从互联网广泛采用的早期阶段到当今的超连接时代，我们生成的数据量呈指数级增长。 智能手机、物联网 (IoT) 的普及以及技术与日常生活的无缝集成都促进了这一增长。 到 2025 年，我们预计每天将生成 463 艾字节的数据。
对于企业而言，数字化的迅猛发展带来了新的客户期望，并需要创新的方法来满足这些期望。 金融服务、零售、电信和医疗保健等最大的行业面临着有效处理和利用他们可以访问的大量数据的挑战。 传统的数据处理方法正面临着跟上企业所产生的前所未有的规模、速度和多样性信息的挑战。
企业正在转向基于 GPU 的云计算、人工智能 (AI) 和分布式边缘计算等尖端技术来彻底改变其运营。 云计算提供可扩展的存储和计算资源，机器学习 (ML) 技术可用于从复杂的数据集中提取有意义的见解。 通过利用机器学习，企业可以实现流程自动化、优化决策并提供个性化的客户体验。
边缘计算使数据处理和计算能够在尽可能靠近数据源的地方进行，从而减少将数据传输到遥远的数据中心的需要。 通过使计算能力更接近，以边缘为中心的解决方案可以实现实时处理，减少延迟并增强最终用户的响应能力。
金融行业已经开始采用边缘设备，因为企业可以更快地处理数据并使用实时分析来提供个性化服务。 在这些(通常)较小的设备上处理数据还可以降低传输和基础设施成本，并使公司能够更轻松地满足当地监管要求。
然而，其他行业也可以获得同样的好处。 例如，在零售业，边缘计算可以通过更快的数据处理来实现个性化优惠和实时库存管理，从而改善店内客户体验。 在医疗保健领域，它可以促进医生的实时诊断和决策，并支持远程患者监护和远程医疗应用。
据预测，到 2025 年，超过 50% 的企业管理数据将在数据中心或云之外创建和处理。这在一定程度上要归功于边缘计算的多项发展。 其中之一是边缘计算与 5G 的结合。 它们共同进一步减少延迟并支持实时处理功能，为电信提供商创造大量机会。 边缘计算也可能会扩展以补充大型处理作业的云计算，而不是完全取代它，例如在高峰需求时间提供突发能力。 最后，边缘将与物联网硬件和本地机器学习应用程序更紧密地集成，通过靠近物联网和工业物联网提供关键服务的更高效的数据处理来提高性能。
然而，拥抱边缘计算并不像插入新设备那么简单。 保护设备内的 IT 设备至关重要。 在 IT 不适合驻留的地方分配计算存在一些特定的挑战 - 热量、湿度、灰尘和其他可能损坏设备的环境碎片。 暴露在污染物中可能会导致边缘设备发生故障，并导致性能下降、硬件寿命缩短以及代价高昂的设备损坏。 温度波动也会给设备冷却带来挑战，并会降低性能。 拥有密封、加固和加固的专用设备对于在新地点分配计算至关重要。
与集中式数据中心设施一样，边缘解决方案还需要应对数据处理过程中的发热和能耗问题，因此冷却对于确保设备的最佳性能、寿命和可靠性至关重要。 数据中心的冷却技术可能不适合边缘安装，而且由于许多企业都有自己的可持续发展目标需要满足，因此拥有冷却和保护 IT 设备的高效解决方案对于最大限度地减少边缘计算操作对环境的影响至关重要。
槽浸式，即边缘设备完全浸没在非导电介电液体中，可以解决其中一些问题。 然而，这通常需要大量的空间、大量的初始设置成本以及更复杂的设备服务。 精密液体冷却技术是为了解决所有这些问题而开发的，其中少量的介电冷却剂精确地去除服务器最热组件中的热量。 通过这些系统，来自热点(如 CPU 和内存组件)的热量被内置的热交换器捕获并消除。
精密液体冷却比水箱浸入式冷却更具可扩展性。 它采用标准垂直机架外形，可对冷却分布进行更精细的控制，并可针对特定组件进行定制，从而降低热瓶颈的风险。 同样，它也是一种更实用的解决方案，因为可以轻松访问和维护各个单元，而无需中断整个冷却基础设施。 这种可维护性不仅减少了维护期间的停机时间，而且还通过支持设备热插拔并允许根据需要对特定组件进行有针对性的维修或升级来降低运营成本。 据精密液体冷却系统领先供应商 Iceotope Technologies 称，该技术可将组件故障减少 30%，并延长边缘服务器的使用寿命。
该冷却解决方案比许多冷却替代方案更具可持续性。 虽然精密液体冷却可以消除近 100% 的服务器热量，但它所需的能源减少了 40%，并减少了相同数量的碳排放。 事实上，精密液体冷却每平方米的功率密度提高了约 6 倍，从而显著减少了碳足迹。 由于没有机械冷却要求，耗水量也极小，并且所需的介电流体比槽内浸没解决方案少得多。
在这个数据需求不断提高的新时代，需要一种新的解决方案。 了解 Iceotope 的精密液体冷却技术如何帮助您的企业利用边缘计算的力量来提高当今的业务增长和生产力，同时降低成本、最大化收入并加速实现可持续发展目标。
