度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项， 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 型的推理体验。 云原生方案形成整体保障：除了算力层面的降本措施，云服务商还通过持续增强弹性伸缩、 Serverless以及统一运维等云原生解决方案的效能，实现硬件、算法、平台、服务的协同进 化。例如，在强化弹性伸缩能力时，综合运用编排调度（例如Kubernetes）、服务监控、服 务治理以及相关的配置管理等云原生能力，在提高弹性伸缩的速率的同时，持续增强自动化 预测能力以及优化自适应策略。 1.3 持续的融合创新，助力企业的国际化布局

提供智能决策支持，优化决策流程，提 升决策质量和效率。 动态建模与实时决策支持能力构建 实时数据集成 动态模型调整 预测性分析 智能决策支持 04 技术架构设计与模型融合 方案 分布式计算与云原生架构支撑体系 弹性扩展能力 采用分布式计算框架和云 原生架构，能够根据业务 需求动态调整资源分配， 确保系统在高并发场景下 的稳定性和性能。 微服务化设计 通过将系统拆分为多个独 立的微服务，实现模块化 采用混合云架构，将核心计算任 务部署在私有云中，确保数据安 全性和可控性，同时利用公有云 的弹性资源应对突发的高计算需 求。 结合资源使用监控和成本分析工 具，优化算力资源配置策略，在 满足业务需求的同时，降低硬件 和云服务成本，提升整体经济效 益。 高性能算力资源配置与弹性扩展方案 05 数据治理与知识图谱构建 多源异构数据清洗与标准化处理 数据源整合：银行系统中存在大量多源异构数据，包括结

Spark、Ray）以加速训练速度，并通过自动化机器学习 （AutoML）工具优化超参数和模型选择。 服务层提供模型的部署与推理服务，采用微服务架构 （Microservices）以确保系统的高可用性和弹性扩展。服务层通过 容器化技术（如 Docker、Kubernetes）实现模型的高效部署和管 理，并通过 API 网关（如 Kong、Envoy）对外提供标准化的 API 接口。为提高推理性能，服务层引入模型压缩、量化和加速技术 WebSocket 等。这些协议 和标准可以确保 AI 智能体在多种操作系统和设备上都能稳定运 行，并提供一致的用户体验。此外，利用云计算技术可以实现数据 的分布式存储和计算，确保系统的高可用性和弹性扩展性。 在数据集成方面，系统应支持多种数据格式和数据库类型，包 括关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库 （如 MongoDB、Cassandra）。通过数据清洗和转换工具，可以 实施自动扩展策略，根据实时流量动态增减计算资源。  优化算法和数据处理流程，减少不必要的计算开销。  使用微服务架构，将复杂系统拆分为多个独立服务，便于单独 优化和扩展。 在技术选型方面，云服务提供商的弹性计算资源是确保可扩展 性的关键。例如，利用 AWS 的 Auto Scaling 或 Google Cloud 的 Managed Instance Groups，可以根据需求自动调整服务器数量，

一体化服务管理工具及推理加速能力 一体化服务管理工具 Angel 推理加速 指标监控 鉴权 / 限流 流量分配 实时掌握服务性能、调用量、资源消耗等关键指标 自动调度符算力资源，弹性灵活应对业务峰谷 HPA 扩缩容 定时扩缩容 组合扩缩容 提供多种扩缩容策略，满足不同场景的灵活资源需 求 纳管资源组 按量计费算力池 大模型专属 GPU 算力 包月独享 核心收益 可结合文档解析、拆分、 embedding 、多轮改写 等服务进行组装，定制企业专属 AI 业务。 主要优势 : • API 服务更稳定、安全、易用；满足大批量使用， 可以弹性扩容满足客户需求；支持购买专属并 发； • 限时免费试用（ 2025 年 2 月 25 日 23:59:59 前）； • 兼容 openai 的 API 接口协议，可快速调用体验。

的信息。此外，数据的安全性必须得到充分保障，模型在处理敏感 信息时应遵循严格的数据加密和访问控制策略，以防止数据泄露和 未经授权的访问。 在技术架构上，模型的部署应支持分布式计算和云原生架构， 以实现高可用性和弹性扩展。银行系统通常需要 24/7 不间断运 行，因此模型的部署方案应考虑到故障转移和自动恢复机制。同 时，模型的监控和日志记录功能应完善，以便于实时监控模型的运 行状态和性能指标，及时发现和解决潜在问题。 支持高并发处理，响应时间控制在毫秒级别  使用高质量金融数据进行训练，优化反欺诈和风险评估  具备强大的数据清洗和预处理能力  遵循严格的数据加密和访问控制策略，保障数据安全  支持分布式计算和云原生架构，实现高可用性和弹性扩展  完善的监控和日志记录功能，实时监控模型运行状态 最后，模型的维护和更新应定期进行，以确保其能够适应不断 变化的业务需求和技术环境。银行系统的技术团队应具备足够的专 业知识，能够熟练 首先，采用混合存储架构，结合本地存储与云存储的优势。本 地存储主要用于高频访问的数据，如实时交易记录、账户信息等， 以确保低延迟和高吞吐量。云存储则用于备份、历史数据和大规模 模型训练数据，以降低成本并提高弹性。通过分层存储策略，将热 数据存储在高速 SSD 或 NVMe 设备上，冷数据则迁移至成本较低 的 HDD 或对象存储中。 其次，数据存储需支持高并发读写操作，以应对银行业务的高 峰时段。为此，采用分布式存储系统，如

