需要考虑在灾备中心建立一套备用业务系统，它可以将云计算中心内关键业务系统的业务数据 实时复制到灾备中心，同时灾备中心内建议配置相应的备用服务器，可以接管灾备中心的业务数 据复本并恢复关键业务系统。 为了保证高效和稳定，建议使用存储复制技术实现云计算中心存储和灾备中心存储的数据同 步。 灾备中心和云计算中心，只要 IP 链路可达，就可以实现存储与存储的底层的数据复制，对 应 用和服务器是透明的，不会影响的服务器和应用系统的性能。

备份方式支持全量快照和增量快照，同时还支持用户定义周期性自动快照。 4.支持自定义镜像 通过创建自定义镜像，用户可以将一台虚拟机的操作系统、数据制作成自定义镜像，再通 过自定义镜像创建多台虚拟机，快速复制系统环境。用户可以将本地镜像上传并制作成自定义 镜像，便于现有工作环境向云主机环境进行迁移。自定义镜像可帮助用户快速获得已部署运行 环境或软件应用的虚拟机，满足建站、应用开发、可视化管理等个性化需求，让虚拟机即开即 拟机的全量快照及备 份，因为基础缓存镜像文件较大，所以全量快照功能完成的速度较慢，但是可以独立恢复。 3.2.2.4 支持自定义镜像 镜像，是指云主机所使用的根分区或系统盘，可以快速地通过镜像复制出一台云主机，免 除传统冗长的装机过程。同时还支持制作镜像快照，对云主机进行备份快照，该快照还能像普 通镜像一样随时创建新的虚机使用。 云平台允许用户自行制作标准格式的系统镜像，上传到云平台后，经过简单配置即可以展 支持策略管理，如 分发、QoS和存储分层，提供丰富的管理分发功能，包括提供详尽的监控和报告；支持海量存 储，文件数量无限制，容量按用户需求扩展；数据监控和自动修复功能；根据策略进行对象分 发、对象复制和对象再平衡。分布式云存储系统采用多层级的可用性设计。每台节点均可支持 第 46 页 共 157 页 RAID阵列，确保节点内部数据安全和高可用。同时分布式存储集群支持实时多副本功能。数据 在

重要的业务系统需要不间断运行，因此需要考虑在灾备中心建立一套备用业务系统，它 可以将云计算中心内关键业务系统的业务数据实时复制到灾备中心，同时灾备中心内建 议配置相应的备用服务器，可以接管灾备中心的业务数据复本并恢复关键业务系统。 为了保证高效和稳定，建议使用存储复制技术实现云计算中心存储和灾备中心存储的 数据同步。 灾备中心和云计算中心，只要 IP 链路可达，就可以实现存储与存储的底层的数据复

 软件系统的可靠性  系统在设计上采用以下容错办法：  后备电源系统  主要设备的备品、备件  RAID 5 容错机制  硬盘 MTBF ≥10 万小时  图像数据远程复制技术  可扩展性原则 可扩展性原则主要体现在系统横向和纵向的扩展能力上。在系统横向扩展 方面，智能视频监控系统在满足当前视频监控需求的基础上，应该非常方便的扩展容量， 可方便实现更大容量的视 多点同时实时查看监控实时图像，实况流需要复制给多个点 流量同质性 多媒体流量占 99％，并发少量控制信令；业务流量模型多；存储业务、实时业务混杂 业务持续性 安防监控专网需要 7×24 小时工作，不能出现故障、中断，要求网络每个节点高可靠、故障切换时 间短 视频监控承载网络 高带宽、无收敛 千兆接入，万兆核心;各网络节点均无带宽收敛 低时延、强复制 网络级联数量越少越好、低转发时延 IPC，则通过国际上开放的 Onvif 协议， 进行以文件方式的数据存储。所以 IPSAN 并不存在封闭性的问题，完全和通用的管理平台 兼容。 视频管理平台 视频管理平台，除对监控设备本身的管理功能之外，还集视频流复制分发、组/单播转换 功能于一身，可以只对数据流做媒体交换，而不对数据流本身做处理。可以满足各种大、中 型安防视频监控系统的复杂网络应用。 视频管理平台具有高效率、高可靠性、全面支持高清等特点，可广泛应用于公安、金融、

