一、引言
随着信息技术的快速发展，云计算、大数据、物联网等概念逐渐深入人心。
在这些技术背后，边缘计算作为新兴的技术趋势，正逐渐改变着数据处理和存储的方式。
与此同时，服务器作为信息技术的基础设备，其种类和形态也在不断发展变化。
本文将探讨边缘计算和服务器种类的革新及其前景展望。
二、边缘计算概述
边缘计算，是一种将计算和数据存储带到网络边缘的技术。
在边缘计算模型中，数据在源头即被处理和分析，而非传输到远程的云端数据中心。
这种计算模式可以大幅降低网络延迟，提高数据处理效率，并增强数据安全性。
边缘计算主要适用于物联网、智能穿戴设备、自动驾驶等领域。
随着5G、6G等新一代通信技术的普及，边缘计算的应用前景将更加广阔。
三、服务器种类及其革新
1. 传统数据中心服务器
传统数据中心服务器是云计算和大数据处理的主要基础设施。
随着技术的发展，数据中心服务器在性能、能效、规模等方面不断取得突破。
未来，随着边缘计算的普及，数据中心服务器将更多地承担管理和协调边缘计算节点的任务。
2. 边缘服务器
边缘服务器是部署在网络边缘的服务器，具有低延迟、高带宽的特点。
边缘服务器可以处理和分析来自物联网设备、智能穿戴设备等的实时数据，为边缘计算提供了重要的基础设施支持。
未来，随着边缘计算需求的增长，边缘服务器的数量和规模将不断扩大。
3. 人工智能服务器
随着人工智能技术的快速发展，人工智能服务器在性能、算法优化、数据处理等方面不断取得突破。
人工智能服务器可以为边缘计算提供强大的算力支持，推动边缘计算在智能分析、预测等方面的应用。
四、边缘计算与服务器种类的关系
边缘计算的发展离不开各种类型服务器的支持。
传统数据中心服务器为云计算提供了基础设施，而边缘服务器则为边缘计算提供了重要的支撑。
人工智能服务器的算力支持使得边缘计算能够处理更复杂的数据分析和预测任务。
未来，随着技术的不断发展，各类服务器将更紧密地结合，共同推动边缘计算的普及和应用。
五、前景展望
1. 边缘计算的普及将带动服务器市场的增长
随着物联网、智能穿戴设备、自动驾驶等领域的快速发展，边缘计算的需求将不断增长。
这将带动边缘服务器、人工智能服务器等新型服务器的市场需求，推动服务器市场的持续增长。
2. 边缘计算和服务器技术的融合将创造新的应用场景
随着边缘计算和服务器技术的不断发展，两者将更紧密地结合。
这将为物联网、智能制造、智能交通等领域创造更多的应用场景，推动相关产业的发展。
3. 新型服务器技术将推动产业变革
边缘服务器、人工智能服务器等新型服务器的出现，将推动数据中心、云计算等领域的变革。
这将带动信息技术产业的发展，推动各行各业的数字化转型。
六、结论
边缘计算和服务器种类的革新是信息技术发展的必然趋势。
未来，随着技术的不断发展，边缘计算和各类服务器将更紧密地结合，共同推动信息技术的发展和应用。
我们期待边缘计算和服务器技术能够在未来创造更多的应用场景，为各行各业带来更多的便利和价值。
边缘计算的价值是什么?
边缘计算的价值在于：1. 加快响应速度：通过在数据产生的近端进行处理，边缘计算显著减少了数据在网络中的传输距离，能够实现极快的响应时间，这对于需要即时处理的应用场景极为重要。
2. 降低网络延迟：在传统云计算模式中，数据需要在设备与云服务器之间多次传输，导致较高的网络延迟和额外的传输成本。
边缘计算通过在边缘设备上处理数据，大量减少数据的上传和下载次数，有效减少了网络延迟。
3. 提升数据隐私与安全：边缘计算允许敏感数据在本地设备上处理和存储，避免了数据传输到远程服务器，从而减少了数据泄露和遭受网络攻击的风险。
这种处理方式有助于保护用户隐私，并符合严格的网络安全法规。
4. 增强系统可靠性：边缘计算确保即使在网络不稳定或中断的情况下，边缘设备仍能独立处理数据，保持了关键任务的连续性和系统的可靠性，这对于网络环境不可预测的应用尤为关键。
5. 减少成本支出：边缘计算减少了对中心云服务的依赖，降低了数据传输和存储的成本，并可能利用现有的边缘设备资源，进一步减少了额外硬件的投资需求。
总结而言，边缘计算为各行各业带来了显著的价值，包括提升响应速度、降低网络延迟、增强数据隐私与安全、提高系统可靠性和减少成本等。
随着技术的进步和应用场景的扩展，边缘计算的重要性将持续增加。
什么是边缘计算
