31 4.2.5 在网存储技术 31 4.2.6 高稳韧性技术 33 4.2.6.1 故障恢复技术 4.2.6.2 闪启技术 36 33 4.2.6.3 光链路检测技术 37 4.3 AI大脑 41 4.3.1 仿真验证/孪生仿真 41 4.3.2 自动化Agent 42 4.3.3 故障Agent 42 4.3.4 网维Copilot 43 45 05 总结和展望 4.2 求，迫使网络架构向深度智能化演进： 5 意图驱动网络（IDN）与AI融合：AI的应用将网络运维从故障后的辅助诊断扩展到运 行风险预测和优化。运维系统将基于对业务意图的理解（如“支付交易必须在50毫秒内返 回结果”）和实时网络状态结合，自主计算最优路径，并自动执行调整，无需人工干预。 同时，借助AI技术，在网络变更或故障处理时，能够实现智能化处置，真正迈向“无人值 守”数据中心。 性能极限与新协议普及 大规模的数据中心，如何应对多POD间的大规模流量灵活调度，也将面临新的挑战。 “战争级”韧性催生容灾与加密升级：为应对地质灾害及冲突破坏，如何支撑数据中 心网络“中枢”在极端环境下的通信能力成为关键瓶颈。网络需要基于智能故障感知恢复， 助力网络常稳业务永续。同时，为保障跨楼宇、跨DC此类高速链路互联场景的传输安全， 通信安全等相关技术也将加速在高韧性DC架构中落地。 未来十年数据中心网络将彻底超越传统连接的定位，真正成为驱动金融、政府等业

刘建明 在电力行业，韧性数据中心发挥着举足轻重的作用。作为关键基础设施，电力系统高度依赖于持续的数据支 撑和完整可靠的控制系统。而韧性数据中心不仅能够保障电网的稳定运行，还能够支撑实时荷载管理、故障 检测，在各类突发情况下实现快速恢复，从而增强电网稳定性、预防停电事故、加强网络安全防护、确保运 营合规。随着可再生能源时代的到来，面对日益复杂的电力系统和对数据的高度依赖，韧性数据中心的作用 多层级的物理与数字结构，更来自 于要支撑动态多变的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化风险的要求。随着大模型参数规模越来 越大，对数据中心集群的大规模协作要求越来越高，在此背景下，任何单一故障都可能引发连锁反应，业务 可用面临前所未有的挑战。数据中心的可靠性和韧性已经成为制约AI发展的关键要素。因此，《韧性DC白皮 书》的发布恰逢其时，希望这本白皮书能够为全球数据中心产业的可持续发展提供有益参考，共同构建更可 ······ 第一章 13 15 16 20 韧性DC的关键特征及成熟度模型 ·············································· 韧性的本质：故障即常态、恢复即本能 韧性DC关键特征 数据中心韧性成熟度模型与发展框架 ··································································

协 同 过 程 优 化 EMS 数据 ERP 数据 MES 数据 检验数据 设备数据 数据源 DCS 数据 工业大数据架构 大数据应用 大数据处理 工艺优化 质量提升 产线故障预测 预测性维修 效率提升 可视化监控 事务型数据 MPP 数据库 HADOOP OLTP 数据仓库 元数据 索引 列存储 粗粒度索引 数据压缩 SQL 优化 动态拓展 资源管理 藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。 模型与数据 异常检测 事件处理 环境分析 人机协同 能效增强 质量强化 实时数据处理 历史数据处理 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 工业大数据建模目标 制造价值提升 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 设备预测性维修 预测与优化 生产过程优化 设备预测性维修 质量提升 人机协同 异常检测  时间单元 对于故障警告日志进行时间单元划分，将故障或警告视 为事件，事件到下一个事件发生时间间隔超过一定时间

