智能化时代数据库自主可靠运维 白皮书 编制委员会 编委会成员（排名不分先后顺序） 朱正珊（福建海峡银行） 王义成（腾讯云数据库） 陈璐（福建海峡银行） 陈琢（腾讯云数据库） 张秀云（腾讯云数据库） 罗晓程（腾讯云数据库） 刘亚琼（腾讯云数据库） 编写组成员 李代丽 任朝阳 参编单位 �.� 数据快速增长挑战 �.� 需求、逻辑实现不可控挑战 �.� 复杂技术栈挑战 �.� 应急体系建设挑战 �.� 数据安全、合规挑战 第三章：可靠运维服务体系能力建设分析 �.� 建设自主可控的运维团队 �.�.� 具有团队建设预算 �.�.� 运维团队建设 �.�.� 运维团队能力可持续发展 �.� 制定对等的权责制度 �.� 构建完善的可观测体系 数据库与云架构）带来的管理复杂度、数据爆炸式增长对灾备能力的更高要求，以及数据安全合 规的刚性约束，对运维体系提出了更高要求，传统运维模式已难以应对。 在此背景下，ITPUB联合福建海峡银行、腾讯云数据库编写《智能化时代数据库自主可靠运维》 白皮书，旨在为企业提供一套兼具前瞻性与实践性的运维指南。 白皮书从智能化运维发展趋势切入，剖析AI对运维模式的重塑与落地挑战，展望智能运维发展趋 势。系统梳理数据增长、技术栈复杂、

坚持自主创新 以数智化打造矿山新质生产力 汇报单位： 安徽海螺集团有限责任公司 汇 报 人： 何承发 （海螺集团党委委员、副总经理） 04 矿山科技创新能力建设 03 矿山智能化的实践 0 目 录 C O N T E N T S 2 矿山管理思路 01 集团简 介 2 海螺集团是全球最大的水泥建材企业集团之一， 总资产 3000 亿元， 控股经营海螺水泥、海 持续加大投入。我们以矿山智能化建设为牵引 ， 做大做强数字智能产业， 近三年研发总投资 87.3 亿元， 实现新一代信息技术与各产业发展的深度融合， 全面 提 升了企业数字化、 网络化、智能化水平， 自主解决 了智 能化改造中的技术难题， 努力打造水泥矿山智能 化原创 技术策源地。 二、矿山管理思路 04 矿山科技创新能力建设 03 矿山智能化的实践 0 目 录 C O N T 01 集团简 介 8 坚持数智赋能， 破解露天矿山开采痛点难点。我们坚持以少人、 无人为导向， 以数字化智能化为重点， 针对露天矿山智能化建设特 点， 围绕痛点、难点开展技术攻关， 自主研发数字化矿山、矿车无 人驾驶、边坡安全监测预警和无人机爆破警戒等系统， 打造“安全、 智能、高效、绿色”的新型矿山。 三、矿山智能化的实践 数字化矿山系统

软件基础支撑平台 自主研发 数据中心管理平台 自主研发 物联网管理平台 自主研发 运营调度指挥综合管理平台 自主研发 取水 水源地水质管理系统 自主研发 水源地视频安全监控系统 自主研发 制水 水厂生产控制系统 自主研发 水厂能耗管控系统 自主研发 水厂水质管理系统 自主研发 水厂视频安全监控系统 自主研发 供水 供水管网地理信息系统 自主研发 供水管网远程在线监测系统 自主研发 供水管网漏损评估与分析系统 自主研发 供水管网水质在线预警分析系统 自主研发 供水管网巡查养护管理系统 自主研发 供水管网水力模型分析系统 自主研发 供水二次供水系统 自主研发 售水 营业抄表管理系统 自主研发 营业收费管理系统 自主研发 营业客服热线系统 自主研发 营业报装报修系统 自主研发 排水 排水管网地理信息系统 自主研发 排水管网远程在线监测系统 自主研发 排水管网水质在线预警分析系统 排水管网水质在线预警分析系统 自主研发 排水管网巡查养护管理系统 自主研发 排水管网水力模型分析系统 自主研发 污水处理 污水厂生产控制系统 自主研发 污水厂能耗管控系统 自主研发 污水厂设备管理系统 自主研发 污水厂视频安全监控系统 自主研发 污水厂水质管理系统 自主研发 硬件产品 三、软硬件产品介绍 产品分类 硬件产品名称 产品厂商 备注 取水 电磁流量计 江苏德高 福建区域核心代理商

