智能化时代数据库自主可靠运维 白皮书 编制委员会 编委会成员（排名不分先后顺序） 朱正珊（福建海峡银行） 王义成（腾讯云数据库） 陈璐（福建海峡银行） 陈琢（腾讯云数据库） 张秀云（腾讯云数据库） 罗晓程（腾讯云数据库） 刘亚琼（腾讯云数据库） 编写组成员 李代丽 任朝阳 参编单位 COMMITTEE 第一章：智能化时代可靠运维发展趋势 �� �� �� �� �.� AI对传统运维的影响 �.� AI在运维实践中的挑战 �.� 运维应当如何拥抱AI 第二章：稳定可靠运维面临的挑战 �.� 数据快速增长挑战 �.� 需求、逻辑实现不可控挑战 �.� 复杂技术栈挑战 �.� 应急体系建设挑战 �.� 数据安全、合规挑战 第三章：可靠运维服务体系能力建设分析 � 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据库可靠运维带来新的机遇与挑战。机遇方面，自然语言交互让非 技术人员也能便捷操作数据库，智能诊断与预测式运维将被动故障处置转化为主动风险防控，自 动化部署与调优大

助力行业企业智能化升级 系统特征 AI 技术从单点能力突破迈向系统能力创新 超节点技术产业生态发展格局 基础特征：大带宽、低时延、内存统一编址 超大规模 扩展特征：多级缓存池化、资源灵活配比 超高可靠 灵活切分 大模型计算基础设施的挑战 小结 小结 CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 互联，将数百上千个 AI 处理器编织为一个逻辑统一的高密度计算体，为高效计算提供了底层支撑。 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。 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” 这一重要观点，清晰地呈 现了超节点的基础定义与特征，包括技术层面的基础特征和扩展特征，以及系统层面的大规模、高 可靠、多场景特征。同时，通过分析全球产业的演进路线、超节点稳定性的核心挑战以及技术产业 生态发展格局，为产业界指明了超节点的发展方向。 在未来计算的下一个十年，超节点无疑将成为推动 AI 技术发展的关键力量。这份发展报告为我

人工智能 和数字化转型提供坚实基础：国产云基础设施，为智能计算提供算力 保障，国产操作系统、数据库和中间件，支持AI训练、推理和部署， 全栈国产软件生态，确保数据安全和系统可控，为智能应用提供可靠 环境；另一方面，国产数字化升级正通过与政府、金融、企事业单位 发展所需的数字化转型高度协同，显著提升各领域的效率，这包括了 流程智能化、资源协同优化、数据驱动决策等诸多场景所带来的效率 提 之选，更是迈向 高质量智能化发展的关键一步。 近年来，以腾讯为代表的一批中国科技企业围绕国产数据库、操作系 统、大数据平台等基础软件不断开拓创新，构建完整的国产生态链， 为数字经济提供安全可靠的基础软件支撑。在产业落地方面，融合创 新正从党政、金融等典型领域，向电力、交通、医疗等各大关键行业 以及其他领域加速渗透，涌现出一批成功实践，并正在进入规模化复 制阶段。 本报告精选了18 求具备更强的大模型架构设计与生态应用能力。面对当前人工 智能大模型迅猛发展所带来的计算资源需求急剧攀升以及人工智能技术的跨越式进步，为了在激烈的市场竞争中赢得优势并保障关键 技术的自主创新与安全可靠，信息技术融合创新产业正主动顺应技术革新趋势，通过技术研发、产品品质及产业规模的多维度突破， 以迎接生成式人工智能全面爆发带来的巨大需求。 另一方面，人工智能技术在显著提升社会生产效率的同时，也

凸显。与此同时，碳达峰、碳中和战略下绿色低碳发展的要求，以及 国家重大战略对通信韧性、产业升级的需求，为卫星互联网技术创新 与产业演进提出了更高标准。因此，如何突破轨道/频谱资源约束、 空间环境干扰等特殊难题，构建高效、可靠、智能的卫星互联网承载 体系，成为推动卫星互联网高质量发展的核心挑战。 传统卫星通信网络存在覆盖局限、资源利用率低、星地协同不足 等问题，难以满足全域通信、应急保障、产业赋能等多元化需求。卫 ..................... 63 8.1 轨道/频谱资源紧张导致承载网容量瓶颈..............................63 8.2 空间环境复杂导致承载网链路可靠性下降...........................64 8.3 卫星互联网安全风险的承载网级联效应...............................65 8.4 星地融合难题对承载网端到端 面信关站、高空平台等通信节点紧密连接，构成独立于地表的骨干通 信网络。与地面互联网中的光纤骨干网类似，卫星互联网承载网直接 决定了卫星互联网的通信能力上限，其性能优劣关系到系统能否真正 实现全球覆盖、低时延和高可靠的服务目标。 图 2-1 卫星互联网架构图 2 卫星互联网承载网的结构由在轨卫星、地面节点和多类型链路共 同构成。在轨卫星既包括低轨卫星，也包括中高轨道的区域中继节点， 它们通过高速星间链

