目前市场上有哪些服务器品牌比较受欢迎?产品特点与价格?应用范围?消费目标群体特点等?

现今世界网络和数据普及，不单止智能手机能连接网络，就连手表，闹钟，家电等日常用品，也能即时在网络中提取资讯，并配合环据数据作出分析，将最好的体验反馈给 用家。而透过网络来连接人，流程，资讯和装置这个概念，亦是我们平常所说的物联网（物联网，又名物联网）。

承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来，下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算（Edge computing）。下文将会阐述边缘计算的由来，并介绍它与物联网的关系，而且会利用无人驾驶作为用例，介绍云计算的短处和边缘计算的应用。

先定义一下边缘计算（wikepedia，2019）：

这里提到很多艰涩的专业名词，例如是“分散式运算”，“节点”等，其实只是描述：边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到（即分散式运算）日常设备中处理（即边缘节点中）。

在云计算的典型结构中（如上图），通常可分为“云（云层） - 网（雾层） - 端（边缘）”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式，亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果，就会到透过“网”层，将指令发送到“端”层的应用程式执行，而应用程式收到数据后，则会发送到“云”层作计算。

而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中，终点被赋予简单的存储和计算能力（与雾计算不同，这里重点是“简单”的功能） ，令它能偶尔脱离云的管理，并根据环境数据作出回应。

增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步，但其实这个布局有着莫大的好处，当中包括：

  - 低延迟：数据由近场产生，能快速回应

  - 独立性：在没有网络连接下，系统亦能运作

  - 合规性：无需传送用户资料，保护个人数据

  - 简化数据：终端先处理部份数据，数据简化后才向云服务器传输

  - 安全性：数据传输减少，减少网络安全风险

无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例，亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。

下图展示的是常用的云计算架构，当中包括1）一架智能汽车（客户端），并且正在使用无人驾驶功能，2）互联网（Internet），用作传输数据，以及3）云服务（云计算）服务器），用作提供无人驾驶服务。

假设汽车正在以60ms-1的速度行驶，并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构，汽车本身并没有分析的功能，汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析（步骤1）。

很不幸地，由于汽车现在在北区甚远，信息在005s后才能到云服务 无上停驶，但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行（步骤2）。

在这段发送信息到回收指令的过程中（~01s），汽车会继续以均速行驶（60ms-1），并到6m后（= 60ms-1×01s）才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人，酿成车祸。

汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物，会立刻执行停车指令（步骤1）。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析（步骤2），以改善无人驾驶性能。 （注：这里看似与雾计算方式相似，但在过程中，应用程式没有作任何的数据分析，只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话，感应器信息会发送到雾服务中，再作分析，然后通知终端设备作出回应。）

由此可见，云服务器距离数据产生的位置较远，因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动，则很大机会需要使用边缘计算，使计算的服务靠近产生数据的源头，做到计算更接近实际行动。

随着科技的进步，数据传输速度的快速提升，不少日常物品，例如是家用电器，车辆等，都已经嵌入感测器，并透过网络接结与互联网交换资讯，形成了庞大的物件网络（即物联网）。

物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问，为什么不把数据都在本地（local drive）处理，其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法，但如果所有数据都在本地处理，物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量，增加成本。

因此，最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件（例如如上文无人驾驶例子的刹车）可将决定的主导权放到边缘上，其他没有急切性的事情，则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工，大大减少成本，亦能提高运算效率。

据IDC数据显示，过去一年，中国边缘计算服务器市场爆发式增长了2663%，这意味着当前中国企业的IT架构正在迈向一个云网融合、混合多云、边缘计算等多架构并存的全新阶段。为帮助企业更好的应对数字化转型下的架构变革，7月18日联想正式发布全新边缘服务器ThinkServer SE550 V2，这款双路2U边缘服务器具备强大的计算性能和丰富的扩展能力，能够为企业边缘端应用和场景提供专业计算平台支持。

联想ISG中国战略及运营高级总监、智能边缘中国事业部总经理杨春表示：“边缘计算将在企业未来的数字化转型中发挥关键作用。联想正在将边缘计算业务上升到公司战略高度，致力于成为行业领先的边缘计算方案提供商。联想ThinkServer SE550 V2边缘服务器凭借强大的性能、丰富的扩展能力和稳定的可靠性，能够释放边缘端的强大算力，点燃边缘人工智能、边缘网络、边缘云、边缘加速等典型应用的智慧场景。”

