在现实路面上，远程驾驶、自动驾驶将面对更加复杂的人车汇集情况。未来每辆自动驾驶汽车每天就会产生高达64TB数据，这些数据的运算和存储不可能由车载计算机来完成，必将借助于5G与云计算技术。
也许是信号的不稳，也许是数据量的超负荷，也许只是维修人员拧动一颗小小的螺丝，哪怕带来0.1秒的延迟，对于时速超过80公里的汽车来说，都将是不可想象的危险。
因此，边缘计算的重要性凸显。
智慧园区、无人驾驶、CDN场景，环境越复杂边缘计算越迫切
当云计算横空出世的时候，我们觉得这个黑科技太完美了，没有什么数据不是上云不能解决的。通过分布式的云计算，可以实现数据的任务分发，并进行计算结果的合并，在很短时间内完成对数以万计的数据的处理，大大节省了数据存储和运算成本。如果觉得公有云对于数据安全有威胁，那么还有私有云可供选择。
随着5G与物联网的发展，万物互联的时代即将到来。根据预测，全球数据量将从2018年的33ZB快速增长到2025年的180ZB。海量的终端和背后更加庞大的数据一旦汇入云端，网络流量的压力，云和数据中心网络的成本压力，应用程序效率的压力，我们会发现，原来云计算也有力不从心的时候。
目前国内高新技术领域的投入已经从过去的云计算和数据中心，转向了5G和人工智能领域，而物联网则是目前网络技术打造的重点，也是各行各业实现效率提升、数字化转型的重要手段。
边缘计算的运用，可以提升物联网的智能化水平，是物联网在各个垂直行业落地的关键钥匙。
有朋友向懂懂笔记描述了他眼中的边缘计算：认为这是一种识别算法，可以通过数据采集绘制出实体的边缘轮廓，进而测算接下来的运行结果，减轻云计算的压力，比如识别图像数据中的扒窃行为，识别汽车驾驶的危险行为等。
虽然讲述得十分生动形象，但并不准确，在边缘计算产业联盟（ECC）与绿色计算产业联盟（GCC）联合发布的《边缘计算IT基础设施白皮书》中，对边缘计算有详细的解释。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台（架构），就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
这里的边缘，不是物理上的实物轮廓，而是虚拟数据层面的源头地带。形象的说，一台摄像机所拍摄的内容只是简单的存储，那么这些数据毫无意义与价值。想要对摄像数据进行识别与分析，单靠摄像机内置的算力根本无法实现，必须将数据全部上传到云端进行计算。
现在通过在摄像机周围地区架设边缘服务器，就可以不再需要耗费带宽与云资源，直接通过边缘计算服务器处理数据，并且及时传输有用的数据到云端控制部门，大大提高了数据的使用效率和降低了储存成本。
在小偷没把你的iPhone 11掏出兜的时候，摄像机就已经报警了。不需要经过云端数据识别与计算，快速的响应与更强大的算力，让边缘计算青出于蓝。
边缘计算服务器，上得55°C高温下得配电机房
回顾近年来云计算、边缘计算、人工智能等技术的发展，从云计算对传统IT架构做出的颠覆性架构变革，到边缘计算实现计算能力的下沉，再到人工智能为各种平台构建算法和模型，各种新兴技术之间有着密不可分的联系。如果把云计算作为一个算力家族的族长，那么边缘计算就是各个小算力家庭的顶梁柱。
随着物联网和5G技术的快速发展，越来越多的设备被接入网络，数据量将会成指数倍的增长。在带宽有限、计算资源有限的情况下，在云端与边缘节点合理地部署边缘计算服务器，制定基于云架构、云技术的边缘计算网管，实现边云协同，可以对物联网和工业互联网的海量数据进行实时处理，更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值，获得边缘侧轻量级、低延时、高效的算力。
边缘服务器作为边缘计算和边缘数据中心的主要计算载体，未来将承担70%以上的计算任务。因为需要接近数据源头，边缘服务器对环境要求不能苛刻，既可以部署在运营商地市级核心机房，或者骨干传输汇聚节点，也要能部署在电力公司配电机房，石油公司运维机房等。
由于边缘机房环境差异较大，且边缘业务在时延、带宽、GPU和AI等方面存在个性化诉求，如果使用通用硬件，则要求部分边缘机房改造风火水电和承重，会给客户带来额外的成本，使得技术推广难，更换阻力大，因此只有强大管理运维能力保障的边缘服务器，才会最终获得用户的青睐。
去年华为就发布了边缘计算产品Atlas 500智能小站，机顶盒大小即可实现16路高清视频处理能力，相比业界产品性能提升4倍，以其小体积、强计算、易部署、低能耗的特点，近期更被ECC选为“2019年度边缘计算十大解决方案”之一。
TaiShan 200服务器（型号2280E）