提供作业存储，创建作业模板，具备作业的复制、提交、编辑、删除操作。 教学资源库 完善的教学素材管理，按照不同教学资源素材分类。 素质教育 素质教育资源的建设管理，支持知识、技能教育资源与人格、心里健康方面的教育 试题库 提供录入存储试题内容，具备查询功能、智能组卷、试题分 类、分析反馈等功能。 试卷库 提供作业存储，创建作业模板，具备作业的复制、提交、 编辑、删除操作。 联通集团

革，逐步实现信息化教与 学应用师生全覆盖。 加快推进教育现代 化实施方案 教育信息化智慧教育相关计划及政策 项目建设背景 互联网 + 时代人材特征 工业时代人才培养方式 • 为了实现生产力的快速复制从而推动社会相文明的进步，教育主要提供面向规模化、标准化、知识技能拷贝能力 的人才培养方式。 世界发展有三大趋势 • 分别为经济全球化、“互联网 +” 时代、以及知识与创新经济的发展。 互联网

刷卡平台（吸塑板），良好的扩充性能，支持多种方式读卡，如条形码、手机二维码、 IC、ID、指纹及人脸识别机等。  Mifare1 卡，该卡基于 ISO14443TYPEA 国际标准，每张卡具有全球唯一的序列号，具 有防复制功能，并且具有 10 万次的重复擦写功能。  智慧校园出入口管理系统采用目前最先近的人脸识别生物技术、手机 APP 移动技术与通 道门禁相结合，能快速准确地对进出人员进行身份判定，即可支持学校私有化管理，也 1。本方式还可分为打卡信号计数和红外对射计数。 2) 不计数：同一打卡信号输入后，不管其输入多少次，闸机始终只允许通行一次。 2) 人脸识别一体机 技术参数：  基于人脸生物特征识别，无法被替代及复制，杜绝假冒操作。  快捷高效，识别精度高、验证速度快、自然步态。  采用一体化原则设计，确保了设备的安全、可靠性，更为身份验证的准确率提供保障。  非接触式识别，与指纹、打卡方式完全不同、解放双手、无需特意配合；丢失、忘带识 。例如：某些学校门禁安全要求不强， 上班时间大家是自由出入的。谁第一个来，刷卡把门打开，最后一个走的，刷卡把门关 5.11.3 扩展方案 1) 人脸识别门禁功能  系统所用人脸识别方式无法复制、伪造，避免了丢卡，借卡引发的安全隐患，对于尾随 和非法闯入人员，闸机进行报警提醒，安全、方便、可靠、先进。  只有经过授权人脸信息的人员才可以进出场所，人员通过人脸识别终端认证时，显示屏

11）整个广播系统可无人值守定时自动控制系统电源开/关功能，紧急情况下可自动打开系统 设备电源； 12）整套广播系统实现与消防中心联动、邻区报警； 13）用户可以自己制作节目源，可以通过本机录制，亦可从远程控制电脑上复制； 14）可实现远程监控、远程诊断和远程软件升级； 15）主机自动生成运行日志，为系统管理的顺利运行奠下了保障； 16）全数字化传输，支持服务器与分控直接传输节目文件； 17）硬盘采用当前市 1 资源中心 资源中心用于统一管理、展示本区教学资源。资源中心支持： 125  教育资源云存储。支持大规模资源云管理，支持分布式云存储。采用引用式对资 源进行管理，单一物理资源无需复制便可支持多种应用中分别管理和使用。自动对无用资 源进行回收处理，合理利用存储空间。  课例资源建设。提供标准 http 和 ftp 接口，支持录播、快拍仪等设备和第三方应 用自动上传相关资源。 七、知识库管理，帮助学校信息中心完成技术储备，全面提升组织能力 人员能力提升是 IT 组织绩效的基础，学校信息中心更希望通过一种简单有效的途径使全员提 升实战能力，进而提高运维效率。人员的经验和技能该如何进行复制？如何形成知识库，达成经验 积累？同类事件再次发生时，如何找出历史的解决方法供参考？是学校信息中心面临的困难与挑战。 153 RIIL 6.0 提供知识管理手段，当运维工程师处理

