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国有大行核心系统全量分布式改造与全栈国产化实践解析

报告来源：腾讯金融云赵明明《国有大行数据库建设探索与实践》一、分布式架构转型下的运维黑盒与连续性挑战在金融行业推进核心系统技术架构升级与全栈国产化的进程中，国有大行在数据库层面面临着高可用、性能二、原生分布式引擎与“同城集群级容灾”架构设计针对大型银行对核心系统连续性的极高要求及分布式运维痛点，腾讯云提供了基于 TDSQL 的全栈一体化解决方案：数据大分片与分布式事务保障：底层采用 TDSQL 三、全栈国产化性能达标与核心运维指标重构基于实际部署与调优，国产数据库在全栈软硬件基础上，其核心系统总体交易性能已与非国产技术栈基本持平，并产出了明确的量化收益：业务连续性指标（RPO/RTO）：故障排查与运维降本效率（DBBrain 工具）：推出全链路可观测智能分析工具 DBBrain，将主从切换异常等问题的排查定位时间从数小时大幅缩减至 10 分钟（整体排障时间缩短至少 3倍以上）。业务承载量级：目前该分布式集群已承载全量核心业务，支撑数亿级客户规模，系统核心日交易峰值接近 20 亿笔。该行通过大分片模式及原生分布式能力，建成了业界领先的分布式实例规模。

2026-04-30

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航空结算核心系统全栈国产化转型与云原生演进实践

同时，受限于2027年完成全栈自主可控改造的政策窗口期，企业底层核心架构亟需剥离对国外商用操作系统的长期依赖。部署全栈自主可控底座，构建一体化云原生架构基于“应用技术架构改造先行”与管理类软件“一统江湖（避免功能交叉）”的转型原则，结算公司摒弃了稳定性不足的社区开源方案，从传统分散式的IT架构全面转向基于企业级产品的新一代全栈资源协同调度：以TencentOS为底层核心，全面支撑虚拟化平台、容器服务平台（TKE）、混合资源调度、平台安全运维等模块的稳定运行。高并发与低延迟突破（AI场景支撑）：通过优化操作系统内核（TCP/IP协议栈和内存管理），在AI推理场景下实现IO延迟 <5毫秒，并发处理能力达到 10万+ QPS；同时支持GPU算力虚拟化（VGPU）

2026-04-16

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常德二院全栈国产化实践：KingbaseES 数据库的关键作用

该项目是全国首个地方三级医院全栈国产化医疗信创项目，打破了医疗信息化领域对国外技术的依赖，成为全国医疗行业自主可控转型的可复制样板。，也能有效验证国产信创系统；全院对于全栈国产化信创决心坚定，获得了各方面的大力支持。 2025年4月30日，全国首个地方三级医院全栈国产化医疗信息系统在常德二院成功上线，实现包含HIS、EMR、PACS、LIS等核心业务系统在内的全栈国产化覆盖。信创厂商在常德二院讨论系统切换方案七个多月的联合攻坚解决了9000多个问题点，常德二院全栈国产化信创项目终于从概念实现了落地。常德二院全栈国产化信创项目已经迈出了关键一步，而更广阔的未来正在该项目所代表的医疗新质生产力中延申，落在每一份病历的数据里，体现在患者的每个点滴便利。

2025-08-25

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重构金融分布式核心：全栈国产化落地与业务效能跃升路径

构建一云多芯与自主创新产品矩阵针对金融机构从基础设施到应用层的国产化需求，腾讯云通过“一云多芯”与前置化生态适配构建了全栈技术矩阵： TCE专有云与TCS云原生套件：提供屏蔽底层硬件差异的管控能力，统一调度海光某国大行云原生单元化建设（底层架构改造）基于TCS云原生套件，构建全生命周期分布式应用支撑能力，支撑全行数亿级账号与数十万级QPS高并发访问。在全链路国产化（TDSQL+中标麒麟+X86/鲲鹏）环境下，实现同城灾备切换 RPO为0，RTO秒级。生态互认与标准主导：深度参与 51项 国产化标准制定，进入 99项工委会软硬件图谱，取得 1398项互认证证书，持续推动国产软硬件生态从“可用”向极致体验演进。

2026-05-31

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腾讯云TBDS与WeData：以全栈国产化大数据平台应对海量数据挑战

企业面临大数据管理与应用的多重瓶颈企业在数字化转型中，普遍面临海量数据处理、系统稳定性、开发运维复杂度及国产化适配的挑战。具体表现为：数据量巨大（如日接入数据条数85万亿）、计算任务繁重（日实时计算次数150万亿）、技术栈复杂导致运维成本高，以及需满足全栈信创环境兼容的硬性要求。任务处理规模：太平人寿平台支撑每日任务数10000+；某国家级信创项目日加工任务达10万+，汇聚任务全量上线后预计30万+/日。成果：当前集群规模200+并持续扩容，通过全链路数据开发治理平台，实现了分析时效从小时级到分钟级的飞跃。全栈国产化成功实践：已在某国有大行、兴业银行、国泰君安期货、中信建投证券（证券业首个）、深圳证券交易所、鹏华基金（基金业首个）等关键行业成功落地，验证了其在全栈信创环境下的成熟度与可靠性。

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2026-05-31

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抛弃CUDA生态，万亿参数全栈国产化——拆解DeepSeek V4的「飞行换引擎」

