使用容器技术减少应用程序的 停机时间 40% 高达 无服务器架构提高了功能部署频率 41% 高达 采用按价值计费模式显著改善 总体拥有成本 39% 高达 查看全文 价值支柱 3 增强安全和韧性 在云端强化您的安全态势 由安全漏洞、硬件故障、软件缺陷或人为失误 导致的意外停机可能代价高昂。最近一项调查 显示，五分之一的受访者报告称，他们最近一 次停机造成的损失超过 100 万美元。7 中断成本，通过消 除许多遗留系统中存在的漏洞来提高运营韧性 并增强网络安全的稳健性。云服务还为零信任 架构和高级威胁检测能力奠定坚实基础。 Uptime Intelligence，2025 年年度停机分析 Known，云端迁移的商业价值，2025年 亚马逊云科技助力企业从以下四个关键领域提升运营韧性： 基础设施： 通过我们高度韧性的基础设施，防 范硬件故障、自然灾害和电力中断。 运营： Intelligence，2025 年年度停机分析 如何估算商业价值 您可通过评估减少停机时间、增强安全性和简化运营等核心指标， 计算亚马逊云科技为您释放的运营韧性效益。 例如，可以首先估算业务中断所造成的成本，以及网络事故可能 带来的潜在成本。最近一项调查显示，基础设施故障的平均成本 通常超过 10 万美元 10。 通过对比您企业每年因突发停机和网络攻击所产生的成本，并计 算其中有

医疗文印系统覆盖了医院的多个关键场景，每个场景都有着独特的文印需求： 02 医疗文印系统： 效率、可靠、适配的全面平衡之道 第二章 方案 大多数黑白打印 打印量大 自助机柜内的打印设备通常需要 持续打印，不能停机 支持大纸盒 设备可靠，稳定性好 打印速度快 耗材容量大，纸盒大 院区 自助打印 A�/A�为主的检验结果、化验单 单台日均打印量500页以上 多集中、自助打印 有彩打需求 首页打印和连续打印速度快 供患者自助打印 挂号单、检查结果等资料。这类打印大多数情况下以黑白打印为主，且打印量较 大，因此需要支持大纸盒的打印机，以减少频繁更换纸张的麻烦；且打印机需要具 备持续打印的能力，不能轻易出现停机故障，以确保患者能够随时获取所需信息。 同时，打印速度也是关键因素之一，以便能够快速完成大量文档的打印任务，为患 者提供高效的自助打印服务。 �� 2.2 智慧文印管理解决方案：寻求效率和可靠的最优解 磨损传 输系统）且耗材经济可靠的设备。建立预测性维护机制，实现耗材更换、部件检修 的精准预判，将传统的故障后维修转变为预防性维护，降低非计划停机时间，确保 在高强度、多班次运行的医院环境中提供持续稳定、近乎“零故障”的打印服务， 最大限度减少停机干扰，保障医疗业务连续性。 实现全场景无缝适配，驱动业务高效协同：寻求具备极致兼容性与弹性扩展能力的 文印解决方案体系。所选方案必须能无缝集成医院复杂的异构信息系统，准确输出

随着风光储技术的成熟，柴油发电正从“主力电源”退居“应急备用”，其技术与成本劣势在清洁能源方 案的对比下竞争力弱。 供电中断可能导致设备损坏、生产停滞或安全事故。如球磨机停机超 10 分钟会使研磨介质固结， 清理需数天；井下排水系统停机 1 小时可能淹井，煤矿鼓风机停转 10 分钟或致瓦斯超标，需 供电系统 24/7 连续运行且毫秒级故障响应。 重负荷电机（破碎机、球磨机等）启停频繁易引发电压 整覆盖。相关实践已验 证，即使在多电源、100% 电力电子化的高压发输电系统中，实现安全可靠的故障穿越是可行的。这些能力可 帮助客户显著提升系统鲁棒性和供电连续性，有效减少因电压问题导致的非计划停机和设备损坏，支撑矿山在 恶劣工况下的连续生产，降低运营风险与经济损失。 挑战 挑战 必要性 必要性 解决方案 解决方案 16 17 （4）抗变压器投切冲击技术 线完美匹配光照曲线，实现自动最大化输出，降 低弃光率，无需现场人工调节；构网型储能系统能够在毫秒级快速响应光伏功率跌落，有效规避光储柴不同步 引起的系统振荡，整体系统稳定性显著提升，甚至允许柴发停机。光储供电量从前期日均 35MWh 提升至 7 月日均 75MWh 以上，铜产量日增 12.3 吨，价值约 12 万美元。 在用电侧，解决方案同样带来了显著改善：构网型储能与柴发联合构网运行，有效降低大功率感性负载突

