已结束——【课程预约】医疗影像智能标注一体机实战分享
JDC公开课来啦！这次我们请到了资深系统架构师——zhangjbn分享《医疗影像智能标注一体机实战分享》时间是2025年10月14日（周二） 19:00，JDC视频号线上直播，不容错过！JDC公开课，知识积累的宝库，思维的火花碰撞的地方！主讲人简介●资深系统架构师参与有礼1、扫描下方海报上的二维码，预约直播2、提问有礼：在评论区加上自己想提问的问题，问题若在直播间被选中答复，将获得JDC独家定制礼品3、邀请朋友预约有礼：识别下方推广二维码，生成自己的专属推广二维码图片，将图片转发至微信朋友圈，配文“医疗影像智能标注一体机实战分享”，扫描二维码预约，一起进步”，将发送的朋友圈截图发送至本帖的评论区，即可获得10智豆。😆邀请人数最多的TOP 5兔粉将分别额外获得800、600、400、200、100的智豆奖励，最低邀请人数需分别>20、>15、>10、>8、>5， JDC将会在活动结束后公示TOP 5邀请数据，数据统计截止日期：本次直播结束后🥰生成专属推广二维码流程如图🥰
已结束——【课程预约】大模型推理通识技术介绍
JDC第39期公开课来啦！这次我们请到了高级算法工程师——小子wjyao 老师，分享《大模型推理通识技术介绍》时间是2025年9月25日（周四） 19:00，JDC视频号线上直播，不容错过！JDC公开课，知识积累的宝库，思维的火花碰撞的地方！参与有礼1、扫描下方海报上的二维码，预约直播2、提问有礼：在评论区加上自己想提问的问题，问题若在直播间被选中答复，将获得JDC独家定制礼品3、邀请朋友预约有礼：识别下方推广二维码，生成自己的专属推广二维码图片，将图片转发至微信朋友圈，配文"借力鸿蒙开发和华为云，实现项目创新和自我成长”，扫描二维码预约，一起进步”，将发送的朋友圈截图发送至本帖的评论区，即可获得10智豆。😆邀请人数最多的TOP 5兔粉将分别额外获得800、600、400、200、100的智豆奖励，最低邀请人数需分别>20、>15、>10、>8、>5， JDC将会在活动结束后公示TOP 5邀请数据🥰生成专属推广二维码流程如图🥰
【干货分享】大模型推理技术分享报告
大家好，很荣幸受JDC的邀请，为大家做一次分享。本次分享将围绕大模型推理的相关技术展开，涉及内容以通识性介绍为主，深度有限。群内有许多大模型领域的专家，欢迎大家在分享后多多交流。我今天的分享主要包含四个部分：一是大模型结构介绍；二是大模型推理中的并行优化算法及推理加速技术；三是当前热门的MOE场景下的加速技术；四是今年备受关注的强化学习后训练场景下高效推理采样的实现方式。最后，会对相关内容进行总结与展望。一、大模型结构介绍关注本次直播的观众，不少可能从事深度学习相关工作。在2023年大模型兴起之前，大家所研究的多为传统小模型。传统小模型与大模型存在显著区别：传统小模型算子数量多、种类丰富，网络结构复杂；而大模型基于Transformer结构，结构简洁清晰，涉及的算子仅十几个，优化点相对较少，但模型尺寸远大于传统小模型，通常相差数个数量级。因此，大模型与小模型的推理优化思路截然不同。 目前常见的大模型主要分为两类：密集型（Dense）模型和混合专家系统（MOE）模型。MOE模型自去年底至今年初逐渐受到广泛关注，而此前大家更多研究的是Dense模型。Dense模型与MOE模型的核心区别在于Transformer结构中的前馈网络（FFN）层：Dense模型中，所有token共享一个大矩阵进行矩阵乘法运算；MOE模型中，不同的token会激活不同的专家，相当于将原来的大矩阵拆分成多个细粒度的小专家，不同token通过不同专家进行计算和推理。这样做的好处是单个token的计算量大幅下降，例如某600B参数量的MOE模型，每个token激活的参数量可能仅为30B。Dense模型采用全连接结构，简单通用，适用于各类标准推理任务，通常可单机或单卡部署；MOE模型作为混合专家系统，结构相对复杂，推理部署时配置更为繁琐，常见的有大专家并行方式，也可采用多机混合分布式部署，在推理资源调配与架构统一方面比Dense模型复杂。关于MOE架构，存在一些常见误区。例如，常说的300B参数量、激活30B参数量的MOE模型，大家可能认为其性能与30B参数量的dense模型相当，但实际上要达到这一效果，需要在工程上进行大量优化。第一个误区是认为300B参数量的MOE模型，激活30B参数量就等同于30B参数量的模型。事实并非如此，MOE模型推理的主要难点在于：当单个token激活30B参数量的专家时，若输入包含大量token（如在预处理阶段输入大量文字），每个token激活的专家不同。模拟结果显示，当输入token达到125个左右时，300B参数量基本会被全部激活，这会给显存带宽带来极大压力。虽然单个token的计算量降至30B参数量水平，但权重从全局内存加载至计算内存时，带宽难以支撑如此大的参数量，此时其激活量相当于300B参数量的dense模型。不过，MOE模型也有优势，即在计算过程中，随着输入token数量或批次大小的增加，计算量不会显著增加，而Dense模型的计算量基本呈线性或超线性增长。因此，在训练中采用MOE结构可大幅节省时间，在推理中采用大专家并行方式也能降低推理时间。二、推理中的并行优化算法及加速技术1. 张量并行（TP）：大模型尺寸庞大，单张GPU的显存往往无法容纳。例如，70B参数量的模型不做量化时需140GB显存，即使进行INT8或IP8量化，也需70GB显存，而部分GPU（如910B）的可用显存仅64GB，无法容纳。为解决这一问题，可将权重切分成多块，分别部署在不同显卡上进行计算，计算后通过通信汇总结果（如进行归约或收集操作）。TP的优势在于能让模型在显存较小的显卡上运行，且可通过并行计算实现加速，但会增加额外通信，在dense模型中，通信占比约30%，因此通信优化是重点。2. 数据并行（DP）：DP在训练中应用广泛，目前在推理中也开始采用，尤其在MOE大专家并行时。对于不同的DP域，输入不同数据，可提高整机吞吐量。3. 专家并行（EP）：类似于TP，EP将大矩阵拆分成多个专家，将不同专家部署在不同显卡上。这样不仅能实现计算加速，还能整合多张显卡的显存带宽（如单卡1.6T带宽，两张卡可达3.2T），进一步提升性能。4. 序列并行（SP）：针对长文本输入场景（如智能体或长上下文对话），单张GPU计算难以满足首字响应时间（TTFT）或每token响应时间（TPOT）要求。SP将单个用户的输入按序列切分，由不同显卡计算，可缩短响应延迟，提高效率。5. 流水线并行（PP）：PP在训练中应用较多，目前在推理优化中也逐渐受到重视，尤其适用于后训练场景。后训练更关注整机吞吐量，对延迟要求较低。PP将模型按层横向切分成多段，部署在不同显卡上，通信量小（仅传输激活值），结合流水技术隐藏通信耗时，可显著提升整机吞吐量。6. 预处理器与解码器分离（PD分离）：大模型推理中，编码器（encoder）和解码器（decoder）对资源的需求不同：编码器属于计算密集型，解码器属于访存密集型，而目前没有兼顾高算力和高访存带宽的显卡。因此，可将预处理器（P）部署在算力强的显卡上，解码器（D）部署在带宽高但算力相对较低的显卡上，以实现降本目标。此外，PD分离还能提升用户体验。在非PD分离模式下，一台机器需服务多个用户，不同用户请求时间不同。若某用户正在进行解码器计算时，新用户的预处理器请求进入，为保证新用户的首响时间，可能会暂停原有解码器计算或使其与新请求并行计算，导致原有用户的响应时间被拉长，出现卡顿。而PD分离后，机器仅部署解码器，可保证响应的流畅性。目前业界PD分离方案主要有两种：一是PD直连，通过提前建立连接实现点对点直传，传输延迟低，但部署复杂度高，全互联配置及扩容、故障处理均较麻烦；二是基于KV存储（KV store），预处理器计算结果存入KV store，解码器从其中获取数据，实现解耦，部署灵活，但中间存储会增加约20-30ms的首响延迟，仍在可接受范围内。7. 页注意力（Page Attention）：该技术可有效节省显存。传统注意力机制中，需为每个用户分配固定大小的窗口（如4K、8K，甚至32K、64K）存储键值对（KV），造成显存浪费。Page Attention借鉴操作系统的分页机制，将KV显存划分为多个块（如128个token/块），按需分配，用完回收再分配给其他用户，可提高显存利用率，增加并发路数。在实际实现中，若某一时刻所有用户均需长窗口（如64K）导致页不足，可暂停相关任务，将其已计算的页卸载至CPU，回收显存页分配给其他任务，待其他任务完成释放页后，再唤醒暂停的任务继续计算，保证程序正常运行。8. 缓存命中（Cache Hit）：在多轮对话或长上下文场景中，“以查代算”的缓存技术应用广泛。例如，用户的问题Q1及回答A1会被存入KV存储缓存，当用户基于历史对话提出Q2时，可直接从缓存中获取Q1和A1的计算结果，仅需计算Q2并生成A2，再将Q2和A2存入缓存。采用显存、内存、磁盘三级缓存架构：热数据存于显存，加载速度快；显存不足时，将冷数据写入内存；内存不足时，写入磁盘。结合外部服务，当用户再次访问时，可从磁盘加载历史数据，保证对话连贯性，提高缓存利用率、降低计算量、提升整机吞吐量。 9. 模型量化：随着芯片技术发展，大模型量化技术不断进步。以往多采用INT8量化，现在如英伟达的部分显卡及华为下一代950显卡均支持IP8量化，其表示范围更大，量化损失更小。目前四比特（4-bit）量化在大模型上的效果下降也较少，具备可用性。量化的优势在于：一是降低显存占用，使模型可在单机或单卡部署，减少通信开销；二是提高访存带宽，如从FP16或BF16量化至INT8或IP8，带宽压力可降低一倍，对带宽受限的算子，相当于加速一倍；三是提升计算速度，多数硬件上INT8计算的算力是FP16或BF16的一倍。当前业界常用的量化方案如SmoothQuant量化，其核心思路是：大模型权重分布平缓，无明显奇异值（训练正常的情况下），但输入激活值不可控，可能存在大量奇异值（如99%的值在±1内，1%的值为100以上）。传统Min-Max量化会导致有效数据被量化为零，精度损失大。SmoothQuant量化将奇异值转移至权重，利用权重的平缓特性分摊压力，使INT8量化的效果损失控制在1个点以内甚至无损。三、MOE场景下的加速技术MOE模型的主要问题是权重庞大，虽单个token激活的专家有限，但当输入预处理数据量大或批次尺寸大时，可能激活所有专家，导致带宽压力骤增。对此，可将专家分配到多张GPU上（如256个专家，每2个部署在一张GPU上，共需128张GPU）。对于被频繁激活的“热专家”，可单独部署并进行冗余备份，以降低其计算压力，避免因热专家计算缓慢拖慢整体进程（因所有token需与专家计算完成后进行全局通信）。MOE模型结构复杂，需采用多种混合并行方式优化：注意力（Attention）层可采用TP并行（可能结合SP并行）加速；输入部分采用DP并行；MOE层（FFN层）采用EP并行。过程中涉及大量通信和数据交换，且需多机多卡分布式部署，复杂度高于dense模型。针对DP域的加速技术包括“分块预处理（Chunk Prefill）”：DP域中不同输入的长度可能差异较大（如A输入长、B输入短），导致不同显卡的计算时间不均衡，通信需等待所有显卡完成计算，造成部分显卡空闲。采用Trunk Prefill，将长输入按固定长度（如1024）切分，分轮计算，使各显卡计算时间均衡，减少空闲时间，提高整机吞吐量。计算通信隐藏技术也可提升MOE性能：一是利用共享专家，在共享专家计算时进行其他专家的分发（dispatch），隐藏分发时间；二是采用多流（Multi-stream）技术，将输入分成多组，交替进行注意力计算和合并（combine）操作，实现计算与通信并行，虽对单用户端到端延迟影响不大，但可显著提升整机吞吐量。负载均衡对MOE至关重要：未做负载均衡时，部分专家（热专家）被频繁访问，负载过高，而部分专家（冷专家）很少被访问，资源浪费。通过为热专家分配更多显卡、将冷专家集中部署，可使各显卡的token计算量均衡（如优化后差异从2-3倍降至基本均衡），减少空闲时间，提高整机吞吐量。MOE的投机解码（MTP）技术：在Dense模型中，投机解码采用小模型配合大模型，小模型生成多个token（如10个），大模型校验并接受正确的部分，加速生成过程。MOE的MTP技术则新增一个与标准层相同的Transformer块，该块生成结果需校验，成功则接受，失败则重新生成。当接收率达80%以上时，可带来20%以上的提速。注意力与前馈网络分离（AF分离）：借鉴PD分离思想，将模型中的注意力（Attention）和前馈网络（FFN）拆开部署。在解码阶段，随着解码长度增加，注意力的资源需求呈平方级增长，而FFN的资源需求基本恒定（输入为B×1）。将两者分别部署在不同机器上，可根据需求灵活扩容注意力机器，满足整体吞吐量需求，收益可观。四、强化学习后训练场景下的高效推理采样当前强化学习后训练（如PO、POG、SPU等算法）备受关注，我们采用“训推共卡”方式：训练与推理共享计算卡，训练完成后模型更新至推理引擎，推理采样的数据再用于训练，形成迭代。过程中需解决训练与推理的切换、模型更新及推理加速等问题。针对后训练场景的方案包括：一是模型卸载，训练时将推理引擎的模型及KV缓存卸载至CPU或丢弃，复用显存；二是推理引擎热启动与模型快速更新，训练得到的新模型可快速更新至推理引擎，使其继续推理采样；三是优化推理以提升吞吐量，后训练场景对延迟不敏感，因此可极致压榨显存，提高并发路数（高路数下解码效率更高）。总结与展望大模型推理虽模型结构较传统小模型简单，但优化工作复杂，涉及多机多卡分布式推理、KV缓存、注意力优化、量化（需保证效果，多采用后量化）、服务化技术（如LoRA、PD分离、AF分离、重新解码等）及底层算子融合与效率优化等。未来展望：1. 低比特量化：目前8比特量化较普遍，4比特量化因效果损失小，有望成为今年的主流，2比特量化也值得进一步探索。2. 分布式系统优化：随着模型尺寸增大，超级集群的可靠性、易用性、部署维护及容灾能力需重点考虑。大规模集群中，单卡故障可能影响上千用户，需完善容灾机制。3. 精细化显存管理：长上下文导致KV缓存占用显存剧增，需通过异步下发、显存与CPU间数据拷贝及备份等方式，在有限显存中运行更多路数，提高利用率。4. 自动调优：相较于手写算子，Triton等工具在常规算子性能上已不逊色，华为的相关工具也在算子融合调优方面发挥作用。未来需探索更高效的算子开发与调优方式，加速推理开发。以上就是本次分享的全部内容，感谢大家的聆听。
【干货分享】智能极简遇见未来双力数据中心
一、分享主题由我给大家分享一下华为在数据中心的解决方案。分享的主题的是“智能极简遇见未来双力数据中心”。二、项目介绍云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术快速发展，数据呈现爆炸式增长，IDC建设成为大势所趋。世界主要国家和企业纷纷开启数字化转型之路，全球数据中心IT投资呈现快速增长趋势。在未来几年，IDC产业将迎来其新一轮的发展机遇。此外，以资源外包的网络服务方式逐渐受到企业重视，并取得长足的发展。在控制不超总投资估算的前提下，建设成“三机房、两靶场、两中心”的智慧城市大数据和算力中心，具备智慧城市数据汇聚、智慧城市应用调度、提供云资源、算力资源、网络安全防护能力及人才培训服务等多项功能。以满足XX市智慧城市各项政务及民生应用云资源运营，助力产学研转化、大数据算力、存储资源的可持续性升级，推动XX市乃至XX地区数字化的高速发展。三、关键技术分析本期项目建设规模含一层机房及二层机房两部分。本项目机房建设对标《数据中心设计规范》GB50174-2017中B级机房要求。湖南省XXX市的政府大数据中心的建设要求，XX市政府整体建设一个智慧政府数据中心，其他单位以及市直部门不在单独进行数据中心建设。既要数据中心机房项目作为承载XXX市算力中心的基础设施，在数字化转型中扮演着关键角色。该机房将承载算力中心的网络核心和汇聚功能区，也提供数据中心和云计算中心的空间和基础环境保障，为未来计算扩容等需求提供基础环境。推动整个市以及整个湘北地区的一个数字化的高速发展。它建设满足“数据中心设计规范GB50174-2017”- B级机房的标准。项目建设符合近些年来国家以及湖南省政府对于建设高效节能的新型数据中心的相关政策要求，PUE值小于1.3。整体建设方案是采用新一代的节能技术建设冷热隔离的封闭冷通道。相比于传统机房地板下送风，封闭冷通道更符合现有国策。虽说本次机房采用B级标准建设，但实际上我们在供配电上采用A级机房的架构模式。就是其中任何一路市电的中断或者是ups的故障，都不会造成机房断电风险，提高了机房的供电可靠性。在已经建设完成的大楼内改造为数据中心，关于经济效益方面：有效促进国有资产保值增值；提高工作效率，减少行政经费支出；本次机柜建设五百多个机柜。我们预计运行使用15年，租金总收益大概是五个多亿。节能设计在供配电采用智能融合电力模块技术每年节约电费约为52万元；暖通空调采用氟泵风冷精密空调技术每年节约电费为55万元。按数据中心运行15年的计算，总计可以节约1605万元。关于社会效益方面：助力国资监管转型，促进监管方式和手段的创新；提高国有资产监督管理能力和水平；加快推进国有企业“数智化”转型；促进信息化建设税收贡献，建设所产生的投资费用，可为该市的创造更多的税收，拉动就业；促进湘北地区的云计算、大数据、区块链等方向高新技术的发展。目前XX市各区县政府的机房均未统筹建设，整体规模偏小，设施陈旧，无法满足数智政府建设需求。同时，XX市政务云目前租用运营商机房，容量使用率已经接近警戒值，但因受到场地及配电等客观因素的影响，导致政务云无法就地扩容。XX市缺少一个大型自用集中的数据中心机房（目前周边地市如长沙市、常德市、益阳市、株洲市、永州市等均有自建的大型数据中心机房），现有机房建设处于零散式分布状态，自建及租赁的形式居多，待建“X慧云”急需机房。本期数据中心机房项目作为承载XX市算力中心的基础设施，在数字化转型中扮演着关键角色。因此，数据中心机房建设意义重大，是“智慧XX、数字政府”建设的支撑，是XX市产学研转化和存储资源可持续性升级的需要，是XX算力中心建设的必备。a)  智能融合电力模块技术智能融合电力模块技术，通过高密高效的UPS和融合UPS输入输出配电技术，相比传统方案在占地上节省40%，效率上UPS双变换模式下提升1.1%，UPS智能在线模式下提升3.3%，通过预制集成技术降低交付周期75%，同时通过全链路可视的集中管理及AI智能运维特性，提升运维效率降低成本，提升运行安全可靠性。该智能融合技术贯彻《2030年前碳达峰行动方案》指导思想，助力数据中心绿色低碳转型行动、节能降碳增效行动、绿色低碳科技创新行动，持续降低全生命周期能耗和碳排放。