边缘服务是指部署模型到边缘服务器

你要问的是边缘服务是不是指部署模型到边缘服务器，是的。
ModelArts服务支持模型部署功能。用户可以将从OBS导入的模型或者训练作业生成的模型部署为边缘服务。
边缘服务依赖智能边缘平台，部署前需要在智能边缘平台上创建边缘节点，在边缘节点将模型部署为一个WebService。

首先要说明的是Edge 应该安装在独立服务器上。

要部署一个边缘传输服务器，并将其订阅到活动目录站点，需要执行下面的步骤：

1 安装边缘传输服务器角色。

2 验证中心传输服务器和边缘传输服务器能够使用DNS来相互解析。

3 配置要复制到边缘传输服务器上的对象和设置。

4 在边缘传输服务器上运行New-EdgeSubscription cmdlet 来导出边缘订阅文件。

5 拷贝边缘订阅文件到中心传输服务器。

6 执行New-EdgeSubscription cmdlet或者使用Exchange 管理控制台中的New Edge Subscription向导，将边缘订阅文件被导入到中心传输服务器。

我是觉得蓝海大脑深度学习边缘计算服务器比较靠谱，因为他家服务器不仅功能强大，而且还有高效的AI计算机视觉和高性能计算，广泛用于数据识别、数据分析、数据挖掘、小分子、自动识别、自动驾驶、视觉识别、神经卷积、语音训练、活体检测、生命科学、CAD建模、生物分析、医学建模等领域。当然这还是要看个人的使用感受。可以去百度咨询一下

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服务器必须具有一定的“可扩展性”，这是因为企业网络不可能长久不变，特别是在当今信息时代。如果服务器没有一定的可扩展性，当用户一增多就不能胜任的话，一台价值几万，甚至几十万的服务器在短时间内就要遭到淘汰，这是任何企业都无法承受的。感兴趣的话点击此处，了解一下

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移动边缘计算服务器是分布式计算架构中的一个重要组成部分，通常位于无线通信基站、云边界节点或网络边缘等位置，为远程终端设备提供本地数据处理和存储服务。
由于移动边缘计算服务器需要与各种网络设备和技术进行交互，因此其具体物理地址可能会随着时间和应用场景不同而发生变化。移动边缘计算服务器通常会使用虚拟化和容器化等技术，将多个虚拟机或容器同时运行在一台物理服务器上，以提高资源利用率和性能表现。
在实践中，移动边缘计算服务器经常被用于支持延迟敏感和低功耗的应用场景，例如移动视频、智能城市、IoT 和自动驾驶等领域。选型与部署移动边缘计算服务器需要充分考虑其硬件配置、软件环境、网络拓扑结构和安全性等因素，以确保其在多样化，d性和可靠性方面具有良好的性能和用户体验。

通俗讲解边缘计算
随着物联网越来越火，同时伴随着物联网而来的，就是各种概念和各种技术，其中一个就是边缘计算，当然还有雾计算。其实边缘计算和雾计算都差不多，雾计算只是和云计算是相对的。只是叫边缘计算呢，比较高大上吧。
下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。

为什么要通俗的讲呢，怕如果不通俗，你听不明白。新的东西在出来的时候，往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候，很多人都不知道互联网，于是就得慢慢科普，让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。

而边缘计算也有一段时间了，只是随着物联网的发展，边缘计算的概念也开始流行起来。我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念：
边缘计算，是一种分散式运算的架构。在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。

或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。

边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。
以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。整个解释基本都是专业术语，搞工控的你，看完这段话，你来告诉我什么是边缘计算。

作为一名参与研发产品边缘计算的程序员，我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。
首先，我要举一个不太恰当的例子。

比如有一款APP，用户在使用这款APP的时候，就会收集用户的信息，比如收集这个用户的年龄，性别，手机号，地址位置，搜索记录等等信息，而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西，比如车，房子，书，美食等什么感兴趣。然后更为准确地为其投放内容及广告。

    这个是很常见的一个功能，但是就是这样一个功能，怎么和边缘计算挂钩呢。

在边缘计算之前，就是云计算了。

如果是使用云计算，这款APP的行为是这样的：

    APP收集到信息后，把所有的基本信息，上传到服务器中，然后由服务器来执行算法，计算和识别出用户的兴趣爱好，甚至可能推算出这个用户的消费能力。然后服务器就可以根据这个推算出来的结果，为用户投放其感兴趣的内容和广告。

如果是使用边缘计算，这款APP的行为就是这样：

    APP收集了信息后，不上传到服务器中。然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好，也可以推算出这个用户的消费能力，也就是服务器的计算功能，直接由APP来完成。然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的，哪个用户是单身的。APP只需要告诉服务器说，这个一路向东用户很帅，而且还单身，喜欢旅游，写诗，可以为其投放相亲美女内容。