深圳市政务服务和数据管理局：深圳市数智化底座 深圳市宝安区政务服务和数据管理局：宝安政务大模型 第七次人口普查：国产数据库支撑14.1178亿人普查 上海银行：国产数据库实践 四川银行：全栈自主创新云原生平台建设项目 中信建投证券：国产数据处理分析体系 瑞众保险：融合创新云和团险核心业务数据库去O 南方电网：云数底座&连接协同助力数字电网 鞍钢集团：国产分布式数仓项目 中国五环工程有限公司：“智改数转”项目 03 - 引言 当前，全球数字经济加速演进，人工智能技术日新月异，筑牢安全可 靠、自主创新的数字底座已成为推动产业数智化升级的必由之路。信 息技术融合创新（以下简称“融合创新”）通过突破关键核心技术、 赋能传统行业转型，正成为千行百业高质量发展的重要引擎。 一方面，国产数字化升级正在通过底层技术的自主创新，为人工智能 和数字化转型提供坚实基础：国产云基础设施，为智能计算提供算力 保障 以及其他领域加速渗透，涌现出一批成功实践，并正在进入规模化复 制阶段。 本报告精选了18个典型的融合创新实践案例，涵盖政务、金融、电 力、交通、医疗、传媒等行业。通过这些标杆实践的解读，可以洞 见各行业推动自主创新的思路和经验，为产业高质量发展提供参考 和借鉴。 国产数字化升级标杆实践报告 03 - 国产数字化升级-智能之基、效率之源、好用之选 - 04 国产数字化升级标杆实践报告

解决方案图谱（2025） 秦若毅 腾讯云运营商行业解决方案总监 腾讯云运营商行业解决方案图谱（2025） 云网融合 • 大网内容加速 • 边缘加速与计算 • 端云协同AIoT 自主创新 • 新型AI基础设施 • 自主创新组件 • 可信数据空间 • 办公协同基座 人工智能 • 全渠道数智化 • 大模型原子能力 • 智能体开发平台 • B端大模型应用套装 • C端大模型娱乐套装 端云协同AI对话 自主创新趋势观察：从技术突破走向全域生态 软件自主创新迈向深水区 可信数据空间加速落地 自主办公软件智能化升级 自主创新解决方案：高兼容灵活解耦，私有化专属部署 新型AI基础设施 • 高性能计算集群 • 智能高性能网络 • 高性能文件存储 • 训推加速套件 • 向量检索与存储 自主创新组件 • 自主创新操作系统 • 自主创新数据库 • 自主创新中间件 • • 自主创新专有云 可信数据空间 • 区块链底座 • 隐私计算 • 大数据平台 • 零信任安全 • 数据风控 办公协同基座 • 企业微信 • 企业邮箱 • 腾讯文档 • 腾讯会议 数据风控 边界防护 可信通道 数据底座 可信数据 技术工具箱 人工智能趋势观察：技术泛化实现多维度赋能 AI原子能力 大模型化 智能体成为 变革引擎 B端模型应用 日趋成熟 多模态AI

金融操作系统AI创新与融合实践 石春丽 腾讯云操作系统高级架构师 金融行业对自主创新服务器操作系统的主要关注点 安全可靠 性能提升 技术创新 ⚫ 操作系统底层稳定性 ⚫ 安全生产风险规避 ⚫ 操作系统基线软件包管理 机制 ⚫ 对存量业务RHEL的平滑 替换 ⚫ 对AI领域的技术突破和创新 ⚫ 针对自主创新芯片服务器优 化 ⚫ 针对自主创新数据库的性能 优化 ⚫ 针对资源利用率的有效提升 15年磨砺 TencentOS Server权威自主创新认证 通过金融信创生态实验室 基于金融业务场景的 自主创新适配测评 荣获金融行业自主创新认证 符合2023年财政部操作系统政府 采购需求标准 符合财政部最新采购标准 通过2024首批安全可靠测评 荣获安全可靠测评认证 健全的安全漏洞管理机制 已知漏洞收集 未知漏洞挖掘 漏洞信息爬取 漏洞扫描 自主发现 社区和客户报告 漏洞发现 漏洞评估 迁移成本可控 替换前预检查，排 除隐患 • 支持批量替换 • 支持一键回滚 针对自主创新硬件性能优化 针对自主创新服务器性能优化 测试Unixbench 性能提升9%~25% 针对典型场景的性能优化 • 测试Redis数据库场景，性能提升33%～80% • 测试关系型数据库场景，性能提升4%～19% 自主创新主流CPU互认证 飞腾、海光、兆芯、龙芯等互认证书 • 测试SPECjbb-JAVA应用场景，性能提升

