品牌建设 大数据中心 党务预警 评分标准 支部堡垒 指数管理 党员先锋 指数管理 量化评价 机关纪委会 党总支会议 发展党员 党员纪律处分 换届选举 党务公开 机关党员大会 题库管理 积分管理 主题党日 组织生活会 谈心谈话 民主评议 临时会议 资源中心 示范创建 支部风采 联建共建 指数分析 特色功能 丰富的激励机制、大数据中心、红黄蓝预警、党员五维画像、应用单位品牌特色等定制 其它定制功能 特色功能模块建设 -- 大数据中心 平台功能  利用大数据技术提取信息库中的数据，对 党组织党员情况、学习数据、党务工作情 况、平台运营情况等进行汇总统计。  以整个党内生活数据为基础，进行智能分 析，提醒各项工作事务执行情况，指导工 作开展。  以图表形式直观展示应用单位党建工作开 展情况，便于展示和监督。 党建大数据中心 特色功能模块建 设 - 红黄蓝预警机制 动等各项工作开展；  提供丰富的党员教育学习内容和激励机制，助力基 层党员学习更便捷、更有成效；  为党组织提供智慧党建工具，提升党务工作效率并 进行有效的监督管理；  为党组织提供大数据中心，助力领导决策，并工作 成果可视化呈现。 方案优势 数字技术与党务工作、党员教育的创新结合  有多模块、组件化的功能组件，支持直接接入应用， 帮助节省开发时间；  支持根据客户特殊需求，为客户提供定制功能开发，

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，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计，云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB，����年将翻4倍，达到228.9ZB，����-���� 年复合年增长率为40.9%。 图1 全球云数据中心数据增长，2024-2029 来源：IDC全球数据圈预测, 2025‒2029 ��.� ��% ��% ��% 全球企业认为未来2年对业务成果最重要的IT事项 应用可用性 整体安全 风险管理 应用性能 灾难恢复和备份 运营及工具一致性 人才/技能 治理/合规 优化人员生产率 资源利用/密度最大化 成本管理 跨数据中心整合 自动化 快速交付 夸云可视性 n = ���� 来源: Cloud Pulse Survey, IDC ��% ��% ��% ��% ��% ��% ��% ��% ��% ��%

技术的发展。机间互联方面，探索自研交换机、端网协同协议、集 合通信库等技术以优化网络性能，通过智能调优和负载均衡算法提 升网络吞吐和训练效率，并结合低时延、高带宽的通信技术增强算 网协同能力。卡间互联层面，基于开放数据中心委员会 ODCC，腾 讯、阿里巴巴、中国信通院和中国移动等联合产业界就 ETH-X 等制 定相关的标准和协议，旨在提升智算网络的性能和效率。 （四）模型技术与产业应用双轮驱动 近年来，我国大模型生态逐渐完善，技术快速发展。截至 存、运、模力发展水平方面，均处于全国先进水平，综合算力指数 稳居前列。内蒙古、贵州发挥气候、能源、政策等优势，多次进入 我国综合算力指数 Top10。山西加速算力产业布局，已构建“1+3+N” 数据中心空间体系，以太原为核心，大同、吕梁、阳泉为支撑，多 市协同发展。另外，山东综合算力指数表现优秀，2024 年启动省级 算力基础设施高质量发展行动，持续打造核心区、集聚区、边缘计 算节点“2+5+N”的全省一体化算力网络布局。 热回收技术等；推进老旧算力中心节能改造。二是优化能源结构， 加大算力中心使用绿电的比例，推动东、西部绿电资源与算力需求 匹配，鼓励算力中心参与绿电交易、碳交易机制，鼓励“源网荷储” 一体化数据中心园区建设。三是推广 AI 节能，利用人工智能技术优 化算力中心制冷、电力分配和负载调度，实现精细化管理节能。 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展 综合算力指数 39 强化综合算

对私有部署的支持 Part 2 Nacos MCP Registry Nacos MCP Registry 能力介绍 Nacos MCP Registry 基本架构 MCP Server 元数据中心 提供标准MCP Registry API， 以及MCP Server管理能力，实 时MCP server 发现 1 MCP Server 控制面 动态调整MCP Server 中Tool registry 保证数据安全性 Nacos MCP Registry私有化部署支持 MCP 场景能力支持 多级仓库 多级元数据中心数据同步，选择性同步 经过验证的MCP Server，保证MCP Server的安全性 MCP Server 元数据中心 支持MCP Server管理，版本管 理，MCP Server自动注册发现等 能力 稳定可靠，部署简单 多年沉淀打磨，稳定性高于三方MCP

1.9 亿件 14 亿 + 36 万 + 1.9 亿 + 6000 万 + 23 万 + 42 万 + 最具权威的产业链、供应链数据资源 海量数据资源 国家工业互联网大数据中心 浙大 CCAI 产业链大数据中心 工信部采购中心 高管信息 法人社会组织 招标采购公告 招投标主体 每日招采公告 标的数据 l SupXmind 基础平台： 充分融合大模型 + 知识图谱的前沿技术 ， 贯穿从“大数据

