70%时自动转人工坐席，并推 送 实时告警至运维中台，确保业务连续性 SLA ≥99.9% 。 成本与效能需求 - 硬件成本控制在单节点年运维费用≤15 万元，支持横向扩展至 100 节点集群。 - 智能体需降低 30%以上的人工坐席咨询量，单次交互成本需比 传 统 IVR 降低 50%。 以上需求需通过 POC 验证关键指标，并在灰度发布阶段完成 压力测试和合规审查。 或Flink 实现事件驱动，确保数 据从接入到推理的全链路延迟可控。  模型优化：通过量化压缩、缓存热点数据降低推理耗时，同 时定期用生产数据回测验证模型漂移。  容错机制：部署双活集群与降级策略，在系统超时或异常时 自动切换至规则引擎，保证服务连续性。 实际落地中需平衡实时与准确性的冲突。例如，在实时反洗钱 场景中，可设计分级响应机制：初步筛查（<100ms）拦截高风险 交易，异步启动深度分析（≤2s tokens）时会出现显存占 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

...............................................................................46 2.4.5.4. Oracle 集群管理.............................................................................................49 2 存储管理，包括对存储设备（磁盘阵列、光纤交换机等）的设备状态、性能管理，以及 ഀ� 各个磁盘、控制器的状态监管，并提供存储容量分析策略，实现主动分析，透明化监控；  虚拟化管理，包括对虚拟机中心、文件夹、数据中心、集群、宿主机、资源池、vApp 等 资源的全面管理和资源性能的智维分析。  机房管理，包括对温湿度探针、UPS 设备、空调设备、门禁、烟感、水浸、摄像头、机 柜等机房设备管理，提供机房的综合展现。 特征， 联合进程分析，进一步定位造成这两个问题的具体业务进程，为用户解决系统问题提供有数据、 有结论的原因定位； 系统对于数据存储的核心性能问题“内核延迟”“设备延迟”做了专项分析，另外对于集群、宿主 机、虚拟机、数据存储的 24 个关键性能指标提供自动分析，当发现异常越界比例过高时，系统会 主动以专题性分析报告的方式告知用户，列出历史分析数据，便于用户更深入了解问题本质 ，同 时

GPU 设备，同时结合流水线 并行（Pipeline Parallelism）划分网络层到不同计算节点，显著提 升训练效率。例如，在理赔案件文本分析任务中，模型可在 128 块 A100 GPU 集群上实现每小时 2.5PB 的数据吞吐量。 模型的核心组件包含以下模块：  多模态编码器：通过共享嵌入空间将理赔单据图像、医疗报告 文本、客户语音记录等异构数据统一表征，其中视觉模态采用 ViT 务痛点、技术适配性和落地路径展开。以下为具体实施框架： 核心架构设计 采用混合部署模式，将大模型能力嵌入现有理 赔系统流程。前端通过 API 网关对接客户提交的理赔材料（如医疗 报告、事故照片等），后端部署 DeepSeek 模型集群，支持多模态 输入解析。关键组件包括： - 智能预处理模块：自动分类材料完整 性，识别缺失项（如发票缺失、诊断书模糊等） - 欺诈检测引擎： 通过历史赔付数据训练的风险评分模型，输出欺诈概率值 果与第三方评估工具（如 Mitchell）进行比对 运维监控体系 部署以下监控指标确保系统稳定性： 成本效益分析 以年处理 100 万件理赔案例的保险公司为例： - 初期投入：GPU 服务器集群（约¥2.8M）+ 系统改造（¥1.2M ） - 年节省成本：减少 150 名查勘员人力成本（约¥45M ） - ROI 周 期：预计 11 个月实现盈亏平衡 ” 实施阶段建议采用 试点-迭代-