在11月28日，华为在2019边缘计算产业峰会上，正式发布满足ECII标准的TaiShan 200边缘服务器，产品型号为2280E。该服务器搭载了两颗鲲鹏920处理器，基于鲲鹏+昇腾芯片族构筑多样性计算能力，能满足边缘场景差异化算力需求，并且兼容ARM架构，提供更加高效的应用开发和部署运行环境。
由于TaiShan边缘服机框采用短机箱设计，存储、网络和风扇等部件采用模块化设计，系统具有-5°C至55°C的超宽环温适应性，使得服务器能够满足多种场景的部署要求，不需要增加企业运维成本。
以边缘计算需求最大的内容分发网络CDN为例。据预测，到2023年，超高清用户将达到2亿人，4K 电视终端全面普及，4K超高清视频的快速发展将会进一步提升对网络带宽的要求。随着CDN进一步下沉到区县，其扩容流量将达到20G，现有模式的建网成本将快速上升，而通过边缘节点下沉建设，其投资将低于传输网络扩容的投资。
当CDN节点使用TaiShan边缘计算服务器后，鲲鹏处理器最多提供128核的并行计算能力，将为边缘计算提供最强算力。而基于华为全系列的自研关键计算芯片，可以提供安全的系统保护，支持安全、可信启动，芯片级加速引擎和国密算法。服务器还支持IO扩展卡、VGA和USB支持前面板部署和维护，易维护的整机设计使其完全能够满足不同CDN场景需求。
边缘计算服务器爆发年到来，华为以多“芯”抢占算力巅峰
“在智能世界，算力成为新生产力，数据成为新生产资料，5G、AI、云成为新生产工具，将使能千行百业迈入智能时代。”华为Cloud & AI产品与服务总裁侯金龙称，华为将围绕数据构建端到端的能力，释放数据价值，让智能无所不及。
边缘计算代表了当前先进的生产力。一方面，通信信号处理需求的增多，对算力提出了新要求。另一方面，5G是物联网创新的起点，将带来多种物联场景，边缘计算是支撑物联技术低延时、高密度等条件的具体网络技术体现形式，多场景的算力需求驱动边缘端计算能力的提高。
伴随5G商用的临近，今年浪潮、中兴等公司都发布了自己的边缘计算服务器，通过不同的配置覆盖不同的边缘AI应用场景。此次华为发布的TaiShan边缘服务器的特点是什么呢？懂懂笔记从发布会现场得到的感受就是，华为鲲鹏计算产业为TaiShan边缘服务器提供多样性的“芯”算力。
边缘服务器要满足多种业务数据的计算需求，核心是多芯片支持，包括CPU、GPU、NPU、NP等，随着ARM高性能核的不断推出，可以满足服务器领域的应用，特别是边缘计算领域，作为数据的第一入口，ARM架构在终端领域的优势可以更好地实现端边协同，应对海量数据的多样性。
TaiShan边缘服务器所使用的鲲鹏处理器兼容ARM架构，在云游戏/云手机等场景，能够发挥ARM原生指令集优势，提供更加高效的应用开发和部署运行环境。TaiShan边缘服务器还能够满足OTII边缘服务器标准，可应用于智慧园区、CDN、视频监控等边缘计算场景。
云游戏的发展正是基于边缘计算的核心算力，原本运行在手机等终端上的游戏应用程序，现在将集中在TaiShan边缘服务器里运行，原本由手机等终端进行的游戏加速、视频渲染等对芯片有高要求的任务，现在可以由TaiShan边缘服务器代替运行。
手机等终端最终成为一个视频播放设备，完全不需要高端的系统和芯片支持，就可以得到很好的游戏体验。应用边缘计算技术后，终端的换代成本将大大降低，而运算效率却成倍提升，这也正是边缘计算的魅力所在。
TaiShan服务器使用的鲲鹏920处理器是业界首颗64核的数据中心处理器，性能比业界主流处理器高25%、内存带宽高60%，它同时把CPU、桥片、网络和磁盘控制器“4合1”，还是业界集成度最高的数据中心处理器。
在今年9月，华为在HC全联接大会上发布了“一云两翼双引擎”的鲲鹏计算产业布局，基于“鲲鹏+昇腾”双引擎，全面启航计算战略。作为鲲鹏计算产业的主要成员，华为聚焦于鲲鹏和昇腾处理器、鲲鹏云服务和AI云服务等领域的技术创新，提供“鲲鹏+昇腾+x86+GPU”的多样性算力。目前在计算架构中，华为是业界唯一同时拥有“CPU、NPU、存储控制、网络互连、智能管理”5大关键芯片的厂商。
【结束语】
随着云游戏、VR/AR与自动驾驶等应用的兴起，以及物联网、移动应用、短视频、个人娱乐、人工智能的爆炸式增长，应用越来越场景化和多样化，带来数据的多样性以及用户对应用体验要求的不断提高，多样性计算成为迫切需求。
面向多样性计算时代，华为TaiShan服务器背后是鲲鹏计算产业生态的支持，从软件的华为云服务、操作系统、数据库，到硬件的PC、IT基础架构、服务器，华为已经为算力打造了豪华的全产业链条。
通过全场景芯片，包括鲲鹏处理器、昇腾AI芯片、存储控制芯片、智能网卡芯片、BMC智能管理芯片，华为为多样性的边缘业务提供差异化算力支持，一举突破边缘算力瓶颈。
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《小米生态链战地笔记》、《微信思维》、《微信力量》三本畅销书的作者。
