，提升资源利用效率 推理服务可下沉边端 ，适应军事场景需求 教务、 教 学 、 教 研 、 教 管 、 教服、 校 园 、 宿 舍 、 食 堂 异构算力适配 模型管理 模型训练 模型开发 算法引擎 服务管理 服务发布 预置能力 固件管理 智能 开放 OP YTr orch time (H) 基础： 算力资源细粒度切 分 32 GPU 显存 16 8 4 支撑： 资源池化管理和分 配 基于任务、 用户和资源状 况进行任务执行排序 GPU 异构 user2 user1 user1 视觉场景 文本场景 …… 训练 推理 任务 用户 智算中心： 数据中心（面向人工智能 ，数据一站式管理） 型发布等功能 ，帮助用户快速、便捷的完 成 模型训练与模型发布 算法引擎 深度学习 基础环境 主流计算框架支持 异构算力适配 基于“智能、 开放、 便捷”的理念 ， 面向模型架构设计、 代码调试、 模型训练、 参数调整 ，模型评估、 模型管理的所有环节 ， 针 对不同角色用户 ，提供对应开发工具 ， 以适应不同难度的模型训练需求

学校视图、通知下发、公文下发、数据上报 学校数据管理 教育管理单位 政策信息下发 汇聚数据分析 预警管控 应急通知 家校互通 数据 家 长 学习考试数据 校园考勤数据 学 生 支持异构系统的数据对接 支持国、省、市级平台的对接 支持校级数据的上报采集 支持教学应用系统的数据采集 支持分权分域的数据共享 办公审批数据 教务教学数据 德育评价数据 老 师 学校 简易运维 安全可靠 超大带宽 大数据云 敏捷部署 资源灵活分配，教育业务分 钟级上线 高效管理 统一管理多校区数据中心， 效率 10 倍提升 节省投资 基于 OpenStack 架构，异构兼容 多厂家设备 数 据 中 心 解 决 方 案 AI 教学管理 无感考勤 AI 辅助监考 AI 教研 教学反思 教师成长轨迹 教学资源 泛在 自主 教学常模 新高考走班考勤 学生行为时长、授课模型 教师授课模型、课堂互动趋 势、参与度每日趋势 不分时间地点，随时随地 的学习 教师作为导演，引导学生 自主学习 数据均衡、常态模型 AI 辅助巡课 智能识别课堂异常行为 同课异构对比 数据对比、差异挖掘 数据驾驶舱 基础信息、资源统计 教学分析 个性化 突出学生的个性化。根据 每个人情况定制学习内容 数据治理中心 精准教研 数据化定点教研 局端总览 学校对比

后勤管理 污染治理 G IS 管 理 空间数据管理 会客厅 （观、感） 大规模并行计算 异构计算 云原生 网络安全 对象存储 智能云平台 物理模型管理 行业模板 统一运维中心 看板开发 数据探索 统一能力支撑 统一应用中心 设备接入 协议解析 数字孪生 数据中台 异构调度 A I 中 台 数据模型 BIM 云边协同 CIM 数据汇聚 GIS 数据开发 ……… ………

云原生 对象存储 网络安全 异构计算 ……… 智能云底座 智能摄像机 智能门禁 智能访客机 智能迎宾屏 智慧杆塔 GIS 管理 通行管理 可视化 污染治理 后勤管理 分析看板 物业管理 空间数据管理 校园一卡通 产业服务 第三方服务 数字孪生 数据中台 看板开发 行业模板 数据探索 设备接入 协议解析 异构调度 BIM 数据模型 CIM GIS 统一能力支撑 统一应用中心 数据汇聚 数据开发 云边协同 IaaS ① 线上 + 线下联动授权方式，支持校园、楼宇等各类人、车通行场景，从传统“一卡通”升级为“一码

c l e 0DI 作为其核心运行内核，须 采 用企业服务总线产品作为其核心运行内核，确保产品稳定性。 2)可集成性 平台提供丰富的 A PI 接口程序，实现异构数据源的共享和交换，支持 各 种主流、非主流关系型数据库、0DB C 数据源、We b Se rv i c e 、 T a b1 e d-Tx 通过集中的主数据治理平台，为所有信息的交互和集成提供了统一的编码 数 据。在异构系统之间协同业务处理的每个阶段，编码信息都是一致的，降低 了信 息核对的成本。通过主数据管理和集成保证了信息来源的唯一性和正确 性，为决 策支持和数据仓库系统提供准确的数据源，避免因为基础数据的多样 导致信息核 对、汇总、统计失误和错误。数据标准的应用提高了沟通的有效 性，节约了异构 系统之间的交互成本，提升了信息化的高端收益水平。 在，这都是数据质量管理需解决的问题。这需要数据集成系统根据数据清洗 规则 将它从业务数据库中挑出来，然后根据业务策略删除清理掉。 1〕 完全异构数据整合 有些情况下，用户需要将两个不同开发公司开发的应用系统进行全面整 合， 这就面临着将两种完全不同的数据结构最终整合成一个。这时，用户需要做 大量 的异构转换处理，数据集成系统内置丰富的数据转换函数和自定义脚本可以 很好 的支持用户此类需求。 5.1.3.2.4.大数据转换和装载

