虚拟化核心....................................................................................102 4.3.2 复用公有云....................................................................................144 4.3.3 核心功能概念 2 异地灾备服务................................................................................188 4.4.3 公有云灾备服务............................................................................190 4.4.4 两地三中心灾备服务 展，轻 2 松应对高并发需求；分布式部署：分担堡垒机主服务器性能压力，便 于提高整体性能； 3、支持混合云资源的管理，即公有云及局域网资源，支持主机、服务 器、网络设备、安全设备、数据库等的资产管理；满足公有云、云资 源池、数据中心多种运维场景； 4、公有云设备支持一键更新发现功能； 5、支持改密结果自动发送到制定改密计划的管理员邮箱；密码采用密 码信封加密保存，以保证安全性；

......................................................................................231 4.3.2 复用公有云.................................................................................................. ........................................................................................290 4.4.3 公有云灾备服务.............................................................................................. 支持自建集群部署：支持无缝横向扩展，轻松应 对高并发需求；分布式部署：分担堡垒机主服务 器性能压力，便于提高整体性能； 3、支持混合云资源的管理，即公有云及局域网 资源，支持主机、服务器、网络设备、安全设 备、数据库等的资产管理；满足公有云、云资源 池、数据中心多种运维场景； 4、公有云设备支持一键更新发现功能； 5、支持改密结果自动发送到制定改密计划的管 理员邮箱；密码采用密码信封加密保存，以保证 安全性；

15% ≤ 车险定损 ≥88% <90 秒/件 20% ≤ 大额案件预警 ≥95% 实时 100% 行业部署环境存在特殊约束条件：70%的保险公司采用混合云 架构，要求方案支持本地化知识库与公有云模型的协同计算。同时 需要兼容现有核心业务系统中的 27 种数据接口标准，包括 ACORD、HL7 等行业协议。数据安全方面需满足《保险业数据安 全管理规范》三级等保要求，特别是医疗健康数据的脱敏处理需达 材料完整性识别 96.7% 82.3% 欺诈风险预警 94.1% 75.8% 平均响应时间 420ms 1200ms 在模型部署架构上，采用混合云部署方案，核心推理服务部署 在私有云保障数据安全，同时利用公有云弹性扩展能力应对理赔高 峰。服务接口完全兼容现有理赔系统，通过 RESTful API 提供标准 化服务，包括材料智能初审、责任认定建议、赔付计算等核心功 能。模型每周进行增量训练，持续吸收新出条款和最新判例，确保 构由下至上分为基础设施层、数据层、算法层、服务层和应用层， 各层通过标准化接口进行通信，采用微服务架构实现灵活部署。 基础设施层采用混合云部署模式，核心数据库与理赔系统部署 在私有云确保数据安全，大模型推理服务部署在公有云 GPU 集群 以弹性应对计算需求。网络架构上通过专线连接内外部系统，部署 双向防火墙和流量加密网关，满足《金融数据安全分级指南》三级 防护要求。关键硬件配置如下： 组件 规格要求 高可用方案

层：基础设施层、数据治理层、智能引擎层、业务应用层和交互 层，各层通过标准化接口进行通信，确保系统扩展性和维护性。 基础设施层采用混合云部署模式，核心计算节点部署在私有 云，通过 VPC 专线连接公有云弹性资源。计算资源分配遵循动态调 度策略，GPU 集群优先处理实时推理任务，CPU 集群承担离线训 练 和数据分析。网络架构设计双活数据中心，跨机房延迟控制在 5ms 以内，故障切换时间不超过 志完整性、时效性进行渗透测试与合规性验证。 9. 系统部署方案 系统部署方案采用混合云架构，兼顾金融行业数据安全要求与 模型计算资源弹性扩展需求。核心系统部署在私有云环境，通过专 线连接公有云资源池实现算力突发支撑，整体架构分为接入层、服 务层、数据层三部分，延迟控制在 50ms 以内，满足银行业务实时 响应要求。 基础设施部署采用容器化方案，关键组件配置如下： 组件 规格配置 30%容量应对业务峰 值。 9.1 部署环境选择 在金融银行业务中部署 DeepSeek 大模型时，环境选择需综合 考虑性能、安全性、扩展性及合规性要求。优先采用混合云架构， 结合私有云的高安全性与公有云的弹性资源，确保系统既能满足金 融数据本地化存储的监管要求，又能应对业务高峰期的算力需求。 私有云部分建议部署在银行自建数据中心，物理服务器需配置高性 能GPU 集群（ 如NVIDIA

