High Proportion of New Energies）............................................................ 13 非同步机电源渗透率（System Non-Synchronous Penetration，SNSP） .................................................. Forming（GFM）Control Technology） 撰稿：杜毅、姜静雅 构网型控制技术，使电力电子装备的并网变流器稳态与暂态工况 下均呈现电压源外特性，并具备电网电压与频率支撑、自同步运行、 孤立组网能力的一类控制技术，可应用于储能、柔性直流、风电和光 伏等装备。 自 20 世纪 80 年代以来，微电网领域的学者已经提出了“grid forming”概念。该概念表示主从控制框架下构建系统电压与频率的主 为恒功率控制、最大功率点跟踪控等；电网支撑型（Grid Supporting， GST）控制技术，其又分为电压源型控制与电流源型控制模式两个子 类，其典型策略包含基于 PLL 的电流源型下垂控制与基于功率同步 机制的电压源型下垂控制。 欧盟 H2020 项目群中的 MASSIVE INTEGRATION OF POWER ELECTRONIC DEVICES （简称 MIGRATE）研究项目（2016

供完整的数据库解决方案。 腾讯云数据库TDSQL的产品定位 �� 具体而言，TDSQL的高可用性主要体现在以下方面： TDSQL采用分布式架构，支持跨区容灾和 同城双活部署，通过多副本同步复制和自 动故障切换技术，确保数据强一致性和业 务连续性。 数据可靠性：经过腾讯核心业务��余年 验证，数据可靠性达到��.�����%。 服务可用性：支持��.���%以上的高可 在基础设施能力支撑上，TDSQL管理平台提供了丰富的实例管理功能，包括实例列表展示、新建 实例、告警监控、节点管理、账号管理、参数配置、备份恢复、日志管理、性能分析、会话管理、任务 管理、数据同步。 在新建实例过程中，用户既可以选择Oracle模式，也可以选择MySQL模式，还可以选择MySQL、 Oracle双模式部署，同时每种模式形态又可分集中式、分布式。企业可根据业务需求设置实例状 部署原则 集群接入 �� 接入集群之后，需要考虑数据同步的问题。TDSQL 的实操路线是，通过“创建 DCN 同步 - 取消同 步 - 切换主备关系 - 修改 DCN 同步 -DCN 数据一致性校验 -DCN Standby 模式”这样一个闭环 链路，完成数据同步的全链路管理。 为构建跨集群或跨机房的数据库实例同步体系，实现异地数据同步与读写分离架构，可通过 TDSQL 的 DCN（Data

阵，当客户需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更敏捷的信息系统，用极简架构支撑复杂业务。对于有一定体量的企业，" 简单即高效" ：技术栈越简洁，运维成本越低，业务响应速度越快。 体验和品牌口碑的长期负面影响。系统 整合和数据实时同步不再是零售企业 IT 部门的优化项，而升级成解决业务运营问题的必选项。 其次是消费者体验诉求升级。 以鞋服行业为例，消费者期待“所想即所得”（如通过 APP 查询门店库存）和“所用即所荐”（如 线下试穿生成数字衣橱）的无缝体验 。在现实中，这些美好场景往往因企业库存数据无法实时 同步而难以实现，最终导致订单流失并损害品牌形象。 4 台，直接解决了零售业“数据类型复杂多元”和“多种异构系统堆叠”的痛点。从根本上简化了 技术栈，消除了数据冗余和 ETL 复杂性，从而显著降低了运维负担和总拥有成本。 一体化云数据库的 HTAP 能力，能够实现库存扣减与销量预测的同步联动，并支持动态定价、实 时风控和个性化推荐的秒级响应 。这意味着零售商可以根据实时库存、销售数据和市场动态， 瞬间捕捉市场变化和消费者需求，实现即时决策、即时调整商品价格和促销策略，将数据转化为

6Tbps 交换容量，瓶颈效应更加严重。然而在实际部署中， 为保障链路冗余、流控带宽和管理接口，芯片可用端口通常不到理论 最大值，导致整体带宽扩展能力受到压制。尤其是在并行训练中伴随 的突发性大量同步与广播时，网络时常出现瞬间拥塞、缓存溢出与延 迟剧增等问题[7]。 与此同时，随着大模型参数规模和训练复杂度的持续增长，智算 中心对网络端口密度的需求正加速攀升。以 GPT-4 等万亿级模型为例， 网络带宽瓶颈 当前，大模型训练通常依赖数千张 GPU 卡协同工作数周甚至数月， 训练效率瓶颈并不仅仅取决于单 GPU 的算力，也受到 GPU 集群间通 信效率的影响。GPU 间需进行频繁的梯度同步、参数更新、状态同 步等集合通信操作，这些数据传递操作在服务器机内和机间均存在， 且随着模型参数量的逐步提升，所传递的数据量也会不断增加。因此 网络带宽越高，网络通信延迟在训练周期中占据的时间越短，也就能 并 行 单 次 迭 代的 AllReduce 集合通信数据量可达数百 GB 级别，如此庞大的数据量在 极短的时间内需要完成传输与同步，对网络带宽提出了极高的要求。 下表展示了不同模型规模单次梯度同步数据量的大小。 模型规模 典型 GPU 数 量 单次梯度同步数 据量 通信敏感度 十亿参数 数十卡 10GB 至 50GB 中等 千亿参数 数百至千卡 300GB 至 800GB 高