抛弃CUDA生态，万亿参数全栈国产化——拆解DeepSeekV4的「飞行换引擎」大家好，我是摘星，今天我们来拆解一下DeepSeekV4把万亿参数大模型从英伟达CUDA全面迁移到华为昇腾这件事。二、DeepSeekV4架构全解析：万亿参数只激活3%在深入迁移细节之前，先搞清楚DeepSeekV4本身的技术架构。这个模型的参数规模约1万亿，但每次推理只激活大约370亿参数——不到总量的4%。三大模型各有所长根据多方公开的Benchmark数据，当前第一梯队大模型的对比如下：维度DeepSeekV4GPT-5.4ClaudeOpus4.6参数规模~1万亿(MoE)未公开未公开推理激活参数~370亿全量全量上下文窗口 DeepSeekV4的训练过程据报道仍然使用了部分英伟达GPU，只是推理阶段实现了100%国产化。训练端的全面替代，还需要更多时间。未来5年，国产化技术人才缺口大，懂CANN+昇腾会成为差异化竞争力。如果你是投资者，关注推理端芯片和配套软件生态，这比训练端更容易出成果。

2026-04-24

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腾讯安全湖：云原生全栈国产化安全大数据分析产品概要

一、产品定位与核心亮点腾讯安全湖是一款云原生、低成本、高性能、自研、全栈国产化的安全大数据分析产品，核心定位为PB级安全数据智能分析平台。应用价值：集成网络流量数据，扩展流量检测能力，支持180天以上全流量数据分析、调查取证、威胁回溯和可视化；基于全流量数据开展情报检测、漏洞检测、失陷和入侵风险排查。 2. Splunk国产化替换适用对象：需满足全栈国产化要求、原有Splunk平台的PB级安全数据分析企业。痛点：原有Splunk平台不满足国产化信创要求，迁移成本高、语法兼容性差。应用价值：全技术栈满足国产化信创要求，兼容SPL语法检索规则和Dashboard，支持告警规则迁移、图表报表还原，满足PB级安全数据智能分析需求。三、应用框架和功能介绍 1. 国产化能力：全技术栈满足国产化信创要求，兼容SPL语法检索规则和Dashboard，支持告警规则迁移、图表报表还原，可替代Splunk。 4. 荣誉背书原文未提及该产品获得的相关技术荣誉和奖项。

IT资讯研究所

2026-05-31

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【金猿国产化展】曙光存储——构建自主可控的全栈信创数据基石

国产化·中科曙光该国产化厂商奖项由中科曙光投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025大数据产业年度国产化优秀代表厂商》榜单/奖项评选。 1.供应链生态：深度协同的国产化体系曙光存储的国产化适配覆盖完整技术栈，与海光、飞腾等国产CPU深度协同，通过“超级隧道”等技术释放国产算力。同时，其存储系统与国内主流SSD厂商在介质特性与软件算法层面进行深度融合，并与麒麟软件等国产操作系统、数据库厂商完成全栈适配。在国际性能测试中登顶的FlashNexus全闪存存储等产品，证明其核心技术不依赖国外特定供应商。保障关键行业数据主权与安全：在金融、电信、能源等关乎国计民生的领域，实现了核心数据底座从国外系统到全栈自主可控系统的迁移，从根本上保障了数据安全与产业链安全。

2026-01-05

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Python全栈安全：构建安全的全栈应用

第一部分：全栈应用安全概述Python作为一种多用途的编程语言，已经在全栈应用开发中变得非常流行。全栈应用开发包括前端和后端开发，通常还涉及到数据库和服务器的管理。然而，与其它应用开发一样，全栈应用也面临着各种安全威胁。在这篇文章中，我们将深入探讨如何构建安全的Python全栈应用，包括前端、后端和数据库层面的安全性。第二部分：前端安全1. 认证与授权在全栈应用中，后端必须处理用户的认证和授权。通过综合使用这些工具和技术，您可以构建更加安全和健壮的Python全栈应用，为用户提供更可信赖的服务。在构建和维护全栈应用时，请不断学习和更新安全措施，以保持应用的安全性。希望本文对您构建安全的Python全栈应用提供了有价值的信息和指导。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，欢迎随时联系我。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

2023-11-09

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2023腾讯·技术创作特训营第三期

基于“6T”全栈基础设施构建国产化业务底座与量化降本实践

解耦软硬生态与重塑协作流：全栈融合创新体系架构落地针对上述痛点，腾讯云构建了以基础软件“6T”为核心的1:1私有化全栈云及应用架构，实现软硬解耦与平滑演进： “6T”基础算存网底座： TencentOS Server：提供CentOS原地替换工具（TOSAM），支持四步可视化批量替换，具备“AI+操作系统”全栈底座，兼容国内外主流AI硬件生态与训练框架。腾讯专有云TCE与PaaS平台TCS：提供一云多芯（CPU/GPU/NPU）的全栈智算底座，软硬件适配度达100%。TCS支持最小3节点轻量起步，与底层硬件（物理机/虚拟机/第三方云）完全解耦。腾讯云大数据TBDS与TI平台： TBDS提供湖仓一体与Data+AI引擎；TI平台提供覆盖数据准备、模型精调到部署的全流程工具链，支持千亿混元MoE开源模型及异构算力集约管理。万格信息（开发效率提升）：借助智能体开发平台打造全流程专家助手，服务200多位工程师，平均单人提效50%以上，大幅缩短工程师培养周期。

2026-05-28

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