31 4.2.5 在网存储技术 31 4.2.6 高稳韧性技术 33 4.2.6.1 故障恢复技术 4.2.6.2 闪启技术 36 33 4.2.6.3 光链路检测技术 37 4.3 AI大脑 41 4.3.1 仿真验证/孪生仿真 41 4.3.2 自动化Agent 42 4.3.3 故障Agent 42 4.3.4 网维Copilot 43 45 05 总结和展望 4.2 求，迫使网络架构向深度智能化演进： 5 意图驱动网络（IDN）与AI融合：AI的应用将网络运维从故障后的辅助诊断扩展到运 行风险预测和优化。运维系统将基于对业务意图的理解（如“支付交易必须在50毫秒内返 回结果”）和实时网络状态结合，自主计算最优路径，并自动执行调整，无需人工干预。 同时，借助AI技术，在网络变更或故障处理时，能够实现智能化处置，真正迈向“无人值 守”数据中心。 性能极限与新协议普及 大规模的数据中心，如何应对多POD间的大规模流量灵活调度，也将面临新的挑战。 “战争级”韧性催生容灾与加密升级：为应对地质灾害及冲突破坏，如何支撑数据中 心网络“中枢”在极端环境下的通信能力成为关键瓶颈。网络需要基于智能故障感知恢复， 助力网络常稳业务永续。同时，为保障跨楼宇、跨DC此类高速链路互联场景的传输安全， 通信安全等相关技术也将加速在高韧性DC架构中落地。 未来十年数据中心网络将彻底超越传统连接的定位，真正成为驱动金融、政府等业

刘建明 在电力行业，韧性数据中心发挥着举足轻重的作用。作为关键基础设施，电力系统高度依赖于持续的数据支 撑和完整可靠的控制系统。而韧性数据中心不仅能够保障电网的稳定运行，还能够支撑实时荷载管理、故障 检测，在各类突发情况下实现快速恢复，从而增强电网稳定性、预防停电事故、加强网络安全防护、确保运 营合规。随着可再生能源时代的到来，面对日益复杂的电力系统和对数据的高度依赖，韧性数据中心的作用 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求、适应外部环境不确定性与抵御多样化风险的要求。随着大模型参数规模越来 越大，对数据中心集群的大规模协作要求越来越高，在此背景下，任何单一故障都可能引发连锁反应，业务 可用面临前所未有的挑战。数据中心的可靠性和韧性已经成为制约AI发展的关键要素。因此，《韧性DC白皮 书》的发布恰逢其时，希望这本白皮书能够为全球数据中心产业的可持续发展提供有益参考，共同构建更可 ······ 第一章 13 15 16 20 韧性DC的关键特征及成熟度模型 ·············································· 韧性的本质：故障即常态、恢复即本能 韧性DC关键特征 数据中心韧性成熟度模型与发展框架 ··································································

中石化燕山石 化、中石化镇 海炼化、中石 化茂名石化、 中石油云南石 化、中石化九 江石化、恒力 石化、石化盈 科、中油瑞飞 煤炭 工艺流程复杂 风险故障频发 资本设备密集 生产条件多变 生产风险高 设备管理难 物流成本高 环境污染大 煤炭开采由人工为主 向无人开采转变 矿山管理由分布管理 向集团总控转变 煤炭销运由被动排队 生态资源保护 华为、神华集 团、大同煤矿、 山西焦煤、蒙 草集团 航空 航天 研发周期长 产品种类多、 规模小 产业链特别长 数据源不统一 模型适配性不足 故障预测水平有 待提升 研发设计由串行异构 到并行协同转变 生产制造由以数映物 到数物融合转变 生产管理由单点对接 到动态调整转变 运维服务由定期维护 到视情维护转变 基于 以往只能 采取事后维护或者基于主观经验判断和固定失效周期的定 期维护， 很难准确识别设备故障并维修， 容易造成产线停滞 和生产安全等重大问题。随着智能传感器和通信技术的兴起， 实时监测高炉等设备的温度、压力、流量等各种工况数据成 为了现实，基于此可实现设备故障的自感知、自分析和自决 1 策，做好设备的预测性维护，减少维护成本，提高设备的可 靠性，并保障生产的通畅运转。