无论从发展趋势，采购成本，还是实际的售后维护角度来看，智能融合电力模块技术各方面指标都优于传统的供配电方式。智能融合电力模块技术取代传统供电方式这一发展趋势也已经获得业界的广泛认可，本期数据中心采用智能融合电力模块技术即符合“3060”国策下的绿色化、低碳化数据中心机房，又满足当前技术主流。b)   氟泵空调技术在数据中心节能领域研究比较火热的当下，为了降低能耗、推出新产品，市场上提出了很多制冷散热的新概念。所谓的“氟泵空调”就是其中之一，是制冷剂自然冷却循环。很多厂家研发了氟泵空调，在原有的直膨式制冷循环系统中增加了氟泵，在冬季温度较低时，氟泵开启压缩机关闭，利用氟泵实现制冷剂在铜管内的循环。如下图所示，“氟泵”不只是一个泵，它是一整套循环系统，包括数据中心内部的蒸发器、外部的风冷冷凝器、制冷剂气液分离器、油分离器和制冷剂循环泵。它主要由贮液器、氟泵、管路阀件等组成。氟泵与机房空调配套使用，在夏季，制冷压缩机运行；当室外温度低于设定点时，自动切换为氟泵节能系统运行，保证全年机房空调安全可靠运行；压缩机功率在10kW左右，氟泵功率在1 kW左右。 在室外低温情况下，氟泵的制冷量与10kW压缩机产生的制冷量基本相等这就是氟泵节能的关键所在。在联合国大会上面向全球承诺目标：“2030 碳达峰，2060碳中和”的国家政策下，在通过空调节能的技术方案上，本期数据中心行级精密空调采用“氟泵技术”的氟泵双循环空调系统，就是其中一个节能利器c)   封闭冷热通道技术近年来数据中心建设领域取得的进展，“模块化数据中心”无疑是一个热词。模块化数据中心因其能够提供高性价比、高可用性的建设模式，从而被众多基建厂商所熟知。众多传统数据中心基础设施厂商纷纷进入“模块化”的市场竞争中，“模块化”的理念深入人心。在我国已有不少数据中心开始采用模块化数据中心的建设模式，有的甚至步子迈得更大，采用预制模块化的方式。比如，XXX人工智能数据中心就是采用当下流行的预制模块化技术。在该数据中心的建设过程中，其电力、制冷、通信电缆以及相关的环境监控等都预先部署在一个框架上，类似积木，预先完成测试，然后将这个框架直接部署到数据中心，这样数据中心的建设就如同搭积木，从而加快部署。模块化数据中心是指整个数据中心是由不同模块组成。每个模块都有单独实现的功能，统一的输入和输出接口，模块之间可以相互备份。微模块化数据中心由于采用模块搭建的方法，使得单位面积的计算密度得到了极大的提升。同时，由于是以模块的方式进行组合扩大，所以用户可以根据投资情况和业务发展需求，实现灵活的分期建设。由此不仅提升了模块的利用率，同时降低了资金压力。冷热通道隔离的模块化数据中心作为一种趋势的出现并逐渐被成熟应用，反应灵敏的数据中心将会逐渐成为用户的首选。微模块数据中心由于具备绿色节能、快速安装等优点，在满足客户业务需求的同时创造更多价值，成为未来数据中心建设模式的新标准与方向标。d)   智能小母线技术智能小母线是在线即插即用，可以考虑满足当前4KW、5KW的需求，也满足后期的8KW、10KW、12KW扩容需求。智能小母线相比于传统的电缆，具有电流小、易插接、智能化程度高等优势，其电流规格在630A以内，能满足国内90%以上的数据中心机房配电系统。智能小母线通过始端箱从前端UPS取电，以铜排材料的母排系统组成输电结构，采用即插即用的方式，给各个机柜内的PDU配电。始端箱和插接箱内设置监控模块，可针对每个机柜的用电量以及温度数据进行监测，并具有通讯至动环监控的功能。无论从技术性能，全生命周期成本，还是数据中心的后续扩容等方面考虑，都会将智能小母线系统作为数据中心最后50米配电的最优选择方案。同时，在数据中心的建设过程中，限于有限的资源，提高单机柜装机的功率密度，使数据中心单位面积产生更大的价值是很有必要的，打破传统配电模式，驱动新型数据中心配电方式的变革也是势在必行。e)   智能化运维技术数据中心通过系统化、自动化、智能化的手段来改变现状，实现数据中心自动驾驶，即运维自动、能效自优、运营自治。通过架构级优化设计，减少能量的转换层级，去除多余部件，在减少故障点的同时，做到无损切换、无感知切换，实现系统的永续在线，实现全方位全体系的架 构安全。同时通过大数据分析和人工智能算法，深度挖掘分析数据中心能效数据， 实现PUE节能分析与优化，帮助用户做好能效管理。因此，本期数据中心监控系统选择数据中心自动驾驶技术。四、规划设计方案XX市大数据和算力中心项目第一阶段数据中心机房建设，目标是按照数据中心设计规范的B级机房标准，围绕XX市算力中心发展，将PUE目标值控制在1.3以内，依据结构、系统、服务和管理以及它们之间相互联系，建成具有 “一模、三性、四高”的数据中心机房。将机房的供配电系统、暖通系统、机柜冷通道系统、动力环境综合管理系统、给排水系统、装修系统、消防系统等相关系统建设完善。“一模、三性、四高”分别指：Ø  一模：机房设备模块化；Ø  三性：稳定的可靠性、设备的可扩展性、便捷的管理性；Ø  四高：高集中、高可用、高带宽、高速率。涉及数据中心机房建设，含一层机房及二层机房，共包含供配电系统设计、暖通系统设计、机柜冷通道系统设计、动力环境综合管理系统设计、给排水系统设计、装修系统设计、消防系统设计、ECC监控室设计、BIM三维展示平台设计及节能分析等10个模块。总体架构设计如下图所示。本项目数据中心机房布局采用模块化机房的方案并参照数据中心设计规范的B级机房标准要求进行设计，机房各层平面布置如下系列图所示。本项目一层机房：规划12组微模块，包含300台服务器机柜和24个网络机柜、48台行级风冷氟泵精密空调；二层机房：规划12组微模块，包含276台服务器机柜和24个网络机柜、48台行级风冷氟泵精密空调；负一层配电房采用16台房间级上送风风冷精密空调；负一层配电间：4套一体化融合电力模块（UPS）配电系统及配套低压配电柜；负一层电池间：UPS对应蓄电池组及电池开关柜。a)   供配电系统设计我们规划一、二层的机柜采用UPS分区供电，第一层是一套UPS供电，第二层是一套UPS集中供电，根据国标50174 2017数据中心设计规范双母线架构，保证机房供电可靠性。b)   暖通系统设计当时客户在规划设计时，客户是有几条技术路线一是采用液冷？二是采风冷？三是采用水冷？是水冷的？针对客户的提出的三条技术路线以及现场工勘的实际情况和跟客户沟通的实际需求，选择风冷空调制冷方式。液冷的弊端：成本较高：液冷技术的实施和维护成本较高。液冷系统需要专门的基础设施和设备，如冷却液分配单元、冷却塔、泵和管道系统等。以上设备的购买、安装和维护都需要大量的资金投入，增加了数据中心建设和运营的成本。液冷的运维难度比较大，因为它比较重，运维时候需要利用吊臂插拔，成本比较高，兼容也有要求。安全性和泄漏风险：液冷技术中使用的冷却介质可能对设备和环境带来潜在的安全风险。如果泄漏发生，液体可能会对设备造成损坏，并可能对环境造成污染。因此，液冷系统的设计和实施需要严格遵守安全标准和规范，并采取必要的安全措施来防止泄漏和意外事故的发生。维护和运营难度较大：液冷系统的维护和运营需要专业知识和技术。液冷介质的循环、泵的运行和冷却塔的维护都需要经验丰富的工程师来进行操作和管理。此外，液冷系统还需要定期检查和维护，以确保其正常运行和散热效率，整体维护和运营的难度较大。国家或者行业对其技术的规范也还处于空缺状态。缺乏相应的标准支持目前沉浸式液冷还没有在行业内形成趋势，缺乏大规模应用的案例。服务器需要做定制，不利于后期扩容以及方案的灵活性。水冷的弊端：Ø  设备数量繁多，安装复杂，本项目所处位置水资源紧张。Ø  需要冷冻水末端，机房有水浸风险。Ø  大型系统能效较高，与自然冷却适配度也较高。Ø  运维复杂，需要专业人员。Ø  故障影响面较大：单台机组、整个管路。风冷优势：Ø  系统简单，容易安装。Ø  末端介质为冷媒，不存在水浸风险。Ø  变频机组能效较高，氟泵装置市场成熟度很好。Ø  不需要专业人员维护。Ø  故障影响面很小。c)   机柜冷通道系统设计本工程涉及范围包括数据中心一层、二层（24个机柜冷通道，共576个机柜）新增机房内的服务器机柜系统的设计。这些业务机房中机柜是机房关键的物理设施，是机房建设的主要部分，在制定总体技术方案和设备选型时应遵循近期建设规模与远期发展规划协调一致的原则，以满足未来业务机房业务发展需要。数据中心一层、二层的24个封闭冷热通道方式采取隔离装置进行冷通道封闭措施，以分隔冷\热气流，形成良好的气流组织,从而提高机房制冷效果.。封闭冷通道后，可提高空调的送风、回风温度，进一步节省空调的能耗，即使维持原来的送回风温度模式，也可提供更高的制冷能力，以容纳更高密度和更高发热量的设备。d)   动力环境综合管理系统设计本项目建设一套完整的动力环境综合管理系统，能够接入数据中心本地动环监控系统、配电监控系统、安防系统、消防等的监控数据，并以此为基础提供告警管理、能耗分析、电力容量管理、设备管理、自动化巡检、数字运维、智能运营，能效优化等业务功能，从而实现在统一视图上的集中监控、集中运维、集中管理，提升整体运维效率及运营水平，满足业务发展的需要。并预留后续接入扩展能力,可接入交投集团所辖其他远端机房的动环数据（此处要求远端机房的视频监控设备、入侵报警设备、温湿度监测设备、UPS等需接入动环综合管理系统的设备，具备远传通讯接口）。系统组网架构如下所示：本系统应以满足数据中心基础设施日常运维的需要，实现数据中心运维的自动化、智能化，降低运行风险、提高运行效率、降低管理成本、优化资源配置、明显降低能耗、整体提升可用性。在建设过程中应采用完善的架构设计、稳定的技术手段、可靠的安全控制、先进的科技成果。同时结合数据中心的实际状况和未来发展需要，建设具有前瞻性、高实用性、高灵活性和高扩展性的动力环境综合管理系统，并且能充分考虑利用现有各系统资源，建立高性能、低成本的系统。五、华为优势a)   华为公司优势目前，华为在美国、印度、瑞典、俄罗斯及中国等地设立了20个研究所，每个研发中心的研究侧重点及方向不同。我们采用国际化研发体系，聚集全球的技术、经验和人才来进行产品研究开发，使我们的产品一上市，技术就与全球同步。斯德哥尔摩一直是华为重点建设的能力中心，汇聚了大批华为的高端专家。除了网络相关技术外，还有网站电源、UPS逆变拓扑等相关电力电子技术的研究。而纽伦堡作为电力电子行业的硅谷，汇聚了西门子、英飞凌、赛米控等企业，华为可以充分利用全球顶尖的专家资源，并实时追踪业界最新动态，确保华为产品技术的领先性。华为大型UPS的架构设计即出自此处。面向未来发展，华为组建了2012实验室，承载集团创新、研究和平台技术开发的使命。2012实验室聚焦ICT领域的关键技术、架构、标准等方向，持续投入，致力于提供更宽、更智能、更高能效的零等待管道，为用户创造更好的体验；和来自工业界、学术界、研究机构的伙伴紧密合作，引领未来网络从研究到创新实施。我们还与领先运营商成立28个联合创新中心，把领先技术转化为客户的竞争优势和商业成功。b)   华为产品优势华为公司是全球唯一一家能提供E2E全栈云数据中心解决方案的厂商。华为是唯一一家能提供数据中心所有产品和解决方案的厂商，是最懂业务和ICT设备未来演进的基础设施厂商。华为机房微模块产品解决方案FusionModule，隶属华为数字能源产品线，依托华为公司的整体技术实力，提供不间断电源UPS，行级精密空调，微模块封闭冷通道，IT机柜及配套设备。FusionModule采用All-In-Room建设模式，集成了机柜系统、供配电系统、制冷系统、监控系统。FusionModule一体化机房解决方案，因其部署简单、高效节能、可柔性扩容、智能化联动等特点已成为数据中心建设的主流。着眼于数据中心全生命周期管理，FusionModule以模块化架构+智能化大脑为主要设计理念，i3智能化管理为灵魂（iPower智能可靠供电, iCooling智能高效制冷, iManager智能管理简化运维），将子系统、数据中心到全网打造成智能化的有机体，让数据中心机房成为真正可视、可控、可管理的智能化数据中心。华为打造极致安全、智简融合的低碳绿色数据中心 。华为FusionModule系列智能微模块解决方案以模块化、标准化的架构和电力模块、行级精密空调等灵活组合打造新一代模块化数据中心基础设施。其特点：快速部署、高效节省、智能管理、采用密闭冷通道技术，隔绝冷热气流混合，高效利用冷气资源，支持的单机柜功率密度大大提升，PUE降低。在当今全球局势下，信息化离不开网络安全，华为数据中心产品平台自主可控+业内最高级别安全认证，构建端到端的安全可信解决方案。华为全系列产品（UPS、精密空调、微模块、管理系统）获得国内权威机构公安三所首张最高级别安全认证证书，从器件到核心设备自主可控。c)   华为服务优势华为致力于成为客户“值得信赖的服务伙伴”。我们相信，为您提供专业的服务、快速的响应以及客户化的服务产品是推动客户成功的关键要素。华为服务提供端到端的“咨询、网络建设、网络维护、运营管理”一系列解决方案。华为服务长期坚持全球化和的服务策略，拥有14300名专业人员的服务团队，海外员工本地化比率达73％。超过13200名合作方工程师我们一起为客户提供优质的服务保障，在全球每年交付的工程超过240000个。华为在全球90个国家和地区建立了112个服务代表处。我们拥有遍布全球的服务平台，包括3个全球技术支持中心、8个语言技术支持中心、31个培训中心、7个管理服务中心，保证我们能够满足全球客户的不同需求。自1996年以来，华为服务已通过包括ISO9001、TL9000、BS7799等在内的多项国际标准认证。此外，华为已成功通过多家国际知名电信运营商如BT, FT, Vodafone, O2, Cable & Wireless, T-Mobile, TI等的认证。华为时刻关注着行业服务需求的变化，适时推出满足客户需求的服务解决方案。我们准确把握客户的业务发展需要，在最短的时间内提供相应的服务解决方案。
【干货分享】医学智能影像标注一体机实战分享
一、分享主题今天借助JDC平台分享我们在医学影像、智能标注方面的一些产品研发及场景推广实战经验，及与华为合作的智能标注一体机产品，并对未来软硬协同的一体机产品合作做一些展望。二、产业背景介绍2019年以来数据驱动医疗行业科研发展已经成为一种明显的趋势，相关的论文、研发实战都充分证明了这一点。其中以数据驱动、科学研究和影像标注，这已经是一个行业的一个发展的一个趋势，也是解决医疗行业基于影像数据做行业科研的必要基础技术支撑底座。 而我们国家的在医疗数据应用场景化实战方向也走在了世界前列，尤其是很多医学和数字化技术的结合方面，其同质化服务的能力和效率，也适合我们国家面向公众服务的普适医疗的理念。通过提供最佳的一些临床实践的一些场景，来帮助我们用数字化的技术、工程化的技术来驱动医学的精准高效和同质化的公共医疗服务，服务”健康中国“的宏大目标。  人工智能技术有大量的行业落地需求，推动AI算力向边缘侧迁移。同时，边缘AI技术已经从边缘的机器视觉逐步进展到大语言模型、生成式AI、多模态大模型等新一代的AI技术方向。另外大家可以看到，我们国家现在的医学的智能化重点发展方向，区别于美国的集中化的医疗服务模式（如facebook或谷歌大平台模式），更多应用场景在边缘测的诊疗服务。因为大部分医疗专业数据是在医院端的私域数据，做专业病种医疗科研，采用以20%的互联网和公开的数据做大厂基础模型平台为底座，以专有高质量数据集做专病模型知识库或微调，这种训练出来的模型才能更精准的、更准确的医疗专业病种诊疗服务实战，服务于我们的广大的患者。所以在医疗行。行业边缘的智能市场是一个很大的市场。大家可以看到下图的一些数据，我国的边缘智能设备增长很高，医疗行业是其中的关键产业热点方向。中国人工智能边缘计算在政策与技术融合驱动下快速发展，医疗领域成核心场景。医疗边缘智能一体机凭低延迟、隐私保护优势，支撑实时诊断、远程监测等应用。全球 AI 医疗边缘系统 2031 年将达 46.2 亿美元，年增 12.1%，中国因基层需求与老龄化，市场空间广阔，前景向好。 数据驱动临床医学科研也面临诸多挑战，医生日常诊疗任务繁重，科研任务数据管理主要困难有：全量全周期数据集成治理难：跨系统、跨业务、多模态、 多学科长周期、连续性、院内外   完整性、标准化、一致性、 整合对齐数据检索纳排难：非结构化数据检索匹配难复杂检索和时间约束还依赖 SQL 语句编写查询后结果实验验证效果不佳， 且需反复调整数据加工处理难：影像标注、文本标注费时费力 数据预处理工作繁琐特征提取和选择需要技术、经 验和大量实验数据分析建模门槛高：学算法、学编程、搭环境碎片化工具使学习成本倍增、 科研效率倍减技术门槛高、人才稀缺、跨学 科合作难因此行业需要一个一体化的医疗科研解决方案，融合医学和数字科技，实现医疗数据要素价值化，赋能数据驱动的科研创新，规模化实现成果转化。平台需要提供医疗科研多模态数据采集、治理、智能化标注、团队协作科研管理、专病库建设、医疗知识服务、医疗科研成果输出（论文、数据集、应用等）及产业功能服务平台等全面功能组件。 在国家大力推动数字经济与人工智能发展的时代背景下，数据标注产业正经历着迅猛发展。2023 年我国数据标注产业规模达800亿元左右 ，到 2027 年，其产业规模将大幅跃升，年均复合增长率超过 20%。数据标注正在向自动驾驶、医疗影像、 语音识别和自然语言处理等全领域扩展，占比分别达到 35%、 25%、20%和 15%。各项国家地方相关政策为数据标注发展创造条件，为医疗AI发展提供机遇。2025年1月：国家发展改革委、国家数据局等多部委发布《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》发展目标：到2027年，数据标注产业专业化、智能化及科技创新能力显著提升，产业规模年均复合增长率超过20%。推动公共数据标注需求，编制公共数据标注目录，深化人工智能在政务服务、城市治理等领域的应用。2024年5月： 《国家数据标注基地试点建设相关文件》公布7个试点城市（成都、沈阳、合肥、长沙、海口、保定、大同等），推动数据标注基地先行先试。基地需结合地方优势，优化能源与算力资源配置，融入“东数西算”工程布局。2024 年，国家数据局等部门印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026 年）》、国家发改委等部门印发《国家数据标准体系建设指南》和《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》强调数据标注在低空经济、自动驾驶、智慧医疗等领域的应用潜力。提出通过数据标注驱动场景创新。医学影像数据标注作为产业重点发展方向，面临的更大问题与挑战：专业性：医学影像数据标注专业性要求极高，标注量极大，迫切需求智能化标注平台。 