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Edge Server邊緣伺服器

Edge Server邊緣伺服器

Edge Server邊緣伺服器

Edge Server邊緣伺服器是邊緣運算 (Edge Computing) 基礎架構中的重要節點設備,也稱為邊緣運算伺服器,與傳統伺服器的差異主要在於後端的運算架構與資源取用模式。邊緣運算設備主要可以分為兩大類:一是設置在網路節點的伺服器 (亦即邊緣伺服器) 或網通設備 (例如邊緣閘道器);二是內嵌運算晶片的終端設備 (例如感測器)。

邊緣運算是一種IT部署,不同於集中式的雲端運算,邊緣運算是分散式的網路運算架構,透過外加或嵌入的運算設備,在靠近資料源或終端處實時處理和分析數據,也就是讓應用程式和資料盡可能貼近用戶。數據可以不用上傳到雲端或集中式的數據處理系統,以減少傳輸延遲和網路頻寬使用,加速用戶服務的反應速度。

邊緣運算和雲端運算是互補的技術,邊緣運算在邊緣節點或終端負責資料的初步處理,判斷是否直接回應或是交由雲端負責,可以實現即時運算;而雲端則負責資料的儲存,以及更高效能、低時效性的運算。雲端運算運用的是集中式的資料中心,而邊緣運算則是運用網路邊緣的分散式微型資料中心,在更靠近資料產生的位置使用資料。

現今物聯網 (IoT) 蓬勃發展,帶動雲端儲存、大數據分析,但隨著AI人工智慧浪潮來襲,結合IoT產出的新一代人工智慧物聯網 (AIoT) 或稱邊緣人工智慧 (Edge AI) 應用,有更多需要即時反應的裝置,並且有更大量的資訊需要處裡。只靠雲端運算架構無法負荷AIoT龐大的運算需求,因此能夠分擔雲端負荷的邊緣運算就受到廣泛的重視。邊緣運算傳輸低延遲、分擔龐大數據量、降低傳輸成本、減輕雲端負荷、即時運算、本地自治等特性,將會是AIoT應用進一步普及的重要推手。

隨著邊緣運算重要性日益提升,邊緣伺服器也就成了其中的一項熱門設備。邊緣伺服器外型通常是機架式、刀鋒式或Compact工業電腦,通常是放在接近資料來源、終端裝置或用戶端的位置。

邊緣伺服器產品著重高效能運算 (High Performance Computing, HPC),能高速完成複雜或大量運算,提高應用程式處理能力;為了達成這個目標,邊緣伺服器的HPC高效能運算解決方案常採用叢集運算架構,把數個節點串聯成群組,集結多顆CPU或GPU進行平行運算,將大量運算能力集中在一個1U、2U或4U大小的伺服器機箱內。

邊緣伺服器的另一個熱門選項是超融合架構 (Hyper Converged Infrastructure, HCI) 的產品,HCI是融合伺服器運算單元與儲存單元的IT基礎架構,將伺服器、儲存、網路等硬體,搭配虛擬化軟體,整合在一個機箱之中,這個機箱就像是迷你版 IT 機房。HCI可以透過分散式軟體將多台機箱組成叢集,可以根據運算與儲存需求增加節點,擴展效能與容量延展性高。並且現今的HCI解決方案幾乎都是100%軟體定義 (Software-Defined),所有實體和虛擬資源都透過單一管理平台輕鬆部署與管理,提供了類雲端的簡便度。HCI高延展性和易管理性,尤其對中小型企業更具吸引力。

邊緣伺服器也將在5G應用場景中被廣泛地採用,其通常稱為MEC邊緣伺服器或MEC伺服器。MEC是多接取邊緣運算 (Multi-access Edge Computing) 或行動邊緣運算 (Mobile Edge Computing) 的縮寫,是一種5G網路架構,把雲端運算功能以及IT服務環境放到5G網路的邊緣,讓用戶可以直接由基地台取得數據資料和運算,減少核心網路的負擔,以實現低延遲與高可靠性的服務,並達成用戶設備 (User Equipment, UE) 的入網身份驗證、移動性和漫遊等功能。

MEC邊緣伺服器需要具備微型資料中心/本地邊緣雲的功能,亦即較大的儲存容量,如此一來龐大的應用程式和多媒體內容才不用放置在遠端資料中心,而是保存在本地邊緣雲/本地無線基地台,讓資料更接近用戶,減少延遲也降低對頻寬的要求。

Edge Computing for AIoT

Edge Computing for AIoT

邊緣伺服器隨著應用情境,對於規格有不同的要求,但不論是加速型、超融合型、單節點型、多節點型、強固型、微型等,都同樣要求即時與精確,通常也更重視速度與儲存,像是搭配多張GPU加速卡,以及充足的存儲配置。

建興儲存SSD有助於邊緣伺服器實現低延遲,相較於傳統硬碟HDD,建興儲存SATA SSD的連續讀寫速度高於其5倍,PCIe® 4.0 NVMeTM SSD更高達68倍之多。另外,建興儲存SSD採用最新的線性循環糾錯技術LDPC ECC,具有高複雜度解碼能力,是最適用於高速傳輸系統的錯誤更正碼,確保資料的準確性及提升資料讀取的可靠性。

