数字化转型， 主机现代化应运而生。 主机现代化（Mainframe Modernization）是一项涉及架构演进、应用重构、组织转型的系统工程。其 核心在于将主机的韧性 / 性能同开放平台的敏捷性 / 智能性相结合，构建企业面向未来的数字化能力。企业需 基于自身业务目标、技术积累和人才结构，制定适宜的主机现代化路径，以确保企业核心业务的平滑演进和持 续创新。为此，我们编写本技术白皮书， 数据的全流程改造与迁移上云 应用开发与运维现代化转型：业务上云后，开展以应用为中心的敏捷开发和智能运维转型 同时结合我们在众多项目的成功实践，简要介绍了“华为主机上云解决方案”。期望为正在或计划推进主 机现代化的企业提供技术指引与决策参考，帮助客户在延续主机核心价值的同时，拥抱开放、敏捷、智能的新 技术，加速实现企业数字化与智能化转型。 序言二 04 目录 编制委员会 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 3.2.3 数据库和存储设备协同，高效实现大库备份和恢复 中间件层 3.3.1 业务中间件，支撑敏捷、高效的消息和事务处理 3.3.2 接入中间件，实现云上业务同云下业务的无缝连接 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 3.1 3.2 3.3 0 1 02 03 06

下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 之间依然存在着诸多障碍。 这些障碍可能包括： 投资回报率的不确定性：难以量化云迁移带来 的敏捷性、可扩展性和成本节约等优势。 遗留系统的解耦：对老旧基础设施或定制化应 用程序进行有效的迁移与现代化改造，需要专 门技术知识和以客户为中心的专业服务。 数据安全和合规顾虑：严格的法规要求（例如 基础设施团队效率 提升 39% IT 运营成本效益提高 9% 高效率： 应用迁移至亚马逊云科技的 速度提升 46% 应用开发团队生产力 提高 21% 新产品和服务交付速度 加快 21% 灵活性与敏捷性： IDC，《亚马逊云科技的商业价值》，2022年 我们助力企业解锁以下关键价值 1 三年投资回报率 396% 亚马逊云科技环境管理效率 提升 37% 每个组织实现的收益价值 达 1 安全性和流程： 亚马逊云科技 创造价值的五种方式 亚马逊云科技云价值框架助力企业和组织能够 从五个价值支柱构建云计算的详细商业案例 点击下方按钮了解更多信息： 成本节约 员工生产力 运营韧性 业务敏捷性 可持续性 价值支柱 1 实现成本节约 在云端释放基础设施效率 将核心工作负载迁移至云端可以避免本地基础设施的大额固定支出， 降低计算资源的总拥有成本 (TCO)，从而实现成本节约。同时也消除

据驱动”“智能驱动”转型，数智化能力正成为衡量汽车企业核心竞争力的新标尺。 袋鼠云作为行业领先的大数据与人工智能应用服务商，始终致力于通过先进的数 据技术与深刻的行业理解，帮助汽车企业构建统一、敏捷、智能的多模态大数据中 台，打通“研产供销服”全链路数据，驱动“买用管养换”全周期的服务创新与可持 续增长。 本白皮书由袋鼠云智能团队联合多位中国头部车企行业专家、一线交付团队共同 撰写，旨 ...........39 3. 数智生产：打造透明、敏捷、高效的智慧工厂...............................................43 4. 数智质量：构建全链路、闭环式的主动质量管理体系...................................47 5. 数智物流：实现端到端可视的敏捷协同.......................... 线上信息获取到线下交付服务的无缝数字化体验。 然而，传统车企的研发体系，多为周期长、依赖物理样机、呈“瀑布式”的开发 流程。新能源汽车的研发周期已被大幅压缩至 1.5-2 年。传统流程难以跟上如此快的 迭代速度，也无法敏捷地响应消费者对软件功能和个性化配置的动态需求。  不匹配二：产业生态重构 vs. 线性供应链管理 新能源技术革命正在重构传统汽车产业金字塔式的线性供应链结构。价值核心已 从发动机、变速箱等机

统、数据定义和业务流程，而这种情形下，根本无法通过 对数据的分析发现运营的不足，数字化转型不可能有效。 在企业内部统一流程、统一流程中数据收集的标准是非常 重要的。 敏捷的协作。在组织内部敏捷的协作是非常重要的，不仅 要协同，更重要的是快速而敏捷。 企业架构 为什么要数字化转型 数字化转型实现之道白皮书 12 11 数字化转型挑战 哈佛商业评论、麦肯锡、CIO杂志等多家著名机构，都给出了讨论“ 数字化转型，企业首先需要制定一个顶层战略规划，在做 好战略规划的同时，企业还需要提出明确的路线图。 同时也需要意识到，这不是“一锤子买卖”，需要一系列 工程组合，持续实施。因此在架构选择上，需要评估可组 合、敏捷等特征的路线选择。 业绩优化，业务创新 转型的价值，一个方面是现有业务模式的继续优化；另外 一个方面，需要重视业务创新的探讨。并在战术层面，关 注新生态系统、平台、运营等新模式。 每阶段主要任务描述如下： 一步支持服务的融合，因此在PAAS 层，需要物联网云、大数据、开发者使能等完整的技术能力的支撑。 数字化应用引擎-云原生app的敏捷性 现代化的应用，需要满足敏捷快速、持续迭代的特征，因此应用引擎需要构建敏捷开发环境，由传统的开发-测试-上线 流程，转变为敏捷开发流程。 参考专题：前沿技术-应用开发之无代码开发 软件开发是一项枯燥无味的任务，但将来这项工作很可用利用软件本身来完成。届时，没有任何编程基础的人也能很