卡脖子：由于技术封锁，国内医学影像标注严重依赖于国外单机版标注产品。三、医学影像智能标注产品设计--飞标医学影像标注一体机 核心价值：解决多模态医学影像标注效率、质量问题并保证数据安全产品概述：通过医学影像分割大模型及多种AI技术，提供150余种可扩展的预标注算法，灵活支撑不同规模的数据标注团队高效完成医学影像协同标注工作，支持自动标注、半自动标注、手工标注、三维标注、形态学测量，提高放射学影像的标注效率和质量；基于Web云原生的服务模式，通过医疗数据集中管理，满足医疗数据不出院的要求。关键功能：1、基于大模型、AI智能辅助标注，复杂标注只需一键就完成基于 AI 智能辅助标注技术，医学影像分割大模型支持一键完成复杂组织的精准标注，高效处理海量数据，显著提升标注效率与精准度。2、150种医学影像预标注算法，降低标注门槛提高准确性飞标平台的预标注算法库已经内置了150种医学影像预标注算法，用于解剖结构和病灶的自动化标注 3、多模态医学影像支持，一个工具全搞定，相同的操作方式，学习成本更低，效率更高。模态类型： CT、MR、DR、PAT、DSA、超声、钼靶、内窥镜、眼底、皮肤镜、病理数据格式：DCM、ZIP、JPEG、PNG、GIF、BMP、WBMP、TIFF、MHA、MHD、NIA、NII、NRRD、MP4、MOV、FLV 4、多人、多团队、多中心协同医学影像标注支持单人标注、多人协同标注、专家审核流程等多种协作标注流程。提供多人、多团队、多中心协同工作的组织、分配和管理，通过及时收集反馈意见，进行标注结果审核和优化，不断提升标注质量。 5、电影级高级可视化赋能，让细节展现更清晰通过流畅顺滑的实时渲染，清晰展示医学影像的细节和结构，准确理解图像内容并正确定位感兴趣的结构或病变区域，有助于更清晰地了解病灶与周围组织的空间关系，拓宽医学影像数据的应用场景。 6、数据脱敏与匿名化，实现隐私与价值的平衡数据脱敏与匿名化运用替换、加密等技术处理敏感信息，切断数据与个人身份联系，保障患者隐私。经脱敏和匿名化处理的数据可用于科研、医疗服务优化等，实现了隐私保护与数据价值释放的平衡。隐私合规：满足法规要求。数据可用性：保持数据价值，支持分析与共享。安全平衡：权衡隐私强度与业务需求提供技术。  飞标平台特点与特色1、AI智能辅助标注大模型交互标注更高效这一特性，显著提升了标注的速度和质量。涵盖广泛的分割模型，并且可以在新的医学影像上即开即用，无需额外的训练，做到零样本迁移2、智能预标注技术通过自动病灶检测、自动预标注结果加载等自动化预处理方式，降低IT技术与人工智能应用门槛，提高了标注效率和质量。3、协作标注支持多人在线协作标注标注，标注人员可以在不同的地点通过网络进行实时协作。提供任务分配、进度跟踪等功能，方便团队协作管理。4、高级可视化丰富的高级可视化功能能够将标注结果以更加直观、清晰的方式呈现给用户。通过不同的颜色、透明度、三维模型展示等手段，标注人员和其他医学专业人员可以更清晰地分辨不同的标注区域及其特征。5、多租户与数据安全飞标平台能够服务于多个不同的组织、团队或用户群体，每个租户可以在平台上独立管理自己的标注项目、数据和用户权限。保证数据的隔离和安全，提高了平台资源的利用率。四、应用场景与案例产品主要客户群是医院\医疗科研机构\大专院校，针对科研管理，科研团队和科研工作者、医疗教育工作者，分别提供不同层级的功能组件，满足不同应用场景的精致化需求定制。典型应用场景有：应用场景1：医学影像标注支持多人、多团队、多中心协同工作的医学影像标注平台，解决医学影像标注的关键需求：标得准、标得快、隐私安全等 应用场景2：手术规划支持手术评估、策划、方案尝试、术中参考、术后康复等全流程持续改进的服务功能。 应用场景3：医学影像教学通过精确的图像分析和可视化工具，帮助医学生和专业人员更好地理解复杂的解剖结构和病灶变化，从而提高诊断能力和临床决策的准确性 实战案例分享：智能标注，提高标注效率2-30倍 五、东软-华为”添翼“医疗健康智能化一体机合作实战在2025年2月的DeepSeek热潮中，医疗行业成为部署行业DeepSeek应用的急先锋，全国已经陆续部署超过余个医疗行业DeepSeek应用场景，也给软硬结合的智能化一体机产品提供了高速发展的契机。在8月浪潮之后的行业冷静期，客户逐渐理性，价值驱动占领高地，节奏放缓，市场仍存在大量算力缺口，有特定应用场景价值的智能化医疗行业一体机市场依旧在高速增长。东软添翼医疗健康智能化解决方案2.0，以业务与数据为基石，依托东软医疗数据价值化与“融智”智能化双框架，构建覆盖数据治理、知识萃取到模型构建的全链路医疗数智体系。添翼2.0聚焦于智慧医疗、智慧服务、智慧管理、智慧基层、智慧卫健及城市级健康医疗数据空间六大核心场景，实现医疗赋能体集群（“N”个赋能体）。东软添翼2.0是融合AI、数据、流程、组织于一体的医疗智能化方案，实现数据基座、赋能平台、价值扩展“三维”突破，全面满足用户对数据深度治理、科学能力转化、海量知识萃取、场景模型构建、全场景赋能的迫切需求，为医疗体系的智能化升级提供核心动力。 东软和华为在这个过程中紧密配合，发挥各自优势，讲国产化尖端智能计算平台和医疗行业场景成熟智能化应用相结合，高效率适配国产化软硬件环境，推出了系列东软-华为”添翼“医疗健康智能化一体机合作产品。产品名称功能简介适用销售客户推荐硬件配置医事服务一体机智能写作、智能问答、智能通讯、智能结果速查、病情讨论等。电子病历客户，5.0以上版本NPU：8张Ascend 910(昇腾Atlas推理卡，64GB缓存）病历质控一体机病历辅助生成、病历内涵质控、智能病历点评。电子病历客户，6.0以上版本NPU：8张Ascend 910(昇腾Atlas推理卡，64GB缓存）患者服务一体机智能客服、智能导诊、智能预问诊、智能病历解读。互联网医院客户NPU：8张Ascend 910(昇腾Atlas推理卡，64GB缓存）卫健管理服务一体机数据采集、数据治理、管理服务、基层辅诊、居民健康管理。卫健管理客户NPU：8张Ascend 910(昇腾Atlas推理卡，32GB缓存）医疗影像标注一体机多模态数据管理、智能标注、隐私保护、团队科研、可视化展现医疗科研机构、医院专业科室NPU：8张Ascend 910(昇腾Atlas推理卡，32GB缓存） 六、软硬件一体机合作展望在软硬件之呢个一体机合作过程中，也对未来更深入的合作有了更多的期待和展望：1. 期待更全面合作场景在医疗科研、患者服务、辅助诊断、病理核查、医保服务等众多方向，扩展医疗智能一体机应用合作场景。2. 期待更符合行业应用特点更丰富定制化一体机在功能、性能、制冷方式、样式、空间、噪声控制等方面灵活配置，更能适应医院科室前端工作环境，支持灵活配置软硬件基础能力。尤其医疗行业前端部署的低噪音、液冷、医疗设备眼样式一体机需求迫切。3. 原厂商更深入服务支持从基础硬件支持，到软件框架配置、多基础模型支持、智能运维服务、人才培养、托管服务等多场景提供更深入服务能力。 张静波（JDC@zhangjbn）2025年10月14日
已结束——【课程预约】向量数据库的原理与大模型适配应用
JDC公开课来啦！这次我们请到了老朋友资深开发工程师——pandas分享《向量数据库的原理与大模型适配应用》时间是2025年9月9日（周二） 19:00，JDC视频号线上直播，不容错过！JDC公开课，知识积累的宝库，思维的火花碰撞的地方！主讲人简介●资深开发工程师参与有礼1、扫描下方海报上的二维码，预约直播2、提问有礼：在评论区加上自己想提问的问题，问题若在直播间被选中答复，将获得JDC独家定制礼品3、邀请朋友预约有礼：识别下方推广二维码，生成自己的专属推广二维码图片，将图片转发至微信朋友圈，配文“向量数据库的原理与大模型适配应用”，扫描二维码预约，一起进步”，将发送的朋友圈截图发送至本帖的评论区，即可获得10智豆。😆邀请人数最多的TOP 5兔粉将分别额外获得800、600、400、200、100的智豆奖励，最低邀请人数需分别>20、>15、>10、>8、>5， JDC将会在活动结束后公示TOP 5邀请数据，数据统计截止日期：本次直播结束后🥰生成专属推广二维码流程如图🥰
已结束——【课程预约】沙特2030愿景对能源行业的影响
JDC公开课来啦！这次我们请到了老朋友能源企业高级主管——Catherine老师分享《沙特2030愿景对能源行业的影响》时间是2025年8月26日（周二） 19:00，JDC视频号线上直播，不容错过！JDC公开课，知识积累的宝库，思维的火花碰撞的地方！主讲人简介●能源企业高级主管参与有礼1、扫描下方海报上的二维码，预约直播2、提问有礼：在评论区加上自己想提问的问题，问题若在直播间被选中答复，将获得JDC独家定制礼品3、邀请朋友预约有礼：识别下方推广二维码，生成自己的专属推广二维码图片，将图片转发至微信朋友圈，配文“调频三步走：电力行业电网调频应用分享”，扫描二维码预约，一起进步”，将发送的朋友圈截图发送至本帖的评论区，即可获得10智豆。😆邀请人数最多的TOP 5兔粉将分别额外获得800、600、400、200、100的智豆奖励，最低邀请人数需分别>20、>15、>10、>8、>5， JDC将会在活动结束后公示TOP 5邀请数据，数据统计截止日期：本次直播结束后🥰生成专属推广二维码流程如图🥰
已结束——【课程预约】调频三步走：电力行业电网调频应用分享
JDC公开课来啦！这次我们请到了老朋友能源行业高级销售工程师——q1uguohaou分享《调频三步走：电力行业电网调频应用分享》时间是2025年8月12日（周二） 19:00，JDC视频号线上直播，不容错过！JDC公开课，知识积累的宝库，思维的火花碰撞的地方！主讲人简介●能源行业高级销售工程师●JDC有奖探讨多次一等奖获得者●JDC黄金发言人参与有礼1、扫描下方海报上的二维码，预约直播2、提问有礼：在评论区加上自己想提问的问题，问题若在直播间被选中答复，将获得JDC独家定制礼品3、邀请朋友预约有礼：识别下方推广二维码，生成自己的专属推广二维码图片，将图片转发至微信朋友圈，配文“调频三步走：电力行业电网调频应用分享”，扫描二维码预约，一起进步”，将发送的朋友圈截图发送至本帖的评论区，即可获得10智豆。😆邀请人数最多的TOP 5兔粉将分别额外获得800、600、400、200、100的智豆奖励，最低邀请人数需分别>20、>15、>10、>8、>5， JDC将会在活动结束后公示TOP 5邀请数据，数据统计截止日期：本次直播结束后🥰生成专属推广二维码流程如图🥰
【干货分享】金融行业局域网网络规划经验分享
本次华为JDC公开课第34期金融行业局域网网络规划经验分享由黄老师主讲。他分享了金融行业局域网络规划的一些经验和建议，包括总部和分支之间的专线互联和内部通讯需求，网络安全性要求高，网络配置的标准和规范，以及网络规划需要考虑成本、预算、人工运维等因素。他还强调了网络设备的选择上，采用ACL或防火墙进行控制分别有哪些缺点，而使用VRF逻辑隔离技术，通过虚拟路由转发实现网络虚拟化，实现网段之间的逻辑隔离，可以提高网络安全性以及降低成本。此外，他还介绍了日志收集的规范和设备操作的记录规范，以及如何通过搜索平台如微信、谷歌或CSDN等搜索相关知识点和解决方案。以下为分享内容：黄雪橙：好的，那谢谢JDC给我再给我一次机会来分享一下自己的一些经验。然后我之前是分享的一些ai大模型方面的知识。然后这次因为自己也经历了一些网络改造，也有一些经验，想分享给大家。现在我主要在金融行业的一个分支机构，也不是总部，所以，这次主要还是分享一下分支机构的情况。主要是这几点，一个是我们分支机构的基本情况以及特点。然后是网络架构和人员特点，怎么规划的一些建议，以及用传统方式和一个逻辑的方式以及最后的总结。第一部分就是我们金融行业分支机构的一些情况。金融企业通常有个总部，然后可能会有很多线下的分支，有可能境内有可能境外。然后一个总部也有专线互联，然后也有内部的通讯的需求。然后总部有一些总管网络网段的，规划一定的数量的网段，分给一些分支机构使用，然后由分支机构的部门会自行规划使用。那么我自己作为在分支机构，会考虑如何能够平衡技术、成本和效率去比较好地规划网络和分配地址。第二部分介绍一下我们分支机构网络架构和人员的特点的情况，一个是分支机构IT技术网络相对是比较简单的，可能主要包含一些桌面办公或者生产做业务或者一些管理类的终端，以及一些服务器的使用。可能分配的网段相比总行来说可能是少很多的。然而金融行业安全性也比较高，安全性的要求和网络配置的标准与规范也很高，也是要按总行的下发的规范去配置去达标。那么保证安全的要求，防火墙路由器的配置。然后还有一些访问控制都要做好控制，按照最小的必要化的原则。然后就是人员技术人员的方面的特点就是人员有限，和总部或者那个数据中心比较起来。通常一个分支机构可能主要是业务人员加上少数的一些技术人员，可能有些只有1~2个人或者几个人做所有的技术工作。那么这个技术人员也必须要成为多面手。但又不仅管硬件网络系统，还有那些包括采购什么都要掌握，所以需要的技能非常广泛，所以压力较大，但时间有限各方面可能就没有这么精，很泛，因此时间分配上还是比较有限的。还有就是资源是比较有限，一方面可能分支机构只有一个设备间，或者只有一个小小的机房。就要考虑预算还有人工运维的成本。你买的太，多花钱多你要管的也多，但你买的少可能设备功能不够用，要是预算少呢，也只能少买一点，就可能因为预算少导致技术功能实现上就不足。第三部分，就是按照自己经验来说，对网络规划提出一些建议。第一个就是我们要合理规划，要结合小型的分支业务和运营发展，这是非常重要的，要合理规划，高效、稳定还安全的网络能提高我们员工的工作效率，还能促进业务的发展。对IT其实也是更便于管理的。那么我们规划网络的时候，要考虑前瞻性，还有一些可扩展性。不要分了以后就再扩容发现就很难，会遇到什么难点的没考虑到的，那就可能会恶性循环弄得越来越乱，就会很被动。所以要有前瞻性，要想得远一点，以后可能会怎么发展？大致要多少网络资源，然后怎么分配，对自己之后更好地管理，还要对业务的需求变化，以及新的安全威胁等要考虑进去。然后保持要可持续性，始终保持网络规划设计能满足公司的要求。所有首先如果问总部拿到了IP地址资源，先不要急着先分出去，先好好地规划一番，再进行分配。然后我们分支机构终端情况有它的特点，主要可能是终端类比较多，占用的IP比较多，也有有线或者无线。主要终端类会分业务终端和办公终端，一个是生产用一个办公用。然后服务器可能要分很多种，当然粗略的分成一两类也是可以的。有业务服务器有办公服务器，还有一些硬件，比如说硬件管理的和网络设备用的网段，还有一些其他类比如安全类或者录音类的一些设备，还有一些外部的设备，比如说打印机，现在很多都用网络打印机或者无线打印机，还有扫描仪，或者一些IP电话、视频会议可能会用到一些地址，所以服务器类的可以分的种类会多一点，因为安全性要求更高，访问控制要更多更清晰，然而数量上可能对分支机构来说会较少，稳定性要求就比较高了。然后我一般对于比较数量多需求的，分一个c类地址，250左右来个地址就够了。但是服务器如果评估下来一个服务器一个网段的的话，一类用途的服务器可能没那么多，那么我们可以将IP地址再隔着更细一点的。再分子网段。那讲到第四部分，现在这么多用途的机器来说，我们传统网络想怎么隔离呢？就一般是用ACL控制网络权限，或者用物理的防火墙去控制。一个是在交换机上做一个在防火墙上做。那么ACL的工作原理可能是就是基于包过滤的访问控制技术，用规则建立基于数据包的源地址、目标、地址、端口号、协议类型等，就是都在交换机上去输命令进行配置，符合规则就会被放行，不符合规则就拒绝通过。然后缺点就是这个维护管理随着会业务变化变得复杂。因为可能随着时间你配的越来越多，后面就是编写的可能有重复的，也有漏的。甚至是梳理起来就非常麻烦，不断会增加。那么对于分支机构来说，会增加后面的工作量。那么对人员技术水平要求上，就要掌握交换机的ACL配置，还要后面能很好地进行整理。后面也要有一定维护的能力。并且规则越来越多会对交换机的性能也会有影响。如果用物理防火墙来控制访问控制，其实它是一种部署在网络边界处的安全设备，主要对网络流量进行监控过滤，来实现安全防护。那么如果你在交换机上设置的几个网段都属于一个区域的那互相访问，你只能通过交换机进行访问控制。但是如果设置成不同区域的，由好几组交换机，不同的核心交换机，那么通过防火墙之间控制它们的访问。防火墙是有较好的安全性，专门做访问控制用的。当然把它上面起来做网关使用也是可以，但是它主要还是用来进行访问控制。那么缺点就是买台防火墙的成本比较高，那么一个分支机构，如果有5~6个不同的区域，那是不是得买五六组防火墙，两台一组，那么投入的成本就很高，而且每台防火墙都从头要配置，还得不断的接不同的区域之间进行访问控制，要写很多规则，采购费用还包含防火墙上有一些软件功能，比如防病毒等，考虑要不要买的情况都会引起后面的一些其他的事情。维护和预算方面都是开支上都是很大的一部分投入，这是其中一个缺点。后来我来了分支机构以后也经历了一些事情，就觉得到底是买防火墙还是去做交换机上的ACL控制。那么对于这边技术人员来讲，可能更偏向于在防火墙上配，但是买一堆防火墙，又在开支上带来了压力。后来我就咨询了不少人，得出了一个方法：可以不买新设备，但是又能达到同样的效果。就是讲到我的第五部分，用VRF的逻辑隔离技术。思科也有，华为也有。那么其实这个就是虚拟路由转发的功能，是个网络虚拟化技术，就像服务器虚拟化一样。它相当于一个大仓库里分得很多小隔间，然后每个隔间相互独立。然后VRF允许在单一的路由器上创建多个逻辑，独立的路由实例。但这也不是一个新技术，本来就支持使用。虽然我之前没怎么接触到这个部分，但是这次接触到了，感觉挺适合我现在的环境。每个VRF实例就有自己的路由表和IP地址以及其他网络参数。就像一个独立路由器一样，不同的VRF实例之间互相隔离，那么它既在一个交换机上，又能互相隔离，我所有的控制就可以从防火墙这边去控制了，就能实现网络资源的有效管理和分配。通过一台的三层网络设备上，我可以创建多个独立的路由表，实现数据的逻辑隔离。网段之间逻辑隔离，在每个逻辑单元都称为一个VPN实例。那么实例之间在路由器层面是路由层面是隔离的。首先看实现过程，技术上实现过程基本是：创建实例，然后分配几个名称，然后创建相应的VLAN以及名称。当然不同的VLAN在一个实例下当然也可以。然后建三层物理接口，也可以是VLAN或VLANIF.接口，然后绑定到实例上去，命令可能是差不多是这样。然后再配置和实例绑定的路由协议或静态路由。基于与实例绑定的接口和路由协议，建立实例路由表并基于实例路由表转发数据，实现实例之间的隔离，那么相当于我这一组核心交换机上，有这个功能并且性能充足的情况下，我可以对我这边不同的网段，不同的区域进行做逻辑划分，然后让它能通过这个网段建立这个区域，它们之间互相又是不能访问的。