1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 趋势 趋势 • 海量异构非结构化数据 • 大规模用户数 • 安全合规无法保障 • 知识沉淀难度高 • 知识赋能无法达成 “ 数据”和“知识”双擎驱动智慧校园 数据是高校的“血液” ，是保 ，灾备任务报表 ，系统自动巡检， 灾备资源监控和预测以及备份任务异常分析能力 ，支持市场上主流灾备产品统一监管 ，并以可视化的方式展示灾备体 系建设成效 ，增强灾难恢复能力： • 异构灾备系统运维：广泛支持包括爱数 AnyBackup 、 Veritas NBU 、 Commvault 等在内的国内外主流灾备系统 运 行日志等数据统一采集、可视化分析与呈现； • 灾备系统自动巡检：基于巡检策略， 1 AnyShare Family 7 ， 内容改变生产力 非结构化数据已经成为高校中占比最高、 日常教学科研最常见、使用最频繁的数据类型 ，如作 业、课件、论文、报告等文档 ，其海量、分散、异构的特征 ，决定了这些内容难以高效搜索 和 访问 ，蕴含的知识也难以获取和传播 ，所以 ，智慧校园的数据能力建设离不开非结构化数 据这 块重要拼图。 AnyShare Family 7 是 AGI

镜像，提供稳定的 Kubernetes 和 Docker 版本，省去搭建、维护 容器集群的麻烦。 （六） 混合多云管理能力要求 提供异构混合云管理能力，灵活配置，实现对主流公有云、私有云、虚拟化、容器等基础 设施的全面对接及资源整合，帮助单位构建云环境，实现混合云或异构云的统一管理、自动化 部署与运维、持续集成与交付，满足大规模的云资源管控要求。 （七） 高性能计算能力要求 高性能计算服务提 以及大数据分析服务等PaaS服务。 第 10 页 共 157 页 云管理平台：多云管理平台（灵云CMP）是联通云在管理数百异构云池、数百万核vCPU的 技术实践基础之上，通过业内最大规模的异构云管理实践，自主研发打造出的功能全面的云管 理平台，旨在实现混合云或异构云的统一管理、自动化部署与运维、持续集成与交付。本次将 基于OpenStack技术建设统一的云管理平台，将所有X86的计算资源、存储资源、网络资源池化， 第 35 页 共 157 页 3. 云平台管理系统解决方案 3.1 云管理平台总体规划 我司提供的云管理平台是基于KVM虚拟化技术和OpenStack云架构技术研发，完全具有源代 码，可对多种异构资源实现统一管理的云系统软件，能够为用户提供简单、统一的管理平台， 内置丰富的资源管理与交付功能，可以对原本静态的IT基础设施进行管理、调度和按需分配， 可实现基于策略的调度，并且易于集成，满足

教研助手，大数据评估教学过程问题，助力教学水平提升 同课异构 教师对比 优化课程 教学反思 量化数据呈现教学实践的能力 差异，青年教师自我教研反思 精准教研 精准评课 发展档案 成长轨迹 量化评价与质性评价相结合，辅 助教研员提高教研活动建设成果 学科常模 名师效应 学科常模 个性差异 管理领导利用学情数据实现经 验分析向基于大数据分析转变 校本或校际同课异构 教师专业成长档案 校本或校际学科常模 析，获取知识点、课堂 互动等信息 基于知识图谱，识 别并分析教师课件、 学生笔记 课堂数据采集 数据挖掘及分析 课堂分析报告 • 教学反思 辅助教师优化课 堂内不同时间段 的课程设计 • 同课异构 教学能力横向对 比和深入点评， 精准提升教学水 平 • 课堂提升报告 生成学生课堂参 与度报告、教师 教学水平报告， 课堂教学闭环反 馈 精准提升 学习能力 精准提高 教学水平 四、智慧教学

化 节约 绿色 智能 消除异构化系统之间障碍 快速动态部署资源和服务 虚拟化技术与绿色科技结合，降低能耗 先进、高效、智能的系统散热方案 智能化的环境控制和能效管理系统 云计算平台对资源的独立，兼容各类应用平台 计算，存储，网络资源的智能化统一管理 面向业务的资源的定制化部署 虚拟化提高资源利用率， 简化管理维度，节省维护成本 支持异构资源兼容，实现业务的平滑升级 数据中心建设

能  消除异构化系统之间障碍  快速动态部署资源和服务  虚拟化技术与绿色科技结合，降低能耗  先进、高效、智能的系统散热方案  智能化的环境控制和能效管理系统  云计算平台对资源的独立，兼容各类应用平台  计算，存储，网络资源的智能化统一管理  面向业务的资源的定制化部署  虚拟化提高资源利用率，  简化管理维度，节省维护成本  支持异构资源兼容，实现业务的平滑升级