推理流量的时序分析，提前预估未来算力波峰，并在多云环境中按需 预启动抢占式实例或竞价实例，结合 SLA 优先级对不同任务进行分层 调度。此外，控制平面与节点代理配合，实现了秒级故障转移，当探 针监测到某个交换机队列异常或 GPU 性能掉点，能够迅速将任务切换 至健康机房或边缘节点，最大限度减少训练中断和推理超时。 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

应用场景层面向各类数据赋能场景需求，为数据应用方提供各 场景所需的数据资源或产品，促进数据要素价值释放。 1．基础底座层 BSN 分布式云管平台能够支撑可信数据空间的可信管控能 力要求。其基于多云异构环境（公有云、私有云、局域网）构 38 建的统一的管理架构，能够实现多底层框架兼容、多业务链协 同编排与全生命周期智能运维，为可信数据空间的运营提供了 坚实基础。 依托区块链

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