分布式数据存储.....................................................................................85 3.5.2 数据处理和分析.....................................................................................86 3.5.3 数据快速查询 ......................................................................................123 4.2.1 高效处理能力......................................................................................123 4.2.2 YARN .....................................................................................526 5.1.2 事件实时处理引擎...............................................................................546 5.1.3 事件监控....

..................................................................................27 2.2.2 情感分析与反馈处理................................................................................................... .....................................................................................54 3.2 数据收集与预处理................................................................................................... 剧，传统的餐饮服务模式面临着前所未有的挑战。为了提升服务效 率、优化顾客体验并实现精细化管理，餐饮企业亟需引入先进的智 能化技术。在这一背景下，DeepSeek 大模型凭借其强大的自然语 言处理能力、数据分析能力和个性化推荐功能，为餐饮服务提供了 创新性的解决方案。DeepSeek 大模型能够实现对顾客需求的精准 理解、用餐场景的智能分析以及个性化服务的实时推荐，从而助力 餐饮企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

现有的餐厅经营模式，将整个体系互联网化和物联网化， 提供整体信息化解决方案。餐厅现场以智能物联网机器 人为载体，借助人脸识别、服务交互和语音互动等人工 智能；后台借助云计算、大数据处理的物联网应用平台， 实现顾客从入店、点餐、用餐、支付、服务评估等全生 命周期流程的信息化处理。经过互联网和物联网技术改 造的娱乐化、好玩和有趣的餐厅，有效节约人力成本， 提升餐厅的信息化水平和管理效率，驱动顾客自传播“叫1。 2研究目标 2研究目标 通过研发具有无线通信功能的餐饮智能服务机器人 收稿日期：201 6- 06—1 4 及物联网智能管控平台，提供包含线下现场智慧改造、 线上云端数据智慧处理的“020”整套信息化解决方案， 打造包含4G无线应用、人工智能、物联网应用、互联网+、 大数据分析等新兴技术的智慧餐饮升级，实现对餐饮服 务“售前”、“售中”和“售后”全生命周期的智慧管理 和应用，提升餐饮行业信息化水平和管理效率。简言之， 旁熏 物联网智 控平台 数据 交互 数据 处理 数据 管控 陶：薪巍同标蕊意躅 评估交互及餐位释放等功能，使用智能服务机器人释放 人力，节约人力成本，同时增强餐厅的趣味性，吸引更 多的顾客，形成餐厅自有的个性化和品牌化。 2．2物联网基础能力平台研发 研发物联网智能管理平台，通过数据接入、处理、 分析，实现智慧餐厅的图像处理、餐位管理、订单管理、 送菜管理、服务管理、支付管理、评估管理等功能，提

• 结构化数据处理方案介绍 • 非结构化数据处理方案介绍 • 数据中台使用说明 2 业务 xx 中台 5 数据中台 6 物联平台 数 据 治 理 数据接口注册 数据接口管理 标 签 管 理 AI 使能 BI 报表 数据可视化 设备管理（ DMP ） 主数据 管理 数据模 型管理 数据标 准管理 模型开发 数据预处理 数据质量管理 系统 电网 OA 办 公系统 电网财务 系统 综合能源服 务系统 设备鉴权 设备访问权限管理 设备配置管理 输电业务 系统 配电业务 系统 计费 / 入账 数据处理 规则引擎 报表统计 资产管理 3 1 终端采 集 服务管理 资源对象管理 健康度分析 告警管理 性能管理 拓扑管理 用户管理 运维权限管理 角色管理 容量管理 AI 模型管理，质量管理，资产管理，血缘分析等 DAYU 跨源分析 可以支持数据源在 RDS 、 DWS 、 HBase 、 Redis 等不同数据源的跨源分析 DLI(Spark) 流处理 支持通过 SQL 语句编排流处理作业，简化编程复杂度 DLI(Flink) 数据中台各层选型原因说明 5 数据中台主力服务介绍 • DRS • MRS • DWS • DLI • DAYU 6

