户提 供完整的数据库解决方案。 腾讯云数据库TDSQL的产品定位 �� 具体而言，TDSQL的高可用性主要体现在以下方面： TDSQL采用分布式架构，支持跨区容灾和 同城双活部署，通过多副本同步复制和自 动故障切换技术，确保数据强一致性和业 务连续性。 数据可靠性：经过腾讯核心业务��余年 验证，数据可靠性达到��.�����%。 服务可用性：支持��.���%以上的高可 右。要想在一年内不超过这个数字，需要系统具有极高的稳定性，以确保服务的高可用，这也是 TDSQL特别重视架构设计、重视内核技术优化，提供全面的基础设施管理能力的根本原因。 通过两地三中心、单中心三副本部署方案，腾讯云数据库TDSQL可以满足用户对高可用性的诸多 需求： �.业务迁移的便利性 在很多应用场景中，都是老单机数据库系统，无法承载数据量的增长以及业务的发展，需要进行 业务迁移， 采用TDSQL数据库以及相 应的运维工具和方案，会避免上述灾难事件发生。 �.多维保障策略 �.双中心双活，实现从“同城灾备”到“业务无感切换” �）数据库层确保多活 通过分布式架构实现多副本 同步，支持跨机房、跨城市的 数据强一致性；通过标准协 议确保数据不丢失，结合动态 扩缩容能力，可快速应对流量 突增。 �）应用层自动重连机制 应用程序需内置数据库连接 池，并配置 Fail

需要注意的是，由于需要算网协同调度平台对用户自治系统内部 署的应用和算网协同调度平台调度部署的应用之间进行互相访问的 ● 流量调度，或者是需要算网协同调度平台对用户自治系统内部署的应 用副本和算网协同调度平台调度部署的应用副本间对终端用户的访 问请求做负载分担处理，所以需要在调度请求中携带自治系统中部署 的推理应用信息如<应用 ID、位置、域名、IP 地址>等。 图 3-6 分总调度-算网资源调度使用-北向调度 ●需要注意的是 ，由于需要算网协同调度平台对用户自治系统内部 署的应用和算网协同调度平台调度部署的应用之间进行互相访问的 流量调度，或者是需要算网协同调度平台对用户自治系统内部署的应 用副本和算网协同调度平台调度部署的应用副本间对终端用户的访 问请求做负载分担处理，所以需要在调度请求中携带自治系统中部署 的推理应用信息如<应用 ID、位置、域名、IP 地址>等。  调度方案返回 算网协同调度平 需要注意的是，由于需要算网协同调度平台对用户自治系统内部 署的应用和算网协同调度平台调度部署的应用之间进行互相访问的 流量调度，或者是需要算网协同调度平台对用户自治系统内部署的应 用副本和算网协同调度平台调度部署的应用副本间对终端用户的访 问请求做负载分担处理，所以需要在调度请求中携带自治系统中部署 的推理应用信息如<应用 ID、位置、域名、IP 地址>等。 19  直接向算网协同调度平台请求调度

数智化指标 目标值 当前值 10 8 6 4 2 0 非现金交易比例 开放平台API数量 数字化投资占比 业务上云率 网点移动宽带/固定 宽带（MBB/FBB） 覆盖率 智能风控覆盖率 数据备份副本数量 数字化人才 金融 App 渗透率 人工智能应用场景渗透率 81 全球数智化指数（GDII）2025 端的智能处理能力，将数据分析成果应用到前端 服务。 可持续发展（“+1”） 指金融机构内外部开放的 API 数量，涵盖账户、支付、身份等服务。 反映平台的开放能力、技术集成效率以及构建“开放银行”或金融生 态的能力。 5 平台能力 数据备份副本 数量 指核心业务数据在异地或多个节点的安全备份副本数量。反映数据容 灾能力、业务连续性及安全合规能力，是应对系统故障、网络攻击和 灾难事件的重要技术保障。 6 应用能力 人工智能应用场 景渗透率 指人工智能技术 印度尼西亚 菲律宾 埃及 网点 MBB/FBB 覆盖率 数据备份副本数量 业务上云率 开放平台 API 数量 智能风控覆盖率 非现金交易比例 数字化投资占比 数字化人才 人工智能应用渗透率 金融 App 渗透率 10 8 6 4 平均值 阶段目标 网点 MBB/FBB 覆盖率 数据备份 副本数量 业务上云率 开放平台 API 数量 智能风控 覆盖率 非现金

