数据源与输入......................................................................................34 3.1.1 视频监控设备.............................................................................36 3.1.2 社交媒体与用户生成内容 1.1 数据保护法律.............................................................................76 5.1.2 视频监控政策.............................................................................78 5.2 数据加密与存储安全... 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集

数据源与输入 .................................................................................... 38 3.1.1 视频监控设备 ............................................................................ 40 3.1.2 社交媒体与用户生成内容 1.1 数据保护法律 ............................................................................ 84 5.1.2 视频监控政策 ............................................................................ 86 5.2 数据加密与存储安全 . 应对突 发情况。因此，亟需引入现代化的科技手段来提升公共安全管理的 效率和准确性。 人工智能（AI）技术的迅速发展，尤其是大模型技术的成熟， 使得视频内容的智能挖掘成为可能。通过对视频监控数据的深度学 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确

运用等级概念实现差异化管理........................................................................33 2.4.2.2. 自主学习基线实现业务异常监控....................................................................34 2.4.2.3. 智能策略实现管理实例落地...... ..................................................................................37 2.4.3.2. 智维事件监控..................................................................................................37 ....................................................................................57 2.4.7.1.4. 监控结果展现直观................................................................................57 2.4.7.1.5

电子地图与警视联动功能.........................................................................................53 3.5 视频监控系统................................................................................................. ..............................58 3.5.3 监控系统总体设计组成.............................................................................................59 3.5.3.1 视频监控系统....................................... .......................................................................................60 3.5.4 视频监控系统结构设计.............................................................................................60

提升应用的可靠性。同时在应用运维领域，存在多 种多样的工具与技术，工具之间数据割裂无法形成 全局的视野，直接影响了应用运维的效率与效果。 只有打破各个工具间的数据孤岛才能统筹洞察应用 的完整运行态势，对应用进行全方位的监控与分 析。 安全运维现代化 运维安全是保障业务可靠性的基石，也是运维现代 化的基础。在运维安全领域，需要通过全面的安全管 控保障运维安全：事前实现对权限的有效规划和管 理，事中实现运维操作的严格管控，事后实现对运 业务上线规范 业务变更规范 运维数据治理规范 故障处理流程 应急恢复流程 运维业务管理 变更管理 爆炸半径管理 问题与故障管理 云网跨域协同 事件管理 运维事件、变更事件 监控管理 全链路监测 服务台 配置管理 配置一致性管理 性能管理 限流管理、上线压测 风险管理 应急与混沌工程 版本管理 维保管理 运维知识库管理 运维数据管理 流程数据管理 并未对客户整体业务运作造成严重限制 4 咨询类问题，包括在日常运营和维护过程中关于产品的功能、说明书、运作和构成等方面的咨询 图3.2 业务上线规范 上线后评估 问题反馈机制 问题总结 文档更新 上线监控 监控指标 回退机制 上线实施 变更管理 上线保障会议 上线窗口 上线前准备 实施方案评审 测试计划 环境准备 备份方案 上线标准 关键告警清零 平台巡检通过 预警整改完成

方面方式的转变。 旅游营销方式的转变 通过旅游舆情监控和数据分析，制定对 应的营销主题；利用新媒体传播特性， 积累游客数据和旅游产品消费数据，逐 步形成自媒体营销平台。 旅游管理方式的转变 旅游行业监管从传统的被动处理、事 后管理向过程管理和实时管理转变 智慧旅游建设目标 智慧旅游 大数据收集 客源分析 人流统计 停车信息 实时监控 大数据分析 指挥中心 即时监管 制定决策 交换数据库 游客数据库 政务旅游 数据库 物理层 存储设施 旅游服务平台器 群 大数据决策分析支撑平台 呼叫中心平 移动办 公平 台 台 旅游预测预警 应急指挥调度 综合安防监控 …… 智慧管理 讯息发布 景区管理 实时数据统计 智能库存管理 旅游电子商务 旅游资源展示 游客资源分析 互 动营销 精准营销 品牌推 广 智慧营销 服务层 …… 智慧运营 微信运营推广、官方网站推广 智能视频监控 公共智能广播 游客智能疏导 智慧管理 – 智能视频监控 业务功能 图像监控 存储回放 报警联动 音频对讲 增值功能 多画面监控 多画面轮巡 云镜控制 远程控制 录像检索 本地回放 远程回放 客户端存储 报警输入 中心存储 控制输 出 前端存储 移动侦 测 个性化功能 图像抓拍 图像识别 电子地图 双向对讲 广播喊话 网闸穿越 环境监控 3G

