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cn 25 本地算力 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 数据中心 智算中心 边缘节点 政务行业大模型发展趋势 （ 2/2 ） 以大模型为核心，聚合内外各类生产要素，构建新型人工智能产业基地 为满足政务行业大模型的安全合规要求 ，以及保证政务行业大模型的服务质量 ，政务行业大模型建设需要依靠很多本地化和线下 服 务支持。从资源配置角度 ，云厂商可以和政府合作 算力资源 模型服务团队 数据资源 模型建设团队 算力基础设施 政策 支持 来源：公开资料整理、专家访谈、艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 数据 服务 模型 服务 推理 训练 聚合 聚合 合作 版权声明 本报告为艾瑞数智旗下品牌艾瑞咨询制作，其版权归属艾瑞咨询 ，没有经过艾瑞咨询的书面许可，任 何组织和个人不得以任何形式复制、传播或输出中华

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数据资源清洗系统 数据资源管理系统 数据资源查询系统 数据质量管理系统 数据标准管理系统 数据监控系统 管 数据管理 分 数据分析 数据资源门户 可视化展示系统 展 数据展示 服务聚合系统 服 数据服务 “ 互联网 + 监管”平台 建什么样的内容 ---“ 互联网 + 监管”平台 - 与其他系统关系图 监管业务工作门户 监管信息公众服务门户 企业信用公示 企业信用管理系统 个中心（目录中心、交换中 心 、 资 源 中 心 ） ； “ 1” 指 的 是 1 个 监 控 平 台；“ 2” 指的是 2 个服务门户（共享门户、开放门 户）；最后的“ 1” 指的是 1 个服务支撑（服务聚合 平台）。 。 电子政务外网 / 电子政务云平台 运行监控 共享状 态监控 数据流 向监控 数据资 源分析 监控系统 专题应 用分析 安 全 保 障 体 系 政务数据资源管理系统 数 据 下 载 目录 中心 目录 编目 目录 编审 目录 注册 目录 审核 目录 发布 资源管理 数据来 源 资源 注册 资源 管理 资源 统计 资源 预览 政务数据服务聚合系统 服 务 注 册 服 务 管 理 服 务 监 控 系 统 管 理 应 用 管 理 组 件 管 理 服 务 鉴 权 服 务 缓 存 服 务 熔 断 运 行 维 护 体 系 共享可视化系统

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台服务器外网接入；  除 Internet 连接外，网络均为大二层环境，采用 LLDP 协议获取网络 拓扑信息，所有网络接入均为端口聚合，保证高可用；同时通过控制接 口广播报文流量，抑制网络广播风暴；  外网核心交换机与 Internet 之间可以为二层聚合、三层聚合、L3 ECMP 、L3 A/S 等互连模式，同时支持串联或旁挂防火墙、IDS、IPS 及防 DDOS 等安全设备；  性；安全操作系统采用冗余设 计，出于安全性考虑，多系统需在设 备启动过程中进行选择不得在 WEB 维护界面中设置系统切换选项。 3)为提高链路可靠性，需支持手工链路聚合及 LACP 链路聚合，提 供不少于 11 种的负载分担算法，灵活实现对聚合组内业务流量的负 载分担。 4)支持智能 DNS 及 DNS Doctoring 功能，能够将来自内部网络的域 名解析请求定向到真实内网资源，提高访问效率，同时支持通过配 点及对接磁盘阵列设备，无厂商锁定； – 支持华为、思科、H3C 等通用交换机、路由器网络设备接入，所有 网络功能均通过 SDN 软件定义，仅需物理交换机支持 Vlan、Trunk、IPv6、端口聚合、堆叠等特性； – 支持混合云接入并适配客户现有硬件资源，充分利用资源的同时， 无缝对接现有资源服务。 • 虚拟核心引擎：承载平台核心的操作系统内核、虚拟化计算、存储、网络 的实现和逻辑。