干部、企 业经营管理者的教育培训工作。 24 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告 8、负责中小企业、非公有制经济的指导及综合协调工作，会同 有关部门拟订促进中小企业及非公有制经济发展的相关政策和措施； 管理国家、省和市财政下拨的扶持中小企业、非公有制经济的发展 资金；推进信用担保、小额贷款公司试点工作的健康发展，多渠道 解决中小企业融资难的问题。 9、贯彻实施节约能源和促进清洁生产、循环经济的法律法规， 市的云建设越来越成熟，在本项目的大部分系统也会 转移到云平台上面运行。除了党建云内网部分的系统（涉密，还需 保留在物理隔离的组工网内），电子政务外网部分和互联网部分的 党建云系统将分别部署在政府云平台的私有云和公有云的架构下， 在云架构下，系统的部署要求与普通的网络、安全和计算存储结构 有所不同。 5.7.1.1云架构下党建云系统互联网部分的建设 在本部分中，党建云的系统选用 IAAS 的云架构。在选用服务 机架构， 能够保障高性能的计算、存储，并通过集群实现高可用和易扩展。 181 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告 本部分架设在公有云的机房中，所以在备份系统上，购买云备份服 务即可，备份方式可实现本地多版本存留并镜像到异地公有云机房 的方式。 5.7.1.2云架构下党建云系统电子政务外网部分的建设 党建云系统电子政务外网部分的建设基本同互联网部分，只是 系统部署在只有电子政务外网联通的私有云上。WEB

干部、企 业经营管理者的教育培训工作。 24 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告 8、负责中小企业、非公有制经济的指导及综合协调工作，会同 有关部门拟订促进中小企业及非公有制经济发展的相关政策和措施； 管理国家、省和市财政下拨的扶持中小企业、非公有制经济的发展 资金；推进信用担保、小额贷款公司试点工作的健康发展，多渠道 解决中小企业融资难的问题。 9、贯彻实施节约能源和促进清洁生产、循环经济的法律法规， 市的云建设越来越成熟，在本项目的大部分系统也会 转移到云平台上面运行。除了党建云内网部分的系统（涉密，还需 保留在物理隔离的组工网内），电子政务外网部分和互联网部分的 党建云系统将分别部署在政府云平台的私有云和公有云的架构下， 在云架构下，系统的部署要求与普通的网络、安全和计算存储结构 有所不同。 5.7.1.1云架构下党建云系统互联网部分的建设 在本部分中，党建云的系统选用 IAAS 的云架构。在选用服务 机架构， 能够保障高性能的计算、存储，并通过集群实现高可用和易扩展。 181 贵阳党建大数据云平台“党建红云”项目实施方案报告 本部分架设在公有云的机房中，所以在备份系统上，购买云备份服 务即可，备份方式可实现本地多版本存留并镜像到异地公有云机房 的方式。 5.7.1.2云架构下党建云系统电子政务外网部分的建设 党建云系统电子政务外网部分的建设基本同互联网部分，只是 系统部署在只有电子政务外网联通的私有云上。WEB

60%；在理赔场景，结合计算机视觉技术 实现医疗票据的自动验真，欺诈识别准确率达到 89.7%。所有交互 过程记录在区块链存证系统，确保操作可追溯。 系统部署采用混合云架构，核心模块部署在私有云保障数据安 全，流量高峰时自动调用公有云资源扩展。通过 Kubernetes 实现 容器化编排，支持单日亿级请求处理。安全体系包含四重防护：传 输层 TLS1.3 加密、存储层 AES-256 加密、访问控制 RBAC 模型、 实 是实现技术赋能的最大化覆盖，同时确保系统稳定性与用户体验的 一致性。 规模化部署与资源调配 完成试点验证后，需根据区域业务量 动态分配计算资源。建议采用混合云架构，关键数据部署在私有 云，高并发查询任务由公有云弹性扩展。典型资源配置如下： 业务规模 节点数量 内存配置 并发处理能力 省级分支机构 8-12 256GB 1500+请 求/秒 地市级服务中心 3-5 128GB 800+请求/秒 县级服务网点 布策略分三阶段推进： 1. 基础设施扩容 o 基于前期试点数据测算资源需求，采用混合云架构部 署：  私有云：核心业务系统采用双活数据中心部署，数 据库配置主从热备，确保 RTO<15 分钟  公有云：非敏感计算任务通过 Kubernetes 集群动 态扩展，预设自动伸缩规则（CPU 利用率≥70%触 发） 2. 性能优化方案 通过压力测试识别系统瓶颈后实施针对性优 化： 优化维度 具体措施