邊緣伺服器需要較大的本地儲存空間或具備微型資料中心功能時,大量而穩定的可儲存容量也就格外重要。建興儲存的大容量高速讀寫SSD產品,出廠前都通過高於業界標準的可靠度測試,以及符合工業規格的高低溫耐受度測試,可以提供邊緣伺服器更穩定、耐用並且高效能、低耗電的SSD產品。

著重強固特性的Compact工業電腦已經隨著工業4.0和IoT越來越蓬勃發展,而在AIoT應用後,邊緣伺服器將分散各處,佈建環境也越多樣或越險峻,強固化規格必然更加受重視,包括克服強烈振動、突發衝撞、高低溫度變化等。建興儲存提供高規格的寬溫SSD產品,出廠前經過工控寬溫測試,符合工業級應用需求;並且符合美國軍規MIL-STD-810G所規範的抗震動 (Anti-Vibration) 標準,以及MIL-STD-202G和MIL-STD-883所規範的抗衝擊 (Anti-Shock) 標準。

成功案例1

CA6-8D512/ CA6-8D1024

Customer’s Location:Taiwan
Customer’s Application:Edge AI Server
SSD Model:CA6-8D512/ CA6-8D1024
Form Factor:M.2 2280
Interface:PCIe® NVMeTM

成功案例介紹

總部位於台灣的全球頂尖工業電腦與嵌入式解決方案供應商,導入建興儲存的CA6 PCIe® NVMeTM M.2 2280 SSD於其邊緣伺服器 (Edge Server) 產品,銷售予北美多家知名企業。CA6系列是PCIe® Gen4高效能SSD,有助於邊緣伺服器實現低延遲 (Low Latency);並且CA6達到美軍規的抗震動與抗衝擊高標,不用耽心在遙遠處的邊緣伺服器因受到外力震動或撞擊而停擺。

該廠商除了有邊緣伺服器和物聯網閘道器等嵌入式物聯網解決方案,為了加速AIoT的發展,還提供一系列的邊緣AI運算模組,以及邊緣AI推理系統。將Edge AI套件搭載在邊緣伺服器,能優化邊緣設備端的深度學習 (Deeping Learning, DL) 和推理,進而提升邊緣即時運算 (Real-time Computing) 的準確性與回應速度。已經成功應用在智慧交通、智慧醫療、安全監控、工業視覺檢測,以及生產線流程管理等領域。

成功案例2

ER2-GD480

Customer’s Location:China
Customer’s Application: Cloud & Edge AI Server
SSD Model:ER2-GD480
Form Factor:M.2 2280
Interface:SATA III

成功案例介紹

CDN服務節點遍布最廣的中國知名全球雲端運算服務公司,近年來積極探索人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 與邊緣運算 (Edge Computing),致力於將技術與行業結合,孵化出創新的產品與解決方案。像是專門為IoT應用所推出的物聯網邊緣運算 (IoT Edge Computing) 軟體產品,是雲邊一體的PaaS層產品,將雲端能力下放到邊緣端,囊括邊緣端所需的伺服器、演算法、應用、設備接入能力等。還可以將AI機器學習 (Machine Learning, ML) 模型從雲端部署到邊緣,並在邊緣運行推理模型,特別適用於在邊緣即時運算 (Real-time Computing),以及大規模的數據處理,像是大數據量的視覺識別。

其雲端與邊緣伺服器,都有建興儲存的企業級ER2 SATA M.2 2280 SSD部署其中,用於輔助提升傳輸效率。ER2系列SSD依JEDEC Workload標準測試耐用度,以因應雲端與邊緣運算應用需求。

成功案例3

CVB-8D1024 Wide Temp

Customer’s Location:United States
Customer’s Application: Edge AI In-Vehicle Server
SSD Model:CVB-8D1024 Wide Temp.
Form Factor:M.2 2280
Interface:SATA III

成功案例介紹

美國知名物流車隊所採用的車用電腦 (In-Vehicle PC) 搭載建興儲存的CVB 1TB SATA M.2 2280寬溫SSD。CVB寬溫SSD通過NEOSEM測試機進行高於業界標準的可靠度測試,以及符合工規的高低溫耐受度測試,並且符合美軍規的抗震動與抗衝擊高標準,是運作於嚴苛環境的車載系統最佳儲存方案。

該車隊的每一輛車都有一台具備4G模組的車用電腦,連結Camera Box與Canbus Box,即時掌握車輛、道路、司機、貨物等資訊,所有感測器獲取的數據,包含8K錄像都是即時回傳雲端主機。即使數據是即時回傳的,這個車載系統仍然選擇配備大容量1TB SSD,以防在沒有網路的情況下,數據還是可以完整地保存。除了IoT的能力,Edge AI運算更是這個系統的一大特色,像是攝影機錄下的影像,有效率地在本地進行影像即時識別與分析,快速反應給駕駛,不用等傳回雲端才處理,它是一台裝載在車裡的邊緣AI伺服器。

 

 

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