预测性维护 03.2021 上海 / 中国 罗兰贝格 洞见 数字化运维的制胜基石 1 随着互联技术的革新、大数据的应用与积累、计算能力的提 升及相关模型理论的高速发展，人工智能的应用场景逐渐丰 富，并在近几年逐步过渡到实操落地。各行各业正积极探索 通过人工智能赋能的运营模式，并以此推动产业升级及长期 的运营转型。 在政策端，从2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发 展 备品备件销售、设备维护及维修等）作为制造业的重要组成 元素，通过工业互联网及人工智能的深度融合打造出创新的 应用场景，并实现持续降本增效的趋势目标。 运维服务的发展进程主要分为四个阶段： 01 预测性维护是什么？ 我们为什么需要它？ 封面图片： koto_feja 01 / 运维服务的发展进程 从需求侧来看，完整的数字化运维服务将成为企业选择运维 服务供应商的主要考量维度之一。罗兰贝格针对全球领先制 资料来源：罗兰贝格 基于故障 预测的维护 响应式 维修 计划性 维护 基于条件 的维护 "故障后维护" "预防性维护" "预测性维护" "状态监控式维护" 2 02 / 预测性维护运作原理 1.消极维护：这是运维服务最原始的方式，通常指当机械故 障后安排技术人员到场维修。由于此维护方式通常发生在 设备故障后，具有高度不可预测性及突发性，且设备本身 的损伤程度较高，易造成修理时间及费用垫高等情况，还

项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... ..................................60 5. 可行性研究.................................................................................................62 5.1 技术可行性............................................ 1.2 模型训练与优化.........................................................................68 5.2 法律与伦理可行性..............................................................................70 5.2.1 数据隐私保护......

�如何确保数据的绝对安全 �.�严格的部署与变更管控流程 �.�多级鉴权的全方位安全防护 �.�监控告警与可观测性的体系建设 第六章：智能运维交付能力实践 第七章：结语 �.�数据智能管家DBbrain �.� 一站式迁移解决方案DBbridge 第四章：高可用运维构建实战指南 �.�高可用性的设计原则 �.�基础设施的高可用建设 �.�如何实现数据库�个�的SLA �� -------- 业务连续性的生命线，从金融交易处理，到精准的用户服务响应，再到合规监管下的数据安全保 障，数据库运维的可靠性与效率，直接决定了业务价值的实现能力。 当前，AI等新技术的发展为数据库可靠运维带来新的机遇与挑战。机遇方面，自然语言交互让非 技术人员也能便捷操作数据库，智能诊断与预测式运维将被动故障处置转化为主动风险防控，自 动化部署与调优大幅降低人工成本。挑战方面，AI幻觉导致的准确性风险、多技术栈（尤其是国产 规的刚性约束，对运维体系提出了更高要求，传统运维模式已难以应对。 在此背景下，ITPUB联合福建海峡银行、腾讯云数据库编写《智能化时代数据库自主可靠运维》 白皮书，旨在为企业提供一套兼具前瞻性与实践性的运维指南。 白皮书从智能化运维发展趋势切入，剖析AI对运维模式的重塑与落地挑战，展望智能运维发展趋 势。系统梳理数据增长、技术栈复杂、应急体系建设、安全合规等核心痛点。结合福建海峡银行和

以迎接生成式人工智能全面爆发带来的巨大需求。 另一方面，人工智能技术在显著提升社会生产效率的同时，也引发了诸多新型安全风险。目前已观察到由AI赋能的安全威胁，包括智 能化网络欺诈、自动生成恶意攻击代码，以及因目标偏离而引发的破坏性操作等。这也使社会各界意识到，人工智能的稳健发展必须 依托自主创新的产业链与健康可持续的生态体系。正因如此，国产数字化升级越来越成为智能化发展的基石，并致力于为人工智能产 业营造更可靠的支撑。与此 算、大数据等新技术架构，支撑数字化转型对数据处理和系统可靠性的更高要求。 二是业务应用层，从办公软件到行业专用系统，再到自研业务平台，都在同步实现国产替代与数字化升级，既保障安全可靠，又提升业 务效率和用户体验。 三是终端设备层，作为数字化转型的用户入口和信息技术融合创新建设的终端载体，这一层面的协同确保了用户端体验的一致性和安全 性，为整体数字化转型提供了统一的入口保障。 从产业落地上， 数字化升级深入核心业务系统，带来了实质性的效率变 革和风险控制能力提升。 二、发展驱动，效率向上，国产升级与数字化转型的一体化发展 - 06 国产数字化升级标杆实践报告 - 06 国产数字化升级标杆实践报告 近年来，在产业趋势下，融合创新历经从无到有、从试点到全面铺开的快速发展，国产软硬件完成了从“不可用”到“可用”的历史 性跨越。在此背景下，一场更深层次的变革的

