基于互联互通的统一“一张网”，采用分布式构架建设数据资源，形成统一的自然 资 源“一张图”，基于分布式国土空间基础信息平台管理“一张图”，并在其支撑 下构建 各类业务应用。 提供应用服务基础支撑，不断完善分布式体系下的用户统一访问 入口，保证高并发 访问的安全、高效、稳定，为构建调查监测评价、 监管决策、政务服务等业务应用 提供技术支撑。 推进大数据处理服务等云基础服务设施建设，构建统一的分布式数据库资源池和大数据 池和大数据 服务平台，提供统一的数据存储和大数据分析处理服务。 建成覆盖土地、地质矿产、测 绘、海洋等多节点的分布式自然资源云数据中心运行体系。 31 处 P4 分布式 GIS(Distributed GIS) 新 一 代 三 维 GIS (Three Dimension GIS) 大 数 据 GIS (Big Data GIS) 人 工 智 能 GIS (AI Platform P5 分布式空间数据引擎技术 云 原 生 GIS 技 术 边 缘 GIS 技 术 分布式 NoSQL 数据 库 空间区块链技术 Fabric IPFS 分布式空间分析与处理技术 GeoAI 经典空间数据分析处 理 端 GIS 组件端 Web 端 移动端 桌面端 分布式文件系统 分布式 SQL 数据 库 空间大数据分析处理 分布式 Geoprocessing

异构数据源集成融合 2. 数据分布式管理：各自建设、 统一服务，各数据管理单位作为 分布式存储的一个节点，做好数 据的本地存储管理、汇交和共享， 接入平台； 3. 数据统一应用服务：核心数据 库通过国土空间基础信息平台统 一管理与调度 ； • 多源异构数据集成 • 空间数据高效存储 • 分布式数据库技术 • 时空大数据分析技术 时空大数据分析技术 • 数据统一应用服务 自然资源一张图 : 三维立体 ， 支撑自然资源管理和对外服 务 分布式数据管理 管理数据 在线调用 数据汇交 实时备案 共享交换 数据购置 网络下载 其他行业数据 网络数据 媒体 网络 位置 调查监测数据 国土调查 海洋调查 地质调查 基础测绘 规划数据 区块链服务 、 AI 一站式服务 应用与数据集成 操作系统和中间件 自然 资源 一 张 图 “ 一张图”实施监督信息系统、一体化综合管理系统（合作：国图、特力惠、数慧 …） 国土 空间 规划 分布式 / 融合存储 遥感智能平台 数据库（空间、瓦片） 大数据平台 国土空间基础信息平台（合作：特力惠、超图信息、武大吉奥） 智能分析服务 规划编制 规划实施 地图信息服务 规划审批 基础通用服务

原有数据集成整合：数据标准 化处理，异构数据源集成融合 2. 数据分布式管理：各自建设、 统一服务，各数据管理单位作为 分布式存储的一个节点，做好数 据的本地存储管理、汇交和共享， 接入平台； 3. 数据统一应用服务：核心数据 库通过国土空间基础信息平台统 一管理与调度； • 多源异构数据集成 • 空间数据高效存储 • 分布式数据库技术 • 时空大数据分析技术 • 数据统一应用服务 数据统一应用服务 自然资源调查 监测评价 自然资源监管 决策 互联网+ 自然资源 政务服务 分布式数据管理 数据集成 数据获取 数据管理 数据应用 国土调查 地质调查 海洋调查 基础测绘 调查监测数据 经济 生态经济 人口 ...... 其他行业数据 媒体 网络 位置 ...... 网络数据 资源评价 规划数据 国土空间规划 海洋管理 测绘管理 自然资源和 不动产登记 管理数据 基础通用服务 智能分析服务 地图信息服务 “一张图”实施监督信息系统、一体化综合管理系统（合作：国图、特力惠、数慧 …） 规划编制 规划审批 规划实施 监测评估 数据库（空间、瓦片） 大数据平台 分布式/融合存储 遥感智能平台 华为提供 分析快：常用空间规划模型分析，亿级对象复杂叠加分析 浏览无卡顿：二三维融合地图，海量瓦片和三维数据查询 性能领先 国产可控：基于鲲鹏云的GIS和ISV应用