尤其是在中国电力增量中所占的比重。我们假设中国智算中心 2030 年的目标是 达到世界先进水平，之后所消耗的能源以绿色和洁净电力为主，在各行业中率 先实现净零碳排放。在国家东数西算以及八大枢纽和十大集群的总体布局下， 我们进一步分析各省的智算能力和清洁电力资源的现状及未来，将如何在支持 国家人工智能发展大计的同时，推动本地的经济数字化与智能化。与此同时， 我们关注到智算在各地爆发式增长给电力系统以及控制碳排放带来的短期挑战， 元等，以及服务器间的存储服务器、网络交换机、CPU 节点、光纤收发器和许多 其他设备。 因此，要在智算中心驱动一张 GPU 芯片，实际需要额外消耗近 1 倍的电力。根据 英伟达提供的数据中心解决方案，在典型配置的智算集群中，每运行一个 H100 需要 1389W 的 EAP（预期平均功率），而 H100 的 TDP（热设计功率）为 700W。 智算中心为这些关键 IT 设备提供的冷却与照明同样需要消耗电力。中国要求新 从区域碳排因子的分布上看，中国西部地区水电、光伏及风力发电等资源丰富， 具备发展绿色智算中心、承接东部算力需求的潜力。智算中心的建设，应当充 分利用不同区位的清洁电力。国家的东数西算项目提出了八大枢纽与十大集群 建设规划，其中八大枢纽分别为西部的内蒙古枢纽、宁夏枢纽、甘肃枢纽、成 渝枢纽、贵州枢纽，和东部的京津冀枢纽、长三角枢纽和粤港澳枢纽。 2030 年清洁电力发电量预测 如果中国绿色电力（不包括核电）按

尤其是在中国电力增量中所占的比重。我们假设中国智算中心 2030 年的目标 是达到世界先进水平，之后所消耗的能源以绿色和洁净电力为主，在各行业中 率先实现净零碳排放。在国家东数西算以及八大枢纽和十大集群的总体布局下， 我们进一步分析各省的智算能力和清洁电力资源的现状及未来，将如何在支持 国家人工智能发展大计的同时，推动本地的经济数字化与智能化。与此同时， 我们关注到智算在各地爆发式增长给电力系统以及控制碳排放带来的短期挑战， 单元等，以及服务器间的存储服务器、网络交换机、CPU 节点、光纤收发器和 许多其他设备。 因此，要在智算中心驱动一张 GPU 芯片，实际需要额外消耗近 1 倍的电力。 根据英伟达提供的数据中心解决方案，在典型配置的智算集群中，每运行一个 H100 需要 1389W 的 EAP（预期平均功率），而 H100 的 TDP（热设计功率） 为 700W。 智算中心为这些关键 IT 设备提供的冷却与照明同样需要消耗电力。中国要求新 从区域碳排因子的分布上看，中国西部地区水电、光伏及风力发电等资源丰富， 具备发展绿色智算中心、承接东部算力需求的潜力。智算中心的建设，应当充 分利用不同区位的清洁电力。国家的东数西算项目提出了八大枢纽与十大集群 建设规划，其中八大枢纽分别为西部的内蒙古枢纽、宁夏枢纽、甘肃枢纽、成 渝枢纽、贵州枢纽，和东部的京津冀枢纽、长三角枢纽和粤港澳枢纽。 2030 年清洁电力发电量预测 如果中国绿色电力（不包括核电）按

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 云边部署 CS 模式 BS 模式 5-40ms 超低时延，火山引擎边缘云助力极致体验 计算、网络 ( 加速 ) 、渲染、安全 更高清 智慧园区 影视动漫 AR/VR 视频上云 数字孪生 云游戏 实时音视频 视频直播 游戏加速 任务管理 智能调度 云边通道 集群管理 数据仓库 数据大屏 监控告警 数据采集 边缘计算 资源服务 自治 管理 镜像 组件 系统 组件 公共 镜像 集群 管理 网络 组件 消息 队列 镜像 预热 服务 管理 数据 仓库 动态 配置 火山控制台

用混合云方案，将敏感数据处理保留在本地私有云，非敏感计算任 务调度至公有云加速，典型资源配置如下： 节点类型 vCP U 内存 存储 适用场景 边缘计算节点 16 64G B 1TB NVMe 实时风险预测 分析集群节点 32 256G B 10TB SSD 基因组数据分析 节点类型 vCP U 内存 存储 适用场景 联邦学习协调器 8 32G B 500GB 跨机构模型训练 实施过程中需注意，不同医疗机构的 API REST/WebSocket 10 万 QPS <1s 语音网关 SIP/RTP 200 路并 发 <500ms 服务层部署微服务集群，核心组件包括： - 会话管理服务：维 护上下文感知的对话状态机，采用 Redis 集群缓存会话轨迹 - 权限 控制服务：基于 RBAC 模型实现细粒度数据访问控制，支持 HIPAA 合规审计 - 流量调度服务：通过加权轮询算法分配计算资源，动态 Capture（CDC）机制同步到 DeepSeek 数据 湖。设置两级缓存：  本地缓存：Guava Cache 存储最近 30 分钟高频访问数 据，TTL=15 分钟  分布式缓存：Redis 集群存储患者主索引（MPI），采用 CRC16 算法分片 实施注意事项： - 带宽预留：放射科 DICOM 传输需保障 ≥100Mbps 专用通道 - 异常处理：对 HL7 消息实现 ACK/NACK

