1、 边缘服务器技术白皮书 编号 ODCC-2021-01001 开放数据中心委员会 2021-09-15 发布 ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 i 目目 录录 前 言.iii 版权说明.iv 1.边缘计算概述.1 1.1.边缘计算是产业热点.1 1.2.5G 与边缘计算.1 2.边缘计算硬件.3 2.1.边缘计算的硬件需求.3 2.2.边缘计算服务器的特点.3 3.边缘计算服务器的核心技术体系.5 3.1.精简的物理规格.5 3.2.多样的模块化配置.5 3.3.多元的边缘云架构.7 3.4.高性能的异构计算.8 3.5.绿色节能的液冷.9 3.6.边缘服务器管理技术.9

2、3.7.边缘服务器安全技术.10 4.边缘计算服务器案例.11 4.1.边缘云服务器.11 4.2.边缘 AI 服务器.16 4.3.边缘微服务器.19 ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 ii 4.4.超融合边缘服务器场景.22 5.总结与展望.24 5.1.边缘计算服务器的问题.24 5.2.边缘计算服务器的发展趋势.24 5.3.结语.26 ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 iii 前前 言言 随着大数据、云计算、物联网技术的蓬勃发展，越来越多的应用催生出对边缘计算的需求，数据决策过程逐渐从数据中心向边缘侧迁移。与此前依托于集约的大型 IDC 的云计

3、算场景不同，边缘计算具有联接性、分布性、业务实时性等特点，从而对边缘计算的硬件基础设施提出了更高的要求。面临这一挑战，边缘服务器应运而生，作为新型边缘计算的重要基础设施之一，边缘服务器可以在恶劣的边缘环境中稳定工作，将本地高性能智能服务承载到数据源附近，实现云边缘端的无缝协作。边缘服务器将推动 5G 时代云网信息化基础设施变革，其构架设计成为边缘计算基础设施规模化商用部署的关键挑战之一。本白皮书主要围绕边缘计算和边缘服务器进行阐述，首先介绍了 5G 及其与边缘计算的关系，随后介绍了边缘计算的需求特点和边缘计算服务器的核心技术体系，接着展示了几个典型的边缘计算服务器案例场景，最后阐述了边缘计算服

4、务器的问题和未来的发展趋势。起草单位：中国电信研究院、中国信息通信研究院（云计算与大数据研究所）、浪潮电子信息产业股份有限公司、华为技术有限公司、联想集团、烽火通信科技集团、曙光信息产业股份有限公司、新华三集团 起草者：王峰、孙波、杨剑、崔先锋、杜希、马庆怀、陈向明、穆浩然、许文馨、李宁东、刘香男、车一龙、邵海东、吴明明、刘佩剑、邱祖虹、袁振涛、赵继壮、郑超 ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 iv 版权说明版权说明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受著作权法保护，编制单位共同享有著作权。转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC 成果中的文字或者观点的，应注明来源

5、：“开放数据中心委员会”。对于未经著作权人书面同意而实施的剽窃、复制、修改、销售、改编、汇编和翻译出版等侵权行为，ODCC 及有关单位将追究其法律责任，感谢各单位的配合与支持。ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 1 边缘服务器技术白皮书 1.1.边缘计算概述边缘计算概述 边缘计算的基本思想是将计算从核心网络下沉迁移到网络边缘，减少核心网拥塞和数据传播延迟，在接近移动用户终端的无线接入网内提供服务环境和计算功能。可以将数据的处理、应用程序的运行，甚至一些功能服务的实现，由中心服务器下放到网络边缘的节点上。边缘计算可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统

6、和智能服务。1.1.1.1.边缘计算是产业热点边缘计算是产业热点 边缘计算是云计算向边缘的延伸，相比于传统数据中心基础设施和业务模式，边缘计算具有 CROSS 特性，即互联的海量数据（Connection），业务实时性（Real-Time），数据的优化（Optimization），应用的智能性（Smart）以及边缘数据的安全和隐私保护（Security）。同时，边缘计算可协助传统云计算业务，实现计算能力的细分，将部分资源和服务下沉到边缘位置，丰富业务类型，提升服务质量和用户体验；云计算也可以依赖边缘计算作为数据采集单元，更好的支撑云端应用。以应用场景及价值市场维度分析，边缘计算主要分为三类：电

7、信运营商边缘计算、企业与物联网边缘计算、工业边缘计算。目前业界尝试推进的边缘场景主要有 ICT 融合场景、泛 CDN、智能网联汽车、工业互联网、产业+AI、城市治理、智能物联网等七大类。以其中的车联网为例，通过车联网平台的本地算力，可以提供紧急情况下的告警辅助信息，路径优化，行车引导，安全辅助信息等等服务，这些服务直接通过本地 MEC(Multi-access Edge Computing，多接入边缘计算)，无需占用带宽去中心机房进行处理，突出了低时延的特性。1.2.1.2.5 5G G 与边缘计算与边缘计算 5G 移动通信技术的迅速发展推动了万物互联时代的到来，它所具备的大带ODCC-202

8、1-01001 边缘服务器技术白皮书 2 宽、低时延和海量连接的三大特性，促进边缘计算的发展。电信运营商可以借助NFV 以及 MEC 技术，将 CDN 网元云化并下沉到边缘节点，在网络边缘分流业务，从而为客户提供更低时延、更高带宽、更低成本的业务体验，向第三方应用及服务开放边缘网络能力，从而放大电信运营商网络价值，使能创新的应用、服务与商业模式。利用无线接入网络就近提供 IT 服务和云端计算功能，有效降低终端成本，降低传输带宽，降低业务时延，基于数据不出园区提高业务数据安全，从而创造出一个具备高性能和低延迟的电信服务环境。随着边缘计算市场的发展，边缘端呈现出多样化、场景化特征，边缘新算力将驱动

