DRAM，显著加速 QPS（每秒 查询数）和响应时间，降低访问延迟。比起“小 L� + 多核”的设计，至强 ® 6 的“大 L� + 强核”架 构，能显著降低 P�� 查询延迟，稳定服务体验。 2、离线数据处理业务 针对离线数据处理业务的高吞吐计算能力、海量存储弹性扩展、高效数据传输、低延迟网络以及高容 错与数据可靠性保障等要求，ECS g�i 支持弹性临时盘和高性能存储解决方案，在本地 Shuffle 测试 微秒，可实现大规模 组网及高弹性等优势，这有助于提升离线数据处理的 I/O 带宽和效率。 高性能存储：ECS g�i 支持存算分离架构，用户可以根据业务需求灵活配置计算和存储资源。 例如在构建数据存储方案时，可以根据冷热数据的不同需求，将数据存储在 OSS（对象存储服 �� 务）中，并通过 EED（临时缓存盘）提供高性能的临时存储服务。这种架构有助于提升离线数据 处理的灵活性和效率。 内存通道升级：至强 内存通道升级：至强 ®6 性能核处理器内存通道从 8 通道升级到 12 通道，能够输出更大的内 存带宽和更高的数据传输速率，有助于进一步提升数据预处理任务的效率和体验，特别是对于 需要处理大量数据的离线任务来说至关重要。 3、游戏 / 量化交易业务 游戏和量化交易业务均对实时性、计算性能与稳定性要求严苛。例如游戏后台必须持续低时延响应 玩家操作，以保障足够流畅的体验，同时，高帧率渲染和复杂环境模拟对后台的计算资源需求极大。

策略控制器 知识引擎 实践案例 - 算法实践： xx 云基于大模型 Prompt 引擎实 现本地 API 联通的定制化告警分析设备 现网设备日志 根据现网数据库分析告警事件， 结合离线知识库进行业务问答。 离线知识库 现网数据库 大模型盘古 任意大模型 开源大模型 前端效果信息 动态控件请求 参数缺失 / 有 误 实践案例 - 服务实践： Prompt 引擎服务设计 架构 对话上下文 展示答案 参数提取 检查改正 ⼊参检查 需要调用 API 指令微调 预训练 答案准确 DPO PART 04 大模型知识迁移打造运维专精模型： 工业场景需要增强可离线部署的小型 LLM 的日志分析能力，以更好地理解 Prompt • Although Vicuna has only 13B parameters, when equipped

预测分析 沙 盒 服 务 算法 解析 服务 DC 集群 管理 容器 服务 测试 服务 自劢 化 标签集成服务 元数据管理 插件管理 数据质量管理 数据关联服务 离线计算模块 流计算模块 路由负载 探索分析引擎 建模服务 API 可视化 API 数据访问 API 知识管理服务 机器人问答服务 语义分析服务 规则管理 服务监控 流程管理 API 服务探索

升算力利用率。二 是加强细化场景适配，精准区分数据的温冷热属性，科学规划不同 类型算力中心在枢纽节点的布局与功能定位；鼓励业务场景按“时延 敏感度”分级施策：强实时、低延时任务需求就近部署，可离线、并 行型任务优先通过“运数据”部署在绿电富集区，推动“算随电走、数 随算流”的高效协同。三是畅通网络联接，大幅提升网络带宽和可靠 性，降低传输时延。四是政策激励协同，建立“发放-使用-评估-优化”

法以提升对复杂场景的识别能力。特别是，通过训练模型识别不同 光照条件、天气变化等外部环境对视频图像的影响，从而增强系统 的适应能力。 此外，实时处理能力还需与大数据基础设施紧密集成，保证数 据分析不依赖于离线存储。系统应采用边缘计算的架构，将数据处 理和分析任务分配到接近数据源的边缘节点，这样可以降低传输延 迟，提高处理速度。 与此同时，系统要实现与其他安全监控和响应平台的无缝集 成，配合智能警 以下是系统架构的详细描述：  数据采集层 o 实时视频流接入 o 多种格式支持  数据预处理层 o 降噪处理 o 图像裁剪和调整 o 边缘处理  模型训练与推理层 o 深度学习模型的使用 o 在线和离线推理 o GPU 集群支持  结果展示层 o 实时监控界面 o 事件回放和分析 o 可视化的大数据分析结果 通过以上各层的紧密配合与协同工作，形成一个高效、智能的 公共安全视频监控系

最后，技术约束和资源限制也是需求分析的重要内容。开发团 队需评估现有技术栈、硬件资源以及开发周期的限制，确保项目在 规定的时间内高质量交付。例如，如果智能体需要在边缘设备上运 行，则需考虑模型的轻量化设计以及离线处理能力；如果项目预算 有限，则需在功能和性能之间做出权衡。 以下是一个简单的需求优先级评估示例： 需求类别 具体需求 优先 级 备注 功能性需求 自然语言处理 高 支持多语言、深度语义理 利用异步加载和非阻塞技术也至关重要。将 JavaScript 文件的 加载标记为异步（async）或延迟（defer），可以防止脚本加载阻 塞页面的渲染。同时，考虑使用 Service Workers 来实现资源缓存 和离线功能，从而提升应用的响应速度和可靠性。 最后，使用性能监控工具（如 Lighthouse、WebPageTest） 定期评估前端性能，并根据反馈进行优化。这些工具可以提供详细 的性能报告，帮助开发者识别瓶颈并采取针对性措施。

为了更好地服务于数据分析和 AI 模型的训练，数据的管理与 处理流程也应该更加智能化。可以通过数据管道（如 Apache Kafka 或 Apache NiFi）实现数据的实时流处理和批处理，支持数 据的实时更新与离线分析，提高数据的利用效率。 最后，考虑到系统的可维护性和可监控性，建议在数据库与存 储方案中引入监控工具，如 Prometheus，结合 Grafana 等可视化 工具，监控数据库的性能、存储使用情况和数据流转，及时发现并

OCR 区域预定义模板匹配 置信度<90%触发告警 扫描件 Tesseract 5.0 关键字定位+表格识别算法 自动重试 3 次失败转人工 2. 流批一体处理架构 采用 Lambda 架构实现实时与离线数据协 同处理： 3. 数据质量防火墙 在接入层实施三重校验机制： o 格式校验：强制 UTF-8 编码，数值型字段范围检查 o 逻辑校验：科目余额平衡验证、凭证号连续性检测 o 时