建立私有化大模型

私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标，对私有化大模型进行定制化训练和优化，使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系：将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中，使其能够更好地理解和处理企业相关的问题，提供更贴合企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求。性能与成本优势性能优化：私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况，进行针对性的性能优化，确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益：虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入，但从长期

基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术，在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理：首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据，如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例，或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调：利用收集到的本地数据，对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用，提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确：借助大模型的强大语言理解和生成能力，能够快速准确地回答各种复杂问题，提高知识获取的效率。可扩展性：随着组织或个人知识的不断积累和更新，可以方便地对系统进行扩展和升级，添加新的知识数据，进一步提升系统的性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理：企业可以利用私有化本地知识问答系统，为员工提供快速获取内部知识的渠道，帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等，提高工作效率，促进知识共享和传承。教育领域：学校或培训机构可以构建基于本地教学资源的知识问答系统，辅助学生进行学习和答疑，为学生提供个性化的学习支持。医疗行业：医院可以将医学知识、病例数据等整合到私有化知识

大模型“私有化”：企业数据智能的新钥匙？一、解锁私有化大模型私有化大模型是指将经过海量数据训练、具备强大智能能力的AI模型，从公有云迁移至企业自己的“领地”，即企业内部的服务器或私有云上运行。这一转变，赋予了企业对模型更强的掌控力，极大地提升了数据和模型的安全性。除了数据安全，私有化大模型还能满足企业个性化定制的需求。每个企业都有其独特的业务模式和运营流程，标准化的大模型往往难以完全契合企业的特定需求。私有化大模型则为企业提供了“量身定制”的可能，企业可以根据自身业务特点和需求，对模型进行个性化定制。私有化大模型在提升业务效率方面也表现出色。由于数据和模型都在企业内部，数据传输和处理无需经过外部网络，大大减少了延迟，实现了快速响应。二、私有化大模型的独特优势（一）数据安全的坚固堡垒在数字化进程中，数据已然成为企业的核心资产，其安全与否直接关系到企业的生死存亡。对于金融行业而言，数据泄露病历、诊断结果、基因数据等包含了个人隐私和健康信息，一旦泄露，可能对患者的生活造成严重影响，甚至引发歧视等问题。私有化大模型为企业的数据安全提供了可靠的保障。在公有云环境下，数据需要在网络中传输并存储在

，部署和运行应用程序，实现对数据的自主掌控。私有化数据平台的优势私有化数据平台在当今数字化时代，展现出了诸多显著优势，使其成为众多企业在数据管理与运用方面的理想选择。安全性大升级私有化数据平台将数据存储数据新“管家”：探秘私有化数据平台什么是私有化数据平台私有化数据平台，从本质上来说，是一种云计算服务，但它与常见的公有云服务有着显著区别。它允许用户在私有环境，比如企业内部的私有云或者专用服务器上数据。性能定制化优化不同企业的业务特点和数据处理需求千差万别，私有化数据平台正好能够满足这种个性化需求。企业可以根据自身业务负载的高峰低谷，在硬件资源上进行灵活配置，如增加服务器内存、提升CPU性能等，以应对业务高峰期大量的数据处理任务。灵活性与可扩展性强市场环境瞬息万变，企业业务也在不断发展和调整。私有化数据平台赋予了企业随时调整数据平台的能力，当企业开拓新业务领域时，只需在私有化数据平台上添加相应的模块，如增加新的数据采集接口、数据分析算法等，就能快速适应新业务的数据处理需求。成本控制有优势虽然私有化数据平台在初期建设时需要投入较大的资金，用于购买服务器、网络设备以及软件授权等，但从长期来看，它

大数据平台私有化部署：企业数据掌控的新选择在大数据时代，数据已经成为企业发展的核心资产。如何高效管理和利用这些数据，成为众多企业关注的焦点。大数据平台私有化部署作为一种独特的数据管理解决方案，正逐渐走进企业的视野，为企业带来全新的数据掌控体验。一、什么是大数据平台私有化部署大数据平台私有化部署，简单来说，就是企业将大数据平台搭建在自己的内部服务器或数据中心，完全由企业自己掌控平台的运行和管理。与公有云部署不同，私有化部署的大数据平台不依赖外部的云服务提供商，数据存储和处理都在企业内部完成。这就好比企业拥有了一个专属于自己的数据城堡，所有的数据资产都被安全地保护在城堡之中。二、私有化部署的显著数据访问控制、加密技术以及安全防护措施。例如，一家银行通过私有化部署大数据平台，能够确保客户的账户信息、交易记录等敏感数据不被外部非法获取，有效降低数据泄露风险。（二）灵活的定制化能力每个企业的业务需求和数据特点都不尽相同。私有化部署允许企业根据自身的业务流程和数据处理需求，对大数据平台进行高度定制化开发。企业可以自由选择适合自己的硬件设备、软件架构以及数据分析工具，打造最贴合自身业务的大

私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中，而非使用第三方云服务提供商的公共云平台，以下是关于它的详细介绍：特点数据安全性高：数据存储和处理都在企业内部网络，企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略，能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险，满足对数据安全要求极高的行业，如金融、医疗等的合规需求。高度定制化：企业可根据自身业务特点和需求，对大数据平台的决定平台的扩展、优化等工作，不受第三方服务提供商的限制。性能优化潜力大：在私有环境中，可以针对企业的具体数据量和业务负载，对硬件资源进行专门的优化配置，使大数据平台能够更好地发挥性能，提高数据处理和分析的速度。部署方式本地数据中心部署：企业在自己的办公场所或专门的数据中心内，购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上，构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署：企业利用云计算技术，在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护，也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析：明确企业对大数据平台的功能需求，如数据存储量

