地址信息； 2. 租户管理界面，为 每个酒店分配一个租 户，独立管理。 3. 系统管理界面，租 户总体情况一览无 余。 兼容性强 全国网监平台均可对接 结合虚拟账号优化审计 弹性扩容 平滑扩容、资产保值 可弹性扩容 高性价比 审计平台 采用虚拟化技术 1. 通过虚拟化集群技术实现 专有硬件堆叠，性价比 高于传统分布式部署硬件。 2 、解决资产回收管理问题。 3 、节约用户机房与耗电。 单独采购硬件与专有硬件 堆叠 + 审计运营平台节约 成本约 20%-30% 左右 运维简单 自助的服务、 统一管理的集中平台运营 建设方式采用平台池化方 式集中建设随着用户带宽 增长，分配资源可弹性增 长。 例如：用户带宽扩容 50Mbps 升级到 100Mbps 传统方式需要更换设备， 云化运营平台只需动态分 配资源即可提高性能 1. 审计运营平台采用模块 化设计，目前兼容全国

性，降低智算中心造价，提高智算及云业务利润，实现智算中心的模块化、标准化建 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 11 设，以适应客户项目灵活部署。 针对需求，基于冷板式液冷系统自主开发出液冷云舱产品，能够弹性适配新建及 改扩建等不同类型的场景，实现预制化、模块化、灵活部署和快速交付。 2. 液冷云舱建设方案的优势 液冷云舱的建设方案采用兼容列间空调和液冷 CDU 的多元化方案，以实现制冷 级联，实现柔性扩展能力。 （2）高效散热能力：液冷云舱配置独立的 CDU 和列间空调，结合“芯片-机柜- 机房”三级液冷循环，动态匹配不同负载场景，减少无效能耗，兼容智算和常规通算 服务器，弹性适配不同算力场景。 （3）高可靠性：将动环、IT 网管以及整个机房资源纳入数字化管理平台，支持 未来 AI 智慧化系统接入，实时分析负载与温度场，动态调节泵速、流量及冷却路径； 配备漏液检测 决方案，如图 2 所示，弹性适配不同场景快速交付，实现预制化、集成化、快速部署， 适配服务器未来发展。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 12 图 2 液冷云舱系统解决方案 结合业务需求的风液比例，通过基本模块的灵活组合，形成智算机房平面布局； 采用液冷+风冷的多元化冷却方案，统一楼层荷载，灵活适配未来演进。通过标准化 接口和快速接头等技术，实现弹性扩容需求，达到灵活部署。液冷云舱由冷量分配单

试点 2020 Q4 推广 2018 探索 标准化 • 构建风控领域数据服务 API 标准 • 构建风控模型 API 标准 场景化 • 支持低代码开发，快速部署实施 • 弹性架构支持三大类场景 ModelOps • 模型全生命周期线上化 ， 提升 风控模型可管理性 平台化 • 统一的 FlinkSQL IDE • 统一实时指标、特征开发管 理 实时化 Linux/VM 输出层 计算层 接入层 运行态 智能风控体系方案：技术架构 SQL 评分 血缘分析 监控告警 网关分流 Nacos 行为轨迹 系统服务层 内外指标计算 实时风控弹性架构： 全场景解决方案 智策平台 模型编排 实时计算平台 (Flink) 业务 系统 外部数据平台 指标引擎 规则引擎 实时风控 实时特征 工程 模型引擎 离线特征工程 机器学习平台