..........92 9.1 运维组织架构................................................................92 9.2 监控与故障处理.............................................................95 9.3 性能优化与升级..................... 性和效率，能够快速处理海量的政务数据，满足各部 门对数据处理的实时性需求。 2.3.3 系统可用性 平台的全年可用性≥99.9%，故障恢复时间≤30 分钟。这要求平台具备高可靠性的系统架构和完善的 故障容错机制，能够有效应对各类硬件故障、软件故 障和网络故障等。同时，要建立快速的故障诊断和恢 复机制，确保在系统出现故障时能够及时恢复，减少 对业务的影响。 2.4 安全需求 2.4.1 数据加密 平台需要采用多层次的数据加密技术，确保数据 ， 及时获取最新的攻击手段和威胁信息，不断更新威胁 检测模型，提高平台对新型威胁的识别和防御能力。 6.5 应急响应与容灾备份 6.5.1 应急预案 制定完善的应急预案，针对数据泄露、系统故障、 网络攻击等不同类型的突发事件，明确应急处置的流 程、责任人和操作步骤。应急预案包括预警级别划分、 应急响应启动条件、应急处置措施、应急结束标准等 内容。 定期组织应急演练，模拟各种突发事件的发生场

.....................................................................................382 12.3.4 设备故障巡检........................................................................................382 12.3 .......................................................................................384 12.3.8 故障响应流程........................................................................................384 12 等以推送最优的方案用于真实场景。 交通业务驱动：业务管理数据同源，基于对交通运行底数的掌握 针对现有业务系统，需要实现数据同源，保障在面向交通拥堵治理、 交通安全风险管控、重点车辆缉查、信号控制业务、设备故障排查 等交通管理业务方面数据互通，发挥出联动管理的效能。 市级层面负责“内场”及高速公路、城市快速路的“外场”建设，区 级层面负责属地道路的“外场”建设，并按照分层分区模块化组合， “建成一

电力时序数据分析监测模型 电力专家与客服系统 豆 开 源 社 区 大 模 型 测 评 城 市 ⑤ 传统电网：传统电力系统人工依赖度高，存在资源配置低效和故障响应不及时等问题。 新型电网：人工智能赋能后，通过实时调度优化、智能维护和精确能源管理，可大幅提升电网的运行效 率、稳定性与可持续性。 新型电网 发电智能调度 & 输电网络优化损 耗 低 和 p e 部 国务院常务会议研究部署推动人工智 传统电网 电力生产和分配相对低效 × 人工监控与巡检 成本较高 设备故障响应 全天候实时响应差 × 借助人工智能赋能新型电力系统可持续蓬勃发展 背景 3—— 人工智能赋能新型电力系统发 展 中华人民共和国中央人民政府 ww. govco 中 华 人 民 共 和 Gasdiscrimination 电气信号 红外图像 气体组分 分 布 差 异 大 × 电力负荷曲线图 设备故障诊断图 电力数据 差异巨大、 无法使用 通用数据 现有的数据类型 关联性差 曲 H 委 通用大模型 精 准 性 差 可 靠 性 不 足 图 像 数 据 分 析

度融合通感一体、数字孪生和人工智能等新技术，为千行百业提供“自 配置、自修复、自优化和自服务”的全光网智能服务，使网络规划更 精准地预测业务需求、网络建设更高效地安装调测、网络维护更快速 地处理故障、网络优化更及时地发现隐患和调优、网络运营更敏捷地 满足多样性业务诉求，从而实现 AI 时代的智能光网络。 8 Ⓒ中国电信版权所有 基于 AI 构建的光网络原生智能包括网络层、运营层和业务层智 构建的光网络原生智能包括网络层、运营层和业务层智 能，其中网络层智能包括多参量精确感知、快速采集、基于小模型的 网元数字孪生（实现“入网即孪生”）和健康度分析等，运营层智能 包括基于智能体的光网络运维大模型、开放管控、故障溯源、性能评 估和基于时延/性能裕量等多因子的最优选路等，业务层智能包括业 务敏捷发放、SLA 风险预判、用户质量监控、资源分析调度、智能决 策和差异化保障等。 5、内识外探的全维度光感知（多维光感知） 外探）。 针对内识，在网络感知层面，包括面向光缆网络的同沟同缆监测、 光缆闪断监测、光缆地理信息系统（GIS）还原、数字化光配线网络 （ODN）、面向设备、链路和网络的数据采集、全参量感知和故障感 知等，以提高业务的质量、安全性与快速开通能力；在业务感知层面， 实现业务应用类型、应用特征等识别，以及应用级 SLA 智能感知和 业务质量感知等。 针对外探，利用泛在互联的光缆网作为传感介质，结合

