...................43 五、网络系统建设方案......................................................104 六、数据处理和存储建设方案............................................109 七、安全系统建设方案.................................... 4）考虑服务器内存保留冗余 30% 内存需求=（每秒并发操作数*每个并发连接数+系统占用空间+ 应用系统占用空间）=（2500*10%*0.005+1+5）*1.3=9.425G （二）存储量估算 根据初步调研，本期项目主要存储如下信息数据： 1、地理信息数据：按照园区规划面积 56.7 平方公里，建成 7.5 平 方 公 里 算 ， 预 计 需 要 0.01GB 矢 量 数 据 ； 预 计 需 要 年更新一次数据，预留 3T 空间。 2、业务应用数据:包含原始数据、应用数据、结果数据，按照 原始数据暂存、过程数据存储 1 天，应用数据保存 3 个月年，结果 数据 2 年保存考虑。按照 2T 数据考虑。 3、视频存储数据:本次视频存储数据为 1080P，2M 码流存储计 算 , 每 小 时 存 储 容 量 （ GB ） ＝ 【 2 （ Mb ） ×60 秒 ×60 分 /8 】 /

34311 体育场所开放条件与技术要求 总则 GB/T 35319 物联网 系统接口要求 GB/T 36326 信息技术 云计算 云服务运营通用要求 GB/T 37732 信息技术 云计算 云存储系统服务接口功能 GB/T 37741 信息技术 云计算 云服务交付要求 GB/T 37950 信息安全技术 桌面云安全技术要求 GB 50016 建筑设计防火规范 GB 50116 连接安全、安全分发、安 全认证、安全运营管理、平台安全架构设计等安全保障。 DB33/T 2305—2021 4 6.3 核心技术层 6.3.1 核心技术层向各场馆、各部门提供计算、存储、传输、学习、推理、决策等保障和服务。 6.3.2 核心技术层可应用 BIM、云计算、物联网、5G 通信、人工智能、VR、边缘计算、数字孪生等现 代数字技术。 6.3.3 核心技术应用应符合 GB/T 。 6.4.3 业务中台主要包括设备模型、安全认证、设备日志、设备缓存、规则引擎、接入网关、数据分 析、数据分发、统一认证、可视化引擎、表单流程引擎等。 6.4.4 数据中台应为数据采集、计算、存储、加工的技术集合，包括计算服务、数据治理、数据模型、 数据库框架、开放 API、时序数据库、消息服务等。 6.4.5 AI 中台包括快速编程、算法容器、算法支撑、集成 SDK 等。 6.5 技术规范体系

算法和混合精度训练优化计算与通信负载；通过 ( 分阶段 ) 强化学习实现 性能突破。 多头潜在注意力 (MLA) 通过低秩联合压缩技术，大幅削减了注意力键 (keys) 和值 (values) 的存储空间，显著降低了内存需求。 DeepSeekMoE 架构采 用了更为精细粒度 的专家设置，能够更加灵活且高效地调配资源，进一步提升了整体的运行效率和表现。 DeepSeek 模型对跨节点的全对全通信机制进行优化， ：在传统的注意力机制中，推理期间的键值 (Key- Value ，即 KV) 缓存往往占用大量资源。而 MLA 则另辟蹊径，通过低秩联 合压 缩技术，大幅削减了注意力键 (keys) 和值 (values) 的存储空间。在 生成过 程中，仅需缓存压缩后的潜在向量，这一举措显著降低了内存需求， 但在 性能上与标准多头注意力 (Multi-head Attention ， MHA) 相比毫不逊 色，有 2 ）削减整体费用：最高能够节省 90% 的费用 ( 前提是针对缓存特性进行优 化 ) 。 即便不做任何优化，按照过往使用数据统计，用户整体节省的费用也 能超过 50% 。并且，缓存所占用的存储无需额外付费。 3 ）保障缓存安全：在设计缓存系统时， DeepSeek 已全面考量各类潜在安 全问 题。每个用户的缓存相互独立，在逻辑层面彼此不可见，从底层架构筑牢 用户 数据的安全与

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着智慧景区与城市的未来发 展，虽然现在可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患， 但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据的重要性。大 数据技术就是解决海量数据存储、计算的技术。结合物联网、云计 算技术，为智慧景区与旅游城市建设提供强大的技术后盾。 4.3 经济可行性 4.3.1 XX 区总体经济态势稳步发展 XX 区积极应对经济下行压力，全面加快 XX 银川旅游大数据中心是银川智慧旅游的核心基石，位于银川市 滨河新区京河大道以南、骏驰大道西北，作为区市两级的重点工程， 大数据中心一期规划总用地面积 50 亩，总投资约 3 亿元，规划 1000 个机柜，可承载 2 万组服务器，存储能力可达 1.1EB。 2014 年 6 月动工，现已建成 508 个机柜，可承载 1 万组服务器， 为银川市的旅游管理、政务管理、公共服务、经济发展、游戏/银行 等行业提供大数据支持和服务。即将启动的二期工程占地 第一个层次是基础平台层，利用有线网、无线网、物联网、移 动互联网、各种传感器等设备网络全面感知各种动态信息，利用数 据传输和交换技术进行数据的获取、监视和指令下达。 第二个层次是数据层，解决各种格式数据存储、大数据存储、 数据高并发访问、数据的分类、加工、封装和数据服务问题。同时 提供数据备份、安全管理、动态扩展、资源调度和智能管理等功能。 第三个层次是支撑层，支撑层是核心层次，主要为智慧旅游平 74

