智慧网络底座
SDN 编排 + 全链路埋点,节点级指标 15s 一采,支撑容量决策。
- 采样粒度
- 15s / 节点
所有指标取自近 30 天生产环境滚动窗口,P95 口径;无基线不上线,是 AI 平台开发的第一条纪律。
把「网络侧可观测」与「AI 平台开发」拉到同一张表里对齐,差异会立刻显形。
| 维度 | 表现 |
|---|---|
| 指标口径 | 各自为政,难以对齐 |
| 故障定位 | 平均 28 分钟 |
| 模型上线 | 3–5 天人工审批 |
| 安全基线 | 事后补丁 |
| 维度 | 表现 |
|---|---|
| 指标口径 | 统一标签体系,秒级对齐 |
| 故障定位 | 缩短至 6 分钟内 |
| 模型上线 | 灰度发布 30 分钟 |
| 安全基线 | 零信任左移校验 |
SDN 编排 + 全链路埋点,节点级指标 15s 一采,支撑容量决策。
数据—训练—推理—评测四段流水线,模型版本与数据集双向追溯。
东西向流量加密 + 模型输入校验,异常请求拦截率 1.9%。
首屏关键指标 1.2s 可读,动态交互反馈不阻塞主线程。
生态接入按标准化 OpenAPI 对接,平均联调周期 5 个工作日。
每条都带可验证的阈值与做法,可直接写进团队的技术验收标准。
来自制造、金融与物流三个场景的真实反馈摘要。
接入后我们第一次能按节点看到推理时延分布,排障从半天压到 6 分钟,模型迭代节奏明显稳了。
风控模型的灰度三段走下来,线上事故为零;安全拦截率 1.9%,误杀率压到 0.1%,业务侧愿意继续放开权限。
算力成本看板按每千次推理核算后,我们把利用率从 58% 提到 86%,同样的预算多跑了 2.4 倍任务。
左右交错推进,每一步都有明确产出物与量化门槛。
梳理节点、带宽与 GPU 池清单,标注跨域链路,输出拓扑图与容量缺口表。
产出:拓扑图 + 缺口表 · 周期 3 天按指标字典接入 15s 采样,建立时延、利用率、错误率三条基线与告警阈值。
产物:基线报告 · 指标缺失率 < 1%把数据、训练、推理、评测四段接入统一调度,模型版本与数据集双向绑定。
产物:可追溯流水线 · 追溯覆盖 100%影子 5% → 20% → 全量,每段观察 30 分钟,安全校验左移到输入层。
门槛:时延涨幅 < 10%,错误率 < 0.5%按每千次推理核算成本,联动响应式设计与动态交互指标,月度复盘迭代。
目标:利用率 75%–88%,首屏 1.2s 可读我们会基于你的网络拓扑与平台现状,输出缺口清单、基线建议与三段灰度方案,附量化验收阈值。