大数据中台架构分享 数据中台背景洞察 华为数据中台顶层设计 华为云数据中台解决方案 DAYU 目录 业务模块 数字化应用 数字化运营 数字化指标运营系统 质量管控 工序数据质量实时监控预警 E2E 融合质量数据预警系统 数据可靠性分析 物联网数据 应用 数据资产管理 物流数据采集系统 IT 产线数字化 生产安全数字化 制造能耗数据管理 云制造数据 分析 测试，仪表，诊断，维修数据

农业、医疗、交通等多个领域。然而，当前网络架构面临资源孤岛化、业务灵活 性不足、商业模式单一等严峻挑战，严重制约了网络性能的进一步提升和行业的 创新发展。在此背景下，联盟网络作为一种创新的网络架构应运而生，它通过多 主体协作与动态资源共享，旨在打破传统网络的局限，为通信技术的发展开辟新 的路径。 联盟网络通过重构资源分配模式、优化服务架构、革新协作机制，为行业带 来四大核心价值。首 为参与者创造更多盈利机会。最后，它加速可持续发展，履行社会责任，通过智 能调度降低能耗，提升网络的绿色化水平。 白皮书深入探讨了联盟网络的架构设计，提出了具体的设计思路与新增功能 模块，并结合不同类型的网络给出了详细的设计示例。联盟网络的整体架构设计 着重于多主体网络互联、灵活资源和能力共享、可信权益保障、跨域安全和身份 管理以及智能化网络管理，确保网络的高效、灵活与安全运行。新增的四类功能 信整合卫星、无人机与地面基站，打造空天地一体化的应急通信系统，大幅提升 灾害救援效率；Web3 服务则推动去中心化存储与算力市场的发展，为用户与运 营商创造全新的交互模式与商业机会。 总之，联盟网络作为一种具有前瞻性与创新性的网络架构，将在 6G 时代发 挥重要作用，引领通信技术的发展潮流，为各行业的数字化转型与智能化升级提 供坚实支撑。尽管其发展面临技术、管理、标准化与合规性等多方面的挑战，但 联盟网络所蕴含的巨大潜力与

智算中心液冷整机柜服务器 开放架构多样化算力兼容研究报告 全球计算联盟 开放液冷专业委员会 1 编写单位 河南昆仑技术有限公司 中移动信息技术有限公司 此背景 下，液冷技术作为一种高效、节能的散热解决方案，正在加速改变数据中心的 技术架构和产业格局。 本报告引用和发扬了来自全球计算领域的众多专家学者、技术领军者、优 秀企业的经验总结和著作，深入探讨液冷整机柜设计、液冷智算中心架构优化 及多算力兼容等关键技术，并提出了一套开放、灵活且高效的液冷智算架构解 决方案。该方案兼顾技术创新和工程实践，在提升计算密度的同时有效降低了 能耗，为 2 的热设计功耗（TDP）不断提升，传统风冷数据中心在应对高密度、高功耗计 算集群时已显得捉襟见肘。 从硬件形态演进来看，传统的 AI 产品与架构已不能完全满足新的 AI 集群 的需求。随着计算密度的提升，采用低延迟、高带宽互联架构的 AI 集群因其性 能优势而被广泛采用。然而，在液冷整机柜的设计与部署过程中，不同厂家的 技术方案缺乏统一标准，这给终端用户的系统选型、设备部署及运维管理带来

央国企信创白皮书 ——基于信创体系的数字化转型 （2022） CIO 时代研究院 北达软架构咨询与培训中心 大信创圈 二〇二二年十一月 目录 一、央国企信创的背景 ................................................................................ ................................................................................... 3 1.2.1 建立体系，架构牵引 ................................................................................................ ................... 4 三、央国企信创的架构框架 .................................................................................................................. 5 3.1 央国企信创架构框架介绍 ............................

持的 6G 用户面，系统地探讨了其需求、架构设计和关键技术，旨在为未来的 6G 网络提供灵活、智 能、高效的用户面解决方案。 白皮书首先分析了 6G 移动通信网络对可编程用户平面的核心要求，包括支持多种服务场景（如智 能交互、全息通信和工业互联网）、网络资源的动态适应、差异化的服务质量保证以及计算和通信 的深度集成。在此基础上，它提出了可编程用户面架构的设计原则，强调开放性、面向服务的设计、 软硬件协同和智能编排能力。本文进一步构建了一个具有协议可定义性和功能可扩展性的分层解耦 架构系统。 关于关键技术，白皮书强调了四个关键方向： 1、在网络计算中：通过将计算能力深度嵌入用户平面，实现了近边缘数据处理和实时响应。 2、 动态协议可编程性：支持按需定制和动态加载协议栈，以满足垂直行业的异构需求。 3、 功能服务化：通过基于微服务的架构将用户平面功能解耦，增强部署灵活性和资源利用率。 4、 路径可编程 和通过典型应用场景增强智能方面的 潜力。最后，它概述了未来的研究方向，呼吁全行业合作推进标准开发、开源生态系统建设和跨领 域技术集成，加快 6G 可编程用户面的商业化。 本白皮书为 6G 网络架构的演进提供了重要参考，有助于构建开放、智能和按需的面向服务的未来 通信基础设施。 关键词：6G；可编程；AI；UPF；服务化 2 / 35 Abstract With the rapid development