题，不可一概而论。最重要的决定因素是系统的配置情况，其次还 有用户对于查询的效率期望值，中间表数据被重用的可能性，表数 据量的大小等。 3.4.5.3 实现方式 共性加工层的实现方式主要有三种，分别为预链接、预计算和 预聚合。 1、预连接 预连接指的是原来分散在整合模型层中的很多信息根据应用的 需要进行预连接，这种预连接可以有不同的实现方式，比如可以采 用物理表，也可以采用视图。 2、预计算 预计算在整合模 变，仍 为最细的人口粒度；对于需要预计算的数据，因为业务逻辑比较复 杂，建议采用物理表的方式。 3、预聚合 49 大数据云平台实施方案 预聚合维度建模方式对整合模型层和共性加工明细层进行汇总 和聚合，不再是最细粒度了。对于预聚合，也将采用物理表与视图 结合的方式，但因为预聚合的粒度已经比较粗了，所以数据量上也 会减少很多，所以可以适当的多采用物理表的方式，以节约系统资 源，提高查询效率。

智能决策”的多层融合模式，实现了对群众诉求从接听、理解、 归口到派单的智能化全链条处理。 在功能建设上，一是智能转译模块实现了语音自动识别与语义分 段处理，能在多方通话环境下精准提取有效信息；二是智能摘要与总 结功能通过语义聚合算法，对通话要点进行自动提炼与结构化输出， 为后续工单生成提供高效支撑；三是智能归口模块融合政务知识图谱 与规则引擎，实现事项类型、权责部门的精准匹配；四是智能派单功 能结合历史工单数据与规则模型，自动完成最优流转路径选择与任务 坪山区为破解“多码办事、多头预约、多次填表、多窗跑动”等 痛点，提升政务服务的便捷性、精准性与智慧化水平。坪山区构建以“智 慧政务服务码”为纽带的“人—证—事—厅”全流程服务体系，集成 统一预约聚合、智能导办、智能申办、智慧大厅管理等系统，实现“一 码通办、一约全域、一图导览、一表填报”。智慧政务大厅是全国首 创“码上办”全场景贯通、AI 驱动的个性化导办与材料复用机制、 软硬协同的智慧 性重塑。通过“静态码”实现预约、查询、咨询等服务的“一扫即达”， 通过“动态码”实现“亮码取号”和“亮码授权”，群众无需证件即 可取号、复用历史材料，极大简化了流程。同时聚合全区预约渠道， 衔接智能导办，构建了“一码聚合、未办先知”的服务新范式，极大 简化了群众办事流程。 - 74 - - 75 - 2）技术融合领先：AI+ 数据驱动个性化服务。项目采用微服务 与容器化云原生

7×24 小时 + 非工作日有限停机  集市区 / 沙盘区 / 增值产品区 / 归档 区批 量作业访问  少量高级业务人员进行灵活查询、挖掘预测  I/O 敏感，日终批量 ETL （连接、聚合、汇总等等）  以 ELT 形式通过 Hive SQL 执行，复杂处理使用 MR 定制 UDF  与大数据区 / 贴源区构成一个 Hadoop 集群（ Hive ）  无单点故障， 7×24 面向应用的业务系统快照数据和一段时间的交易流水  为实时获准实时分析应用提供数据服务 增值产品数据区 实时数据区 Page 26 大数据分析平台总体架构——数据存储层数据流 数据集成层 操作型聚合数据 临时数据区 实时数据区 公共汇总数据主题明细数据 结构化数据 非结构化 & 半结构化数据 沙盘演练数据区 实验室数据 集市数据区 POP 自营数据 贴源数据区 金融业务数据 主题数据区 增、修改、删除）数据，支持后续 ELT 数据处理 贴源数据区，按照源系统数据模型整合 的明细历史数据，作为基础数据层实现 数据一次整合、多次使用 汇总数据区，根据应用需求，对贴源数 据区明细数据进行预连接、预聚合、预 汇总处理的数据，实现了数据的一次计 算、多次使用 Page 58 基础计算平台 — 临时数据区 包含内容 主要用途 大数据分析平台要整合的源系 统，包括： POP 、财务审 计、财务研发、大物流、供应

新华三集团介绍 Confidential 秘密 www.h3c.com 19 终端由“胖”变“瘦”，精简、节能、可移动 三 句 话 数据由“分散”变为“集中”，可控可管 管理由“烟囱式”转变为“聚合式”，批量处理 体验增强 管理简单 数据安全 教学区上网的首选——云桌面 20 www.h3c.com Confidential 秘密 20 Workspace DC/Cloud Workspace