的业务对象任然存在或具有意义，则该主数据就需要在系统中继续保持其有效 性。 业务稳定性 主数据作为用来描述业务操作对象的关键信息，在业务过程中其识别信息和 关键的特征会被学校过程中产生的数据继承、引用和复制。 主数据体系架构工作分为三个阶段，第一阶段是规划设计阶段，完成管控组 织体系设计、管控流程体系设计，建立数据管理组织、岗位、人员，落实各级流 程和职责分工；第二阶段为标准化阶段，建立各类数据模型、业务标准和数据标 代理与单点登录服务器之间进行安全通信，保证数据传输的安全 性。系统提供用户密码加密功能，支持扩展 S S HA 、MD 5 、S HA 、R C 4 等多种密码加密算法，加密算法不可逆，加密后数据不可被复制猜测；并可以 快 速扩展用户属性信息。 基于非共享 C o o ki e 的 C AS 认证方式，集成应用不能读到 C A S 第 6 2 页 域名下的安全令牌。对用户的操作行为进行日志记录，以追溯用户的行为过失， 建立全局数据视图，提高数据服务水平。 12.2.2. 用户和权限整合 应用系统通过与统一鉴权中心的对接，将自身的用户登录身份认证信息交与 统一鉴权中心管理。定制开发应用系统后台数据复制的服务，将应用系统数据库 的认证信息复制到统一鉴权中心，使得应用系统可以保持和统一鉴权中心认证数 据的一致性。用户登录应用系统时，将自动跳转到统一鉴权中心，完成登录之后 即可登录应用系统。建立统一的用户身份信息数据库；明确电子身份的管理部门；

训练师协助学校教师和企业工程师更好地运用教育大模型来优化教学资源和方式，提 升人机协同教学能力，促进“双师型”教学团队向“三师型”教师团队转变。数字虚拟教师与名师数字分身可 依据教学进程动态提供精准辅导，实现优质师资的规模化复制。 58 大模型背景下高等教育数智化转型研究报告 教学设备智能调配，缩小城乡落差。教学设备校际差异突出，城市高校配备先进智能设施，而农村高校设备陈 旧、种类单一，实验教学条件差距明显。教育大 DeepSeek，初步验证其模型效能。其次，结合高校 具体教学场景，对 DeepSeek 进行适配与对接，通过实践检验其应用效果，形成示范案例。最后，构建统一 AI 资源池，集成专业开发平台，复制拓展应用场景，实现大模型赋能高校数智化转型。这种“验证－示范－复 制”的模式，帮助高校能在资源有限条件下实现大模型与教育的深度融合。 优选场景。教育大模型的应用应紧密围绕特定场景下的具体问题展开，以能创造实际价值为核心目标。脱离具 东莞理工学院智慧教室解决方案架构图 东莞理工学院以技术赋能为基石、以模式创新为引擎、以数据驱动为纽带，构建了智能化、个性化、开放融合 的新型教学环境，打造了智慧教学示范标杆，为教育数智化转型提供可复制范式。 5.2.3 案例三：DeepSeek 构建人工智能数智化学习新模式 以 DeepSeek 等开源大模型为代表的技术突破，打破了关键技术壁垒，开辟出教育 AI 的新范式。浙江树人学 84