但是同网段之间都能互相访问的。那么我在他们之间，我可以加上防火墙来控制不同的区域互相访问。也就是用虚拟防火墙进行VRF实例网段之间访问。就是在防火墙设备上，通过VRF技术划分多个虚拟系统，然后将网络流量分割成多个逻辑的路由域。每个有独立的路由表实现租户或业务安全隔离或者安全策略的精细化控制，提高网络设备如防火墙的资源利用率。那么我在核心交换机上就配置不同的VRF,默认就互相隔离。那么可以这样说，我这个核心交换机上的ACL规则基本都不用配了。ACL规则配置因为维护人员掌握难度较高，我们这样做其实就不用管理很多，就不会经常用ACL进行规则配置了，因为默认就互相隔离，那么不用那个核心交换机进行访问控制以后，访问控制就走防火墙。防火墙我就可以对不同的网段进行不同的划分控制。但是它们之间核心交换机和防火墙之间都有一个子接口。这个子接口我可以作为私有网络去控制每个VRF。比如说这个VRF的网段IP，核心交换机有占一个IP，防火墙也有个IP,它们之间做了私有链接互访，就是不同的VRF之间都不同VLAN都有给防火墙配了一个地址，核心交换机也配了一个同网段的地址，让它们互相连通。那么数据流量就靠这个私有网络互相连通。然后对多租户不同部门不同的IP内外网不同业务，都可以通过防火墙进行控制。那么核心交换机上起VLAN和网关，防火墙用作访问控制。那么这一组防火墙我基本就可以控制我各个不同区域的访问控制以及到总部的访问控制。然后对于防火墙来说，现在华为的防火墙那么界面也比较友好，从哪儿开到哪什么端口多少，在网页上就能配置了，那么相较相比较交换机的ACL命令来说，操作风险就可能比较大。ACL配置上明显防火墙控制访问控制策略就是更简单一点，从运维方面看，运维人员的接受程度也比较高。那么VRF就是可以弥补之前我们说到的ACL访问控制以及购买物理防火墙这两个方案的不足。一个是ACL在管理上那个功能上也比较有限。那么使用VRF可以逻辑进行隔离，就是减少了，也就是我基本没有配ACL规则了。就基本把VLAN和IP网段规划好就可以了。他们之间天然就隔离了，那么我就不用大量的ACL来控制访问。只要一组防火墙配置，界面也更友好。那么对于新的物理防火墙，那么我就也没必要采购了，因为我本来就一台防火墙现在的这些资源来说足够了，性能也够跑。不管是核心交换机还是物理防火墙，都是比较充足性能的情况下，我就不必再多购买一组防火墙，对好几个区域进行连接。我就可以节省出很多费用支出，配置我也不用去花时间配置了，我直接按不同的VRF进行不同网段的隔离，就在防火墙进行按需配置了。减少很多其他的工作。总结下来，那么就是VRF方式，可以显著提高网络安全性。我们将不同的业务或者用户划分到不同的实例中去。像这种怎么划分实例呢，可能就需要自己根据对公司的情况，会有很大的空间自己去考虑怎么设计，怎么想象。因为我是根据我们公司自己的情况，具体情况来分析并设计，别的地方也不一定需要这样，只是一个方法，别的地方可能有自己的不同的情况，可能有的要按人来分，有的要按业务逻辑分。带给大家只是一个思路，大家如果觉得有帮助，可以自己去设计，也需要有点创造力。像这些逻辑隔离就避免了信息泄露的干扰，然后可以保障数据的一些保密性，访问控制也比较清晰。不同隔离方式也有优缺点，像ACL的配置简单，但是规则管理多了就比较复杂，功能有限，而且控制后互相访问没记录。而防火墙控制安全，虽然高安全性，但购买成本高，设备多了还配置管理起来复杂。那么VRF就又具备了高安全性与灵活性、可扩展性，也能弥补前面两者的不足。应用起来也是比较容易的。因为我改造VRF之前跟部门的技术人员讨论很久，他们一方面是不肯接受进行交换机上的一些访问控制的ACL配置，因为有一定难度和风险，一方面方面想采购新的防火墙进行不同区域的隔离。那么对我来说，我得既要节省成本，又要让他们能尽可能接受。所以最后问到了这个VRF配置的方法，我觉得这个经验是蛮挺宝贵的，最后也实现了。后面就是为VRF增加网络的灵活性和可扩展性。我这边就是一个VRF对应一个网段，目前是这么设计的，因为网段也这么些。如果你觉得一个VRF可以多个网段来那么你要想好怎么起VRF的名称，怎么起这个VLAN的名称，怎么去更好记忆，更好维护，那这是后面要做的。那么我现在以一个VRF一个VLAN设计，因为环境相对简单，我一个VLAN就可以代表一个区域了。然后比如以后一个VRF再新增一个部门，那么我就可以在同样的VRF里面增加一个VLAN，或者就是再增加一个VRF,再增加VLAN，这个都可以涉及。因为访问控制到最后也都是很灵活的。那么VRF使用也有一定注意事项，从技术上也要注意一些限制和瓶颈，一方面是设备资源的消耗，那么虽然这个VRF可以提高网络利用的灵活性，但是每个实例都会有占用一定的系统资源。因为交换机也是一个操作系统，也会消耗内存和CPU，如果你起了一个实例，就是占用一个进程。那么在设计VRF时，你也不要无限地创建VRF实例，过度分配，然后又不用，就会导致交换机分配过多的VRF导致性能下降。所以我选用我当时启用VRF时候，也评估了我们现有条件。比如说我们的核心交换机，这个是中高端，那然后性能是否足够使用，也是做过一定评估的，也不是随便用一个低端的交换机拿来就可以用的。如果作为接入交换机的，用来做VRF，起VRF实例，能起多少这个也要评估以下。另外还需要有序有规律，对合理规划VRF，所以在命名名称和子接口，网段规划我也都提前精心设计了。我问总部拿到IP网段也是比较顺的，比如说3~4个连续网段，或者4~8个连续网段。那么这样我就可以就好好地设计，不要对后续运维造成困扰或者增加复杂性。那么至于是否重新设计，创建新的还是从老的去改造成新的，那么我建议可以先拿到新的资源规划好，然后慢慢将服务器或终端挪到那个新网段。比如说网段我是172.168.50，那么VLAN ID 我起150。然后在这个VRF中，核心交换机和防火墙的子接口，都需要分配一个IP用于通讯，就有VRF中的私有接口，那么我就可以将私网的VLAN设计成250，那么就这两个子接口私网IP就配置上去，地址我可以用192.168.50，一个点1，一个点2，让它们互相之间有个通讯。后面其他网段也就是按这种规律去规划，然后还有一个注意点就是VRF配置错误还会导致路由泄露，就是本来是默认互相不能访问，但如果路由不小心配置导致泄露了，可能网段之间就可以互相访问了。所以一定要控制好，谁能访问交换机去改配置。如果配置错了，或者说故意的这么配，那么会导致网段互相访问就不过防火墙了，也没记录了，那么这时候就要注意了，别被黑客或者内部人员不小心配置，这个导致了路由的泄露，导致访问控制就不严格了。还有路由协议，使用VRF时就要选择合适的协议来支持不同的VRF实例之间的路由的传播。那么常见的有什么BGP，OSPF的这些，然后要根据实际网络环境和需求，进行相应的配置，才有兼容性。那么我们在使用时也要确保不同厂商之间设备的兼容性，还有不同的是不同厂商也有不同型号或者品牌的兼容性，可能对VRF实现方式有差异，所以还是要咨询厂商和查看文档，确保它们之间能够兼容。那么我们最后使用的目标，也就是能合理规划好，再加上安全的管理，最终提高我们的运维人员工作效率，然后再能够更灵活的去管理这些网络。 黄雪橙：我看到有个需要具体哪些设备，具体设备对吧？那么具体设备我们现在这边交换机可能是思科的某个型号，设备防火墙是华为的，也能匹配在一起用的。但是然后如果是华为的那个型号交换机来说，可以咨询一下厂商什么样的型号是适合做这个。对这个做法也有命令去起那个VRF实例。主持人：对，有在直播间，老师有回答这个相关的问题可以。然后的话您看到那个要减肥的红烧肉提的问题？就是往上翻一下。金融行业对设备操作的记录规范有哪些？黄雪橙：对设备记录规范。那么我们肯定是有接入用的就是审计用的系统。然后我们本身可能自己接入了一个专门审计用的系统。然后一方面登录设备也要双因素登录，不能直接用户密码进去的。可能要连一个那个OTP,就是one time password，那个password那个就相当于有个令牌登录，那么确保有两个人或者说。双因素的认证去登录，然后设备上做任何操作呢，日志也会被记录。然后日志因为每个公司可能都有日志的收集的功能。还有日志收集专门用的软件或者系统，可能要进行配置一下，把log发到开好的端口，发到对应的日志收集的服务器上。黄雪橙：我看到有个需要具体哪些设备，具体设备对吧？那么具体设备我们现在这边交换机可能是思科的某个型号，设备防火墙是华为的，也能匹配在一起用的。但是然后如果是华为的那个型号交换机来说，可以咨询一下厂商什么样的型号是适合做这个。对这个做法也有命令去起那个VRF实例。主持人：对，有在直播间，老师有回答这个相关的问题可以。然后的话您看到那个要减肥的红烧肉提的问题？就是往上翻一下。金融行业对设备操作的记录规范有哪些？黄雪橙：对设备记录规范。那么我们肯定是有接入用的就是审计用的系统。然后我们本身可能自己接入了一个专门审计用的系统。然后一方面登录设备也要双因素登录，不能直接用户密码进去的。可能要连一个那个OTP,就是one time password，那个password那个就相当于有个令牌登录，那么确保有两个人或者说。双因素的认证去登录，然后设备上做任何操作呢，日志也会被记录。然后日志因为每个公司可能都有日志的收集的功能。还有日志收集专门用的软件或者系统，可能要进行配置一下，把log发到开好的端口，发到对应的日志收集的服务器上。主持人：看您在这个金融行业应该是从事了蛮多年的，就是关于运维，然后包括网络安全这一块肯定是有非常深的。的一个经验，就是您平时从哪些地方，比如说查阅学习资料，或者是看哪些书提升自己。你看一下给这个直播间的这个朋友们可以分享一下。黄雪橙：平常我可能多个搜索平台我都会搜索，然后微信里面也会搜。然后现在国外可能谷歌可以搜了，然后国内可能百度和或者CSDN这些一些技术论坛上会搜，因为我是之前可能自己都比较就是零碎的知识是慢慢积累起来的，有什么问题直接去找。然后就各个搜索平台去找，逐渐就是可能找到一点线索，再拿这个些关键字去搜，或者甚至现在有AI大模型可以更容易的搜。所以这个就是说我的方式可能比较零碎，就是比较对随机的那种。黄雪橙：雾云烟问了一个VRF数量有上限？一般设置几个，这个我应该说过，就是一个VRF一个实例，那你交换机性能能够支持承载，然后还看网段多大。VRF里面你起网段多少，IP用了多少？都可能都有关系，然后主要是设备也没有确切数量的创建，但是你得注意设备的性能。和你最终怎么管理的方面。主持人：云烟还在直播间，老师刚刚已经回答过这个问题了。黄雪橙：红烧肉要减肥说，听朋友说进去调设备都要带记录仪。所有操作接线都要录像这个记录仪的话，那你如果使用一定就是有些操作，可能通过比如那个虚拟桌面，它应该有录像审计功能，那可能你就不用记。如果是屏幕上的一些操作，那就不用。可能是不会这个。那如果说有些机房是物理操作比较严格，那首先机房里本来就有摄像头，或者说有些地方特别严格，你要带着记录仪去记录。但是理论上你带了记录仪，记录仪，你保管方面也有风险，比如那些仪器未保管好后录像被泄露了，也是不好的。干货分享测试题：关于【金融行业局域网网络规划公开课】的小测试
【干货分享】SD-WAN广域互联项目分享
 一、分享主题本文以实际项目为基础从规划、建设、运维、优化几个维度对整个项目的技术方案以及端到端交付流程做下概述性的介绍，旨在为客户构建一套高效、灵活可以快速部署的广域互联解决方案，帮助提升企业网络的可靠性、效率和安全性，降低网络成本。二、项目介绍随着无线、物联化、云化的发展趋势，客户已经有很多应用采用云的方式进行连接了，当然也包括设备上云。客户分支布于全国各地，且位置相对分散，导致运维工作较为复杂繁琐。传统组网方式中，客用网与专网存在重复建设问题，导致建设成本高且建设周期长。通过引入LAN/WAN融合（SD-WAN）解决方案，为客户构建一条高效、灵活可以快速部署的广域互联解决方案，此方案基于的网络设备主要是AR系列路由器，它是通过EVPN动态建立隧道的技术，为客户构建了分支与数据中心、云之间随需互联的能力，优化了业务体验并降低了运维成本。经过前期端到端的业务测试，满足了客户的业务需求，并辅助售前POC测试，提供了必要的测试交付件。针对客户的特定需求，结合原厂专家与ASP技术专家，从架构设计和后续扩展性方面制定了详尽的技术方案，为项目的实际交付奠定了坚实基础。此外，利用原厂提供的专业技术服务，进行了建设了样板点，为大规模门店的后续交付提供了可复制的实施模板，从而确保了交付质量的一致性和高效性。三、规划设计方案整个方案的设计逻辑：首先，控制器主要采用的是公有云形态的控制器NCE-Campus，主要用于业务的呈现和配置的下发。中心站点（HQ）部署了多套高性能AR路由器CPE终端设备提供海量分支门店的汇聚接入，分支门店部署的设备主要有AR系列路由器、S系列交换机，3-4个新一代WIFI6 AP提供有线无线接入服务。为了保障整个方案的可靠性，以及高安全性，我们通过一系列的设计来确保整个SD-WAN网络是高可靠，高安全的。在可靠性方面设计主要包括中心站点，分支站点部署双CPE，实现设备及可靠性。通过WAN侧、LAN侧部署多条冗余链路提升链路级可靠性，分支部署4G逃生链路，交换机堆叠组网等设计，来尽可能保障我们的业务不中断。在安全性方面设计，整个SD-WAN解决方案是以VPN的方式在SD-WAN组网里构建一条属于VPN的业务隧道，业务都是跑在VPN实例里面的，VPN实例都是经过IPsec加密的。同时通过NETCONF/SSH以及DTLS协议来确保管理通道、控制通道的安全性。在分支门店组网设计中，业务层面主要划分为两个VRF，用于承载不同的业务，VPN1用于承载生产业务，VPN2用于承载访客业务，两者彼此之间相互隔离，禁止互访，访客只能访问互联网。分支门店采用双CPE部署，通过互联网及4G LTE逃生链路提供网络接入服务，下挂L2交换机结合新一代WIFI 6为门店提供有线无线接入服务。通过云AP的容器化技术部署任子行审计插件，不仅满足了公共场所82号令的合规性要求，还避免了额外部署硬件审计设备的需要，从而显著降低了成本。SD-WAN路由总体方案与流程：整个路由设计主要分为以下几个部分：1、Overlay LAN侧路由：为了使各站点的CPE设备和LAN侧网络互通，需要配置Overlay LAN侧路由。中心站点LAN侧路由主要通过OSFP将LAN侧流量引入Overlay隧道，门店主要是静态路由。2、内联隧道路由：使用OSPF，用于Overlay网络的VPN与Underlay网络互联，该路由在用户开启站点上网或与传统站点互联时，通过系统自动编排和配置，无需手工配置。3、互联链路路由：使用的是OSPF路由协议，站点双CPE时，用于两CPE之间交换路由，通过系统自动编排和配置，无需手工配置。4、Overlay WAN侧路由：为了使SD-WAN网络中的各个站点在Overlay组网上可以互通，需要配置Overlay WAN侧路由。根据Overlay组网的不同拓扑模式，SD-WAN控制器会自动完成Overlay WAN侧路由编排，无线手工配置。5、Underlay WAN侧路由：站点CPE每个WAN口对应一个underlay VRF，本方案中心站点和分支站点主要通过静态路由的方式学习到underlay WAN侧路由。四、落地交付实施和交付管理本次复杂项目的顺利交付，得益于各方在规划设计、设备安装、样板店打造、门店批量部署直至后续运维转移等关键环节中的相互协作、紧密配合。客户职责：要负责提供设计图纸、IP地址范围、分支门店改建规划，并协助完成验收等工作。弱电施工方：负责全国分支站点设备安装、连线及协助工程师（远程方式）业务上线工作，并参与协助项目验收等工作。厂家：前期高阶方案设计、安装指导手册输出、样板店建设、远程技术支持、后续提供备品备件，针对重大问题或变更进行现场支持等...资质服务商：整合原厂样板店交付能力，进行后续大规模门店交付的前期准备，实施批量门店的高效交付与业务上线，并负责后续平台运维中的故障处理及运维交接工作。从调研&网络规划设计、中心站点调测、样板点建设截止到今天已经完成了数千家站点的业务上线。在项目交付过程中输出了各类交付件，包括不限于：详细方案设计以及LLD设计、工程师的分支站点预配置手册、预安装中心的操作指导手册、上站人员的门店操作指导手册，以支撑项目的顺利实施与交付。在项目交付流程中，增加了很多确认环节，以确保每个阶段都有明确的输出，从而保障整个项目的交付质量与原厂商标准一致。同时在交付过程中，将识别到的风险会进行统计并分析，以确定风险问题可能产生的概率，并制定相应的风险响应计划，同时明确责任人，以便提前采取措施进行风险规避。单站点交付流程涵盖以下步骤：从交店计划的制定起始，接着进行预配置计划的规划与实施，包括预配置的执行与检查，随后进入业务开局阶段，最终完成门店的上线验收并转入维护阶段。其中预配置执行到预配置检查这一部分花费时间较长，因为所有设备SDN去命令行化后，所有配置都需要在控制器图形化去完成，相比以前传统命令行的方式虽然在易用性方面大大增强了，但是因为分支门店业务量比较大，比如有大量的VLANIF以及ACL策略，图形化去部署反而效率不如传统脚本命令行的方式，效率完全跟不上，导致可能会影响整个项目的进度。为了解决在交付阶段预配置效率慢、容易出错的问题，我们引用了自动化工具的能力。通过调用控制器API的方式，可以配置开局通用模板，仅需修改站点差异化数据（如地址段、站点名称等），便可批量完成站点配置下发，从而保障了SD-WAN项目的大规模上线。同时，这个自动化工具也应用在了后续的运维阶段。对于几千家门店的配置变更，传统方式需要一个个站点去修改，而通过自动化工具则可以批量完成上千家站点的自动化配置变更（如修改SSID、VLAN切换、中继变更、网络密码变更等）。同时，自动化脚本工具已从V1.0迭代更新至V2.0（SD-Branch），该版本将自动化能力无缝集成至控制器，作为控制器的一项核心功能。这样不仅避免了控制器升级时的重新适配的问题，在易用性方面也得到了进一步提升。————【直播间互动】————1、与第三方厂商兼容性的和方案的安全性问题如何考虑的？    答 <emoji emojiname="01_add.gif"></emoji>：关于厂商兼容性的和安全性，个人理解是。因为以前的SD-WAN方案，WAN侧是WAN侧的控制器、LAN侧是LAN侧的控制器，需要部署2套控制器。这次的方案它是把这WAN侧和LAN侧控制器融合到一起，如果你需要端到端自动化编排能力，实现WAN侧、LAN侧统一编排以及自动化业务发放，这个时候你就需要统一品牌。这个时候对第三方厂家的适配度就没那么高了，你中心站点LAN侧可以用其他厂家的设备组网，但是如果你分支站点WAN侧、LAN侧都要实现SDN自动化编排的能力、WAN侧和LAN侧通过一套控制器都管起来话，那么分支站点的WAN侧设备和LAN侧设备需要统一品牌、统一厂商。