------------------------- �� 第五章：运维能力风险可控实践 �.�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 智能化部署：AI基于用户需求，自动生成配置文件并完成数据库部署，简化传统部署流程。 �.� AI对传统运维的影响 故障诊断与智能运维：根据不同数据库特性，利用AI生成巡检、监控、处置脚本和工具，协助完成 日常运维的巡检、监控、告警等操作，生成巡检报告以及事件总结报告。也可以构建AI Agent，将 运维排查和维护任务集成到智能工具，自动调用相关数据并结合知识库和预设策略，实现对数据 库的自动 福建海峡银行在数据库故障观测能力提升上，从以下几方面入手： 提升实时监控与告警系统能力： 部署实时监控系统，监控数据库的性能指标 （如CPU、内存、磁盘I/O、网络延迟等），并设 置合理的告警阈值。通过告警系统及时发现 异常，确保故障在早期阶段被发现，避免问 题扩大化。 构建或提升业务系统全链路监控能力： 不仅监控数据库本身，还要监控与数据库相关的上下游系统（如应用服务器、网络设备、应用系

.........................................................................................74 8.2 性能监控.............................................................................................76 8.3 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性 能的模型部署架构，确保系统能够支持大规模并发请求；再次，制 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 系统的响应速度和准确性不足，导致客户满意度下降； 并在复杂业务场景中 提供个性化建议。预计客户咨询的处理时间将缩短至 5 秒以内，同 时客户满意度提升 15%以上。 第三，增强风险管理能力，通过 Deepseek 大模型对交易数据 进行实时监控，识别潜在风险并生成预警报告。模型将能够分析复 杂的金融交易模式，识别异常行为，并及时提醒相关人员采取措 施。预期在风险事件的平均识别时间上，能够缩短至 1 分钟以内。 第四，确保系统的高可用性与安全性。在部署过程中，将采用

数据备份..................................................................................129 6.1.2 系统监控..................................................................................131 6.1.3 故障排除.. 通过分析车辆的能耗数据，识别 高能耗环节并提供优化建议。例如，在坡度较大的路段，系统可以 建议适当降低车速以减少能耗；在平缓路段，则可通过优化驾驶行 为提升燃油效率。通过与车联网技术的结合，车辆运行状态可以实 时监控，进一步提高能源利用率。 最后，DeepSeek 还具备故障预测和预警功能。通过对车辆和 基础设施的运行数据进行分析，系统能够提前识别潜在的故障风 险，并通知维护人员进行预防性维护，从而减少突发故障对运营的 时 间，提高出行效率。此外，系统还可以提供个性化服务，如根据乘 客历史出行记录推荐最佳路线或换乘方案，进一步增强用户粘性。 第三，增强公共交通系统的安全管理。DeepSeek 可以通过实 时监控车辆状态、驾驶员行为和环境数据，及时发现潜在风险并预 警，降低事故发生的可能性。同时，系统的数据分析能力可以帮助 运营方识别高频事故路段或时间段，优化安全管理策略。 最后，推动城市交通的可持续发展。DeepSeek

3.2 接口开发与测试.........................................................................91 4.3.3 系统部署与监控.........................................................................92 4.4 安全与合规............. 型。通过引入 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策，从而显著降低运营成本，增强风险抵 御能力。  风险控制：DeepSeek 通过实时监控和分析交易数据，能够精 准识别异常行为和潜在风险点，为银行提供及时的风险预警和 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 的智能分析能力，银行可以深入 挖掘客户需求，提供个性化的金融服务，提升客户满意度和忠 。例如， 在资产配置与风险管理中，DeepSeek 能够通过增强学习模型，自 动调整投资组合，以应对市场波动。以下是一些关键技术的具体应 用场景：  大数据处理：用于客户行为分析、交易记录监控与异常检测。  自然语言处理：用于智能客服、文档自动分类与合规性审查。  图像识别：用于身份验证、票据处理与自动化结算。  增强学习：用于动态定价策略、风险评估与投资组合优化。 为了直观展示