邊緣服務器的計算能力正在迅速塑造現代工業格局。動態應用程序和現代業務基礎設施的出現使得數據的快速處理和共享成為必然。公司現在正在用邊緣服務器技術取代傳統的集中式服務器，以滿足這種不斷增長的需求。

什么是邊緣服務器？

在集中式網絡中，客戶端設備連接到一臺服務器或多臺機器，這些機器的工作是處理用戶請求的信息并將其返回給他們。雖然集中式網絡足以與更簡單的網站進行交互，但公司發現涉及大量客戶的復雜項目與邊緣服務器配合得更好。

與集中式網絡不同，邊緣服務器位于網絡的邊緣。這種位置變化解決了集中式網絡常見的多個問題。邊緣服務器可改善延遲、減少加載時間并減輕源服務器的負載。邊緣服務器不是將未處理的數據發送到數據中心，而是自己處理數據并將其發送回客戶端機器。

邊緣服務器可以有兩種類型：

• 內容交付網絡（CDN 服務器）——一臺計算機，其中包含來自源服務器的靜態內容（HTML、JavaScript 文件、圖像等），并部署在內容交付網絡的各個點。
• 邊緣計算服務器——該服務器在網絡邊緣提供計算，通常用于物聯網應用程序。

邊緣服務器如何工作？

邊緣服務器通常執行更具體的任務，例如網絡功能、支持 AI 的工作負載中的推理等，而不是專注于大規模的通用任務。邊緣服務器通過在兩個不同網絡之間“連接”來工作。這意味著它有助于在兩個不同的網絡之間交換信息，而不會在它們之間造成任何類型的延遲或不必要的暴露。

例如，假設您通過在線帳戶請求了一些銀行信息。銀行沒有將后端數據和信息存儲暴露在互聯網上，而是使用邊緣服務器，它不僅為用戶提供網站界面，還從后端提取相關信息并將其傳輸到客戶端計算機。

這樣，組織可以將其業務后端的一小部分暴露給互聯網。這最終縮小了他們的進入點，使他們更加安全。對于特定用例，例如這個和其他用例（想想監控攝像頭、工業設備、傳感器、視頻流等），邊緣服務器以更細粒度的形式提供數據。

邊緣云與邊緣服務器的關系如何蓬勃發展？

邊緣云計算的概念源于使應用程序和數據更接近彼此的需要。他們的工作是將大量細粒度數據提供給請求它的機器或人類。傳統的集中式數據中心一直在為眾多新興應用程序的服務延遲而苦苦掙扎。這在視頻/內容交付網絡、云游戲和汽車應用程序中非常引人注目，它們成為邊緣云最重要的收入驅動因素。

多年來，大型集中式數據中心（存儲和共享應用程序和數據中心的建筑物）和云架構以軟件即服務（SaaS）的方式為個人用戶和企業提供數據共享和處理服務。即使在今天，云仍然是我們訪問或消費內容的方式，無論是實時視頻流還是請求銀行詳細信息。

但現在，從娛樂和零售到汽車和制造業，所有行業都在興起新一代云原生應用程序。這些行業開始變得越來越計算密集并且對延遲敏感。為了確保客戶的體驗質量，企業不能再依賴傳統的集中式云架構。他們需要一個更加動態和分布式的云模型來滿足新興網絡不斷增長的需求。

換句話說，云服務提供商現在正在將他們的計算和存儲云資源轉移到更靠近創建和使用內容的網絡邊緣。這稱為邊緣云。它是一個可互換的云生態系統，具有令人難以置信的存儲和計算能力，并通過可擴展和適應性強的網絡互連。

邊緣服務器制定了邊緣云架構，其中這些架構規模較小，但高度專門用于執行對延遲敏感的任務。中央云服務器更加一致且專業化程度更低。

在現實世界的類比中，部署在云中的一般工作負載就像巨大的樂高積木盒，您可以利用足夠的時間創建大型項目。另一方面，邊緣服務器就像派對大小的樂高積木，只有特定的形狀可用。

這種邊緣云/邊緣服務器團隊合作非常有利于最新的基于微服務的應用程序的運行。它允許采用細粒度的方法，重點關注“什么應該在哪里運行”的決策。

邊緣服務器的未來是什么？思考 5G 和 AI 需求

專家認為，邊緣數據中心的強大計算能力使其成為訓練機器學習和基于人工智能的模型的有吸引力的選擇。人工智能和機器學習模型很容易壓倒本地環境。通過使用邊緣服務器，公司可以極大地優化云和本地模型之間的信息來回處理和共享。

根據 Gartner 的預測，到 2025 年，大約 75% 的企業將在集中式數據中心或云之外生成和處理數據。通過采用具有云訓練模型的本地邊緣服務器，公司將能夠輕松利用云計算功能無需與數據過載作斗爭，特別是對于大型企業和行業中更常見的專業用途。

而 5G 在當今的眾多應用中發揮著關鍵作用。5G 所能提供的遠不止這些，我們甚至還沒有完全評估這些網絡在其潛力與邊緣服務器的計算能力相結合后可能產生的影響。邊緣服務器不僅開始幫助電信公司更有效地實時處理數據，而且也是人工智能和機器學習、智能汽車、相機和新興物聯網技術的未來。