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

PLC 、 IO 、 传感器、 工控机、 … … 工业现场 ：人、机、料、法、环、测 YGW 由丰富的 API 接口组成 ， 支持统一鉴权、 不 同 的开发平台接入 ， 支持同步、 异步订阅式调 用 DFS 由业务中台、 数据中台组成 ，是工业魔方底层 平台的应用核心 ，通过对公共业务、 数据的抽取 及提炼 ， 可实现不同异构系统之间的业务协同、 数据共享能力 :CAS 同步接口 / 异步 消 息订阅接口 协议 :REST 基础数据 用户 岗位 设备 工装治具 邮箱 / 短信 单点登录 协议 :CAS 企微 / 钉钉 审批流程外置 协议 :REST 数据中台 组织机构 供应商 ERP WMS 单点登录 协议 :CAS IOT （工业物联网平台） 同步接口 / 异步消息订阅接 口 协议 :REST

采用他励式，不仅复杂且因励磁受电 源、环境等因素的影响，输出电压变 化较大，应用不多。 交流异步测速发电机与交流伺服电动机的结构相似，其转子结构有 笼型的，也有杯型的，在自动控制系统中多用空心杯转子异步测速发电 机。图 4-13 为交流异步测速发电机的结构原理。 图 4-13 交流异步测速发电机的结构原理 测速发电机属于模拟速度传感器，它的工作原理类似于小型永磁式 直流发电机。它

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

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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