法规强化带来的合规压力， 以及人工智能技术催生的智能化运维需求，共同构成了算力运维的复杂技术生态。据 行业研究显示，算力中心的非计划停机每小时可能造成数百万美元损失，而高效的运 维体系可使设备故障率降低 40%以上，能源利用率提升 20%以上，凸显出科学运维体系 的核心价值。 本白皮书旨在系统梳理算力运维的技术框架与实践路径，为行业提供兼具前瞻性 与可操作性的参考指南。基于我们在算力基础设施领域多年的技术积累与项目经验， ......................................................................................- 13 - 2.2.3 故障预测与主动运维............................................................................................ 传统运维管理模式标准化，流程成熟，侧重流程合规与故障快速恢复；团 队需掌握服务器部署、网络排障等基础技能，对硬件底层原理深入理解要求较 低；算力运维管理模式动态化，需结合业务负载实时调整资源分配；团队需掌 握芯片级知识、能耗建模、分布式系统调度等技能，甚至需与算法工程师协作 优化算力使用效率。 算力运维体系技术白皮书 - 4 - （3）. 传统运维故障多表现为单节点或单业务中断，影响范围较小，应对策略以

某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案 双方协商确定。 1.3.2 系统优化分析方案 系统的优化、数据的整理、常见故障的排除；计算机病毒的查、杀、防毒 软件的定期升级；根据使用人员的要求、提供系统软件的升级。系统数据的备 份与恢复。服务小组的工程师将利用母盘克隆、网络备份、存储备份等方法把 重要部门的系统和数据安全备份，出现故障时在最短时间内进行数据的恢复。 1.3.3 应用健康检查方案 服务团队基于软件健康检查 未达到。如果在 7 天或与我们书面达成共识的更长的期间之内，客户既不接受 所提交的文档，也不给我们拒绝接受的通知，所提交的文档将被视为已接受， 并且求助电话的状态将变为已结束。 我们将不对直接或间接因系统故障或系统不足够所造成的拖延承担责任。 16 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案 1.3.8.3 每月的总结 每月的第五个工作日，客户和我们将召开会议（或者通过电话或面对面） 回顾企业 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。 1.3.9.2 行为规范

124 学 = 划 新 庭 在 次 自 e 术语 定义 测量 特征 评估 诊断 治理 关注电能质量本身 的诊断与抑制 电源 电网 响应 拓扑 负荷 故障 态势 特性 诊断 推演 预测 协同 控制 调控 挖掘与扰动相关联的 设备级 - 系统级信息 不断涌现的复杂扰动模式难以 定义和表征。 监测数据中蕴含的系统级、设 备级感知信息未充分利用。 10ns- 10ms- 100ns- 1-6sec- 15xin —IMHz 100kHz —10kHz —IKH —0.1kHz -0.01kHz 0001AHz DR: 故障录設仪 PQV: 电能质母监测装置 PVU: 同步相量单元 SCADA: 数据采集与监视 校制系统 1MHz 0.00Ims- 100Hz 10kHz n 事件触发记录设备 连续记录装置 数据获取、数据治理、隐私保护、价值挖掘 向 S (1) 电谎设备故障坟动波展 空 7 用 (3) 要压径套管故障 299858 同 (2) 树模磁线故障 码案 (4) 雷醒故障枕助渡影 幅值 /kV 15 10 5 0 5 -10 -15 0 10 20 多源数据采样 / 上报 率 30