9、业务定义系统架构融合，进一步孵化新形态的计算系统，以满足不断涌现的新兴业务系统和客户需求。在云-边-端模式下，边缘计算将推动边缘中心混合架构的优化，以应对未来跨互联网提供商、电信运营商以及企业用户等对新型边缘算力需求挑战。ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 3 2.2.边缘计算硬件边缘计算硬件 2.1.2.1.边缘计算的硬件需求边缘计算的硬件需求 随着边缘计算技术成熟和市场的快速发展，边缘计算场景和应用需求的多元化特征越来越明显。以 ICT 融合场景、泛 CDN、智能网联汽车、工业互联网/能源/交通/金融等产业+AI、城市治理、智能物联网等为代表的落地最快速的应用场景对边缘计

10、算服务器提出了与传统服务器不同的需求：（1）网络性能需求：5G 网络的三大典型企业应用进行场景与边缘计算能力密切结合相关，其中 URLLC 对超高性能可靠低时延通信的要求，eMBB 对高带宽的要求与 MIoT 对大连接的要求，都需要通过边缘系统计算数据服务器的支持。而以 AGV 小车，自动驾驶，工业质检等为代表的即时边缘应用场景对设备计算的低延时要求非常严苛，道路上路况识别的效率、产线中缺陷检测的效率与道路安全与企业成本效益息息相关，对承载此类关键应用的边缘服务器提出了极高的需求。（2）环境适应性需求：边缘计算场景复杂多样，在电信机房，边缘电气柜，工业现场控制柜，车载环境都有部署需求，需要边缘

11、服务器在宽工作温湿度，高震动，高尘土，高辐射等恶劣环境都有良好的适应性，能够可靠稳定运行。（3）便捷维护性需求：边缘服务器经常需要部署在偏远地区，运维人员上门困难，部分环境不具备现场维修条件，需要服务器具备远程维护或快速换件等功能，所以统一管理异构服务器，是边缘服务器部署运维的关键需求，包括但不限于：统一的运维管理接口，业务自动部署能力，有效可靠的故障处理能力。（4）低噪声需求：部署在人机共存环境的应用（如智慧园区、智慧办公/考勤等）对边缘服务器提出了低噪声需求，需要服务器在近人空间内安静运行。2.2.2.2.边缘计算服务器的特点边缘计算服务器的特点 边缘计算服务器是应用在边缘场景的服务器，服

12、务器相比工控机/智能网关等其他边缘设备具备技术成熟、标准统一、计算性能和稳定性强等优势，更能适应边缘应用因 5G 和 AI 技术发展而飞速提高的算力和可靠性需求。（1)形态灵活多变 ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 4 边缘服务器按照环境适应性及算力性能的差异化需求，可以分为一体化交付到应用现场的边缘微中心；适用于机房及边缘数据中心的边缘机架服务器；适用于工业现场及数据搬迁的便携 AI 服务器；直接就近部署在端侧设备附近的边缘微服务器等。灵活的形态满足不同场景对服务器的部署要求。（2)优异的环境适应性：-3060宽环温，地震九级，CLASSB 级电磁兼容等。（3)灵活的可扩

13、展性：硬盘支持 HDD/SSD/NVME SSD 等存储形式，灵活应对不同数据容量及类型。兼容支持多种内存，将内存的容量，温度适应性，掉电保护等功能做到可根据场景选配。处理器性能及功耗可根据功能需求选配。可 选 配 置 基 于 ASIC(Application Specific Integrated Circuit，特殊应用集成电路)、FPGA(Field Programmable Gate Array，可编程逻辑门阵列)、智能网卡或其它硬件加速方案卸载部分 CPU 功能，以节约 CPU 资源并提高处理效率。（4)运维管理统一便捷性：统一管理接口：服务器有统一完善的管理接口要求以减少带外管理系

14、统带来的大量适配工作。运维高效：边缘服务器运维操作简单快捷，减少人力成本。故障诊断及自愈：服务器 BMC 具备基本故障诊断及上报能力，并提供硬件平台自愈方案。ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 5 3.3.边缘计算服务器的核心技术体系边缘计算服务器的核心技术体系 3.1.3.1.精简的物理规格精简的物理规格 部署边缘计算服务器的机房通常不具备云计算数据中心的空间、供电、制冷等技术条件。同时，边缘业务在边缘服务机房的交付、部署和本地运维又有着大规模、分布化的特点。针对这些问题，ODCC、OCP 等业界知名的组织牵头开展了积极探索，首先就从物理规格的精简入手，以便于设备的部署。O

15、DCC（Open Data Center Committee,开放数据中心委员会）发起的面向电信应用的开放电信 IT 基础设施项目OTII(Open Telecom IT Infrastructure)率先制定了面向电信应用的统一边缘服务器规格标准。与此前业界通用服务器物理规格相比，OTII 服务器的机箱深度小于 500mm，整机功耗可控制在 200W（无GPU 设备），采用前维护的方式消除机房空间有限造成的运维障碍；同时，服务器工作适宜温度长期为 5到 40之间，短期为零下 5到 45。OCP（Open Computer Project）组织也针对安装在边缘站点的紧凑型高性能服务器平台提出了

