什么是边缘服务器？边缘计算的未来如何？(3)

这样，组织可以将其业务后端的一小部分暴露给互联网。这最终缩小了他们的进入点，使他们更加安全。对于特定用例，例如这个和其他用例（想想监控摄像头、工业设备、传感器、视频流等），边缘服务器以更细粒度的形式提供数据。
边缘云与边缘服务器的关系如何蓬勃发展？
边缘云计算的概念源于使应用程序和数据更接近彼此的需要。他们的工作是将大量细粒度数据提供给请求它的机器或人类。传统的集中式数据中心一直在为众多新兴应用程序的服务延迟而苦苦挣扎。这在视频/内容交付网络、云游戏和汽车应用程序中非常引人注目，它们成为边缘云最重要的收入驱动因素。
多年来，大型集中式数据中心（存储和共享应用程序和数据中心的建筑物）和云架构以软件即服务（SaaS）的方式为个人用户和企业提供数据共享和处理服务。即使在今天，云仍然是我们访问或消费内容的方式，无论是实时视频流还是请求银行详细信息。
但现在，从娱乐和零售到汽车和制造业，所有行业都在兴起新一代云原生应用程序。这些行业开始变得越来越计算密集并且对延迟敏感。为了确保客户的体验质量，企业不能再依赖传统的集中式云架构。他们需要一个更加动态和分布式的云模型来满足新兴网络不断增长的需求。
换句话说，云服务提供商现在正在将他们的计算和存储云资源转移到更靠近创建和使用内容的网络边缘。这称为边缘云。它是一个可互换的云生态系统，具有令人难以置信的存储和计算能力，并通过可扩展和适应性强的网络互连。
边缘服务器制定了边缘云架构，其中这些架构规模较小，但高度专门用于执行对延迟敏感的任务。在现实世界的类比中，部署在云中的一般工作负载就像巨大的乐高积木盒，您可以利用足够的时间创建大型项目。另一方面，边缘服务器就像派对大小的乐高积木，只有特定的形状可用。这种边缘云/边缘服务器团队合作非常有利于最新的基于微服务的应用程序的运行。
边缘服务器的未来是什么？思考 5G 和 AI 需求
专家认为，边缘数据中心的强大计算能力使其成为训练机器学习和基于人工智能的模型的有吸引力的选择。人工智能和机器学习模型很容易压倒本地环境。通过使用边缘服务器，公司可以极大地优化云和本地模型之间的信息来回处理和共享。
根据 Gartner 的预测，到 2025 年，大约 75% 的企业将在集中式数据中心或云之外生成和处理数据。通过采用具有云训练模型的本地边缘服务器，公司将能够轻松利用云计算功能无需与数据过载作斗争，特别是对于大型企业和行业中更常见的专业用途。