Tbps级别，以应对每秒数TB的数据传输需求。 网络稳定性与容错能力 大模型训练周期长达数月，任何网络中断都可能导致任务回滚甚至重训。例如，微软超算中心训练 GPT-3消耗19万度电，若因网络故障中断，将造成巨大资源浪费。智算网络需具备毫秒级故障检测与自动恢 复能力，同时通过冗余设计和快速重路由机制保障训练连续性。 自动化部署与配置管理 智算网络涉及数万节点和百万级参数配置，人工调优效率低下且易出错。例如，自适应路由方案需动态 免传统ECMP的 哈希冲突问题。 • 动态负载感知：结合INT（带内网络遥测）技术实时监测链路状态，动态调整流量分布，支持基于流 量的动态路由。 • 容错机制：采用多路径冗余设计，确保单链路故障时训练任务可无缝切换至备用路径。 高可扩展性与灵活性 • 拓扑创新：从传统Spine-Leaf架构向Dragonfly、3D Torus等新型拓扑演进，提升网络带宽、降低 时延并增强可扩展性。 用率，并支持训练 任务的动态拓扑重构，简化网络的增量扩展。 智能化运维与管理 • 自动化部署：基于意图和AI驱动，通过网络控制器实现自动的网络规划、动态路由以及配置策略 的统一下发。 • 故障预测与自愈：结合AI算法分析网络流量模式，提前识别潜在拥塞点并规避实现自愈。 安全与隐私保护 • 数据加密：在传输层采用TLS 或MACsec协议，防止中间人攻击。 • 访问控制：基于零信任架构实现细粒度权限管理。

......................................................................................117 5.2.2 技术故障应对................................................................................................. 可以应用于厨房管理，优化食材采购和库存 管理。通过分析历史销售数据和季节性趋势，模型可以预测未来一 段时间内的食材需求，从而减少浪费并确保供应链的稳定性。此 外，模型还可以实时监控厨房设备的运行状态，预测潜在故障并提 前通知维护，减少停机时间和维修成本。 在客户关系管理方面，DeepSeek 可以通过自然语言处理技术 分析顾客的反馈和评论，自动生成有针对性的改进建议。例如，模 型可以识别出顾客对某些菜品的负面评价，并建议厨师调整配方或 标准 化制作。通过分析大量菜品的制作流程，模型能够精准控制烹饪时 间、温度和调味料的使用，确保每道菜的口感和质量一致，提升顾 客满意度。此外，模型还可以通过监控厨房设备的运行状态，预测 设备故障，减少因设备问题导致的停摆时间。以下是一个食材采购 计划的示例表格： 食材名称 预计用量 （kg） 采购周期 供应商 备注 牛肉 50 每周 A 公司 每日新鲜 鸡肉 30 每周 B 公司

TCP/IP 网络协议。 14、供电：DC12V，POE 选配。 15、功耗：10 瓦。 16、散热：无风扇设计，静态散热。 17、平台具有高可靠性，任何输入输出节点设备故障不会影响其它节 点设备正常运行，只需对故障节点设备进行更换即可。支持快速换机， 做到“即插即用”。 18、支持坐席管理人机分离，可以远程操作多台业务主机的应用系统， 并且即使在没有操作键盘的情况下，也依旧可以通过鼠标实现坐席的 TCP/IP 网络协议。 14、供电：DC12V，POE 选配。 15、功耗：10 瓦。 16、散热：无风扇设计，静态散热。 17、平台具有高可靠性，任何输入输出节点设备故障不会影响其它节 点设备正常运行，只需对故障节点设备进行更换即可。支持快速换机， 做到“即插即用” 18、支持坐席管理人机分离，可以远程操作多台业务主机的应用系统， 并且即使在没有操作键盘的情况下，也依旧可以通过鼠标实现坐席的 芯电缆线。支持三路同步扩展，支持扩展 128 个单元； （3）具有 RJ45 网口，可连接主机及下级扩展主机。 2 会议桌面式话筒 （1）话筒单元具有数模双备份功能，一条数字传输链路；一条模拟备 份链路。当数字传输链路出现故障时，可自动切换到模拟备份链路； （2）具有 1 路网口，支持 100M 网络传输，通过 POE 交换机与主机进 行连接，长距离传输对音质不会有任何影响。支持话筒单元脱离会议 主机单独使用，具备简单的开关唛功能；

脱水机 5G/ 工业以太网 设备台账 设备归属地址信息、 设备参数配置、设 备运行统计 设备运行状检测 设备组态清单、实 时监测分析图、可 视化分级告警 设备健康管理 故障诊断 故障判断规则、故 障处理流程、故障 告警管理 设备点巡检 设备运维保障 点检计划、点检清单、 维 保 计 划 、 备 件 点检流程与状态 、 设备紧急制动策略 业 务 应 用 服 务 基 础 平 台 服 务 模型库 • 3D 组态模型 • 故障诊断模型 • 设备机理模型 算法库 • 电气信号频谱分析 • 机械信号频谱分析 知识库 • 设备使用手册 • 故障 Q&A • 测量点要求 数据 管理 • 数据存储 • 数据清洗 • 数据聚合与运算处理 设备物联感知

