.......................... 26 4.2.5 分布式电源管理......................................................................................................... 27 4.3 分布式集群存储平台................................ 万以上时，文件的检索查找等操作将会给文件系统带来巨大的压力，特别是一个目录下面 存放的文件超过一定数量甚至会造成文件查找效率急剧下降。 采用的分布式存储系统单卷可支持300PB以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件， 单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式存储系统拥有高效的多元数据服务器集群 技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效率。统 能够在单个目录下高 XXXX 税务大数据中心建设方案 自动、不间断地优化硬件利用率，以响应不断变化的情况。为业务部门提供专用的虚 拟基础结构，同时让 IT部门能够集中、全面地控制硬件。 执行零停机服务器维护。通过使用分布式电源管理来整合工作负载和关闭集群中的虚 拟机暂时不需要的耗电服务器，从而减少数据中心的能耗。 图 4-8 动态资源分配（DRS） 4.2.5 分 布 式 电 源 管 理 可用管理系统中, 为了在虚拟化环境中能达到节能减排放的作用

重庆农商行：绿色数据中心的建设和智能化升级 天津滨海农商银行：中小银行国产大数据平台双数据中心的多活应用及灾备实践项目 中信建投证券：基金投顾系统信创改造 & 异地灾备多活建设实践 广西北部湾银行：分布式数据库应用实践 光大证券：数智化数据中心多云管理平台 海南农商银行：同城容灾云平台 昆山农商银行：信创云平台建设项目 河南农信：灾备自动化运维平台 吉林农信：新数据中心云计算平台建设项目 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新 陕西长银消金：基于云原生的数据库云平台建设项目 贵州农信：基于国产分布式数据库在省级农信关键业务系统的实践与应用 辽宁农商银行：“金信云数管”数据库安全管理系统 紫金农商银行：数据库安全运维项目 江苏农信：基于图数据库的配置管理平台 国任保险：数据库运维管理平台建设与实践 昆山农商银行：信创云平台建设项目 在当前数字化时代，中国人民银行对金融机构的信息技术创新（信创）提出了更高要求，强调自主可控、安全 可靠的技术体系建设。我行积极响应这一号召，并深刻认识到，目前行内各厂商自成体系搭建的微服务、分布式平 台技术栈复杂，运维管理成本高企，已成为制约我行信息技术发展和业务创新的关键因素。 为了推动我行信息技术的标准化、自主可控以及降低运维风险和管理成本，我行决定启动信创云项目。该项目 旨在构建一个统一的

反向 “卖电”给电网公司；电动汽车普及带来的大量充电需求，可通过配置储能系统降低扩容需求，降低电力资产投资， 柔性 扩容。 因此，未来企业内部的电网将由源（市政电网、 分布式电源）、荷（充电桩之类的可控负荷）、储能、 控制中心组成一个小型发、配、用“微电网”系统， 我们称之为“企业微电网”，实现双碳目标，用户侧的企 业微电网是必然需求。 全国 10kV 供电电压等级、具有一定用电规模的工商企业有几百万家， 随着电动汽车的不断普及，电动汽车的大量充电需 求需要在企业内满足，需要在企业内安装充电桩， 增加 大量的间歇性用电负荷； 1 政策要求（整县市屋顶光伏试点）、自身需求 （投资回报率、丰富电能来源），企业大概率会建 设有分布式光伏发电系统或者小型风力发电系统； 新 能源趋势 企业现状 惯、访问方式各异，用户无法通过一个平 台集中掌握整体供、配、用情况， 无法统 一接收报警、统一运维； 部分企业内部的配电网建设年代久，配 电设施老旧，缺少自动化、数字化的技 术手段来实时监测整个内部电网的运行 情况， 分布式能源、储能的接入的风险 不可见、不可控； 受限于原来的变电所 空间、费用、手续，扩容困难，难以支 撑新增的大量的电动车充电需求； 企业自身对内部的供、配、用电情况运 行保障能力弱，专业性不强，很多还在