统后盾支撑， 只能通过云计算来实现。 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云， 公有云一般可通过 Internet 使用，可能是免费或成本低廉的。 这种云有许多实例，可在当今整个开放的公有网络中提供服务。 外部用户通过互联网访问服务，并不拥有云计算资源。其意义 在于能够以低廉的价格，提供有吸引力的服务给最终用户，创 造新的业务价值，公有云作为一个支撑平台，还能够整合上游 的 的服务（如增值业务，广告）提供者和下游最终用户，打造新 的价值链和生态系统。 虽然每个公有云的提供商都对外宣称，其服务在各方面都 是非常安全，特别是对数据的管理。但是对教育行业而言，特 别是区域级教育系统而言，和业务有关的数据是生命线，是不 能受到任何形式的威胁。所以短期而言，区域级教育用户不会 将其核心业务应用放到公有云上运行。 3.1.2、 区域教育云技术 区域云或者私有云是为一个客户单独使用而构建的，因而 私有云在安全方面是非常有优势的，因为它一般都构筑在 用户防火墙后。私有云是大用户或者个人自己拥有的云服务器， 并且服务器不对外开放，仅供自己内部使用，这从某种意义上 来说降低了泄密的风险，比公有云更安全。 3.1.3、 虚拟化技术 虚拟化是指计算机元件在虚拟的基础上而不是真实的基础 上运行。虚拟化技术可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配 置过程。 CPU 的虚拟化技术可以单 CPU

只能通过云计算来实现。 公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云， 公有云一般可通过 Internet 使用，可能是免费或成本低廉的。 177 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 这种云有许多实例，可在当今整个开放的公有网络中提供服务。 外部用户通过互联网访问服务，并不拥有云计算资源。其意义 在于能够以低廉的价格，提供有吸引力的服务给最终用户，创 造新的业务价值，公有云作为一个支撑平台，还能够整合上游 的服务（如增值业务，广告）提供者和下游最终用户，打造新 的价值链和生态系统。 虽然每个公有云的提供商都对外宣称，其服务在各方面都 是非常安全，特别是对数据的管理。但是对教育行业而言，特 别是区域级教育系统而言，和业务有关的数据是生命线，是不 能受到任何形式的威胁。所以短期而言，区域级教育用户不会 将其核心业务应用放到公有云上运行。 178 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 3.1.2、 179 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 用户防火墙后。私有云是大用户或者个人自己拥有的云服务器， 并且服务器不对外开放，仅供自己内部使用，这从某种意义上 来说降低了泄密的风险，比公有云更安全。 3.1.3、 虚拟化技术 虚拟化是指计算机元件在虚拟的基础上而不是真实的基础 上运行。虚拟化技术可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配 置过程。 CPU 的虚拟化技术可以单 CPU

可视化仪表盘实时查看系统性能指标，快速定位和处理故障。同 时，建立自动化运维流程，实现系统部署、配置管理和故障处理的 标准化与自动化。 为实现高效的资源调度和成本优化，集成方案采用基于云原生 的混合云架构，结合公有云和私有云的优势，动态分配计算资源。 通过云成本管理工具，对 AI 模型训练和推理的资源消耗进行精细 化监控和优化，确保系统运行的经济性。 以下为关键技术的实现列表： - API 网关：统一访问入口，支 涵盖结构化数据（如关系型数据库）、非结构化数据（如文档、图 片、视频）以及半结构化数据（如 JSON、XML 文件）。采用混合 云存储模式，将核心敏感数据存储于本地私有云，而公开数据和非 敏感数据则可部署于公有云，以实现成本与安全的平衡。数据存储 应采用分布式文件系统（如 HDFS）和对象存储（如 Amazon S3 兼容存储），确保高可用性和扩展性。 在数据管理方面，平台需建立统一的数据生命周期管理策略， 和高可用性。建议选用主流云服务商（如阿里云、腾讯云、华为云 等）提供的 GPU 算力资源，以满足大模型训练和推理的高性能需 求。同时，搭建混合云架构，将核心数据与敏感任务部署在私有云 中，而非敏感任务则可充分利用公有云的弹性资源。 在模型部署阶段，采用容器化技术（如 Docker）和 Kubernetes 编排工具，实现 AI 模型的快速部署和灵活调度。将大 模型划分为多个微服务模块，包括数据预处理、模型推理、结果反