45%，成为制约企业盈利能力的核心因素之一。 人力成本高的深层原因主要体现在三个维度：首先，专业核赔 人员培养周期长，通常需要 6-12 个月的专项培训才能独立处理复 杂案件，导致人力资源供给弹性不足。其次，案件处理效率存在明 显波动性，在自然灾害等突发事件导致的理赔高峰期间，往往需要 临时调配 3-5 倍人力应对，产生巨额加班费用和外包成本。第三， 人工判断标准难以完全统一，即便在相同培训体系下，不同核赔员 96.7% 82.3% 欺诈风险预警 94.1% 75.8% 平均响应时间 420ms 1200ms 在模型部署架构上，采用混合云部署方案，核心推理服务部署 在私有云保障数据安全，同时利用公有云弹性扩展能力应对理赔高 峰。服务接口完全兼容现有理赔系统，通过 RESTful API 提供标准 化服务，包括材料智能初审、责任认定建议、赔付计算等核心功 能。模型每周进行增量训练，持续吸收新出条款和最新判例，确保 术。对于简单理 赔案件（如小额医疗险），模型自动激活浅层网络分支，推理延迟 控制在 200ms 内；对于复杂案件（如重大疾病争议），则启用全 量参数计算，结合外部知识图谱进行多轮逻辑推理。这种弹性架构 使得 CPU 利用率相比传统静态模型提升 40%。 模型性能通过以下机制保障： 技术指标 训练阶段 推理阶段 计算精度 BF16 混合精度 INT8 量化 并行效率 92%（千卡规

用线性增长，建议通过动态分块机制解决。 2. 硬件资源配置方案 o 生产环境部署 ：每节点配置 4×A100 80G 显卡，支持 FP16 精度推理，建议部署 Kubernetes 集群实现弹性扩 缩容 o 内存需求 ：每个实例需预留 10GB 系统内存用于预处 理/后处理流水线 o 网络带宽 ：在 RAG 场景下需保证至少 5Gbps 的向量数 据库访问带宽 3 险模型批处理 | 5 | 4 | 32GB | <10min | | 报表生成 | 20 | 6 | 40GB | <5s | 3. 动态资源调度策略 o 通过 Kubernetes 实现弹性扩缩容，在交易高峰时段自动 扩容至 1.5 倍计算节点 o 采用模型量化技术（ 如AWQ） 将70B 模型压缩至 4bit， 显存需求降至原生的 25% o 冷热数据分层部署：高频访问的信贷审批模型常驻 层：基础设施层、数据治理层、智能引擎层、业务应用层和交互 层，各层通过标准化接口进行通信，确保系统扩展性和维护性。 基础设施层采用混合云部署模式，核心计算节点部署在私有 云，通过 VPC 专线连接公有云弹性资源。计算资源分配遵循动态调 度策略，GPU 集群优先处理实时推理任务，CPU 集群承担离线训 练 和数据分析。网络架构设计双活数据中心，跨机房延迟控制在 5ms 以内，故障切换时间不超过

２)攻击面转换指改变系统某一时刻的一个或多个攻击面 参数,或改变某一攻击面参数在原攻击面的作用力大小. 部署移动目标防御的目的是使攻击者在一段时间内无法 有效探测、收集信息或实施攻击行为,进而增加系统弹性,提 高系统的主动防护水平[６Ｇ８]. ２．１．２ 部署移动目标防御需要考虑的因素 １)确定需要保护的关键目标,并确定移动目标防御在网 络中的部署位置,以提供更全面的保护; ２)需要在系统安全和性能之间进行平衡 imicDefence)同属于主动防御 技术,旨在缓解传统防御手段无法满足当前网络攻防需求的 问题.３种技术采用积极主动的防御策略,力图改 变 当 前 网 络“易攻难守”的不对称局面,提高网络弹性,增加攻击者实施 攻击的难度和成本,从而提高防护目标的安全防御效能. ３种主动防御技术关系紧密,存在很多相似之处,但防御 思想和部署策略又不完全相同.三者有各自的优点和弊端, 可以进行横向对比、结合互补 以最大程度地提高主动防御技术的防御性能. ５．１ 横向对比 １)移动目标防御 移动目标防御是针对一种或几种特定属性进行变换的主 动防御技术,具有更灵活的部署方式和更广泛的应用范围,旨 在增加防御对象的弹性、动态性和复杂性.通过不断变化攻 击面,减少攻击者利用系统脆弱性的机会,显著增加攻击者的 攻击成本和攻击难度.对现有移动目标防御技术的分析总结 如表１所列. 根据文献[９２]的观点,大规模部署

