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人類的生活在歷經數次工業革命后，發生了巨大的變化。這中間的過程也對科學發展產生了重大的影響，使得科學研究與工業生產相結合，工程與科學的界限也愈來愈小。科學的不斷發展讓工業化得以大量實現，一系列的連鎖反應促進了人類生活的進步，也推動了文化的繁榮、政治經濟的發展，它的觸角延伸到了人類社會的各個層面。到了二十世紀初，互聯網的出現，引發了另一波數據革命，人類又走向了新的世界。
互聯網的興起，拉近了人與人之間的距離，讓各類知識信息唾手可得。在這個虛擬世界中產生了新的人類社會，也就是社群；人類在這個虛擬世界中交流、學習、娛樂、購物和生活，經營自己的另一個面，享受一種無拘無束的自由。信息科學與信息工程在背后扮演著重要的角色，在傳統科學領域中創造出新的研究方向。不同于以往專注在分子、粒子的領域，信息科技的關鍵在于如何解決零與一的問題，很多很多的零與一。
隨著二十多年來互聯網的發展，我們要處理的零與壹問題已經是不知道多少個指數級的增長。人類的生活大量地依靠互聯網，也就是說大量的數據支撐著人類的生活，這些科技就像是架構一種行為模式，引導著人類，引導著生活中的器械，彼此和諧地工作，讓人類的生活更美好，更有效率。 人類在不知不覺中，凡事皆上網尋求解答，連出門要左轉或右轉都要先打開手機查找一下，比求神問卜還準。移動設備在二十世紀初大量出現，從單純的通話功能，到連網拍照無所不能，也直接支持人類的數據生活，人們在上網尋求數據的同時，也產生了許多數據。據IDC發布《數據時代2025》的報告顯示，全球每年產生的數據將從2018年的33ZB增長到175ZB，相當于每天產生491EB的數據。 這么多的數據到哪里去了呢？ 全都上了云端。 于是乎，若干年前，人們記憶猶新的“大數據”這個風光話題，在行業間炒熱了好一陣子，最后竟是不了了之，許多因素讓當時的數據沒辦法產生相對的價值。一則是存儲的成本，當年的主流存儲設備是硬盤，備份數據用的是磁帶，從成本和速度的角度來看，還不具備絕對優勢;二則是數據的篩選和再利用，人工智能對于海量數據的學習直到最近幾年才快速地發展成形，當時的服務器架構還無法從大量的噪聲數據中疏理出有用的片段。因此，出發點是正確的，只是科技還沒到位。時間來到現在，每一項科技每一種服務都是大數據了，許多決策依賴大數據變的理所當然，所有的云計算都具備人工智能加速的功能。
套用句中國人常用的諺語，“分久必合， 合久必分”。在這么多年的數據演進中，巨大化的數據中心是顯學，代表了強大的計算效能，高效率的能源使用，集中化的管理，以及龐大的規模經濟。當服務本身不再是單純的你問我答，巨大的集中式數據中心并不能滿足更多元化的服務需求。舉個例子，在全球COVID-19疫情期間爆紅的Zoom，憑借著友好的界面、完善的用戶體驗以及流暢的速度，擊敗了各路網絡巨擘們。其中一個原因便是Zoom在各地有區域型的服務節點，就近服務區域用戶，提升反應速度服務質量。 因此，分布式的數據服務有了其存在的價值，在分流數據量的需求下，服務本身亦需要快速的響應時間。在提升區域內服務頻次上，遠程的大數據中心就顯得捉襟見肘，近端的計算或是遠程專屬的區域數據服務也就隨之興起。
不論是遠程或近端，這些都算是云端服務的一環。也因此，從整個大趨勢來看，云端服務產業的成長主導著服務器產業的發展。傳統企業級的服務器領域已逐漸被數據中心的服務器所超越，特別是在過去一年全球疫情蔓延的情況下，企業被迫居家辦公而嘗試引入許多云端服務來處理員工的協同工作，更是加速了企業的數字化轉型，從而催生了更多的數據中心需求。 而企業的云端服務也同樣有分成遠程和近端，以達到不同應用的目的。
另一個大趨勢是5G，5G肯定是傳輸和產生大量的數據，對于數據中心的需求不言而喻。5G的其他特點也使得用戶需求無法通過單一的集中式數據中心而簡單地滿足。 第一是大帶寬，二是海量連接，最后是超低延遲。 大帶寬是終端消費者是最有切身體會的，快速地下載數據、看視頻、直播、玩游戲。適當的近端數據中心，可以做好數據分流，提升服務質量。后兩者比較偏工業應用，對于物聯網以及即時通訊應用有著明顯的幫助。 因此，近端的數據存儲和串流，近端的物與物的連接與信息處理，都不是遠端大數據中心的優勢，近端的邊緣計算在5G的發展之下，更加顯現出其存在的優勢與價值。
