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  • pdf文档 迈向智能世界白皮书2025-韧性DC白皮书-华为

    8700万次/秒的DDoS攻击 ,服务器资源耗 尽导致服务中断。据测算,该事件每分钟造成 180万美元损失 ,而全球数据中心遭受的类似攻 击日均近 3万次。 事故 难以预知的软硬件缺陷 2025年6月12日,Google Cloud因一次软件 更新中存在代码缺陷,引发持续约8小时的全球 性服务中断,波及依赖云服务的多个关键领 域:部分机场值机与调度系统中断,导致航班 大面积延误;数家医院的AI辅助诊断工具临时 够精准限制损害扩散,快速吸收冲击能量。其 功能下降幅度有限,剩余可用功能足以保障核 心业务稳定运行。 ·低韧性系统:如同脆弱的玻璃结构,一旦受 损便迅速扩散,功能急剧下降。可用功能严重 不足,核心业务面临随时中断的风险。 韧性DC关键特征 高韧性 低韧性 时间 功 能 外部冲击 韧性三角形 损害 图 2 - 1 破 坏 模 型 3、恢复之旅 危机持续期间,韧性决定了系统恢复其功能至新稳态水平的能力与速度: ·攻不瘫:关键业务系统在面临复杂威胁时,依然 能够稳定运行,持续对外提供无中断、不降级的服务; ·偷不走:面对数据安全威胁时,确保敏感数据不 泄露,重要数据不篡改,核心数据不锁定; ·严合规:实现合规指标可量化、风险处置可闭 环,筑牢数据安全的合规防线 。 关键特征二 确定性安全 数据中心要具备系统性容灾架构与技术能力,当面 临洪灾、地震等自然灾害,断电、网络中断等基础 设 施 故 障 , 或 发 生 配 置
    10 积分 | 53 页 | 7.03 MB | 22 天前
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  • pdf文档 智能算网_AI Fabric2_0_研究报告-中国信通院&华为

    。通过端网协同与在网计算技术,实现端侧 与网络的深度联动;依托磐石高可靠架构的iReliable技术,结合光模块AI能力,可实现毫 秒级故障切换,网络可靠性提升10倍以上,确保业务7×24小时不中断;同时,通过训练 网络级负载均衡、推理调度算法,动态优化算力分配,避免节点过载或闲置,推动 AI训练 和推理性能整体提升10%以上,让算力从 “静态分布” 转向 “动态高效流动”。 10 4 立的L3网关, 承担二、三层流量转发,Spine层部署为独立的L3设备,与Leaf之间形成ECMP,实现流 量负载分担。这种组网主要应用于金融、存储、超算等无损场景。网络中一旦出现静默故障, 中断时间长,对上层业务影响严重。比如对于在线交易类型应用,如果出现持续丢包会导致 交易失败,甚至可能引发对端协议栈连接超时,应用性能会出现明显大幅下降。部署该功能 后,当业务流转发异常时,设备能够自 间是30s。即,一旦设备异常重启,就会导致训练任务中断。接入交换机故障,影响所有直 连NPU卡,需回退到checkpoint点,重新训练。中断一次重新拉齐,平均浪费2小时训练 成果,仅电费成本一项¥10w+。 图28 闪启与业界实现对比 36 在AI训练中,成千上万张算卡协同完成一项任务。一旦出现单点故障,整个训练任务都 会被迫中断,而光模块是保证AI训练稳定性的关键一环。传统光模块的年失效率高达4‰,
    10 积分 | 50 页 | 2.72 MB | 22 天前
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  • pdf文档 2025大型企业加速云转型的商业价值白皮书-亚马逊云科技

    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 GDPR、巴塞尔协议 III、HIPAA)和数据主权 问题,使一些利益相关者对迁移敏感数据持谨 慎态度。 对业务中断的担忧:为了在迁移过程中避免运 营中断,专业的指导与支持必不可少。 多云管理的复杂性:在多个云服务和基础设施 提供商之间平衡工作负载,会增加集成、治理 和成本管理方面的复杂性。 迁移规划不足:详细的路线图对于消除不确定 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 了为避免服务中断而过度配置计算资源的需求。 与此同时,核心系统的现代化改造可以减少对昂贵专用软件和长期许 可协议的依赖。现代化工作负载还可以利用自动扩展、容器化和无服 务器计算,减少因过度配置而产生的不必要基础设施成本。 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 云服务可以避免高昂的 IT 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
    10 积分 | 37 页 | 15.64 MB | 2 月前
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  • pdf文档 2025年华为园区网络Wi-Fi 7零漫游技术白皮书-华为