在传统数据中心配电体系中，主进线经变压器与UPS后接入列头柜，再分配至各IT机柜，通常 每柜配置双路电源以实现冗余，布线多通过底部架空地板或顶部线缆桥架部署。 随着数据中心功率密度持续攀升，供配电 系统面临多重挑战。 首先是可靠性要求显著提高：当前机柜功 率已从10kW、15kW提升至20kW、50kW，部 分应用场景甚至突破100kW，传统电缆在长时 间高负载运行下的安全风险持续加剧。 其次在 IT 设备迭代周期不断缩短的前提 最后，空间利用率偏低：列头柜占用机柜 位，在空间资源紧张的场景下，无法适适应高 密度建设需求。在此背景下，机房配电母线作 为更高效、灵活的替代方案，正逐步成为行业 主流选择。 传统数据中心配电架构在功率密度攀升的 行业趋势下，其可靠性不足、灵活性欠缺、运 维复杂、部署迟缓以及耗材多、难回收、碳排 放高和空间浪费等问题日益凸显，已成为制约 数据中心（特别是 AI 智算中心）高效发展的关 键瓶颈。针对这些痛点，数据中心智能末端配 箱、母线直线段、母线连接器、插接箱 和安装附件组成，具备优异的接触性能与承载能力。系统支持全线电流、全母线温度实时监测及 告警功能，可显著提升抗冲击能力与长时间运行稳定性。 2.1.3 更高系统可靠性 数据中心智能末端配电母线的经济性体现在全生命周期成本优化：一方面可大幅降低运维与 安装成本；另一方面节能特性突出，以 400A 规格为例，年用电成本较电缆方案节约 10%，若计 入电流发热对空

数字星云 icenter 统一入口 智慧能环 冶金集中管控 数字移动运维 安全生产 研发设计类应用 业务管理类应用 生产控制类应用 工 控 增 值 业 务 5 G 工 控 专 网 安全性 可靠性 经济性 确定性 网元频谱专属 多种认证方式 软硬切片隔离 双频双链路 内生双发选收 设备冗余备份 算力基站 智简网络架构 高集成终端 原生 5G-LAN URLLC+TSN 算 力 节 点 一体化运维 5G 定位 网络安全数据安全 用 5G 工控专网，构筑钢铁可靠连接 5G 专网 1.0 5G 专网 2.0  5G 核心网专属，安全可靠  4.9GHz+2.6GHz 双频组网，双发优选  控制类业务可靠性 99.999%  保障 PLC 远控业务安全可靠 5G/5GA 工控专网 共享 UPF 运营商 核心网 Internet 企业数据中心  峰值高达 750Mbps 的上行带宽  MEC 边缘部署，实现超低时延和工业数 据高可靠传输 公众网络 企业专网（双频） 运营商 核心网 专属 网络 Internet 企业数据中心 专属 5GC 独立承载  生产业务场景（深水区无人化）  厂区工控专网，厂区 OT 域业务可靠承 载  车间工控专网，车间 OT 数据不出车间  5G 广连接，即插即用 车 间

此外，水利工程还需要高效的运维管理系统。传统的运维方式 往往依赖人工巡检和故障排查，效率低且容易遗漏问题。通过引入 智能运维平台，能够实现设备的远程监控、故障预警和自动维护， 大大提升运维效率和可靠性。例如，利用深度学习技术对设备运行 状态进行实时监控，及时发现异常并自动生成维护计划，减少设备 故障率和维护成本。 为了提高水利工程的整体效能，还需要建立跨部门、跨平台的 数据共享和协同工 能够实现对海量水利数据的实时采集与处理，包括 水文数据、气象数据、地质数据等多源异构数据的整合与清洗，确 保数据的准确性和一致性。通过分布式计算框架，DeepSeek 能够 快速处理大规模数据，为后续分析提供可靠的数据基础。 其次，DeepSeek 具备先进的数据挖掘和机器学习算法，能够 对历史数据进行深度分析，识别出潜在的水资源管理问题和风险 点。例如，通过对历史水文数据的分析，DeepSeek 可以预测未来 量和洪水风险。基于这些数据，系统可以提前发出预警，自动启动 应急预案，如调节水库水位、加固堤坝或疏散居民。此 外，DeepSeek 还能够通过模拟洪水演进过程，优化防洪设施的设 计和布局，提升防洪工程的效率和可靠性。 DeepSeek 技术在灌溉管理中的应用也不容忽视。通过安装土 壤湿度传感器和气象站，DeepSeek 可以精确监测农田的土壤湿 度、降雨量和蒸发量等参数，结合作物生长模型，制定科学的灌溉