DataLake 2010 年 数据湖 DataLake 数据科学 流分析 云数仓 云存储 31 B I ---- ---- --- --- 分布式多模数仓 业界唯一同时支持 OLAP 数据分析、时序流引擎的企业数仓 分布式架构，事务 ACID 、数据强一致保证 存算分离，按需独立扩展 双平台支持、芯片级自主可控 同时支持 X86 、 ARM 平台服务器 ARM 多核垂直优化 ，相比同级 X86 性能提升 50% 关键技术：分布式多模数据仓库 DWS ，高并发业务高效处理和可靠运 行 云形态 服务器 架构 部署 类型 Computing network ： TCP/RDMA Data Node 分布式架构 Application 分布式执行 分布式存储 分布式 SQL 主备高可靠 CN （接入节点） GTM （分布式事务管理器） Kunpeng 分布式执行 分布式 SQL HCSO Data Node HCS BMS X86 HC EVS 跨 AZ 容 灾 32 服务自动发布 服务订阅配置

模型的优势在于其高效性和可扩展性。通过分布式 训练和优化算法，模型能够在短时间内处理大规模数据，并保持良 好的性能。此外，模型支持在线学习和增量更新，能够根据新数据 的加入不断优化自身表现，确保在实际应用中的持续高效运行。 为了更好地展示 DeepSeek 模型的技术特点，以下列举其关键 特性：  多任务学习能力：支持分类、生成、问答等多种任务，适用于 复杂的政务场景。  高效训练与推理：通过分布式训练和优化算法，缩短训练时间， 性与准确 性。 - 安全性与权限管理：设计完善的安全机制，保障数据隐私与系统 安全。 在技术规划方面，需综合考虑系统的可扩展性、性能与成本。 建议采用以下技术架构： 1. 数据层：采用分布式数据库（如 HBase 或 Cassandra），支持 海量数据存储与高并发访问。 2. 模型层：基于 DeepSeek 模型构建智能问答引擎，结合 BERT、GPT 等预训练模型提升语义理解能力。 的自然语言处理和知识图谱构建工具，其在电子政务中的应用主要 包括智能问答、文档分类、信息检索和决策支持等。因此，接入方 案的设计应围绕这些核心功能展开。 首先，系统架构的设计是关键。目前的电子政务系统通常基于 分布式架构，采用微服务设计模式，因此 deepseek 模型可以通过 API 接口形式集成到现有的微服务体系中。具体而言，可以采用 RESTful API 或 gRPC 接口，确保模型的高效调用和低延迟响应。

27%，其 中 HVDC，锂电池和服务器电源将实现更快增长，分别达到 77%/58%/36%。 AI 算力+双碳政策，中国绿色算力提升新能源需求端消纳 与海外不同，中国电网更加稳定，并不需要大量分布式电源直连去实现稳定 供应。2023 年发改委、工信部《深入实施“东数西算”工程加快构建全国 一体化算力网的实施意见》首次提出到 2025 年底，国家枢纽节点新建数据 中心绿电占比超过 80%。在十四五期间我国单位 巴拿马电源：降本增效的 HVDC 集成方案，供配电系统的“巴拿马运河” .................................................... 13 SST：更适配分布式电源的灵活接入，数据中心的“能源路由器” ................................................................ 15 在 AIDC 需求释放态势下对 3，高 PUE 数 据中心需改造；2021 年上海及 2022 年甘肃、广东、内蒙古、宁夏均提出 2025 年 PUE ≤1.3；2022 年广东、内蒙古等提出 2025 年 PUE≤1.3，鼓励分布式光伏和储能。 图表3： 国家&地方级绿电算力政策一览 资料来源：政府网站，华泰研究 数据中心建设有效促进我国新能源消纳，我们估算，若 2024-26 年每年数据中心建设量 6

据处理等高吞吐量场景的响应速度。同时，通过 NVMe（Non- Volatile Memory Express）协议优化数据读写效率，降低延迟。 其次，为满足大规模医疗数据的长期存储需求，采用分布式存 储系统作为核心存储层。分布式存储系统支持横向扩展，节点间通 过 RDMA（Remote Direct Memory Access）技术实现高效数据 传输，确保集群规模的灵活性与性能的线性增长。存储节点采用高 持存储资源的动态分配、故障自愈以及数据迁移，减少人工干预， 提高系统稳定性。 具体配置如下：  高速存储层：全闪存阵列，容量支持从 10TB 到 1PB，IOPS ≥500K ，延迟≤0.1ms。  核心存储层：分布式存储系统，单个集群支持扩展至 1000 个 节点，单节点硬盘配置为 12×16TB HDD + 4×4TB SSD，系统 总容量可达数百 PB。  数据冗余机制：支持 3 副本与 EC（6+3）纠删码，数据可靠 存储资源，确保关键应用能够获得充足的资源支持。  网络隔离与优化：通过虚拟网络技术（如 Open vSwitch）实 现虚拟机与容器之间的网络隔离，同时优化网络带宽分配，确 保数据传输的高效性与安全性。  存储虚拟化：采用分布式存储系统（如 Ceph）实现存储资源 的虚拟化与统一管理，支持高并发读写操作，满足海量医疗数 据的存储需求。 通过操作系统与虚拟化技术的深度整合，deepseek 智算一体 机能够为医疗场景

