基于互联互通的统一“一张网”，采用分布式构架建设数据资源，形成统一的自然 资 源“一张图”，基于分布式国土空间基础信息平台管理“一张图”，并在其支撑 下构建 各类业务应用。 提供应用服务基础支撑，不断完善分布式体系下的用户统一访问 入口，保证高并发 访问的安全、高效、稳定，为构建调查监测评价、 监管决策、政务服务等业务应用 提供技术支撑。 推进大数据处理服务等云基础服务设施建设，构建统一的分布式数据库资源池和大数据 池和大数据 服务平台，提供统一的数据存储和大数据分析处理服务。 建成覆盖土地、地质矿产、测 绘、海洋等多节点的分布式自然资源云数据中心运行体系。 31 处 P4 分布式 GIS(Distributed GIS) 新 一 代 三 维 GIS (Three Dimension GIS) 大 数 据 GIS (Big Data GIS) 人 工 智 能 GIS (AI Platform P5 分布式空间数据引擎技术 云 原 生 GIS 技 术 边 缘 GIS 技 术 分布式 NoSQL 数据 库 空间区块链技术 Fabric IPFS 分布式空间分析与处理技术 GeoAI 经典空间数据分析处 理 端 GIS 组件端 Web 端 移动端 桌面端 分布式文件系统 分布式 SQL 数据 库 空间大数据分析处理 分布式 Geoprocessing

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 分布式算力感知与调度技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于中国铁塔股份有限公司和江苏省未来网络创 新研究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其 他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来 源：中国铁塔股份有限公司、北京邮电大学和江苏省未来网络创新研 究院”。 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技术，同时介绍了该技术在远程医疗、智慧城市、 大模型分布式训推以及云游戏等领域的典型应用场景，并探讨了当前 技术落地、基础设施建设与改造以及标准化建设面临的挑战和发展建 议。 目前，工业界和学术界对分布式算力感知与调度技术的研究尚处 于起步阶段，并仍处于快速发展之中，新的架构、算法和应用模式不 .................... II 一、分布式算力感知与调度背景............................................................ 1 1.1 分布式算力感知与调度概念和特征........................................1 1.2 分布式算力感知与调度研究意义.................

异构数据源集成融合 2. 数据分布式管理：各自建设、 统一服务，各数据管理单位作为 分布式存储的一个节点，做好数 据的本地存储管理、汇交和共享， 接入平台； 3. 数据统一应用服务：核心数据 库通过国土空间基础信息平台统 一管理与调度 ； • 多源异构数据集成 • 空间数据高效存储 • 分布式数据库技术 • 时空大数据分析技术 时空大数据分析技术 • 数据统一应用服务 自然资源一张图 : 三维立体 ， 支撑自然资源管理和对外服 务 分布式数据管理 管理数据 在线调用 数据汇交 实时备案 共享交换 数据购置 网络下载 其他行业数据 网络数据 媒体 网络 位置 调查监测数据 国土调查 海洋调查 地质调查 基础测绘 规划数据 区块链服务 、 AI 一站式服务 应用与数据集成 操作系统和中间件 自然 资源 一 张 图 “ 一张图”实施监督信息系统、一体化综合管理系统（合作：国图、特力惠、数慧 …） 国土 空间 规划 分布式 / 融合存储 遥感智能平台 数据库（空间、瓦片） 大数据平台 国土空间基础信息平台（合作：特力惠、超图信息、武大吉奥） 智能分析服务 规划编制 规划实施 地图信息服务 规划审批 基础通用服务

原有数据集成整合：数据标准 化处理，异构数据源集成融合 2. 数据分布式管理：各自建设、 统一服务，各数据管理单位作为 分布式存储的一个节点，做好数 据的本地存储管理、汇交和共享， 接入平台； 3. 数据统一应用服务：核心数据 库通过国土空间基础信息平台统 一管理与调度； • 多源异构数据集成 • 空间数据高效存储 • 分布式数据库技术 • 时空大数据分析技术 • 数据统一应用服务 数据统一应用服务 自然资源调查 监测评价 自然资源监管 决策 互联网+ 自然资源 政务服务 分布式数据管理 数据集成 数据获取 数据管理 数据应用 国土调查 地质调查 海洋调查 基础测绘 调查监测数据 经济 生态经济 人口 ...... 其他行业数据 媒体 网络 位置 ...... 网络数据 资源评价 规划数据 国土空间规划 海洋管理 测绘管理 自然资源和 不动产登记 管理数据 基础通用服务 智能分析服务 地图信息服务 “一张图”实施监督信息系统、一体化综合管理系统（合作：国图、特力惠、数慧 …） 规划编制 规划审批 规划实施 监测评估 数据库（空间、瓦片） 大数据平台 分布式/融合存储 遥感智能平台 华为提供 分析快：常用空间规划模型分析，亿级对象复杂叠加分析 浏览无卡顿：二三维融合地图，海量瓦片和三维数据查询 性能领先 国产可控：基于鲲鹏云的GIS和ISV应用