......................................................................................66 3.38 诉求事件处理系统................................................................................................. CentOS (Linux) 6.3+ Web 服务器 使用 Apache 2.2 FTP 服务 使用 Vsftpd 系统默认 数据库 MySQL 5.4 3 程序支持 PHP 5.3+ 图形处理软件 ImageMagick 6.0 全文检索软件 Coreseek 3.0 中文分词扩展 SCWS 1.0 1.4 服务器软件导图 4 1.5 操作系统 CentOS 是 Linux 发行版之一，是 询，有效避免越权使用，同时系统平台具有对互动系统上敏感信息的保护措施，以免被 不当利用。因此系统平台有多种方法和手段防止各种形式与途径的非法侵入，杜绝商务 信息的泄漏。 d) 系统平台扩展性 一个良好的系统平台体系结构，具有处理未来变化和发展所需要的可扩展性。这个 解决方案不仅基于当前的需求，真正符合多层 B/S 体系结构，而系统平台的体系结构不需 做较大的改变，并能保证系统平台今后的平滑升级。 考虑到和其他信息系统

动互联网等新一代信息技术的广泛应用，全球数据规模及其存储容量正 在迅速增长，数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的 有效存储、快速读取、检索提出了挑战；且其中所蕴藏的巨大商业价值 也引发了对数据处理、分析的巨大需求。当前，大数据已逐渐渗透到各 个行业和业务职能领域，数据成为企业战略资产，企业战略逐渐从"业务 驱动"转向"数据驱动"。如何通过收集和分析大量内 部和外部的数据，获取有价值的信息将成为指导企业经营决策、业务运作中的 源、软件资源、 服务资源、信息资源的共享共建，提供海量的数据存储和强大的数据处理 能力。 （2） 基础环境建设。硬件配置通用服务器、集中存储及配套设备，用于数据 存储和处理，非结构化存储能力扩展到 500TB；通过平台管理工具软件 实现服务器资源集群部署，同时使服务器群具有良好的横向扩展能力。 （3） 数据标准化处理。对照国家和行业发布的数据标准对企业内外部数据资 源进行全面清洗、转换、整合、关联，改变原始数据关联性差、共享程 （三）基于“大数据”分析应用的业务需求日益强烈。“大数据时代”的 到来，为产权信息化建设纵深发展提供了广阔空间，同时也对数据的整 合共享、实 时分析和深度挖掘提出了更高要求。当前，现有数据挖掘和处理模式已 不适应现代业务需求，如何找到一种全新的支撑数据处理的技术模式， 满足各部门业务需求，推动建立完善“数字主导业务”工作机制，是产权 信息化建设发展所面临的重要课题和需要突破的难点。 （四）信息化对服务创新的作用亟待加强。动态化、信息化的服务创

所以需要对系统 的使用情况作定期的应用是否继续健康的检查。 应用健康检查将包含下列内容：  调研用户在应用上线之后的运行情况，新业务的发生情况；  分析用户对各类业务的处理是否恰当；  制订关于用户处理不当的业务的正确流程；  提交用户应用健康检查报告。 1.3.1.3 日常使用支持 用户在系统的使用过程中，难免会碰到这样那样的突发问题。为了避免用 户由于突发事件造成系统 小时工作时间内设置由专人职守的热线电话，接听内部的服务请求 并记录服务台事件处理结果。 技术支持人员在解决故障时，会最大限度保护好数据，做好故障恢复的文 档，力争恢复到故障点前的业务状态。对于“系统瘫痪，业务系统不能运转”的故 障级别，如果不能于 1 个工作日内解决故障，公司将在 3 个工作日内提出应急 方案，确保业务系统的运行。故障解决后 24 小时内，提交故障处理报告。说明 故障种类、故障原因、故障解决中使用的方法及故障损失等情况。 题到现场支持人员处即 可中止，对于该类问题的记录可使用咨询类问题记录模版进行记录。系统缺陷 类问题是指使用人员提出的问题涉及到系统相应环节的确认修改，需要经过逐 级提交、诊断、确认、处理和回复等环节，处理解决需要项目组的分析确认， 问题有解决方案后，将解决方案反馈给用户。具体提交流程如下： 问题提交。应用信息系统的用户发现属于系统缺陷类的问题时，填写系统 缺陷类问题提交单，提交服务支持中心。