iresearch.com.cn 4 以安全合规为基本原则 ，模型支持私有化部署 ，并配置 本 地化团队提供覆盖模型相关各环节的配套服务 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 能力 重点 模型 特点 AIGC 及政务行业大模型逐步在全球各国政务场景中落地 国家 处理过程中的局限性 ，模型训练所需数据集和参数规模显著扩大 政务行业大模型发展驱动：技术普及 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：信通院、公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2024.6 iResearch Inc. 政企行业 金融行业 通信行业 工业行业 信息化时期 智能化时期 数字化时期 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 ©2024.6 iResearch Inc.

展，这个概念又被重 新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具 资源和监督结果。  赋能两类实体领域，成本与效益的博弈：AI Agent 目前的应用大多都在概念层面， 但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投入、更多企业参与 展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 单智能体通过试错学习适用于简单任务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或 竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业 ..................................................................................... 18 图 21 全球自主人工智能和智能体市场规模 ................................................................ 18 图 22 中国前五大人工智能市场应用

Agent 的“大脑”， 近半年在推理侧实现大幅进步 AI Agent 大规模语言模型（ LLMs ） GPU 算力供 给 3 02 以“自主规划与工具使用”响应“复杂任务”要求： Agent 的核心能力——自主规划、记忆、使用工具 （网页、软件、 API ）使其天生就擅长处理需要与 外部环境交互的复杂、多步骤流程，完美解决了传 全专注于更高价值的创造性、洞察性与战略性工作。 2025 年， AI Agent 风口已至：企业级 AI 过去的状态：局限于简单的问答、内容续写等“答案生成式”的单一任务； 现在的要求：渴望自主规划、调用不同工具、横跨多个系统、涉及复杂步骤的端到端工作流。 核心挑战： 这些正是传统 AI 应用难以企及的、高价值的“流程自动化”领域。 数据来源：公开资料、甲子光年智库总结整理 从“实验室”走向“生产线” 01 潜力契合 机制契合 能力契合 4 产品名称 底层模型 核心技术 自主性 多模态能力 高（网页交互） 强（视觉理解） 高（跨领域任务） 强（文本、图像、代码） 高（软件开发） 中（主要文本和代码） 中（辅助编码） 弱（主要代码处理） 高（自主执行） 中（文本和图像） 中（研究执行） 强（文本、图像、 PDF ） 低（协助编辑） 弱（主要代码处理）

的主动协作，形成以平台为中心的数据流通模式。这种模式下，用户数据的流通 边界由平台间的技术接口和商业协议决定，而非数据主体的自主意愿。 要实现以用户为中心的跨平台数据可信流通，必须突破现有架构限制，在网络层 建立原生的数据信任与授权机制。这一挑战的核心在于：如何在不影响平台独立 性的前提下，使数据主体能够自主控制其数据的跨平台流动。 （四）下一代网络的关键突破点 为了应对全球数字化转型和数字经济的快速发展，在 OSI 参考模型和 TCP/IP 架构的基础上，针对数据互联需求，抽象出数字实体（Digital Entity） 概念，通过在传输层之上构建网络原生能力，实现数字实体可发现性、属性可获 取性、连接自主性、交互真实性与可解析性，这可能是下一代网络发展的关键突 破点。 本白皮书基于 OSI 网络七层模型（参考模型）、TCP/IP 模型（实际应用模 型），遵循组网完备性原则提出未来网络模型，以支持数字实体互联。参考图 网（Semantic Web）和 Web3 代表着两条具有深远影响的技术路线。前者致 力于解决机器理解网络信息的根本性问题，后者则着眼于重构互联网的信任基础。 尽管两者的技术路径存在差异，但在构建智能化、自主化和可信化的数字生态系 统方面展现出显著的协同潜力。 （一）语义网构建意义互联的网络空间 1．概念与目标 语义网（Semantic Web）是由万维网联盟（W3C）主导、Tim Berners-Lee