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云端平台

云原生智能平台

基于云原生架构构建的现代化技术平台,提供高可用、高弹性的云计算服务,支撑AIoT系统的大规模部署和智能处理。

  • 微服务架构设计
  • 容器化部署管理
  • 自动化运维监控
  • 弹性伸缩能力
云端技术架构
架构设计

现代化云架构

采用业界领先的云原生技术栈,构建高可用、高并发、高弹性的云端服务平台。

应用服务层

Web应用 移动应用API 第三方集成 管理控制台

微服务层

设备管理服务 数据处理服务 AI推理服务 告警服务 用户管理服务 报表服务

平台服务层

API网关 服务注册发现 配置中心 消息队列 分布式缓存 负载均衡

基础设施层

Kubernetes集群 容器运行时 网络存储 监控告警 日志收集 CI/CD流水线
核心服务

云端服务能力

提供完整的云端服务能力,支撑AIoT系统的各种业务需求。

IoT平台服务

提供设备连接、管理、数据采集等核心IoT功能,支持海量设备并发接入。

核心功能:
  • 设备生命周期管理
  • 多协议适配(MQTT/CoAP/HTTP)
  • 实时数据传输
  • 设备远程控制
  • OTA固件升级
  • 设备影子机制
性能指标:
  • 支持设备数: 1000万+
  • 并发连接数: 100万+
  • 消息吞吐: 100万条/秒
  • 消息延迟: <100ms
  • 可用性: 99.95%

大数据平台

海量数据存储、处理和分析能力,支持实时和离线两种数据处理模式。

技术组件:
  • 分布式存储: HDFS, MinIO
  • 实时计算: Apache Flink, Spark Streaming
  • 批处理: Apache Spark
  • 数据仓库: ClickHouse, PostgreSQL
  • 数据湖: Delta Lake, Iceberg
  • 数据治理: Atlas, Griffin
处理能力:
  • 存储容量: PB级扩展
  • 实时处理: 10亿级/秒
  • 批处理: 100TB/小时
  • 查询响应: <1秒
  • 数据一致性: ACID

AI引擎服务

提供模型训练、推理、部署等全流程AI能力,支持深度学习和机器学习。

AI能力:
  • 模型训练: PyTorch, TensorFlow
  • 推理服务: TensorRT, ONNX
  • AutoML自动建模
  • 超参数优化
  • 模型版本管理
  • A/B测试
计算资源:
  • GPU集群: NVIDIA A100/V100
  • AI算力: 100+ PFLOPS
  • 并行训练: 千卡级别
  • 推理延迟: <10ms
  • 模型支持: 10万+模型

数字孪生平台

构建物理世界的数字映射,实现可视化、仿真和预测分析。

平台特性:
  • 3D可视化渲染
  • 实时数据驱动
  • 物理仿真引擎
  • 多尺度建模
  • 虚实融合交互
  • 预测分析能力
技术规格:
  • 建模工具: Unity3D, Three.js
  • 渲染能力: 4K@60fps
  • 实时数据: 10万+数据点
  • 并发用户: 1000+
  • 仿真精度: 99.9%
数据处理

