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AI 数据与基础设施

AI 落地依赖可运行的底座：平台、数据、检索与安全宜一并规划、协同落地。

预约沟通 AI 服务

01问题

为何要拼栈

企业 AI 项目常在数据供给、密钥治理、有状态组件与平台运维上遇到瓶颈。按层梳理能力，有助于选型与后续运维责任划分。

02分层

能力分层

自上而下：场景在顶，平台在底。产品页仅保留一行位置说明并链回本页。

  1. L8上层场景 业务应用与 Agent

    业务价值落地层，由场景与服务驱动。

  2. L7安全 Vault青藤

    密钥控制面与主机 / 内网安全，分工互补。

  3. L6网络根基 ZDNS

    企业 DNS / DHCP / IPAM，访问入口与地址治理。

  4. L5数据工厂 DBScale

    多模有状态数据服务统一运营中枢。

  5. L4检索与可观测 Elastic

    检索、日志与运行洞察。

  6. L3数据与存储 NetApp / 凌拓达梦Confluent

    企业存储、信创库与实时数据流，支撑关键业务与 AI 数据供给。

  7. L2平台自动化 Terraform

    基础设施即代码，可重复交付与治理。

  8. L1平台与 OS Red HatSUSE麒麟SmartX

    混合云、信创 OS 与超融合 / 企业云底座。

03场景

典型场景

  1. 业务 AI 转型

    从就绪评估到数据与平台路径，再进入场景实施。

  2. 有状态数据平台

    在 K8s / OpenShift 上统一管理库、缓存、消息与检索。

  3. 密钥与 Agent 安全

    统一身份与短期凭据，避免密钥散落在脚本与配置中。

04交付

如何交付

方案设计与产品落地可和两类服务衔接。