根據電子時報的報導，部署在邊緣的服務器數量快速增長， 2024年全球出貨量將達470萬臺
（資料來源：電子時報）
根據Omdia與電子時報的分析，這個產業的發展前景可期。 那么哪些服務器是被定位成邊緣計算服務器呢？ 在Omdia的定義中，服務響應時間在20ms內的，都是邊緣計算的范疇。 從Omdia的分析報告中，我們可以看到在目前市場的部署統計中，企業與二線CSP的占比是比較高的，推論屬于企業內部的服務，例如用于郵件、本地存儲、網絡交換等方面的服務器，而二線CSP有許多貼近客戶的較小型定制化服務，這些定制化的服務器也會被歸類為邊緣計算。那至于未來，隨著更多的服務應用推出，也會有許多超低延遲服務的需求會推升邊緣計算的熱度。因為分析報告指出，各類市場中服務器部署在邊緣的比重最大的兩個市場是電信與超大規模CSP。所以超大規模CSP的增長估計是來自邊緣服務的興起，而電信邊緣計算的大幅增長，估計是因為5G而起。
整個數據流從近端到遠程，基本上仍然依賴數據中心，但是在中間和近端，隨著服務的復雜度提升和響應時間的縮短，會有更多數據處理單元介入其中。 這些說穿了都可以稱為服務器，只是或大或小，多元或單一，其中都要有處理單元，可以是Intel平臺，AMD平臺，ARM平臺，FPGA或是ASIC多種多樣；也可以是運算數據、數據存儲、網絡交換等不同的功能; 這完全取決于服務的內容。也因此服務器彈性的配置愈發重要，OCP中的OpenEdge就有考慮到這個彈性配置的方向，在單一機箱內， 可以依需求擺放計算單元、存儲單元或是網絡交換單元，再者視各自的需求大小，適當調配裝置的數量;不過現階段，邊緣計算的需求還只存在少量的服務需求中，大部分客戶以使用標準型的服務器或者是小量定制化的服務器為主。
（資料來源：Open Compute）
我們引用在OpenCompute聯盟中，緯穎開發的OpenEdge服務器為例，左圖為一個3U機箱，除電源供應器以外，有五個sleds可以配置計算單元、存儲單元或是網絡單元。 右圖則展示了一個半寬的計算單元。
在浪潮服務器的產品列表中，我們也可以觀察到另一種產品對于邊緣計算的解決方式：
（資料來源：Inspur官網）
Inspur EIS200 edge microserver是基于Nvidia Jetson系列的微型服務器，它的目標就是在非常近端處解決網絡對外質量較差的情況，以及數據傳輸延遲和信息安全的問題。 而且通過Nvidia的人工智能平臺，此種微型服務器可以在近端很好的解決復雜的演算問題。
Lenovo ThinkSystem SE350 Edge Server（ https://seminar.ithome.com.tw/live/lenovo19/index.html） 的解決方案也很有彈性，搭配最多 16 核心的 Xeon D 高效處理器、采用 1U 高度、半寬的機柜標準尺寸，體積只比筆記本電腦大一些。 目前是用4G LTE 通訊協議（可加裝外部天線）。 為了輕巧方便，電源采用240W 12V Adapter ， 但是如果加上1 張 NVidia T4 GPU 加速卡時， 就會改用 -48V DC 350W的通信電源 。
（資料來源：Inspur官網）
浪潮NE5260M5是一款符合Open Telecom IT Infrastructure （OTII）標準的服務器，相對于標準型的產品，NE5260M5有著較短的機身，以符合電信機房的要求，也因為較小的尺吋，對于風流、散熱、擴充卡等等配置，都有額外的考量。 NE5260M5有Nvidia EGX認證，可以配置T4 GPU，可以執行人工智能計算的功能。
（資料來源：Supermicro官網）
來自Supermicro的戶外邊緣服務器，具備IP65的防水防塵能力，操作溫度在負40度到正50度，采用內部熱交換器，具有諸多備援的功能，以承受室外和電信環境的挑戰。
市場上還有許多來自傳統工業電腦的產品，在執行邊緣計算的工作。各類AIOT的應用、工廠內生產線的管理、賣場中的庫存管理、各式傳感系統的管理，一直都是傳統工業電腦的領域。因此，邊緣計算很早就在各式場景中使用許久，只是現在隨著更多遠端服務的興起，5G帶來的應用優勢，讓邊緣計算的優勢更加突顯，也更加寬廣。