智能数据流水线

构端到端的数据处理流水线,从数据采集到最终的智能应用,实现数据价值最大化。

数据采集

多源数据实时采集,支持传感器、日志、视频等多种数据类型。

  • 采集频率: 最高1kHz
  • 数据类型: 结构化/非结构化
  • 协议支持: 50+种工业协议
数据清洗

自动化的数据质量检测和清洗,确保数据的准确性和一致性。

  • 异常检测: 统计+AI方法
  • 缺失处理: 插值+预测填充
  • 标准化: 统一数据格式
数据存储

分层存储架构,热数据、温数据、冷数据分别采用不同存储策略。

  • 热存储: Redis, 内存数据库
  • 温存储: PostgreSQL, MongoDB
  • 冷存储: HDFS, 对象存储
数据分析

实时分析和离线分析相结合,提取数据价值,支持业务决策。

  • 实时分析: 流式计算
  • 离线分析: 批处理计算
  • AI分析: 机器学习算法
数据可视化

多维度的数据展示,支持大屏、Web、移动端等多种呈现方式。

  • 可视化: 2D/3D图表
  • 报表: 自定义报表生成
  • 告警: 实时告警推送
AI能力

人工智能技术栈

提供完整的AI开发和应用能力,从数据标注到模型部署,支撑各种AI应用场景。

计算机视觉

基于深度学习的图像和视频分析能力,支持目标检测、图像分类、语义分割等。

支持模型:
  • 目标检测: YOLOv5/v8, Faster R-CNN
  • 图像分类: ResNet, EfficientNet
  • 语义分割: U-Net, DeepLab
  • 人脸识别: ArcFace, FaceNet
  • OCR识别: CRNN, TrOCR
应用场景:
  • 安全监控: 入侵检测、异常行为识别
  • 设备检测: 故障识别、状态监测
  • 质量检测: 缺陷检测、尺寸测量
  • 客流分析: 人员计数、轨迹追踪

时序数据分析

专业的时序数据分析和预测能力,支持多变量时序建模和异常检测。

算法模型:
  • 传统方法: ARIMA, Prophet
  • 机器学习: XGBoost, Random Forest
  • 深度学习: LSTM, Transformer
  • 异常检测: Isolation Forest, Autoencoder
  • 多变量: VAR, Dynamic Factor
应用场景:
  • 设备预测: 故障预警、寿命预测
  • 能耗分析: 负荷预测、优化建议
  • 环境监测: 参数预测、异常告警
  • 业务预测: 客流预测、收入预测

自然语言处理

文本理解和生成能力,支持文档分析、智能问答、文本摘要等应用。

技术能力:
  • 文本分类: BERT, RoBERTa
  • 实体识别: NER模型
  • 情感分析: 多层情感分类
  • 文本生成: GPT系列, T5
  • 问答系统: RAG架构
应用场景:
  • 智能客服: 自动问答、意图识别
  • 文档处理: 自动摘要、信息提取
  • 报告生成: 自动撰写、模板填充
  • 舆情分析: 情感监控、热点发现

智能优化

基于运筹学和机器学习的优化算法,解决复杂的调度和决策问题。

优化方法:
  • 数学规划: 线性规划、整数规划
  • 启发式算法: 遗传算法、模拟退火
  • 强化学习: DQN, PPO
  • 约束规划: CP-SAT
  • 多目标优化: NSGA-II
应用场景:
  • 路径优化: 车辆调度、路径规划
  • 资源调度: 人员排班、设备调度
  • 能耗优化: 能源分配、负荷平衡
  • 维护优化: 预防性维护策略
安全可靠

平台保障体系

构建全方位的安全防护和高可用保障,确保平台稳定运行和数据安全。

数据安全

多层次的数据安全防护,确保数据在传输、存储、处理过程中的安全性。

  • 传输加密: TLS 1.3, 国密算法
  • 存储加密: AES-256, 密钥管理
  • 访问控制: RBAC, ABAC权限模型
  • 数据脱敏: 动态脱敏、静态脱敏
  • 安全审计: 全链路审计追踪

网络安全

全面的网络安全防护体系,抵御各类网络攻击和安全威胁。

  • 防火墙: WAF, NGFW
  • DDoS防护: 流量清洗, 异常检测
  • 入侵检测: IDS/IPS系统
  • 漏洞扫描: 定期安全评估
  • 安全响应: SOC运营中心

高可用架构

多层次的容灾和备份机制,确保服务的高可用性和业务连续性。

  • 集群部署: 多活、主从架构
  • 故障转移: 自动切换、手动切换
  • 数据备份: 实时备份、异地备份
  • 容灾演练: 定期演练验证
  • SLA保障: 99.95%可用性

运维监控

全方位的监控和告警体系,实现系统运行状态的实时监控和问题预警。

  • 基础监控: CPU、内存、磁盘、网络
  • 应用监控: 性能指标、业务指标
  • 日志监控: 集中日志、异常检测
  • 链路追踪: 分布式追踪
  • 智能告警: 机器学习降噪

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