Nacos3.0架构 安全零信任&AI Registry Nacos PMC 2025/07/10 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 柳 遵 飞 （ 翼 严 ） CONTENT 目录 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 01 Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任实践 02 Nacos Registry & MCP Router 03 Nacos 3.0 未来规划演进 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 基于Nacos内核安全零信任架构，结合KMS实现的数据库帐密轮转解决方案 Nacos3.0 应用安全：数据库账号密码轮转解决方案 Part 3 Nacos 3.0 AI Registry 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 构建AI Agent应用的通用范式 Model Provider User Ask Response Prompt Model

差 多厂区建设与管理（含国内外多地分支 工厂） 可实现统一建设与管理，易于维护，且成本低 管理复杂，成本高，占用机房空间 开发测试 性能优异，使用与管理简单，且成本可控 难以平衡性能和成本，数据副本多，成本高，生成速度慢 虚拟桌面 性能优异，良好的使用体验，可控的建设成本 I/O 风暴影响体验，存储性能存在瓶颈，不易于扩展 AI+ 制造业 满足 AI 应用、模型训练等 GPU 使用场景的高性能需求， MES、ERP、PLM 等关 键业务系统和数据库 具备企业级高可用特性与性能优化技术，在 400+ 制 造企业生产环境得到验证 可按需扩展，灵活应对业务变化 软硬件解耦，支持纯软件交付，支持灵活横向扩展 易于维护，易于管理 通过 CloudTower 统一管理，解放双手 无单点故障，高可用保障 无单点故障，自带高可用、自动切换 制造行业 IT 基础架构转型方案与实践 20 五大典型场景与丰富案例实践 相当于超融合 3 节点的资源和能力，成本较高。同时，分公司的产线系 统（MES、SAP、工厂综合系统等）基础架构需内网隔离。 用户希望引入一套新的架构构建分工厂 IT 基础架构，产品需要足够 可靠、稳定、易于管理，具备跨地区的统一管理和监控能力，能够支持 Oracle RAC 双活。同时希望可以降低服务器使用数量与虚拟化授权成 本，并且可以快速交付，提供及时的响应与专业的技术支持。 富士康：支撑全球多地分

至125A输出配置，配备智能监测，母线 测温。 列间空调 AI 机柜 11 机房配电母线安装于模块化数据中心上方，沿通道上方布置，为每列机柜提供独立的AB双路母线供电，实 现供电冗余与可靠性保障。该部署方式结构清晰，易于标准化实施，具备良好的兼容性与扩展性，是当前数据中 心较为成熟的主流配电方案。 1.机架功率大幅提升: 传统数据中心的机架功率通常为千瓦级（kW），比较常见的机架功率多为3-8kW， 随着A 母线 服务器 服务器 powershelf 公共电网 SST(固态变压器) 未来展望 05 12 边缘模块化数据中心主要特点是负荷低、客户希望产品解耦合，即节省机房装修 成本、免维护、易于部署，由于采用了全封闭、冷热通道隔离，减少了冷空气的 消耗，制冷效率大大提高。 2.2.3 边缘模块化数据中心 模块化设计，现场快速组装，标准化 程度高。母线一般250A以内，单机柜功率 小于5kW，母线直接在机柜上方安装，不 足动态业务发展的需求。 13 典型部署方式 04 机房配电母线安装于模块化数据中心上方，沿通道上方布置，为每列机柜提供独立的 AB双路母线供电，实现供电冗余与可靠性保障。该部署方式结构清晰，易于标准化实施， 具备良好的兼容性与扩展性，是当前数据中心较为成熟的主流配电方案。 1.常规配置方案 2. 边缘模块数据中心安装的母线方案 边缘模块数据中心安装的母线方案，往往需要整体与环境解耦合，不依赖于环境部署，母线直接在机柜

模块化的、预先设计的算法使复杂的 DER 管理能够更简单，例如本例中所示的离网控制场景。 模块化带来简单性和可靠性 软硬件模块化方面的进步为医院微电网建设带来如下好处： 1. 由于可复用性提高，更易于设计 2. 更易于安装，部署成本更低 3. 利用标准化供应商服务，可以更便捷地获得支持 4. 简化的服务和标准化组件的即插即用式替换使维护成本更低 5. 经过测试和验证的架构更加可靠 6. 更具适应

进行着装并做好防护措施。 2.2.4.9 若同时设有氧气储存模块，不应将其与氢气处所设置于同一舱室内。 2.2.5 应急集合站 2.2.5.1 应急集合站应布置在失火危险较小的区域并靠近救生艇/筏的登乘站，易于从工 作区到达，并应有足够的甲板空间以容纳指定在该站集合的所有人员。 2.2.5.2 救生设备的配备、布置和存放要求见本指南第 7 章第 2 节。 13 2.2.6 通道和梯道 2.2.6.1 板通道和甲板间梯道。 2.2.6.2 应尽量保护脱险通道、救生设备等免受事故后果的影响。应设有保障人员安全 撤离的措施。 2.2.6.3 脱险通道应便于通过并且没有障碍，沿通道的所有出口的门应易于开启。 2.2.6.4 脱险梯道应耐火和便于人员行走。 2.2.6.5 应考虑在失火时，至少有一个到登船位置和救生艇/筏处的脱险通道可免于受到 火的热辐射危害。 2.2.7 登临设施 2.2 3.2.1.2 应能通过相应措施将制氢系统中的氢气安全排出。可允许制氢系统停止运行后， 在不发生电解的条件下进行内部液体循环，以充分排出系统内的氢气。 3.2.1.3 应能远程和在制氢处所外部易于到达的位置关闭制氢系统。 3.2.1.4 制氢系统的监控应至少包括以下内容： （1）水电解槽温度； （2）碱液/纯水系统液位； （3）碱液/纯水系统流量； （4）水电解槽氢气、氧气两侧压力； （5）氢中氧含量；