年）等阶段，随着人工智能与算力网络深度融合， 已迈入智能化的新阶段，向全栈智能、开放融合的云智算升级。 中国移动通过打造云智算技术体系，升级 AI IaaS、AI PaaS、 MaaS、AI SaaS 四层架构，推动算网大脑向算网智脑跃迁，构建全链 路可控用智安全，筑牢“供给者、汇聚者、运营者”定位。作为“供 给者”，融合中国移动算力、数据、算法优势，提供全方位能力支持； 作为“汇聚者”，打造 AI 云计算发展现状及面临挑战 ........................... 6 1.2 云智算的内涵 ....................................... 6 1.3 云智算体系架构 ..................................... 6 2.云智算关键技术方向 ........................................... 7 Artificial Intelligence 人工智能 6 DPU Data Processing Unit 数据处理单元 7 COCA Compute On Chip Architecture 片上计算架构 8 OS Operation System 操作系统 9 RDMA Remote Direct Memory Access 远程直接内存访问 10 RoCE RDMA over Converged

.......................................................................................8 4 高性能网络技术架构................................................................................................... ...................................................................................9 4.2 中兴高性能网络技术架构.............................................................................................. 10 5 ..................................29 5.5 可规模扩展安全机制关键技术：零信任模型，轻量级加密，安全会话无关......... 32 5.5.1 零信任安全架构.................................................................................................. 32

计算任务多，运行压 力大 数据库维保支持不足 GP部署架构不合理 数 据 仓 库 使用时间长，组件老 化 资源不足，扩容迫切 历史服务器多，考虑 利久 大 数 据 平 台 信创总的工作要求，数据平台开展信创改造 数据平台存在部分数据冗余存储、数据共享不足 数据仓库与大数据平台，存在仓重湖轻的问题 数 据 平 台 大数据技术发展、湖仓一体技术架构逐步成熟 金融机构湖仓一体平台建设案例 贴源数据、历史存档 全域入湖 缓冲层 临时缓冲数据 全域入湖 Hadoop技术栈 MPP技术栈 02 项目方案 主要内容：项目建设目标、技术架构、功能架构及数据流 向。 2.1 建设目标 建设目标 01 02 03 04 • 平台采用全栈信创架构； • 围绕数据采集、存储、分析、应用等 全流程开展建设。 搭建湖仓一体化平台，实现全行数 据的高效汇聚和统一管理 • 升级数据平台原有查询服务，提高数 规范数据需求、数据研发、数据治理、 数据交付、数据运营等环节； • 形成面向数据全生命周期的标准化实施 工艺流程，提升整个团队协作与效能。 规范开发流程，建立DataOps 研发运营体系 2.2 技术架构 数据源 数据接入 实时 采集 批量 采集 仓模块(GaussDB) LakeFormation 元数据 HDFS | Hudi 数据存储 离线分 析 Hive Tez Spark

池化能力；搭建算力原生平台提供应用跨架构迁移能力。 • 应用使能层：集成行业主流 A I 开发框架。 • 智算运维域：负责对底层 IaaS 进行管理维护，确保系统稳定运营。 • 智算运营域：对接外部客户，提供计量计费、访问、交易等界面，对内根据上层任务进行资源编排调度。 图 5 ： 中国移动 N ICC 新型智算中心的“三层两域”架构 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 卡服务器逐步转化为“超级服务器” ，基于存算一体架构的大算力芯片将开始逐步应用。 • 互联方案：内部打造统一的协议实现 CPU 、 GPU 、 A I 芯片、显存、存储等池化资源无缝连接；外部通过 GSE 等高性能交换网络，达到极高吞吐、极低时延的系统算力。 • 存储方面：在“超级服务器”内支持内存池化技术，对外拓展支持全局统一存储。 • 平台方面：构建基于算力原生平台的跨架构开发、编译、优化环境， C2C （ Chip to Chip ）、 A I 卡间以及服务器节点的统一连接；第五代带宽 大 幅提升，同时支持 576 个 GPU 之间的无缝高速通信。 • NVSwitch ：节点交换架构。 NVSwitch 是一种类似交换机 的物 理芯片（ Asic ），通过其接口可以将多个 GPU 高速 互联在一 起，实现所有 GPU 在一个具有全带宽连接集群 中协同工作。 图 13 ： NVLink

(LLM) 大语言模型 Traditional Deep Learning 传统深度学习 技术篇：英特尔 AI 产品组合 英特尔 AI 实战视频课程 英特尔中国 AI 实战资源库 基于英特尔® 架构的 AI 软件工具组合 03 10 15 30 36 37 CONTENT 目录 Large Language Model (LLM) 大语言模型 3 4 阿里云引入第五代至强® 新方案使得运维效率有效提升， 准备在中国电信现网各省公司实现规模落地 2 >40% 与主流 GPU 相比，CPU 平台方案 可节省算力资源池建设成本 3 基于 CPU 平台的中国电信网络大模型推理算力方案架构 扫码获取全文 面向边缘 / 用户现场的中国电信网络大模型推理部署 网络大模型在执行云网运营等 应用时，需承受巨大的并发推 理压力和性能要求 GPU 算力方案会带来巨大的成 本压力和能耗，且不利于 的优势。 使用 CPU 构建大模型推理方案的优势 • CPU 作为通用计算资源更易获取； • 无需引入异构硬件平台的设计或有关人才； • 更易获得技术支持和维护； • 基于既有的 x86 架构设计的开发和部署方案更高效且 稳定； • 可复用既有平台的空闲算力，避免额外投资； • 可便捷地将 GPU 训练好的模型在 CPU 上推理，无需 额外迁移成本； • CPU 有着更完备的能耗管理，更利于绿色节能。