计算
通俗讲解边缘计算随着物联网越来越火，同时伴随着物联网而来的，就是各种概念和各种技术，其中一个就是边缘计算，当然还有雾计算。
其实边缘计算和雾计算都差不多，雾计算只是和云计算是相对的。
只是叫边缘计算呢，比较高大上吧。
下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。
为什么要通俗的讲呢，怕如果不通俗，你听不明白。
新的东西在出来的时候，往往是需要一个接纳和理解的过程。
就像以前互联网刚出来的时候，很多人都不知道互联网，于是就得慢慢科普，让大家慢慢接受和理解呀。
谁现在还解释什么是互联网呀。
而边缘计算也有一段时间了，只是随着物联网的发展，边缘计算的概念也开始流行起来。
我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念：边缘计算，是一种分散式运算的架构。
在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。
边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。
以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。
整个解释基本都是专业术语，搞工控的你，看完这段话，你来告诉我什么是边缘计算。
作为一名参与研发产品边缘计算的程序员，我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。
首先，我要举一个不太恰当的例子。
比如有一款APP，用户在使用这款APP的时候，就会收集用户的信息，比如收集这个用户的年龄，性别，手机号，地址位置，搜索记录等等信息，而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西，比如车，房子，书，美食等什么感兴趣。
然后更为准确地为其投放内容及广告。
这个是很常见的一个功能，但是就是这样一个功能，怎么和边缘计算挂钩呢。
在边缘计算之前，就是云计算了。
如果是使用云计算，这款APP的行为是这样的： APP收集到信息后，把所有的基本信息，上传到服务器中，然后由服务器来执行算法，计算和识别出用户的兴趣爱好，甚至可能推算出这个用户的消费能力。
然后服务器就可以根据这个推算出来的结果，为用户投放其感兴趣的内容和广告。
如果是使用边缘计算，这款APP的行为就是这样： APP收集了信息后，不上传到服务器中。
然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好，也可以推算出这个用户的消费能力，也就是服务器的计算功能，直接由APP来完成。
然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的，哪个用户是单身的。
APP只需要告诉服务器说，这个一路向东用户很帅，而且还单身，喜欢旅游，写诗，可以为其投放相亲美女内容。
就这样，整个过程并没有服务器参与计算，服务器也没有参与收集信息。
因为这个信息在APP本身收集和计算，并没有进行上传，所以也没有涉及信息收集。
而，这就是边缘计算。
也就是以前由服务器作计算的部分，现在改由信息采集的设备直接计算了，再把计算的结果，直接输出到服务器中。
服务器只要结果，并不需要过程的数据。
下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。
所以，什么是边缘计算呢。
边缘计算，说白了，就是（服务器）云计算懒得算了，就这点数据，你在数据采集的时候，顺便自己算得了，什么都丢到服务器来算，很累的。
于是，边缘计算就这么来了。
那么，工控领域行业中使用到边缘计算的都有哪呢 这个就太多了。
随着很多PLC，控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中，每个设备需要采集的信息不一样，有温度，湿度，产量，生产数据，运行状态等。
而不同行业的参数指标，性能数据都不一样，这很难在服务器通过云计算来形成一套标准，这使得PLC，控制器等，都会用到边缘计算。
为什么以前的DTU，或者物联模块等不流行边缘计算，现在开始流行了呢。
因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高，资源也比较丰富，随着一些芯片成本的下降，以及开发模式的简化，使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后，仍存在资源过剩及功能利用率低的情况，也就是一个100%的芯片或模块，你只使用了10%的来采集数据，那还有90%你可以用来作计算那么，使用边缘计算的优势在哪里呢。
1 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。
比如一个服务器有点血。
而接入一个设备，就要消耗1点血，如果再对这个设备进行数据分析，需要消耗9点血。
也就是接入并计算一个设备就需要10点血。
那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。
如果服务器只负责接入设备，不进行计算和分析，那么接入一个设备，消耗1点血，由设备自己进行数据计算和分析，再输出结果。
这时候服务器就可以接入个设备了。
没有使用边缘计算，服务器可以接1000个设备。
如果使用了边缘计算，服务器可以接个设备。
提升了一个数量级。
而对于一些复杂的设备，特别是一些工厂，现场作业等需要数据量多的，如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源，这个优势更能体现出来了。
2 让计算变得更为灵活和可控前面说到，接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准，因为物联网可是一个万物接入的网络，每一个设备采集的数据不一样。
如果使用了边缘计算，就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。
当然，如果相同的设备或者相同参数的，可以进行复制使用同一套计算标准或算法。
如果将计算脚本开放出来给用户，用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。
边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。
比如要在一套数据采集系统里，以一个云服务器为中心，移动客户端，PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据，而数据采集方呢，由数据采集模块来连接到云服务中。
数据采集模块可以采集PLC，变频器，智能仪表等，将数据上传到云服务器中，由服务器进行数据分析和计算，然后PC或移动客户端，第三方接口就可以获取数据分析的结果。
但是这种情况下，随着设备的接入越来越多，云服务器的负担也会越来越重，而且接入的PLC，控制器等的种类也越来越多，原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。
这时候边缘计算就应运而生了。
在原拓扑结构不变的情况，可无缝引入边缘计算。
在数据采集模块端开放边缘计算功能，将复杂的计算，策略，规则等，由数据采集模块进行运算，得到输出结果后，只需要将结果上传到云服务中。
再由PC客户端，移动客户端及第三方接口从云服务获取。
比如数据采集模块需要采集一个电表，电表能采集的数据有电流，电压，偏偏没有功率。
当然现在的电表采集不到功率很少了，只是举例。
那怎么办呢，偏偏客户很想看到功率。
那在没有边缘计算的时候，为了要看到功率，只好在云服务里，增加一定的计算规则，将采集到的电流和电压通过计算得到功率。
如果有1000个电表，云服务器就要对这1000个电表进行计算。
这就增加了云服务器的工作量和负担了。
如果有了边缘计算，那么在数据采集模块，就可以添加计算功能，直接将采集的电流和电压通过计算得到功率，只需要把功率上传给服务器就可以了。
这样，即便有个电表，云服务也毫无计算压力，因为它并不需要计算。
这就是通俗的讲一讲边缘计算。