的主观经验判断，这类个人决策模式存在较强随机性且缺乏科学验证依据。此外， 一些零售商会采用来自多个供应商的本地单点系统解决方案来满足不同的功能 性运营需求，导致数据存储分散、维护流程割裂及处理标准不一。这种系统性缺陷 长期积累下，往往引发数据格式混乱、信息孤岛固化、存储管理安全隐患等问题， 最终造成关键业务数据失真。由此产生的决策偏差不仅影响商业判断准确性，更 会从根本上动摇门店运营管理的稳定性。 全渠道服 店仓一体化模式转型。线下零售商店的功能正在发生显著变化，逐渐从传统的销 售终端向多功能节点转变，承担起类似仓库的存储和配送功能。这种转型的背后， 是消费者需求的深刻变化—个性化消费的兴起使得即时配送成为关键，而门店和 前置仓作为本地化的供应节点，正在成为满足这一需求的核心。当前，商品的存储 周期逐渐缩短，库存管理逐渐向消费端靠拢，这不仅加速了供应链的效率优化，也 使得商品的库存水平更贴近消费者 Retailers to Thrive in the Digital Age �� � 零售数字化产业链生态图谱 上游 中游 下游 产业链 基础 设施 云 服务 基础硬件 数据中心 服务器 存储器 网络 提供上云服务 零售数字化解决方案 产品使用 零售数字化企业 零售商 IaaS PaaS ... 应 用 程 序 开 发 用 户 资料来源：弗若斯特沙利文 助力零售赢在数字时代

耳机销量同比增长 763.3%，销售额增长近 14.5 倍，预计全年销量有望突破 20 万副，同 比增长 488.7%。从产业链来看，TWS 耳机产业链上游为电子元器件，主要包括主控芯片、 电源管理芯片、存储芯片、电池、PCB/FPC 以及声学组件等，中游为代工厂、下游为终 端品牌。从 BOM 来看，TWS 由多个精密零部件构成，包括主控芯片、电源管理芯片、存 储、电池等，其中主控芯片、充电盒（含充电和电源管理）、电池、PCB/FPC Ray-Ban 推出重磅 AI 眼镜产品，该眼镜采用了 Ray-Ban 的经典设计，在外观上与普通太阳镜或光学镜相当。 参数方面，Ray-Ban Meta 搭载了高通 AR1 Gen1 芯片，内存和存储为 2GB+32GB，搭载了 1 个 12MP 的单摄像头，采用 5 阵列麦克风支持沉浸式录音，定制开放式扬声器进一步缓 解漏音、失真等问题。产品重约 48g，满电状态下可使用 4 小时，充电盒可提供额外 2021 年 9 月 2023 年 9 月 价格 299 美元 299 美元 SoC Wear 4100+ AR1 Gen1 MCU NXP MIMXRT685SF NXP MIMXRT685SF 存储器 512MB+4GB 2GB+32GB WiFi WiFi4 WiFi6 蓝牙 蓝牙 5.0 蓝牙 5.2 摄像头 双摄像头，5MP 单摄像头，12MP 重量 49.2g 48g 电池典型容量

交易数据，同时使用 Hadoop 集群存储非结构化交互日志。建立客 户数据中台实现：  实时数据管道：Kafka 流处理，延迟<200ms  特征仓库：预计算 500+个客户特征  联邦学习机制：在加密状态下联合多个分行数据建模 ” ” 安全体系实施 三横三纵 防护： 1. 横向隔离：网络分区（DMZ/生产区/管理区） 2. 纵向加密：TLS1.3 传输+国密算法存储 3. 持续审计：区块链存证所有敏感操作 最小权限原则：智能体仅能访问当前会话必要数据字段  行为基线监测：异常数据访问触发实时熔断机制 隐私增强技术应用 在模型训练与推理环节部署三重防护： 1. 联邦学习框架 采用横向联邦架构，各分行数据保留在本地加密存储，仅交换 加密梯度参数。每月更新全局模型时，通过安全聚合协议 （Secure Aggregation）确保无法反推原始数据。 2. 推理过程保护 o ” 对话日志中敏感字段实时掩码（如：将 转账给张三 树哈希上链  数据血缘追踪：可追溯任意输出结果涉及的原始数据来源  自动合规检查：实时比对《商业银行数据安全管理办法》更新 条款 灾备与应急响应 ” ” 建立 两地三中心 容灾体系，数据存储满足：  加密备份：每日增量备份使用 SM9 算法加密  物理隔离：生产数据与开发测试环境通过 Air Gap 隔离  快速擦除：支持 30 分钟内完成所有临时数据物理销毁 实施过程中