1 定期维护计划..................................................................................117 10.2 故障报告与处理..............................................................................119 10.3 系统升级与优化 失。 另外，现有系统在应对突发事件和气候变化方面的灵活性不 足。在极端天气条件下，比如雷暴或冰雪天气，空管系统常常难以 及时做出有效响应，造成航班大规模延误或取消。此外，突发紧急 情况如机上故障或恐怖袭击事件时，空中交通管制人员的反应速度 和协调能力也显得捉襟见肘，无法迅速制定出有效的应急方案。 在技术支持方面，许多现有的空中交通管理系统仍依赖于传统 的雷达和通信系统，未能充分利用新兴的卫星导航和数据分析技 石，确保系统 在实际运行中能够安全、高效地管理飞行交通。我们的设计方案遵 循以下原则： 首先，安全性是设计的首要原则。系统必须具备强大的安全防 护措施，以防范可能的故障和干扰。我们采用冗余设计，确保在关 键模块出现故障时，备用系统可以立即接管，最大程度降低风险。 此外，系统应具备实时监控和预警功能，通过数据分析发现潜在威 胁，提前采取措施。 其次，高效性是系统设计的重要考虑。通过实时数据处理，优

.........................................................................................117 10.2 故障报告与处理.............................................................................................. 失。 另外，现有系统在应对突发事件和气候变化方面的灵活性不 足。在极端天气条件下，比如雷暴或冰雪天气，空管系统常常难以 及时做出有效响应，造成航班大规模延误或取消。此外，突发紧急 情况如机上故障或恐怖袭击事件时，空中交通管制人员的反应速度 和协调能力也显得捉襟见肘，无法迅速制定出有效的应急方案。 在技术支持方面，许多现有的空中交通管理系统仍依赖于传统 的雷达和通信系统，未能充分利用新兴的卫星导航和数据分析技 石，确保系统 在实际运行中能够安全、高效地管理飞行交通。我们的设计方案遵 循以下原则： 首先，安全性是设计的首要原则。系统必须具备强大的安全防 护措施，以防范可能的故障和干扰。我们采用冗余设计，确保在关 键模块出现故障时，备用系统可以立即接管，最大程度降低风险。 此外，系统应具备实时监控和预警功能，通过数据分析发现潜在威 胁，提前采取措施。 其次，高效性是系统设计的重要考虑。通过实时数据处理，优

精益管理、能耗精益管理、工艺效能精益管理、 成本精益管理、人员绩效精益管理、质量安全精益管理 工艺优化解决方案 质量智检解决方案 基于设备 IoT 数据，使用 AI 大数据技术对设备健康 状态进行建模分析，实现健康度评估，故障预测等 基于知识图谱技术，建立设备工艺 “指导手册”，可以根据 工艺问题现象，自动推理排查有可能的原因和解决方案。 基于图像识别技术，实现产品质量质检的智能化自 动化，自动别质量缺陷，提升产品质量 库存绩效指标 设备状态监控、环境监控、 质量绩效指标 质量工艺的预警与异常推送、 故障远程诊断与定位 关键指标呈现、交付与质量综合查询 实时数据 刀加工时间、刀加工次数、 主轴转速、进给轴转速、 加工周期时间等 生产产量 当班产量、本模产量、上 模产量、总产量等 运行状态 加工、待机、故障、停机 及各种状态持续时间 能耗采集 实时能耗、待机能耗、能 耗统计 以机床设备为例 主要针对成品车间各类设备、工业机器人、 AGV 等关键设备的关键部件进行故障预测性维护，通过云鲸 工业互联网平台获取设备实时运行数据、工况数据、故障数据，并加装振动温度一体式传感器安装于设备表面， 结合有线监测站采集振动温度数据，通过 5G 、有线、 WIFI 接入云鲸平台，将数据汇总至云鲸工业互联网平台， 运行于平台的数据分析及设备模型软件可实现设备运行状态智能预警和故障原因诊断分析。 基于大数据的设备健康实现架构

