设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 度计算集群、异构芯片架构、分布式存储网络以及云边协同部署等技术趋势，使得运 维对象从传统服务器扩展至 GPU/TPU 加速器、液冷系统、智能能效管理平台等多元组 件。同时，“双碳”战略推动下的绿色运维要求、数据安全法规强化带来的合规压力， ..................................................................................... - 14 - 2.2.6 存储设备运维............................................................................................... ......................................................................................- 44 - 3.4.3 存储运维技术...............................................................................................

声明者，本院将追究其相关法律责任。 前 言 近年来，AI 快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同 发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计 算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输， 模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算 力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保 障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。 如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与 优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。 我国正处于数字经济加速跑的关键期。近年来，我国在算力领 域已取得显著成效。一是算力结构不断优化，技术创新成果频出； 二是存储规模与性能实现结构性突破，为海量数据的高效处理提供 有力支撑；三是运力基建稳步推进，算网技术不断演进，有效提升 算网能力；此外，模型技术与产业应用的双轮驱动，加速算力向现 实生产力的转化。 .........4 （一）算力结构优化与技术创新并进.................................................................4 （二）存储规模与性能结构不断突破.................................................................5 （三）运力基建与算网技术双轨演进....

要：全流程数字化智能制造技术是能源电池制造过程中极为关键的技术手段，其安全性越高，能源电池所能 存储能量信号的质量水平就越高。为促进能源电池对能量信号的高质量存储，针对能源电池制造过程中的全流 程数字化智能制造技术展开研究。分析能源电池生产工艺的具体实施流程，并以此为基础，设计核心储能部件， 再分别从能量转化效率、能源存储质量等多个方面，研究全流程数字化智能制造技术在能源电池中的应用情况。 关键词：能源 能源电池生产工艺流程由设备通电、能量信号 转化、能源存储三部分组成，其具体生产流程如图 1所示。 外界供能设备通过消耗电能或者燃烧燃料的方 式，提供集中供能，这些能量信号在聚能装置中经 过汇聚与过滤处理后，反馈至下级能量消耗单元之 中。能源存储就是将外界供能转化为可供能源电池 存储的电能信号，再以负载电压或负载电流的形 式，将其存储于固定储能设备之中。 当前，大量电池储能以接入配电网为主，但配 电网层所配置的储能同样影响着全网的能量调度 [2]。 若经过存储处理后，能源电池中处于传输状态的只 有电能信号，而能量转化的目的，就是将这些电能 信号转化为资源信号，以便于电池元件的消耗与利 用。电池通电后，传输电子快速集聚，表示当前情 况下，能源电池已经存储了大量的能量资源。 为保证能源电池对能量资源的稳定存储，在完 成电力上料后，电池元件还必须进行电力测试，以 确保已存储能源信号能够以电力信号的形式输出。

原生安全能力基线，构筑纵深防御高安全体系 数据层 3.2.1 五大核心要素，定义和设计云上数据库 3.2.2 基于数据迁移和同步技术，保障数据完整性与准确性 3.2.3 数据库和存储设备协同，高效实现大库备份和恢复 中间件层 3.3.1 业务中间件，支撑敏捷、高效的消息和事务处理 3.3.2 接入中间件，实现云上业务同云下业务的无缝连接 1.1 1.2 1 传统的主机硬件通常由专用处理器、内存、存储系统和 I/O 通道组成，经过高度优化，能够高效应对大规 模数据处理和高并发事务的挑战。操作系统则专为这类主机设计，具备强大的资源管理能力和并行处理性能。 主要特点： 高性能：采用多处理器集群架构，实现大规模并行计算，处理器集成专用加速单元，通过硬件级加密引 擎实现加密运算的加速处理 高可靠：硬件组件（处理器、内存、存储）普遍采用冗余设计，不会因单点硬件故障而引起系统中断 件故障而引起系统中断 高安全：主机通常采用内置硬件加密模块，实现数据的加密处理与密钥管理，从而保障数据在存储、传 输及处理过程中具备机密性与完整性 (2) 管理运维层 主机的管理运维层包括硬件管理、操作系统管理、性能监控、故障恢复和备份管理等，它通常使用专有管 理工具进行集中控制和自动化运维。 业务应用层 硬件 与 操作系统层 管理运维层 中间件层 数据服务层 Database

