电力大模型业务数据包括哪些

电力大模型是指应用于电力系统领域的大型预训练模型。它可以通过大规模的电力数据进行预训练，从而学习到电力系统相关的知识和特征表示。电力大模型可以通过对实时监测数据、历史数据和现有电力知识进行综合分析，提供精确的预测、优化和控制方案，帮助电力系统运营者进行决策和管理。电力大模型可以应用于多个领域和任务，包括电力负荷预测、电力市场分析、电网故障诊断、能源消耗优化等。通过使用电力大模型，可以提高电力，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功在实际生产中投入应用；第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。系统的安全性、可靠性和效率，优化能源利用和供需平衡，降低能源成本和排放量，促进可持续能源发展等。星环科技提供大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出

数据，挖掘出潜在的信息，并将其转化为管理和决策过程中的有值的见解。电力大数据的应用范围包括电网自动化、电力需求预测、供应链优化、电力交易、电力场调控等方面。对于电网自动化而言，电力大数据可以作为一个有力工具来指导电力系统的决策和运行，通过大规模、高精度、实时数据管理，以实现电网的稳定运行和高效维护。同时，对于电力需求预测而言，电力大数据可以提高电力行业的效率和透明度，建立更为准确的需求预测模型，对于电力是现代工业和社会发展的关键能源，其可靠性、可持续性和安全性等方面的需求日益增，而电力大数据技术的应用已经成为实现电力产业转型升级的必要手段之一。电力大数据是通集成、分析、挖掘和利用电力行业相关电力市场变化提前作出反应。电力大数据还可以作为优化电力供应链的工具，通过对供应链的各种数据进行分析，实现优化、协调、协同和信息共享。在电力交易方面，电力大数据可以为电力市场提供可靠的数据基础，更为细化的信息，运用大数据技术，可以更好地分析交易市场势和趋势，更好的应对新发展形态。电力大数据的应用具有改变电力产业结构的巨大潜力，可以使得传统电力生产和调控模式向现代的、基需求的信息化模式转变。如今，电力

，实现数据的互联互通和共享。元数据管理：对电力数据的元数据进行采集、存储、维护和应用，为数据治理提供基础支持。元数据包括数据的定义、来源、结构、关系、业务规则等信息，通过元数据管理，可以清晰地了解数据的电力数据治理是对电力企业生产、运营、管理等各环节所涉及的数据进行全面梳理、规范、整合与优化的过程，旨在提升电力数据的质量、安全性和可用性，从而为电力企业的决策制定、业务运营、电网稳定运行以及客户服务等提供有力支持。治理背景数据量爆发增长：随着智能电网建设的推进，电力系统中的各类设备如智能电表、传感器等不断增多，产生了海量的电力数据，包括发电量、用电量、电网运行状态数据等，数据量呈指数级增长，对数据的有效管理提出了挑战。业务需求多样化：电力企业的业务涵盖发电、输电、变电、配电、用电等多个环节，不同业务部门对数据的需求各异。数据质量参差不齐：由于数据来源广泛、采集方式多样以及系统之间的兼容性，减少数据中的错误和异常值。保障数据安全：保护电力数据的安全性和保密性，防止数据泄露、篡改和恶意攻击，维护电力系统的稳定运行和客户的隐私权益。优化业务流程：通过对电力数据的整合和分析，发现业务流程中的瓶颈

平台提供数据存储解决方案，包括对结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据的处理。数据分析与挖掘：平台集成通用的模型库和算法库，并开发了多种针对电力业务特点的算法和分析模型，实现对数据的深入分析和挖掘。数据可视化：电力大数据平台提供数据可视化功能，将分析结果转化为图表、仪表板，帮助用户理解数据。业务应用：平台支持智慧电厂各领域应用的建设，包括经营决策分析、生产运行管理、设备状态检修系统等。数据治理电力大数据平台是指利用先进的技术方法来实现业务趋势预测并挖掘数据有价值的信息，以完善营销策略制定等决策性活动的平台。它通过集成管理技术、数据挖掘技术、数据存储技术以及数据计算技术的帮助，实现对电力行业数据的深度分析和应用。数据采集与整合：平台能够整合来自传感器、智能设备、视频监控设备、音频通信设备、移动终端等各类信息获取渠道的海量结构化、半结构化、非结构化的业务数据。数据存储与管理：电力大数据：涵盖企业数据管理的全生命周期，包括数据标准和编码管理、元数据管理、数据质量管理等。数据服务共享：建立统一的数据服务共享能力，为智慧电厂中的各业务应用模块提供数据复用的基础。跨域协同计算：平台深化自助式