16、技术方案，其边缘服务器机箱物理规格为 3RU 高，深度在 430mm，宽度为 440mm，机箱可支持高度为 1RU 或 2RU 的计算模块，整机箱最多可支持 5个 1RU 半宽计算模块，机箱集中供电，采用前维护方式，服务器工作适宜温度长期为零下 5到 45，短期为零下 5到 55。同时近几年随着 5G 网络技术发展和新兴边缘应用场景的不断出现，为适应边缘需求，如“小盒子”及“手提式”等针对特定应用场景的异形边缘服务器也在不断出现。3.2.3.2.多样的模块化配置多样的模块化配置 边缘服务器可通过对各个功能模块解耦，优化，将重复的功能拆分开，根据不同场景和应用需求重新组合。通过模块化的设计和模块

17、复用，降低成本，缩短开发周期，同时模块化布局可满足小型化、高密度的应用需求，在空间敏感的应用场景具有很大优势，通过功能模块化设计，实现在同一物理规格下提供不同的边缘能力，以满足不同应用场景需求。（1）边缘智能：ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 6 边缘节点借助人工智能技术，可以更好地提供高级数据分析、场景感知、实时决策、自组织、协作等智能服务，利用 AI 异构计算，满足边缘业务对多样性计算的需求，实现新一代“连接+计算”的基础设施的构建，满足碎片化产业和差异化应用的需求，提升计算资源利用率，支持算力的灵活部署和调度。例如在从车路协同场景下，对车辆、路侧及行人相关信息收集，数

18、据处理，轨迹判断等一系列处理，对边缘侧算力提出了极高的要求，目前业界已规模化生产的 OTII 标准边缘服务器可通过将硬盘空间模块替换为 PCIE 扩展位，使得单个边缘服务器最大可以支持 2 个双宽 GPU 或 4 个单宽 GPU，让边缘数据中心具备等同于中心数据中心的高算力以及神经网络训练和推理能力，从而实现 5G 网络边缘的人工智能。（2）边缘存储：边缘场景同传统的互联网不同，边缘数据也许只对本地或近边缘业务有价值，这时就需要将数据缓存在本地，相比于将数据传输至中心数据中心，边缘场景可节省核心网络带宽，在此情境下，对于部分对存储容量要求较高的场景（如边缘云/边缘数据中心），边缘服务器支持模块

19、化将 PCIE 扩展框更换为硬盘空间，选配 2.5/3.5 寸硬盘，最大支持到 8 块 2.5+4 块 3.5 寸硬盘，同时支持机械/固态硬盘和高性能 NVME 存储，覆盖所有边缘存储需求。同时固态硬盘抗震性、抗电磁干扰能力、顺序读写性能、随机读写性能、低功耗等特性在边缘存储领域有绝对优势，在环境较为恶劣的环境下采用搭载固态硬盘的服务器配置，能够为用户提供更为安全稳定的服务器配置。（3）边缘网络：依托企业更加去中心化的 5G 网络，在网络社会边缘系统部署小规模或者便携式电子数据信息中心，进行管理终端用户请求的本地化处理，承担物联网、MEC和 NFV 等 5G 应用场景。例如，用户面功能 UPF

20、（User Plan Function）作为 5G核心网数据进行处理和转发的核心技术设备，可通过与边缘计算方法结合工作部署在网络边缘侧，为终端用户可以提供一个本地就近的网络设计方案和算力支撑，能够得到充分发挥出 5G 网络大带宽、低延时的特点，成为 5G 与垂直管理行业市场应用研究深度学习融合的关键节点，加快“连接+算力”的应用不断创新。对于通信领域对网络转发处理功能要求较高的场景，业界已有的边缘服服务ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 7 器支持将 6+2 个 PCIE 扩展槽全部扩展为网卡/智能网卡，可实现 100Gbps 超高吞吐、s 级极低时延、软硬件解耦灵活适配，从

21、而支持边缘服务器作为类交换机CPE 或 ICT 融合设备使用，推动 5G 垂直行业应用落地。3.3.3.3.多元的边缘云架构多元的边缘云架构 IoT+5G+AI 的兴起，激活了边缘侧数据中心需求。海量边缘数据，对计算的处理提出了低时延、低带宽、降级自治、数据可控的要求：低时延要求缩短边缘业务时延来助力新业务；低带宽要求处理后传递有效数据降低带宽成本，提升承载能力；降级自治，要求云、网故障本地降级自治，保证业务连续性；数据可控，要求敏感数据本地化处理安全可控。这一系列的要求推行了边缘云计算的应用，边缘云计算主要有两种架构：超融合边缘云和容器边缘云。超融合边缘云：融合计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚

22、拟化到边缘服务器中，软硬一体化交付实施，超融合边缘云一体机可以做到软硬件一体化运维，做到对边缘计算资源的无侵入式带外管理、自动化资产管理、智能化故障监控管理、一键式变更管理、可视化 3D 管理、智能化能耗管理，做到全局运维。支持云边协同，支持业务分发、远程部署、跨站迁移，另外超融合边缘云一体机可做到多种形态自由选择、资源灵活配置、灵活快速扩容、业务快速上线，基于云中心来统一硬件监控，自动巡检，支持快速构建云计算边缘节点、边缘一体柜构建微数据中心、乃至小型边缘数据中心。容器边缘云：随着云原生技术体系的发展，容器技术标准化了应用的交付形态，一次构建、处处运行，解决了跨平台快速迁移问题。Kubern

23、etes 在容器应用调度、弹性扩展、容器编排上形成事实上的标准。以容器技术为基础构建面向边缘场景的中心云-边缘云-边缘节点三层架构的云计算平台，满足不同场景需求的计算服务。容器边缘云，具备实时内核、高性能转发、高精时钟等关键特性，具备对多个边缘云的管理能力，基于原生 K8S 优化扩展，具备丰富的应用管理、DevOps 以及微服务等云原生能力。在边缘场景下，满足以下目标：多版本边缘云统一管理：中心统营和统维，边缘云分营和分维；云边协同：管理协同、应用协同和网络协同；边缘节点自治：节点离线应用持续运行，离线重启快速恢复；轻量化：满足轻量化设备的计算场景，边缘盒子；统一监控：能够实时统一查看监ODC