边缘计算也称为边缘处理，是一种将服务器放置在设备附近的网络技术。这有助于减少系统处理负载和解决数据传输延迟。这些过程在传感器或设备生成数据的位置执行，也称为边缘。边缘计算不同于云计算，云计算依赖于在云上或中心位置要处理全部数据。通过边缘计算，数据被处理和存储在当地收集的。 边缘计算明显优于云计算因为它可以实时毫秒数据处理。边缘计算解决了与有限带宽和延迟问题相关的问题，在一些应用中计算必须非常迅速地进行。 边缘计算的发展意味着边缘人工智能变得越来越重要。各行各业都是如此，尤其是在处理延迟和数据隐私方面。边缘计算产生背景企业使用边缘计算来改善远程设备的响应时间，并从设备数据中获得更丰富、更及时的洞察。边缘计算使实时计算在通常不可行的地方成为可能，并减少了支持边缘设备的网络和数据中心的瓶颈。如果没有边缘计算，边缘设备生成的大量数据将淹没当今的大多数企业网络，阻碍受影响网络上的所有运营。成本可能会飙升。不满意的顾客可能会去别处做生意。贵重的机器可能会被损坏，或者只是生产效率降低。但最重要的是，在依赖智能传感器来保护工人安全的行业，工人的安全可能会受到损害。当设备数据无法通过云处理的情况越来越多。工厂机器人和汽车经常是这种情况，它们需要高速处理，因为当增加的数据流产生延迟时会出现问题。例如，想象一个自动驾驶汽车在检测道路上的物体或操作刹车或方向盘时遭受云延迟。数据处理的任何减速都会导致车辆的响应变慢。如果减速导致车辆不能及时响应，这可能会导致事故。有生命危险。对于这些物联网设备，实时响应是必要的。这意味着设备能够在现场分析和评估图像和数据，而不依赖于云人工智能。通过将通常委托给云的信息处理委托给边缘设备，我们可以实现无传输延迟的实时处理。此外，通过将云数据传输限制为仅传输重要信息，可以减少数据量并最大限度地减少通信中断。边缘计算的原理为了使智能应用和物联网传感器的实时功能成为可能，边缘计算解决了三个相互关联的挑战:
5G无线等网络技术的进步使得在全球商业规模上解决这些挑战成为可能。5G网络可以近乎实时地处理设备和数据中心之间往来的大量数据。(甚至有一个无线网络使用加密货币鼓励用户将覆盖范围扩大到难以到达的地区。)但是无线技术的进步只是让边缘计算大规模运行的解决方案的一部分。选择在网络数据流中包含和排除哪些数据对于减少延迟和提供实时结果也至关重要。例如:远程仓库中的安全摄像头使用人工智能来识别可疑活动，并只将特定数据发送到主数据中心进行即时处理。因此，摄像机只发送相关的视频片段，而不是每天24小时不停地传输所有的镜头，给网络带来负担。这释放了公司的网络带宽和计算处理资源用于其他用途。边缘计算让更多使用案例成为可能:
边缘计算的优点更高效的运营边缘计算通过在收集数据的本地站点或其附近快速处理大量数据，帮助企业优化日常运营。这比将所有收集的数据发送到几个时区之外的中央云或主数据中心更有效，后者会导致过度的网络延迟和性能问题。响应时间快绕过集中式云和数据中心位置，公司可以更快、更可靠地实时或接近实时地处理数据。想象一下，当试图将来自数千个传感器、摄像机或其他智能设备的信息同时发送到中央办公室时，可能会出现数据延迟、网络瓶颈和数据质量下降。相反，边缘计算使位于或靠近网络边缘的设备能够立即向关键人员和设备发出机械故障、安全威胁和其他关键事件的警报，以便采取快速行动。提高员工生产力边缘计算使企业能够更快地交付员工尽可能高效地完成工作职责所需的数据。在利用自动化和预测性维护的智能工作场所中，边缘计算使员工所需的设备平稳运行，没有中断或容易预防的错误。提高工作场所的安全性在设备故障或工作条件变化可能导致伤害或更糟的工作环境中，物联网传感器和边缘计算可以帮助保护人们的安全。例如，在海上石油钻井平台、石油管道和其他远程工业使用案例中，预测性维护和在设备现场或附近分析的实时数据有助于提高工人的安全性，并将环境影响降至最低。更强的远程能力边缘计算使得利用在互联网连接时断时续或网络带宽有限的远程地点收集的数据变得更加容易，例如，在白令海的一艘渔船上或在意大利乡村的一个葡萄园里。像水或土壤质量这样的操作数据可以由传感器持续监控，并在需要时采取行动。一旦互联网连接可用，相关数据就可以传输到中央数据中心进行处理和分析。网络安全性更高对于企业来说，向网络中添加数以千计的联网传感器和设备的安全风险是一个真正的问题。边缘计算允许企业在本地处理数据并离线存储，有助于降低这种风险。这减少了通过网络传输的数据，有助于企业减少安全威胁。数据主权在收集、处理、存储和以其他方式使用客户数据时，组织必须遵守数据收集或存储所在国家或地区的数据隐私法规，例如欧盟的一般数据保护法规(GDPR)。跨越国界将数据移动到云或主数据中心会使遵守数据主权法规变得困难，但借助边缘计算，企业可以通过在数据收集地附近处理和存储数据来确保遵守本地数据主权准则。降低IT成本借助边缘计算，企业可以通过在本地而非云中处理数据来优化其IT支出。除了最小化公司的云处理和存储成本，边缘计算通过在收集数据的位置或附近清除不必要的数据来降低传输成本。边缘计算的硬件硬件和网络在边缘计算中，大部分处理能力在物理上位于收集数据的地方或附近。边缘计算硬件通常由以下物理组件组成:
边缘计算硬件特点边缘硬件需要耐用可靠。通常，这种设备必须能够承受极端天气、环境和机械条件。特别是，它通常必须是:
云计算、边缘计算和雾计算的区别边缘和雾计算是中间计算技术，有助于将远程位置的物联网设备收集的数据移动到公司的云。让我们探讨一下边缘计算与雾计算和云计算有何不同，以及三者如何协同工作:云计算使公司能够在通过互联网托管的远程服务器上存储、处理和使用他们的数据。商业云计算提供商，如微软Azure提供数字计算平台和服务集合，公司可以使用它们来减少或消除物理IT基础设施和相关成本。云计算还使组织能够为其员工提供安全的远程工作能力，更轻松地扩展其数据和应用，并利用物联网。边缘计算允许在组织网络的最远端(即“边缘”)捕获、处理和分析数据这使组织和行业能够实时处理紧急数据，有时甚至不需要与主数据中心通信，通常只需将最相关的数据发送到主数据中心进行更快的处理。这避免了像云网络这样的主要计算资源被不相关的数据充斥，从而降低了整个网络的延迟。它还降低了网络成本。考虑一个在海洋中央运行的石油钻井平台。跟踪钻孔深度、表面压力和流体流速等信息的传感器有助于保持钻机上的机器平稳运行，并有助于保护工人和环境安全。为了在不降低网络速度的情况下做到这一点，传感器仅通过网络发送关于关键维护需求、设备故障和工人安全细节的数据，这使得能够接近实时地识别问题并做出反应。雾计算在由于边缘设备计算限制而无法处理边缘数据的情况下，允许在云和边缘之间的计算层中临时存储和分析数据。从雾中，相关数据可以被发送到云服务器，以便长期存储和未来分析和使用。通过不将所有边缘设备数据发送到中央数据中心进行处理，雾计算允许公司减少其云服务器上的一些负载，这有助于优化IT效率。例如，假设一家建筑管理公司使用智能设备来自动控制其所有建筑中的温度控制、通风、照明、洒水装置以及火灾和安全警报。该公司不是让这些传感器不断向主数据中心传输数据，而是在每栋建筑的控制室中安装一台服务器来管理即时问题，并且只在网络流量和计算资源超出容量时才向主数据中心发送聚合数据。该雾计算层允许公司在不牺牲性能的情况下最大化其IT效率。值得注意的是，边缘计算不依赖于雾计算。雾计算只是帮助公司在某些边缘计算场景中获得更高速度、性能和效率的附加选项。边缘计算使用案例和示例边缘计算的应用行业物联网设备和边缘计算正在迅速改变全球各行业处理数据的方式。以下是的一些最显著的用途商业中的边缘计算：
边缘计算的应用示例 自动驾驶汽车 自动驾驶汽车是应用边缘计算最值得期待的领域。有很多情况下，自动驾驶汽车需要对情况进行即时评估，这就需要实时的数据处理。2019年12月，日本对《道路交通法》和《道路运输车辆法》进行了修订，使得3级自动驾驶汽车更容易上路。它规定了自动驾驶汽车应符合的安全标准，以及自动驾驶汽车可以运行的区域。因此，汽车制造商也在正在努力开发遵守这些标准的自动驾驶汽车。例如，丰田已经在测试TRI-P4的完全自动化（4级）自动驾驶系统了。 无人机 无人机在进行飞行时失控、失踪的新闻越来越多。某些甚至导致了事故的发生。根据无人机降落位置的不同，坠毁造成的后果也可能是灾难性的。自动驾驶无人机上，飞行员并不主动干涉无人机的飞行。他们远程监控操作，只有在绝对必要的时候才会手动驾驶无人机。最著名的例子是亚马逊的Prime Air，这是一个无人机送货服务，它们正在开发自动驾驶无人机来运送包裹. 人脸识别 人脸识别系统是监控摄像头的发展方向，它可以通过学习人脸识别人类个体。2019年11月，WDS有限公司发布了AI摄像头模块Eeye，通过边缘AI实时分析面部特征。Eeye能快速准确地识别人脸，适用于针对性别、年龄等特征的营销工具，和用来解锁设备的人脸识别场景。 智能手机 这是我们最熟悉的边缘AI设备。Siri和谷歌助手是智能手机上边缘AI的好例子，因为该技术驱动了它们的语音UI。手机上的AI使得数据处理发生在设备（边缘）侧，这意味着不需要将设备数据交付到云端。这有助于保护隐私和减少流量。
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。
