的“土地、劳动、资本”映射至数智世界，进一步 拓展出符合新时代特质的三大新要素 ：数据、ICT 人才和数智化生产工具。数据作为核心生产要素， 其流通与利用效率直接关乎国家竞争力 ；以网络、 计算、存储、人工智能和能源为代表的数智化技 术，构成了关键的新型生产工具，推动数据转化为 知识、赋能产业升级 ；高素质的 ICT 人才，则为数 字经济的持续创新注入了根本动力。积极的 ICT 产 业政 ：宽带用户、移动网络、物联网设备 03 全球数智化指数（GDII）2025 和智能终端产生的数据 » 数据传输 ：光纤、4G/5G 网络、骨干基础设施 以及 IPv6 部署的传输和联接质量 » 数据处理与存储 ：数据计算和存储基础设施及 相关能力，包括云投资、人工智能 Token 消耗 以及业务连续性能力 » 数据应用 ：企业数字化、人工智能应用、电子 商务和数字政府服务等多个领域的数据使用 » 数字能源 » 数据生成 » 数据传输 » 数据处理与存储 » 数据应用 » 数字能源 » 政策 » 人才与生态 GDII 通过为政策制定者、投资者和企业提供切实 可行的洞察，从而支持战略决策，推动可持续的数 智化转型。 国家数智化发展差异化表现 » 高收入国家 数据生成、应用和人才与生态方面表现卓越， 但在扩展数据存储和增强处理方面仍旧面临挑 战，其重点是加强可持续发展并建设先进的计

、能源等资源紧张的问题，算力供给受限；而西部地区资源丰富， 具备发展数据中心的天然优势，但数据需求相对不足。在此背景下， 我国“东数西算”工程应运而生。“东数西算”就是将东部地区产生 的数据传输到西部地区进行计算和存储，促进东西部算力协同联动。 1.2 目标及意义  目标：通过“东数西算”工程，在全国范围内规划建设多个国 家级算力枢纽节点和大数据中心集群，形成布局合理、绿色集约的算 力基础设施体系。实现 满足算力消费者对系统在算力、网络、存储等多维度的使用 ● 需求。  任务调度模块：接受协同调度的调控，聚焦算力维度需求， 调度相应算力资源以支撑用户任务的算力供给。  流量调度模块：接受协同调度的调控，聚焦网络维度需求， 调度相关资源以保障用户任务的网络支撑。  数据调度模块：接受协同调度的调控，聚焦存储维度需求， 调度对应资源以满足用户任务的存储需求。 三、调度架构 在东数 同调度平台为统 一平台，实现对所有算网资源的无差别调度使用。这意味着，无论资 源的属性和管理方式如何，用户只需关注自身的业务需求，无需了解 资源的复杂细节，即可便捷、高效地获取所需算力、网络和存储资源， 享受一体化的优质服务体验。这种无差别调度模式极大地简化了资源 获取流程，提高了用户的使用便利性，降低了用户的使用门槛，有助 于吸引更多潜在用户进入算力市场。 3.1.3 业务流程 步骤一：资源注册登记与纳管

东华软件：构建鲲鹏原生医疗经营管理系统，让医院运作更有序 101 4.6 水平软件 103 4.6.1 星环科技：基于鲲鹏原生大数据基础软件，让企业数据流转更快捷 103 4.6.2 深信服：联合鲲鹏共同推进企业级分布式存储EDS原生开发创新实践，让数据管理更可靠 105 01 鲲鹏原生开发的 机遇和挑战 鲲鹏计算产业聚焦计算架构创新和开源基础软件的研发，致力于推动鲲鹏生态发展。 通过战略性、长期性的研发投入， BoostKit 应用使能套件简介 鲲鹏 BoostKit 应用使能套件，基于鲲鹏硬件、基础软件和应用软件的全栈优化，提供高性能开源组件、基础加速 软件包和应用加速软件包，使能应用极致性能，其针对大数据、分布式存储、数据库、虚拟化和 ARM 原生等场景 进行了深度优化鲲鹏架构特性，如内存管理、计算调度等方面的技术优势，通过预置的高性能库和框架，赋能开 发者轻松构建适应鲲鹏架构的高性能应用。在同一个构建流程中，当集成 大数据 算法加速库 OmniRuntime 特性 分布式存储 智能预取 自研压缩算法 数据库 可插拔 在线向量化分析引擎 机密计算 TrustZone 套件 BoostKit 场景化应用 应用加速软件包 参考 实现 基础加速软件包 高性能开源组件 基础软件 鲲鹏硬件 全 栈 优 化 大数据 分布式存储 数据库 虚拟化 ARM 原生 机密计算 Web/CDN HPC