IDS/IPS DDOS 于安全监 测中心 SLB 终端 安全管理 终端杀毒 DMZ 区 网页防篡改 DNS 数据备仹 数据备仹 医院等保方案 存储虚拟化 虚拟化服务 器集群 核心业务区 小型机 服务器 容灾备仹区 存储 核心交换区 医保 银行 农合 医院内网、外联接入区 IPS FW FW FW ACG FW IPS WAF 院区接入 无线覆盖 换、安全、业务承载一体化设计，支持移 劢 3G/4G 接入； 方案亮点 远程医疗解决方案 ☆ ☆ ★ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ 数据备仹 医院等保方案 存储虚拟化 虚拟化服务 器集群 核心业务区 小型机 服务器 容灾备仹区 存储 核心交换区 医保 银行 农合 医院内网、外联接入区 IPS FW FW FW ACG FW IPS WAF 院区接入 无线覆盖 3PAR 阵列 B Fabric A Fabric B Up to 5ms 延时 • • 跨站点的高可用 自动或手动的跨站点透明卷切换和透明虚机漂移 架构特点 • • 虚拟化平台通过集群软件部署实现双中心的 HA 高可 用，底层 H3C 阵列通过 PP 软件实现存储的双中心的 HA 高可用 两台 H3C 阵列通过阵列内置功能软件实现底层存储 复制，两个阵列数据完全同步，服务器层同时访问

面对AI智能算力的需求，如果单机柜达到50kW，只能支持5台机柜AI集群的部署。而采用1250A 电流等级的数据中心末端配电母线，其最大载流可支持单路约866kW的电力输送（以400V三相 核算），则可以充分满足智算中心高密度机柜的电力负荷需求，单机柜50kW情况下，可以支持 单列17台机柜组成冷热通道。 下图以50kW机柜负载为例，分别体现了400A及1250A所能支持的AI集群最大机柜数 1.1 市场需求增加 1 密度母线配电方案，能够满足 GPU 集群的大功率负载需求，在降低能耗的同时， 实现全链路监测与故障快速定位，提升整体运行的安全性与可控性。 2.2.2 AI智算中心 应用特点 01 问题痛点 02 随着单机柜功率提升，传统列头柜线 缆配电方案无法支持稳定供电需求，而选 用电压开关柜配电方案整体运维复杂、扩 容受限，难以满足高功率机柜需求；母线 方案结构紧凑、承载力强，便于扩容和集 中监控，更适合AI集群高密度高功率环境。 采用母线配置方案可以有效解决高功 率机柜带来的配电挑战。凭借结构紧凑和 高承载能力，母线方案不仅提升了供电稳 定性，还支持灵活扩容和集中监控，大幅 简化运维难度。同时，其模块化设计便于 快速部署和调整，为AI集群等高密度、高 功率环境提供可靠、可持续的电力保障， 从而帮助客户降低运营风险、提升机房利 用率并支持业务持续增长。 典型部署方式 04 高功率密度(单柜功率可达100kW以 上)，多GPU密集部署，液冷普及。一般

+保险条款实体关系，动态图谱实时更新市场数据。采用增量学习 机制，每周自动更新 32 万+行业数据点，通过 Neo4j+Elasticsearch 实现毫秒级关联查询。 系统支撑层部署 Kubernetes 集群管理节点，资源分配策略如 下： 安全体系实施 ISO 27001 标准，数据传输采用国密 SM4 加 密，审计日志保留周期≥180 天。性能监控系统实时跟踪 300+指 标，异常检测响应时间<15 业务系统适配器 开发标准化适配器组件，支持主流保险核心系统接口规范： 4. 数据同步机制 建立三级数据缓存策略： o L1 缓存：Redis 集群存储热点数据（如产品条款），TTL 设置为 15 分钟 o L2 缓存：MongoDB 分片集群存储结构化业务数据，同 步延迟<1s o 持久层：通过 Debezium 实现 CDC（变更数据捕获）， 确保与 Oracle/DB2 等传统数据库实时同步 第三方数据：包括银保信数据、医疗影像数据、车联网 IoT 数据等，根据供应商能力选择 SFTP 加密传输（日均 >1TB 场景）或 Kafka 消息队列（低延迟场景） o 互联网公开数据：通过爬虫集群采集监管公示、舆情信 息，配置动态 IP 池和验证码破解模块，合规性遵循《网 络安全法》要求 2. 技术实现路径 3. 关键性能指标 数据类型 吞吐量要求 延迟阈值 容错机制 保单交易数据