阶段建设与投资需求，有效提升建设效率与用 电精度。 在 AI 服务器算力快速攀升的背景下，AI 数 据中心需快速完成基础设施建设以匹配设备部 署节奏。滑轨式母线的灵活部署特性，可精准 响应客户实时变化的需求。 2.1.2 快速部署与弹性扩展能力突出 适用母线配置方案，省去列头柜占用空间增加计算机柜数量，提升空间利用率 7 滑轨式母线已在大型数据中心得到广泛应用，由始端箱、母线直线段、母线连接器、插接箱 和安装附件组成，具备优 的情况下实现插接箱的在线插拔操作；采用全点位 安装设计，插接模块可在母线槽任意位置接入；具备模块化结构，支持分阶段建设、灵活扩展及 系统重构，并可根据项目需求进行组件的按需采购和部署，满足快速建设与弹性运维的需求。 24 数据中心智能末端配电母线系统的快速发展，为传统通算与 AI 智算数据 中心的配电架构升级提供了重要支撑。从经济性提升到运维效率优化，从部 署周期缩短到空间能效改善，从灵活扩展适配到绿色低碳发展，其在全生命

部分相关能力将通过版本更新逐步开放 赋能 重点厂商及产品服务能力分析——庭宇科技 庭宇科技是一家专门从事边缘计算云服务的科技型企业 ，拥有自主研发的弹性融合分布式边缘计算网络及海量高质 量 边缘节点构建的云平台 ，主要为客户提供高性能、高可靠、高弹性、低成本的云计算、 内容分发、实时互动音视 频 ， 旨在解决客户为重资产算力及云交互研发投入成本过高的难题。 作为实时互动边缘云服务商 ，庭宇科技近年来在 提供按需创建、秒级启动的云电脑 / 云手机 沙盒环境，预置主流操作系统（ Windows, Linux, Android 等） • 支持 7*24 小时可靠运行，具备弹性伸缩能 力，应对海量并发任务与长时间运行需求， 释放对本地资源依赖 统一的跨平台操作能力： • 提供标准化的桌面与移动端等图形界面等 核心操作能力接口，实现真正跨平台、零 显著的成本效率优化： • 开箱即用的基础设施，可在全球灵活部署 并直接调用沙盒环境，无缝适配各种大模 型。 • 提升资源利用率，通过智能调度与弹性伸 缩，最大化硬件资源利用率，显著降低智 能体的运行成本。 个人效率： 快速搭建免维护的智能体 办公任务自动化 开发者 / 技术团队： 实现智能体跨平台

是实现技术赋能的最大化覆盖，同时确保系统稳定性与用户体验的 一致性。 规模化部署与资源调配 完成试点验证后，需根据区域业务量 动态分配计算资源。建议采用混合云架构，关键数据部署在私有 云，高并发查询任务由公有云弹性扩展。典型资源配置如下： 业务规模 节点数量 内存配置 并发处理能力 省级分支机构 8-12 256GB 1500+请 求/秒 地市级服务中心 3-5 128GB 800+请求/秒 县级服务网点 分布式存储系统及备份设备。以支持日均 10 万次查询的中型业务 规模为例，硬件采购成本约为 120 万 180 万元。云服务选项可采用混合部署模式，年租 赁费用约为硬件采购成本的 40%60%，具体取决于弹性扩容需求。 网络带宽需保障低延迟响应，建议专线接入或升级至万兆光 纤，年成本约 15 万 25 万元。数据安全方面，等保三级认证及加密设备投入约 30 万50 万 元。 2. 软件与授权费用 先与具备自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术沉淀的企 业达成战略合作，例如选择在保险科技领域已有成功案例的 AI 公 司，确保智能体的精准理解和响应能力。同时，与云计算服务商 （如阿里云、AWS）合作，保障算力资源弹性扩展，特别是在理赔 高峰期或新产品上线时实现无缝扩容。 数据资源的整合需要严格遵守合规要求。与第三方数据服务商 合作时，必须建立数据脱敏和权限管控机制，例如通过联邦学习技 术实现跨机构数据协

VMserver NAT FW NAT FW Ipsec 专线 AC FW n 开箱即用 n 轻量定制 n 开放接口 n 面向业务的敏捷开发 n 完整数据平台架构，价值驱动 n 异构 n 弹性 n 稳定 基础设施服务 (IaaS) (Openstack, KVM, SDS, SDN…) 敏捷开发部署平台服务 (PaaS) ( 容器 , 中间件 , 编译工具 , 部署工具 … )