边缘计算的 端、边、云,指的是那3各方面?

边缘计算的 端、边、云,指的是那3各方面?,第1张

给你找了一张图,还是比较清楚的

边缘计算其实就是指靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的一个开放平台。上图的中间夹层部位就是边缘侧,而云端就是较边缘计算更远的一个处理平台,也就是上图最上面的部位。

网络边缘侧可以是从数据到云计算中心的的任意功能实体,这些实体搭载着融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算平台,可以为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。

和云端中进行处理和算法决策不同,边缘计算是将智能和计算推向更接近实际的行东,而云计算需要在云端进行计算。

总的来说就是,云——处理端,边——边缘侧;端——使用终端

网络服务器是计算机局域网的核心部件。网络 *** 作系统是在网络服务器上运行的,网络服务器的效率直接影响整个网络的效率。因此,一般要用高档计算机或专用服务器计算机作为网络服务器。

网络服务器主要有以下4个作用:

1、运行网络 *** 作系统,控制和协调网络中各计算机之间的工作,最大限度地满足用户的要求,并做出响应和处理。

2、存储和管理网络中的共享资源,如数据库、文件、应用程序、磁盘空间、打印机、绘图仪等。

3、为各工作站的应用程序服务,如采用客户/服务器(Client/Server)结构使网络服务器不仅担当网络服务器,而且还担当应用程序服务器。

4、对网络活动进行监督及控制,对网络进行实际管理,分配系统资源,了解和调整系统运行状态,关闭/启动某些资源等。

扩展资料

维护网络服务器的技巧:

1、及时安装系统补丁

不论是Windows还是Linux,任何大家 *** 作系统都有漏洞,及时的打上补丁避免漏洞被蓄意攻击利用,是服务器安全最重要的保证之一。

2、安装和设置防火墙

现在有许多基于硬件或软件的防火墙,许多安全厂商也都相继推出了相关的产品。要保证服务器的安全,安装防火墙非常必要。在安装防火墙之后,你需要根据自身的网络环境,对防火墙进行适当的配置以达到最好的防护效果。

3、安装网络杀毒软件

如今在互联网上,病毒的传播非常猖獗,因此,在网络服务器上安装网络版的杀毒软件来控制病毒传播显得尤为重要。同时,在使用杀毒软件时,必须要定期或及时升级杀毒软件,坚持每天自动更新病毒库。

4、关闭不需要的服务和端口

在安装服务器 *** 作系统时,经常会启动一些不需要的服务,这样会占用系统的资源,增加系统的安全隐患。对于近段时间内完全不会用到的服务器,可以完全关闭;对于期间要使用的服务器,也应该关闭不需要的服务,如Telnet等。另外,还要关掉没有必要开的TCP端口。

参考资料来源:百度百科-网络服务器

边缘部分 由所有连接在因特网上的主机组成。这部分是用户直接使用的,用来进行通信(传送数据、音频或视频)和资源共享。
核心部分:由大量网络和连接这些网络的路由器组成。这部分是为边缘部分提供服务的(提供连通性和交换)。 在网络边缘的端系统中运行的程序之间的通信方式通常可划分为两大类:客户服务器方式(C/S 方式)即Client/Server方式 ,对等方式(P2P 方式)即 Peer-to-Peer方式 。客户(client)和服务器(server)都是指通信中所涉及的两个应用进程。客户服务器方式所描述的是进程之间服务和被服务的关系。客户是服务的请求方,服务器是服务的提供方。被用户调用后运行,在打算通信时主动向远地服务器发起通信(请求服务)。因此,客户程序必须知道服务器程序的地址。不需要特殊的硬件和很复杂的 *** 作系统。 一种专门用来提供某种服务的程序,可同时处理多个远地或本地客户的请求。系统启动后即自动调用并一直不断地运行着,被动地等待并接受来自各地的客户的通信请求。因此,服务器程序不需要知道客户程序的地址。一般需要强大的硬件和高级的 *** 作系统支持。对等连接方式从本质上看仍然是使用客户服务器方式,只是对等连接中的每一个主机既是客户又同时是服务器。
网络核心部分是因特网中最复杂的部分。网络中的核心部分要向网络边缘中的大量主机提供连通性,使边缘部分中的任何一个主机都能够向其他主机通信(即传送或接收各种形式的数据)。在网络核心部分起特殊作用的是路由器(router)。路由器是实现分组交换(packet switching)的关键构件,其任务是转发收到的分组,这是网络核心部分最重要的功能。路由器是实现分组交换(packet switching)的关键构件,其任务是转发收到的分组,这是网络核心部分最重要的功能。

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。

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。


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