7.6 数据库 ....................................................................................................................................................................... 45 7.6.1 关系型数据库服务 ... 45 7.6.1.1 云数据库 RDS ..................................................................................................................................................... 45 7.6.1.2 云数据库 TaurusDB ... 7.6.1.3 云数据库 GaussDB ............................................................................................................................................. 47 7.6.2 非关系数据库服务 ............

.......... 14 12 调查成果 ................................................................. 15 12.1 数据库 ............................................................. 15 12.2 统计表 ........................ 开展调查监测理论与技术攻关，优化林草湿荒综合调查监测体系。研究建立草原产草量、林 草生物量等模型，完善林草生态服务功能与价值监测评估技术。 （4）汇总分析。汇交调查监测数据，开展遥感反演、数据耦合和数据库建设，进行统 计分析评价，产出林草湿荒调查监测成果。 4.2 调查对象及内容 以森林草原湿地资源和荒漠化沙化、石漠化土地变化图斑为调查监测对象，调查更新林 地、草地、湿地及荒漠化范围内的地类 ）数据为总控、以激光雷达数据或光谱 特征数据建模反演图斑储量，协同产出地方各级储量数据的技术方法。 6 4.3.6 数据耦合与统计汇总 综合利用图斑监测和样地调查数据，建立林草湿荒调查监测数据库，开展数据耦合与挖 掘，分析评价全国和各省、重点区域林草湿资源和生态状况及其变化情况，以及荒漠化沙化、 石漠化土地状况及其变化情况，产出年度林草湿荒监测成果。 4.4 技术要求 4.4.1 数学基础

， 实现科技自立自强和国家网络安全、经济安全的重大举措。信创产业庞大，涉及 基础硬件（芯片、服务器等）、基础软件（操作系统、数据库、中间件等）、应用 软件（OA、ERP、办公软件等）、信息安全（边界安全产品、终端安全产品等）4 个部分，其中芯片、操作系统和数据库是更为重要的产业链环节。以信创涉及的 信息技术为基础开展数字化转型，势必要将信创工作的开展与央国企数字化转型 工作结合，从顶层 操作系稍有差异（如在服务器端，华为推出了欧拉操作系统）。信创云的 IaaS 层 主要提供弹性的计算资源，包括虚机、容器及超融合等。PaaS 层主要提供标准化 的应用开发能力和套件，包括应用开发平台、数据库、大数据平台和 DevOps 平 台等。SaaS 层主要提供各种应用服务，包括通用应用、行业应用和组织个性化应 用。 按照企业架构四个层级的划分（基础架构、通用系统架构、行业架构和组织 特 系和全周期生态体系，解决核心技术关键环节“卡脖子”问题。信创产业生态系 统主要由基础硬件、基础软件、新兴信创、行业应用、信息安全五部分构成。基 础硬件包括芯片、存储器、整机、网络设备等；基础软件包括操作系统、数据库、 中间件等；新兴信创包括信创云、大数据、人工智能等；行业应用包括应用软件、 行业应用等；信息安全包括密码技术、网络技术、信息对抗等。图 4.1 和图 4.2 分别展示了信创产业链和信创产业图谱。

负责建立安全加密信息传输的通道。量子安全网关利用 IPSec VPN 技术建立安全隧道，对数据进行实时加密传输。其最大隧道数达到 5000 条，密文吞吐率达到千兆速率，可为干线沿线城市提供量子加 密视频会议、安全政务、保密通话、数据库加密等服务。 量子信息技术应用案例集（2024） 66 在宁苏量子加密干线的基础上，项目逐步建设完善各个地市城 域网，融合量子密钥分发技术与经典信息传输技术，形成覆盖范围 大、通 82 案 例 八 量子向量数据库 StateVectorDB ——基于量子 Grover 算法和量子抗性哈希构建的向 量数据库 提供单位：相干（北京）科技有限公司 量子信息技术应用案例集（2024） 83 一、 应用背景与需求 (一) 行业/应用背景 向量数据库是人工智能和大数据时代的核心技术之一，其主要 文本识别、语义搜索等领域中广泛应用。随着大模型（如 ChatGPT） 的崛起，向量数据库市场正经历飞速发展，行业对低延迟、高性能 的向量检索系统需求不断增加。根据市场调研，全球向量数据库市 场预计将在未来五年内以超过 25%的复合增长率快速扩张。预计到 2030 年，全球向量数据库市场规模有望达到 500 亿美元，国内市场 规模也有望超过 600 亿人民币。然而，传统数据库在高维数据存储 与检索中的性能瓶颈限制了行业的进一步发展。当前主流向量数据

