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

MCP Client Nacos MCP Router部署最佳实践 AI Agent Nacos MCP Router 1. 容器化部署，隔离计算资源，同时具备安全沙箱 的特性 2. 多副本部署，提升稳定性 3. 采用SLB提供负载均衡能力，对外暴露服务 4. 推荐采用streamableHTTP协议 5. Nacos集群模式部署，提供高可用能力 streamableHTTP Nacos （智能 路由） Router （代理 模式） time 1. 使用Nacos MCP Router proxy模式把stdio协议MCP 服务（time）转为 streamableHTTP，2副本部 署在ACS上； 2. Nacos MCP Router采用2副 本部署，通过slb对外暴露服 务 3. Nacos中注册stdio协议的高 德MCP服务器 4. Nacos MCP Router自动把

存储方案升级应对大数据量冲击：云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架 构，结合对数据布局的优化，提供贴合不同在线业务需求的个性化存储服务，例如低时延块 存储（数据库多副本场景，<0.1ms延迟）、高带宽弹性盘（大数据单副本场景，吞吐量达 ��Gbps）、高速临时存储等。 1.2 软硬一体协同优化，应对AI时代激增的数据冲击 AI预训练和推理过程需要存储和预处理海量的多模态数据，数据向量化趋势也非常显著，为保障 的线性度指标以及资源隔离的力度等。特别在是高密度计算环境下，单服务器下的租户更 多，相关租户之间的故障隔离以及缓存、存储等资源的共享访问问题会更加突出，既要确保 租户之间运行不受任何影响，又不能以牺牲用户访问性能为代价。此外，多副本存储策略在 面对存算分离架构时也会带来数据一致性的挑战。一些分布式事务处理涉及多个计算节点和 存储节点，进一步增加了系统设计和实现的复杂度。 云原生架构带来系统架构和技术栈的新问题：例如如何处理微服务间频繁的通信、复杂的拓

分钟拥有互联网呼叫中 心 联合阿里云 构建世界级的智能客服解决方案 联合阿 % 里云 9999% 电信级 、服务质 量 靠 更安全、更稳定、更可靠 稳定可靠 • 数据库完全隔离， 3 副本备份 + 数据快照， 自动宕机迁移； • DDOS 攻击防护，安全组防火墙，漏洞 热修复，数据独立加密。 专业服务 • 提供一对一的专业技能培训，确保客服

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

平台价值 内置蒸馏方案，开箱即用 内置全系模型，一键精调 多 验证成本高 算力投入大，优化成本长期存 在 配置自主可控，快速验证并发用量 统一资源纳管，灵活切换 启动阶段 痛点 一键多副本，快速线性扩缩容 持续升级推理加速，降本增效 故障多，无法长时间稳定运行 规模扩大，人 / 物料管理难度高 开源资源分散，准备周期长 解决技术问题，体验效果滞后 工具链易上手，快速验证效果

敏感信息。  定期更新和重新训练模型，以应对新的安全威胁。 此外，系统应具备灾难恢复和业务连续性计划（BCP），确保 在发生安全事件或系统故障时能够快速恢复服务。备份策略应采用 异地多副本存储，定期进行恢复演练，验证备份的有效性和可用 性。 最后，安全培训和意识提升也是不可忽视的一环。所有涉及系 统操作的人员应定期参加安全培训，了解最新的安全威胁和防护措 施，确保在日常工作中能够严格执行安全策略。 计。  网络防护：部署防火墙、IDS、IPS，定期漏洞扫描和安全评 估。  模型安全：防范模型推理和对抗样本攻击，定期更新和重新训 练模型。  灾难恢复：制定 BCP，采用异地多副本备份，定期恢复演 练。  安全培训：定期进行安全培训，提升全员安全意识和操作规 范。 通过以上措施，可以确保 Deepseek 大模型在银行系统中的安 全部署和运行，有效保护客户数据和金融交易的安全。 所有数据访问和操作记录需实时写入不可篡改的日志系统，如 Elasticsearch 或 Splunk，以便后续审计和追溯。 最后，定期进行数据备份和灾难恢复演练，确保在突发事件中 能够快速恢复业务。备份数据采用异地多副本存储，结合增量备份 和全量备份策略，减少恢复时间目标（RTO）和数据丢失风险 （RPO）。 通过上述方案，确保 Deepseek 大模型在银行系统中的数据存 储高效、安全且可扩展，为银行业务的稳定运行提供坚实的数据基

并及时修复发现的漏洞。同时，应建立应急响应机制，制定详细的 安全事件处理流程，确保在发生数据泄露或其他安全事件时能够快 速响应，最大限度地减少损失。 此外，数据的备份和恢复策略也是数据安全的重要组成部分。 应采用多地域、多副本的备份方式，确保数据在发生自然灾害或硬 件故障时仍能快速恢复。备份数据同样需要加密存储，并定期进行 恢复测试，确保备份数据的完整性和可用性。 最后，提升员工的安全意识是数据安全策略中不可忽视的一 段包 括主备切换、数据复制和自动故障转移。主备切换通过配置主节点 和备用节点，当主节点发生故障时，备用节点立即接管服务，最大 限度减少服务中断时间。数据复制则通过在多个节点上存储相同的 数据副本，确保即使某个节点出现故障，数据仍然可以访问。 为提升系统的可靠性和容错能力，可以采用以下技术方案：  集群部署：将 AI 智能体部署在多台服务器上，通过集群技术 实现资源共享和负载均衡。  独立的服务模块，便于开发、测试和部署。每个服务模块可以通过 容器化技术（如 Docker）进行封装，结合容器编排工具（如 Kubernetes）实现自动化部署和负载均衡。此外，为了确保系统 的高可用性和容错性，建议采用多区域、多副本的部署策略，结合 负 载均衡器和数据库主从复制机制，进一步提升系统的稳定性和响应 速度。 在数据存储方面，根据数据访问频率和一致性要求，可以选择 关系型数据库（如 MySQL）或非关系型数据库（如