时 刻 被美国及其盟友列入各种限制 更低的研发成本 * $5.6M vs. OpenAI’s $100M+ 投资浪费 业务系统 A 对外出入口 A 应用逻辑 A 算法 算力 适应性差 业务系统 B 对外出入口 B 应用逻辑 B 算法 算力 项目周期长 业务系统 C 对外出入口 C 应用逻辑 C 算法 算力 统一出入口 应用模板（ A/B/C… ) 算法池（ Angel 推理加速 指标监控 鉴权 / 限流 流量分配 实时掌握服务性能、调用量、资源消耗等关键指标 自动调度符算力资源，弹性灵活应对业务峰谷 HPA 扩缩容 定时扩缩容 组合扩缩容 提供多种扩缩容策略，满足不同场景的灵活资源需 求 纳管资源组 按量计费算力池 大模型专属 GPU 算力 包月独享 核心收益 长上下文 (64~128K) 超大模型启动加速 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 统一资源纳管，灵活腾挪算力

7.1.1 效率提升指标...........................................................................141 7.1.2 准确性指标...............................................................................144 7.2 用户反馈收集.... 171 8.2.1 用户接受度风险.......................................................................172 8.2.2 合规性风险...............................................................................174 9. 案例分析与推广.... ..................201 1. 引言 近年来，医疗系统面临日益增长的服务需求与资源分配不均的 双重挑战。随着人口老龄化加剧和慢性病发病率上升，传统医疗模 式在效率、准确性和可及性方面逐渐显现瓶颈。根据世界卫生组织 统计，全球范围内约有 50%的医疗服务机构存在诊断延迟问题，而 基层医疗机构因专业人才短缺导致的误诊率高达 15%-20%。这种 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗

......................................................................................115 5.1.2 合规性审计流程................................................................................................ ......................................................................................120 5.2.1 系统容灾与备份方案.............................................................................................. 元消耗在人工 流程成本上。 这些痛点表明，保险行业亟需通过 AI 智能体实现：业务流程 自动化率提升至 80%以上、核保决策速度加快 5 倍、欺诈识别准确 率提高 40%等突破性改进。DeepSeek 的智能体技术可针对性解决 上述系统性问题，具体技术路径将在后续章节详细阐述。 1.1.2 数字化转型需求分析 当前保险行业正面临前所未有的数字化转型压力，传统业务模 式在效率、成本、客户体验等方面已难以满足市场需求。根据麦肯

.......................................................................................27 2.2.1 实时性与准确性要求....................................................................29 2.2.2 数据安全与合规性需求...... ..132 8.1.2 访问控制与权限管理..................................................................134 8.2 合规性保障............................................................................................136 8 混合云部署..................................................................................151 9.2 高可用与容灾设计................................................................................154 9.2.1 负载均衡与故障转移

持续的融合创新，助力企业的国际化布局 挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全 性等方面提出了全新的要求。为适应企业创新、降本增效以及业务出海等需要，云服务商不断通 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中，应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计，云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB，����年将翻4倍，达到228

....................................................................................167 3.9.5 系统安全性介绍.................................................................................................. ...................................................................................217 3.10.7.5 易用性.................................................................................................... ........................498 4.1.2.2 系统环境完整性...........................................................................................501 4.1.2.3 系统环境高可用性............................................