能耗分析管理系统带来 的价值 远程抄表 用电警告 节能评估 决策依据 通过远程自动抄表，解决了传统手工抄表方式中数 据时效性，准确性及后期数据操作性问题。 用电异常报警，分析设备是否故障或存在供电用电 异常的问题。 通过分析基站设备耗电量，可得到哪些设备效率高、 更省电，为设备采购提供重要参考依据。 对节能措施进行评估，为后期大规模推广和应用提 供决策。 能耗管理  底层的虚拟化或 具体资源。支持平台资源和应用快速扩展。 数据中心弹性扩展，满足未来业务增长的需要。 帮助客户构建自助、标准化的服务型基础设施的 同时， 降低管理成本。 • 可集中部署，统一管控，故障自恢复，系统更 加健壮，运行零风险。 • 从业务应用、中间件、基础设施层三层一体化 安全管理和保护。 • 服务响应更加迅速，充分发挥设备性能，提高 利用率。 • 快速和轻松地升级到云中，最大保护现有投资。 上传到服务器，通过人工智能技术可以辅助判断 消防设施有无故障， 24 小时全天候监测，有效 避免了人工巡检的弊端，提高了人员的工作效率， 降低了物业管理单位越来越大的用工成本压力。 建筑消防设施联网监测系统采用模块化结构， 可以兼容消防灭火系统、消防报警系统、电气火 灾系统，辅助逃生系统等各系统，采集、传输、 分析各系统关键设施状态。如有故障，可在软件 客户端弹出报警对话框，也可以给项目负责人发

。 恢复控制 黑启动 预防控制 自动或调度调整 电网结构 预防控制 第一道防线 研究背景 #3 第三道防线存在的问题 正常运行 故障发生 故障元件切除 稳定破坏 大面积停电 失步解列频 率紧急控制电 压紧急控制 ( 第三道防线 ) 解列控制 第三道防线 运用机器学习技术， 智能体自动识别故障 特征，提前发出预警， 为维修团队争取宝贵 时 间 。 智能体有效预防重大 故障发生，降低事故 损失，保障人员安全， 提升虚拟电厂的整体 安全管理水平。 通过智能预警与快速 响应机制，智能体显 著提升虚拟电厂的运 行可靠性，减少非计 划停机时间。 智能体全天候监测设 备运行状态，及时发 现异常信号，为故障 预防提供关键信息。 05 智能体应用场景：故障诊断与预 警 识别故障特 征预警 实时监测运 行状态 减少损失保 障安全 提升虚拟电 厂可靠程度 3 总体框架 202 5 2 控制逻辑 Tool Use: 判断何时 将查询路由到适当的 工具，或依赖其自身 知识进行回答。 Reflection: 在响应 前先审查并修正答案， 大多数 LLM 系统中也 可添加反思步骤。

的日志变化数据的。通过定时扫描并根据日志序列号等信息定位新产生 的日志内容，并将这些日志传输至 RDS 服务器。 日志传输支持断点续传。发生故障时，停止传输，故障修复后，从上 次传完的点接下去传。这些故障包括：源主机故障、数据库故障、复制 软件故障，网络故障、目标系统的主机故障、数据库故障等。 2) 日志解析 数据库的每一个变化都会被记录在日志中。因此，只需要对日志文件 进行分析，就能够获取数据库的所有事务数据。 4) 能够对 ETL 工具的采集对象——即各源端数据库服务器进行注册管 理，实现所有数据源参数登记，能够周期性地进行自动连通性测试， 一旦源端数据库出现问题能够马上报警，从而能够让管理员及时排除 故障以保证数据基础作业能够正常进行。 .1.2 基础资源库资源监管 对基础资源库进行监控管理，主要包括： 1) 对基础资源库的数据库服务器性能进行实时监控，包括 CPU、内存、 I/O 监控、网卡流量等；