户 交互，使复杂的任务更易于管理。 2. 增强型浏览器：增强型浏览器将人工智能功能直接集成到网络浏览器中，通过智能功能 提升浏览体验。谷歌、ARC 和必应等知名浏览器均利用人工智能提供个性化搜索结果、 预测性文本和内容摘要。它们还可以根据用户行为和偏好提供上下文信息和推荐。将人 工智能集成到浏览器中，可以帮助用户更高效地浏览海量在线信息，将网络变成一个更 加个性化、更易于访问的空间。 3. AI 可以访问各种人工智能工具和服务，从自然语言处理到计算机视觉。这种无缝集成简化 了用户体验，使用户与人工智能技术的交互更加流畅高效。通用界面旨在打破不同人工 智能应用程序之间的壁垒，创建一个更全面、更易于访问的人工智能生态系统。 6. AI 表单： AI 表单利用生成式 AI 来简化和增强表单填写流程。例如 Upwork Job Posts 和 Typeform AI。这些表单使用 AI 根据用户输入和偏好自动生成和填充字段，从而减 作，使用户可以专注于 更具战略性和创造性的任务。 总而言之，这七种新兴的生成式人工智能用户界面改变了人们与科技的互动方式。从聊器人、 增强型浏览器到人工智能工作空间和通用界面，这些创新使人工智能更易于访问、更直观， 并更容易融入日常生活。随着人工智能的发展，这些界面将在塑造人机交互方面发挥关键作 用，推动各个领域的生产力、创造力和效率的提升。 现代供应链和物流本身就是多模式的，它釆用多模式的技术和管理系统，处理多模式数据，

AI 的热点，但在工业领域的实际应用中，大模型的能力和成本问 题导致其尚不能完全取代以判别式 AI 为代表的小模型。一方面，小模型在工业领域具 有深厚的应用基础和经验积累，其算法和模型结构相对简单，易于理解和实现，其稳 定性和可靠性得到了验证。另一方面，大模型在成本收益比、稳定性和可靠性等方面 存在问题，其在工业领域的探索还处在初级阶段。小模型以其高效、灵活的特点，在 特定场景和资源受限的环 CoPilot 提供了一个直观的交互体验，用户可以像询问专家一样轻松获取分析结果。利 用自然语言界面，Factory CoPilot 能够自动整理 Sight Machine 平台上的上下文数据，生 成易于理解的报告、邮件和图表。它还能引导用户进行根因分析，加快问题诊断。此 外，通过持续分析，Factory CoPilot 有助于识别和解决非计划停机、设备效率低下和质 量问题，推动制造流程的持续优化。 力，允许用户以自然语言询问并与数据互动，将复杂的数据分析过程转换为简单直观 的对话。Manufacturing COPILOT 不仅能处理和分析原始数据，还能识别并解释复杂的 生产行为，转化为易于理解的、可操作的洞察。借助数据可视化技术，它提供了数据 的图形化叙述，增强数据的可解释性，帮助制造业专业人士进行数据驱动的决策。此 外，它还简化了测试流程，使用户能够通过自然语言查询快速验证假设，并根据可靠

、旅游园区的实 时监控；对安装好物联网设备的基地进行远程控制、进行互动互联，实现新科技 农业物联网功能。 二、实施效果 二、实施效果 三、二期规划 温室在作物种植时，经常出现高温高湿环境，极易于病菌的 衍生，造成作物大面积的病害，造成减产，因此在温室内使用 臭氧消毒系统定期对设施环境进行消毒。 三、二期规划 为温室生产补充适量的二氧化碳，促进光合作用，让蔬菜本 身处于最佳生长状态。

是促使数字孪生成为现实的重大变革之一，包含 三大组成部分： a. 边缘处理：边缘接口连接传感器和流程历史 数据库，在近源处处理其发出的信号和数据， 并将数据传输至平台。这有助于将专有协议 转换为更易于理解的数据格式，并减少网络 创建数字孪生 但 是，如何创建数字孪生呢？总体上，数字 孪生的创建包含两个主要关注领域： 1.设计数字孪生的流程和产品生命周期的信息要 求——从资产的设计到资产在真实世界中的现场 设，数字孪生的增强效能应于此开始。 数字孪生概念体系架构 数字孪生概念体系架构（图2）可视为图1制造 流程数字孪生模型组成部分的扩展视图或内部视 图，相同的基本原则也可应用于任何数字孪生设 置。该概念性体系架构可分为更易于理解的六大 步骤，如下：13 1. 创建：创建步骤包括给物理过程配备大量传 感器，以检测获取物理过程及其环境的关键 数 据。传感 器 检 测的 数 据 大体 上可分为两 类：（1）生产性资产（包括多种在建项目）的物

通过气体的压力和流动驱 动气缸实现关节的运动 应用 主流驱动方式，如特 斯拉灵巧手 上海交大联合MIT开发的 气动灵巧手 优点 驱动力大、控制精度 高、响应快、模块化 设计、易于更换维护 易于控制、能量储存方便、 柔性高 缺点 电机的体积较大，会 占用较大的空间 刚度低、动态性能差、负 载能力差 人形机器人全身趋势：感知多元化，控制频率提升 传感器数量：60~100 → ＞200