「智深财经」内部电子元器件也因此持续受益，服务器因5G/AI快速增长、迭代( 二 ) 流量爆发的时代

异构计算能够满足边缘计算对多样性计算的需求。通过异构计算可以满足“连接+计算”的基础设施的构件，可以满足碎片化产业和差异化应用的需求，提升计算资源的利用率，支持算力的灵活部署和调度。在不同的边缘计算场景中，不用的计算任务对硬件资源的需求不同，从计算模式、并发数、迭代深度等方面，可能需要x86、ARM、GPU、NPU等多种类型的芯片支持。

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ARM架构优势
在边缘计算场景下，服务器的部署从原来的集中化管理到散落化部署。服务器运维的整体难度增加。同时，服务器之间的差异化，也为管理异构服务器增加了难度。对边缘服务器运维管理的要求包括：
1）对异构服务器进行统一的运维管理接口。在云数据中心中，服务器的类型或者架构大体相同或类似。而在边缘计算中，为了应对异构计算的需求，同一机房可能放置不同架构的服务器（X86/ARM），这就需要统一的运维管理接口，来实现对不同架构服务器实时运行状态的获取。

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边缘服务器运维平台
1）业务自动化部署。边缘计算的服务器部署在区县级机房，数量众多，势必要采取高效运维方式，实现自动安装业务/统一分发业务，自安装，自升级，自补丁升级，降低对运维人员水平的要求，同时减少现场操作，达到高效运维。可以看出，边缘服务器的运维管理方式与云服务器存在较大的不同。云计算场景下的服务器一般都是集中化管理运维。
边缘服务器部署的环境相对比较复杂，通常在网络边缘的园区。同时，为了获得更小的延时，边缘服务器部署位置下沉到市县一级的机房，这样会节省传输带宽，也获得了更好的用户体验。与传统数据中心所处的标准化机房相比，边缘服务器所处的环境条件比较复杂，空间、温度、承载、电源系统等方面都存在较大的差异。

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边缘服务器与一般服务器的对比
边缘计算对服务器的需求

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关于服务器需求量的预测，也只能是从定性分析的角度来给出大概量级。回到服务器本身解决的核心问题：网络数据的计算、处理和存储。可以认为，服务器的需求量是与互联网（云端）数据的量级成正比的，虽然我们还不知道这种正比例关系的斜率是多少（线性增长还是非线性增长），但从变化的方向来看，是同步向上的。也就是我们经常说的，服务器需求是以流量为自变量。
从5G新应用产生的数据量来看，在5G应用场景下，视频或将成为交互的主要工具和载体。视频交互产生的数据量级有望大幅提升。根据iHS数据， 2020年，超高清用户有望达到1亿， 4K电视占电视总销量比例超过40% 。 2023年超高清用户规模有望达到2亿， 4K电视或将全面普及。 4K超高清视频的发展有望进一步提升互联网流量。从iHS具体预测数据来看，相比于2019年， 2023年高清视频和VR带动的边缘流量增长幅度有望达到12倍。由此，在网络数据增长一个数量级的前提下，与之对应的对数据的计算和存储的需求有望大幅提升，从而对底层的计算基础设施（服务器）的需求有望大幅增加。

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未来五年网络流量预测（单位：Gbps）
根据思科“视觉网络指数”（VNI），相比2017年， 2022年全球互联网流量将增长153% ，到每月356兆亿字节，其中视频占流量的82% 。到2022年，思科预测约三分之二（62%）的连接平板电视机将支持4K 。到那时， 4KUHD分辨率更密集的数据要求将占全球互联