中石化燕山石 化、中石化镇 海炼化、中石 化茂名石化、 中石油云南石 化、中石化九 江石化、恒力 石化、石化盈 科、中油瑞飞 煤炭 工艺流程复杂 风险故障频发 资本设备密集 生产条件多变 生产风险高 设备管理难 物流成本高 环境污染大 煤炭开采由人工为主 向无人开采转变 矿山管理由分布管理 向集团总控转变 煤炭销运由被动排队 生态资源保护 华为、神华集 团、大同煤矿、 山西焦煤、蒙 草集团 航空 航天 研发周期长 产品种类多、 规模小 产业链特别长 数据源不统一 模型适配性不足 故障预测水平有 待提升 研发设计由串行异构 到并行协同转变 生产制造由以数映物 到数物融合转变 生产管理由单点对接 到动态调整转变 运维服务由定期维护 到视情维护转变 基于 以往只能 采取事后维护或者基于主观经验判断和固定失效周期的定 期维护， 很难准确识别设备故障并维修， 容易造成产线停滞 和生产安全等重大问题。随着智能传感器和通信技术的兴起， 实时监测高炉等设备的温度、压力、流量等各种工况数据成 为了现实，基于此可实现设备故障的自感知、自分析和自决 1 策，做好设备的预测性维护，减少维护成本，提高设备的可 靠性，并保障生产的通畅运转。

..........92 9.1 运维组织架构................................................................92 9.2 监控与故障处理.............................................................95 9.3 性能优化与升级..................... 性和效率，能够快速处理海量的政务数据，满足各部 门对数据处理的实时性需求。 2.3.3 系统可用性 平台的全年可用性≥99.9%，故障恢复时间≤30 分钟。这要求平台具备高可靠性的系统架构和完善的 故障容错机制，能够有效应对各类硬件故障、软件故 障和网络故障等。同时，要建立快速的故障诊断和恢 复机制，确保在系统出现故障时能够及时恢复，减少 对业务的影响。 2.4 安全需求 2.4.1 数据加密 平台需要采用多层次的数据加密技术，确保数据 ， 及时获取最新的攻击手段和威胁信息，不断更新威胁 检测模型，提高平台对新型威胁的识别和防御能力。 6.5 应急响应与容灾备份 6.5.1 应急预案 制定完善的应急预案，针对数据泄露、系统故障、 网络攻击等不同类型的突发事件，明确应急处置的流 程、责任人和操作步骤。应急预案包括预警级别划分、 应急响应启动条件、应急处置措施、应急结束标准等 内容。 定期组织应急演练，模拟各种突发事件的发生场

系统设计寿命：≥6000 次，@ 0.5C；90%DOD；70%EOL。 3.2 系统特点优势 • 采用最新 314Ah 电芯，单舱可集成到 5MWh。与项目容量有更好的匹配性； • 针对消防系统采用电芯故障预警+PACK 级全氟己酮气体消防+系统级水消防三道防线； • 在温控方面采用智能液冷热管理，精准控制 PACK 温差≤3℃，系统温差＜5℃、提升 系统寿命； • 在运维方面，PACK 易损件 由于过充、过温导致的电池热失控往往是引起系统发生火灾的根本原因，BMU 把 实时监测到的电压、电流、温度等参量逐步上传，并通过上级管理单元进行汇总、 评估和仲裁。 e) 系统发生事故时，电池管理系统不能及时切断故障是导致某电厂事故的原因之一， 为避免温度过高可能产生的事故，设置当电池温度超过限定值时，BMS 会发出指 令使系统停机，杜绝热失控发生。 高压箱示意图 12 高压盒电气原理示意图 高压箱参数表如下表所示： 个高压盒组成，规格为 1P416S，配置标称电量 为 417.996kWh，标称电压为 1331.2Vdc。 电池簇的高压盒内针对接入的电池模组数量进行精心设计，拥有控制器件、保险丝和 明显的断电器件，拥有故障告警、故障保护、安全保护等功能，确保电池电气安全，拥有 在检修时能逐级断开系统的功能。 电池簇在热管理上采用液冷的散热方式，确保簇内温升及温差真实有效的控制在一个 合理的区间内，以提高系统的一致性及循环寿命。