    华为技术有限公司 ii 摘 要 华为医疗 Wi-Fi 7 零漫游解决方案是面向智慧医疗网络无线化趋势而设计,为解决医疗系统中漫游丢 包卡顿问题而设计的一种创新方案,实现全院移动零漫游,打造业务零中断医疗辅助网。本文将介绍华为 新一代医疗零漫游技术的产生背景、实现原理、典型组网应用。 华为园区网络 Wi-Fi 7 零漫游技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司 iii Wi-Fi 网络能够提供一种既能屏蔽终端差异, 又能保证尽可能 少丢包、甚至不丢包的漫游性能, 来保证手持终端进行病房巡视(包括输液核对,药物核对,输液巡视, 生命体征录入等业务操作)时,业务不中断。 基于分布式 Wi-Fi 架构,华为推出了增强同频网(ASFN,Advanced Same Frequency network) 漫游方案:在分布式 Wi-Fi 架构下, 不同的 AP 使 架构 一台零漫游 AP 支持通过馈线拉远 8 个 AU,部署到多个房间。终端在 AU 间移动时始终关联在同一 台 AP 下,无须切换信道,不发生漫游,因此从根源上解决了漫游切换时间带来的丢包和业务中断问题。 华为园区网络 Wi-Fi 7 零漫游技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司 5 图 1-1 Wi-Fi 7 零漫游结构 1.2.2 ASFN 零漫游技术
    10 积分 | 18 页 | 2.10 MB | 1 月前
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  • ppt文档 华南理工大学 蔡泽祥42页PPT:虚拟电厂与数字能源

    元 ) 尖峰 1.32476874 峰 1.06536875 平 0.63806875 谷 0.25966875 0 需求响应 可中断 日前邀约 2 小时内 1 2 小时 1 2 小时 1 低 直接负荷控制 (DLC) 可中断负荷规划 (IC) 紧急需求响应 (EDRP) 系统资源响应机制 华南理工大學 South China University o 备等方面极具挑战性。 1. 原始用电特性 III 源网荷储协同 仅调整生产流程 用电 特性 畅 电能量 辅助服务 需求响应 交易 品种 现货 调频 调峰 削峰填谷 备用 直控型 可中断 日前邀约 响应 时间 分钟级 分钟级 15 分 钟 15 分 钟 15 分 钟 秒分钟 通知后 2 小时 内 / 持续 时间 1 小时 小时 1 小时 2 小时 1 小时 理论上,如果针对任何一个源网荷储对象,实现了其“四遥”的采集,那么所有针 对 这一对象的调度控制都能够实现,从虚拟电厂系统看,遥测 / 信为输入,遥调 / 控为 输出。 √ 调控能力模型:上下可调节容量、调节速率、可中断 / 持续时间等。 √ 市场交易模型:申报交易品种、交易量、交易价格等。 √ 经济测算模型:调用经济成本、能耗 / 碳排放约束等。 √ 协同控制模型:生产过程约束、输送路径阻塞、设备容量约束等。
    20 积分 | 42 页 | 7.33 MB | 2 月前
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  • pdf文档 2025年算力运维体系技术白皮书-中国信通服务

    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 快速替换硬件、切换冗余节点为主;算力运维故障可能导致“算力雪崩”,影 响大规模任务行(如分布式训练失败);应对策略侧重预判性维护,通过传感 器实时监控硬件状态,利用 容量预测:基于时序数据(如近 6 个月存储增长趋势)训练预测模型, 提前 30 天预警容量不足(阈值:使用率≥80%)。 2) 动态扩容:支持存储集群在线扩容(如通过 KubernetesCSI 插件),扩 容过程不中断业务,单集群最大支持 EB 级容量。 算力运维体系技术白皮书 - 22 - 2.4.1.3 数据备份与恢复机制 (1). 备份策略优化 1) 3-2-1+1 备份原则:3 份数据副本(生产+本地备份+异地备份)、2 Kubeflow)无缝对接本地算力与公有云资源, 确保任务中断时快速迁移。 2.6.2 应急响应流程 (1). 故障分级与响应 1) 定义故障等级(P1-P4): P1 级(全网算力中断):需 10 分钟内启动应急响应团队(硬件组+网络组 +软件组)并实施灾备切换。 P2 级(单集群宕机):30 分钟内定位故障根因,1 小时内恢复服务。 P3-P4 级(局部硬件故障/轻微服务中断):按工单优先级处理。 2) 建立故障响应
    10 积分 | 74 页 | 1.36 MB | 2 月前
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  • word文档 智能语音讲解公共服务基于DeepSeek AI大模型应用方案(250页 WORD)

    典型表现 影响指标 语言覆盖 方言识别准确率≤60% 转人工率上升 40%+ 语义理解 专业术语错误率 31.7% 工单处理时效延长 2.5 倍 系统稳定性 500QPS 时延迟≥8 秒 服务中断概率增加 75% 安全合规 40%系统未达到加密标准 数据泄露风险评级 C 级及以 上 这些技术瓶颈导致公共服务数字化进程受阻。某省会城市调研 显示,68%的受访者因语音系统体验差转而选择线下办理,额外增 激活二级槽位填充: 需要重点介绍釉彩工艺还是器型特 ” 征? 对话策略模块内置优先级仲裁机制,当多个意图同时激活时, 按照下表顺序处理: 优先级 触发条件 处理策略 1 安全相关关键 词 立即中断当前对话 2 系统维护指令 优先执行管理命令 3 知识查询类意 图 启动标准问答流程 4 模糊请求 发起渐进式澄清 异常处理方面,系统实现三重恢复机制:首先尝试基于上下文 重新生成提问,当连续 饰。系统内置 6 种讲解风格模板(学术型、故事型、儿童型等), 根据用户画像自动选择,风格切换响应时间控制在 300 毫秒内。 实时优化环节引入反馈学习机制,系统持续监测用户交互行为 (如语音中断率、追问频次),动态调整内容密度和语速参数。优 化算法每 24 小时生成一次模型微调指令,使讲解内容的人机适配 度保持每月 5-8%的提升幅度。 异常处理机制包含三级降级方案:当大模型服务不可用时,自
    10 积分 | 265 页 | 2.25 MB | 1 月前
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  • pdf文档 智慧校园F5G全光网络精品案例集(普教版)