24、C-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 8 控和告警数据。3.4.3.4.高性能的异构计算高性能的异构计算 随着边缘侧应用场景的多样化，以及用户对应用体验要求的不断提高，计算密集型应用需要计算平台执行逻辑复杂的调度任务，而数据密集型应用则需要高效率地完成海量数据并发处理，使得单一计算平台难以适应业务场景化与多样化要求,在未来边缘服务器设计中，可考虑加入 GPU、NPU（Neural Networks Process Units，神经网络处理单元）、FPGA 等计算芯片来补齐 CPU 负载处理的短板。（1）GPU 是从事并行计算加速的处理器，适合于处理类型高度统一、相互无依赖的大规模数据

25、和无需被打断的计算过程，在人工智能计算负载的处理中发挥重要的作用，成为了当前人工智能领域中计算芯片最重要的选择之一。（2）FPGA：FPGA 是可以编程的硬件，通过在芯片上烧入用户定义的 FPGA 配置文件，即可对芯片上的门电路及存储器之间的硬连线电路进行定义，从而形成高性能的硬件实现方案。由于 FPGA 电源效率更加类似于专用集成电路，使得其更加适合边缘计算。（3）NPU：NPU 是模仿生物神经网络而构建，面向人工智能领域设计，在人工智能算法处理性能、功耗、成本等方面具有非常大的优势。（4）ASIC：ASIC 是面向专用场景（例如专门模拟神经网络计算模式）的芯片，重点对数据处理过程中的核心计

26、算步骤进行专门的硬件实现并增加对上层软件技术的加速支持。可针对特定业务场景的专门设计，使得 ASIC 在功耗、性能、成本等方面都能做到极致。除上面的异构计算加速卡之外，ARM 架构处理器也在 CPU 领域的应用日益广泛。随着 ARM 单核性能的不断提升，ARM 芯片在应对容器化微服务、横向扩展及松耦合工作负载方面具有较大的性价比优势；同时 ARM 的多核优势可以更好的应对边缘侧数据的高并发，目前基于 ARM 架构的 CPU 也已大量引入到边缘节点。所以，对于当今各种新兴应用的计算需求，单一的计算架构是远远不够的。通过异构计算可以满足新一代“连接+计算”的基础设施的构建，可以满足碎片化产业和差异

27、化应用的需求，可以提升计算资源利用率，以支持算力的灵活部署ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 9 和调度。3.5.3.5.绿色节能的液冷绿色节能的液冷 IT 设备技术的变化一直是基础设施中制冷解决方案研发的主要驱动力。尽管液冷已在大型主机和高性能计算（HPC）中部署多年，但随着边缘应用的需求以及边缘服务器产业的发展，再次引发 IT 技术的变化，这迫使人们重新审视液冷及新技术的研发。与传统的风冷散热的方法相比，在同样单位体积下，液体吸收热量的能力更高，因此液冷技术能够更高效地散热，在边缘计算环境中会有更好的适用场景。以沉浸式液冷为例，它是指将服务器完全或部分浸入绝缘冷却液中，使

28、其覆盖主板和元器件，以确保发热源产生的热量被转移，它使服务器不再需要散热风扇，使服务器实现近乎无噪音运行。在边缘场景应用沉浸式液冷技术，具备较小的物理尺寸，支持宽温、低噪声、小尺寸、抗震等需求，同时液冷边缘服务器系统中服务器浸没于密闭腔体内的不导电液体，能完全隔绝组件与水气、灰尘等外界污染源的接触，大幅降低系统维护需求。在未来海量边缘服务器部署的场景下，液冷技术的成本及维护需要进一步解决。3.6.3.6.边缘服务器管理技术边缘服务器管理技术 针对边缘服务器远端部署，不同架构支撑不同应用以及形态及芯片架构异构的情况下，边缘服务器运维管理技术需要应对未来边缘计算应用场景的丰富和多变，主要技术如下：

29、(1)管理运维自动化：支持系统部署、设备管理、监控、报警、日志，支持智能版本管理、智能部署管理、智能资产管理、智能故障管理、智能能效管理等五大智能管理。(2)多活微服务系统架构：由于边缘计算节点数量多，靠近用户侧的特点，将中间层分解，系统拆分成微服务，部署在不同的边缘服务器上，以实现高可用微服务化架构，支持横向弹性扩展，支持多节点多活动，轻量级架构，降低资源消耗。(3)多形态进行边缘计算系统硬件：支持对包括社会边缘服务器，智能边缘ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 10 一体机，边缘网关等多种边缘计算技术硬件设计形态的管理，支持 ARM/X86/GPU 等异构设备资源管理,支

30、持通过多种设备以及混合经济管理。3.7.3.7.边缘服务器安全技术边缘服务器安全技术 由于边缘计算存在分布式架构、异构多域网络、实时性要求、数据的多元异构性、感知性以及边缘服务器的资源受限等特点，传统云计算环境下的安全机制和策略不能直接移植到边缘设备。从安全角度讲，边缘服务器的安全主要包括以下方面：（1）物理安全：边缘基础设施安全是边缘计算安全的基本保障。部署在无人值守的机房或靠近用户侧现场级别的边缘服务器，更容易遭受物理攻击，应在边缘机房充分考虑网络、电力、冷却系统等基础设施，保证边缘节点的高可用性，同时加强节点防盗等方面的设计和管理手段。（2）数据安全：边缘计算的分布式系统架构增加了攻击向