CPU、256GB 内存，并预留 50TB 以上分 布式存储空间以满足审计日志和模型训练数据的存储需求。 - 容器化部署：通过 Kubernetes 编排 Docker 容器，实现模型服务 的弹性扩展。建议采用 Istio 服务网格管理流量，确保高并发审计 请求下的稳定性（如每秒处理 100+审计凭证请求）。 - 安全加固：部署硬件级加密模块（如 SGX）保护模型参数，结合 VLAN 划分隔离训练环境与生产数据库，符合 括计算资源动态分配、缓存机制设计、异步任务调度以及数据库查 询优化，以下为具体实施方案： 计算资源动态分配 采用 Kubernetes 的 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）实现容器 化服务的弹性扩缩容，基于 CPU/内存利用率阈值触发实例增减。 例如，当审计任务队列积压超过 500 个时，自动扩容至最多 20 个 Pod 实例，任务处理完成后缩容至基线 3 个 Pod。关键参数配置如 在审计领域的高并发场景下，系统需应对大量用户同时提交审 计任务、实时查询分析结果的请求。以下是基于 DeepSeek 构建智 能体的高并发处理方案： 架构设计层面 采用微服务架构实现资源隔离与弹性扩展，关键组件包括： - API 网关层：集成 Kong 或 Nginx 实现请求路由、负载均衡与限 流（如令牌桶算法控制每秒 5000 请求）。 - 任务队列：通过 RabbitMQ 优先级队列区分紧急审计任务（如金

同用户提供定制化的网络服务，满足特定业务的带宽、时延、安全 性需求。边缘 OTN 将光传输网络延伸至靠近用户的边缘位置，提升 用户访问算力的速度和质量。OSU 作为下一代 OTN 技术创新方向， 支持灵活弹性带宽，满足多元化数据传输需求。 算间网络高速、弹性、高可靠。骨干 IP+OTN 网络正在向 400G 速率迁移，显著提升 OTN 设备的传输速度和容量，以满足用户对高 速数据传输的需求。OTN 网络单波传输速率可达 800Gbps，极大提

2025/7/10 Higress AI 网关助力构建私有 MCP 市场 AI应用架构演进 实现快 维护成本高 模块化 负载均衡 服务管理 RPC技术 高密度部署 原子、自治 按量使用 极致弹性 Runtime 流量网关 微服务网关 ESB 云原生网关 Kubernetes AI 网关 SOA架构 微服务架构 云原生架构 AI原生架构 垂直架构 单体架构 ？ 伴随软件架构的演进网关形态也在持续进化，K8s

认证与审计日志等，确保数据的安全性与合规性。 最后，项目将制定详细的测试与部署计划，确保系统的稳定性 和可维护性。测试计划将包括单元测试、集成测试、性能测试与安 全测试等多个阶段，部署计划则将涵盖本地部署与云部署两种模 式，支持弹性扩展与自动化运维。 综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 智能算法再到用户界面的全流程开发，为企业提供了一套完整的深 度搜索解决方案。 1.4 项目团队组成 项目团队组成为 构建复杂 的用户界面。 为了实现最佳的用户体验，前端开发需要遵循以下几个关键原 则：  响应式设计：确保应用程序在不同设备上均能良好显示，包括 桌面、平板和手机。利用 CSS 媒体查询和弹性布局，实现自 适应界面。  性能优化：减少页面加载时间和提高交互流畅度。通过代码分 割、懒加载和缓存策略等技术，优化前端性能。  可访问性：确保所有用户，包括残障人士，都能无障碍地使用 Docker 容器化技术，将每个微 服务打包成独立的容器，便于在不同环境中快速部署和迁移。结合 Kubernetes 进行容器编排，实现自动扩缩容、负载均衡和故障恢 复等功能，确保系统的高可用性和弹性伸缩能力。 最后，后端开发过程中应注重代码质量和持续集成。使用 Git 进行版本控制，遵循代码风格指南，定期进行代码评审。通过 CI/ CD 工具（如 Jenkins、GitLab CI）自动化构建、测试和部署流

模型服务是后端的另一个重要组成部分。在模型服务层，采用 微服务架构，将不同的模型功能模块化，以便于独立部署和高可用 性。每个模型可以部署在 Docker 容器中，结合 Kubernetes 进行 管理与调度，实现弹性扩展。当实时数据到达时，系统能够快速自 动地调用相应的 AI 模型进行推理，并将结果返回给前端接口。 对于模型的版本控制和更新，采用 MLflow 等平台进行模型的 追踪和管理，以便于实现快速迭代和生产环境的模型切换。模型更 数据的实时采集与分发，确保数据流的稳定性与可靠性。  开发工具：在开发过程中，推荐使用 Docker 进行容器化部 署，便于环境的配置与管理。此外，引入 Kubernetes 进行容 器编排，以支持弹性伸缩和故障恢复。  AI 框架：选择 TensorFlow 或 PyTorch 等主流深度学习框 架，这些框架可以支持大规模的模型训练，且拥有活跃的社区 与丰富的生态系统。 此外，在数据管 2 数据库与存储方案 在城市轨道交通行业的 AI 大模型应用中，数据库与存储方案 是确保数据管理、存取效率和系统性能的关键组成部分。针对轨道 交通行业的数据特点和需求，我们建议采取分布式数据库与弹性存 储相结合的方案，以支持大规模数据的处理与分析。 首先，数据库的选型至关重要。为了满足海量数据存储与高并 发访问的需求，我们可以选用以下几种数据库技术： 1. 关系数据库：如 PostgreSQL