Ø资源独享：物理资源 隔离 Ø高可靠：主备集群容 灾 关键组件：Hbase、 ElasticSearch 、 ClickHouse等组件 查询分析业务： Ø主题数据整合； Ø共性加工层数据处理； Ø面向应用领域的集市 层数据处理； Ø实时数据处理区； Ø系统稳定性高 关键组件： HDFS、Hudi、Spark、HetuEngine、ClickHouse 批加工处理 共性整合 引入新组件，为业务人员开展BI自助 分析和交互式分析场景提供平台支撑。 提升数据服务能力，丰富数据场 景应用 • 实现批处理、流式计算及流批一体数 据处理； • 提供多样的数据分析能力，满足海量、 复杂且多样化的数据处理需求。 融合多技术组件，强化数据分析 与计算能力 • 规范数据需求、数据研发、数据治理、 数据交付、数据运营等环节； • 形成面向数据全生命周期的标准化实施 工艺流程，提升整个团队协作与效能。 数据流向说明 • 数据先入湖，后入仓； • 湖内规划缓存层、贴源层、标准层、整 合模型，仓内规划共性加工层、数据集 市层； • 标准层，对存量未落标系统进行标准化 梳理，使下游数据处理统一采用标准化 数据； • 目前全行系统落标率达95%，后续待所 有系统落标后，取消标准层。 2.5 部署架构 MRS联机查询分析集群 【50】 MRS实时计算集群 【28】 Gauss应用集群

3.2.1 数据采集模块.............................................................................27 3.2.2 数据处理模块.............................................................................29 3.2.3 模型训练模块... 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 负责接入来自不同来源的数据，包括结构化和非结构化 数据。 数据处理模块 对接入的数据进行清洗、归约和特征提取，为模型输入 做准备。 模型推理模块 调用训练好的 AI 大模型进行实时分类。 结果反馈模块 收集用户反馈与分类结果，以用于模型的持续优化。 可视化展示模块 将分类结果以图表、报表的形式直观展示给用户。 综上所述，AI 大模型流水分类系统的设计方案将有效提升企业 数据处理的自动化水平和准确性，优化资源配置与决策支持，增强

................................. 12 2.5 AI 开发平台技术 ....................................13 2.5.1 数据处理 .....................................13 2.5.2 训练框架 .....................................14 2.5.2 4 SaaS Software as a Service 软件即服务 5 AI Artificial Intelligence 人工智能 6 DPU Data Processing Unit 数据处理单元 7 COCA Compute On Chip Architecture 片上计算架构 8 OS Operation System 操作系统 9 RDMA Remote Direct Memory 超现有资源池化的调度能力；在网络层面，AI 训练中 TB 级参数同步对时延极为 敏感，传统网络架构难以满足低时延、高吞吐的传输要求；在服务形态上，单一 的 IaaS/PaaS 服务无法全面覆盖数据处理、模型训练、推理部署等 AI 开发全链 路的需求，迫切需要构建适应智能时代的云计算新范式。 1.2 云智算的内涵 云智算是通过算网基础设施与人工智能核心技术深度融合，提供一体化算网 资源、

通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关 IT 系统的建设和运行效率 5. 改善数据质量 序，扫描用户微 博，抓取用户微博 内容，社交圈信 息，存入大数据区 处理对象 实现技术 实现功能 应用场景 Page23 企业数字化转型总体架构——流程 调 度 层批量处理流程  批量数据处理由流程 调 度 层部署的 自定义开发 WorkFlow 组件调 度 运 行  整个流程主要完成如下工作： 1. 获取业务系统结构化数据，存 入临时数据区 2. 获取企业内外部非结构化数 追加） 4. 按照主题数据模型整合数据并 生成汇总 5. 数据加工计算后，结果交付到 数据集市，支持分析类应用 Page24 企业数字化转型总体架构——流程 调 度 层实时数据处理流程  实时数据处理强调的是实时或准实时获 取并处理数据，通常采取消息队列等技 术构建“数据流”  整个处理流程 由流程 调 度 层部署的自定 义开发 WorkFlow 组件调 度 运行  整个流程主要完成如下工作：