算法和机器学习算法的调用，以及面向电力应用算法的自定义开发；支持流式数据的实时处理；可对数据进行行列安全控制，安全管理体系做到和Oracle一致。实施效果1、数据模型和信息模型利用大数据应用平台的工作流。接入了9个业务数据源包括电力系统内部数据源和外部气象信息和社会经济数据（能量管理系统、配电自动化系统、电能质量监测系统、生产管理系统、用电信息采集系统、负荷控制系统、营销应用系统、气象信息系统和上海项目背景国内外高度关注大数据技术发展，大数据已上升为我国的国家战略。随着智能电网的深化建设，电力系统生产、运行、销售、管理等过程产生出大量数据，迫切需要利用大数据技术，高效挖掘多源异构电力数据，深度发现电数据价值，提升电网发展运营水平，提高对社会经济的服务水平。基于这样的情况，国家电网上海市电力公司筹备建设电力大数据实验平台。问题与需求1、数据的统一储存在电力系统不断的生产、运行、管理过程中，会产生非常大量的数据，每年都有30%的增长。这些数据包含结构化数据，非结构化数据。传统的结构化数据有26.7T，而图形数据、音频数据、以及文档数据合计有300T之多。如何将不同类型的数据统一存储，是非常大

部署在电力设备上的各类传感器，如温度传感器、振动传感器、电流传感器等，能够实时采集设备的运行数据，包括温度、振动、电流、电压等参数。这些数据被源源不断地传输到大模型中，大模型利用深度学习算法对海量的大模型入局，电力行业缘何心动？在数字化浪潮下，大模型已成为众多行业转型升级的关键驱动力。从互联网到金融，从医疗到教育，大模型的应用无处不在，正深刻改变着各行业的运作模式和发展轨迹。据相关数据显示支柱，正面临着从传统运营向数智化管理的深刻转变。随着能源结构的调整和电力需求的不断增长，电力系统的复杂性日益增加，传统的技术手段和管理模式已难以满足行业发展的需求。而大模型凭借其强大的数据分析、处理和历史数据和实时数据进行分析，学习设备正常运行和故障状态下的特征模式。一旦设备运行数据出现异常，大模型能够快速准确地判断出故障类型和位置，并发出预警。精准预测，助力电力供需平衡准确的负荷预测和新能源发电间歇性。大模型凭借其强大的数据处理和分析能力，能够综合考虑多种因素，实现对电力负荷和新能源发电的精准预测。它可以整合历史电力负荷数据、气象数据、经济数据、地理信息数据等多源数据，挖掘数据之间的潜在关联和

采取措施，避免事故的发生。在电力负荷预测领域，电力大数据同样发挥着不可替代的作用。通过对历史用电数据的深度挖掘，结合气象数据、节假日信息、经济发展趋势等多维度因素，运用先进的数据分析算法和机器学习模型在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，大数据宛如一股无形却强大的力量，渗透到社会的每一个角落，深刻地改变着我们的生活与工作方式。而在能源领域，电力大数据正悄然崛起，成为推动行业变革与发展的关键力量，如同一位默默耕耘的幕后英雄，为电力行业的智能化转型与高效运营发挥着不可替代的重要作用。从宏观层面来看，电力大数据的重要性不言而喻。它就像一面镜子，清晰地映照出宏观经济的运行态势。通过对电力大数据的深入分析，我们能够洞察不同行业的用电需求变化，进而精准把握经济发展的脉搏，预测经济发展的趋势。这对于政府制定科学合理的经济政策、企业做出明智的投资决策，都具有极高的参考价值。从微观角度而言，电力大数据与我们的，帮助用户降低用电成本；在电力故障发生时，基于大数据的智能诊断系统能够迅速定位故障点，大大缩短停电时间，让我们的生活不受影响。电力大数据：解锁能源新视界那么，究竟什么是电力大数据呢？简单来说，电力大数据是