库，并根据CBI绿色债券数据库方法进 行筛选。 10 转型债券最初是专门用于“难以减排” 的行业，如水泥、钢铁、采矿等。但近几 年CBI已扩展它的分类方案，以定义这 些难以减排行业的绿色资产、活动和 措施。因此，CBI绿债数据库方法论也 已扩展，以反映钢铁、水泥和基础化学 行业的新覆盖范围。 方框：转型债券以及CBI数据库筛选方法论的更新 数据来源：气候债券倡议组织（CBI）数据库；单位：十亿美元 2021 2022 2019 2023 十亿美元 20 120 40 60 80 100 0 注释：此可持续挂钩债券的统计基于关键词统计的贴标市场发行总量，未按照气候债券倡议组织SLB数据库方法论筛选债券。 4 中国电力行业的低碳转型概览 2022年，中国火力发电的二氧化碳排放 量约48.5亿吨，占总排放 量的40%左右。电力部门 的低碳转型是中国实现 碳达峰和碳中和目标最 重要的一环。 transition）的主要关注点公正转型的关注点是确保平等的 机会，防止转型和气候变化影响加剧不平等，并确保快速采 取气候行动。 来源：气候债券倡议组织（CBI）27 7 CBI根据其可持续挂钩债券数据库 （SLBDB）方法筛选来自所有发行 地的自行贴标可持续挂钩债券，以 展现全球SLB市场的规模、可信度 和目标。 符合SLBDB的债券表明，发行人将其 融资成本与可信且有雄心的低碳转型 目标挂钩，以符合1

........ 18 2.5.5 AI 开发工具 ..................................18 2.5.5.1 向量数据库 ............................ 18 2.5.5.2 多模数据库 ............................ 19 2.5.5.3 低代码模型开发 ........................ 19 索的权重。优化重排序过程，提高对检索结果的筛选和排序能力，如改进的倒数 排名融合算法（RRF）。 18 面向中远期，加强知识库的管理和更新机制。自动从各种数据源中获取新知 识，并及时更新到向量数据库中；引入自主 Agent 实现动态决策和工作流程优化， 能够根据不同的任务需求，自动调整检索策略和生成逻辑。 2.5.4.2 自主规划 自主规划面临跨场景任务泛化能力受限与行为边界失控风险等问题，未来技 托云原生 AI 底座技术，结合代码大模型和向量、多模数据库等能力，整合多模 态、多结构数据，实现 AI 开发流程智能化、协作效率高效化、应用落地简便化， 助力规模化 AI 应用落地。 2.5.5.1 向量数据库 人工智能所需数据的复杂性和多样性正以前所未有的速度增长，而传统数据 库技术不适用于海量的非结构化数据处理。向量数据库针对非结构化数据的处理 进行优化，尤其擅长高效的相似性搜索，通过将数据转化为高维向量，实现对文

时发现、检测、定位、跟踪各类数据问 题，形成规范化的数据质量监控、处理 机制，以保证数据质量的稳定可靠。 数据源管理是对数据中台中的数据源进行添 加、删除、管理。分为数据库、数据表、批量 复制三个模块。用户可以通过该模块添加管理 数据中台中的所有数据库表信息、文件类信 息、数据接口信息、消息队列等数据源。 通过系统内置标准数据元，快速对接入 数据中台的数据表进行数据元、代码集 对标，并且可以通过自动对标、对标参 数据复用性差 7 特点： l 支持多种方式 ：包含向导模式、脚本模式、标签模式等，满足 不同的场景 l API 管理 ：数据服务支持服务发 布、下架、编辑等 l 支持可视化配置：将各类数据库中的数据表快速生成服务 l 支持标准 SQL 编写：支持标准的 SQL 查询语句生产脚本，支 持多表关联查询等能力 方案构成 - 数据服务 数据服务： 通过 API 编写，针对一些特殊数据服