件下调整车辆空调 系统和照明设置。同时，基于自然语言处理的智能客服系统能够实 时解答乘客咨询，提升服务满意度。 为了更好地满足上述需求，以下是具体的技术实现路径： - 数据采集与清洗：部署分布式数据采集系统，确保数据源的全面 覆盖；通过深度学习算法对数据进行清洗和去噪，提高数据质量。 - 模型训练与优化：基于历史数据训练预测模型，并采用在线学习 技术不断优化模型性能，以适应动态变化的环境。 完成数据的清洗、存储和初步处理。 为了实现高效的数据分析，系统需支持流式计算框架，如 Apache Kafka 或 Apache Flink，确保数据流的实时处理。同时， 系统应具备强大的数据存储能力，采用分布式数据库（如 HBase 或 Cassandra）和时序数据库（如 InfluxDB）相结合的方式，以 满足高频数据的存储需求。为了应对突发的流量峰值，系统还应具 备弹性扩展能力，动态分配计算资源。 于运维人员进行问题排查和性能优化。  实时采集车辆位置、客流、路况和天气等多源数据  采用流式计算框架（如 Apache Kafka、Apache Flink）进行 实时处理  结合分布式数据库和时序数据库，确保高频数据的存储和查询 效率  集成机器学习算法和深度学习模型，支持客流预测、异常检测 和调度优化  提供可视化工具，实时展示分析结果，辅助运营决策  实现容错机制和负载均衡，保障系统稳定性和可用性

模型部署：将优化后的模型部署到实际业务场景中，为企业提供智能分析与建议服务。 技术架构和实现方法： 8.技术架构：基于分布式计算框架（如 Hadoop 、 Spark 等）和深度学习框架（如 TensorFlow 、 PyTorch 等），构建一个可扩展的、高性能的模型训练和预测平 台。 9.数据存储与处理：使用分布式数据库（如 HBase 、 Cassandra 等）和大数据处理工具（如 MapReduce 、 Hive 明确目标和需求：首先，需要明确数据平台的目标和需求，例如数据整合、业务流程优化、实时数据共享等。这将有助于为后续的设计和实施提供明 确的指导。 2.选择技术栈：根据需求和目标，选择合适的 Web3.0 技术栈，如区块链、分布式存储、智能合约等，以满足数据平台的特性要求。 3.设计数据模型：根据 REA 模型和 ERP 系统中的数据结构，设计一个统一的数据模型，用于在数据平台中存储和管理数据。这个数据模型应该充分考虑 数 据的一致性和完整性。 规则、验证数据完整性和一致性、实现数据共享等 功 能。 6.设计分布式存储方案：为了实现数据的高可用性和可扩展性，需要设计一个分布式存储方案。这可以通过使用分布式数据库、文件系统或区块链技术 实现。 7.实施与开发：根据设计方案，进行数据平台的实施和开发。这包括搭建基础设施、开发数据交互接口、编写智能合约、实现分布式存储等。 8.测试与优化：在开发过程中进行持续的测试，确保数据平台满足

49 次《 中国互联网络发展状况统计报 告 》 2021 年我国移动互联网接入流量达 2216 亿 GB, 比上年增长 33.9% —— 工信数据《 2021 年通信业统计公报》 应用后端载体分布式化 2020 年我国计划使用边缘计算的企业占比为 53.8% —— 信通院云计算白皮书 （ 2021 ） 现代 IT 应用架构演 进 多终端模式 中心云部署 单机模式 单点部署 集群部署 影视渲染 游戏加速 VR/AR 电子发票 分布式计算 火山引擎边缘云行业场景 统 Q 的云原生平台让边缘网络与 实时音视频 / 直播加 速 智慧园区 / 视频上 云 工业视觉 / 数字孪 生 游戏加速 / 云游 戏 、 ____ _ 数字人 / 影视渲 染 辅助驾驶 / 车联 网 舆情 / 分布式计 算 飞书扫 Ñ 扫 微信扫 Ñ 扫 。 连接与计算无处不 在 。