几年前，边缘计算的概念还让人“云里雾里”，但是现在几乎所有的数字化转型大会都在谈边缘计算。
究其原因，还是我们的应用场景发生了巨大的变化。相对于传统的前端采集数据，管道传输，后端计算的“云-管-端”一体化模式来说，如今终端算力上移，数据中心算力下沉，通过边缘算力进行决策的比重越来越大。根据权威分析机构IDC的预测——全球企业基础设施建设在边缘部署比例将从年的10%增长到23年的50%，全球智能终端接入数量将从年的亿个增长到年的1亿个，产生的数据量爆炸式增长。
这也符合当下智慧化的发展需求。你或许会发现，如今身边的任何物品，哪怕是家中的电视冰箱洗衣机，都会被冠以“智慧”的头衔，而越来越多的家用电器也增加了液晶显示屏、增加了语言人际交互，甚至增加了远程遥控等功能……一时间，终端变得越来越智慧化，其产生的数据也呈现出海量增长的势头。
走出家门，你会发现马路上飞驰的汽车、路口的交通灯甚至连井盖都已经实现了智慧化，这也就意味着我们无时无刻不处于数据的包围之中，而如此庞大的数据如果都汇集到云数据中心显然也并不现实。这就催生了边缘计算的出现——我们需要在靠近终端的位置进行实时分析，将那些需要的数据传送到后端，而绝大部分不需要的数据则可以选择丢弃。这就是当下边缘计算承担的主要职责，甚至伴随着智慧化、数字化的深入，边缘计算承担的业务也将越来越重。
“我们看到对于数据的决策正在从数据中心向边缘侧迁移。未来或许只有20%的数据计算会在后端数据中心内，而80%的数据处理都需要终端和边缘来完成，云端只是用来进行数据整合与决策”，浪潮边缘计算事业部总经理孙波介绍说。乍听起来，孙波的这个观点可谓是“惊世骇俗”，我们一直认为的计算力最强者——数据中心居然只负责最后20%的数据整合与决策？但是仔细想想，这种情况并非没有可能。套用网络领域的名字来说，边缘计算将计算压力“卸载”到了每一个节点上。
比如在智慧交通中，这种情况就完全可能。以交通拥堵为例，某城市的主干道上可能有几十个交通路口，在边缘计算情况下，每个路口的摄像头都可以在最短时间内计算出自己有价值的数据，对路口交通是否放行以及放行时间做出决策，而数据中心所要做的就是将这些数据汇总在一起，判断整个城市的交通路况。这其中，边缘计算进行了大量重复性的、简单的工作，而最终的判断要靠后端数据中心来完成，并以此作为道路规划提供参考的依据。
这同时也说明了“云-边-端”三者的关系，即相互影响，相辅相成。不过按照这种趋势，边缘的计算力是亟需提升的，因为要不了太久我们大部分数据就都需要边缘设备来承担。尤其是伴随着新冠疫情的肆虐，与体温检测、通行数据分析为代表的应用出现了不少，也形成了全新的蓝海市场，这部分同样也需要强大的边缘算力进行支撑。
正是看到了这个市场缺口，浪潮在本次IPF大会上发布了全新边缘计算微服务器EIS，这并非是单一的产品，而是具备解决方案性质的一整条产品线。据悉，本次发布的EIS系列产品可提供高达TOPS的边缘AI算力，有室内、室外和微中心三类计算节点形态，三种节点都具备卓越的性能，相得益彰，使得浪潮服务器EIS系列延续了浪潮数据中心级高可靠性，能够为智慧农业、智能制造、智慧交通等数字化业务和人工智能场景的落地应用提供有效保障。
这也是目前浪潮在边缘计算领域的代表型产品。其实浪潮早在几年前也开始了在边缘领域的布局，目前其产品线也分为边缘微中心、边缘服务器、便携AI服务器、智算微服务器等四大类，其应用领域也在不断变化。这其中，边缘微中心承载的业务最重，尤其是在制造业、智慧交通、智慧医疗等多个领域，它可以通过整合的方式提供集控电、网络、存储、计算等领域于一体的整机柜，通过一体化交付的方式减少客户等待和上架时间，保证应用的实效性和算力提供的完整性。
边缘服务器的概念比边缘微中心要小，但是在算力并没有明显减少，所以更适合边缘AI训练和推理应用。浪潮边缘服务器基于OTII标准打造，所以在未来的边缘网络部署加速中也能够发挥作用。这里我们需要提及的是，OTII（OpenTele