·事件响应自动化与协调能力 ·行为与异常检测能力 ·网络威胁情报管理能力 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 61 云计算岗位 云工程是数字转型的核心领域，企业正迅速采用多云、混合云及AI赋能架构。IDC数据显示，全球 企业为推进AI转型计划，对云自动化工程师、云迁移工程师、云开发工程师等岗位的需求极高。 核心新兴岗位 ·云自动化工程师 ·云迁移工程师 ·云开发工程师 ·自愈系统：AI自动检测并解决故障，减少停机时间 核心能力 ·云运营协调与自动化能力 ·AI/ML应用的CI/CD（持续集成/持续部署）流水线设计能力 ·AI驱动的监控与资源优化能力 ·多云环境下的安全与合规管理能力 ·利用AI工具实现自动化配置、扩展与监控的能力 ·面向AI就绪的云架构迁移策略制定能力 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 62 IT领导岗位 系统能够监测基础设施健康状况、预测资源需求，并触发自动扩展或修复操作。AI驱动的成本优 化工具可识别未充分利用的资源并提出改进建议，而安全平台则利用机器学习实时检测威胁。工 程师们越来越多地被要求整合这些智能工具，协调多云和混合环境，并支持复杂AI模型的快速部 署，这使得他们的工作对于AI驱动型组织的成功至关重要。 精通云平台和云原生服务。 熟练掌握容器化（Docker）和 编排（Kubernetes）技术。 具

SD-WAN 远程接入 Public Cloud Data Center SaaS 工厂 研发 销售 居家 在途 安全 连接 管理 协同 全球适配性 弹性 On-Premises Cloud 多云部署 统一监管 全栈应用级可视 自动化 快速支持服务 • 贴近市场，加强本土化服务 提供当地生产/销售体系 区域研发中心，吸收人才 • 可预期的数字化基础架构 保障各类业务的快速落地 保持总部的有效管理 基于SaaS多级高效管控 运营和营销数据洞察 混合办公 企业网络服务 移动办公安全保护 海外办公室安全 安全边界防护 认证和安全访问 网络流量监控 公有云数据中心安全 多云访问 云应用 用户访问 29 场景方案：多云可视化管理和 AI 运维 运维面临的挑战并不限于基础架构，特别是在海外，服务链路的延长和未知因素的增多使得问题的潜在发生点广泛。若 不彻底搞清楚问题所在，非但影响业务体验，IT DNA架构 多级权限的统一运维管理 思科AI运维，高效运营 海外业务数据洞察 思科智能工厂网络架构 IT-OT融合网络 高可靠无线，AGV DNA安全架构 OT安全防护 数据中心 ACI/SDN灵活架构 多云数据中心统一策略 隐私数据本地落地 数据中心安全防护 • 生产数据管理 33 在工厂环境中，思科 DNA 架构使网络能够自适应和自动响应业务需求。通过集成的安全策略，确保了网络的安全性，

电信依托完善的基础设施资源，部署了高速灵活的接入网，实现了宽带接入和边缘应用的融 合；构建了开放的云云相连的城域网，实现以云为核心组网的新型城域交换矩阵；打造了云边 协同的算力结构体系，通过异构多云算力调度平台实现多层级资源一体化管理；支持用户“一 跳入云”，为用户提供就近的接入、算力和应用能力，以及内生安全保障。 依托“智云上海”提供的先进数字基础设施，上海电信积极发展普惠数字服务。配合地方政 结出“智云上海”城市级云网平台需要具备的四大技术特征： • 高速灵活的接入网，需能够实现宽带接入和边缘应用的融合 • 一跳入云的融合架构，实现就近云、算能力的供给 • 云边协同的算力结构体系，通过异构多云算力调度平台实现多层级资源一体化管理 • 开放的云云相连的城域网，实现以云为核心组网的新型城域交换矩阵 以此思路为指导，上海电信首先建成了全球最大的、以 Spine-Leaf 架构为核心的新型城域 各类高性能网络设备用于区域用户的业务汇聚与流量收敛，满足时延敏感的业务需求。目前， 上海电信已经规划部署 500 个“深边缘”和 60 个“浅边缘”算力节点，这些边缘算力资源与 集中化算力资源池一起，通过统一的异构多云算力调度平台实现协同管理，由 Spine-Leaf 架 构的新型城域网连接，从而能够灵活响应各类应用对算力资源的差异化需求。“智云上海”的 基础设施架构示意图如下。 Figure 3: “智云上海”基础设施架构示意图

数据与分析战略：实现的数字价值 架构设计：数字孪生、数据管理框架。 关键技术：大数据、行业数据标准、设备机理模型、人工智能等。 核心层-云/数据中心战略：混合IT 架构设计：世界级IT架构、多云架构。 关键技术：多云管理、数据中心自动化DCA、软件定义SDI。 边缘层-智能边缘战略：边缘智能 架构设计：边缘计算ECC。 关键技术：物联网IoT、低功耗无线传输/IPv6/5G、多协议接入、云边

此外，精简模型可能在复杂推理任务上有所妥协：为特定应用定义的模型可 能在物联网环境的长期生命周期中变得过时。 物联网高度分布式，这意味着本地模型的协调可能仅适用于特定运行环境。 然而，小型化模型的进展已为更多云-边缘混合部署打开了大门，使智能能 够更接近数据，直达“微边缘”。 摩尔定律表明，专用且更强大的硬件将继续向边缘普及，这将推动AIoT在未 来几年持续发展。 Click here or press

虚拟机节点 / 裸机节点 VPC 和 HPC/AI 高性能平面 的统一管理，并承载容器服务以管理数万节点和数十万 Pod 的超大规模集群。在多云及边缘计算场景， 控制面需支持跨域编排，有效应对 CIDR 重叠和 QoS 保障等挑战。提供企业级多集群、多云网络管理能力， 强调与虚拟化网络和物理网络的深度整合，并提供安全组、网络 ACL 等安全隔离能力。 ③ 极致高性能：通过 Overlay 和 及运维策略等多方面进行综合管理与持续优化，核心目标是实现应用发布与变更的标准化、自动化、快速反馈 和风险控制。 通过将部署关系与配置封装于标准化应用模板，可极大简化应用的部署与管理操作。应用模板的优势包括： 基于可视化界面实现对多云、多应用、多组件的编排管理，生成应用模板，通过统一发布入口完成应用快 速发布，全面提升业务发布的敏捷和可靠。 提高效率：标准化部署，减少手动配置时间，避免人工错误 降低成本：优化资源使用率，减少冗余浪费

力管理、数据洞察、全球 AI 智库等模块，实现流程打通与数据打通，全球人员高效统一管理；易路服务领域涵 盖全球薪酬外包、名义雇主服务、灵活用工、海外招聘、人员派遣等，多方位保障企业跨国人才体系建设。 基于多云部署，易路全球 20+ 服务器站点助力企业属地化合规管理；位于新加坡、印度尼西亚、越南、法国、西 班牙、意大利等不断扩增的全球 office 办事处，为企业提供强有力的本地支持。 软件赋能 服务提效

工作效率明显提升，员工得以专注于高价值工 作，对数字化转型的满意度与积极性也显著提 高。 机遇三：提前布局AI生命周期安全 防护，释放AI的创新潜力 伴随AI应用的广泛部署，企业从单一模型走向 多模型、多云协作的复杂环境。这样的架构转 变不仅提升了技术灵活性，也带来了新的安全 挑战。传统的安全体系常以固定规则和静态防 护为核心，但AI的动态性使得漏洞可能随时发 生，无论是在模型层还是应用层。根据思科发