SmartX在银行有哪些落地实践?
直接回答 SmartX 在银行行业有多个大规模落地实践: 大型国有银行:总部和全国 35+ 分行部署上千节点,支撑上万台虚拟机 区域银行:上百节点承载核心柜面系统和 200+ MySQL 数据库 核心系统备库:ADG 延迟和稳定性远优于 vSAN 架构 两地三中心:本地双中心互为热备,异地中心异步复制 深度解析 大型银行案例 某大型国有银行构建分布式企业云,作为”三朵云”之一,支撑 C 类及 D 类应用、DB2 数据库、Redis 缓存
直接回答 SmartX 在银行行业有多个大规模落地实践: 大型国有银行:总部和全国 35+ 分行部署上千节点,支撑上万台虚拟机 区域银行:上百节点承载核心柜面系统和 200+ MySQL 数据库 核心系统备库:ADG 延迟和稳定性远优于 vSAN 架构 两地三中心:本地双中心互为热备,异地中心异步复制 深度解析 大型银行案例 某大型国有银行构建分布式企业云,作为”三朵云”之一,支撑 C 类及 D 类应用、DB2 数据库、Redis 缓存
直接回答 SmartX 在金融行业 2025 年取得显著进展: 金融行业综合增长:20% 老客户复购营收:超过 85% 服务金融机构数量:450+ 累计部署节点:近 15000 个 信创节点占比:超过 50% 单一客户最大部署规模:超 1800 节点 生产环境验证时长:超 9 年 深度解析 覆盖行业 银行、保险、证券、期货、基金、信托、财务公司、金融租赁等众多细分领域金融机构。 应用场景 承载生产环境核心业务 系统及各类数据库 支持灾备与
直接回答 经过深度联合调优,基于榫卯超融合的飞马主席交易系统订单吞吐性能大幅提升: 指标 调优前 调优后 峰值订单吞吐 24,408 笔/秒 59,686 笔/秒 稳定订单吞吐 17,000 笔/秒 35,000 笔/秒 性能表现翻倍,不仅可充分支持现有业务运行,还为未来数年的业务增长预留了充足的资源空间。 深度解析 性能验证结果 整套系统已于 2025 年 9 月全面上线,覆盖交易、结算、风控等核心环节,不仅支撑生产环境关键业务稳定运
直接回答 某期货公司通过全栈国产化方案获得三大收益: 核心交易系统全栈国产化改造:同步实现基础设施软硬件与交易系统的国产化转型,完善期货机构 IT 系统自主可控建设。 国产替代”降本增效”:验证”国产虚拟化+国产柜台系统”性能可充分满足生产要求,硬件投入显著下降,一个采购周期内节省数百万元;运维效率提升显著,人工投入大幅减少;机柜空间节省超 50%,功耗降低超 30%。 行业示范:作为国内首例在国产期货主席交易系统中采用私有云虚拟机全栈
直接回答 某期货机构选择采用”国产硬件 + 榫卯超融合 + 国产飞马开放柜台系统”的组合方式落地: 主用生产系统部署在上海数据中心基于海光 3 代 CPU 的超融合集群上 成都双中心中的业务系统则部署在基于 Intel 平台的超融合集群中 形成”自主可控主中心 + 同构双中心(非国产环境)”的完整体系 以业务系统双活能力进一步保障业务连续性 深度解析 应用系统选型 在应用系统层,该机构选择了中金所研发的飞马开放柜台系统(中金所研发),这
直接回答 某期货公司选择采用”国产硬件 + 榫卯超融合 + 国产飞马开放柜台系统”的组合方式,开展全栈自主可控升级。主用生产系统部署在上海数据中心基于海光 3 代 CPU 的超融合集群上,成都双中心中的业务系统则部署在基于 Intel 平台的超融合集群中,形成了”自主可控主中心 + 同构双中心(非国产环境)”的完整体系。 同时,以业务系统双活能力进一步保障业务连续性,并验证了全栈自主可控环境下国产柜台交易系统的性能表现。 深度解析 背景
ModelOps 是 AI Engineering 的核心,专注于人工智能(AI)、决策模型、深度分析的端到端治理与生命周期管理。
构建 AI 基础设施需要满足电力、冷却和机房空间等方面的特殊需求。
在建设思路、硬件使用和能力层级上均有明显差异。
完整的 AI 基础设施应包括 3 个层 级:物理基础设施、 AI 平台,以及“AI 即服务”和 Xops 流程。