.................59 6.2.5 分布式电源管理 ..........................................................................................................60 6.3 分布式集群存储平台.............................. ..............73 7.1.1 分布式存储功能 ..........................................................................................................73 7.1.2 分布式计算功能 ............................ .................................................................................75 7.1.5 分布式协调功能 ..............................................................................................

.......................... 26 4.2.5 分布式电源管理......................................................................................................... 27 4.3 分布式集群存储平台................................ 万以上时，文件的检索查找等操作将会给文件系统带来巨大的压力，特别是一个目录下面 存放的文件超过一定数量甚至会造成文件查找效率急剧下降。 采用的分布式存储系统单卷可支持300PB以上的存储空间，高效的管理上千亿个文件， 单目录可以高效支持千万级的文件数量。分布式存储系统拥有高效的多元数据服务器集群 技术和高效的海量文件检索技术，在存放上千亿文件的同时保持极高的文件检索效率。统 能够在单个目录下高 XXXX 税务大数据中心建设方案 自动、不间断地优化硬件利用率，以响应不断变化的情况。为业务部门提供专用的虚 拟基础结构，同时让 IT部门能够集中、全面地控制硬件。 执行零停机服务器维护。通过使用分布式电源管理来整合工作负载和关闭集群中的虚 拟机暂时不需要的耗电服务器，从而减少数据中心的能耗。 图 4-8 动态资源分配（DRS） 4.2.5 分 布 式 电 源 管 理 可用管理系统中, 为了在虚拟化环境中能达到节能减排放的作用

气象+大数据汇交子系统 数据处理，数据采集，数据表管理，可视化 ETL，资 源目录管理 2 气象+大数据存储子系统 数据管理，数据存储结构设计，数据存储模块（分 布式数据库数据仓库、对象存储、分布式文件系统）， 存储容量管理，存储趋势分析 3 气象+大数据治理子系统 元数据管理，数据标准管理，数据质量控制模块， 可视化数据同步模块，数据生命周期管理模块 4 气象+大数据应用子系统 数据 监视，数据流监视，服务接口监视，数据可视化 8 安全保障系统 物理安全，网络安全，应用安全，数据备份及恢复 9 统一工作桌面 Web 端，大屏展示端，app 管理端，统一入口 10 大数据基础中间件 分布式计算服务化引擎，分布式计算缓存系统，端 到端算法，智能算法集成 11 气象大数据资源层 气象大数据资源层数据归集区，气象大数据资源层 数据成果区，气象大数据资源层数据产品库，气象 大数据资源层共享交换库 1.2.1 大数据基础中间件 在完成大数据平台存储环境、基础分布式计算环境搭建后，需要进一步丰富应用中间件， 实现各个系统在大数据环境中的统一整合，包括实时流式数据处理、业务数据同步、数据可视 化清洗、数据可视化大屏等；通过业务应用中间件系统的建设，提升业务系统大数据应用能力。 1.2.1.1 分布式计算服务化引擎 分布式计算引擎，为数据处理提供了弹性、容错、高可用的环境，但对于需要实时大数

满足应用对存 储系统性能，数据可靠性，和灵活使用方面的要求。 3.3.3.1 存储资源池架构 在本次项目中存储资源池采用分布式架构、以混合式的存储架构设计，来 支持政务信息化的业务资源需求，并支持存储架构与资源的统一管理。私有云 平台 云平台基于 Ceph 分布式存储系统适配优化，为虚拟化计算平台提供一套纯 软件定义、可部署于 x86 通用服务器的高性能、高可靠、高扩展、高安全、易 靠的运行。 私有云平台云平台分布式存储系统可提供块存储、文件存储及对象存储服 务，适用于多种数据存储的应用场景，同时可保证数据的安全性及集群服务的 可靠性。在部署上，通常推荐使用同一类型的磁盘构建存储集群，如超融合计 算节点和独立存储节点自带 SSD 磁盘构建为高性能的存储集群；超融计算节点 和独立存储节点自带的 SATA/SAS 磁盘构建为普通性能存储集群。分布式存储 系统将集群内的磁盘设备结合 内建为弹性块存储服务，可供虚拟机直接挂 载使用，在数据写入时通过三副本、写入确认机制及副本分布策略等措施，最 大限度保障数据安全性和可用性。逻辑架构如下： 私有云平台 分布式存储系统是整个云平台架构不可或缺的核心组件，通过 分布式存储集群体系结构提供基础存储资源，并支持在线水平扩容，同时融合 智能存储集群、多副本机制、数据条带化、数据重均衡、故障数据重建、数据 清洗、自动精简配置及快照等技术，为虚拟化存储提供高性能、高可靠、高扩

....................................................................................27 2.3.1 海量数据分布式数据存储构架...............................................................27 2.3.2 适应应用需求的混合存储策略....... ................41 2.5 基于云方案的交管数据查询索引与查询优化技术.........................................41 2.5.1 基于分布式数据库的交管数据查询索引处理方案..................................41 2.6 交管数据处理集群的可靠性与负载均衡设计...................... ......................................................................................... 14 图表 8 分布式文件存储系统吞吐量指标.............................................................................21 图表 9 系统软硬件结构