软硬件协同和智能编排能力。本文进一步构建了一个具有协议可定义性和功能可扩展性的分层解耦 架构系统。 关于关键技术，白皮书强调了四个关键方向： 1、在网络计算中：通过将计算能力深度嵌入用户平面，实现了近边缘数据处理和实时响应。 2、 动态协议可编程性：支持按需定制和动态加载协议栈，以满足垂直行业的异构需求。 3、 功能服务化：通过基于微服务的架构将用户平面功能解耦，增强部署灵活性和资源利用率。 4、 网络中除了传统的通信业务的数据流，还会存在多种业务的数据流，如 AI、感知等。以感知数据为例，感知数据流通常包含大量的实时数据，可能来自于不同类型的传感 器和设备，这些设备可能具有不同的数据格式和传输协议。用户面需要具备高效的数据处理能力和 多样化的服务接口，以支持各种通信协议、数据格式和传输速率，以及提供灵活的数据路由和转发 机制。 细粒度的 QoS 需求 不同类型的业务流因其独特的特性而对网络提出了多样化的要求。例如对于沉浸式通信的业务 图 2：6G 智能内生数据采集分析体系示意图 如图 2-1 所示，网络数据采集模块的架构可以分为三层：第一层是知识图谱构建，第二层是数 据分析，第三层是特征数据集。这三层架构能够提供强大的数据处理和可视化能力，通过对网络数 13 / 33 据的深入分析，实现对网络运行状态的全面监控与优化。在数据采集的过程中，主要通过硬采、软 采、路测等方式来获取来自不同来源的数据，包括无线空口用户终端（UE）侧数据、无线空口基站

化率和客户满意度。 为了实现上述目标，项目将采用以下关键技术和方法： 1. 分布式计算架构：利用云计算和边缘计算资源，构建高性能的 分布式计算环境，确保 AI 大模型的训练和推理效率。 2. 多模态数据处理技术：整合企业的结构化数据（如 ERP、CRM 系统）和非结构化数据（如文本、图像、视 频），形成统一的数据平台，为 AI 模型提供丰富的数据源。 3. 模型管理平台：开发一套完整的模型生命周期管理工具，涵盖 略，显著降低模型的训练和推理成本。通过引入分布式训练技术和 模型压缩算法，预计训练成本将降低 30%，推理成本降低 50%。 此外，项目将提供详细的成本分析和优化建议，帮助企业实现资源 的最优配置。  提高模型在多模态数据处理中的准确性和效率  实现跨云平台和边缘设备的自动化部署  通过在线学习和微调机制，持续优化模型性能  显著降低模型训练和推理的资源消耗  提供全面的成本分析和优化策略 最后，项目 交互与整合能力较弱，导致数据分析的深度和广度受限。 从技术角度来看，企业现有的基础设施主要以传统服务器和本 地化部署为主，云计算和大数据技术的应用尚处于初步阶段，资源 利用效率较低，难以支撑大规模数据处理和 AI 模型的训练需求。 此外，企业的数据治理体系尚未完善，数据质量参差不齐，缺乏统 一的元数据管理和数据标准，这为后续的数据分析和 AI 应用带来 了较大挑战。 在人才和团队方面，企业虽然拥有一定数量的技术人员，但在

应用通常会涉及到结构化及非结构化的数据使用，因此 Data+AI 平台需要具备多 模数据管理能力，方便企业在 Data+AI 开发过程中高效利用各种类型的数据。 端到端的 Data+AI 开发 Data+AI 开发包括数据处理、模型构建及大模型训练等环节。平台需提供全面的开发 工具，并实现从数据到 AI 模型的全流程管理，以确保数据与 AI 的深度融合。同时不 同团队能在统一平台上高效协作，有效降低管理成本，提升开发效率。 案，实现数据和 AI 的全面管 理，以提升 AI 应用的整体性能和可靠性。 第一部分：Data+AI 大咖观点 7 多引擎适配 在 AI 领域，由于数据处理和算法需求的多样性，单一引擎难以满足所有 AI 应用。因 此，平台需要能够适配多种引擎，以便根据具体需求灵活选择引擎，这对保证 AI 解 决方案的效果和效率至关重要。 1.5 阿里云 DMS 中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程， 才能最终产生业务价值。事实上，大模型本身就是数据处理后的产物，以数据驱动的 决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题，这正是以阿 里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。 那么，“Data+AI” 对于数据处理究竟意味着什么？从字面意义来理解，Data+AI 是 指将数

