我国油气管道行业经过50年的发展,已经成为继铁路、公路、水运、航空之后的第五大运输行业。
当前,双碳目标下对能源行业发展提出了更高要求,这对油气管道行业而言带来了一些挑战:油气管道作为能源体系的重要一环,智慧管网建设成为油气管道数字化转型、高质量发展的必然选择。
某油气储运公司是我国境内成立最早的管道运营管道管理专业化公司,经历多年的改革变迁不断发展壮大,主营业务涵盖了油气储运、管道工程建设、科技研发应用、管道技术服务等领域。近年来,伴随云计算、大数据技术的快速发展,以及国家提出的工业互联网建设、数字化转型规划,该公司对于数据生产、分发和基于深度学习的分类解译、目标识别和变化发现等需求急剧增加,现有IT基础设施资源的计算和存储能力已经远远不能满足需求,急需开展自主可控的高性能弹性计算集群、分布式存储系统的建设工作:为企业用户提供用于管理多种云资源的云管系统,通过计算存储融合、软件定义网络、运维自动化等技术的综合应用,让企业能够以最小的初始成本快速实现IT基础设施“云化”;同时,可以随着企业规模的扩大以及自身业务的增长,实现“积木堆叠式”的弹性扩容,按需升级。
针对该油气储运公司的挑战和需求,九州云是如何破解实现的呢?
助力建设智慧管理平台,打造用于管理多云资源的运管系统
该公司数据中心通过超融合服务器搭建虚拟化服务平台,截至目前公司超融合服务器共部署百余台虚拟机及数十个业务系统。在业务需求驱动的背景下,数据中心开始规划云项目建设工作,九州云协助其通过多台X86架构服务器作为搭建基础设施即服务层服务,开发建设基础设施云平台用于提供云主机、云网络、云存储、容器等服务,开发建设一套混合云管理平台用于管理多种不同类型云资源,并为企业用户提供支持自主服务的管理界面平台。
三大技术平台,助力迈向深度智慧用云
数据云平台主要包括资源管理、流程管理、监控管理和权限控制等功能,集中了弹性可扩展计算、分布式存储和软件定义网络(SDN)等核心技术,通过对硬件设施进行虚拟化处理,形成虚拟层面的资源池系统。该资源池可按需为每一套应用系统提供基础IT资源:计算资源、存储资源和网络资源。快速适应动态变化的业务需求,实现“弹性”资源分配能力。自动化运维监控系统实时检测保障数据即服务安全。客户可通过统一的云端界面,实现对包括虚拟机、资源池在内的整个数据中心的集中管理,从而为用户提供可靠、优质的计算服务。
九州云为该公司提供的是由虚拟云资源平台IaaS、容器云资源平台CaaS和混合云管平台CMP组成的智慧管道整体解决方案。其中,虚拟平台IaaS底层对接通用服务器、GPU服务器及网络设备,通过虚拟化技术、网络虚拟化技术、分布式存储技术、资源隔离调度组件等构建虚拟云环境;在虚拟云环境部署容器平台CaaS;而IaaS和CaaS则统一由CMP云管平台运维管理。
- 虚拟云资源平台IaaS是高可用、高可靠、可扩展的云软件堆栈,其糅合了OpenStack、云原生、Ceph等顶尖云计算、分布式计算技术,并与平台提供的资源管理、故障管理等技术功能一起,结合到整体性的软件堆栈中,从而为业务应用提供计算、存储、网络等虚拟化基础设施资源,并提供了一系列的资源、主机、故障、服务和软件管理能力。在高可用性(High Availability,HA)、服务质量(Quality of Service,QoS)、性能以及低延迟等关键领域中有着明显的优势。
- CaaS容器平台提供以容器为核心的、高度可扩展的云原生管理功能,可以纳管多达上万个服务器节点。用户可以通过CaaS快速构建、删除、扩容、缩容、升级、监控容器云环境,执行集群扩缩容和版本升级等运维操作,系统会保证最终状态的一致性。
- CMP是成熟的、易于部署实施的云管理平台。它可以管理企业内部多个数据中心的物理及虚拟资源,创建共享的计算基础设施(IaaS),并在此基础上同时提供PaaS服务, 为企业随需提供各种应用环境。它提供了自动化的资源配置功能,为云平台各种资源提供全生命周期的管理,为企业提供快捷的IT 服务,从而满足企业今天所面临的动态业务需求。CMP混合云管理平台采用模块化架构,易于扩展和升级,主要包括资源及组织管理、应用部署、运营管理和运维支撑几大功能模块。平台架构示意图如下:
该整体解决方案的主要亮点在于提供了GPU设备透和虚拟化能力,GPU云主机提供了超高性能计算能力和图形处理能力,适用于数据生产、分发和基于深度学习的分类解译、目标识别和变化发现等应用场景,进一步加强了对资源运维管理的管控能力,极大程度提升了管理效率。
云管平台资源申请审批流程:
本项目实施部署完成后,该油气储运公司的信息管理从粗放式、离散化的建设模式向集约化、整体化的可持续发展模式转变,使信息管理服务从各自为政、相互封闭的御座方式向跨部门跨区域的协同互动、资源共享转变。
实现双碳目标、提升安全保障,构建行业数字化创新生态体系
本次通力合作,九州云助力该油气储运公司构建统一的基础设施资源管理运营平台,支持企业进行数字化改造,引导应用积极开放应用接口,推动应用全面融合。一方面促进传统产业能源优化、成本优化、风险预知及决策控制,整体上降本增效,从而实现双碳目标;另一方面平台通过安全技术及保障,强化网络安全,全面构建基础设施资源安全管理体系,综合提升数字化转型安全保障。
更为重要的是,通过对智慧管理平台的建设,充分调动了数据中心的活力和创造力,发挥IT服务、资源管理的作用,构建行业数字化创新生态体系,以新业态新模式为引领加快行业数字化转型。
伴随数字化和工业化深度融合,在双碳目标指引下,油气管道的运营与管理向智能化与数字化方向发展已成为我国油气管道企业的重大发展战略。未来10年,我国油气管道行业将迎来新的建设发展高峰。九州云将持续秉承“开源·赋能云边变革”的核心理念,坚持自主创新,持续夯实技术,提升服务能力,全面助力客户抓住国家能源管网建设和发展机遇,赋能网络安全、节能降本提质增效、实现高质量发展的有力支撑,为实现油气管道企业数字化、智能化转型发展发挥积极作用。
好文章,需要你的鼓励
香港中文大学与华为诺亚方舟实验室合作开发了PreMoe框架,解决了大型混合专家模型(MoE)在内存受限设备上的部署难题。研究团队发现MoE模型中的专家表现出明显的任务专业化特征,据此提出了概率专家精简(PEP)和任务自适应专家检索(TAER)两大核心技术。实验证明,DeepSeek-R1 671B模型在精简50%专家后仍保持97.2%的MATH500准确率,内存需求降至688GB;而更激进的精简方案(减少87.5%专家)也能保持72.0%的准确率。该方法适用于多种MoE架构,为强大AI系统的广泛部署铺平了道路。
SCIENCEBOARD是一项开创性研究,旨在评估多模态自主智能体在真实科学工作流中的表现。研究团队构建了一个包含169个高质量任务的基准测试,涵盖生物化学、天文学等六个科学领域,并开发了一个真实环境让智能体通过CLI或GUI接口与科学软件交互。实验评估表明,即使是最先进的模型在这些复杂科学任务上的成功率也仅为15%,远低于人类表现,揭示了当前技术的局限性并为未来科学智能体的发展提供了宝贵见解。
帝国理工学院的研究团队开发了AlphaMed,这是首个仅通过极简规则强化学习就能培养医疗推理能力的AI模型,无需依赖传统的思维链示范数据。通过分析数据信息丰富度和难度分布的影响,研究发现高信息量的医疗问答数据是推理能力的关键驱动因素。AlphaMed在六个医疗问答基准上取得了领先成绩,甚至超越了更大的封闭源模型,同时展现出自发的步骤推理能力,为医疗AI发展提供了更加开放、高效的新路径。
Alita是一种新型通用AI代理系统,采用极简设计理念,以"最小预定义,最大自我进化"为原则构建。由普林斯顿大学等多家机构研究团队开发的Alita,只配备一个核心能力和少量通用模块,能自主创建所需工具并重用为模型上下文协议(MCPs)。实验显示,Alita在GAIA基准测试上达到87.27%的通过率,超越包括OpenAI Deep Research在内的复杂系统,证明简约设计可带来卓越性能。