31、量的维度，边缘计算客户端越智能，越容易受到恶意应用软件可以感染和安全管理漏洞攻击。在边缘计算的发展中，靠近数据源的计算是保护隐私和数据安全的更合适的方法。可信执行环境(Trusted Execution Environment,TEE)用于进行存放敏感信息数据与代码,并保证企业数据机密性与完整性。与传统纯软件实现的隐私集合求交(Private Set Intersection,PSI)方案相比，基于 TEE 的 PSI 方案部署灵活，可适用于多种场景。由于使用硬件代替多方安全算法来保护数据，计算时间得到很大优化。（3）网络安全：在边缘计算架构中，由于服务器部署在网络边缘，传统的网络攻击，如分布

32、式拒绝服务（Distributed denial of service attack,DDoS）攻击可以很好地被限制住。但是，在现网的部署中，运营商的网元 UPF 等设备与边缘计算应用共址部署时，应对 UPF 进行物理安全和数据安全以及访问控制等保护，防止边缘计算应用通过 UPF 攻击核心网。ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 11 4.4.边缘计算服务器案例边缘计算服务器案例 4.1.4.1.边缘云服务器边缘云服务器 场景一：在工业互联网的推动下，以设备为核心的智能制造物联网平台兴起。边缘服务器搭配上层数据分析系统，能够高效地收集和分析设备产生的大量数据，盘活IoT 的数据

33、价值。表 1 边缘云服务器规格配置参数 边缘云服务器规格配置边缘云服务器规格配置 处理器处理器 支持 2 颗英特尔至强系列处理器 内存内存 最大支持 16 根内存 存储存储 前置：最大支持 6 块 2.5 HDD/SSD，内置：2 块 M.2 SSD 网络接口网络接口 标准 PCI-E 以太网卡：支持 1/10/25/40/100 GE，集成 2 个万兆光口 I/O I/O 扩展扩展 最大可扩展 6 个标准 PCI-E 3.0 插槽，通过选用不同 PCI-E Riser 卡实现不同数量 X8 和 X16 插槽组合，最大支持 2 个双宽 GPU/4 个单宽 GPU 接口接口 前置:2 个 USB

34、3.0 接口 1 个 VGA 接口,1 个 UID 指示灯及其按键 尺寸尺寸 W（宽）448mm；H（高）87mm；D（深）430 mm 工作温度工作温度 运行环境温度：长期 045，短期-550 在汽车主机厂内搭建机器人联网系统，可以有效实现工厂的监控和预测维修。工厂仪器通过网络将设备数据，如状态信息、统计信息、结果信息等，实时传送至边缘计算平台。边缘服务器设备利用其靠近应用现场的优势，快速汇集一定区域内的数据，运用数据分析平台内的预训练算法对该类数据进行处理和解析。连接不同终端机器的边缘服务器将处理后的数据汇总，统一在数据分析平台上进行处理。用户可以运用汇总信息实现主机厂的监控和运维；同时

35、，边缘服务器收集的数据能够用于训练和调试数据分析平台，保证厂内算法的适配性。ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 12 图 1 汽车主机厂机器人联网示例图 场景二：随着经济的发展，中国的车辆保有量越来越多，物流越来越发达，省界收费站就像经济动脉的“血栓”一样，给血液的畅通增加了阻力。如遇到节假日或者高峰期，可能会等几个小时，收费站口水泄不通，地上垃圾一片狼藉的现象时有发生。这些都严重影响了经济和生活，浪费了大量的时间，极大的抬高了物流的成本，制约了区域经济的发展，同时造成的堵车也带来了大量的汽车尾气排放污染。通过在收费站处部署边缘服务器，可提升图片处理效率和准确率，可能够实施计

36、费、实时过车多种特征分析，替代人工收费、实现快速稽查。表 2 边缘云服务器规格配置参数 边缘云服务器规格配置边缘云服务器规格配置 处理器处理器 2 颗鲲鹏 920 处理器 内存内存 最大支持 16 根内 存储存储 前置：最大支持 10 块 2.5 英寸 SAS/SATA 硬盘 或 8 块 2.5 英寸 NVMe 硬盘和 2 块 2.5 英寸 SAS 硬盘 网络接口网络接口 1 个板载网络插卡，4 个网口，支持 1GE 或 10GE 或 25 GE 标准 PCI-E 以太网卡：支持 1/10/25/40/100 GE I/O I/O 扩展扩展 最多 6 个 PCIe 4.0 x8 插槽 ODCC

37、-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 13 接口接口 前置:2 个 USB3.0 接口,1 个 VGA 接口,1 个管理网口,1 个调测串口 尺寸尺寸 W（宽）447mm;H（高）87.3mm;D（深）495mm 工作温度工作温度 0C45C（长期），-555C（短期）图 2 高速收费自由流解决方案示例图 场景三：安防行业在过去 10 年中一直保持高速发展势头，产业趋势良好，技术演进迅速。并且在未来 5 至 10 年内将持续保持高速增长的势头。高清甚至 4K 摄像头逐步普及，人工智能算法演进和硬件算力持续提升，为智能安防带来了新的发展契机。由于视频高清化，造成视频流带宽高速增长，从而进

38、一步给数据传输网络造成较大压力。采用边缘安防服务器，即可在距离摄像头实体较近的边缘侧完成视频数据编码、压缩等业务，降低视频流带宽占用，也可通过部署边缘 AI 算力，降低中央机房或数据中心的压力负载，实现一举多得。同时，在负载较低的时间段，如夜间等，边缘 AI 算力也能够有效分摊训练应用对中央节点的计算压力，实现分布式训练。ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 14 表 3 边缘安防服务器规格配置参数 边缘安防服务器规格配置边缘安防服务器规格配置 处理器处理器 支持 2 颗英特尔至强系列处理器 内存内存 最大支持 16 根内存 存储存储 前置：最大支持 8 块 2.5 HDD/S