编写组成员：孟清超、钟志成、郑航、兰泽勇、张惠乐、蓝超文、谭浩明、 谭升太、左瑞君、黄劲安、宋为民 - 1 - 前言 随着数字经济的蓬勃发展，算力已成为支撑社会信息化建设与产业数字化转型的 核心生产力。从海量数据处理到人工智能训练，从云端服务支撑到边缘场景落地，算 力基础设施的规模与复杂度呈指数级增长，其稳定运行与高效管理已成为关乎企业核 心竞争力与社会数字化进程的关键命题。在此背景下，传统 IT 运维模式面临着从硬件 算力运维体系技术白皮书 - 3 - 1 概述 1.1 算力基础概念 1.1.1 算力定义 算力本质上是对信息数据进行加工处理的能力，其核心体现为计算设备通过硬件 （如 CPU、GPU、ASIC 芯片等）和软件协同工作，完成各类计算任务（如数值计算、逻 辑运算、数据处理等）的效率。 1.1.2 算力分类及应用场景 通用算力场景：面向日常计算需求，涵盖个人终端、通用服务器计算能力，应用 以 CPU 为代表。 智算算力场景：支撑人工智能算法训练与推理的专用计算资源，应用于人工智能 计算领域，处理自然语言、图像识别、语音识别等任务，以 GPU 为代表。 超算算力场景：面向科学研究、工程仿真等高性能计算场景的集群化计算能力， 应用于需极高计算能力的科研及工程领域，处理大量数据和复杂的科学计算任务，如 气象、医疗、生物、仿真等领域，以 HPC 为代表的计算集群。 1.1.3

云控平台作为车路云一体化系统的核心，包含“1”个云控基础 平台和“N”个云控应用。云控应用分为网联汽车赋能类、交通管理 与控制类及交通数据赋能类等三大类， 涵盖产业链全域应用需求。 云控基础平台基于交通相关数据的采集、存储与处理，通过数据赋能 提供满足各种应用需求的分级共享基础服务，由封装领域核心服务共 性基础能力的 5 类标准件、实现数据采集和标准化转换的 2 个标准 化接口以及 1 个全流程工具库所组成，形成“5+2+1”共性基础能力 联的信息生态网络。其中，边缘云依托边缘云一体化底座的网关、数 据高速缓存技术、标准化分级共享接口及融合感知、协同决策与协同 控制标准件实现车端和路侧数据接收、处理、融合感知、精准决策及 管控，有效确保了感知、决策结果及控制指令能够迅速传递至网联车 辆，同时上传至区域云，并同步处理区域云下发的基础设施管控信息。 区域云通过标准化分级共享接口、区域云一体化底座内的网关和数据 库以及一系列标准件，有效地吸收、整合来自支撑平台、边缘云及第 云端或路侧 RSU 下发信号灯实时状态信息 和地图信息到车端。 Snr.5 感 知 信 息 共 享 场 景 需求 车辆或路侧通过自身搭载的感知设备获取 周围交通参与者或道路交通状况信息，经 过处理后的感知共享数据通过云控基础平 台发送给周围其他车辆。车辆通过感知共 享数据可提前获取不在自身视野范围内的 交通参与者或道路交通状况信息，用于向 驾驶员发出预警或用于车辆的辅助驾驶系 统、自动驾驶系统做出正确的驾驶决策，减

博士，英飞凌科技股份公司数据中心配电主管 www.infineon.com/wepowerai 2 目录 Adam White 寄语 3 引言 4 一、现代处理器的供电 5 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 预测二：服务器主板将采用高压直流供电架构 7 二、AI 服务器机架的供电 12 预测三：AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 12 电源与传感器系统事业部总裁 4 引言 在大型数据中心中，训练日益庞大的 AI 模型需要更强大的计算能力，并将多达 10 万颗处理器聚合成一个虚拟机。 这将带来三个层面的挑战： • 现代处理器的供电：需要应对更高的负载电流和剧烈的瞬态负载阶跃。预计在未来十年，单颗处理器的负载电 流将达到 10,000 安培，是当前水平的 10 倍。 • AI 服务器机架的供电：功率需求将超过 1 兆瓦（MW），是当前最先进水平的 提供电力的可能情景，并阐述其基础技术概念。 5 一、现代处理器的供电 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 图形处理单元（GPU）以及专用于 AI 负载的处理器（例如，张量处理单元（TPU））正在采用最先进的工艺制程（例 如，台积电的 N4P），以在单一硅片上集成更多的晶体管。通过将两片或多片硅片集成到单一处理器中，可以突 破特定制程下光刻掩膜尺寸的限制，从而打造更大、更强的处理器。 尽管这些 GPU/TPU