自于公共交通系统内部的关键制约因素，如公交 运行可靠性、设施网络覆盖性、服务组织便捷性、 服务模式多样性，也是现代公共交通系统发展面 临的重大挑战。 2.1 公交运送速度慢，服务可靠性低 《2022 年度中国主要城市交通分析报告》 指 出，中国超大、特大以及大、中型城市的高峰时 段平均候车时间超过 10 min。导致公交服务可靠 性差的原因主要有两方面。首先，路面公共交通 的路权 的路权 （包括空间路权优先和时间路权优先） 以 及枢纽用地优先保障不充分，如图 2 所示。其次， 目前中国公共交通系统在精准调度、精细服务、 动态调整等方面都存在发展短板，且调度准时性 差导致服务可靠性低、运能安排不合理，并进一 步造成供需失衡，难以满足乘客高品质出行需求。 2.2 公交网络重复性高，协同服务能力弱 随着城市规模扩大，公共交通线网覆盖面积 也不断扩大，但是线网重复性严重，网络结构单 能不足，且大数据、云平台、人工智能等新技术 与公共交通系统的融合程度较低，影响了公交决 策的精准性、时效性、预见性和主动性，导致公 共交通系统韧性差，应对特殊、突发情况的能力 不强，无法完全保障可靠性，制约公共交通服务 水平与品质的提升。 图2 公交车与小汽车车速对比 90 3 现代公共交通系统转型发展需求与理念 3.1 现代公共交通系统转型发展需求 在新时代，以交通强国建设的战略需求为牵

算力城域网具备算力高效整合、算力无损输送、算力服务即取即 用等关键能力，通过构建 AIDC 与用户之间的安全高速通道，支撑城 市算力和行业算力就近服务本地算力用户。算力城域网通过高弹性、 高吞吐、高可靠的一跳入多算等网络新型服务能力，为政府、企业、 科研机构各类客户提供高效便捷的算力服务，加速数字化转型进程， 支撑数字经济的高速发展。 算力城域网白皮书（2025 版） 6 三、算力城域网需求 高效整合， 要求网络提供无损、高吞吐的高性能算间互联。模型推理阶段包含推 理结果生成和推理结果下发两个关键步骤：推理结果生成需要大量算 力资源以保证海量用户并发推理体验，网络需具备无损传输、高可靠 能力，满足分布式推理需求；推理结果下发需要保障用户的泛在接入 与实时交互，要求网络具备广覆盖及确定性服务能力。 算力城域网作为连接用户与算力资源的关键桥梁，为算力租赁服 务提供了关键的网络 实现泛在覆盖与便捷接入，确保用户能够享受一致的服务体验。同时， 网络还需具备确定性服务能力，能够精准识别并优化数据传输路径， 算力城域网白皮书（2025 版） 12 提高数据传输的确定性和可靠性，从而满足用户的实时交互需求。 综上，推理场景对算力城域网的需求是：泛在接入各种算力用户， 满足百万级用户的并发带宽需求；具备确定性服务能力，对于时延敏 感类业务确保 RTT 小于 10ms；对数据敏感的行业和政企用户，需要

智算一体机将集成多种先进的深 度学习模型和机器学习算法，覆盖从医学影像分析到临床决策支持 的多个应用场景。这些算法将基于海量的医疗数据进行训练，并通 过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 机不仅能显著提升医疗机构的运营效率，还能为患者提供更精准、 更高效的医疗服务，助力医疗行业智能化升级。 2. 技术架构设计 在医疗场景中，DeepSeek 智算一体机的技术架构设计旨在实 现高效、可靠且可扩展的智能计算能力，以满足医疗数据处理、分 析和决策支持的多样化需求。该架构采用分层设计，包括基础设施 层、数据处理层、智能计算层和应用层，每层之间通过标准接口实 现无缝集成与协同工作。 景提供强大、灵活且安全的智能计算能力，助力医疗行业实现数字 化转型和智能化升级。 2.1 硬件架构 在医疗场景的 DeepSeek 智算一体机硬件架构设计中，我们采 用了模块化、高扩展性和高可靠性的设计理念，以满足医疗场景对 计算性能、数据安全性和系统稳定性的严苛要求。核心硬件架构由 计算单元、存储单元、网络单元、电源与散热系统以及安全模块五 大部分组成，各部分通过高速总线互联，确保系统整体性能的最优