浪潮AI服务器适用于边缘计算场景吗？

在2019年苏州举办的GPU技术大会上，浪潮推出了边缘计算服务器NE5260M5和NF5280M5。这两款浪潮AI服务器都是专门为边缘计算场景设计的。其中，浪潮AI服务器NE5260M5体积仅为标准2U服务器的1/2,可支持壁挂。尺寸虽小,但扩展性极佳,最高可配置6块Tesla T4 GPU,其性能足以满足各类边缘侧AI应用的需求,目前已经在中国移动研究院的边缘计算试点类和测试类业务场景中实现大规模应用。而浪潮AI服务器NF5280M5采用浪潮独有的空间分层技术,配置极其灵活,通过独特的IO扩展模块,最高可配置8块Tesla T4 GPU,适用于网络边缘复杂的计算密集型AI工作负载。

边缘计算行业主要上市公司：目前国内边缘计算行业的上市公司主要有阿里巴巴(BABA),中国移动(00941HK),腾讯(TCTZF),中国电信(00728HK),百度(BIDU),中国联通(600050),华为(HUAW),中国广电(SH600831)等。

本文核心数据：国内数据规模、边缘计算市场规模、国内移动互联网流量规模、新型信息技术场景、边缘数据中心发展瓶颈

1、国内数据量呈指数级增长

数据量及计算量呈指数爆发，带动边缘数据中心规模不断扩张。预计2030年中国数据原生产业规模将占整个经济总量的15%，数据的总体规模超过4YB，占全球数据总量的30%。依靠企业传统数据存储及处理设备已完全不足以支撑日益庞大的数据生产、价值挖掘需求，而且企业对数据处理的时效性、安全性要求也越来越高，构建边缘数据中心成为数据爆发的必然要求。

2、边缘计算业务爆发式增长

边缘计算业务的爆发式增长，直接推动了作为边缘云服务物理基础设施的IDC需求持续增加。2018年我国边缘计算市场规模达77
亿元，同比增长552%，前瞻初步预计2021年市场规模达296亿元，同比上年增长644%。由于边缘计算服务按需共享的软硬件资源和信息主要存储在边缘数据中心，边缘计算市场规模增加势必提升边缘数据中心需求。

3、移动终端设备和网络流量持续激增

移动终端设备和互联网流量持续高速增长及产业互联网应用逐渐深入落地，推动边缘数据中心流量保持高速增长。消费互联网方面，随着短视频、直播、游戏等应用的爆发，移动互联网流量呈现指数级增长。2019年移动互联网流量接入达1220亿GB，同比增长716%，移动互联网DOU达78
GB/月/户，为2018年的169倍。

产业互联网方面，越来越多企业将数据存储由本地设备迁至边缘云服务器，海量数据在边缘复制、存储、传输及分析应用，企业上云及大数据推动企业数据流量呈爆发式增长。并且随着5G全面铺开商用，数据流量将持续爆发，加快驱动边缘数据中心的发展。

4、新兴信息技术场景迅速涌现

边缘数据中心是为支撑更低延迟的5G新业务开展而生。由于5G所支持的终端密度非常大，其带来的数据量也会非常惊人。通过边缘数据中心，把云数据中心的IT资源迁移到靠近用户侧，将更加靠近此类数据，方便数据的处理。

同时5G、车联网、CDN、AR/VR等新兴技术的逐步落地，加速了新兴技术在各传统领域中的推广应用，促使新业务形态产生，有效地推动了边缘数据中心的产业发展。例如，在交通领域中与5G、物联网技术融合发展，促进智能驾驶汽车业务规模化发展;在医疗领域中与5G、AR/VR技术融合发展，促使远程医疗(包括远程手术、远程监护等)业务规模化发展。

边缘数据中心产业蓬勃发展的同时也存在部分问题。边缘数据中心规模虽小，但数量多，总量巨大而且物理位置极其分散，这势必将对我国数据中心行业造成巨大影响。我国基础运营商、IDC服务商、设备厂商等纷纷开始布局，但在其技术研究及推广应用过程中面临诸多问题。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告》。

您好，我们建议在您组织的内部 Active Directory 林以外的外围网络中安装边缘传输角色。虽然您可以在联合域的计算机上安装边缘传输服务角色，但是这样做仅可启用 Windows 功能和设置的域管理。边缘传输角色本身不使用 Active Directory。相反，它使用 Active Directory 轻型目录服务 (AD LDS) Windows 功能存储配置和收件人信息。
不能将邮箱服务器或客户端访问服务器角色添加到安装了边缘传输角色的计算机。如果安装任何服务器角色，将自动安装管理工具。
具体过程请参考下面文档：
>浪潮边缘服务器NE5260M5面向边缘机房设计，耐受-5℃~50℃极端环境，而且通过极致优化的信号和电源等系统设计，兼容多种高性能CPU和加速卡，在全球权威AI基准评测MLPerf公布的Inference（推理）榜单中包揽7项冠军，覆盖图像识别、语音识别等各类AI推理场景，成为边缘AI推理全能王。

边缘计算有以下的六大特点：
第一，去中心化
边缘计算就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发，以就近提供智能边缘服务。
第二，非寡头化
边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”，一方面参与的各类厂商众多，另一方面“去中心化”在产品逻辑底层，就一定程度上通向了“非寡头化”。
第三，万物边缘化
边缘计算和早年的IT、互联网，如今的云计算、移动互联网，以及未来的人工智能一样，具备普遍性和普适性。
第四，安全化
在边缘计算出现之前，用户的大部分数据都要上传至数据中心，在这一上传的过程中，用户的数据尤其是隐私数据，比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等，就存在着泄露的风险。而边缘计算因为很多情况下，不要再把数据上传到数据中心，而是在边缘近端就可以处理，因此也从源头有效解除了类似的风险。
第五，实时化
随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及，这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。以自动驾驶为例，在这些方面，几乎是要求秒级甚至是毫秒级的速度。爱陆通的具有边缘计算技术的工业网关可以更好地进行数据传输。
第六，绿色化
数据是在近端处理，因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节，都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本，从而实现低成本化、绿色化。

---