还有比如有的厂家用的是NETCONF作为管理通道协议，另外的场景可能采用别的协议，所以一般情况下SD-WAN组网尤其要实现端到端业务部署与编排的，都需要统一品牌、统一厂商。安全性方面，也是通过一系列的设计在确保整个SD-WAN解决方案的安全性。包括NETCONF/SSH来确保整个管理通道的安全、DTLS协议来确保整个控制通道的安全、IPSec加密来确保整个数据通道的安全。同时CPE设备也集成了IPS、AV防火墙的功能，来确保整个数据交互的安全无忧。2、传统网络如何无缝迁移到SD-WAN网络？答：迁移过程中肯定不是无缝的，无缝迁移是相对的，所以迁移过程中它是有个窗口期的。在迁移过程中通过加持一些自动化的能力，来确保窗口期内快速完成传统网络到SD-WAN网络的改造，确保整个业务快速上线。通过引入一些自动化的能力，来使我们的业务部署变得更高效、便捷。3、升级过程中对哪些业务会有影响？答 <emoji emojiname="01_add.gif"></emoji>：SD-WAN升级基本上分为控制器升级、网元升级两大部分。控制器升级业务现有互访是不会有影响的，但是如果你比如认证用了控制器作为认证服务器，这个时候控制升级对你比如无线Portal认证会有影响，当然通过设置一些逃生策略可以确保已经认证上线的用户不受影响，新认证的用户会有影响，控制器升级完毕后，业务会恢复。此外，关于网元升级，由于采用双机部署策略，一般会在选定的窗口期逐一进行升级，从而确保业务受影响的范围与时间均处于可控状态。同时，同时并非所有分支站点都是24小时有生产业务，所以无论是控制器还是网元的升级，对整体业务的影响都相对较小。不过在升级过程中，还是需要制定严格的升级方案及回退预案，以保障业务的持续稳定运行。4、SD-WAN方案采用本地部署还是购买SaaS服务?答 <emoji emojiname="01_add.gif"></emoji>：SD-WAN方案部署的方式一般有以下几种：本地部署：客户购买软件license部署在本地硬件服务器上，这种部署方式一般设计组网比较大的客户，客户倾向于自己建设自己维护，有一定自有的维护能力的场景，前期预算比较足。所有软硬件归属都属于客户自有，一次性买断。公有云买盒子+云服务的场景：这种控制器一般是租用厂家的，控制器的形态是云化形态，硬件盒子如CPE、交换机、AP这个自己购买，资产归属于客户自身。控制器根据网元数量按1、3、5购买年费的形式。这种投资前期成本比较低，不需要自己部署控制器，但是这种投资模式每年都是等额的，比如一台设备云管理是100块钱，那么每年都是100块钱。但是因为不需要自己部署厚重的控制器平台、加上控制器也是由厂家运营维护，一定程度上还是比较节省成本的，海量分支站点接入一般都推荐采用这种部署模式。也就是采用买盒子+云服务的方式。 因此，在选择部署方式时，应综合考虑应用场景、前期投资预算等多个因素，以确保选出最合适的方案。5、SD-WAN如何保证业务质量以及端到端QOS的？答 <emoji emojiname="01_add.gif"></emoji>：SD-WAN解决方案可以保证端到端业务质量，因为分支与中心站点上了SD-WAN控制器后可以支持端到端编排，那么就可以保证端到端的业务质量是一致的可以定义端到端的QoS。例如利用A-FEC自适应前向纠错这一广域网加速技术，系统能够根据网络丢包状况动态生成冗余数据包。接收端设备随后对这些数据包进行校验与重组，从而确保音视频传输的流畅性。实际测试显示，即便在音视频业务中遭遇10%至20%的丢包率，业务依然能够正常运行。这些能力一般各个SD-WAN厂家都是支持的。当然，对于追求极低延迟和高可靠性的业务，专线仍然是不可或缺的。这里需要澄清一个误区：采用SD-WAN并不意味着要完全取代专线。实际上，当部署了SD-WAN并具备多条WAN链路时，SD-WAN能够最大化这些链路的带宽利用率，从而提升整体链路的效率。从另一个角度来看，通过SD-WAN方案的精细化选路策略，原本可能需要10M带宽的专线业务，可能仅需5M的专线就能满足需求，这在一定程度上能够有效降低专线的成本。JDC公开课系列活动主讲人正在火热招募中，快来分享你的专业，与JDC一起成为数字化传播大使，还能赢取丰厚智豆奖励，快点击链接报名吧！
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【干货分享】从PC到AI，一个工程师的进化论
前言：大家好，我是蓝色空间。今天我要讲的主题就是“从PC到AI，一个工程师的进化论”。那么为什么要讲这个主题呢？因为我之前在咱们论坛已经讲过了一次公开课。分享了我20年的工作经历。而讲这次公开课的目的，是我看到了身边有很多工程师，无论是年轻的工程师，还是年纪大的工程师，他们在工作中往往都会有各种各样的困惑。尤其是现在AI系统在不断发展，AI替代逐渐深入，再加上经济下行，造成了很多工作岗位的消失和裁减，进而造成我们所有人的压力都很大。那么在压力增加的时间段，就会有更多的人会产生迷茫。无论年纪多大都会有。而我工作了也有20多年了，积累了一定的经验，也走出了一条属于自己的路，我也很清楚想走出一条属于自己的技术人员的路是很困难的，尤其是几十年走到底，一直做技术，更是非常困难。那么我今天的公开课就呼应了上次的经验分享，目的就是给大家指出一条我看到的路，希望能够抛砖引玉，也希望大家最终都能找到属于自己的路。接下来开始本次公开课。首先说一下目录，也就是要讲到的各个时代，我是从工作的先后顺序来总结的。我这次的公开课内容，根据我的工作经历总结了以后，我发现它就符合这几个时代的特点。而这几个时代，也暗合了我们整个计算机行业的发展特点。从PC到网络，网络时代包含了传统互联网还有手机端的移动互联网，我把它合并成网络时代。接下来是大规模的云计算。现在AI又在爆发。那么未来会是什么样子？我们都需要考虑。作为在这个行业里面真正做实施、做技术的工程师，我们必然是参与到这个时代中的。接下来就看一下，我这20年是怎么走过来的。今天更多偏向于技术方向，给大家介绍我在技术方向上怎么发展，然后提示一下大家可能会遇到的路径。首先要进行破题。为什么我用进化论来破题呢？首先是因为我在想标题的时候，首先就想到它了。进化论是基于当前科学界的共识，大家都认为很可能是没有问题的，是符合科学原理的。但是由于各种物证还不是很完善，具体的细节和一些具体的例证可能还有一些值得商讨的地方，就造成了进化论一直处于争议中，没有最终盖棺定论。那么我用进化论作为公开课标题，一方面是因为我们这个时代的发展和我个人经历的发展，也符合进化论，总体思路是不断的进化，不断的螺旋上升的。另一方面，也是因为进化论会引发一些争议，那么我自己的个人经历也不是放之四海而皆准的。也就是说，大家在参考我的经验过程中，最终还是要走出自己的路，对我的经验不必全盘接受。因为我们工程师首先最重要的一点就是不能全盘相信权威，一定要有质疑和自己的思考。第二就是在我的ppt中会发现排版一般比较简单，也就是字体颜色，还有具体的示意图都比较简单，似乎不太符合非常讲究细节或者专门做演示的PPT。而这就是因为我们工程师和科学家不一样，我们做的是利用科学家给我们的理论知识和工具来发现问题、解决问题，这才是工程师真正要做的事情。但是现在很多人做的事情，可能把自己从一个工程师就做成了一个所谓“搬砖的”，也就是俗话说的码农，把自己变成了一个体力工作者。但是实际上我们应该做一个脑力劳动者，工作中是真正应该动脑的。那么我们的工作中应该聚焦于说明问题、展示问题、解决问题。PPT也应该遵循简洁、高效、快速、准确的原则。最近很多大企业也在做这种反思，也在提升沟通的效率，杜绝过于花哨的PPT。所以这是大的趋势，为了提升效率，都要做一个简洁化的处理。在进入职场没多久，第一件重要的事，就是我负责的机型出现了一个严重问题。这个问题是什么呢？正常的流水线生产，它其中有一部是试生产，就是少量的生产几百台，这些机器生产出来，通过测试确认一下有没有问题，没有问题才会大规模生产。一旦有问题，会重新返工去改善设计，改善了之后，再重新做试产和正式生产。那么在试生产机型中，由于我们已经采用了现代化的工业流程。这个pc机经过测试以后，不能开机或者出现开机有问题的故障率不应该过高，一般都是千分之一以下，甚至是万分之一左右。那么在我们那次试生产的过程中，故障率最后达到了20%。什么样的情况算是故障率呢？就是走了一遍所有的测试流程没有走通，在某一个流程卡住了，它就视为有故障，然后就会下生产线，放在一旁等待处理。那么最终20%的机器被筛选出来，认为有问题。它的现象是什么？就是在测试过程中可能出现无法启动现象。因为我们测试过程中要随机启动几次的，那么这几次必须全部都能启动，才算测试通过。如果有任何一次无法启动，就认为是出现问题的设备，这种设备一旦到客户手里出现问题，那是要赔很多钱的。当时故障率远远超过常规情况，而且是建厂以来从来没遇见过的异常情况。当时我还是刚入厂没多久，大学毕业，领导把这个任务就派给了我。目的是什么？就是要找出故障率过高的原因，然后当时能采取的手段只有做硬件测试。我们都知道测试有黑盒测试和白盒测试这几大分类。那么白盒测试我们必须要针对代码或者针对硬件设计来进行。因为我们的机器是组装了以后，拿现成的各种零件组装一起进行的整机测试，所以我们没办法做白盒测试，也就是说我们面对的就是一个黑盒，那么我们能做的也就是观察它的现象，然后总结出其中的规律。这数百台机器要想测试唯一的手段是什么？那就是反复重启，统计成功率，统计出问题的概率。我们当时整个一组人，还拉了其他组的成员来帮忙，大家一起做了好几天的时间，昼夜不停，连轴转，最终这几百台发现不是100%的故障，某些机器可能是第一次启动失败，第二次就启动成功。那么我们每一台机器就要重启十几、几十次去统计它的故障的现象和概率，通过统计的方法来挑出来概率高的设备，以此为基准进行后续的测试，通过后续的测试来确认问题的根源。那么最终我们经过了将近一周时间的反复测试，成功找到几台100%没法开机的设备。这些设备就代表了我们的典型故障，那么它就是分析所有问题的依据，后来这几台机器就被拿到所有供货商和客户的会议现场，把这几台机器拿到现场后，大家现场测试。最终通过现场测试，发现了核心的一部分零件，确实存在问题。当时在行业内造成了很大的影响，最终供货厂商整改，我们所有的工作和加班损失由出现问题的厂商赔偿。这件事，当时是影响了整个国内PC行业的。当然这种事情一般是不会公开处理的，在行业内部就消化了，可能大家当时不会知道。所以大家可以看到，我初入职场第一个遇到的很严重的问题，就是一个有经验的工程师，也不见得能顺利处理的复杂问题。等于我们一开始就遇到了地狱级难度的开场。那么经过这个地狱级难度的训练，后续再出问题，我们再处理时，就能总结出一些经验，应对起来就游刃有余。我们经过了这种魔鬼训练，以后也就不至于遇到问题就手忙脚乱了。这个过程中我们是怎么找出问题的呢？首先我们要理解一下PC机的启动原理，这些都是我们在学校里学过的。因为我在学校里面是计算机专业，当时我把计算机专业几乎所有的电脑修了一遍，日常天天排查的就是这些不能启动或者异常的故障率。它的启动故障是由于什么原因，在我们看多了以后进行总结，就能通过这种大量的总结，找出很多故障的背后原因。正是因为有了这种积累，所以在出现这个问题的时候，我带着大家，虽然是刚毕业，我们也仍然成功的把这个问题找到了。并为后来的问题解决奠定了坚实的基础。当时领导对我们的表现都是很满意的。所以大家可以看一下，从学校出来，你学的基础知识不见得就是没用的。即使我们学校教的可能是有些过时的理论，但大家永远记住，冯诺依曼架构还是当前的计算机基本原理，整个机器的启动原理，目前为止仍然没变，PC到服务器到存储全是一样的原理。所以基础知识一定要打牢。其次就是面对新领域的挑战。我这个PC时代，其实我在每一个时代是把跟它相关的一些经验整合到一起了。我做这个预装系统的案例，就是第二个讲的这种预装几百台PC的这件事，并不是我在之前的工厂做的，因为工厂预装是有完整的流水线的。我也正是在工厂中的培训里解到了整个OEM流水线，它的系统预装流程。但是这个步骤当时是由专门的部门实现，我的部门不负责，所以我并没有完全掌握。那我是什么时间把它完全掌握呢？是换了下一份工作，已经干其他工作的情况下，我的负责的工作里面就有几百台PC机需要安装。他的要求是需要提前预装软件，提前激活，而且支持自定义账号密码。基本上就是要求把普通的PC机按照OEM流程做一遍，这是给工业领域定制的设备，也就是说我们拿来普通的PC机，把它定制成工厂生产所需的工业化的设备。所以我们要预装的东西并不是普通的这个PC制造厂它预装的那种软件。在这种情况下，我要参照它的体系自己完成。当时时间比较早，正好是Windows XP到Windows 7的转换过程中。我们都知道XP系统的预装是需要很多第三方软件协助的，官方也会给出各种软件的预装方法，但是它是需要多种第三方软件协助才行。当时刚刚转换到windows7的系统，这个系统是第一次采用了wim镜像。它自己支持镜像，自己支持全套的部署。同时。经过工厂模式，还有再次封装的方法，用这些方式来达到预装系统的目的，同时又能给客户一个初始化的体验。那么参照这套体系，我当时花了一周时间去研究。当时还只有不完整的英文资料，因为系统刚出来，那么在这种情况下。我要想完成预装，我必须依据英文资料来处理所有的东西。因为我第一份工作是以英文作为工作语言。我虽然英语学的不是特别好，但是对于这个工作用到的计算机相关的英语，掌握的是相当扎实的。所以我看这些英文资料，就可以很顺利的把相关的知识掌握到。接下来经过研究，在一周时间内把预装流程基本上摸透了。摸透了之后就进行了软件的预装，把所有PC机通过自动化脚本预装之后，系统自动启动，执行自动化脚本，再集成了一些第三方的软件进行拷机测试。这和我们日常家庭拷机运行软件差不多。所有这些软件和我们装机DIY后的流程差距不大，但是它必须要自动化完成之后，自动记录结果，然后自动生成报告，通过网络获取到第三方的设备里，报告放在第三方设备之后，再把这些所有的机器重新初始化重新封装，重新预装上我们需要的office软件、工业软件，还有其他的应用软件，最终做系统激活，然后重新封装。那么整套流程下来就必须要深刻的了解操作系统的原理，软件的原理，注册表的原理，还有系统各种组件的原理。通过这种流程也就完整的掌握了整个windows系统下它的这种体系架构。而且通过这种预装的测试，也找出了故障设备。通过维修操作，就把故障设备维修好了，最终就是在这半个月时间内，保质保量完成任务。因为原来领导的想法是，找几十个年轻的毕业生人工一台台安装，但是人工安装是达不到这个效果的。我一个人当时在半个月时间内完成，否则的话应该是找几十个人，用1~2个月时间去完成这个工作。大家可以想到这里面节省了多少的人工成本。而且这种预装的一致化体验给客户带来的价值也是相当大的。为什么我说它是新领域的挑战？对我来说这个工作原本是可接可不接的。对我来说，如果我接这个工作，则是从零开始。我们日常在工作中都说，机会是给有准备的人，什么叫有准备的人？面对新领域的挑战，敢上还是不敢呢？我们就不评估以后的收获，如果我们有能力可以去应对一些新的领域的挑战，我们应该找各种机会锻炼自己，提前把这些工作能力准备好。这种预装系统的能力在我第一次研究出来之后，在我未来的10年工作经验里面，有数次遇到了类似的情况，我利用同样的技术实现了其他的设备的安装、激活、及自动化部署。比如后续我有上千台的服务器要实施，最终大概有几百台机器需要在一周以内完成安装和初始化配置。但是当时由于工作安排，只有我一个人来执行，那么又是面对同样的情况，我就通过类似的方法来实现了系统预装，又一次解决了问题。也就是说，当我们做好准备的前提下，我们学到的东西是一定会有用的，不要把自己限制在自己的条框里。接下来呢就是我在PC机时代，做的几个超出我们平时工作范围的的技术经验，它是基于我们积累下来的能力，去不断的提升自己，做了一些额外的工作。比如说，当时我们有那个10个左右的光驱读盘失败，就是我们的PC制造厂的实验室里面，做测试用到的设备。做测试过程中光驱要经常用，有些光驱就会把盘读碎裂在里面，光驱就报废了。面对这些报废的光驱，我在空闲时间，想要看一看光驱的原理，就把它拆开，然后发现里面的结构其实很简单，也就是一些定位结构、旋转结构、再加上激光头的控制结构和激光头本身。那么做了一些清理和操作之后，把这些机械问题解决掉，10个里面有6个恢复了正常的读写。经过测试，完全可以正常使用。本身光驱即将要报废，它作为资产的价值不是特别多，但是我从里面积累的经验就是，别人下的定论不一定可靠，有些问题还是要动手，亲自了解一下。第二个问题就是我有一个外置的刻录机，在光盘一切正常的情况下，它刻录失败，比如说我用DVD光盘去刻录，可能之前一直刻录成功，但在某一天，突然之间连续失败了五次。它的读盘一切正常，只要写盘就失败。我在刻录cd盘的情况下，也是刻录正常，读盘也正常，只要刻录DVD就失败。同时经过确认，读写是同一个激光头。如果说同一个激光头的情况下，不太可能出现这种问题，除非两个激光头其中一个坏了，对吧？那除非是功率不足或者其他原因。那么怎么样去区分呢？这又要用到我们黑盒测试的思路，对吧？这个案例就提示我们，基础知识一定要牢固。那么我们测试过程中不断的通过刻盘、写盘的操作，经过几次连续失败，最后确认了一个问题，就是不仅仅是光驱和电脑的问题，还可能有其他软件问题。大家看我这个右侧有一个截图，这个截图是我复制文件的时候，偶然间发现。本来正常我的固态硬盘复制文件的时候应该是几个G的传输速率，至少也应该是几百兆的传输速率。但是它拷贝到一半的时候，它的速度突然会降到零，原因不明。经过查询，windows下确实有这个问题，尤其是windows11和win10，那么再结合固态硬盘自身的IO调度可能存在问题，操作系统对于固态硬盘的管理可能存在问题，那么光驱和这个系统的匹配和它的驱动也有可能存在问题。目前问题没完全解决掉，但是首先操作系统读写数据突然降到零，这个问题一定是其中一个很大的影响因素。也就是说我们做事情，做测试的时候不要非此即彼，不是除了成功，就是失败。网络问题也不是说网线拔了以后，就只有网线和网口甚至可能交换机故障。路由设置故障、其他的操作系统底层故障，各种故障的因素，一定要考虑全面，才能测试出一个完整的结果。我们在日常工作中看到很多人面对问题时，就是采用非此即彼的思路，一定要打破这种思路，尽可能多的去观察一个问题的现象，那么你和别人得出的结论可能就是不一样的。最后就是我遇到熊猫烧香病毒的那个问题。这个病毒号称破坏固件，中了这种病毒就没办法处理。实际上经过我的分析，它确实是不处在任何分区上，它是在硬盘预留的启动空间里面，例如启动扇区里。它在这个部分做了一个隐藏的区域，把一部分代码藏在这儿了。只要这部分代码还激活，它就能不断的复原它的病毒。那么当我把这些隐藏的代码处理掉了以后，这个病毒也就失去了活性，接下来就是怎么清理病毒的问题。