SSB（Synchronization Signal/PBCH Block，同步块）的 周期，按需传输物理广播信道（Physical Broadcasting Channel，PBCH）、SSB 等； - 进行时域/空域自适应增强，如对小区不连续发送/不连续接收进行增强，进行 TxRU/TRP 开 /关适配等； - 基于低功率信号的传输与唤醒，如对同步信号传输、节点唤醒等过程进行低功率信号设计。 14 / 87 同的服务站点向给定的用户发送相同的数据符号，通过由每个站点在本地执行预编码操作 （称为分布式相干联合传输），或在 CPU 侧进行集中式的预编码操作（称为集中式相干联 合传输），消除用户或站点之间的干扰，但需要协作站点之间的严格相位同步。而非相干联 合传输方案中，不同的服务站点向给定的 UE 发送不同的数据符号，无需信号的相干收发， 消除了相位偏差的影响。从图 2-1-5 中可以看出，如果没有相位误差的影响，相干联合传输 方案显著地优于非相干联合传输，有高达 理进行联合设计，如预编码和功率联合优化、导频分配和信道估计联合优化等，以更逼近系 统理论性能上限。 2.1.2.2 时频同步 在分布式 MIMO 系统中，多个协作站点采用相干联合传输的方式服务多个用户，有效 地消除站点之间的干扰，可以获得优异的下行频谱效率和覆盖性能。但是地理位置上分离的 多个协作站点，存在不理想的时频同步问题，会引起严重的延时或频率偏差，大大降低了相 干联合传输的性能。例如，主时钟源（或定时参考）很难精确地分发到每一个不同位置的站

端到端可靠性设计，保障系统稳定可靠运行 3.1.4 原生安全能力基线，构筑纵深防御高安全体系 数据层 3.2.1 五大核心要素，定义和设计云上数据库 3.2.2 基于数据迁移和同步技术，保障数据完整性与准确性 3.2.3 数据库和存储设备协同，高效实现大库备份和恢复 中间件层 3.3.1 业务中间件，支撑敏捷、高效的消息和事务处理 3.3.2 接入中间件，实现云上业务同云下业务的无缝连接 可观测 故障 智能定界 故障 自动恢复 中间件层 数据层 基础设施层 软硬协同高性能 超大规模算力 多层冗余高可靠 纵深防御安全 消息队列 事务 缓存 调度 高性能大容量 高效迁移与同步 快速备份恢复 高可靠架构 虚拟机 虚拟存储 虚拟网络 容器 分布式总线 云负载均衡 数据库 对象存储 文件存储 构建及依赖管理 Maven、Gradle API设计与管理 Swagger、Postman 数据库具备池化架构及弹性扩展能力，提供多种高可靠部署架构方案，满足主机应用大容量、高性能、 高可靠诉求。 ② 提供高效的数据迁移工具和服务，支持广泛的主机侧数据库兼容能力和自动化迁移能力，同时提供可 靠的数据同步方案，以确保并轨运行阶段云上和主机之间应用数据的一致性。 ③ 提供大库迁移上云后的快速备份和恢复能力，保障数据库业务稳定运行。 (3) 中间件层 ① 支持高吞吐、低延迟的分布式消息队列，提升分布式业务系统之间的消息事件传递效率。

空飞行器高速移动场景下的 连续通信需求，但受复杂地形和建筑影响，易出现覆盖盲区，给大范围、多高度的稳定覆 盖带来挑战，导致链路容易频繁中断。为保证空地通信畅通，需要通过波束快速对准、时 频精准同步和移动性管理优化来提升可靠性，并综合利用卫星、空空直连和自组织网络等 方式实现“空-天-地”立体覆盖。 二是网络架构与组网能力不足。面向大规模低空经济发展的通信需求，传统的组网架 构和协议难以 为保障可靠和 高效的传输，存在数据传输连续性差、波束对准难、时频同步难等问题；（2）从组网来看， 相邻基站采用同频传输时，基站间会产生严重的相互干扰，影响低空网络的规模应用。同 时，由于低空飞行器的快速移动，业务连续性也存在较大的挑战，需要有效的解决方案。 为提升低空飞行器的通信传输能力，应进行链路增强、波束跟踪、时频同步、干扰协 同等增强技术的研究。 （1）链路增强 链路是保障通信 （3）时频同步 研究低空飞行器高速运动带来的时频变化特性，确定时频估计、补偿等同步方案，确保可靠 的数据发送和接收。针对定时和多普勒的偏移，可采用深度学习或强化学习，根据接收信号特征、 位置信息、速度传感器数据等，实时预测多普勒频偏和定时偏差，并动态调整同步参数。或采用 联合时频同步算法，将定时同步与频率同步统一建模、联合估计，一次性补偿两类偏移，从而减 少误差传播并提升同步精度。同时，

· 上 海 站 构建可靠的CMDB 自动发现 业务接口 （消息） 流程化 定时同步 自动发现是降低维护成本的一种有效方 式，提供固定IP段、协议参数等信息自 动扫描资产信息以及资产配置信息 资产配置信息变化频繁，在资产变更时发 送广播消息(或通过接口)通知其他子系统同 步变更，保证资产变化实时同步 运维资产信息变更的场景化流程梳理，比如说 开关仓，服务器开关机/断电，服务器下架等等， 过人工变更把CMDB信息维护准确，比如 主机所属负责人变更、人员异动、机器异 动等，可以通过人工直接变更完成 资产数据来源多样化，目前有来自j- one/cap/dbs/中间件等其他平台的资产配置 信息，通过定时同步的方式作为补充手段 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 技术架构 采集 决策 处理 agent jdos api zabbix api 通知 自动处理 consumer 底层监控架构 短信 mail callback logstash agent logstash agent logstash 心跳、配置同步 redis redis mysql 定时同步 历史查询 历史查询 故障预测 历史查询 历史查询 报表服务 transfer transfer 通知模块 事件处理 自动处理 人工处理 告警处理 G O P