39、SD，内置：1 块 M.2 SSD 网络接口网络接口 板载集成 2 个千兆网口 板载 OCP 2.0 插槽，可支持基于 X722 网卡的网络 Phy 卡扩展和标准OCP 2.0 网卡扩展，支持 1/10/25/40/100 GE I/O I/O 扩展扩展 最大可扩展 5 个标准 PCIe 3.0 插槽 最大支持 2 个半高半长单宽 GPU 或 1 个全高半长双宽 GPU/FPGA 卡 接口接口 前置:4 个 USB3.0 接口 1 个 VGA 接口,1 个 UID 指示灯及其按键 尺寸尺寸 87.6mm（高）x 446mm（宽）x 450mm（深）工作温度工作温度-545（限配条件）边缘计算服

40、务器具备的短机箱易部署、较为宽泛的环境温度适应性、更加健全的自诊断自管理甚至部分自愈功能，可有效支持包括保安亭、超市、快递收发点、车站、停车场等各类场景下的边缘部署。图 3 安防应用网络拓扑图 ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 15 场景四：云网融合边缘服务器专为承载无线云网络和边缘应用而设计，承载轻量化5G核心网、用户面功能 UPF、5G 基带处理单元 CU/DU，与室内、室外的无线射频单元组合提供大带宽，低时延，高可靠，可灵活部署的 5G 专网；同时，具备提供边缘计算能力，在边缘根据业务需求提供融合架构的标准化云平台，帮助客户快速部署云化应用。表 4 边缘云服务器规格配

41、置参数 1U1U 边缘云服务器规格配置边缘云服务器规格配置 处理器处理器 英特尔至强 D-2183IT 处理器 内存内存 最大支持 4 根内存 存储存储 内置：2 个 M.2 2280 SATA 启动驱动器+8 个 M.2 2210NVMe 数据存储驱动器 或 2 个 M.2 2280 SATA 启动驱动器+4 个 M.2 2210 SATA/NVMe 数据存储驱动器 网络接网络接口口 2 个 10GE 网口，2 个 10/100MB/1GE 网口，2 个 1GE 管理口 1 个标准 PCI-E 拓展网卡：支持 1/10/25 GE I/O I/O 扩展扩展 1 个 PCIe 3.0 x16

42、插槽 接口接口 前置:2 个 USB3.0 接口,1 个 VGA 接口，1 个 XClarity Controller 管理迷你 USB 尺寸尺寸 W（宽）215mm;H（高）40mm;D（深）376mm 工作温度工作温度-5C55C（长期）云网融合边缘服务器综合考虑成本、性能、易管理和可维护等特性，可以减少专有的网络部署成本，从而节省运营商的运营成本和资本性支出。通过云网底座和管理平台进行一体化管理和隔离，实现 5G 云网融合的云、边、端一体化协同。融合虚拟化 UPF、5GC、CU/DU 以及丰富的云网融合能力应用等软件，用户能够享受 5G 及 MEC 边缘计算带来的便捷体验。ODCC-20

43、21-01001 边缘服务器技术白皮书 16 图 4 5G 云网融合一体化机方案示例图 4.2.4.2.边缘边缘 AIAI 服务器服务器 场景一：现代质检行业面临着人力不足、筛查时间长、检测误差大等痛点，部署分布式的、靠近质检现场的边缘计算平台，可以有效地帮助工厂解决以上问题。表 5 便携 AI 服务器规格配置参数 便携便携 AIAI 服务器规格配置服务器规格配置 处理器处理器 英特尔 Skylake/Cascade lake-SP 处理器 芯片组芯片组 LBG-2，支持 PHY 卡 内存内存 最大支持 8 根内存 存储存储 硬盘机型：最大支持 9 个 2.5/3.5 寸 SATA 盘/SSD

44、 GPU 机型：最大支持 3 个 2.5/3.5 寸 SATA 盘/SSD 板载 1 个 SATA M.2 SSD 管理管理 BMC2500 VGA RJ45 MLAN 网络接口网络接口 2x100/1000Base-T 标准 PCIe 以太网卡 2x10G 光口，2x25G 光口 ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 17 扩展扩展 2 个 PCIe x16 插槽(最大支持 2 张 GPU 卡）+1 个 PCIe x8 插槽 USBUSB 8 USB3.0(6 个板端+2 个板内）工作环境工作环境 温度 045，湿度 5%95%尺寸尺寸 W（宽）460mm;H（高）420mm

45、;D（深）190mm 机器视觉系统搭配部署 AI 算法的边缘计算设备组成在线质检系统。机器视觉系统模拟人眼对空间光环境的感知，利用工业相机、传感器等设备采集被检测产品的图像。边缘 AI 服务器调取终端设备采集的产品图像，调用预先训练的推理模型，分割并定位图像中产品瑕疵的位置，快速识别缺陷，根据缺陷的类型和大小，提供相应的处理建议，如修复或报废。随着产线的运行，质检模型还可以迭代学习，持续优化推理引擎的精确度，实现企业自己的“闭环”质检系统。这种架构既能够有效地提升质检的效率和精确度，释放人工压力，也不会占用过多的网络资源。图 5 在线质检示例图 场景二：对于电子设备制造行业而言，从工艺、成本和