近年来随着人工智能、5G、物联网等信息技术的不断发展，海量的数据被逐渐释放，仅依靠传统集中式的云计算架构难以解决企业低延时、本地化、高频次的计算需求。而边缘计算技术由于融合了边缘侧计算、存储、网络能力，能够在数据产生端就近提供边缘智能服务，从而满足用户和行业数字化所面临的敏捷链接、实时业务、智能应用、数据安全等关键需求，因此受到了众多企业的青睐。据Gartner预测，到2025年，约75%的企业数据将不通过数据中心，而是直接在边缘进行计算。

目前，我国智能制造、智慧零售、智慧园区、智慧城市等行业的智能化转型正在加速，这些复杂的场景对边缘计算设备的性能要求极高。比如在智能制造领域，利用边缘服务器作为载体，将机器视觉运用到产品质检过程中，智能实时处理海量数据，能够实现生产线的管理优化。作为计算平台的核心硬件之一，能够应对复杂多样的业务需求，面向特定场景的边缘服务器应运而生。

联想ThinkServer SE550 V2边缘服务器不仅满足运营商OTII边缘服务器的众多标准，配合联想“端-边-云-网-智”的全要素能力，还能为用户提供从软件到硬件的整套解决方案。联想ThinkServer SE550 V2支持最多两颗Intel Xeon 第三代可扩展处理器，每个处理器数量最多32核，并且支持NVIDIA专业GPU，为边缘人工智能的场景应用提供强大算力支持。此外，联想ThinkServer SE550 V2也可像普通2U机架式服务器一样，为用户的虚拟化、数据库、云计算和AI等应用场景提供强大的算力支撑。

联想ThinkServer SE550 V2实现了便携性与扩展性的平衡。联想ThinkServer SE550 V2采用短机箱设计，相比传统机架式服务器能够节省部署空间。同时，联想ThinkServer SE550 V2支持16个DDR4内存插槽，内存频率最高可支持到3200 MHz，整机内存最大可扩展到1TB。在硬盘容量方面，联想ThinkServer SE550 V2最多支持八个25英寸热插拔硬盘，最多两个内置M2高速固态硬盘，配合Lenovo Anybay技术，可在同一驱动器托架内灵活混搭SAS/SATA/NVMe硬盘，实现灵活扩展。

相比云端服务器，边缘服务器需要深入各类行业使用场景，应对不同的温度、工业环境等需求对产品进行设计和优化。基于联想在服务器领域多年的技术积累和品质追求，联想ThinkServer SE550 V2对可能存在的极限场景进行了针对性提升——通常产品工作温度范围为常温，而联想ThinkServer SE550 V2支持宽温使用，能够在45 高温中保持长期高效运行。同时，联想ThinkServer SE550 V2还通过了地震烈度测试，能够保证在极端情况下的数据安全和使用稳定。

边缘计算是联想重点聚焦和投入的核心技术领域之一，不久前联想正式成立智能边缘事业部，基于对产业趋势的洞察和用户需求的研究，联想正式发布智能边缘计算品牌“慧天”。同时，联想将充分整合其在边缘计算领域的硬件、软件、方案及服务，致力于成为业界领先的全栈式智能化边缘计算方案提供商。目前，联想已为智能制造、智慧城市、智慧园区、智慧教育、智慧医疗、智慧金融等领域的众多企业提供智能边缘计算服务。

在“ 科技 赋能中国智能化转型”的愿景下，联想中国区基础设施业务群将继续围绕“1248”战略全景，在边缘计算领域持续攻坚，打磨成熟的边缘计算解决方案，为千行百业客户提供绿色、敏捷、高效的“新IT”智能架构，助力中国企业迈向数字化转型新阶段。

浪潮边缘计算服务器NE5260M5支持多种异构加速卡，拥有超强算力，高精度主流推理模型的性能位居业界前列，适用于多个行业领域。在计算机视觉领域中，可实时高速图像视觉处理，广泛应用于工厂AI质检、场景识别、智能交通等应用。在图像识别场景中，基于ImageNet图像数据集，超过759%准确率。在视频增强场景中，可实时进行视频分辨率增强，服务器处理性能可达240FPS，性能达到业界一般产品的2倍。其次，在自然语言处理领域中，可应用于文本分类、舆情监管、智能客服等场景，在业界公认的测试模型Bert-Base上，同时兼顾性能和精度，在FP32高精度下性能是业界一般产品的15倍。最后在电商、短视频推荐场景中，可实现精准、高效、实时的目标内容投放，实现更准确的内容推荐。

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