大模型一体机发布助力企业私有化部署加速在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型已成为推动企业智能化转型的重要力量。然而，大模型的部署和应用并非易事，尤其是对于希望实现私有化部署的企业而言，面临着诸多挑战。近日，大模型一体机的发布，为企业提供了一种有效、便捷的解决方案，助力企业私有化部署加速。大模型一体机：私有化部署的新选择大模型一体机是一种集成了硬件、软件和预训练大模型的综合解决方案。它专为企业私有化部署设计，旨在简化部署流程，降低技术门槛。一体机的核心优势在于其开箱即用的特性，企业无需自行搭建复杂的硬件环境或进行繁琐的软件配置，即可快速启动大模型的应用。从技术架构上看，大模型一体机通常包含全方位的支持。企业私有化部署的痛点与需求企业在考虑私有化部署大模型时，常常面临多方面的挑战。首先是技术门槛高，大模型的部署需要专业的技术团队和深厚的AI知识积累，这对于许多非科技型企业来说是一个不小的要求，企业需要确保模型在本地环境中运行，避免数据外泄。最后，模型维护和更新的复杂性也不容忽视，企业需要持续投入资源以保持模型的性能和时效性。一体机如何加速企业私有化部署大模型一体机通过其一体化的设计

企业数据安全新护盾：私有化部署数据中心私有化部署数据中心全解析（一）定义与概念私有化部署数据中心，是一种专为特定客户单独使用而构建的数据中心模式。在这种模式下，用户拥有数据中心的基础设施，并能完全控制应用程序在该基础设施上的部署方式。与公有云不同，私有化部署的数据中心资源不与其他企业共享，就如同企业拥有一座专属的“数据城堡”，所有的“钥匙”都掌握在自己手中，从服务器、存储设备到网络设备等硬件设施的严格要求。（二）部署方式本地部署：这是最为传统的私有化部署方式，企业将数据中心直接搭建在自己的办公场所或专门的机房内。就像在自家院子里建造一座坚固的仓库来存放重要物资一样，所有的硬件设备，如服务器、存储，再到操作系统、数据库管理系统等软件系统，企业都可以根据自身的业务需求和技术偏好进行自主选择和配置。这种高度的自主性使得企业能够更好地满足自身在数据安全、隐私保护、合规性以及个性化业务需求等方面极高的业务，如高频交易系统、在线游戏服务器等，本地部署能够确保业务的流畅运行。托管私有云：托管私有云是企业借助第三方专业的数据中心服务提供商来部署和运营自己的数据中心。这就好比企业租用一个专业的仓库来

大模型一体机：加速企业私有化部署大模型在人工智能技术迅猛发展的今天，大型语言模型已成为企业数字化转型的重要工具。然而，如何将这些先进技术安全、有效地部署到企业私有环境中，一直是困扰许多组织的难题。大，客户隐私和商业机密至关重要。大模型一体机让企业能够在自己的数据中心或私有云环境中运行大模型，完全掌控数据流向，避免敏感信息外泄。私有化部署还赋予企业更大的自主权。企业可以根据自身需求对模型进行定制化成标准化产品，大幅降低了企业部署人工智能技术的门槛。与传统部署方式相比，大模型一体机具有显著优势。首先，它实现了开箱即用，企业无需自行搭建复杂的基础设施环境。其次，一体机经过厂商的深度优化，在性能与能耗比上通常优于自行组装的系统。重要的是，一体机提供了完整的私有化解决方案，确保数据不出企业边界，满足严格的合规要求。企业私有化部署的核心价值数据安全是企业选择私有化部署的首要考量。在金融、医疗、法律等行业模型一体机的出现，为解决这一挑战提供了创新方案。大模型一体机的概念与优势大模型一体机是一种将硬件、软件和预训练大模型深度融合的集成化解决方案。它将计算设备、存储系统、网络架构和优化后的大模型打包

大数据基础平台私有化在数字化转型的浪潮中，企业对数据的掌控和管理需求日益增长。大数据基础平台的私有化部署成为众多企业的选择，它不仅能够满足企业对数据安全和隐私的严格要求，还能提供高度定制化的服务，以适应不同企业的业务需求。一、什么是大数据基础平台私有化大数据基础平台私有化是指企业将大数据平台搭建在自己的内部服务器或数据中心，完全由企业自己掌控平台的运行和管理。与公有云部署不同，私有化部署不依赖金融、医疗等行业，数据安全至关重要。私有化部署通过数据访问控制、加密技术以及安全防护措施，确保数据在企业内部安全存储和处理。例如，银行通过私有化部署的大数据平台，能够有效保护客户的账户信息和交易记录，降低数据泄露风险。（二）灵活的定制化能力每个企业的业务需求和数据类型各不相同，私有化部署的大数据平台可以根据企业的具体需求进行定制化开发和优化。（三）高性能与低延迟私有化部署的大数据平台通常部署在管理难度私有化部署的大数据平台需要企业自行管理，包括硬件设备的维护、软件系统的更新和安全防护等。这不仅增加了运维成本，还对运维人员的专业能力提出了更高要求。（三）部署周期长与公有云服务的快速部署相比

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...