5600 万 UV 1500 万 一个区域性应用的爆发周期 china .Netconf2019 一个区域性应用的爆发周期 china .Netconf2019 微信小程序客服常用接口 通讯原理 异步消息、客服消息、 WebSocket 目录 senparcwewn sDK 小 程 序 棋 块 概 述 NETcore 部 分 特 性 概 述 使用 sionalR 创建全双工实时通讯的小程 jscore （旧） / V8 （新） 运行， 由 Mobile Chrome 57 （旧） / 67 （新） 内核渲染。 0 简单理解小程序的开发环境 china .Netconf2019 异步消息、客服消息、 WebSocket china .Netconf2019 wx.request({ url: 'https://sdk.weixin.senparc.com/ GetUserInfo method: 'POST’ , success: function (res) { var json = res.data; //... }); }); 0 小程序：异步消息 china .Netconf2019 小程序：异步消息 发送消息 （文字、语言等） 无状态 微信对话消息 上下文 转发消息 （ XML ） 返回消息 （ XML ） 转发网站回复消息 状态 处理

将计算密集层绑定高算力设备，显存密集算子调度至大显存设备，以达到消除算力短板目的。 （4）通信-计算重叠优化：为了进一步减少通信延迟对整体吞吐的影响，调度器与底层 高性能异构通信协议深度协同，异步执行通信操作，并与后续非依赖计算（如下一微批次前 向传播）重叠，利用通信融合、环形拓扑优化等技术隐藏延迟，提升并行场景吞吐率。 （5）并行策略联动调度：系统智能地融合模型结构、集成 DAG/拓扑/负载数据及实时 阶段在英伟达不同代际 AI 芯片上的高效协同。 （2）在 KV Cache 高效传输方面：为减少 Prefill 和 Decode 间的传输延迟，实现异步 分层 KV Cache 传输方案，在 Prefill 阶段，每层完成即触发该层缓存的异步传输，同步开启 下一层计算，从而达到计算与通信的重叠。 基于 Splitwise 的异构混合推理方案，以对话追踪任务为场景和 A100 为基准，基于 提出具备高吞吐、低时延与强可扩展性的混合推理方案。 （1）在数据传输方面：构建异构 GPU 之间 KV Cache 高速异步传输引擎，支持异构 GPU 显存间高速直连传输与 GPU 显存-CPU 内存间异步非阻塞传输，支持按 Layer 或 Block 24 异步传输 KV Cache，显著降低异构 KV Cache 通信开销，提升推理吞吐。 （2）在调度方面：构建面向异构芯片的全局资源调度模块，支持从单

持流量控制、安全认证和监控功能。 o 微服务架构：采用 Spring Boot 或 Node.js 开发微 服务，确保系统的模块化和可扩展性。 o 消息队列：使用 RabbitMQ 或 Amazon SQS 实现异步 通信和解耦，提升系统响应效率。 5. 部署与运维 为保障商务 AI 智能体的稳定运行，需选用可靠的部署与运维 技术： o 容器化：采用 Docker 将应用程序及其依赖打包为容器， 确保环境一致性。 模型开发、自动化训练、生命周期管 理 自然语言处理 spaCy, BERT, Rasa 文本分析、语义理解、对话管理 系统集成 Kong, Spring Boot, RabbitMQ API 管理、微服务架构、异步通信 部署与运维 Docker, Kubernetes, Prometheus 容器化、编排、监控与日志分析 通过以上技术选型，能够确保商务 AI 智能体在性能、可扩展 性、稳定性及安全性 接下来，数据传输环节需要采用高效且安全的协议，如 HTTPS 或 MQTT，以确保数据在传输过程中的安全性和完整性。对 于大规模数据的传输，可以考虑使用分布式消息队列（如 Kafka） 来提高传输效率，并实现数据的异步处理和缓冲。 在数据存储方面，系统需要采用多层次、多类型的存储方案。 结构化数据可以存储在关系型数据库中，如 MySQL 或 PostgreSQL，而非结构化数据则可以存储在高性能的 NoSQL

合建议等。典型场景的意图识别准确率需≥95%，误判率控制在 3%以内。 2. 实时响应能力 ：对话延迟需低于 500ms，复杂查询（如风险评 估报告生成） 处理时间不超过 5 秒。需通过异步任务队列机制 保障高并发场景下的稳定性，支持每秒 1000+的并发请求。 3. 个性化服务 ：基于用户画像（如风险偏好、交易历史）动态 调整输出内容，例如为高净值客户提供定制化投资建议模板， 容错机制：部署双活集群与降级策略，在系统超时或异常时 自动切换至规则引擎，保证服务连续性。 实际落地中需平衡实时与准确性的冲突。例如，在实时反洗钱 场景中，可设计分级响应机制：初步筛查（<100ms）拦截高风险 交易，异步启动深度分析（≤2s ）处理复杂案例，兼顾效率与精准 度。 2.2.2 数据安全与合规性需求 在金融银行业务接入 DeepSeek 大模型的过程中，数据安全 与合规性需求是核心优先级。金融行业对数据敏感性要求极高，需 3. 资源隔离 ：采用 Kubernetes 的 Device Plugin 机制，确保风 控业务独占 2 张 GPU 卡，而营销推荐业务共享剩余资源。 三层之间通过事件总线实现异步通信，关键性能指标如下： 层级间调用 传输协议 加密方式 平均延迟 SLA 保障 接入→业务 HTTP/2 AES-256 35ms 99.95% 业务→模型 gRPC TLS1.3 110ms