云，人力资源数智化解决方案 第 12 页 共 37 页 “劳动密集型”管理转向 “知识密集型”人才生态的构建。 1.2.2 市场驱动：个性化、快响应与全球化竞争的压力 市场环境的剧变，正倒逼企业提升组织敏捷性与人才效能。 需求变革倒逼生产与组织模式创新 消费者需求日益个性化，产品生命周期急剧缩短，要求制造企业具备大规模定制、快速试 错的能力。正如瑞士媒体所指，中国制造的优势正从成本转向 “创新速度 “创新速度 + 绿色标准” 的综合竞争力。 这种市场压力传导至内部，要求人力资源模式必须柔性化。传统基于固定岗位的“金字塔” 式组织已难以为继，取而代之的是基于任务的项目制、共享人才池与敏捷团队。 全球化竞争重塑人才争夺格局 在全球产业链重构的背景下，高端制造竞争本质是高端人才竞争。企业不仅面临国内同行 的竞争，更需在全球范围内吸引和保留精通 AI、物联网、数字孪生等技术的复合型人才。 人力 构建数智化赋能平台：引入基于云计算的一体化 HCM 系统，并集成 AI 面试官、智能学 习平台、数据洞察工具，打造员工全生命周期的数字孪生，为决策提供支持。 重塑组织文化与领导力：培育数据驱动决策的文化，推动组织结构向网状、敏捷转型，并 重点提升中层管理者在数智化环境下的“教练式”领导力。 设计数智化激励与绩效体系：将数据质量、算法贡献、创新应用等数智化能力纳入绩效考 核与激励体系，设立专项奖励，激发全员参与转型的热情。

”，园区内 5G、Wi-Fi、有线等异构网络并存，形成 数据孤岛，难以实现接入的统一；业务需求“言而无策”，生产线的高层意图无法被网络理解与实 时响应，从“需求”到“配置”仍需人工逐条配置，业务敏捷性严重受阻；网络资源“静而不柔”， 一张专网难以同时高效承载差异化的业务场景，资源僵化闲置或者隔离不足相互干扰，均无法实现“一 网千面”的精准供给；运维管理“治而不智”，仍依赖人工经验进行被动响应，缺乏预测性维护与主 区域 - 中心”三级协同体系， 实现 AI 业务的高效部署与灵活调度，并兼顾低时延需求与资源集约管理，如图 2 所示。边缘层专注 本地实时推理，如机器视觉检测、实时控制等高频业务，确保关键场景获得敏捷智能响应。区域层 负责模型训练与联邦学习，整合本域数据生成适配场景的 AI 模型，并在隐私保护前提下开展跨域协 同。中心层集中管理大规模算力集群，承担大模型训练、精调及全局资源调度，训练完成的模型下 策略。这一过程彻底改变了传统 依赖命令行逐条配置的复杂模式，能够实现业务的分钟级一键开通，并提供“一句话网络状态呈现” 的极致体验，最终达成网络服务的自优化、自适配与零等待，极大提升了企业专网的敏捷性与易用性。 意图化用网在意图理解阶段，可调动基于 LLM，解析业务对于时延敏感度、优先级以及带宽要求等 关键需求，并将其转化为可执行的网络策略；在动态路径规划阶段，可依据实时网络状态（包括带宽、

短板。 基于三大场景的诉求拆解，本白皮书进一步提炼出智能互联面临的“目标 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 针对上述挑战，本白皮书创新性提出任务驱动式智能互联网络“敏捷意图 感知，快速目标确认，动态智能互联”的设计理念，以“任务”为锚点重 构互联逻辑，构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系，形成从“任 为解决未来智能互联场景面临的三大挑战，下一代智能互联技术将以“任务”为核心锚点，围绕任 务全生命周期构建“敏捷的意图感知—快速的目标确认—动态的智能互联”三维技术脉络，提出任 务驱动服务（TDS）技术体系，打破传统互联模式中“连接先行、任务后置”的局限，通过终端自主 协同、动态感知适配、资源弹性调度，实现对复杂场景下多元互通需求的精准响应。 • 敏捷的意图感知：面向智能终端任务需求的实时捕捉，依托 TDS 端网任务协同模块与资源即时响 ， 动态调整网络连接关系、通信参数与资源分配，实现互联能力与任务需求的实时匹配。 为了实现任务驱动式智能互联网络的三大核心理念，需围绕任务全生命周期构建“敏捷的意图感知— 快速的目标确认—动态的智能互联”三维技术脉络： 首先，针对敏捷的意图感知，通过统一的数字身份管理、实时的终端态势感知、交互式端网任务管理， 为快速的目标确认创造前提条件；其次，针对快速的目标确认，接收终端或应用发起的专网任务需求，