-------------------------------------------------------- �� 序言 随着金融、政务、企业等领域加速数智化转型，数据库不仅承载着海量数据的存储与计算，更成为 业务连续性的生命线，从金融交易处理，到精准的用户服务响应，再到合规监管下的数据安全保 障，数据库运维的可靠性与效率，直接决定了业务价值的实现能力。 当前，AI等新技术的发展为数 管理和维护数据库，面临挑战。 �.�数据快速增长挑战 多数据库管理挑战：金融行业正在逐步采用国产数据库替代早期的Oracle、DB�、Informix等关 系型数据库，同时也引入了一些新型NoSQL数据库存储非结构化数据。各类型数据库的试点和深 入应用带来了部署环境差异（如底层软硬件平台的差异）以及部署方式的差异。在国产化推进过 程中，如何实现软硬件（硬件层面，比如从X��架构替换为国产架构）平稳地替换，面临混合架构管 机房故障、业务故障、性能故障等 几类应急场景，并在实践中设立了应对措施。 �.� 建立数据库和应急流程标准化 �.� 制定完善的应急预案 在硬件故障方面：需要建立硬件冗余机制，如冗余服务器、存储设备的热备机制。硬件故障发生 时，能够快速切换到备用硬件，确保数据库的持续运行。 在软件故障方面：需要建立软件的冗余机制，如数据库的多实例部署、数据库的热备机制等。软件 故障发生时，能够快速切换到备用实例，确保数据库的持续运行。

过程中状态同步的实现。无 论是早期的文件传输，还是现代的视频流媒体，在传输过程中均需保持信息的完 整性。信息完整性（Data Integrity）是一个严格的技术概念，特指数据在采集、 处理、存储和传递过程中保持完整且未被篡改、遗漏或损坏的特性，这一特性 主要通过校验和（Checksum）、数字签名（Digital Signature）等密码学机制 予以保障。 近年来，除了信息的完整性，ICT 跨平台数据可信保障技术缺乏 数据的流通和利用面临着可信、隐私保护和数据安全等多重挑战。为了确保 数据的可信，当前互联网通过平台为数据提供方和使用方建立信任关系。平台除 了为数据提供方和使用方提供数据存储、处理和交换服务，还提供接入验证、数 据操作确权和授权等机制，为数据互通双方提供基本的数据可信背书。 互联网架构缺乏原生的数据信任机制，导致跨平台数据互通必须依赖平台间 面向 Web3.0 的数字实体互联白皮书 是打造"无需信任"(trustless)且"抗审查”的网络基础设施。 Web3 的技术特征如表 1 所示。 表 1 Web3 的主要技术特征 技术方面 Web3 技术特征 核心技术 区块链技术、加密货币等 数据存储 去中心化 交互方式 用户通过加密钱包自主控制 典型应用 去中心化金融 DeFi、不可替代货币 NFT、去中心化自治组织 DAO 侧重点 去中心化、安全性 2. 实现思路 Web3 的技

工厂中的一个组织单位，它允许存储不同的物料  库存盘点是在仓储场所级执行的  库存地点在一个工厂下以独一无二的四位字节的字母或数字来定义 组织机构 : 存储地点 © 2011 82 - All rights reserved 17 集团 公司代码 0001 公司代码 0002 工厂 1000 工厂 1100 工厂 2000 存储地点 0001 存储地点 0002 存储地点 0003 配额协议 ……  主数据是企业运作过程中必须 使用的基本数据  长期存储在数据库中，集中存 储并且可以在各级组织结构上 维护和使用 物料 主数据 采购凭证 信息 记录 供应商 主数据 主数据 © 2011 82 - All rights reserved 25 包含了对所有企业所采购、生产和存储在库存中物料的描述。它是企业中有关 物料信息 ( 例如，库存水平 ) 的 物料编号（原则与方法）  计量单位  访问权限控制 物料主数据 © 2011 82 - All rights reserved 26 工作计划 采购 仓库管理 仓储 会计 工厂 / 存储地点存货 MRP 视图 基本视图 销售 质量 分类 预测 A B Pc t 物料主数据 物料主数据视图 © 2011 82 - All rights reserved 27

源集聚的载体，可信数据空间具备“多主体共创”的特性。 在当今数据安全形势严峻的背景下，各个数据持有主体对 数据安全高度重视，数据不出域是保障数据安全与隐私的关键 原则。在可信数据空间中，不同主体的数据无需离开本地存储 域，就能在加密脱敏状态下参与联合计算与分析。 多主体共创则是发挥集体智慧、促进创新的重要模式。在 可信数据空间内，不同主体基于自身的数据资源和专业优势， 共同参与数据的开发利用，共同推动数据价值的最大化。此外， 化进程，培育新的经济增长点和竞争优势。例如，通过数据匹 配供需双方，可以提高资源利用效率和经济运行效率，培育数 字经济新业态、新模式。 4．个人可信数据空间 一是掌握个人数据自主权。当前，个人数据分散存储在政 府部门、电商企业、电信运营商和互联网平台等单位，个体在 12 大型互联网平台面前相对弱势，在“要么同意，要么不服务”的 条约下，用户只能同意个人数据被采集甚至过度采集。个人数 了各国经济的共同增长。对于跨境贸易来说，跨境可信数据空 间可以实现商品信息、交易数据、物流数据等的跨境流通，提 高跨境电商的运营效率和服务质量。通过跨境可信数据空间， 跨国企业可以实现全球数据的集中存储和管理，提高数据的利 用效率和决策的准确性。 二是促进跨境数据流通和合作。通过跨境可信数据空间在 数据跨境传递监控和存证备案技术的支撑，确保数据跨境传输 的安全性和合规性。例如，通过数据沙箱和隐私计算技术，可

