设备接入
按 MQTT/TLS 1.3 接入,批量导入 200 台以内单批,校验丢包率 < 0.3%。
每步都有明确的完成判据,避免“看起来跑通了”。步骤之间用细线连接,进度轴可展开查看交付物。
按 MQTT/TLS 1.3 接入,批量导入 200 台以内单批,校验丢包率 < 0.3%。
用可视化工具拖拽算子,单图节点控制在 40 个以内,便于回溯与灰度。
配置事件触发器,状态回传间隔 5s,前端仅订阅必要字段降低带宽。
先 5% 流量灰度 30 分钟,错误率低于 0.5% 再全量发布。
三个真实角色视角:运维、算法、产品,都关心同一件事——单页里能不能一眼看清状态。
“把 6 个看板合并成一页后,排障平均耗时从 26 分钟降到 9 分钟,值班交接不用再翻三个系统。”
制造行业 · 运维负责人“可视化工具里直接改算子参数,模型迭代从每周一次变成每天两次,回滚只要一次点击。”
AI 平台 · 算法工程师“极简排版让新用户 8 分钟内跑通第一个示例,注册到激活的转化提升了 23%。”
开发者工具 · 产品经理场景图均采用统一 16:9 裁切与暖调柔光,保证单页内视觉节奏一致。

万级终端接入,边缘预处理后仅回传特征,带宽占用下降 61%。

单帧推理 45ms,误检率控制在 0.8% 以内,替代 3 班次人工抽检。

按 GPU 显存切片分配,租户间隔离,SLA 达标率保持 99.9%。

沙箱环境 5 分钟拉起,API 首次调用成功率 96% 以上。
按顺序执行,每条都带可量化阈值;达不到阈值就不要进下一步。
首屏可见内容控制在 6 个信息块内,图片统一 loading="lazy" 且首屏图不超过 1 张;目标 LCP ≤ 1.8s,超出就把次要看板下沉到第二屏。
实时交互场景批大小取 1~4,离线批处理取 16~32;实测 P95 超过 250ms 就降批或加副本,别用无限扩容掩盖单点瓶颈。
看板自动刷新间隔 ≥ 5s,滚动与拖动事件用 requestAnimationFrame 合并;断网时切到最近一次快照并显式标注数据时间。
每次发布记录模型哈希、特征表版本、训练数据时间窗三项;缺任意一项则拒绝上线,避免“模型没变但指标掉了”的排查黑洞。
5% 流量观察 30 分钟,错误率 < 0.5%、P95 波动 < 15% 才扩到 50%;任何一项越界立即回滚,回滚脚本需在上线前演练一次。
编排画布单图节点 ≤ 40、嵌套层级 ≤ 4;超限就拆成子流程,否则渲染与调试耗时都会显著上升。
价格随调用量与并发数阶梯变化,以下为单租户月度参考,含基础运维与观测能力。
横向对比 4 个关键维度,窄屏可左右滑动查看完整表格。
| 对比维度 | 自建开源编排 | 本平台托管 | 混合模式 |
|---|---|---|---|
| 首次可用时间 | 约 12~20 人日 | 2 人日(含沙箱) | 5 人日 |
| 单页看板与可视化工具 | 需自行拼装 3~4 套组件 | 内置 6 类看板,开箱即用 | 核心看板托管,扩展自建 |
| 数据出域要求 | 完全可控 | 需走脱敏与加密通道 | 敏感特征留在本地 |
| 弹性与成本 | 闲置率高,峰值易排队 | 按并发弹性,峰值不排队 | 混合调度,成本居中 |
| 运维人力 | 需 1~2 名专职 | 平台侧承担常规运维 | 0.5 名兼职维护 |