5G是边缘计算产业发展的重要契机。边缘计算作为数据的第一入口，将在智慧园区、安 卓云与云游戏、CDN、视频监控、工业互联网与 CloudVR等场景发挥重要作用。边缘计算的崛起，是 5G 应用的结果。我们这篇报告讨论的重点是边缘计算对服务器需求 的变化。但是在这之前，我们需要讨论，边缘计算与上一代计算场景（云计算）的不同点 在哪里？这样就更有利于我们对服务器需求的变化有一定的认知。
边缘计算，是指一种在网络边缘进行计算的新型计算模式。边缘计算机靠近终端或者数据 源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等，就近提供边缘终端智能服务，满足 对敏捷连接、实施业务、数据优化、应用智能和安全隐私保护等需求。我们可以将边缘计 算简单理解为“终端计算”，区别于云计算时代的“数据中心计算”（云端计算）。
边缘计算的业务本质，是云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进，主要包括云边缘、 边缘云和云化网关三类落地形态。根据IDC预测，未来超过 70% 的数据需要在边缘侧分 析、处理和存储。边缘计算领域的多样性计算架构、产品与解决方案越发重要。
从边缘计算对软件和硬件的要求来看，软件平台需要考虑导入云理念、云架构、云技术， 提供端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置等能力。硬件平台需要考虑异构计算 能力，如鲲鹏、ARM、X86、GPU、NPU、FPGA等。即边缘计算软件平台采用 Cloud Native 云原生架构与关键技术，硬件平台支持异构计算能力，以边云协同和边缘智能为关键特征。
云边缘：云边缘作为公有云的延伸，将云的部分服务或者能力扩展到边缘基础设施之 上。中心云和云边缘相互配合，实现全网资源共享、全网统一管控等能力。边缘云：基于云计算技术与架构构建的边缘分布式开放平台，可提供集中管理和调度 的能力，边缘云内及边缘云之间可以进行资源共享。边缘网关：边缘网关是企业/行业数据的接入节点，是网关设备基于云计算技术的演进， 可实现网关内资源共享。
云计算的特点：计算的中心化（集中化）：在云计算场景下，我们看到的服务器发挥作用的形态是集群 化。云计算中，IT 系统不再是多个系统相互独立的烟囱模式，而是通过虚拟化技术将服务 器、存储池化，多个系统共享计算资源。在这一 IT 架构逻辑下，云计算中单个服务器的 性能、吞吐量、可靠性等重要性能指标的重要性相对降低，其追求更多的是服务器集群或 者整个数据中心的可用性及性能。
计算的高可靠性。云计算中数据中心的集群模式，使得计算的基础不是单台服务器， 而是而整个服务器集群，这样使得计算不仅具备高性能，同时具有高可靠性，即使单台甚 至多台服务器同时出现宕机，其计算能够快速向其它服务器进行切换。
计算的可扩展性。我们知道，云计算底层计算资源的核心逻辑，就是通过虚拟化技术， 将计算和存储资源进行池化，将原来物理隔离的单台计算资源进行虚拟化和集中化。最终 以集群化处理来达到单台服务器所难以实现的高性能计算。服务器集群的计算能力，可以 通过不断增加虚拟化服务器的数量来进行扩展。
边缘计算的特点：异构计算，5G 驱动的计算革命的升级，将进一步拓宽计算的边界。云游戏、VR/AR、超高清视频、 物联网、视频、直播等应用的推广，使得计算的场景和计算数据格式更加多样、更加复杂。 从原来的结构化数据，演化为更多的非结构化数据（语音、文本、图片、视频等）。这就 需要边缘计算能够解决异构计算的问题。
对于边缘智能，我们可以从以下两个方面来理解：未来的物联网终端将更加智能；利用AI技术为物联网终端的计算进行升级。边缘智能利用AI 技术为边缘侧赋能, 是AI 的 一种应用与表现形式。AI 通过边缘节点能够获得更丰富的数据，并针对不同应用场景实 现个性化和泛在化，极大地扩展人工智能的应用场景。边缘节点可以借助 AI 技术更好地 提供高级数据分析、场景感知、实时决策、自组织与协同等智能化服务。边缘侧轻量级、 低延时、高效的 AI 计算框架显得尤为重要。
边云协同就是要平衡边缘和云端之间的计算资源利用。在边缘计算之前，大部分的核心 计算都是集中在云端，未来计算资源将在边缘端和云端进行更合理分配，来满足不同应用 场景对计算的需求。
比如，对于应用的开发和部署，开发部分可以放在云端来完成，能够充分发挥云端算力重 组、多语言、多工具的优势，部署部分可以根据不同场景的需求，放在边缘节点。对于云 游戏，渲染部分可以放在云端，呈现部分放在边缘侧。对于 AI 的应用，深度学习相关的 模型训练放在云端执行，与之对应的推理部分放在边缘节点来执行。
在传统软件架构下，主要的模式都是 CS 模式，服务端大多是单机处理几千个轻量请求。 而在边缘计算场景下，需要数万台服务器处理上亿个重负载请求。边缘计算机本质上是用 CES 模式取代 CS 模式，当前的互联网 IT 架构已经从 CS 模式，逐步向 CDN 服务为核心 的 CES 模式转变。但当前的 CDN 模式比较大的局限性在于缺乏灵活性，不能解决边缘上 非结构化数据存储和处理的需求，引入 Edge 端（边缘端）就是为了解决 CS 模式下无法 处理的业务。
在 4G 时代，算力的提升已经将硬件的升级和软件的优化所带来潜力进行了充分挖掘，5G 时代，必须引入边缘端（Edge 端）来平衡云端和终端的算力，来承载更多的 5G 业务。
有了 5G 低时延的支撑，边缘端（Edge 端）可以承担原来本机客户端的计算需求。这样 对服务器端和客户端都带来一定好处。对于服务器端而言，边缘端会将访问请教在本地进 行预处理，能够分散大流量的访问和计算压力。对于客户端而言，边缘端的计算环境可控， 算力不依赖于云端服务器。