46、客户需求几个角度来看对于AOI（自动光学检测）设备的需求都呈现上升趋势：从技术工艺的角度看，PCB 微ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 18 型化导致人工目检无法满足要求，利用机器检测是大趋势；从生产成本的角度看，产品 ASP(平均销售价格)不断下降而人工成本却不断上升，引进自动化检测设备是必要的选择；从客户需求的角度看，产品的复杂度不断提升，对稳定性要求也越来越高，AOI 可以有效检测缺陷，增强产品可靠性，引入 AOI 设备是厂商争取客户订单的重要砝码。AOI 检测市场在国内处于刚起步阶段，目前市场上只有 30%左右的 SMT（芯片封装贴片）生产线装配了 AOI 检测设备

47、，而国际领先电子制造企业的电子设备制造生产线配置了 AOI 检测，国内目前配备了 AOI 检测设备的电子制造企业绝大多数也只在炉后配备一台进行全检。而按照国际经验，每条生产线至少要配置三台AOI检测设备放置在生产线不同测试工位，包括印刷后检验，贴片后检验以及回流焊后整体检验。因此随着行业的发展及 AOI 检测设备自身具备的优势，未来 AOI 检测设备的装备率会越来越高。智能 AOI 检测检测平台使用边缘计算、人工智能技术，提升 AOI 检测效率，改善准确率，降低漏检率。表 6 智能 AOI 检测平台服务器规格配置参数 边缘边缘 AIAI 服务器规格配置服务器规格配置 处理器处理器 双路英特尔

48、Icelake 处理器 芯片组芯片组 LBG-R 内存内存 最大支持 16 根内存 存储存储 支持 8 个 2.5 英寸 SATA/SAS 硬盘，其中 4 个可支持 U.2 NVMe SSD GPUGPU 最大支持 6 个推理型 GPU 或 2 个训练型 GPU 管理管理 BMC2500 VGA RJ45 MLAN 网络接口网络接口 2x100/1000Base-T 标准 PCIe 以太网卡 2x10G 光口，2x25G 光口 扩展扩展 2 个 PCIe 4.0 x16 插槽(最大支持 2 张 GPU 卡）+4 个 PCIe 4.0 x8 插槽 USBUSB 2 USB3.0 ODCC-202

49、1-01001 边缘服务器技术白皮书 19 工作环境工作环境 温度-545，湿度 5%95%尺寸尺寸 W（宽）438mm;H（高）86.5mm;D（深）450mm 智能 AOI 检测检测平台，需要实现检测方法的自主学习、检测模型的自主优化，彻底取代传统机器视觉的人员复判作业，给工业装上永不疲劳的眼睛和大脑；能实现硬件和软件分离，硬件可随需布置，软件统一管理；降低视觉系统使用成本和人员干预成本；能实现检测过程无感化，良品和瑕疵品自动分流；消除检测对生产节拍的影响，缩短生产周期。图 6 智能 AOI 检测平台系统方案图 4.3.4.3.边缘微服务器边缘微服务器 场景一：在电力行业，AI 可用于提高

50、勘探、调度、管理、维护等流程的效率。特别是在设备状态和周界环境的远程巡检方面，在输电线路、变电站和配电房多场景的远程巡视和自动分析，实现准确度和效率的提升。石油天然气的运输和使用，亦可通过 AI 增加运营、维护和管理水平。例如对于输油输气管廊，通过智能可视化监测方法提升运维效率，以及对于加油站运营，AI可用于提升站点管理能力，并改善用户体验。ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 20 表 7 边缘小站规格配置参数 边缘边缘小站小站规格配置规格配置 模组模组 Atlas 200 AI 加速模块 NPUNPU Ascend 310 内存内存 4 GB LPDDR4 或 8 GB L

51、PDDR4 存储存储 32GB eMMC 5.1 USBUSB 2 个 USB 2.0（面板）+1 个 USB 2.0（内部，用于扩展 USB 加密狗）外置外置天线天线 支持 LTE+SMA 天线 有线有线网口网口 2x RJ45 GE 网口 环境环境要求要求 -40 70(无盘配置)或-40 60(有盘配置)湿度 5%95%散热散热 无风扇自然散热 尺寸尺寸 无盘配置：W（宽）235mm;H（高）45mm;D（深）220mm 有盘配置：W（宽）335mm;H（高）45mm;D（深）220mm ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 21 图 7 电线路巡检方案 场景二：边缘微服

52、务器专为近边应用赋能，提供超强的边缘算力，无风扇，小型化，方便部署，适应各种恶劣环境。表 8 边缘微服务器规格配置参数 边缘微服务器规格配置边缘微服务器规格配置 模组模组 NVIDIA Jetson Nano 或 Xavier NX G GPUPU NVIDIA Maxwell GPU(Nano)或 NVIDIA Volta GPU（Xavier）内存内存 4 GB LPDDR4(Nano)或 8 GB LPDDR4(Xavier)存储存储 16GB eMMC 5.1 USBUSB 2 个 USB 2.0+2 个 USB 3.0 外置天线外置天线 支持 LTE+Wifi+Zigbee 天线 有

53、线网口有线网口 1x RJ45 GE 网口 环境要求环境要求-40 65(Nano)或-40 55(Xavier)湿度 5%95%ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 22 散热散热 无风扇设计/低温加热机制 尺寸尺寸 W（宽）200mm;H（高）46mm;D（深）140mm 当前水环境检测存在检测设施能力不足、建站成本高、后台集中业务处理负载重、数据管理分散等问题。智慧水利检测平台方案应运而生，通过水质监测仪采集的数据进行水质监测、水污染管控、水位监控、可疑人员监控等全业务应用，可将业务应用的数据进行统一化管理，通过感知设备到边缘设备再到中心平台进行三级系统协同分析，同时实现

