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1、目录第一章 AI时代的企业IT基础设施发展.数智化发展对企业IT基础设施提出新要求.企业IT基础设施的新趋势第二章 数据库云原生全面助力企业IT基础设施升级.数据库产品正面临日益紧迫的多维度提升需求.云原生架构助力数据库能力跃升 撬动企业深层业务需求.AI 工作负载对云原生数据库的新要求第三章 云原生数据库典型场景和核心优势.企业数据库现状调研.云原生数据库特性与通用场景.云原生数据库的典型行业场景第四章 云原生数据库技术最新进展和发展趋势.AI助力，让云原生数据库更智能.与向量能力的深度结合.全局数据库实现跨地域部署和多级高可用.Serverless和智能弹性助力降本增效.多级HTAP释放企

2、业数据潜能第五章、移动云数据库：构建一站式云原生数据服务基础设施.移动云在云数据库方面的发展脉络与成果展示.移动云原生数据库核心能力.移动云原生数据库产品能力与应用案例结语AI时代的企业IT基础设施发展PART 01大模型开启了通用人工智能（AGI）的新时代，各行各业正在以前所未有的速度进行产业升级和变革。在数智化加速转型的过程中，企业力求通过技术革新提升运营效率，加快市场响应速度，持续强化企业创新能力，确保自身能够在激烈的市场竞争中占据有利地位。企业IT基础设施作为支撑数智化转型的关键力量，其发展与演进将直接关系到企业的核心竞争力与未来成长空间。.数智化发展对企业IT基础设施提出新要求AI时

3、代对企业IT基础设施提出了一系列新要求。各行业的转型升级需求旺盛，新的数字经济产业也在快速发展，新业态、新模式层出不穷，企业IT基础设施必须在AI时代快速实现自我革新，确保企业的发展战略能够全面落实到创新实践中。AI时代的基础设施需要更加灵活、高效AI时代的用户需要基础设施提供更灵活的按需服务能力。其应用场景将更加复杂多样，需要根据动态需求情况灵活调用组件，并快速增减计算、网络、存储以及数据库等资源，以保障不同业务流程和算法框架的稳定运行。AI时代也将不断挑战各基础设施的运行效率极限。因为AI的大数据、大算力需求特性，加之算力的高成本和复杂多样性，对不同基础设施资源的一体化管理和优化加速将变得

4、十分重要。对用户来说，计算效率的提升意味着对综合成本的大幅优化。此外，伴随AI原生应用需求的不断丰富和迭代速度的快速增加，不同基础设施资源的快速部署和快速迭代能力也变得十分重要。AI时代的基础设施需要更加弹性、敏捷目前，对海量业务数据的管理、处理与分析是企业必备的核心能力之一。面对海量数据的实时处理需求，企业IT基础设施必须能够具备快速响应业务的能力，确保数据处理和分析的时效性与准确性。弹性可伸缩的池化基础设施资源，使得企业在处理海量数据时更加游刃有余，显著提升对业务的洞察能力和敏捷响应能力。同时，AI大模型训练对相关数据集的数据质量和加工效率有极高要求，基础设施应能够提供全流程的数据准备、清

5、洗、标注和存储服务，以确保AI训练目标的按期达成。以云为支撑的基础资源需要应对大规模数据存储和处理挑战，以满足大模型训练过程中的海量数据输入输出需求。AI时代的基础资源管理需要更加自动化、智能化AI正在与更多的数字化技术和数字化流程快速融合。企业IT服务变得更加多样，云、数据、组件以及应用的种类和数量都在快速增加，给管理带来了许多新的困难。在基础设施管理中使用更多的AI算法，用于优化资源配置、洞察系统性能瓶颈、自动实施故障修复等，对企业具有重大的革命性意义。例如AI根据计算任务的特性，对任务进行灵活切分，并自动匹配计算资源，确保各分子任务之间的高效协同，避免局部等待和空转造成的浪费。AI算法也

6、可以实时监控网络状态，持续学习网络拥塞和延迟特性，动态优化数据传输路由。AI时代的基础设施建设更加注重安全与合规AI时代的企业IT基础设施必须构建更加严密的多重防御和动态防御体系。特别是在数据要素市场化的大背景下，大量数据在云端被存储和使用，云基础设施必须根据需要，实施面向全流程的数据安全保障措施和可信计算环境，并从技术和管理机制上保障数据的合规使用，避免数据泄露和越权使用带来的安全和法律风险。.企业IT基础设施的新趋势企业IT基础设施将全面引入智能化能力体系，将更多的技术与传统的基础设施进行深度融合，并通过对基础设施的持续升级和重构，提升整体规模、性能和稳定性。全面云原生化云原生化将成为企业