高性能、分布式的物联网、工业大数据平台 本白皮书内容受版权法保护，未经公司或其许可人的书面许可，任何人不得将白皮书中的任何内容以任何方式进行复制、经销、 翻印、以超级链路连接或传送、存储于信息检索系统或者其他任何商业目的的使用。 版权申明 电力行业数字化转型 TDengine 驱动数据管理和实时监控解决方案 写在前面 � � 电力行业作为国家基础设施的基石，肩负着向全社 会供应持续、稳定电力的使命。电力系统的稳健运 限于技术层面的更新换代，还包括运营策略和管理方式的革新。正是这些需求，引导着电力 行业朝着更高效率和更智能化的未来发展。需求具体如下： 业务需求提炼 随着分布式新能源的大规模并网，电力行业产生的数据量呈井喷式增长。这不仅对数据存储 提出了高要求，也对数据实时处理和分析能力构成挑战。传统电网技术在全面、准确地建模 和管理数据方面力不从心，传统数据库更难以应对数据的高速增长和实时处理需求。 数据管理难 (数据量激增与管理挑战) 性能方面，它们难以满足电网实时监控和设备管理对于高并发处理和即时响应的需求。随着 数据量的持续攀升，传统数据库在可扩展性方面也显现出短板，它们往往难以以经济高效的 方式进行水平扩展，以适应数据存储和处理需求的不断变化。同时，维护这些系统的成本也 在持续增加，为电力企业带来了额外的运营和维护负担。 04 传统数据管理方案的局限 传统数据管理方案的局限 0 2 传统关系型数据库普遍适用于低频监控场景和电力一区

关键。复盘行业实践，汇聚专家 智慧，希望这本白皮书为AI时代全球数据中心的建设发挥积极价值。 —— 华为公司董事、ICT BG CEO 杨超斌 随着AI技术的快速发展，数据中心已从传统的信息存储载体演进为支撑企业业务连续性与数字化转型的关键 基础设施。在智能电网等关系国计民生的关键行业中，韧性数据基础设施对系统的稳定运行、风险抵御与未 来演进具有至关重要的作用。数据中心不仅承载着AI训 人工智能技术的迅猛发展，正在以前所未有的速度推动算力需求的增长。随着智能化的普及和渗透，算力将 和电力一样成为社会运行的基础设施。数据中心作为支撑企业数智化转型和国家数字经济发展的数字底座， 已演进为包含计算、存储、网络、能源、云等多维度系统，支持消费、生产、科研、环境、社会治理等方方 面面，是一个复杂的系统工程，其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多层级的物理与数字结构，更来自 于要支撑动态多变的业务需 智化转型和国家数字经济发展的数字底座，正加速 成为“Digitalization Center”——数字化与智能 化的核心枢纽和创新引擎。 自诞生之日起，数据中心的使命便在持续演进。过 去，其核心职责是提供可靠的计算、存储和网络资 源。而今天，在AI、大数据、云计算、物联网深度 融合的驱动下，数据中心肩负着支撑企业全球化运 营、实时智能决策、敏捷业务创新的重任。 在AI时代，数据中心承载的已不仅是信息系统，更

