应用开发与运维转型阶段关键诉求 基础设施层 3.1.1 软硬协同一体化，构建融合高性能基础设施 3.1.2 调度和升级优化，支持超大规模算力管理 3.1.3 端到端可靠性设计，保障系统稳定可靠运行 3.1.4 原生安全能力基线，构筑纵深防御高安全体系 数据层 3.2.1 五大核心要素，定义和设计云上数据库 3.2.2 基于数据迁移和同步技术，保障数据完整性与准确性 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保障，确保高事务一致性， 适用于银行、保险等对数据一致性要求极高的业务系统 高可用：主机数据库通常使用冗余硬件设计（如双机热备、RAID 磁盘阵列等）来保障系统高可用性，一 般内建故障恢复和自动备份机制，在发生故障时，主机系统可以在最短时间内恢复，避免数据丢失或系 统停机 高性能：支持大规模数据并发访问，能够在高负载下保持较高性能，适用于高频数据交换场景 云操作系统无感升级是一个值得深入探讨的技术方向，典型的设计思路为：数据面 / 管控升级态解耦分离、数 据面 / 设备驱动 /OS 跨区热替换等技术，实现虚拟机零迁移热升级，业务零中断。 3.1.3 端到端可靠性设计，保障系统稳定可靠运行 基础设施层必须严格满足主机业务的高可靠需求，需从布局、建设、架构及站点规划等多个层面进行全面 的规划与设计。在机房规划阶段，需系统性考虑冗余设计；在数据中心层面，应统筹生产中心、同城容灾中心

方向。现代工业系统需要在单一平台上同时运行实时控制、AI 推理、数据分析、视觉处理、通信管理等多种 工作负载，通过统一的计算平台实现硬件资源的高效利用和系统成本的显著优化。在这一整合过程中，确保 实时控制任务的确定性性能、保障系统安全性、实现不同优先级任务间的有效隔离，成为了技术实现的关键 挑战。 • AI 驱动的控制系统变革：在智能算法基础上，AI 技术正在重新定义自动化控制架构，推动从 “传统控制 + AI 辅助” 处理高并发、高精度实时任务 时，难以保障半导体设备的高精 度控制需求。 半导体生产设备通常由多个子系 统组成。传统控制系统在实现设 备间互联互通时，需要大量定制 化开发和接口适配工作，开发成 本高，为了保障系统兼容性和稳 定性往往付出较高代价。 基于高实时、高可靠、高算力、 高智能的一体化平台，实现软件 定义控制，将为行业带来全新的 机遇。 鸿道 Intewell：半导体装备智能控制解决方案

设施全安全体系。 ● 云平台级别的全栈安全保障：阿里云 AI 基础设施的研发流程中融入 DevSecOps 与零信任架构，实现了产品全生命周期安全管理。结合高可用架构、容灾备份与红蓝 对抗机制，保障系统在各类攻击与极端场景下的稳定与安全。 ● 面向 AI 的安全防护：阿里云构建了 AI 运行环境、模型文件保护、与用户数据的安 全保障能力，涵盖安全容器、模型加密、访问控制及传输存储加密等能力，结合机密 TRUSTWORTHY MaaS 2.3 从高性能到低成本的全面优化 面对 AI 技术日益增长的复杂性与规模化挑战，构建一个稳定、高效且经济的 AI 基础 设施，已成为企业释放智能潜力的关键所在。如何在保障系统高可用性的前提下突破 性能瓶颈，并实现从算力到模型的全链路成本优化，正在成为行业关注的焦点。阿里 云基于多年技术积累与大规模实践，打造了一套从高性能到低成本的全栈优化体系， 为 AI 的大规模落地提供坚实底座。

首创独立储能、抽水蓄能、虚拟电厂等新型主体“报量报价”参与市场 交易，促进新能源市场化消纳。绿电交易提速扩围，实现发用两侧全覆盖， 健全绿电消费溯源认证体系，有效促进能源绿色低碳转型。 五是“安全可靠，有效保障系统稳定运行”。用“无形的手”保障供 应，通过现货价格信号引导各类调节资源自主参与系统运行，有效实现 39 广东电力市场建设蓝皮书 广东 山西 山东 甘肃 市场 规模 市场交易电量 5754

确保构网能力， 储能系统在任何时刻都必须保留足够的充放电裕度，避免完全充满或放空。若容量裕度不足，可能导致系统保 护动作或负荷切除，引发微网停电事故。因此，必须在容量顶端和末端预留必要缓冲，以保障系统稳定运行。 基于一体化解决方案的精准 SOC 计算及功率快速分配、多资源统一调度，华为智能组串式构网型储能系 统可在纯离网情况下实现 5~98%SOC 范围内构网，而业界离网下储能系统普遍在

功能描述 PLC 访问安全可靠 具备用户管理访问控制（UMAC）功能。管理员能够通过天行 IDE 进 行用户添加及权限配置，从而确保不同用户仅能在管理员授权的权 限范围内在线访问 PLC 系统，保障系统安全合规。 极简硬件组态 通过图形化拖拽界面，可实现设备的快速部署，使新手工程师能在 1 小时内完成以往需耗时半天的部署任务。 多范式编程自由 支持梯形图（LD）、结构化文本（ST）、顺序功能图（SFC）及连

业内外部数据， 破除数据孤岛现象，融合数据治理机制为监管提供统一标准的数据来源；Agent开发平台、 应用开发平台、集成平台等平台套件， 为应用构建及系统集成提供工具与环境；安全治理 体系保障系统的安全性和数据隐私，防范系统攻击与数据泄露等风险。 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288

定 任 务 设 计 更 高 效 的 解 决 方 案 。 系 统 架 构 人 才 则 需 要 实 现 模 型 的 部 署 、 维 护 与 优 化， 解决分布式计算、数据安全与合规性问题， 保障系统在医疗场景中的稳定应用。场景应用人才 关注医疗实际业务， 如智能问诊、影像识别、药物 研发等， 能够理解临床需求并通过大模型技术提 出可落地的解决方案。这类人才既需要扎实的医学背景，也需具备较强的技术交叉能力。

变更验证体系，确保变更操作的安全性与可靠性； ·故障自闭环：依托Agentic AI自治架构，实现对故 障自动检测、诊断、修复及验证的全流程闭环处 理，缩短平均故障修复时间（MTTR），保障系统 持续稳定运行。 关键特征三 弹性自适应 面 临 业 务 负 载 不 确 定 性 （ 如 流 量 峰 值 、 突 发 需 求），指数级增长的AI算力需求，以及资源利用经 济性等挑战，传统数据中心“静态规划、刚性供

的发展主流，在数据流通利用过程中确保数据安全可信，成 为这一时期数据安全的要求，动态数据安全成为数据要素化 发展新阶段安全保障的主要特点。二是全过程安全。在传统 信息化、网络化发展阶段，保障系统安全、主机安全、应用 安全等各独立系统和应用的安全，是主要的安全保障工作， 安全产品和解决方案都是围绕各种系统和应用开发部署的。 进入数据要素化发展新阶段后，来源于不同系统和应用的数 据相