CDN 带宽 负载均衡 VPN 网关 计算资源 存储资源 网络资源 软件定义 SDS 超融合 SDN/SD - WAN 基础软件 操作系统 云原生 数据库 容器 函数计算 DevOps 微服务 关系型数据库 非关系型数据库 云 安 全 云点播/云直播 实时音视频 视频处理 即时通讯 短信/语音服务 云视频与云通信 数据挖掘 数据查询/搜索 数据分析 数据中台 数仓/数据湖 基础云服务产业图谱 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 6 运营商 IDC CDN 大数据 集成商 SDS SDN/SD – WAN 超融合 综合云厂商 非公有云厂商 操作系统 云原生 数据库 软件 定义 基础 软件 安全 人工智能 视频/通信 多云管理 7 ©2024.9 iResearch Inc. 算力管理 …… 算力监控 算力调度 自然语言处理 模式识别 知识图谱 机器学习 数据采集 数据交易 数据处理 数据标注 模型训练 …… 模型部署 模型测试 算力资源池 向量数据库 SSD 与AI应用开发伙伴、行业应用开发者等合作，依托智算中心提供的资 源底座和能力平台，加速AI应用的商业落地速度，提升AI应用的实践 效果 16 ©2024.9 iResearch Inc

数据共享较文件方式效率更 高。 特点： （1）湖仓部分基础数据集 中存储、数据共享 （2）根据技术组件优势， 适配不同的数据应用场景， 具备不同技术体系的数据协 同 演进路线（二） 计算任务多，运行压 力大 数据库维保支持不足 GP部署架构不合理 数 据 仓 库 使用时间长，组件老 化 资源不足，扩容迫切 历史服务器多，考虑 利久 大 数 据 平 台 信创总的工作要求，数据平台开展信创改造 基础数据区 外部数据 数据门户 数据消费 行内数据 日志文件 埋点数据 XML/JSON数据 源系统文件数据 源系统数据库数据 交易中台 运营中台 数据使用者 业务人员 分析人员 管理人员 运维人员 数据模型管理 资产盘点 数据地图 数据标准 数据质量 数据安全 资产目录 指标 标签 其他数据 应用系统 GaussDB、Hive、HBase、ES、 ClickHouse等海量异构数据的秒 级交互式查询。 DSG+Kafka+SparkStreaming+Flink+Hudi 实现实时数据计算 • DSG实时捕获数据库的变更数据，将 数据推送至Kafka消息队列； • Sparkstreaming、Flink、Hudi实现 海量数据的实时计算与高效存储。 3.3 项目过程管理 项目过程管理主要工作涵盖计

cn ©2023.3 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 来源：艾瑞咨询 UserTracker 多平台网民行为监测数据库（桌面及智能终端）。 来源：艾瑞咨询 UserTracker 多平台网民行为监测数据库（桌面及智能终端）。 中国移动互联网整体流量及用户粘性趋势 移动互联网流量低速增长，月独立设备数达14.3亿 截至2024Q3末，中国移动互联网月独立设备数达14 房产服务等行业的用户渗透率相对较低， 且增速有限，甚至出现负增长；而人工智能作为新兴的一级行业正加速渗透，其影响力和市场潜力不容小觑。 来源：艾瑞咨询 UserTracker 多平台网民行为监测数据库（桌面及智能终端）。 mUserTracker-2024年9月中国移动互联网一级行业月独立设备数&渗透率 注释：“短视频”一级行业包含短视频类、短剧视频两个细分二级行业； “人工智能”一级行业为2024年新增，暂无同比数据。 背景下的竞争格局重塑和流量分化趋势。月活超2亿的头部APP分散于14个一级行业，其中视频相关行业的数量最多，共6个，反映 出移动互联网网民的兴趣焦点。 来源：艾瑞咨询 UserTracker 多平台网民行为监测数据库（桌面及智能终端）。 mUserTracker-2024年9月中国移动互联网月独立设备数不同量级的APP分布 67.3% 23.8% 9.0% 2024.9不同量级APP数量占比 100-500万（%）