就这样，整个过程并没有服务器参与计算，服务器也没有参与收集信息。因为这个信息在APP本身收集和计算，并没有进行上传，所以也没有涉及信息收集。

而，这就是边缘计算。

也就是以前由服务器作计算的部分，现在改由信息采集的设备直接计算了，再把计算的结果，直接输出到服务器中。服务器只要结果，并不需要过程的数据。
下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。

所以，什么是边缘计算呢。

边缘计算，说白了，就是（服务器）云计算懒得算了，就这点数据，你在数据采集的时候，顺便自己算得了，什么都丢到服务器来算，很累的。于是，边缘计算就这么来了。
那么，工控领域行业中使用到边缘计算的都有哪呢

这个就太多了。随着很多PLC，控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中，每个设备需要采集的信息不一样，有温度，湿度，产量，生产数据，运行状态等。而不同行业的参数指标，性能数据都不一样，这很难在服务器通过云计算来形成一套标准，这使得PLC，控制器等，都会用到边缘计算。
为什么以前的DTU，或者物联模块等不流行边缘计算，现在开始流行了呢。

因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高，资源也比较丰富，随着一些芯片成本的下降，以及开发模式的简化，使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后，仍存在资源过剩及功能利用率低的情况，也就是一个100%的芯片或模块，你只使用了10%的来采集数据，那还有90%你可以用来作计算
那么，使用边缘计算的优势在哪里呢。

1 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。

   比如一个服务器有10000点血。而接入一个设备，就要消耗1点血，如果再对这个设备进行数据分析，需要消耗9点血。也就是接入并计算一个设备就需要10点血。那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。

   如果服务器只负责接入设备，不进行计算和分析，那么接入一个设备，消耗1点血，由设备自己进行数据计算和分析，再输出结果。这时候服务器就可以接入10000个设备了。

  没有使用边缘计算，服务器可以接1000个设备。

  如果使用了边缘计算，服务器可以接10000个设备。提升了一个数量级。而对于一些复杂的设备，特别是一些工厂，现场作业等需要数据量多的，如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源，这个优势更能体现出来了。

2 让计算变得更为灵活和可控

   前面说到，接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准，因为物联网可是一个万物接入的网络，每一个设备采集的数据不一样。如果使用了边缘计算，就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。当然，如果相同的设备或者相同参数的，可以进行复制使用同一套计算标准或算法。如果将计算脚本开放出来给用户，用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。
边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。
比如要在一套数据采集系统里，以一个云服务器为中心，移动客户端，PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据，而数据采集方呢，由数据采集模块来连接到云服务中。

    数据采集模块可以采集PLC，变频器，智能仪表等，将数据上传到云服务器中，由服务器进行数据分析和计算，然后PC或移动客户端，第三方接口就可以获取数据分析的结果。但是这种情况下，随着设备的接入越来越多，云服务器的负担也会越来越重，而且接入的PLC，控制器等的种类也越来越多，原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。这时候边缘计算就应运而生了。

    在原拓扑结构不变的情况，可无缝引入边缘计算。在数据采集模块端开放边缘计算功能，将复杂的计算，策略，规则等，由数据采集模块进行运算，得到输出结果后，只需要将结果上传到云服务中。再由PC客户端，移动客户端及第三方接口从云服务获取。

    比如数据采集模块需要采集一个电表，电表能采集的数据有电流，电压，偏偏没有功率。当然现在的电表采集不到功率很少了，只是举例。

    那怎么办呢，偏偏客户很想看到功率。那在没有边缘计算的时候，为了要看到功率，只好在云服务里，增加一定的计算规则，将采集到的电流和电压通过计算得到功率。如果有1000个电表，云服务器就要对这1000个电表进行计算。这就增加了云服务器的工作量和负担了。

    如果有了边缘计算，那么在数据采集模块，就可以添加计算功能，直接将采集的电流和电压通过计算得到功率，只需要把功率上传给服务器就可以了。这样，即便有50000个电表，云服务也毫无计算压力，因为它并不需要计算。
    这就是通俗的讲一讲边缘计算。

以我对他家公司边缘计算服务器的了解，他家边缘计算服务器具有以下几个特点：
1、支持DNN、CNN、RNN、LSTM 维稳等神经网络分析编译和调整
2、支持云端推送应用、更新算法云端统一设备管理固件升级
3、与私有云、公有云协同一体化服务等等

在边缘。应用程序部署在边缘设备上，并在边缘设备上直接运行，边缘服务器是用于居中协调任务的中央服务器，类似于nginx这样的角色。这样的设计能大大降低对中央服务器的网络要求、硬件要求。边缘计算的宗旨就是，尽量将大量计算及网络传输集中在边缘设备上，降低对中央服务器的负载。

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