之前我分享20年经验的时候，说到我当年正面硬刚熊猫烧香，就是通过这种方法一击必杀，也就是说第一点，知道它是怎么处理自身隐藏方式的。第二点，它对文件的加密主要限于对文件头部的格式的修改，一些文件内容并没修改。当时通过这种方式，还恢复了很多被它加密的文件。那么整个PC时代，我的收获也是给大家的一个忠告，就是首先对于基础的原理，要有深入的理解。因为所有IT设备的底层几乎都是类似的，全是冯诺依曼架构，对吧？那么掌握了技术原理，我们就立于不败之地，就能干好我们的工作。第二点就是举一反三，一定要从原理入手思考问题。我们有很多人可能是从经验入手，也就是做一次工作，拿本子记一个经验。这个经验往往再遇到新的问题就不可靠。一定要从原理入手，这样无论我们的问题怎么变，我们从原理入手都能找到问题的根源。第三点就是我掌握了用于英语阅读产品文档的能力，这个能力给我很大的帮助。现在我见到很多年轻人，虽然英语学得不错，但是阅读产品文档的能力可能不是特别好。即使我们毕业了，我建议大家英语不要扔下，能去读一些原文的产品文档，还是尽量去适应一下，当我们能顺利的用英语读这些文档的时候，你就会发现你的信息来源会比只能读中文的工程师多得多。然后就是独立思考，找到解决问题的方向。只有独立思考，我们刚才遇到的疑难问题才有解决的可能。接下来就是标准化的工作流程以及沟通技巧。如果我们的工作做不到标准化，手忙脚乱的沟通，也就是该说的问题说不到位，也是没法解决问题的。所以大家还是要注意。这个时代我的心得就是不破不立，破而后立。也就是说，首先要跳出自己的条框，跳出自己的舒适区，你才能不把自己限制死。我后来又做去网络，接下来一份工作就是做网络工程师的。如果当时我对网络没有兴趣，那我重新学习，就可能不愿意学，我可能会说我是做PC的，我为什么要做网络呢？对吧？如果只基于自己已有的经验，就只能找PC相关的工作，那我就跳不到网络的时代，我就会被困在PC时代，困到等死为止。虽然说在PC时代也有自己的发展，大家都知道这个行业是一波一波的浪潮，在不断的前进的。PC时代是在逐渐的落幕，它的工作的余地在变窄，不是说没有活路，而是说它的活路在变窄。那么我们跳出去了，突破到新的区域了，是不是我们就有更宽的路可以走呢？这就是找路的方法。然后呢，就是只有持续学习，才有未来。我们当时一起做这些工作的同事里面，有些人和我说，看你学习我很羡慕，但是这么学习脑子很累，我学习不行，我不想费脑子，天天休息不好吗？天天追剧不好吗？为什么要费脑子？如果我们忽视了持续学习，作为一个工程师，就没有发现新问题，解决新问题的能力，我们就会被这个职业、被这个时代所淘汰。因为这个时代，尤其是计算机相关的技术更新太快了，如果跟不上，就很容易被淘汰了。尤其是我们背负的养家的这种重担，对吧？大家的压力往往是家庭的压力，没有家庭可能压力更小一些，有了家庭压力就很大。那么我们持续学习才能让我们有足够的能力去维护好我们的家庭。最后就是戒骄戒躁，很多人技术强一点，就会骄傲，轻视别人，而且变得短视，就是只聚焦于眼前自己积累的经验，我的东西看管好了，绝不教给别人，防止教会徒弟饿死师傅的情况发生。但是这种短视只能让人自我消亡。我们接下来看一下网络时代，网络知识我是从头学起的，大家看一下左侧是RFC,咱们学网络的，大家可以自己想一下，有多少人从RFC开始学的。根据我在周围的观察，可能从这儿学的比较少，右侧是OSI的七层参考模型，还有TCP/IP的五层网络参考模型。这个模型是大家100%会学的。但是从RFC协议学起，从RFC文档里直接去看，比如我下面的IP、TCP、UDP、ICMP和FTP等各种数据包的组成，每一个字节的含义，还有多少人是从这看的呢？我当时看这个看了至少有半年，我才理解网络是什么样。上图右边的参考模型，实际上手后持续半年到一年，我才真正理解网络是怎么连通的。我掌握了这些基本原理，接下来的问题就不是问题了。比如说我的网络规划里面，以及在后续的工作的网络相关方面。其实我换了不止一个工作，那么有一份工作就是给企业设计网络。我那个装几百台电脑的项目就是给一个工业企业设计双冗余的网络，它应该怎么设计？那么如果是做一个二层网络，只需要连通就行，至于它是一个网段，还是多个网段，很多人可能是不考虑的。我在很多企业还看到过这种形式的网络，只要能连通就OK。但实际上一个企业如果规模到了一定程度，它至少需要一个有三层网络，也就是不同网段的这种网络。在这种情况下，我们网络应该怎么规划？是选二层网络还是三层网络？现在则更加复杂，在网络里面不只有我们的连接的接入设备，还有汇聚层，以及POE的交换机，除了PC,还有监控、还有无线。出口除了有我们的网关，还有路由器、上网行为还有互联网的相关设备，还有一大堆防火墙、防毒墙等安全设备。所有的这些设备，它应该具备哪些性能，有没有瓶颈，我们应该设计哪些功能，哪些可以先上哪些可以后上？网络设备都需要具备哪些？在哪一期做，哪些是串联，并联还是旁路？到底应该怎么做？所有的东西都需要考虑。只有当我们了解了所有这些东西的底层原理，我们才能把它做得更好，设计的才能更规范。如果不了解，我们可能就是经验主义。别人怎么说我怎么做，我见过的是怎么样的就怎么做。最近几年我也和很多这个资历比我还老的网络工程师合作过了。一方面，传统网络工程师在面对虚拟化云计算的时候，往往理解不了虚拟化和云计算的网络规划，因为他不知道这是怎么回事，只有接触过这些东西的人，才能深刻理解，才能匹配的很好，这是第一点。也就是说，网络工程师如果不了解云计算，甚至都可能跟不上时代。另一方面就是，一些老工程师经验主义很流行，如果我以前就是这么做的，我现在还是这么做，只有这么做，我的网络才能连通，不这么做，我就不保证网络能连通。而到我这里，可能是客户需要什么，我就做什么规划，按照我这个左侧的列表，全都整体做出规划。接下来每一步是什么原因全部都有理论解释。那么某个案例中老工程师解决不了的，我和他们的新工程师一起去讨论，最终结果就是这个比较愿意学习的新工程师跟我去讨论，反而把这个网络给搞出来。我们一起把网络规划重新设计了一下，此时我已经是又作为云计算工程师了，网络已经不是我的本职工作，但是我协助他们把网络给设计出来，包括双活切换应该怎么做，我都是基于比较扎实的理论基础，然后一起去讨论，基于理论做出来的东西。这说明什么？只要我们理论基础扎实，我们就可以不犯经验主义的错误，同时我们也可以不被自己的经验所束缚。无论我们做什么行业，我们都可以利用理论去做出来，比纯经验积累有了更多的可能，我们工程师的路就更宽。路越宽越好走！接下来就是连接到网上就不安全。在我做网络的时候，凡是连接到网上的业务，网上的所有威胁都来了。假定某个服务，如果开放到互联网上，图里的所有威胁，几乎我都实际遇到过。有很多问题是协助用户解决的。比如说木马和病毒就遇到不止一次。当时我们只是提供设备，然后提供解决方案。但是这解决方案里不包括安全设备，也不包括安全。但即使有安全设备，用户仍然中毒，仍然被钓鱼，仍然有病毒，有木马。那怎么办？如果不把这些问题解决了，人家会说你的系统有问题，为了系统顺利实施。我们自己去找了一下系统后门，查了这个黑客的思路，然后我们顺着它的路径，自己把病毒给找到了，再把木马给抓到，把木马处理掉，清理之后，再给用户写一份说明，提醒用户怎么样做好网络安全防护，避免同样的问题发生。然后这个项目才顺利结束。无论我们是做虚拟化、云计算还是做网络，只要是开放到互联网上的，当前面临的威胁几乎都是不断的。所以即使是我们传统的IT业务，即使是我们传统的网络业务，只要开放到互联网上，安全防护的思维就必不可少。在这种情况下。怎么样去解决实际的问题？我这里边举一个例子，就是网络连通性测试。大家都知道，我们如果做网络连通性测试，一般最多采用的是ping命令。用这个命令测一下，我们和某一个点之间通还是不通，这是一个很简单的操作。但是大家想一想，这个问题到底应该怎么处理？有些时候一些复杂的问题就不好处理。那么我给大家推荐的是一个综合的方法，我们在客户端1的上面执行命令，但不是执行一条，而是并发执行多条。怎么执行呢？有一条命令是和本网段客户端2互相ping，然后从客户端1去ping本网段的网关，同时再ping跨网段的网关，再ping跨网段的客户端。用这种方式把所有的ping命令全部都列在屏幕上，然后观察一段时间内它的情况。在面对一些复杂的连通性问题不好解决的情况下，用这种多角度同时做的命令，可以查出网络的数据波动、网络延迟的异常以及网络异常的断开。尤其是如果我们网络某些情况下断开，又找不到具体位置在哪，这种同时的测试。同时看各种数据的影响，你就能很容易的分析出来问题在哪里。我们用这种思路曾经做了几百个测试，把一个非常困难的问题，联合华为体系研发都没能解决的问题，通过测试把问题最终定位了，最终由研发根据我们的定位，把这个问题根源找到，并最终解决。如果各位还在用华为的产品，我这个思路测出来的东西，应该是在这两年会普惠到所有的人，这个可能大家都感觉不到，但是我们作为一个工程师，只要真正抱着解决问题的思路，我们早晚都做出一些真正让我们在行业内部能成为神话，能成为传说的成就。只是有很多人都是默默的在做这些工作，这些做出来的成绩不会公开出来。我公开一小部分是为了让大家知道我们可以走的路，是远远不限于你能看到的那部分。尤其是面对这些有疑惑的工程师，无论你是年轻的、年纪大的，还是即将踏入本行业的工程师，大家都可以看看，我们能把这个路拓宽到什么程度，每一个人的路都可以自己去拓宽。这个时代的技术方面的收获就是从原理开始理解网络。网络安全也是从网络原理入手。当我能看懂每一个数据包的含义，我就能从数据包的角度来把这个整个的网络理解了，也能理解它的安全威胁在哪里，知道安全威胁就能解决问题。那么再从网络安全扩展到综合的数据安全，比如我们的数据的备份，数据的安全。怎么样确保我们的数据可靠？怎么样确保数据的可用性能够得到可靠的维护？这都是可以扩展出来的。最后就是自学能力得到提升，技能就可以迭代了。就是在处理网络的时候，你面对的连接特别的多，我们争取以网络为核心，通过骨干不断的了解周边的只是，比如说逐渐细分的无线、骨干网的传输、运营商的相关网络，还有5G的相关网络，移动互联网等等。所有的这些东西我们都可以逐渐的去拓展。以后能干的行业，你会发现越来越广。 这一段。随着经验的丰富，我发现有些人就会互相攀比，互相吹牛，更加看不起别人。即使在你跟他去讨论技术的过程中，他也默认为你是在和他吹牛。为什么呢？因为这种人吹牛习惯了，默认为所有人在一起就只能吹牛，这是心虚的表现。作为这个行业内经验已经很丰富的工程师，我可以和年轻人说一下，不建议你去攀比，不建议你去吹牛。只有心虚的人才会把自己伪装的很厉害，真正厉害的人不需要伪装！举个例子，我现在写的PPT,我给大家讲的这些内容，你看我可能是每一页只写了几项，但是每一项我展开都能单讲一节课。很多人写PPT疑惑的是我没有东西写怎么办？我怎么样能把自己的工作内容写的丰满一些，让领导看到我更多的工作。我则相反，我每次写PPT东西太多了，我可以源源不断的讲上三天三夜，那怎么才能浓缩成几句话，让领导知道我的核心步骤，不至于关注太多的细节呢？其实如果你关注了更多的细节，你会发现我的能力远远超出通常的领导的要求。那么如果我们日常工作中你能做到超出领导要求的工作，同时又能顺利的把它做好，那么将来你的路一定是更宽广。只有开放合作才能共赢，只有平等交流才能进步。一般实施过程中，我们把需求归纳，然后甚至配置都做好了。我们这种售后工程师往往是只需要去实施就可以。但是我拿到项目的第一件事，永远都是重新核对需求，这叫不忘初心。为什么？因为我们的售前工程师如果实施经验不足，他给出的需求分析的结果和他给的配置结果有可能是和实际不匹配的，或者匹配的不是特别完美。想要完美的实施，一定要介入需求分析，一定要把需求重新梳理好，基于需求重新把所有过程再走一遍。这既是验证了一下售前和销售他们做的工作，也是以此为输入，重新的让我们未来的工作更好。这就是我们现在积累的一个经验，通过这种售后介入到售前的方式，让我们售后的工作再也没有阻力，再也不至于因为售前的一时疏忽，造成我们售后去费尽心思的给售前收尾，或者去给销售说的大话收尾。我们只要和售前和销售顺利的配合即可。现在甚至是我们自己作为销售工程师，直接去参与需求配置。那就可以把整个的全链条都打通，显得很顺，后续工作就会很顺利。如果大家当中有本行业的售后工程师，大家应该都有这方面的困惑，这就是解决的一个方式。第二就是全面规划。这种规划的过程中，需要我们全面的了解客户的机房要求、环境要求、电源要求。虽然我们的文档里有写到，但是我们还是要现场的去确认，根据现场情况，根据我们的经验，提示客户怎么样去完善它的环境。然后是我们的组网原则、接口规划。一方面参照我们的文档的推荐的指南推荐的联网形式，另一方面是基于我们个人的经验，个人对于原理的掌握，我们甚至可以在厂商的最佳实践场景下，总结出我们自己的最佳实践，做更全面的规划。不要局限在我们现有的工具里面，一定要以自己的能力为主。接下来是上架，这是我们常用的一个上架的图。为什么最下面要留2U空间？我们的规划里考虑到了要把手塞到空隙里进行一些相关的维护操作。中间为什么要留2U？因为有理线架的操作，对吧？根据不同客户的需求，留多少的空间，我们的设备摆放都是有说法的。比如说我这个图里面，我的设备摆放就是从下而上，从内而外，它是上走线，那么凡是所有出口的线，就都经过防火墙，从上走线走出去，也就是说我们的摆放位置都已经做好了考虑，线的长短、数量、接口取电、维护难度综合考虑。我们做上架的工程师，不要把自己只当成一个搬砖的力工，只是上架扭螺丝而已。我们的上架是为了后续的实施做准备，要从整个项目来入手考虑这个问题。如果你能综合考虑问题，你就相当于半个项目经理了。以这个角度来说，你的项目实施的难度就会比普通的这种分散负责的项目少得多。接下来就是部署流程，官方在超融合上给了我们很完善的部署流程。但是我们仍然在每一步都需要根据自己的经验进行确认，不能局限在官方的文字说明里，一定要亲自了解每一步的原理是什么？官方为什么这么推荐？在这个基础上，我们才能结合需求，结合客户不同的各种需要，针对不同的客户，做各种不同的变化，随你怎么变，我都满足规划要求，我都符合产品规划的思路。我交给客户的，或者我推荐给他客户的，已经不是简简单单的这种书本上规定好的，必须这么做的一个思路。而是我会根据客户的要求动态去优化它的配置，而且绝对是符合产品设计思路的。我会告诉客户基于什么原理，基于什么思路，产品才这么设计？那么交付部分。交付不是说做完虚拟机，虚拟机发个模板，做个培训就完了的。大家看左侧，我还要考虑运维磨合期问题，处理运维指导故障修复和后续规划。为什么要考虑这么多？在我们这个可能跟我的行业有关，一、我作为售后工程师，我要去实施。二、我实施完了，难免有一些问题要进行处理，跟客户还是要继续保持关系的，并不是说实施完了就不见客户了。既然你要接触，遇到问题是逃不掉的，那么在运维过程中也少不了。持续规划是什么？大家看我右边这个图，就是我们给他的超融合实施，我通常会考虑两个生命周期。按照项目管理的流程，五大领域，启动、规划、执行、监控、收尾，从预算开始，一直到老系统下线，新系统替代。考虑两个周期应该怎么规划。那么整个的产品规划思路、软硬件思路和你推荐给他的运维思路，就能有的放矢，就可以基于这个目的去把它实现。这种情况下，后续客户真到了这种比较困难的老系统下线和新系统替代的时间点，在提前规划好的情况下，他做的会顺利得多。如果客户能顺利的进行更替，那么后续的项目可想而知也是可以拿到的。以产品经理、以项目经理的思维去考虑问题，这样我们的路才能更宽。运维就是指我们日常20%的问题，其实能覆盖80%的运维场景。我们日常集中精力把常见的20%问题解决好，大部分问题都是可以解决的。交付之后就是运维的开始。无论你是纯售后工程师，还是说你做系统集成，建议大家多积累一些经验。问题处理的三个层次里面，客户只需要做好自己的虚拟化的维护，硬件的这个维护就可以了。那么如果是我们和客户一起去做这个项目的话，对于系统的变更，一般由我们实施工程师来说是最理想的。那么故障件的处理或者说一些后台故障的修复，那就得由厂商研发来执行。那么这三个层次我们处理好了之后，客户能做的其实就很少，也就不需要客户付出巨大的工作量，去适应我们全套环境的维护，而是说他只需要聚焦于他的业务就可以了。最后给工程师的忠告就是没有金刚钻别揽瓷器活。如果接手了工作之外的东西，一定是基于帮忙的思路，先撇清责任，先把你的责任范围边界确定好，干好本职工作，再做瓷器活。二就是责任边界需要让所有人都确认了以后，以帮忙的形式去干。这样你才能额外做一些这个积累经验的事，同时避免承担不良后果。最后就是聚沙成塔，每次实施，多处理一个问题，每次给客户处理问题，多记录一个经验，聚沙成塔，你就比别人多做了很多。最后是在系统下线的时候，我们重点考虑右边提到的保持控制，就是软硬件一定要在控制范围内。任何软硬件失去保障了，想办法让它留在保障内，要么硬件续保，要么软件续保，不能续保的在稳定业务的基础下，保存好你的数据，最后确保应用可控。怎么可控？能维护的尽量维护，维护不了的，尽量想办法提前替换。基于这个思路，只要做好持续的替换，这种运维就是可持续的，做好可持续的运维才是我们IT维护才应该干的事情，否则我们就成了救火队，到处处理问题。最后这个收获就是如果我们已经做了服务器存储，也做了网络，那么后面虚拟化、超融合、私有云，几乎你就可以全面开花。大家看看我之前的经验，PC、存储这些都是相关的，早期做过的，网络也做过。为什么后来我做虚拟化，又做云计算这方面？是因为当时领导招人的时候，就要求你做过所有的硬件，没有相关经验，是没法去做虚拟化的。当时正好我有这个经验，就被招过去，从头开始学习虚拟化。二就是突破技术限制，突破工程师的角色限制。我如果把自己限制成服务器的工程师、PC工程师或者网络工程师，我绝对没办法做额外工作。那我也不可能接触到后来的AI,只有具备了综合能力，你的路才能越走越宽。那么脱离经验困局，我们才有广阔的天地。假如我们现在失业了，有多少人能凭业余爱好，能凭其他方面的经验找到新的工作，而且还能让自己顺利养家的呢？很多人会聚焦于自己过去的经验，但那意味着你被过去的经验困住了。所以这里私下给大家的一个建议，就是一定要做到不被自己的经验困住，才可能有更广阔的未来。接下来就是我到了这个年纪了，所以说应该开始传承经验。遇到年轻人，我希望多讲一讲，给大家看看自己的路。而对未来始终抱有新的希望，做好心理准备。那么只有这样，我们才能有更好的未来。最后由于时间限制，我这边就说简单一下，最后一句话，我命由我不由天，我们的工作可能受限于时代、受限于年龄，可能会被淘汰掉，但是自己的能力永远是自己说了算！而且随着现在信息时代的提升，给年轻人的另一个忠告就是我们的计算机体系不断的在扩容，不断的在扩充，那么各种行业细分的越来越多。过去说隔行如隔山，指的是计算机和其他行业隔行如隔山，计算机行业内各行基本是互通的。但是现在已经不是了，现在网络就能细分有线、无线、企业网、个人网、还有物联网，再加上运营商的网络。软件又分成前端、后端和中台。