分级处理问题（发挥末梢神经作用） 提高医生的待遇（却不增加病人和国家的负担） 提升整体流程效率（加快流程和简化流程） …… 互联网医院 ≠ 互联网 + 医院 承载 通过云计算（灵活的算力、 5G 等连接能力、海量的存储能力） 承载 更久更大量的数据，进行大数据，从而实现更有效的管理和业务能力 并且运用人工智能等相关技术，对各流程进行协同、优化、增效、创新等 协同 将一些标准化、重复性劳动，提交给算力来解决（如：验血指标筛查） 标题 规范 专业 标准 服务 互联网 + 医疗：周期 诊前 诊中 诊后 回到：互联网 + 医疗 + 闭环 云计算主要做什么 5G 技术 / 连接技术 算力 安全能力 基建能力 …… 海量存储 RTC/CDN 等传播能力 AI 与大数据 平台能力 基础设施与 业务安全保障 数据中心、托 管、容灾 …… 多类型数据 多模融合能力 私有化 / 一体机交付形式 公有云 / 行业云交付形式 运维 运营 基础需求 环境选址 新建 改进 托管 基础环境 弱电消防等 基础环境确认 机柜机架、能 耗、微模块等 服务器、网络 管理体系与运 维体系落地 云化（软件定 义计算、存储、 网络、安全 等） 自动化 整体验收测试 数字化运营 数据中心建设 医疗行业云解决方案 STACK 专有云 MCP 全量私有化部署（客户可自运维 或 双方协 同运维） 规模庞大，需要切分运营与运维管理界面

...... 159 图 42：2024 年全国数智产业分类型规模 ................................... 160 图 43：2023-2024 全国数据生产量和存储量 ................................ 161 图 44：2023-2024 年全国算力总规模和智能算力规模 ........................ 161 数智产业是数据人工智能化和人工智能数据化发展趋 势下的必然产物。一方面是数据人工智能化趋势加速演进， 人工智能技术在数据“采存算管用”全生命周期各环节广泛 深入应用。数据要素的智能采集、智能存储、智能汇聚、智 能处理、智能应用趋势显著，数据要素正在以人工智能大模 型，尤其是以垂直大模型和智能体为载体，加速在千行百业 中渗透和应用；另一方面是人工智能数据化特征明显，面向 人工智能创新 生态是产业的核心竞争力。 涵义二：从数据全生命周期维度来看，数智产业是利用 数据技术特别是人工智能技术对数据资源进行产品或服务 开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，主要包括数据 采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理、数 据基础设施建设运营、人工智能创新应用等环节。 图 2：数智产业的两重涵义 6 （三）数智产业主体类型 数智产业主体即数智企业，指以数据采集汇聚、加工分

................................143 1. 引言 随着医疗健康行业的快速发展，传统的数据处理和分析方法已 逐渐无法满足日益增长的需求。特别是在患者数据的采集、存储、 分析和预测方面，传统的技术手段面临着效率低、准确性不足以及 成本高昂等问题。在此背景下，引入先进的技术手段以优化医疗健 康场景的运作已成为行业的迫切需求。DeepSeek 作为一种基于深 DeepSeek 技术在医疗健康领域的应用场景广泛且具有显著的 实际意义。首先，DeepSeek 可以通过其强大的数据处理和分析能 力，应用于电子健康记录（EHR）的智能化管理。传统的 EHR 系统 虽然能够存储大量患者数据，但在数据检索和分析效率上存在瓶 颈。通过引入 DeepSeek 技术，医疗机构能够迅速提取和分析患者 历史数据，实现精准诊断和治疗方案的个性化制定。例如，系统可 以根据患者的病历 整超参数、集成学习等策略进一步优化模型性能。例如，可以采用 集成学习中的随机森林算法，结合多个单一模型的预测结果，以提 高模型的稳定性和准确性。 在这一过程中，还需要注意以下几点：  数据隐私与安全：在数据的采集、存储和处理过程中，必须遵 循相关法律法规，确保患者隐私的保护。  实时性与可扩展性：模型应具备实时预测能力，并能够适应不 断增长的医疗数据规模。  模型的可解释性：在医疗领域，模型的预测结果需要具备一定