22 .2.4 产权交易机构资源库的建立 23 .3 分析库 24 .4 索引库 24 第 5 章 数 据 处 理 25 . 25 .1 分布式计算框架 25 .2 内存计算框架 25 .3 流式计算框架 26 .4 分析引擎 26 .4.1 垂直搜索 26 .4.2 信息挖掘 27 一个平台、一套服务、一批应用”的总体建设思路，以实现全局信息资源 的深度整合和综合应用，为领导决策提供支持，为业务拓展提供支持。 （1） 整体架构。采用云计算技术，优化技术架构的顶层设计，以分布式文件 系统和分布式计算为核心，建立全局统一的一套存储、网络、应用、管理 平台,通过统一数据格式、接口标准，推动并实现基础设施资源、软件资源、 服务资源、信息资源的共享共建，提供海量的数据存储和强大的数据处理 享的数据服务平台。 为各部门的日常工作、基础查询、综合分析、决策支持、深度挖掘提供 服务。 产权大数据平台建设架构如下图： .2 建设内容 基于企业信息化总体框架，引入虚拟化、大数据、分布式存储和分布 式计算框架等新技术新手段，构筑公司大数据资源库与云计算中心，建 立面向全公司各业务部门的信息资源共享服务与数据分析挖掘技术支撑体 系，积极探索通过大数据技术的强大分析运算能力，充分挖掘海量数据

维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 域，AI 大模型可以通过精准的用户画像和个性化推荐，提高营销转 化率和客户满意度。 为了实现上述目标，项目将采用以下关键技术和方法： 1. 分布式计算架构：利用云计算和边缘计算资源，构建高性能的 分布式计算环境，确保 AI 大模型的训练和推理效率。 2. 多模态数据处理技术：整合企业的结构化数据（如 ERP、CRM 系统）和非结构化数据（如文本、图像、视 频），形成统一的数据平台，为 配置必要的软件环境，如深度学习框架、分布式训练工具和容 器化平台。 2. 数据管理与预处理：建立统一的数据管理平台，支持多源数据 的采集、清洗、标注和存储。实施数据安全策略，确保数据的 隐私性和合规性。数据预处理流程将包括数据增强、特征提取 和格式转换等步骤，以提高模型训练的质量。 3. 模型开发与训练：基于经典算法和最新研究成果，开发适用于 不同场景的 AI 模型。通过分布式训练技术，加速模型训练过 上线速度。同时，项目将提供持续的学习和优化机制，通过在线学 习和模型微调，确保模型能够随着业务需求的变化而不断进化。 在成本控制方面，项目将采用高效的计算资源调度和优化策 略，显著降低模型的训练和推理成本。通过引入分布式训练技术和 模型压缩算法，预计训练成本将降低 30%，推理成本降低 50%。 此外，项目将提供详细的成本分析和优化建议，帮助企业实现资源 的最优配置。  提高模型在多模态数据处理中的准确性和效率

2 训练流程设计................................................................................31 2.3.3 分布式训练....................................................................................34 2.4 推理服务层 可维护性。 数据层作为底座的基础，采用分布式存储技术，支持结构化、 半结构化和非结构化数据的统一管理。通过数据湖架构，实现多源 异构数据的集成与治理，为上层提供高质量的数据支持。同时，引 入数据安全和隐私保护机制，确保数据在采集、存储和传输过程中 的安全性。 计算层是大模型底座的核心，主要负责模型的训练、推理和优 化。采用高性能计算集群和分布式计算框架，支持大规模并行计 算，提升 的解决方案。通过低代码开发平台和可视化工具，支持业务的快速 构建和部署。应用层还提供智能分析和决策支持功能，帮助园区管 理者实现科学决策和高效管理。 为提升系统的整体性能，架构设计中引入了以下关键技术： - 分布式存储与计算：实现海量数据的高效处理。 - 边缘计算与云端协同：提升实时数据处理能力。 - 动态资源调度：优化资源利用效率。 - 微服务架构：提高系统的灵活性和可维护性。 通过以上设计，大模型底座能够为工业园区数字政府提供强有

.....................................................................................145 4.1.4.3 分布式................................................................................................... ...................................................................................189 4.3.1.3.1 分布式存储................................................................................................. 数字政府智慧政务大数据云平台项目建设方案 V 分布式网络...........................................................................................................................................220 分布式架构......................

.....................................................................................99 8.3 并行计算与分布式处理.....................................................................101 8.4 性能监控与调优............ 维护性。 为实现上述目标，系统将采用以下技术架构： - 数据处理模块: 集成了高效的数据清洗和标注工具，支持批量处理 和实时更新。 - 模型训练模块: 提供多种训练算法和参数优化功能，支持分布式训 练，提升训练效率。 - 考评分析模块: 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。 通过以上设计，本项目将为企业提供一个全面的 AI 数据训练 考评解决方案，帮助企业在人工智能领域的竞争中占据优势地位。 方式，确保数据质量的同时提升处理效率。 其次，系统需具备强大的模型训练支持功能。这包括对多种主 流深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的兼容性，以及 硬件资源的动态分配与优化能力。系统应支持分布式训练，以提高 大规模数据训练的效率和模型性能。此外，系统还需提供训练过程 的实时监控与调试功能，便于开发人员及时调整训练参数和策略。 在数据考评方面，系统需要构建一套完整的考评指标体系，以