AI 无损检测设备，实现铝材“CT 式”精准诊断，检 测效率提升 90%，人力成本下降 80%。 预测性维护：通过传感器和 AI 算法预测设备潜在故障，变“事后维修”为“事前维护”， 大幅降低停机损失。 数字孪生工厂：将物理工厂全要素映射到虚拟空间，实现模拟、监控与优化。施耐德电气 的开放自动化平台与 5G 深度融合，实现了设备的虚拟化和软硬件解耦，部署时间大幅缩 短。 2.2.3 户，加速创新应用落地。 案例二：电子信息行业（精密制造代表） 行业痛点：产品（如手机、芯片）迭代快、元器件微小精密，生产过程中对质量和设备效 率的要求达到了极致。传统的人工质检效率低、易疲劳、标准不一；设备突发停机造成的 损失巨大。 典型场景： AI 视觉质检：在生产线上部署高清相机，采集产品外观图像，利用深度学习模型自动检 测划痕、污渍、装配缺陷等。模型需要具备高精度和高召回率，并能适应微小的光线、角 持续采集设备运行数据。通过 AI 算法分析这些数据，预测轴承磨损、电机老化等潜在故 障，在故障发生前安排维护，避免非计划停机。 实现价值：行业标杆企业通过部署 AI 质检，将缺陷检测率提升至 99.9%以上，人力成本 降低 70%；通过预测性维护，实现设备非计划停机减少 50%以上。 平台赋能视角：如果采用工业智能解决方案，可以如何更好地解决该问题？ AI 开发平台 2175 云，人力资源数智化解决方案

能够支持每秒超过数亿测点的数据持续写入，这一指 标确保了系统能够高效处理实时数据。同时作为时序数据基座，TDengine 还能与其他数据 平台同步数据，以支持故障预测和诊断提供支持，从而减少意外停机时间，优化维护计划。 08 TDengine 作为时序数据平台的优势 TDengine 作为一款高性能、分布式的时序大数据平台，具备以下基本功能： 核心功能与优势 TDengine 能将各种类型的数据源，包括 TDengine 对电力行业的价值 TDengine 对电力行业的价值 0 4 TDengine 通过高效的数据写入和查询性能，实时监控和分析电网运行数据，及时发现并处理潜 在的设备故障和异常，减少意外停机时间，优化运行效率。此外，TDengine 支持亿级测点的数 据采集和存储管理，使得分析维度和深度更广，可以进一步优化发电企业的生产效率、提高发 电量。在储能侧，TDengine 技术升级带来的

RPO ≤ 24小时 可用性99% 计划外年停机<4天 第三级 综合管理类、业务信息类或者 决策分析类 RTO ≤ 4小时 RPO ≤ 1小时 可用性99.9% 计划外年停机<10小时 第四级 业务信息类、交易处理类或者 决策分析类业务 RTO ≤ 30分钟 RPO ≤ 10分钟 可用性99.99% 计划外年停机<1小时 第二级 综合管理类、业务信息类或者 决策分析类 24小时 RPO ≤ 24小时 可用性99% 计划外年停机<4天 第三级 综合管理类、业务信息类或者 决策分析类 RTO ≤ 4小时 RPO ≤ 1小时 可用性99.9% 计划外年停机<10小时 第三级 综合管理类、业务信息类或者 决策分析类 RTO≤4小时 RPO ≤ 1小时 可用性99.9% 计划外年停机<10小时 第四级 业务信息类、交易处理类或者 决策分析类业务 决策分析类业务 RTO ≤ 30分钟 RPO ≤ 10分钟 可用性99.99% 计划外年停机<1小时 第五级 交易处理类业务 RTO ≤ 2分钟 RPO≈0 可用性99.999% 计划外年停机<5分钟 ·新加坡金管局：年度最大计划外停机<4小 时，单次宕机恢复<2小时； ·系统可用性(SA，System Availability)， 外部资源得到保证的前提下，产品在规定条件

运行情况，对航班起降、滑行、机位分配等进 行实时调度指挥。通过先进的航班信息显示系统（FIDS）和地面雷达监控系统，实时掌握每架航班的位置、 状态和预计到达 / 离开时间。根据机场跑道、滑行道、停机位等资源的使用情况，合理安排航班起降顺序，优 化航班滑行路线，提高机场运行效率，减少航班延误。例如，当出现多架航班同时申请降落时，指挥中心根据 飞机机型、燃油剩余量、机场跑道当前状况等因素，科学 、调整航班 起降顺序、组织旅客疏散等；另一方面，协调各相关部门和单位，全力开展应急救援和保障工作。例如，在遭 遇强台风袭击时，机场指挥中心迅速组织航空公司安排飞机转场至安全机场，协调地勤部门做好停机坪飞机的 系留加固工作，通知候机楼管理部门做好旅客的疏散和安置工作，并通过多种渠道及时向旅客发布航班动态信 息，保障旅客生命财产安全和机场运行安全。 2、地面服务保障协调​ a. 地勤服务协调​ 3、安全管理与应急处置​ a. 安全监测与预警​ 机场指挥中心建立了全方位的安全监测体系，利用先进的安全检测设备和技术手段，对机场运行环境、设 施设备、人员活动等进行实时安全监测。通过视频监控系统对候机楼、停机坪、跑道等重点区域进行 24 小时监控， 利用入侵检测系统、周界防范系统等对机场周边边界进行安全防护监测，同时对机场消防、电气、特种设备等 设施设备的运行状态进行实时监测，及时发现安全隐患。运用

