MCP Client Nacos MCP Router部署最佳实践 AI Agent Nacos MCP Router 1. 容器化部署，隔离计算资源，同时具备安全沙箱 的特性 2. 多副本部署，提升稳定性 3. 采用SLB提供负载均衡能力，对外暴露服务 4. 推荐采用streamableHTTP协议 5. Nacos集群模式部署，提供高可用能力 streamableHTTP Nacos （智能 路由） Router （代理 模式） time 1. 使用Nacos MCP Router proxy模式把stdio协议MCP 服务（time）转为 streamableHTTP，2副本部 署在ACS上； 2. Nacos MCP Router采用2副 本部署，通过slb对外暴露服 务 3. Nacos中注册stdio协议的高 德MCP服务器 4. Nacos MCP Router自动把

存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构，结合对数据布局的优化，提供贴合不同在线业务需求的个性化存储服务，例如低时延块 存储（数据库多副本场景，<0.1ms延迟）、高带宽弹性盘（大数据单副本场景，吞吐量达 ��Gbps）、高速临时存储等。 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程需要存储和预处理海量的多模态数据，数据向量化趋势也非常显著，为保障 的线性度指标以及资源隔离的力度等。特别在是高密度计算环境下，单服务器下的租户更 多，相关租户之间的故障隔离以及缓存、存储等资源的共享访问问题会更加突出，既要确保 租户之间运行不受任何影响，又不能以牺牲用户访问性能为代价。此外，多副本存储策略在 面对存算分离架构时也会带来数据一致性的挑战。一些分布式事务处理涉及多个计算节点和 存储节点，进一步增加了系统设计和实现的复杂度。 云原生架构带来系统架构和技术栈的新问题：例如如何处理微服务间频繁的通信、复杂的拓

平台价值 内置蒸馏方案，开箱即用 内置全系模型，一键精调 多 验证成本高 算力投入大，优化成本长期存 在 配置自主可控，快速验证并发用量 统一资源纳管，灵活切换 启动阶段 痛点 一键多副本，快速线性扩缩容 持续升级推理加速，降本增效 故障多，无法长时间稳定运行 规模扩大，人 / 物料管理难度高 开源资源分散，准备周期长 解决技术问题，体验效果滞后 工具链易上手，快速验证效果

敏感信息。  定期更新和重新训练模型，以应对新的安全威胁。 此外，系统应具备灾难恢复和业务连续性计划（BCP），确保 在发生安全事件或系统故障时能够快速恢复服务。备份策略应采用 异地多副本存储，定期进行恢复演练，验证备份的有效性和可用 性。 最后，安全培训和意识提升也是不可忽视的一环。所有涉及系 统操作的人员应定期参加安全培训，了解最新的安全威胁和防护措 施，确保在日常工作中能够严格执行安全策略。 计。  网络防护：部署防火墙、IDS、IPS，定期漏洞扫描和安全评 估。  模型安全：防范模型推理和对抗样本攻击，定期更新和重新训 练模型。  灾难恢复：制定 BCP，采用异地多副本备份，定期恢复演 练。  安全培训：定期进行安全培训，提升全员安全意识和操作规 范。 通过以上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的安 全部署和运行，有效保护客户数据和金融交易的安全。 所有数据访问和操作记录需实时写入不可篡改的日志系统，如 Elasticsearch 或 Splunk，以便后续审计和追溯。 最后，定期进行数据备份和灾难恢复演练，确保在突发事件中 能够快速恢复业务。备份数据采用异地多副本存储，结合增量备份 和全量备份策略，减少恢复时间目标（RTO）和数据丢失风险 （RPO）。 通过上述方案，确保 Deepseek 大模型在银行系统中的数据存 储高效、安全且可扩展，为银行业务的稳定运行提供坚实的数据基

并及时修复发现的漏洞。同时，应建立应急响应机制，制定详细的 安全事件处理流程，确保在发生数据泄露或其他安全事件时能够快 速响应，最大限度地减少损失。 此外，数据的备份和恢复策略也是数据安全的重要组成部分。 应采用多地域、多副本的备份方式，确保数据在发生自然灾害或硬 件故障时仍能快速恢复。备份数据同样需要加密存储，并定期进行 恢复测试，确保备份数据的完整性和可用性。 最后，提升员工的安全意识是数据安全策略中不可忽视的一 段包 括主备切换、数据复制和自动故障转移。主备切换通过配置主节点 和备用节点，当主节点发生故障时，备用节点立即接管服务，最大 限度减少服务中断时间。数据复制则通过在多个节点上存储相同的 数据副本，确保即使某个节点出现故障，数据仍然可以访问。 为提升系统的可靠性和容错能力，可以采用以下技术方案：  集群部署：将 AI 智能体部署在多台服务器上，通过集群技术 实现资源共享和负载均衡。  独立的服务模块，便于开发、测试和部署。每个服务模块可以通过 容器化技术（如 Docker）进行封装，结合容器编排工具（如 Kubernetes）实现自动化部署和负载均衡。此外，为了确保系统 的高可用性和容错性，建议采用多区域、多副本的部署策略，结合 负 载均衡器和数据库主从复制机制，进一步提升系统的稳定性和响应 速度。 在数据存储方面，根据数据访问频率和一致性要求，可以选择 关系型数据库（如 MySQL）或非关系型数据库（如

移到 负载较低的节点上，从而实现资源的高效利用。 此外，系统将支持混合并行计算模式，包括数据并行和模型并 行。数据并行适用于数据量较大的场景，通过将数据分片并在多个 节点上并行训练相同的模型副本；而模型并行适用于模型参数较多 的情况，通过将模型的不同部分分配到不同的节点上进行计算。例 如，在训练大规模自然语言处理模型时，可以结合数据并行和模型 并行技术，进一步提升训练效率。 为了确

分钟内解决，启动应急预案，通知相关项目团 队暂停依赖该系统的操作，并评估对项目进度的影响。 在数据恢复方面，应确保所有工程造价数据均实现定期备份。 建议采用“3-2-1”备份策略： - 保留至少 3 份数据副本，分别存储在主服务器、备用服务器和云 端。 - 每日进行一次增量备份，每周进行一次全量备份，确保数据丢失 不超过 24 小时。 - 定期测试备份数据的可恢复性，确保在故障发生时能够快速恢复

o 审计规则缓存：将频繁访问的审计准则（如 GAAP/IFRS 规则集）预加载至内存，减少数据库查询延迟。 3. 数据库优化 o 读写分离：审计日志写入主库，分析查询走从库（配置 3 个只读副本）。 o 分库分表：按审计项目 ID 哈希分片，单表数据量控制在 2000 万条以内。 o 连接池调优：HikariCP 配置最大连接数=500，空闲超时 300 秒。 容灾与降级 -

及恢复效率。此外，应建立详细的备份日志，记录每次备份的时 间、范围、介质及操作人员，便于审计与追踪。 为了进一步提升备份策略的可靠性，建议采用以下措施： - 实 施多版本备份机制，保留多个时间点的备份副本，以便在数据被误 删或损坏时能够恢复到特定时间点。 - 建立异地备份站点，确保在 主数据中心发生灾难时，能够迅速切换到备用站点。 - 自动化备份 流程，减少人为操作失误的可能性，并通过监控系统实时监控备份