再加上商业方向的软件、工业软件分得更细。大家很多人在学校学的不是计算机专业，而是某一个细分的行业，参加培训也参加的是某一个细分行业的课，或者是某一个细分行业的厂商认证。即使是计算机行业内，不同的细分行业都已经变得隔行如隔山了。但我还是建议大家能拓宽自己的行业，跟自己相关的分支行业尽量多了解一些。不用完全掌握，只需要以某一点为核心扩散开去，这样你的路就会越走越宽，千万不要把自己限定在某一个细分领域里。不要说过去我做网络的，我现在做云计算，但是我做云计算的时候，再遇到网络，我还能不能处理？过去的东西也不能丢掉。最后讲一下AI时代。我们的这个AI时代首先一点就是讲所谓的机械飞升，我们的AI目前在不断的突破，尤其是ChatGPT时代让AI突破了图灵测试。接下来deepseek的时代到来，大幅的降低了对硬件的运行要求，让我们能在可接受的成本下进行大规模的公有化和私有化部署。在这种情况下，我们的AI能力也就越来提升的越快，最终奔着AGI,也就是通用人工智能的目标越来越近。那么这部分我打个比方叫机械飞升。也就是说它未来要从越来越不像人的一个工具，变成越来越像人的一个机械生命。未来有可能以我们想象不到的面貌出现。因为随着AI的发展，未来是无限的。现在接触到AI之后，我可以跟大家确定一点，它一定是未来，大家一定要接触它，哪怕仅仅是自己用都可以，大部分不一定能有条件调试AI设置，但只需要自己用就可以增长经验。现在一定不要逃避。我们能做的唯一的方式，就是拥抱未来，最终甚至我们可以做到人机一体、和谐共存。也就是说，AI作为我们每个人的助手，就像科幻小说和电影里面一样。有问题问AI，让他帮我们干活，我们来做决定，这样就可以了。最终就是AI替代肯定不可避免。只有我们拓宽自己的路子，让自己无可替代，AI才不能替代我们。如果你做的是重复性的一些劳动，那很容易被AI的替代，脑力劳动也有重复性的，不是说脑力劳动不能替代。那么大家看我画的这条线上面是指图灵测试，通过图灵测试意味着AI具有了人类的能力。这条线下面写的四个字是自我意识。根据我的观察和我的理解，这纯是我个人的理解，这也是为什么我以进化论为主题，就是依据进化论的思路，根据我的推断，AI只有具备了自我意识才有可能实现所谓机械飞升，瞬间成神，也就是成为一个机器人，像人类一样来帮助我们解决问题。但是如果它具备了自我意识，那可能就不叫AI，也不叫人工智能了，它可能叫机械智能体或者机械生命。那种情况下，就相当于人类造出了新的物种，它的未来是无可限量的。那就会有新的希望产生。接下来再传承下去，能出现什么样的情况？有可能几百年后远远超出人类的理解。所以未来是无限的，大家还是要拥抱未来，这个时代的潮流不可避免。但是目前我们还处于过渡期，这段时间内还是非常长的，可能几十年甚至上百年才能做到。所以目前大家看我们的情况，deepseek作为AI底座，还不具备AGI的能力，为了让它更加贴近AGI,我们怎么做？我们通过知识库喂给它我们私有的知识，让它帮我们干专业的事。利用智能体技术，让它更聪明一些，能自己干活，最后用程序能让他做一些我们现在这种程序自动化也不能实现的事。接下来是我最近学习AI的时候了解到的一些东西。我是怎么接触AI的呢？是因为用户有需求，现在大量的用户在提AI需求，大家应该都知道吧？这个肯定绝大部分都遇到过，怎么样来做？去除掉行业内的泡沫，踏踏实实的来说，我们目前能做的就是为AI赋能，也就是说帮助AI来打开走向AGI的通道。那么最底下这一层先要做到私有化部署，避免数据外泄，还具备底层能力，但是也仅仅聊天而已。接下来通过我们更好的提示词，我今天也刚解决了一些问题，就是通过提示词，就可以让他精确的输出我们需要的结果。接下来建立知识库，我们用专业的知识输入给AI，它就能帮我们分析专业的事，能帮我们总结出专业的经验来，就不用我们去看大量的资料去总结。人工效率太低，AI辅助后提升效率是很快的。那么接下来要创建智能体，让它独立做事。多智能体协同，就是指它目前还只能聚焦在某些具体的事情上，它不能像人类并发处理那么多事情，那多智能体就是各干各的，大家最后聚在一起形成一个综合结论。同时多智能体不仅可以挂载同一个模型，还可以挂载不同的模型。那么最终所有的模型集成起来，多智能体协同起来，最后由一个模型统一输出结论，就能做到更贴近AGI的能力。接下来为程序赋能，把AI的能力赋给当前的程序，就能大幅提升程序的质量。当然最终的目的我们是要做AGI,让AI自己去做专业的事，我们人类就可以休息，可以去做更加专业的事，或者更加趋向于创造性的工作。目前大家看我们列出来的这些硬件都已经具备了，接下来所谓的通用型人工智能，一旦出现，下一步必然是具身智能，也就是说，把我们的AI大脑赋能给我们的机器人、无人机、机器狗等等。当这些设备具有了类似人类的大脑，它的潜力就会被释放出来，成为我们有力的助手。最后就是怎么走向未来。根据我对AI当前状况的了解，还有对自己经验的总结，结合一些科幻小说，我这里参照了很多三体里面的一些思维和刘慈欣对未来的一些思考。为什么这么说呢？因为我觉得他的一些小说不仅仅是考虑到了未来的可能，不仅仅是一个科幻，而是对未来一个在合理范围内的推理。也就是说，我们很多科幻小说家，可能他本身也是个未来学家，他会推测出人类未来应该怎么样。首先我们是从远古走来的，我们最早所有的都是做人工，一旦到使用了工具，我们就可以了解自然利用自然。使用工具的人类淘汰了没有工具的人类。当下我们创造什么？我们通过机械化、自动化、信息化、智能化实现了知识爆炸。掌握这些知识的人，淘汰了因循守旧，不愿意接受机械化和智能化的人，对吧？不断的在淘汰。未来，新的故事也会不断的产生，新的物种也会不断的出现。未来怎么样在知识爆炸以后确实不知道。但是大家看知识爆炸已经出现了，哪天三体人过来了，恐怕也不是很神奇的事情了，是一个可以考虑的可能的未来。在这种情况下可能会有新的希望。为什么这么说呢？现在都说AI出现之后，文科已死，理科为王。已经不需要研究那么多人类的东西了，写文字AI就代劳了。但我想提示大家一下，如果未来三体人来了，如果未来人类接触到了成百上千的外星社会，是不是需要更多的宇宙社会学家？是不是需要更多的人研究不同文明的它的哲学文化？目前只有我们人类能实现这么复杂的理解。机器目前为止还做不到大自然的精细程度，还做不到大自然的这种用这么低的大脑功耗来实现那么强的能力的效果。什么时候，它能实现了机械生命，才能真正替代人类。所以目前我们远远不用担心机械生命的问题，我们应该做的是利用现在没有形成生命的AI的能力作为工具。因为AI只要不是生命，它就没有自我意识，它就作为我们的工具，可以大幅度提升能力。善于使用AI的人最后可能会淘汰掉没有这种能力的人。然后呢，就是我们是从地球走来的，最后一定要走向宇宙深空里面去。人类从地球发展过来，那么从我们开始探索宇宙的时候，我们就向往飞天。从一开始我们就是走向未来，人类远古就有很多关于神仙的传说，都梦想着往天上走，现在的飞机、火箭、宇宙飞船，都是在实现我们的梦想。 最后就是要走出摇篮，为什么呢？如果在摇篮里出不来，就没永远没有希望。刘慈欣写了三体之后，大家有没有关注他之后写的小说？那段时期，他还写过一个《时间移民》，就是讲我们向内发展AI，未来有可能导致AI，同时也是虚拟现实突破，我们就会向内探索，最后制造出足以媲美现实的虚拟现实来。在那里面我们就是神，要什么有什么，那么是不是会有人沉浸在虚拟现实这个游戏里面出不来了？就变成享乐主义，满足现状，对吧？那么刘慈欣写的这个时间移民，就是说所有人最终变成了虚拟人，最后大家形成了一个统一智能体。这个智能体觉得自己没有意义，就把自己关机了。这就是人类灭绝的一种可能。那么什么样的人类才能最终生存下去呢？就是走向深空，直面深渊，才有未来。后来，刘慈欣又写了一个《黄金原野》。是用一个很凄美的故事，一个造假的故事，以一群探索先驱者的生命为代价，欺骗了人类去向外探索。因为如果不向外探索是没有希望的。人类作为一个诞生在宇宙里的文明，如果不能踏出地球，不能踏出太阳系，踏出这个摇篮就永远没有希望。我们就相当于三体里面，自己把自己封闭在太阳系里面的这些人类，就永远没有希望了。怎么样才有未来？我们作为工程师，永远保持一个婴儿般的好奇心。因为我们人类目前还是婴儿时代。最后人类如果向着宇宙文明去成长，我们目前连第一步还没迈出去，我们未来还是有无限的希望的。这就是我给大家指出的一条很光明的未来，希望大家在未来这条探索之路上，真正走出自己能载入史册的一步。所以未来还长，探索永无尽头，希望大家共勉，希望大家一起走到最后。最后谢谢大家。我这次的分享就到这里。问题1：我看到这个徐景泉，这个刷了好多次了，就是说问能不能举例谈谈，看山是山，看水还是水这个状态。这是我上次讲座里边的一个问题。就是看山是山，看水是水，什么意思呢？比如说我这个技术方面，最开始可能是学网络它就是学网络，学IT就是学IT,我学的是这个技术本身。但是工作时间长了以后，我再看这个技术就不只是经验上应该怎么处理它，而是说在原理上它是怎么产生的，怎么发展，怎么出现的。那我就是把它拆散了，看最后为什么看山还是山，看水还是水？因为当我都理解了以后，我掌握的很精细了以后，在我后续就包括我现在的工作中，当我知道某一个方向的时候，我知道我具备的知识能力，可以瞬间的把它拆成细节，然后一点点去实现。例如我现在处理AI,我遇到有些问题的时候，比如今天我就处理AI某个提示词有问题，导致我们的AI输出一直达不到结果。举个例子，最初提示词说，我有三个输入项目，请AI把以上内容总结出来。它给我一个输出结果是什么呢？它只把最后一个作为输出。我分析了以后，利用之前的经验，发你这个“以上”是不明确的提示词。为什么呢？以上是以上一个还是以上两个还是以上三个？他只处理了以上一个，后来改成，请把以上所有三个点全部总结输出，他立刻就给出了一个合理的效果。这和我们处理软件是一样的。如果我们有软件开发的经验，就会知道工程师处理往往也是这样的。他如果处理三个项目，一不小心就会只处理一个，对吧？只有你指定了它的具体范围，才会把所有的项目都处理掉。所以当我有这个能力的时候，遇到这个问题，我不会惊慌，我会一点点细分它。我看山还是山，看水还是水是什么呢？我大概看上一眼，我就知道我能解决问题，但是我可能在处理的过程中不需要去解决这个问题。我可能在遇到它的时候，我再详细的去分析就可以了。就是这个原因。这是因为我掌握的已经差不多了，我只需要看山还是山，看水还是水，不需要每一次都深入到后台的细节，看得那么细了。我也可以把它掌握到很细致。那么当真正需要的时候，我就可以一步的分析出细节。问题2：最后就是这个资源错位，拿FSE当做测试使用这一块。首先一点，我们的测试工程师是干什么的？测试工程师如果做得非常好，你就是对产品最了解的人。当我们对产品最了解的时候，测试工程师也是有自己的经验的，一定要记住一点。不要认为测试工程师就只是点一点界面而已。我在给咱们华为产品提经验的时候，其实就是这样的以测试主要思想的。咱们华为以前有一次招人，找我面试，我就举个例子，当时那个要求是测试一个产品，硬件产品，请写出三条测试经验。半小时以后我还在写。最后领导看到我写的以后就很惊讶，为什么呢？我写了35条，领导说写三条的都少见，写六条以上的凤毛麟角，头一回见有写35条的。但所有东西全都是对的，为什么？因为我作为一个测试工程师，软件硬件全都做过了。而且我在PC时代，我知道全流程的产品测试流程，包括软硬件兼容性、电磁兼容性、稳定性、摔落测试、可靠性测试等等几乎所有的测试项目。也就是说，作为一个测试工程师，你可以做到一个比产品设计者更了解产品。那么为什么上次我给咱们华为产品提经验的时候，我写了那么详细的一个东西？因为我突然想到以前我做的第一份工作叫新产品开发，就是利用测试经验做新产品定型，我把那个经验拿出来了，以产品定型的思路从头到尾把它整理了一遍。我就把这个产品几乎从头到尾整体设计给做了一遍，所以拿它再去跟咱们研发沟通，就比较详细了。所以呢如果你被当做测试使用了，首先在测试岗位上先把测试干好。接下来你本职工作是什么？不要受你本职工作的限制，不要受领导让你干活的限制。把你这些应该干的事情作为你的爱好去研究，有机会接触的，不计成本，不计代价的去接触。就举个例子，我们有些网络工程师说我是做网络的，我突然让他去做这个项目管理。他说我没有这个经验做项目管理。怎么解决的？我说如果给你一个几个亿的项目，让你去管理，你能不能找一个单位说你这有一个亿的项目，现在我想做项目经理，我给你三十万，你让我做项目经理，让我去刷一刷简历镀金？刷一个经验？那是不可能的事。现在呢公司免费让你做项目经理，你为什么因为网络工程师的限制就不做了呢？如果你做完了，当你更换岗位以后，你的简历是不是镀金了呢？把这份简历拿出去，你想想这个思路是不是拓得很宽了呢？后来我们的年轻人听到这个以后不计成本不计代价，他不管是IT还是网络，还是项目管理，什么都做。现在他已经到了新的岗位，那你觉得他的未来是什么样，对不对？所以这一点呢，不仅是取决于我们面对什么样的岗位，还取决于我们自身的能力，能力永远是第一位的。当你有准备了，一旦有条件，你就可以跳出去，不要把自己局限于当前的岗位，当前的经验和过去的经验里面。跳出条框，你才有更好的未来。 问题3：我这儿看到了有两个问题可答，那我把两个问题综合说一下，一个是这个叫越小勾青山，它是运维磨合期常见的问题有哪些？这个是工程师常见的这一块，怎么讲呢？运维磨合期常见的就是用户不知道自己应该做什么。那么我为什么签名提出这个运维的三个层次？就是以超融合或虚拟化举例，用户做好虚拟化系统中虚拟机的管理，然后做好硬件日常的巡检，有问题及时报告，那么我们的工程师去调整他后台的系统。因为修改整个系统配置，一般必须对系统非常了解才可以。那么我们实施工程师经验是最丰富的。最后一旦有了问题，找厂商。用户磨合期最常见的就是自己该做的工作做不好。比如虚拟机的处理、tools的安装，然后操作系统的安装应该怎么做？这个一定是用户把自己负责的这少部分工作，首先售后工程师客户该负责的工作分清，给他讲一遍，他一定要自己做几遍，出问题你指导他，才能把这个磨合期度过。一定要自己亲自经历几遍。无论是我们自己的工程师，还是客户的工程师，都要走过这种学习过程，这是一致的。他经过了这种错误的经验，他才能记得住，才能真正的掌握。一般这种虚拟化要磨合半年到一年，然后基本上他就找你的很少了。你就真正解决一些复杂问题了，这是一个。问题4：然后最后一个问题是。就是35岁搞算力方面的，那么我看这是有几个人了，就是问高斯数据库怎么样？数通35岁，什么数通IE怎么转型，包括deepseek。要减肥的红烧肉也有了，将这些综合到一起，我答一下。Deepseek这一方面我也在从头学习，正好是有需求。如果没有需求，你还要去做的话，类似无源之水。尽量是找到一些项目的机会跟进一下。这个又是从零开始学习，活到老学到老。我现在跟大家一样，都是从零开始学习，但是现在已经有一些心得了，那么未来还会学更细的一些东西。能学到多少取决于自身的能力。然后这种高斯数据库，包括咱们华为的鸿蒙系统，欧拉系统未来无限，因为国产化浪潮不可避免，对吧？Deepseek也要布在华为的体系上才能国产化。所以大家可以尽情的去学我们的认证，考我们的IE。然后在我们这个方向下，协助用户做好国产化转型，我觉得未来还是很有希望的。我的分享就到这里。
【已结束】——赋能课堂：M-LAG跨设备链路聚合技术部署
欢迎来到HUAWEI JDC 赋能课堂这期我们请到了HCIE金牌讲师、网络与信息安全专家——白伟鹏，分享《M-LAG跨设备链路聚合技术部署》时间是2025年4月22日（周二） 19:00，JDC视频号线上直播，不容错过！JDC公开课，知识积累的宝库，思维的火花碰撞的地方！主讲人简介● HCIE金牌讲师● 担任思科和华为认证课程的讲师● 精通网络建设及维护、信息安全等多个领域参与有礼1、扫描下方海报上的二维码，预约直播2、提问有礼：在评论区加上自己想提问的问题，问题若在直播间被选中答复，将获得JDC独家定制的兔子玩偶一只。3、邀请朋友预约有礼：识别下方推广二维码，生成自己的专属推广二维码图片，将图片转发至微信朋友圈，配文"服装零售领域数字化建设分享，扫描二维码预约，一起进步”，将发送的朋友圈截图发送至本帖的评论区，即可获得10智豆。😆邀请人数最多的TOP 5兔粉将分别额外获得800、600、400、200、100的智豆奖励，最低邀请人数需分别>20、>15、>10、>8、>5， JDC将会在活动结束后公示TOP 5邀请数据，数据统计截止日期：2025年4月22日晚19点。🥰生成专属推广二维码流程如图🥰听课福利直播间将会有多轮福袋抽奖活动，礼品有JDC独家定制的兔子玩偶、棒球帽、雨伞、护甲套装、洗漱包等，赶紧扫码预约吧，4月22日直播间不见不散噢！
【干货分享】F5G全光网设计指导及部署建议（酒店）