54、端侧快速响应，解决后台集中业务处理负载重的问题，并实现感知设备的监控，实现水质、天气、环境等外在入侵全方位感知，全场景数据采集。图 8 智慧水利平台拓扑示例图 4.4.4.4.超融合边缘服务器场景超融合边缘服务器场景 随着数据的与日俱增，在边缘端将计算、存储和网络功能相集成，成为一标准机器单元并通过统一的软件平台对计算、存储和网络资源进行集中的管理，实现边缘端计算资源、存储资源和网络资源的统一融合。以业界已实现的智慧地铁业务场景为例，在每个地铁站点放置 3-5 台边缘服务器，构建超融合站点，承载闸机、地铁监控等业务系统，每条地铁线有区控中ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 2

55、3 心，放置基于同样的超融合软件系统构建站点，整个城市的地铁公司有较大型的主中心、灾备中心承载安全生产云、内部服务云，整体的三级云平台可做到云、边、端统一运维监控、虚拟机跨云迁移。图 9 智慧地铁案例超融合场景方案拓扑示例图 ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 24 5.5.总结与展望总结与展望 5.1.5.1.边缘计算服务器的问题边缘计算服务器的问题 （1）边缘服务器的安全问题 边缘服务器，尤其是部署在无人值守的机房或者用户侧的现场级边缘计算节点，处于不受控制的相对开放环境中，会面临更多的风险，更容易信息泄露或遭受物理攻击，因此应当考虑边缘服务器在整个设备运行中的硬件安全、

56、系统安全、应用安全和接入安全等。（2）边缘服务器的规范化问题 边缘服务器要应对广泛的应用场景，如 5G UPF、智慧城市、智能制造、智慧油田等，不同的场景对于边缘的算力、形态、接口和功能等提出了多样化的需求，因此不利于边缘计算产品的规范化。由于缺乏统一的业界规范，边缘服务器的设计也良莠不齐，阻碍行业发展。（3）边缘服务器的可靠性问题 边缘服务器需要适应各种恶劣环境，如更高的环境温度、灰尘、水气、霉菌等，这对边缘计算的产品可靠性设计提出了很高的要求。（4）边缘服务器的管理维护问题 边缘服务器常部署在偏远地区，需要支持远程智能管理维护；如需现场维护，能够快速更换零部件。5.2.5.2.边缘计算服务

57、器的发展趋势边缘计算服务器的发展趋势 （1）模块化设计 模块化的设计是将服务器各个功能模块进行解耦，来满足客户差异化的需求，同时可以模块复用来降低成本、缩短开发周期等。如果不进行模块化，任何设计的变更都需要重新进行开发，成本投入巨大，而模块化可以把重复的功能拆分开来，再根据不同的需求进行重新组合，这样既加快了开发进度，同时减少了不必要的重复设计。采取了模块化之后，产品的布局更为灵活，也满足了边缘场景下小巧灵活高密度的应用需求。（2）更优的散热设计 ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 25 由于边缘机房的制冷系统的稳定性无法有效保证，在系统故障时，机房温度可能会达到 45甚至更

58、高；还有部分场景中没有制冷制热系统，设备运行温度不稳定，因此边缘服务器面临更为严苛的散热考验。因此进一步发掘更高效的热管散热器、进行散热器结构优化、升级散热材质、采用液冷散热技术等将成为边缘服务器散热设计的一些新方向和选择。（3）融合边缘计算管理运维平台 在边缘计算环境下，数据具有异构性且数据量较大，对于计算任务的管理具有较大的复杂性，面向不同场景的边缘计算系统所要实现的功能有差异性。因此，边缘服务器配套边缘计算管理平台将对边缘计算领域的推广和发展有着重要的意义和影响。高效、完善和覆盖面全的监控管理能力是边缘服务器可靠运行的基石和保障。同时，随着未来业务需求的增加，海量边缘计算服务器布局分散，

59、需要一种自动化的智能管理运维体系，运维体系的智能化还可以融合 AI 进行能效优化，故障预测，自动巡检分析等。因此需要提供统一的智能化的边缘运维监控管理能力、告警管理能力和日志管理能力等，为用户提供完整的边缘和云协同的一体化服务。边缘服务器搭载边缘计算管理平台，向上联动云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。（4）管理数据流可通过业务网口传输 由于边缘计算服务器部署场景的离散性，在边缘计算环境下，通信网络的布线资源通常是比较宝贵的，不具备搭建一张独立管理网络的条件。因此，边缘服务器需要支持通过业务网口传输管理数据流的能力。这就需要边缘服务器的 BMC管理平

60、台支持 NC-SI Sideband 管理接口，能基于单一布线资源既实现业务数据流的传输，也实现管理数据流的传输。（5）算力的提升与多元化 在智能世界，算力成为新生产力。边缘计算代表了当前先进的生产力。一方面，通信信号处理需求的增多，对算力的提升提出了新要求。另一方面，5G 是物联网创新的起点，将带来多种物联场景，边缘计算是支撑物联技术低延时、高密度等条件的具体网络技术体现形式。边缘服务器要满足多种业务数据的计算需求，越来越多的应用场景将对计算能力的多样化构成新一轮的需求和挑战。ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 26 5.3.5.3.结语结语 边缘服务器正在快速地成熟和完善中，结合整个边缘计算的发展，未来边缘服务器会重点在云边融合、低功耗设计、数据安全等领域产生新的突破。特别是随着新一代人工智能计算加速技术的兴起，边缘服务器的设计与实现可能会产生颠覆式的变化。边缘服务器作为提供“云-边-端”计算能力的关键一环，是未来边缘计算网络体系中不可或缺的组成部分，它的良性发展势必会为整个边缘计算产业的成长奠定坚实的基础。ODCC-2021-01001 边缘服务器技术白皮书 27 开放数据中心委员会（秘书处）地址：北京市海淀区花园北路 52 号 电话： 邮箱：ODCC