放大比例，从而使得整体性能更高。相对于 Ceph 开源 EC，在均衡型 配置下，对于块存储服务，EC Turbo 性能可达到 x86 三副本 80% 以上，存储成本降低 50%；对于对象存储服务， ECTurbo（4+2）性能达到 x86 三副本 80% 以上，大 IO 存储成本比三副本降低 50%，小 IO 成本与三副本持平。 智能写 Cache 支持 Ceph 14.2.8 版本，适用于块存储和对象存储服务写场景，其支持通过 命中率以提升读性能。热点、顺序、间隔等 IO 流下性能提升 100%。 BoostIO 在存算分离架构下，BoostIO 利用计算侧的内存和磁盘资源构建分布式多级缓存，写缓存通过 RDMA 高速通信、 缓存亲和策略、副本冗余和线性布局等特性提升业务写性能，提高数据可靠性；读缓存通过数据预取提前将热点 数据加载缓存磁盘中，通过 LRU 淘汰策略和冷热识别提高读缓存命中率，从而提升业务读性能。 RDMA 网络加速

硬件特征匹配，把通信密集的训练算子尽可能聚集在同一低时延互联 域内，把带宽压力较小的校验、存储、蒸馏等任务分散到网络次优但 算力富余的节点。到了推理阶段，会实时计算各区域请求量、权重缓 存命中率与 GPU 温度，自动把模型副本热迁移到用户最近的边缘集群， 48 并在负载回落时回收冗余实例。应用该机制后，单步训练时间可缩短 两成以上，推理 QPS 提升三至四成，同时跨集群 GPU 利用率从 50%提 高到 80%左 通过这一整套实时资源探针、统一算力量化和智能调度策略的协 同工作，大模型训练能够在异构硬件和多云环境中实现高效协同，通 信瓶颈得到显著缓解，训练作业的吞吐率和并行效率大幅提升；在推 理环节，模型副本可根据请求分布和节点健康状况灵活下沉与回收， 为全球用户提供低时延一致性响应。预测驱动的弹性扩缩容与秒级故 障切换机制进一步增强了系统的鲁棒性和资源利用率，使得超大规模 语言模型的迭代周期缩短、运行成本降低，并在面对突发负载或硬件

要求。 ● 确保高风险人工智能系统带有符合要求的CE标志，附有欧盟合格声明和 使用说明。 ● 确保高风险人工智能系统得到妥善储存和运行。 ● 附有认证机构颁发的证书、使用说明和欧盟合格声明的副本。 ● 按要求提供国家主管部门要求的必要信息和文件。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 27 ● 与国家主管部门合作，降低高风险人工智能系统带来的风险。 经销商义务: ● 核实高风险 用说明。 ● 酌情在包装/文件上注明其名称、注册商号或注册商标以及联系地址。 ● 确保储存或运行条件不会违反高风险人工智能系统的合规性。 ● 检验是否具有认证机构颁发的证书、使用说明和欧盟合格声明的副本。 ● 按要求提供国家主管部门要求的必要信息和文件。 ● 与国家主管部门合作，降低高风险人工智能系统带来的风险。 1.4.1.2 促进创新（第57条到63条） 支持创新的措施如下: 人工智能监管沙箱:

上海银行智芯工程账务核心项目二阶段（对公贷款）于2024年10月顺利投产，2025年1月信用卡核心正式上线。TDSQL为智芯工程提供了自主创 新，性能稳定的金融级国产数据库能力。 解决方案 1.数据强一致：多副本架构下数据强一致，数据无错乱和无丢失；分布式事务实时一致性读，千万级/秒并发保证。 2.金融级高可用：跨区容灾，同城双活，故障自动转移，自动恢复；云上云下同源，数十万实例稳定性验证。 3.线性水

性）文书第 2016/396 号规章在澳大利亚分发本项研究，该等规章免除了根据 2001 年《公司法》在澳大利亚为批发客户 提供金融服务时海通国际需持有澳大利亚金融服务许可的要求。ASIC 的规章副本可在以下网站获取：www.legislation.gov.au。海通国际提供的金融服务受外国法律法规规定的管制，该 等法律与在澳大利亚所适用的法律存在差异。 印度投资者的通知事项：本报告由从事证券交易、投资银行及证券分析及受

要为这种细粒度、高频的状态更新而设计，直 接管理智能体的“记忆流”。 第三，数据的可演进性。AI 模型本身在持 续学习与微调，这意味着其核心知识（通常体 现为权重）在不断发生增量变化。传统的存储 方式只会保存整个模型的完整副本，这造成了 巨大的冗余。未来的存储范式需要能够高效地 保存和检索权重增量，只记录变化的部分，从 而实现模型知识的轻量化、版本化管理和快速 回滚，这大大降低了模型迭代的成本和复杂性。 到 2035

员工亲属账 户的 大额异常交易。） 8 、监管对接与报送合规 （20）向证监会报送的交易数据是否与业务系统存在人工干预？（如：导 出 监管报送接口日志，验证关键字段是否直接取自生产数据库只读副本，禁止 中间 表加工。） （二）大数据审计场景应用问题 1 、如何识别高频交易中的异常行为（如频繁撤单、虚假申报等操纵市场 行 为）？（ “ 如：比对交易所异常交易行为清单，核查系统预警规则是否覆盖