统的复 杂性。 有限的安装和交付时间 稳定的低碳能源供给不足 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 8 作为关键信息基础设施，数据中心必须保障全天候不间断运 行，任何电力中断都可能导致停机甚至数据丢失。在高负载、 连续运行的工况下，数据中心的电气系统需满足多层面的稳 定性要求。 与传统数据中心电力负荷相对平稳不同，AIDC 在大模型训练 和推理过程中，算力负载波动快速且不可预测，供配电系统 主电源异常时实现无缝切换。 电气系统的智能运维能力正在成为高可靠性的全新支撑。通 过部署状态感知与预测性维护平台，实时监测关键设备的 温升、电流、电压波动等参数，结合算法识别故障趋势、预 警隐患，从而降低非计划性停机概率，提升系统响应韧性。 早在绿色电力供给广受关注之前，数据中心在用能端的节能 增效就已是行业共识。但在智能算力大规模扩张、单机架功 耗倍增的背景下，如何在保障供电稳定的同时进一步压降 PUE，并

关键技能演变 ·利用AI实现云资源的自动化配置、扩展与监控 ·智能监控：借助AI驱动分析实现预测性维护与性能优化 ·基于AI分析的性能调优与成本优化 ·自愈系统：AI自动检测并解决故障，减少停机时间 核心能力 ·云运营协调与自动化能力 ·AI/ML应用的CI/CD（持续集成/持续部署）流水线设计能力 ·AI驱动的监控与资源优化能力 ·多云环境下的安全与合规管理能力 ·利用AI工具实现自动化配置、扩展与监控的能力 开源系统工程师利用脚 本编写、配置管理和社区驱动的工具来维护稳健、可扩展的系统。随着 AI监控、预测分析和自动化修复技术的兴起，这些专业人员越来越多地 承担集成智能工具的任务，以检测异常、预防停机，并简化复杂混合环 境中的操作。 转型潜力 AI驱动的自动化正迅速改变开源系统工程师岗位，60%的组织已采用AI进行基础设施监控， 且据报告人工干预减少了40%。智能告警、自修复脚本和预测性维护正将工作重点从被动 位 与 技 能 103 AI的影响 AI正从根本上改变开源系统工程师岗位，通过自动化监控、告警和修复，使开源系统工程师能够 专注于优化和创新。智能工具可检测异常、预测故障并触发自动响应，从而减少停机时间和人工 操作。AI驱动安全平台可主动识别威胁并执行策略，而预测分析能优化资源分配。这种转变要求 管理员掌握AI与整个技术栈的深度集成，例如从openEuler操作系统、openGauss数据库，到

会严重影响现有系统的稳定。 硬件替换风险大 存量 PLC 设备老化，备件断供或到货周期长，如果国产 化替代，则原有 I/O 模块、通信总线、传感器等设备因 协议不兼容而被迫淘汰并同步更替，将导致产线停机、 成本激增。 多品牌“沟通障碍”多 某钢铁厂产线中，一外资品牌 PLC 控制轧机，另一外资 品牌 PLC 管理物流，质检又由第三外资品牌 PLC 负责， 存在通讯障碍，数据孤岛严重，协同效率低下。 TCP/RTU、 CANopen、Profibus DP 等主流总线协议，若存量 PLC 被天行 PLC 替代后，可无缝接入现场传感器、执行器、HMI 等存量设 备，无需更换硬件，避免因协议不兼容导致的产线停机风 险，降低控制系统综合使用成本。 极端工业环境的可靠性， 实时性与高负载兼备 天行 PLC 经复杂现场考验实践，已经证实其具备强大的抗干 扰能力和长时间稳定运行的能力，并且支持大规模的 的编程习惯与需求，显著提升开发效率与灵活性。 智能编译引擎 采用增量编译技术，可将代码修改后的编译时间显著缩短 60%；同 时，增量下载与单模块下载功能支持在 PLC 运行状态下进行局部程 序更新，有效规避因全程序重载导致的产线停机风险，显著提升开 发效率与生产连续性。 实时全程数据监控 支持 FB、FC 区分调用路径的在线监控。 全景式诊断系统 提供实时、详尽的设备及系统诊断信息，具备自动折叠重复故障记 录的创新功能，并可对