供应，提高供电的可靠性和稳定性。用电环节产生的数据更是丰富多彩，不仅包括用户的用电量数据，还涵盖了用户的用电行为数据。这些数据可以帮助电力企业开展精准的市场细分和客户画像，为用户提供个性化的电力服务，如峰谷支持，同时也是保障数据安全与合规的重要手段。（一）提升电力系统运营效率电力数据治理能够助力电力系统预测设备故障、优化调度等，从而显著提升整体运营效率。通过对电力设备运行数据的实时监测和深度分析，利用大数据，提高市场竞争力。（三）保障数据安全与合规在数据共享开放趋势日益明显的今天，保障电力数据安全、满足合规要求至关重要，而数据治理则是实现这一目标的关键。电力数据包含大量的用户信息、电网运行数据等敏感信息电力数据治理电力数据：能源领域的“数字宝藏”在当今数字化时代，数据已成为各行各业发展的关键驱动力，电力行业也不例外。从发电、输电、变电、配电到用电，电力数据在电力行业的各个环节中源源不断地产生，如同、电压、功率等数据则反映了输电的稳定性和安全性。这些数据能够帮助电力企业及时发现输电线路中的潜在问题，如线路过载、短路等，从而采取相应的措施进行预防和修复，确保电力的稳定传输。变电环节涉及到电压等级的

数据在不同主体之间的共享与合作，实现数据的社会化应用。数据范围：传统系统的数据来源相对单一，主要集中在企业内部的业务系统；平台则整合了内外部多源数据，不仅包括电力企业自身的数据，还涵盖了政府部门挖掘的数字化基础设施。它打破了电力数据在不同主体、不同系统之间的壁垒，让数据能够在一个有序、安全的环境中自由流动，为各类用户提供丰富的数据服务和应用场景。从构成要素来看，电力数据要素流通平台主要包括数据平台具有以下显著区别：功能定位：传统数据管理系统主要侧重于数据的存储和基本查询，以满足企业内部的业务运营需求；而电力数据要素流通平台更强调数据的流通和价值创造，旨在为整个电力生态系统提供数据服务，推动、第三方机构等与电力相关的数据，数据的广度和深度大大拓展。技术架构：传统系统多采用集中式架构，处理能力和扩展性有限；平台基于云计算、大数据、区块链等先进技术，构建分布式、弹性可扩展的架构，能够应对海量数据的处理和高并发的业务需求，同时利用区块链技术保障数据的可信流通和权益追溯。运营模式：传统系统由企业内部自行管理和维护，主要服务于企业自身；平台则采用市场化的运营模式，引入多方参与，包括数据提供商、数据

这种分层架构，系统能够处理从千瓦时级用电数据到电网级运行参数的各类信息。系统的主要功能和技术特点电力数据归集系统的核心功能包括实时数据采集、历史数据存储和数据分析。实时数据采集功能可以每分钟甚至每秒更新电力数据归集系统在现代社会，电力已成为支撑经济发展和民生需求的重要基础设施。随着电力系统的规模不断扩大和智能化水平持续提高，如何有效管理海量电力数据成为一个关键问题。电力数据归集系统应运而生，它通过整合分散的电力数据资源，为电力行业的运营、管理和决策提供了强有力的支持。电力数据归集系统的基本概念电力数据归集系统是指专门用于采集、传输、存储和处理电力系统各类数据的综合性平台。这类系统主要服务于发电企业、电网公司和用电单位，帮助它们实现数据的集中管理和有效利用。从简单的用电量统计到复杂的电网运行状态监测，电力数据归集系统覆盖了电力生产、传输、分配和消费的全过程。这类系统通常由数据采集层、通信网用电信息，帮助运营人员及时掌握系统状态。历史数据存储功能保留了长期的用电记录，为趋势分析和规划提供依据。而数据分析功能则能发现用电规律、预测负荷变化，甚至自动识别异常情况。在技术实现上，现代电力数据

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...