邊緣服務器是指駐留在網(wǎng)絡邏輯邊緣上的任何類型的服務器，通常位于專用網(wǎng)絡和互聯(lián)網(wǎng)之間。邊緣服務器的計算能力正在迅速塑造現(xiàn)代工業(yè)格局，動態(tài)應用程序和現(xiàn)代業(yè)務基礎設施的出現(xiàn)使得數(shù)據(jù)的快速處理和共享成為必然。公司現(xiàn)在正在用邊緣服務器技術取代傳統(tǒng)的集中式服務器，以滿足這種不斷增長的需求。

在集中式網(wǎng)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(wǎng)絡足以與更簡單的網(wǎng)站進行交互，但公司發(fā)現(xiàn)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(wǎng)絡不同，邊緣服務器位于網(wǎng)絡的邊緣。這種位置變化解決了集中式網(wǎng)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(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)中心，而是自己處理數(shù)據(jù)并將其發(fā)送回客戶端機器。

例如，一臺計算機位于網(wǎng)絡X內(nèi)，并希望連接到位于網(wǎng)絡Y內(nèi)的計算機。對于要連接的兩臺計算機，連接必須從網(wǎng)絡X傳遞到邊緣服務器，然后傳遞到網(wǎng)絡Y。當通過互聯(lián)網(wǎng)進行連接時，相同的方法變得更加復雜。網(wǎng)絡共享傳輸?shù)哪芰κ艿骄W(wǎng)絡之間邊緣設備可用性的限制。當連接必須通過互聯(lián)網(wǎng)時，則必須在網(wǎng)絡X和網(wǎng)絡Y之間采取更多的中間步驟。

邊緣服務器通常有兩種類型：

內(nèi)容交付網(wǎng)絡（CDN 服務器）——一臺計算機，其中包含來自源服務器的靜態(tài)內(nèi)容（HTML、JavaScript 文件、圖像等），并部署在內(nèi)容交付網(wǎng)絡的各個點。內(nèi)容交付網(wǎng)絡的主要目的是將內(nèi)容存儲在離請求客戶端機器最近的位置，從而減少延遲時間并改進頁面加載時間。邊緣服務器提供了進入網(wǎng)絡的網(wǎng)關，邊緣設備通常放置在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡節(jié)點內(nèi)，以允許不同的網(wǎng)絡連接和共享傳輸。

邊緣計算服務器——該服務器在網(wǎng)絡邊緣提供計算，通常用于物聯(lián)網(wǎng)應用程序。

邊緣服務器是如何工作的？

在網(wǎng)絡中，多臺設備使用一個或多個預定義的網(wǎng)絡模式相互連接。如果任何網(wǎng)絡想要連接另一個網(wǎng)絡，那么它必須有某種網(wǎng)橋，并且可以使用邊緣設備來創(chuàng)建該網(wǎng)橋。在典型的場景中，移動或計算機設備通過輪輻式網(wǎng)絡模型進行連接或斷開連接。所有這些計算設備都存在于LAN內(nèi)，并且每個網(wǎng)絡設備都連接到中央路由器，通過該中央路由器，設備能夠相互通信。為了連接兩個網(wǎng)絡，必須在兩個網(wǎng)絡之間建立連接，這是通過邊緣服務器完成的。

邊緣服務器通常執(zhí)行更具體的任務，例如網(wǎng)絡功能、支持 AI 的工作負載中的推理等，而不是專注于大規(guī)模的通用任務。這意味著它有助于在兩個不同的網(wǎng)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(shù)據(jù)和信息存儲暴露在互聯(lián)網(wǎng)上，而是使用邊緣服務器，它不僅為用戶提供網(wǎng)站界面，還從后端提取相關信息并將其傳輸?shù)娇蛻舳擞嬎銠C。

這樣，組織可以將其業(yè)務后端的一小部分暴露給互聯(lián)網(wǎng)。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(jiān)控攝像頭、工業(yè)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(shù)據(jù)。

邊緣云與邊緣服務器的關系如何蓬勃發(fā)展？

邊緣云計算的概念源于使應用程序和數(shù)據(jù)更接近彼此的需要。他們的工作是將大量細粒度數(shù)據(jù)提供給請求它的機器或人類。傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)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(nèi)容交付網(wǎng)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(qū)動因素。

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

但現(xiàn)在，從娛樂和零售到汽車和制造業(yè)，所有行業(yè)都在興起新一代云原生應用程序。這些行業(yè)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(zhì)量，企業(yè)不能再依賴傳統(tǒng)的集中式云架構(gòu)。他們需要一個更加動態(tài)和分布式的云模型來滿足新興網(wǎng)絡不斷增長的需求。

換句話說，云服務提供商現(xiàn)在正在將他們的計算和存儲云資源轉(zhuǎn)移到更靠近創(chuàng)建和使用內(nèi)容的網(wǎng)絡邊緣。這稱為邊緣云。它是一個可互換的云生態(tài)系統(tǒng)，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(wǎng)絡互連。

邊緣服務器制定了邊緣云架構(gòu)，其中這些架構(gòu)規(guī)模較小，但高度專門用于執(zhí)行對延遲敏感的任務。在現(xiàn)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(chuàng)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。

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(shù)據(jù)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(huán)境。通過使用邊緣服務器，公司可以極大地優(yōu)化云和本地模型之間的信息來回處理和共享。

根據(jù) Gartner 的預測，到 2025 年，大約 75% 的企業(yè)將在集中式數(shù)據(jù)中心或云之外生成和處理數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)過載作斗爭，特別是對于大型企業(yè)和行業(yè)中更常見的專業(yè)用途。

而 5G 在當今的眾多應用中發(fā)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(wǎng)絡在其潛力與邊緣服務器的計算能力相結(jié)合后可能產(chǎn)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(shù)據(jù)，而且也是人工智能和機器學習、智能汽車、相機和新興物聯(lián)網(wǎng)技術的未來。