库服 务；销售电子计算机软硬件及外部设备；设计、制作、代 理、发布广告；自营和代理各类商品和技术的进出口，但国 家限定公司经营或禁止进出口的商品和技术除外；出租办公 用房；零售图书；互联网数据中心业务（机房所在地为北 京、南昌）、互联网接入服务业务（北京、南昌）、信息服 务业务（不含互联网信息服务）（全国）（增值电信业务经 营许可证有效期至2025年06月18日）；信息服务业务（仅限 互联网信息服务）（不含信息搜索查询服务、信息即时交互 服务）（增值电信业务经营许可证有效期至2025年09月09 日）。（市场主体依法自主选择经营项目，开展经营活动； 互联网数据中心业务（机房所在地为北京、南昌）、互联网 接入服务业务（北京、南昌）、信息服务业务（不含互联网 信息服务）（全国）、信息服务业务（仅限互联网信息服 务）（不含信息搜索查询服务、信息即时交互服务）以及依

日志管理与分析：部署集中式日志管理系统（如 ELK Stack），统一收集和分析 Deepseek 模型和银行系统的运行 日志，便于故障排查和性能分析。 8. 灾难恢复与高可用性：设计多数据中心部署方案，确保在单一 数据中心故障时，系统能够自动切换到备用数据中心。同时， 定期进行灾难恢复演练，验证恢复流程的有效性。 9. 用户界面集成：将 Deepseek 模型的输出结果通过 Web 或移 动端界面展示给银行用户。前端技术可选用 于微服务架构，将大模型的功能模块化，便于与现有银行系统无缝 对接。通过 API 网关实现各模块的统一访问控制，确保数据的安全 传输和处理。 为了确保系统的稳定性和高可用性，需要采用分布式部署策 略。大模型的计算节点应分布在多个数据中心，通过负载均衡技术 动态分配计算资源。同时，引入容器化技术（如 Docker）和容器 编排工具（如 Kubernetes）来管理大模型的部署和扩展，确保在 流量高峰时能够自动调整资源。 数 Deepseek 大模型的理解和应用能力。运维成本包括系统监控、 故障排除、性能优化以及定期的硬件和软件更新，预计年度运维成 本为 400 万元人民币。此外，还需要考虑电力消耗、冷却系统以及 数据中心租赁或建设的相关费用，预计年度费用为 300 万元人民 币。 为确保预算的合理性和可控性，建议将项目分为多个阶段，每 个阶段的预算分配如下：第一阶段（硬件和软件采购）1500 万 元，第二阶段（人员招聘和培训）1200

客户专属模型 客户专属模型 混元系列模型 混元系列模型 TI 平 台 模型服务 腾讯云 TI 平 台 大模型模型训练和推理开发平台，灵活精调和部署私有 DeepSeek 训练 部署 应用 数据中心 分布式推理： 解决大参数量模型部署，提供超长上下文窗口 内置推理加速： 全新升级 Angel 推理加速能力，加速比可达 2 倍 大模型调用： 统一的大模型调用 API 及体验工具，大幅缩短业务

Cloud 提供了灵活的按需付费模 式，可以根据实际使用情况进行调整，而 Azure 则更适合长期承诺 的客户，提供了更具竞争力的长期租赁价格。以下是三大云平台的 主要特点对比：  AWS：全球数据中心覆盖最广，服务种类丰富，适合需要大 规模扩展的项目。  Azure：企业级服务强，与微软产品集成度高，适合混合云环 境。  Google Cloud：数据处理和机器学习优化，开源社区支持良 度地减少业务中断时间。冷备份则适用于非生产环境或低峰时段， 通过停机或暂停服务的方式确保备份数据的完整性。 最后，针对灾难恢复，制定异地备份和容灾方案。将备份数据 定期同步到异地数据中心或云平台，确保在主数据中心发生灾难时 能够快速切换到备用环境。同时，建立数据加密与访问控制机制， 确保备份数据在传输和存储过程中的安全性。 综上所述，DeepSeek 智能体的数据备份与恢复策略通过多层

用率告警阈值设定为 85% - 服务层面：API 成功率 SLA 保障 99.95% - 业务层面：建立审计任务质量评分卡 - 安全层面：实施模 型行为审计日志 灾备方案 采用双活数据中心部署，关键参数： - 数据同步延迟 < 50ms - 故障自动切换时间 < 3s - 每日增量模型快照备份 - 跨地域 模型一致性校验周期：15 分钟 该方案已在某四大会计师事务所试点运行 响应速度提升策略 在审计智能体的响应速度优化中，我们采用分层策略，通过基 础设施优化、算法调优和资源调度三方面实现毫秒级响应。以下是 具体实施方案： 基础设施层优化 1. 采用边缘计算架构，在区域数据中心部署轻量化模型实例，减少 网络传输延迟。实测数据显示，本地化部署可使 API 响应时间从 1200ms 降至 400ms 以下。 2. 使用 FP16 量化技术压缩模型体积，在 BERT-base