    项目整体建设使用物理隔离。分别做Type B双归属保护,其中宿舍楼和教学 楼 分 别 使 用 4 台 O L T ( 2 套 ) 。 业 务 畅 通 无 阻 , ” 5 0 m s ” 快 速 倒 换 , 链 路 “0”中断; • 教学楼和体育馆采用普通AP+EA5821方案,10G GPON带宽接入;每个宿 舍房间里放置1台XGSPON EG8080P设备,ONU承载无线AP和有线信息点 位,实现光纤到房间; 数字广播/电子时钟 信息等。 2.华为解决方案 • 办公网部署两台EA5800-X15,设备网部署两台EA5800-X7,整体网络进 行Type B 双归属保护,50ms快速倒换,链路“0”中断; • 引入1/4/4 POE/8/8 POE/24/24 POE 口多款ONU共1080台,满足学校 多场景应用诉求,一纤承载电子班牌、广播、PC等业务,同时带POE ONU 给AP和监控提 光 校 园 网 络 的 统 一 承 载 , 汇 聚 O L T 采 用 E A 5 8 0 0 - X 2 和 EA5800-X7,进行内外网隔离,业务畅通无阻,”50ms”快速倒换,链 路“0”中断; • 根据不同的应用场景对带宽的需求选择相应的分光比(1比16、1比32)分光 器,最后通过由GPON前端接入设备(ONT) 组成,承载内外网校园用户有 线、无线和语音业务; • ONU
    20 积分 | 53 页 | 8.29 MB | 1 月前
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  • word文档 基于DeepSeek AI大模型辅助病历书写系统设计方案 (226页 WORD)

    检验结果引 用 手动查找 自动关联 系统需特别关注边缘场景处理:  方言口音识别准确率维护在 90%以上  专科术语识别优化(如儿科、心内科等不同专科词库)  离线工作模式保障网络中断时的基础功能可用性 错误处理机制必须包含: 1. 语音模糊时的实时反馈提示 2. 矛盾数据冲突检测(如用药剂量与体重不符) 3. 所有 AI 生成内容必须带有明显标记供人工复核 系统部署环境需要兼容医院现有基础设施: 数据脱敏处理(自动屏蔽身份证号、联系方式等)  修改留痕功能满足病历封存要求 操作界面需符合医生工作习惯:  支持快捷键操作(如 F3 快速调取常用模板)  “ ” 提供 紧急保存 按钮应对突发中断  双屏模式适配门诊工作站环境 3.1.2 医院管理需求 医院管理需求主要围绕提升运营效率、保障数据安全、优化资 源分配以及满足合规要求展开。医院管理层期望通过 AI 辅助病历 书写系统实现以下目标: 识别高频修改内容(如诊断名称、手术记录) o 提供医生个人书写效率趋势分析 系统需支持多级管理权限,区分院长、科室主任、质控员等角 色,确保数据访问权限与职责匹配。所有功能需在保证原有医疗流 程不中断的前提下部署,过渡期不超过 2 周。 3.2 功能需求 系统需实现基于自然语言处理的病历文本自动生成功能,支持 通过语音输入或结构化表单输入触发。核心引擎应能识别医学术语 (ICD-10 标
    10 积分 | 239 页 | 1.64 MB | 2 月前
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  • word文档 新能源汽车AI制造应用可行性研究分析报告(117页 WORD)

    ......................................................................................92 8.3.1 供应链中断................................................................................................... 数据的分析,AI 可以优化供应链的各个环节,提高供应链的响应速 度和灵活性。例如,在新能源汽车的零部件采购过程中,AI 可以根 据市场需求和生产计划,自动调整采购订单,确保零部件的及时供 应,避免生产中断。  生产预测与需求管理:通过机器学习算法,分析历史生产数 据,优化生产计划。  质量控制与缺陷检测:利用计算机视觉技术,实时检测产品缺 陷,提高合格率。  设备监控与预测性维护:通过传感器网络,实时监控设备状 数据加密技术,建立严格的数据访问控制机制,并定期进行数据备 份和恢复演练。 硬件设备的可靠性也是关键风险之一。AI 制造依赖于高精度的 传感器、控制器和执行器,这些设备的故障可能导致生产过程中断 或产品质量下降。为提高硬件设备的可靠性,企业应选择经过严格 质量认证的供应商,并定期对设备进行维护和校准,确保其长期稳 定运行。 此外,技术更新迭代的速度也是 AI 制造面临的一大挑战。新
    10 积分 | 123 页 | 444.89 KB | 2 月前
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