传感数据相对单一；对 获取的数据还需进行手 工统计和分析；缺乏智 能化的数据管理和分析 平台；不能做到灾害预 警和应对联动。 传感数据多样；集传感、 存储、分析、联动与一 体；实现远程监测和控 制；智能数据处理；多 样化报警方式。 随着传感器、智能移动设备、互联网等的发展， 数据呈现爆炸式增长。 2. 农业的新变化 数据无处不在 数据无时不有 数据无物不生 数据无人不感 农 数据治理：事前管理、科学决策 数据创新  资源配置：精准化、智能化、高 效化 三、农业大数据的关键技术 农业大数据的发展对传统的数据处理 技术体系提出了巨大的挑战，需要我们在 数据采集、数据标准、数据处理、数据分 析、数据展现等方面做全新的技术升级。 实时性 精准性 全面性 系统性 规范性 1. 数据精准获取技术 19 可穿戴式的信息获取技术 可植入、可嵌入式数据获取技术 的良好平台，也是农业信息分析等学科研究的重要载体。农业监测预 警空间 建有中国农产品监测预警系统、中国农业监测预警数据库系统、在线 会商系 统等多套应用系统及先进硬件支撑环境。 5. 大数据处理应用于生产决策  农业物联网区域试验工程扎实推进，取得重要阶段性成 效，总结推广了 426 项农业物联网软硬件产品、技术和 模式。通过实时获取的大数据，开展即时化的决策支 持。  在

5.1.1 机器学习算法.............................................................................65 5.1.2 数据处理技术.............................................................................67 5.2 物联网技术...... 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 AI 模型快速调 整生产参数，实现产品的个性化定制，提高客户满意度。 统各 组成部分的功能和相互关系。此阶段的设计应包括数据采集层、数 据处理层、智能决策层及应用层等。系统架构可参照如下示意图： 数据采集层将通过 IoT 设备和传感器实时获取车间运行数据， 数据处理层则会将收集到的数据通过大数据分析工具进行处理与存 储，智能决策层基于机器学习和深度学习模型提供决策支持，最终 应用层将为各岗位提供不同的决策和分析工具。 在技术路线选择方面，需综合考量技术可行性、实施成本以及

园区管委会 园区物业 集团公司 系统集成商 能源服务商 电力总包 企业 APP 企业能源管控平台 燃气表 冷热量表 火灾探测器 摄像头 数据处理 数据存储 数据交互 流量计 烟雾传感器 运营层 展现层 智能电表 智能照明 远传水表 压力计 WEB ( 一 ) 能 源 供 应 电力监控、电力运维 保障变电所安全、稳定、经济运行，解决运维难的问题 适用不同行业不同地区的碳核算，可扩展新的核算指 南 • 根据产量、减排指标等核算碳配额，提前规划碳资产 • 生成完整的碳排报告 碳资产管理 数据处理系统，提供基础服务 碳资产管理驾驶舱 为客户提供数字化服务，全局掌握碳排放情况。 碳排核算 - 核算清单 核算各环节碳排放，生成核算清单。 点，通过多种方式快速提醒相关人员干 预 切除，保证能源供应安全。 节能降费 提供容需量电费统计 ，帮助企业降低基本 电费。为调整负载、削峰填谷、无功补偿 等节能改造提供数据支持。 企业能源管控平台 数据处理平台 智能物联网感知平台 展现层 WEB APP