..................................................................................... 178 8.3.1 系统故障处理................................................................................................. 倍，但运维成 本可降低 37%，且能将合规审计时间从平均 120 小时缩短至 45 小 时。这对于管理规模超过 50 亿美元的基金公司而言，意味着每年 可节省约 280 万美元的合规成本，同时减少因系统故障导致的潜在 损失约 1.2-1.8%。这些切实可见的效益指标，正是推动 AI 量化交 易从实验阶段走向大规模商用的关键动力。 1.2 AI 量化交易的发展现状 近年来，AI 量化交易在全球范围内呈现爆发式增长，其核心驱 存储：保留 30 天原始数据，采用列式压缩 （Parquet 格式） 3. 异地冷备份：通过区块链存证关键数据，确保不可篡改 通过上述体系化控制，可将数据不可用风险控制在 99.99%SLA（年故障时间≤52 分钟）以内，同时保证策略回测与 实盘交易的数据一致性误差<0.3bps。所有数据处理环节均需通过 CFTC/GIPS 等金融数据合规认证，并留存完整的审计日志以供监管 检查。 3

能 够更好地适应低空环境的灵活部署需求。 数据传输的稳定性和实时性对于监测系统的有效性至关重要。 为此，需采用分布式数据上传架构，允许各个数据采集终端独立上 传数据至中心服务器，降低系统单点故障的风险。以下是数据传输 的主要方案：  数据隔离传输：确保环境监测数据能在不同网络条件下独立传 输，避免因网络波动造成数据丢失。  数据缓存机制：在网络出现波动或中断时，数据采集终端需要 点，既能节约人力物力，又能够提高传感器的耐用性和数据收集的 稳定性。 最后，布置原则中还应强调数据冗余及备份机制。在关键区域 设置多个传感器，以确保即使某一传感器出现故障，系统仍然可以 依赖其他传感器收集数据，避免因设备故障造成的数据缺失。 总结以上原则，传感器布置的基本要求可以概括为：  均匀覆盖原则：确保整个监测区域均匀布置，避免盲区。  适应性原则：根据监测需求选择合适类型的传感器，并合理设 布式数据库系统，如 Apache Cassandra 或 MongoDB。这类数据 库具有横向扩展能力和高可用性，适合大规模数据存储的需求。利 用数据分片和副本机制，保证了数据的冗余性及可靠性，实现故障 切换和负载均衡，从而提升系统的稳定性。 为了优化数据存储结构，建议对监测数据进行分层存储。初始 阶段可以将数据存储在快速访问的 SSD 上，实现极低的延迟，而对 于长期存储的数据，可定期迁移至传统的

用户管理：能够对用户权限进行管理，确保不同角色的用户访 问不同的数据和功能。  系统监控：提供系统性能监测和日志记录功能，以便及时发现 并处理异常情况。  备份与恢复：设计数据备份机制，确保在发生故障时能够迅速 恢复数据。 安全与合规审计人员则负责监控数据使用情况，确保数据使用 符合相关法律法规。其功能需求包括：  审计跟踪：系统能够记录所有的数据访问和操作日志，以便进 行周期性审计。 数据则可以选择大容量但速度较慢的存储媒介。 在实施具体的存储策略时，需要考虑以下要素： 1. 数据分类与标签：根据数据的敏感性和重要性进行分类，明确 存储要求。 2. 存储冗余：为关键数据设置存储冗余，避免因单点故障导致的 数据丢失。 3. 数据加密：对敏感数据实施加密存储，确保数据在存储过程中 的安全性。 4. 版本控制：对存储的数据进行版本控制，以便于数据的追踪与 恢复。 5. 访问控制：针对不同用户设置存储数据的访问权限，确保数据 此外，对于大数据分析和处理需求，可以考虑使用分布式存储 解决方案，如 Hadoop HDFS 或 Apache Cassandra。Hadoop HDFS 可以有效处理海量数据的存储，通过分布式架构实现高可用 性和故障容错，适合用于数据湖的构建，支持多种数据类型的存储 和处理。而 Apache Cassandra 则为实时数据的写入和读取提供了 优异的性能，适合需要低延迟的数据访问场景。 除了以上技术选型，还建议结合对象存储（如阿里云