剛才我們提過在邊緣計算中有著采用各式平臺的可能與彈性，從電源管理的角度，也有著多元化的發展。 前面的例子提到，在大型的開放標準中，我們仍然看到主要是基于Intel的平臺、Xeon服務器等級的處理器在軟件和應用平臺上有著最大的適配性。我們也有看到Skylake-D、Icelake-D的低功耗平臺，較小的電源功耗有助于尺寸的縮小，也有助于較大量的部署，更小的Skylake Y/U line可以做到無風扇的機種。 也因此，電源供應器也存在許多種的變化，標準服務器CRPS電源供應器適合標準的機箱。對于邊緣服務器較短的機箱或是定制的外型，電源供應器便無法有一個統一的標準；至于一些小的功耗服務器和工業電腦的產品上，外接式電源更是最常見的設計。
不過以上的電源設計方向，也因為邊緣計算的環境和硬件的尺寸，不同于傳統數據中心內穩定的環境，對于電源效率、功率密度以及可靠性，都有著更上一層的考量。一些新材料像是寬禁帶半導體的優勢，可以讓廠商在設計上更容易滿足客戶的要求。 傳統服務器中累積的可靠性經驗，也有助于廠商在選擇上，可以得到更好的設計余裕，讓產品的可靠性在邊緣場景中有更一步的保障。
以服務器為中心還帶動了網絡通信相關的發展，即便許多數據在遠程已被處理，但是核心數據或是以分析紀錄為目的，仍有海量的數據需要傳輸。更多的邊緣計算結點的投放，也增加了對于網絡設備的需求。 所以我們看到過去一兩年在網絡交換器的規格和需求上，不停地在攀升，MAC處理芯片的發展不亞于CPU或是GPU內的晶體管數量，半導體的用量和價值都是成倍增長。
談到數據，就一定要提到隱私和保密，這也是另一個邊綠計算需要存在的原因。用戶愈來愈注意自己的數據隱私，也讓服務開發商必須考慮如何安全地管理用戶數據以拓展服務。當然在盡可能減少嚗露和用戶數據的情況下，擁有最大的服務彈性。 也因此，邊緣計算在遠程將數據處理完而不需回傳機敏數據的架構是最好的解決方法，最終只需傳回服務相關的數據也大幅減少了數據的傳送量，也是一個提升能源效率的展現。
最后，不能不提的就是人工智能。 邊緣計算的成功一定要與人工智能想結合。當然我們不是在遠程做數據訓練，而是需要數據中心算出一個良好的推理模型，讓邊緣計算單元能有效地執行，以降低系統復雜度，縮短響應時間，提高能源效率，降低營運成本，以期能大量部署，提供更多的服務，互相提升發展的動能。 先前我們有提到大部分客戶使用標準型的服務器，為了能支持人工智能，多數邊緣數據中心（Edge Data Center）會選用的會是體積小又高效能的服務器安裝在半柜、甚至更小的機柜里。 而此時的電源供應器的大小、效率跟散熱就成為設計的重點。 電源供應器要小就必須充分利用表面黏著組件（SMD） ，但是通常SMD組件的散熱面積有限，散熱相對困難，此時就必須謹慎選擇低切換損耗以及低導通損耗的組件來提高效率與減少散熱面積。
英飛凌在電源管理解決方案的許多方面都處于一個領先的地位，即便在服務器電源，也耕耘了數十年。在交換式電源供應器上，英飛凌除了領導業界二十多年的 CoolMOS 之外， 也為服務器電源開發了領導市場的寬禁帶半導體CoolSiC （SiC MOSFET）和CoolGaN （GaN Hemfet），提供出色的能源效率和密度以及耐熱。而英飛凌的CoolMOS 、 CoolSiC 與 CoolGaN 提供業界出色的低切換損耗以及低導通損耗的表面黏著組件，幫助客戶縮小電源體積，提高功率密度以及提高效率。 在主板的直流電源轉換領域，英飛凌也有許多卓越的解決方案，以及豐富的數字電源經驗。朔本追源，來自同一家的Primarion與合并自International Rectifier的CHiL，以及英飛凌優越性能OptiMOS打造的Powerstage，持續大量供應一線的服務器客戶們，在365天不中斷服務的服務器中，以能源效率和品質可靠性兼備， 贏得客戶的信賴與使用。
英飛凌持續在服務器、電信與網通以及高級消費電子端的直流轉換電源解決方案領域精進研發。對于市場的需求，也以奧地利的12寸晶圓廠的投資來積極響應。我們追求的是長久永續的經營，期望帶給人們更加便利、安全、環保的生活，連接現實與數字的世界。
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