边缘服务器必须定制化

第713期
边缘服务器必须定制化
文 | 徐鹏 文字校对 | 徐鹏
审核 | 李诺 张剑锋 策划 | 刘克丽
通用服务器特定场景负载时变得逐渐吃力起来，因此边缘计算环境的服务器必须要进行定制没商量。
5年平均长14%以上
IoT边缘服务器市场规模呈现飞速增长的态势。据市场调研公司预测，到2023年，全球边缘计算市场将从2018年的106亿美元增加到210亿美元，复合年增长率为14.2%。然而，边缘服务器市场依然存在来自部署环境、IT资源、安全性、耐用性等多方面的挑战，影响用户的使用效果和体验。
通用用到边缘不适用
当计算被推进到网络边缘，靠近数据源头，终端设备可以在接近本地一侧获得分析响应，以缓解从端到云的数据量传输负担，与之相应的存储和带宽成本也会减少。不过边缘场景的复杂性却成了应用部署的拦路虎，例如在设置安装、安全性、耐用性等方面的挑战，像大体积的标准服务器耗电量高，配置复杂，并且只能有线连接，传统网关也缺少冗余能力和管理功能，而将传统的基础设施部署和管理扩展到小型和远程站点的成本十分昂贵。
边缘环境高温高湿高尘
与传统的计算架构相比，边缘计算的架构有其独特性，处理起来也会有不少挑战。根据笔者与联想产品经理进行交流，首先体现边缘环境通常是高温、高湿、高尘的，电压也会受限，不同的地方会有直流电、交流电，空间、承重、布线都有受限的可能，甚至一些环境不能插网线，只能用无线的方式做网络连接。
边缘应用生态考验
其次是应用生态的考验，大多数应用对延时和成本非常敏感，尤其是要同时应用在边缘和数据中心。此外还要实时了解边缘的应用和服务运行的情况，并且做到无缝的云边协同和融合。
数据保护级别变更
还有，数据保护的要求变高了，由于边缘服务器没有放在数据中心，没有专人看护，没有进出的限制，如何防范潜在的网络攻击，还要确保数据的一致、高可用、无泄露，包括在硬件层面如何去防止被人恶意破坏，就变得更加重要；
需要智能无人运维
另外，当边缘服务器放在最边缘的地方，通常缺少非常专业的IT运维人员，因此要做到自动化的无人运维、全方位运维、智能运维。
不能一刀切
对于边缘场景的客户需求，一刀切式的通用解决方案难以深入到细分应用，标准化服务器难免会有或多或少的局限性。为此，联想希望借助像ThinkSystem SE350这样的边缘计算服务器来填补已有市场的空白，较传统物理机在耐用性、高密度、小体积、低功耗等方面有了不少改进，为边缘场景做了直流电和交流电的支持，以及有线和无线的接入，并且集成了联想自研的XClarity进行自动化运维。
通用硬件不够硬
在边缘场景落地到各个行业的过程中，首先是已有的硬件并不够硬，高温、多尘、高湿度的环境对机器考验较为严格，重边缘的服务器要7×24小时保持稳定可靠运行；
已有软件有缺陷
其次是软件也有自身缺陷，都在说解耦，但软件的隔离通过传统的虚拟化技术在边缘的表现并不好。即使容器这样普及的快速启动方案，在系统隔离的安全性上也存在隐患，这才有了像Kata这样的新项目出来。因此，软件兼容不是简单的装上去就可以，而是要在系统层面兼具秒级响应，并且在现有的技术在进行隔离。
软硬协同有问题
基于以上两点，软硬协同的重要性就日益凸显了，而要想定制化的的协同就成为关键。举个例子，虚拟现实或者增强现实不仅需要硬件设备在显示效果上满足要求，在背后的编解码分析、视频流延时方面同样要做好，才能确保用户的观看体验。
设计离不开定制化
那么怎么解决以上的问题？从产品设计上，一方面要考虑到应用需求，如智慧城市场景对算力、存储会有额外的需求，那么在GPU卡、PCIe插槽、SSD的支持上就要有针对性的设计，另一方面，像电信、商场等场景的环境特性，对机架服务器或机柜的安装也有考究，既要做到安装拆卸方便，还要满足极端需求，都离不开定制化。
结语
边缘场景的特殊性使得边缘计算服务器要经过定制才能使用，定制后成本肯定高，不可能批量生产服务器状态。