本白皮书首先系统梳理了卫星互联网承载网的发展背景与需求 愿景，涵盖国家重大战略、产业经济升级、人民服务保障及全球科技 竞争等维度；其次详细阐述了通信增强、应急保障、产业赋能、科学 研究等典型应用场景，并深入剖析了集中式、分布式、混合式三种卫 星互联网承载网体系架构及星间/星地链路、路由、交换等七大关键 技术；同时，本白皮书分析了全球主要卫星互联网的产业现状与标准 II 化进展，探讨了轨道/频谱资源紧张、空间环境复杂等特殊问题及应 3.1 集中式架构..................................................................................5 3.1 分布式架构..................................................................................7 3.3 混合式架构... 联接口，实现跨域无缝 对接。由于卫星在轨运行形成高度动态化的拓扑结构，卫星互联网承 载网的控制平面必须具备快速的拓扑感知与预测能力，通过基于轨道 力学的链路预测实现路由的提前优化配置，并借助分布式控制与跨域 编排机制，在多域多业务并行运行的情况下保持网络稳定。 在能力特征方面，卫星互联网承载网的首要优势是全球覆盖。依 托大规模卫星星座的轨道布局，它可以为地面基础设施难以覆盖的海 洋、

广泛互联、资 源集聚、生态繁荣、价值共创、治理有序的可信数据空间网络。 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。区块链是构建分布式可信数据空间的基础技术底座， 通过不可篡改特性，为数据提供了确权机制，对数据的使用进 行追踪和记录，为数据的贡献者提供合理的利益分配。 为引导各地方、各行业和重点企业有序推进可信数据空间 为引导各地方、各行业和重点企业有序推进可信数据空间 建设，国家信息中心联合有关单位开展专门研究，通过分析可 信数据空间的概念、特征和功能定位，提出“1+5+N+1”总体架 构，初步探索基于区块链和区块链服务网络（BSN）的分布式 可信数据空间建设的技术架构和实施路径，为相关单位有序开 展可信数据空间建设提供参考方案和专业指导。 I 目录 一、概念特征与功能定位 ...................... 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。 集中式可信数据空间以中心化可信数据空间服务平台为核 心，按照互联互通接口规范，不同主体通过可信数据空间连接 器接入可信数据空间服务平台。 分布式可信数据空间基于区块链的分布式特性，构建跨网、 跨云、跨链的底层基础设施，不同主体作为应用节点接入可信 数据空间，实现数据产品或服务跨主体可信流通。 递阶式可信数据空间介于集中式与分布式之间。

上海银行：国产数据库实践 四川银行：全栈自主创新云原生平台建设项目 中信建投证券：国产数据处理分析体系 瑞众保险：融合创新云和团险核心业务数据库去O 南方电网：云数底座&连接协同助力数字电网 鞍钢集团：国产分布式数仓项目 中国五环工程有限公司：“智改数转”项目 荣耀：打造高性能AI底座，吞吐最高提升2倍 中国航空结算有限责任公司 ：中国航空结算云平台建设 深圳市第二人民医院：大湾区首个具备“超级数据心脏”的新一代智慧医院 00余家金融机构完成了核心系统替换，推动金融核心数据库国产 数字化升级进入规模化复制阶段。基于TDSQL打造的张家港农商银行新一代核心业务系统，是国内银行首次在传统核心业务系统场景 下采用国产分布式数据库，打破了该领域对国外数据库的长期依赖。 腾讯云大数据平台TBDS在金融领域市场份额位列第一，服务一千多家金融机构，并具备云原生架构、湖仓一体、AI融合等能力，支撑 企业构建自主创新的数据引 负载均衡LB 消息中间件 消息队列 RabbitMQ版 消息队列 RocketMQ版 消息队列 CKafka版 消息队列 Pulsar版 数据库与存储 分布式对象存储 CSP 云数据库 Redis 分布式数据库 TDSQL 平台即服务 自动化运维 运维报表 链路跟踪 日志分析 监控告警 平台巡检 滑动升级 自动部署 租户控制台 运维控制台 用户管理

随着国产数据库，特别是国产分布式数据库的蓬勃发展与规模化应用，金融企业对数据库应急管 理的标准化、自动化需求愈发迫切。为快速响应系统故障、减少人工干预并显著缩短故障恢复时 间（RTO），企业亟需构建一套标准化、自动化的应急管理平台，通过固化自动化应急流程，实现故 障处置的高效闭环。 同时，数据库应急体系需具备 “统一整体性”，需全盘覆盖企业内部所有在用数据库类型。无论采 用关系型、分布式还是其他架构的 TDSQL 是一款企业级数据库产品，在分布式计算、存储、元数据及管控方面实现 ���% 代码自 研，提供金融级高可用、计算存储分离、HTAP 等能力，同时具备智能运维平台、全流程迁移工具 箱，强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、完整的分布式事务支持、企业级安全 等特性。 TDSQL 有两个版本，分为标准版和企业版，其中企业版包括集中式和分布式两种部署模式，可以 全面兼容 MySQL 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 用性，即使节点故障也能快速恢复服务。 分布式架构设计 �个�以上的可靠性 提供强大的智能化管控、运维系统，凭借

.....................................................................................99 8.3 并行计算与分布式处理.....................................................................101 8.4 性能监控与调优............ 维护性。 为实现上述目标，系统将采用以下技术架构： - 数据处理模块: 集成了高效的数据清洗和标注工具，支持批量处理 和实时更新。 - 模型训练模块: 提供多种训练算法和参数优化功能，支持分布式训 练，提升训练效率。 - 考评分析模块: 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。 通过以上设计，本项目将为企业提供一个全面的 AI 数据训练 考评解决方案，帮助企业在人工智能领域的竞争中占据优势地位。 方式，确保数据质量的同时提升处理效率。 其次，系统需具备强大的模型训练支持功能。这包括对多种主 流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的兼容性，以及 硬件资源的动态分配与优化能力。系统应支持分布式训练，以提高 大规模数据训练的效率和模型性能。此外，系统还需提供训练过程 的实时监控与调试功能，便于开发人员及时调整训练参数和策略。 在数据考评方面，系统需要构建一套完整的考评指标体系，以