维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 域，AI 大模型可以通过精准的用户画像和个性化推荐，提高营销转 化率和客户满意度。 为了实现上述目标，项目将采用以下关键技术和方法： 1. 分布式计算架构：利用云计算和边缘计算资源，构建高性能的 分布式计算环境，确保 AI 大模型的训练和推理效率。 2. 多模态数据处理技术：整合企业的结构化数据（如 ERP、CRM 系统）和非结构化数据（如文本、图像、视 频），形成统一的数据平台，为 配置必要的软件环境，如深度学习框架、分布式训练工具和容 器化平台。 2. 数据管理与预处理：建立统一的数据管理平台，支持多源数据 的采集、清洗、标注和存储。实施数据安全策略，确保数据的 隐私性和合规性。数据预处理流程将包括数据增强、特征提取 和格式转换等步骤，以提高模型训练的质量。 3. 模型开发与训练：基于经典算法和最新研究成果，开发适用于 不同场景的 AI 模型。通过分布式训练技术，加速模型训练过 上线速度。同时，项目将提供持续的学习和优化机制，通过在线学 习和模型微调，确保模型能够随着业务需求的变化而不断进化。 在成本控制方面，项目将采用高效的计算资源调度和优化策 略，显著降低模型的训练和推理成本。通过引入分布式训练技术和 模型压缩算法，预计训练成本将降低 30%，推理成本降低 50%。 此外，项目将提供详细的成本分析和优化建议，帮助企业实现资源 的最优配置。  提高模型在多模态数据处理中的准确性和效率

低碳 分布式 • 双向功率 流 • 分布式拓 扑 • 分布式储 能 • 微网 • 效率提升 集中式 • 单向功率 流 • 产能过剩 • 效率低 分布式能源管理 传统能源管理 能源操作系统 智 能 化 5 2· 设计理念 6 低碳智慧园区的整体理念 遵从 能源站运维 • 配变电运维 • 动力系统运维 增值服务 • 8K+5G/ 拼接屏显示 • 体温监测系统 • 视频监控系统 • 停车管理系统 能源供应 • 光伏电力供应 • 分布式电力供 应 • 市场化电力供 应 能效管理 • 系统能效监管 • 设备节能 • 照明节能 • 建筑节能 低碳服务 • 碳交易 • 碳资产管理 BEOS 能源物联网平台 显示终端、物联设备 能源建设 分布式光伏建设 分布式风电建设 热泵系统建设 管网建设 充电桩 / 加氢 站 储能建设 多能供应 光伏电力供应 太阳能热水供应 电力交易 冷热电三联供 虚拟电厂 热泵供热 增值服务 8K+5G

2024 年，我国国内光伏新增装机 277.57GW，同比增加 28.3%。其中集中式增量更加显著， 新增装机 159.39GW，同比增长 32.8%；分布式光伏电站新增装机 118.18GW，同比增长 22.7%。 2025 年，受分布式光伏发电管理办法、新能源上网电价市场化改革等政策及上述政策与各省具 体实施办法出台时间差的影响，行业存在一定观望情绪，从而增加 2025 年装机预期的不确定性。 重点的大型风电光伏基地是支撑集中式光伏装机的重要因素。分布式新增 118.18GW，占比 42.6%， 其中，工商业分布式新增 88.63GW，占比 31.9%，市场分布以东部地区省份为主；户用分布式新 增 29.55GW，占比 10.7%，户用分布式新增装机出现下降，也与统计口径变化有关（部分企业开 发的户用光伏按照工商业分布式统计）。受消纳、电价以及分布式光伏发电管理办法中对分布式 光伏定义的变化等因素影响，未来光伏应用市场结构存在较大不确定性。 360 保守情况 乐观情况 0.0% 25.0% 50.0% 75.0% 100.0% 2024年 2025年 2026年 2027年 2028年 2030年 集中式光伏电站（%） 分布式光伏电站（%） 53 4、我国光伏系统初始全投资及运维成本 （1）地面光伏系统初始全投资（CAPEX）14 我国地面光伏系统的初始全投资主要由组件、逆变器、支架、电缆、一次设备、二次设备等

— 2 — 附 件 河南省工业企业 园区工业绿色微电网建设指南 （征求意见稿） 工业绿色微电网是基于工业企业和园区用能需求特点，采用 先进的数字信息以及互联网技术，由分布式能源、用电负荷、配 电设施、储能装置、智能管控等组成的发配用电系统；是一种以 智慧能源管控为基础，集成应用光伏、风电、高效热泵、工业余 热余压、新型储能、氢能等多种能源，以期实现工业企业、园区 内电、热、冷、 现节能降碳目标的重要手段，为指导工业企业、园区建设工业绿 色微电网，推动工业企业、园区提高能效，保障工业稳增长合理 用能需求，制定本指南。 一、建设目标 工业企业和园区通过建设运行工业绿色微电网，加快分布式 光伏、分散式风电、多元储能、高效热泵、余热余压利用、智慧 能源管控等一体化系统开发运行，加强能源系统优化和梯级利用， 因地制宜推广园区集中供热、能源供应中枢等新业态。促进工业 — 3 — 高效互补利用，促进就近大规模高比例消纳可再生能源，降低用 能成本，推动落实“双碳”目标实现。 二、建设思路 （一）从需求侧出发，主动适配以新能源为主体的新型电力 系统 工业企业和园区要加强厂房光伏、分布式风电、多元储能、 高效热泵、余热余压利用、智慧能源管控系统等一体化系统应用， 增强工业能源供给可靠性，提升用电灵活性和韧性，提高电力需 求侧调节响应能力，灵活适配可再生能源大规模发展、促进清洁