主要特点： 高可靠：通过事务日志、故障自动恢复等机制降低停机风险 高并发事务处理：通过高效利用内存缓存和优化资源调度，支持低时延、高并发的事务处理 集成性强：借助 MQ 消息队列，实现主机不同系统间异步通信，并提供完整事务处理和消息管理 主要特点： 高并发事务处理：主机应用一般高度定制，应用层与数据层紧密集成，提供高并发、高吞吐量事务处理能力， 尤其适用于需要快速响应的金融交易或实时数据处理 事务无锁化、分片并行调度等分布式技术，在云原生架构上重构主机中间件能力，支撑业务从“稳态运行”到 “敏态创新”的跨越。 (1) 分布式消息 主机消息队列 MQ 提供高性能与强一致的消息通信能力，实现系统解耦与异步通信，有效应对流量洪峰。 在此基础之上，分布式消息服务需进一步满足以下能力： (2) 分布式事务 传统主机通过 CICS 等中间件提供强一致性事务处理能力，云上场景分布式事务需满足以下能力： 准投递和强一致性， 如资金清算与跨境支付场景，交易指令通过指定队列，直达指定系统，避免广播式传递导致的安全风险与 处理冲突。发布订阅模式，基于一对多广播和动态扩展订阅方等技术实现，广泛应用于需要异步通信、实 时数据同步和事件驱动的场景，如股票行情推送场景，股票价格需毫秒级同步到千万级终端，通过此模式 实现实时数据分发。 ② 定时消息：基于分层时间轮算法实现任意时长的定时消息，结合时钟同步、线程优先级、消息预加载

技术中台（以华为为例） 兴海物联业务中台 对下接入设备明确规则，对上传递数据进行应用开发。 智慧园区软件交付不是简单的模块堆砌，需要一开始从全 局的角度对数据层面规划、从数据格式、传递方式、到同 步 / 异步方式，以此传递从硬件厂商汇集的数据，统一汇 总转化、翻译后供给上层应用软件进行开发。 设备层 前端设备 基础设施 …… 应用层 中 台 层 技术总集的能力地图 技术总集 面临的挑战

基础架构，满足信息系统数据增长及业务增长需求。 信息系统全面迁移切换工作主要分为数据迁移、系统切换和网络迁移三部分，数据迁移采用基于存储层、数 据库层、或虚拟化应用层的数据复制技术，提前将信息系统的数据异步复制到新数据中心；信息系统切换方式依 据小型机及 X86 两个不同类型的平台，采用小型机高可用切换和 X86 虚拟化层灾备切换工具完成信息系统的切 换工作，切换过程同时保留了同城、异地的灾备架构 响应速度。 1. 采用存储复制技术完成数据迁移及灾备部署 数据迁移主要采用了 HDS UR 异步方式，将数据实时同步到滨海新数据中心，切换完成后，再采用 HDS UR 异步方式完成灾备系统的部署。HDS 通用复制软件 Universal Replicator，是基于 HDS 成熟的通用存储平台实 现的异步远程数据复制软件。通过 HDS 通用存储平台的虚拟化功能，HDS 通用复制软件可以实现同构或异构存 储系统之间的远程数据复制功能。 目前，HDS 的 UR 软件其独有的时间戳（Timestamp）和一致性组（Consistency Group）技术，是目前存 储业界可行且安全的存储系统之间的异步数据备份方案，保证异步处理方式下的数据一致性和完整性，最大程度 的减少数据的丢失，并被广泛采用。它可以在重复发生的灾难中保护数据，在任何远的距离保持数据库记录被修 改顺序的完整性。 四、技术实现特点 金科创新社

• 软件安装简单易上手，支持本地一键安装和虚拟机安装两种方式，可跨 平台运行，支持 windows/linux 系统。软件内部采用 mqtt 订阅 / 发布数 据，异步多线程处理队列数据，具有高吞吐量和低延迟性。 接口简单开发便利 • 通过 Websocket /udp 等方式可实时推送终端定位信息、传感器信息、 告警信息、基站心跳等信息；对外提供双工控制接口、传感器信息查询

审计人员才能解密对应时间段或业务范围的日志内容。 6.3 系统性能优化 在系统性能优化方面，我们通过多层次的策略确保审计智能体 在高并发、大数据量场景下的稳定性和响应效率。核心优化手段包 括计算资源动态分配、缓存机制设计、异步任务调度以及数据库查 询优化，以下为具体实施方案： 计算资源动态分配 采用 Kubernetes 的 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）实现容器 化服务的弹性扩缩容，基于 Redis 集群缓存实体审计历史数据，使用 LRU 淘汰策略，内存占用控制在集群总容量的 60%以内 3. 模型结果缓存：对相同输入参数的审计推理结果缓存 6 小时，命 中率可达 35%以上 异步流水线设计 使用 Celery+RabbitMQ 构建任务处理流水线，将审计流程拆分为 预处理、模型推理、结果校验三个阶段。通过设置不同优先级的任 务队列，确保关键审计任务在 200ms 内进入执行状态。典型任务 内存缓存高频审计规则（缓存命中率 92%） - 二级缓存：Redis 集群存储实体识别中间结果（TTL 设为 300s） - 预计算模板：对 35 类标准审计程序预先生成决策树分支 并发处理优化 采用异步管道处理 IO 密集型任务，线程池配置遵循以下原则： - CPU 密集型任务：线程数=核心数+1 - IO 密集型任务：线程数=核心数*2 + 1 测试环境对比数据（单位：ms）： 并发数 原始方案