AgenticRAG 技 术 • 以 Agent 重构传统 RAG ，提升问答准确率及效果 • 长链路、多跳、事实推理效果更佳 • 跨模态数据融合应用：打通结构化与非结构化知识 ⑤ 内置企业级敏捷 Agent 平台 + 丰富的知识类技能 + 知识类智能体市场 • 专业的知识类技能 ：比如文档解析、录音转写、发票识别 • 丰富知识类 Agent ：知识问答 / 创作型 / 技能型 / 数据型 / 文 件 记 忆 知识工具 使用记忆 知识问答 记忆 敏捷构建智能体搭建 ，赋能业务高效协同 打造“懂企业、 能干活”的智能体 工作流增强规划能力、知识库增强记忆、 MCP 增 强工具能力 ，让大模型具备更强的执行力、 提高 办公效率 AI 企业知识库特点 5 ： AI 知识库与智能体统一 ， 实现更敏捷、 更安全搭建智能体 智能体配置

；同时关注风险，“汽车上路 先装上刹车”，遵循道德和法律规范。 当今，应用现代化的推进目标已从“数字化 IT 提效”提升至“重塑智能商业价值”。未来，企业需以“应用现代 化的三驾马车”，即：“敏捷架构、智能数据、生态开放”为基石，建立支持 Agent 自治与进化的全生命周期的数字基 座。应用现代化产业联盟的各成员，要加强智能体应用、跨域协作标准等前沿议题的探索研究，以《应用全生命周期智 能够更加聚焦业务逻辑，而非性能调优，从而加速创新步伐。二是软件工程范式的延伸与重塑。DevOps 范式逐渐向 DataOps、MLOps 等领域延伸，不仅重塑了软件开发模式，更推动了产业向“小步快跑、快速迭代”的敏捷智能模式 转型，使得企业能够更快地响应市场变化，满足客户需求。三是智能化应用形成迭代闭环。通过 A/B 测试、用户旅程地 图 2、特征工程等工具，智能化应用构建了“需求感知 - 价值设计 - 智能应用的形态和核心特征 应用全生命周期智能化白皮书 18 为智能应用构建了更具弹性和自愈能力的技术框架。这一转变不仅可以显著提升系统的自我决策与故障响应效率，还 可在复杂多变的业务场景下，帮助企业更敏捷地适应市场变化并保障服务质量。 从技术层面来看，一方面，完善的智能化运维体系能够为自我进化提供完整的数据循环支持，涵盖数据采集、模 型训练、部署到持续迭代的全流程管理，让系统能基于环境反馈快速演

业务数据中自动提取复杂特征和模式。此类技术能够帮助企业对大量机理未知的过程建模，并利 用计算结果指导决策，优化工艺控制参数、故障预警策略等。例如，深度学习技术已被广泛用于 构建智能化排程引擎，以实现更敏捷、更大范围的目标最优决策，加速全链条下的生产优化和产 销协同。 1.3.5 生成式AI、具身智能等革命性新成果，开辟企业发展新空间 由数据、大模型和算力驱动的“数据密集-智能涌现-人机协同”新一代开发范式正快速出现。具 建“数据+平台+应用”的扁平化、敏捷 化管理架构，涵盖协同优化、生产调度、运行监测、应急指挥与集成展示等功能，推动产业 一体化优化与业财深度融合。企业通过整合生产、供应链、财务等全域数据，打破信息孤 岛，实现跨部门、跨层级的实时共享与智能决策，显著提升运营协同效率和资源配置水平。 该模式依托数据中台和AI能力，强化业务监控与风险预警，支持一线业务单元的敏捷响应， 推动企业从传统金字塔管理 一体化联动，推动生产运营向柔性化、远程化、少人化发展。企业依托模型预测控制、5G+ 远程作业中心等智能系统，动态响应市场变化，优化资源配置，提高生产灵活性、安全性， 提升绿色低碳发展水平，持续塑造高效、敏捷、可持续的现代化生产体系。 �� 服贸新生态：企业传统服贸模式以单一站点供给、被动响应需求为主，存在服贸场景割裂、 客户粘性低、增值服务匮乏等问题。服贸新生态致力于突破传统服务模式，构建覆盖“人-车