纽节点，发展数据中心集群，引导数据中心 集约化、规模化、绿色化发展。对于贵州、内蒙古、甘肃、宁夏可再生能源丰富、气 候适宜、数据中心绿色发展潜力较大的节点，积极承接全国范围需后台加工、离线分 析、存储备份等非实时算力需求，打造面向全国的非实时性算力保障基地。要求数据 中心在布局上重点支持对海量规模数据的集中处理，支撑工业互联网、金融证券、灾 害预警、远程医疗、视频通话、人工智能推理等抵近一线、高频实时交互型的业务需 行”为目标，加快科技赋能场景，场景赋能业务。在数字化转型全面推进过程中，各业务 领域进入高质量发展阶段，也提出更高的算力和业务连续性的需求。要实现数字XX，必 须打造坚实的数字化底座，首先要解决好数据的存储与计算问题。 本项目建设将夯实XX银行实现数字化转型的坚实底座，适应数字化带来的外部生 态环境的深刻变化。 5.2 提升金融服务生态系统的竞争力 数据中心作为信息基础设施，能从根本技术上推动互联网新技术与产业融合，促进贵 互联网新技术与产业融合，促进贵 州发展平台经济、共享经济、体验经济，加快形成经济发展新动能。AI、 5G、区块链 等场景化应用，为数据中心发展打开新的成长空间。 商业银行的核心功能有价值存储、资金转移、获得信用。对资金转移来说，安全、 快捷是其基本要求，随着信息流的场景化和动态化，金融需求与各种场景深度融合， 银行服务变的触手可及。场景化金融让金融、商业、消费、社交等场景边界逐渐模 糊

baoxy@dwzq.com.cn 行业走势 相关研究 《 海 外 观 察 系 列 十 二 ： 从 Rambus 看内存接口芯片投资机 会》 2023-07-04 《存储行业拐点渐显，产业国产 化势在必行》 2023-06-12 增持（维持） [Table_Tag] [Table_Summary] 投资要点 ◼ ChatGPT 各种专业和学术基准上已经表现出人类水平。智能终端接入人工智能大 模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现 AI 百花齐放的 景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感 知、存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。 ◼ AI 拓宽 C 端应用场景，推动创新需求。 C 端更注重用户体验和使用场 景的匹配，随着轻量型大模型的发布，AI 应用有望从 PC 延伸到手机、 控股、漫步者、创维数字、国光电器。2、端应用：海康威视、大华股份、 天准科技、凌云光。3、芯片端：大陆唯一先进制程晶圆厂中芯国际；边 缘 SOC 端包括瑞芯微、全志科技、中科蓝汛、乐鑫科技、恒玄科技、晶 晨股份；存储产业链包括兆易创新、澜起科技、聚辰股份、北京君正。 4、零部件及组装：领益智造、威机电、三利谱、歌尔股份、长盈精密。 5、服务器端：PCB 龙头沪电股份、全球代工龙头工业富联。6、传输端： 源杰科技、中际旭创、新易盛、华工科技。

1）基础设施云化 在基础设施云化方面，服饰时尚企业可以将传统的基础设 施转移到云平台上，例如采用云计算和虚拟化技术。通过云 计算，企业可以将数据存储、处理和分析等任务移至云端， 从而提高系统的可扩展性、灵活性和可靠性。此外，虚拟化 技术可以将服务器和存储资源进行虚拟化管理，实现资源 的共享和弹性调配，提高基础设施的利用率和效率。 2）触点数字化 服饰时尚企业可以利用物联网、传感技术和智能设备，可以 收集用户的反馈和数据，企业还可以进行更精细的市场分 析和个性化推荐，提高用户满意度和忠诚度。 4）运营数据化 将运营数据化是提高服饰时尚企业数据管理的关键一步。 通过建立数据仓库或数据湖，将不同系统和触点产生的数 据集中存储和管理起来。同时，利用数据分析工具和算法， 对这些数据进行深入挖掘和分析，揭示潜在的业务机会和 趋势。企业可以通过运营数据化来实现对库存管理、订单处 理、客户行为等关键业务的实时监控和决策支持。 部署的AR试衣魔 镜，不仅同步用户三维体型数据至小程序，更通过微表情识别技术判断穿搭偏好，使私域客单价提升至线下店的2.3倍。然 而，随着欧盟《数字市场法案》的落地，迫使跨境企业将用户数据本地化存储。例如，SHEIN在欧洲投入4亿欧元建设的数据 中心即为此铺路。因此，服饰行业会员运营需以数据为基石，结合“精准匹配+情感服务+全域联动”，从流量获取转向留量 深耕，最终实现会员生命周期价值最大化。