字化升级与组织提效、生产提效密切融合，助力企 业转型升级走深向实有成效。 从技术架构的协同演进上，信息技术融合创新与数字化转型在三个层面呈现高度重合与协同： 一是基础设施层，其中服务器、网络、存储设备为代表的基础硬件和IaaS、PaaS为代表的云平台，共同构建自主创新的数字底座，为 上层应用提供既自主创新又技术先进的运行环境；基础软件层中国产操作系统、数据库和中间件在实现自主创新的同时，不断融入云计 GPU虚拟化qGPU 应用编排TAD/Helm 容器运行时Runtime 存储管理PVC/PV 弹性伸缩HPA 集群管理Kuberetes 负载均衡LB 消息中间件 消息队列 RabbitMQ版 消息队列 RocketMQ版 消息队列 CKafka版 消息队列 Pulsar版 数据库与存储 分布式对象存储 CSP 云数据库 Redis 分布式数据库 TDSQL 平台即服务 核心优势 腾讯云数据库TDSQL 企业级智能数据管理平台 TDSQL 是腾讯云自主研发的企业级分布式数据库，其集中式和分布式两种类型数据库全部通过了中国信息安全平台中心安全可靠评 测，在分布式计算、存储、元数据及管控方面实现了 100% 代码自研，是数据库国产化替代的最佳选择。 应用场景 敏态业务 高并发海量数据应用 海量数据实时分析业务，复杂分析应用 大型混合业务(HTAP)查询场景

。 系统能力则是超节点高效运转的保障，它需要具备大规模、高可靠、多场景等系统特征。大规模的 组网能力突破了单机扩展的硬件限制，为大规模算力聚合提供架构支撑；高可靠的运行特性化解了 网络、计算、存储等子系统的故障风险，保障集群作业的连续性；多场景的适配能力则能通过精细 化资源调度等机制，满足不同业务需求，最大化释放算力价值。 本文系统性地提出并论证了 “超节点将成为 AI 时代的核心计算单元” 在此背景下，超节点应运而生。它并非偶然的技术产品迭代，而是智算需求与系统创新深度共振 的结果，具有划时代的重要意义。超节点超越简单的硬件集成，代表一种全新的构建哲学：以系统化、 一体化的设计思维，将计算、存储、网络与运维管理深度融合，锻造出高性能、高效率、高可靠的 单一逻辑实体。它标志着一个全新时代的开启——智算基础设施正从松散组合的算力堆叠阶段，迈 入软硬协同、全局优化的超节点阶段，旨在有效破解超大规模 算力规模、通信效率及系统稳定性的需求。《超 节点发展报告》深刻阐述了，必须从单纯的硬件聚合，迈向以“系统工程”思想为核心的创新构建。 超节点通过超高带宽互联、内存统一编址等关键技术，实现了计算、存储、网络资源的深度融合与 高效协同，其大规模灵活组网与高可靠运行的系统优势，是构建稳定、高效、易用的新一代算力系 统的必然路径。超节点是支撑未来复杂 AI 计算任务的关键基石，本发展报告对其技术内涵与应用价

传统非云架构 ERP 智慧应用 虚拟化资源池 FusionSphere/VMware/… 存量云化架构 大数据 服务 数据库 服务 云管理 服务 计算 服务 存储 服务 网络 服务 现代化云化架构 服务器 存储 网络 服务器 存储 网络 政务 财务 交通 政务 财务 交通 金融 制造 交通 政务 能源 全栈云服务 数据库 | 大数据 | 大模型 | 软件开发工具链 智能中间件 分布式消息 置数量等，给出配置建议，提高运维人员效率。 3.2.1 运维对象 基于需要运维的对象开展日常运维工作，缩短问题 发生到解决的时间，提升运维团队效率，主要运维 对象可分为如下几类： 基础设施：计算服务器、存储、网络等硬件设备 基础服务：计算、存储、网络等基础云服务 数据库服务：云数据库、文档数据库、分布式数据 库中间件等服务 应用服务：分布式缓存、应用性能、应用运维、应 用与数据集成、消息队列、应用运维中间件等服务 运维能力，资源协调、人员调配、问题定位定界效 率高。 1、基础设施运维组： 数据中心环境的维护和管理，机房门禁权限的管 理，数据中心设施的运行状态检查及应急事件响 应等工作； 服务器、存储、网络等硬件设备的配置管理、资 产管理、备件管理、补丁升级、故障恢复、告警 处理、日常巡检及日常性能优化等工作； 受理一线服务台所派发的工单，对工单反馈的内 容进行调查处理，并配合其他运维小组进行硬件