目 01 人工智能发展趋势和保险适用场 景 03 新华三落地实 践 AI GPU 服务器 国产化 GPU 服务器 海量分布式存储 并行文件存储 RoCE 网络 IB 网络 800G 交换机 RDMA 无损网络 200G/400G/800G 性能计算集群 n 符合国家“双碳战略”的零碳绿 色 算力中心 算力基础设施 异构算力 GPU CPU ASIC 海量存储 对象 文件 分布式并行文件 无损网络 数据采集 智能调优 CT 设备 IT 设备 主动安全 安全感知 数据安全 网络安全 应用安全 保险行业智能化应用 pdf” 请点击下载。 提示词工程 任务拆解 Ⅱ 任务执 行 Ⅲ 插件调用 使能平台产品原理：驱动大模型，赋予应用智能 模型选择 / model-select Ⅲ 模型推理 分布式推理 / distributed-reasoning Ⅰ 任务计划 Ⅳ 响应生 成 大模型使能平台 LinSeer Hub 推理平台

据库是构成信创技术体系的三个主要支柱。 本着不是“简单替代”，而是“升级替代”的理念，央国企的信创技术体系 应该优先采用云计算、大数据等新一代信息技术架构和技术体系，在基础架构方 面要利用云计算和大数据的软件定义、分布式计算和弹性扩展等特点，以资源池 方式，实现“单机低性能，但整体高可用”的计算模式，也就是实现计算模式从 单机的纵向扩展到跨单机的横向扩展。 在创新应用方面，要充分利用移动互联网、物联网等随时连接、数据驱动和 机会做一步优化，实现数据库整体性能的提升，新兴厂商主要是最新一代的面向 云原生架构的数据库，架构优势更为明显。 4.1.2.3 中间件 中间件主要用于解决分布式环境下数据传输、数据访问、应用调度、系统构 建和系统集成、流程管理等问题，是分布式环境下支撑应用开发、运行和集成的 平台。稳定化、商业化、中台化是国产中间件的重要发展方向。国产中间件相对 于其他基础软件具有较强竞争力，在市场化产品中占据较大份额。国产中间件龙 iPaaS 集成平台、aPaaS 平台、信创应用模板 央国企、党政、军工、 金融、电信、能源、交 通、教育、医疗、汽车、 建筑、IT 等 中创 股份 应用服务器、消息中间件、分布式对象中间件、工作 流中间件、企业服务总线、门户中间件、数据传输平 台 政府、电信、工业互 联网等 普元 信息 SOA 集成平台、云应用平台、大数据中台（偏平台， 产品化收入低）

家级领军人才， 浙江省顶尖人才。毕业后于美国乔治城大学计算机系任教，后升任终身教授。至今在 一流国际学术会议与期刊上发表论文 70 余篇。主要研究方向是计算机系统的设计和 实现，涵盖数据库、分布式系统、计算机网络和系统安全等方向。曾获多项重要奖项， 包括美国基金委 NSF CAREER Award（杰出教授奖），ACM SIGMOD 最佳博士论 文奖，以及多个学术会议的最佳论文、最佳系统演示奖等。 第二部分：Data+AI 行业应用 28 子查询、窗口函数等；支持行级数据刷新和级联刷新，不需要业务上来实现数据任务 的调度依赖。在 Upsert 下通过 ADB-PG 分布式直写计算节点能力加持下可达到 10W+ RPS 的写入吞吐。 混合负载资源隔离 集群同时存在高吞吐写入、历史数据重算、实时计算和在线分析服务需求，因此需要 支持混合业务的负载。结合 针对以上问题，阿里云瑶池数据库 DMS+PolarDB for AI 提供了一站式 Data+AI 解 决方案。 PolarDB for AI 是云原生数据库 PolarDB MySQL 版内置的分布式机器学习组件， 其基于云原生的体系架构，通过 SQL 语句提供了一系列支持机器学习的 MLOps 功 能，包括创建模型、训练模型、查看模型状态、查看模型列表、模型评估和模型推理 等能力。