《F5G全光网设计指导及部署建议（酒店）》大家好，我是来自广州明创网络科技有限公司的郑坤炫，目前主要负责售前工作，今天由我给大家分享《F5G全光网设计指导及部署建议（酒店）》，主要是针对酒店行业的。本次分享围绕两点来讲，第一点是F5G全光酒店设计指导，第二点是F5G全光酒店常见问题解答。随着云计算、大数据、IoT等技术广泛应用，各种应用急速增加，对酒店网络的带宽、时延和可靠性提出了更高的要求。F5G全光园区2.0解决方案提供了多种不同的方案来满足不同的酒店组网需求。下图是常见的F5G全光酒店POL网络架构图，主要分成设备机房、楼层弱电间、终端三个区域。设备机房主要由出口网关、安审设备、核心交换机、OLT组成。出口网关一般是防火墙或者路由器；安审设备一般是上网行为管理；核心交换机需要看酒店规模以及客户需求配置，一般推荐S8700系列的框式交换机，在某些特定场景核心交换机也可以不上；下图列举了两款OLT设备，如果客房数量小于150个的中小型酒店，可以用多功能合一的E853E光网络，如果客房数量大于150个，可以用插槽式的EA5800系列的OLT。楼层弱电间F5G全光方案是采用分光器，常见的分光器有2:8、2:16、2:32三种。再往下终端层，就是ONU设备，类似于以太网的接入交换机，ONU形态也很多，包括POE和非POE的，千兆上行和万兆上行的，带WIFI和不带WIFI的，4口、8口、24口等各种款型都有。整个架构，从OLT到分光器到ONU，都是走光纤直连的。1、那当我们面对一个酒店，需要怎么去设计F5G全光方案，怎么去部署呢？这里我也列了一个设计步骤，包括建网模式选择、PON技术选择、PON保护方式选择、ONU类型选择、ONU数量计算、信息箱选择、光纤及分光器选择、OLT选择、网管选择等九个步骤。1.1、我们一开始就需要去考虑酒店的建网模式选择，基于酒店规格选择IP+POL还是POL，如果酒店规模比较大的，大于150个客房的，有高密或室外AP的场景，推荐采用IP+POL，无线采用数通AP+AC进行覆盖，搭配OLT、ONU等全光产品；如果没有高密或室外AP的场景，那采用POL全光方案。如果酒店规模比较小，小于150个客房的，那推荐多合一边缘光网关E853E，集合网关、核心交换机、OLT、无线控制器等多种功能于一身，性价比非常高。1.2、其次是PON技术的选择，我们可以根据客户的带宽需求以及预算来选择采用GPON还是XGSPON。我们最常用的是GPON技术，可以满足2.5Gbps下行/1.25Gbps上行，性价比很高，一般的项目也够用了。但是如果客户对带宽要求很高（比如采用了WIFI7无线产品等），或者非常有预算，也可以采用XGS-PON技术，XGS-PON技术可以实现10Gbps下行/10Gbps上行。1.3、第三点是PON保护方式选择，PON保护主要是针对部分高可靠场景，如果客户非常重视网络，有OLT冗余或者分光器冗余等需求，我们也可以考虑采用TYPE B或者TYPE C进行保护。TYPE B双归属是部署2台OLT做堆叠，分光器的2根光纤连接到2台OLT的2个不同的PON端口上，确保主干光纤或者某一台断了后不影响业务。TYPE C 双归属是OLT、分光器都冗余，每个ONU提供2个PON端口连接2根光纤接到2个不同的光分路器上，每个分光器的2根光纤连接到2台OLT的2个不同的PON端口上，确保主干光纤或分支光纤断了后还有备用光纤，可靠性是最强的。1.4、第四点是ONU的选择，F5G全光网的ONU是推荐部署在每个房间里面的，也就是光纤入户，所以我们需要去统计酒店每个客房、公区走廊、办公室、餐厅、会议室健身房等房间的信息点，根据每个房间的情况部署不同接口的ONU。如果有WIFI覆盖的需求，也可以部署WiFi 6/7 光AP或数通AP。ONU部署的位置也需要根据现场的情况去详细分析，客房一般推荐部署在电视下方桌板下，也可以部署在暗格信息箱内。1.5、第五点是ONU数量的计算，ONU数量计算主要依据信息点位数量，这里我推荐大家最好是一边根据CAD图纸统计信息点数量，一边用excel表统计，excel表需要列好每栋楼、每一层、每种房间类型的信息点数量，统计好信息点数量再统计ONU具体的款型和数量，最后再汇总统计。1.6、第六点是信息箱的选择，信息箱需要根据ONU的尺寸、ONU数量以及部署位置来选择。1.7、第七点是光纤以及分光器的选择，从OLT-分光器-ONU虽然都是走一芯光纤，但是实际部署的时候考虑到光纤预留，推荐采用2芯或者4芯光纤。然后考虑几级分光，通常情况下我们都是采用一级分光，如果客房数量小于150个采用边缘光网关方案，我们也可以采用二级分光。需要注意的是二级分光是有一定的光损耗的要求，需要计算好光损耗。分光比主要根据ONU数量、客户带宽要求、分光插损等来决定，一般推荐部署2:8、2:16或者2:32。这里我们也可以从每个ONU的带宽推算出要用多少分光比，很多客户都会问到带宽问题，比如选择了GPON技术、4个千兆电口下行的ONU，要求每个以太网接口的需要保证的带宽要求是60Mbps下行/30Mbps上行，每ONU的带宽为240Mbps下行/120Mbps上行。那分光比 ≈ 2500Mbps ÷ 240Mbps = 10，考虑后续扩展，分光比选择为8。分光器类型有机架式分光器和盒式分光器。弱电间有机柜选择机架式分光器，无机柜可选择盒式分光器，盒式分光器性价比高，机架式分光器更加美观。1.8、第八点OLT的选择，是根据客户的需求，客房的多少，客户商务诉求来选择对应的OLT。客房数量小于150个推荐采用性价比高的E853E光网关或者EA5800-X2，其中E853E光网关集路由器、交换机、防火墙、PON多个功能合一，性价比是最高的。如果客房数量大于150个推荐插槽式的EA5800-X2或者EA5800-X7，EA5800-X2是2个扩展槽，EA5800-X7是7个扩展槽。1.9、最后一点网管选择，目前华为主要有eSight、NeoSight、NCE Campus等三个网管平台。POL方案推荐选择eSight、NeoSight，IP+POL方案选择NCE Campus。如果客户有预算，最好还是部署华为网管软件，在故障告警、日常运维会比较方便。2、下面我整理了一些伙伴弱电设计常见的问题，包括PON和彩光差异、PON在节能上是否有优势、OLT和ONU的配套关系。2.1、第一，PON和彩光方案的对比。彩光方案运维起来很麻烦，彩光光模块不归一，有8种不同波长的光模块需要一一对应，无法即插即用，无论部署还是运维都很麻烦。同时彩光用的是下行1:8广播，无加密，无法过等保。CWDM8路固定合分波，波数少。CWDM标准演进堪忧，无法平滑演进。F5G全光方案光模块归一，即插即用，也无需另配光模块。同时F5G全光方案下行广播，有AES128加密。F5G支持1:2-1:128 分光灵活，分光比大。在F5G标准演进也清晰，2.5G→10G→50G，可以平滑演进。 2.2、第二，PON在节能上是否有优势。对比模型10000点位的项目，F5G全光方案利用无源ODN技术整体功耗节省39%2.3、OLT和ONU的配套关系。需要注意的是E583E定位是小规模项目，所以部分ONU是不支持的，需要注意配套关系。EA5800就没有这个限制。最后祝大家业绩长虹，生活幸福美满，共同拥抱F5G全光酒店美好未来！
【干货分享】华为云赋能高校教学实践
《“云”赋能--重塑高校教学新实践》 各位专家、老师和朋友，大家晚上好！很高兴今天晚上有这样一个机会，和大家共享交流和共同探讨这样一个话题《“云”赋能--重塑高校教学新实践》。我最早1988年在南京航空学院大学毕业后在中国XXXXX研究院从事科研工作约10年，1999年西工大研究生毕业后加入到华为公司，从事于华为ICT技术相关的技术服务、市场销售以及研发测试等工作，更多的是技术培训这样一个工作。2017年在华为退休后，退而不休继续在杭州和西安等地的科技高校从事于大学教育培养工作。这是我的一个简单的介绍。接下来我们就回到我们今天的正题，云赋能重塑高校教学新实践这样一个话题。 今天晚上讨论这个话题来是“科技+教育”领域。各位专家老师可能来自各行各业，有交通的、能源的、医疗的、教育行业的等。好，那今天呢我们简单先几个专业术语，简单介绍一下。第一个是”云“，大家知道这个，云是天上蓝天白云的云，云是在天上它虚无飘渺。这里这个“云”指的是科技里面的“云计算的云平台“。那么云它能赋能？这个云是有能量的，它可以赋能，指的是在云平台里面的云实验。这是科技的一个术语。另外一个，那么从事于教育行业都知道，高校教育来它分为理论教学和实践教学这两个，理论教学呢，就是上课上理论课。那么实践教学呢，就是我这里面写的胶片上机实践，就是上机实验和操作。我们说实践是是检验的唯一标准，光上理论课没有实践课，无法培养出应用型的人才。所以今天我们这个一个核心的理念呢，就是用新技术”云平台云实验“赋能实现高校教学新实践。 云赋能高校教学实践实践教学有四个方面的话题，先讲第一个：一是高校教学实际的挑战。高校教学实践就是高校里面这个实验室实验的装备设备它有什么呢？ 有什么样的问题和挑战？第二个是云平台赋能教学实现的一个解析。主要是这个云平台，它如何去赋能高校里面的教学实践，关键词是上机实验这个。第三个，就是云怎么去重塑高校教学新实践这个案例分享。这地方我会通过两个典型的案例。在座的各位，今天晚上共享的各位分享一下我在这个教学实践中用云来赋能的教学真实的案例。第四个，建议和展望。 我们先看第一部分，高校教学实践存在什么样的问题。第一个是实验设备困境问题。困境的现状就是设备超期服务，公办的这个学校可能还好一些，而民办的这个教学的教学实验室，这个困境的困境就比较严重。还有专业设备研重缺口，特别是新技术，像云计算、人工智能，这些专业的设备。很多高校的实验设备跟不上。还有人机实验时机，这个上机的时间问题，学生的这个上机实验一般是16个课时，那么没办法保证这个上级实验这个教学的要求。那么是什么原因呢？主要是硬件更新，周期太长，一般的是硬件更新了，大概是五天。导致个技术先行而实践落后，跟不上学的新知识，实践它跟不上。第二个，实践设备服用率比较低。像原来这个计算机，它可以做c语言sql server这样一些  高校的上机实践和实验培训。那么云计算、大数据、人工智能这几个课程，它需要专用的设备，利用率相对来说低，那么还有维护成本比较大，这些这个设备一般都比较贵重。特别是民办大学的这方面影响是更为严重实验设备的问题。那么这地方我举了一个典型的案例，是一所高校的，它有六台GPU, 其支撑200名学生。学生排队时间比较长，那这地方这个高校有GPU还不错，那么大部分学校呢，它的服务器都是CPU，不是GPU满足不了这个现在这个新技术学生上机实践的要求。  第一个是设备方面的欠缺。第二个，新型技术教学手段的一个比较滞后。教学手段，那包括了这个新技术课程的实践教学，它跟不上，在这个智能化、数字化这样一个时代，大部分学校来缺乏这个教学实践。 特别是高校有云计算、大数据以及人工智能这样一些新一代ICT基础的课程来实验设备是跟不上的理论课程讲完以后。老师要指导学生实践操作，那么缺夯实际的硬件环境来，没办法培养应用型的人才。还有大规模数据处理的痛点。那么现在我从事这个学校来是个民办陪办学校。那么学生呢基本上都是CPU,那么装一个数据库。云计算这个服务，还有这些个大数据，一些软件来讲，根本就跑不动。那么还有人工智能训练的重点，我们学校也有这个课，那么很多学校也会开这样的一个课。 那么2025年的智能时代也已经来到了deepseek代表的通用大模型, 那么都要以这个高性能低成本，这样来开展一些教训和实践的工作。那么这个AI训练的模型搞科技的也不知道，那么需要CPU GPU处理，甚至是NPU。提供算力这方面的一些支持，教学实用手段这方面的。第三个，高校存在的挑战，就是人才培养质量的危机，一个是岗位适配率现状来相对来说败。就是说这个培养出我们要培养应英型的人才，你光上来理论没有实践。学生出来以后找工作相对来说呢是不太比较困难的。很多的企业要有工作经验的，要有这个实践操作的，或者有项目经验的。那么企业在培训的成本它会增加你这个在学校里面没培养。好到企业的话，他会再次培养。那么增加企业的这样一个成。人才培养质量这样一个的一个危机。 那么我们讲通过一些大数据的一些研究，来专家诊断出来，这个结果来也是这样的。云化的实验平台成为弥补惨教，就是企业用人单位和我们教例子教学这方面鸿沟的一个关键桥梁。云化的实验。这个平台，所以我们说云它具有不能重塑这样一个功能。那么这是第一部分的这个高校教学实践，这地方主要是实践里。挑战，主要是那个设备的问题，设备的问题，还有一个教学工具的。还有这有还有人才培养这个质量，这方面要校企合作，这方面培养出了人才，来满足了企业的要求。所以现在加上现在工作又很难做。所以我们学校来各个学校来都培养，希望培养出来是应用型的人才出去能为企业去工作和干活的。  企业才给你发一份薪水，然后这样的话才探求的可以。第一个给高校这个在教学实践方面的一个挑战。那么第二个问题嘞，看到这个云平台了，我们教学的实践。这个云呢，刚才说它是天上比较。他怎么能去赋能个教学实践，来弥补高校教学实践这样一个。这样一个短板来，我可以简单来解析一下。 我们云平台这个云实验，我们简单介绍一下，在我所在的这个高校的实，我们用的这个云平台的实验室用的codelae这样云实验的这样一个。键是华为云官方实验的一个平台，它可以一键去创建这个实验文件。我们的语文课的上机的学生来可以通过实验手册快速体验这个云。在云端实现云实现这个云服务的这个实践，还有调测验证。它是一个轻量级的。 那么对学校来说，它是一个轻量级的投资，有一个华为的云账号。那么只要有学校，只要有这样一个教育，这个网络，学生老师都可以通过这个网络一及，通过这个账号然后登录到这个华为云实验平台上去进行实验。对学校来说，它是一个轻资产的一个操作，而且不需要去备顾。这是云平台，这是一个实际的一个截图。那这个云平台这个云实际上有什么优势呢？我们说它是零硬件的，对学校来说，对学生来说都是零社会的零硬件的图。免去了这个维护的成本，那么24h随时远程可以访问，而且是在真实的云环境中操作。 那么还有一个智能检测这个实验记录，可以生成这个实验报告，智能问答还可以在线去问答。一个T验来帮助大家快速到云上去，完成教学实践的这样一个T验。这地方提出一个秒级构建环境。当你一键进去以后，它会发现这个服务会生成一个华为，也是用这个云计算的虚拟机这样一个技术。增成一个虚拟机这样一个秒级，这个环境中可以快速的去构建。还有这个弹性来可以去伸缩，这是都是云计算的一些特性。那么在华为云实验室上是可以实现的。嘿。  那么云实验因为告求这个教学教境、环境服务，还有一种模板，只能看法。I小助手这个云实验平台上都可以去实施。那么语音实验用一个教学的流程，实验流程可以再造老师引导学生去实践。学生可以启动这样一个实验，而且可以生成这样一个实验。那么云实验与传统实验一个对比来。这样的话我简单总结了一句，它解决了大学高校缺乏实验设备的这个配件。如果在座的有我们高校里面的，不管是民办还是。民办特别是民办严重缺乏这样一个新科技的一些实验设备也跟不上了。那么它可以解决这个实训学生实训实验设备这样一个出细的投入。那么传统的实验设备投入比较多，准备的周期也比较长，资源的利用率相对来说比较低，而且投入这个设备，它要跨课程c语言学习java语言要学习。那么云计算、大数据、人工智能这些课程来它也要用，还有跨课程及支持，还有维护成本。这地方我就不细说了，维护的时间大概也是八个小时。就是一主要是解决了大小高小缺，夯实验室被这里。语音赋能这个实验成本简单进行了一个分享，缺乏资金投入到实际物理设备周期的民办大学，特别喜欢这样一个华为的云实践云实验平台，它是个低头。高产出的这样一个结果，这是解读了一下云平台，为啥能赋能教学实践这样一个话题。这是我们今天晚上介绍第二部分内容。那么接下来呢，用前面这个困境挑战，还有我们这个云赋能教学实验上机这样一个解读来。我喜欢的两个这个案例，云则去重塑，这地方是重塑，重塑相对于传统的那种上级实验来说。好，我们还是新实践，不能重塑高校教学新实践这一个案例的一个分享。一起来。这个地方就语音平台来。我们如果你是搞科技，没有从这里教育的话，简单还要说一下这个华为st学院呢，它是一个企业，这就是你所在处的。产业企业公司，那么这边是一个高校，这个华为ict学院这个平台，它是一个桥梁，能够。怕能够穿透这样的企业，高校产生一个校企融合、财教融合的这样一个效果。那这个有了这个华为IT学院，华为这个云平台过来有这样一个条件以后呢，我们接下来我们举两个例子，第一个是我在实际的教训。是物联网工程专业的云计算这样一门课这个实践教训。看看华为这个云实验云平台，怎么怎样实现了云计算这样一个实践教训。我们使用新的技术就是领云平台重塑教学实验课程的一个教学改革。为此来我在我们学校来做了一个云ICT云平台云实验来。 然后赋能云计算课程这样一个教改项目，也是这个实验。这个平台也可以对我们的老师来说呢，也可以做一些教学改革的一些项目。好，那这地方我设的是23/05/18，西安的地法大学华为华北正式获得了学校。过道优先级华为ICT学院这样一个授牌，有了这样一个华为ict学院的授牌的话就可以使用。在华为这个连续资源证明，这次说可以是这样一个词语。那么2023年我也在这地方上课，原有的这个环境来这个云计算的环境来自有计算机，实验室，自有计算机没有。服务器更没有交换机口和武器，这些方法是a那么这个云实验来这个云计算实验室。打错了，你只有一台服务器，这台计算机是八g内存的。那么严重制约这个教学的时间。那么我们获得这个华为优选，其实st学院这个牌子也过来，就可以技术用这个云平台来重塑。教学实践。那么23年我们就获得这个华为at学院这个授牌。那我本人来获取这个华为HCIA这个证书，还有这个华为的教师这个证书，同时我们培养了30个超过30个人的证书，这样一个学生的获得华为这样一个证书。然后我们就获得了这个a这个华为SA学院这样一个授牌，有这个资源，以后可以带领学生，那么。202024年就开始用华为云平台进行云计算的实验学生能够更加贴近这种原生的开发环境，学生也感到非常的满意。这是我的一个ai的局限和这个重塑教学实践一个表述。下面我们看一下这个实验现场。这是物联网云计算实践课程的一个实验现场。那么学校生来用自己的电脑，用自己的电脑，然后通过这个账号，然后。到我华为云平台上去做相关的实验，这是云平台14~11个效果。好，那么这是真实实的这个实验。现场好，实验完成率呢也提升了学生的复杂问题，也提升了学生通过这个云平台做完实验也可以参加。来把ict打散，因为同学来获的是陕西省三个将。那么物联网这个云计算实验来教资实践的一个见证。这是华为原营是个实际地方。这里面的这些实验都可以去做云平台的颠覆性来。那么有位老师提到，华为云物联网平台，让我们用了10分c的预算，建成了原来不敢想象的。这个实验室这样见证了云平台对实施建设的重大的一响。这是物联网专业在云计算这个课程上的教学实践。那么第二个案例就是智能专业，实际教是本科好几个专业，智能专业。那么人工智能技术这门课。 它的实践的一个教学，那么理论教学类课堂，这地方把图片因为涉及到个人隐私，这里三处的比。现场的一些实际的照片，还有上机实验学生的一些作品。在这地方他学完这个理论课以后，然后到华为这个平台上去进入华为人工智能相关的那个实验室，可以做得非常好。这个作品也表现的非常好。那么其中有一个实验是去年底从人工智能课智教流实践学，从上机实验的这样一个我们用我这个amp decuter脸谱风格图生图这样。代个实现这个图，这个实验呢是基于还源的这个平台上，通过这个学生来能够掌握modeus原开发平台上进行代码开放的调试。这个实验这个地方可以按照这里删除的。现场实际的照片，学生上级实验兴趣和积金非常高。  因为它是一个原土生土的，我要求他拿一本书对着自己，然后他生腾。跟一个卡通式的非常有意思的这样一个图片，相当于自己的学生上级的时间兴趣、积极性非常的高，对自己的实际的作训也非常的满意。好juern学校教训了大刀。         
【干货分享】技术岗如何少走弯路
分享主题：刚才加入直播群，看到留言问少走弯路的含义是不是直接去当保安呢？（因为业内流传，中年失业，常见的职业选择包括保安、保洁和保姆，这些职业被称为“吉祥三宝”。）今天要分享的就是解决这个问题的思路，就是我们如何避免中年失业去当保安，争取一路走到技术的终点。 我准备按照如下五个标题来进行分享。 我的社区昵称是蓝色空间，今年是工作第20周年，这是一个很有意义的年份，所以第一点给大家做一个20 年的工作总结。 第二点就是分享我这20年的晋级之路。作为老一代的工程师，我是八零后，而现在年轻一代很多是零零后的工程师。也就是说，我们新老工程师之间可能差了整整一代人。我们这一代人当前面临的问题就是传帮带，如何能让工程师梯队持续的发展下去、继承下去，实现我们的人生价值。 第三点讲中年危机。我们这一代已经人到中年，在35-40岁左右，中年危机到来，尤其IT行业，工作的生命周期比较短。如何在未来20年继续保持自身的价值？我会分享自己的思考，希望年轻人们能够借鉴一下，少走弯路。 第四点讲人生半路的风景和思考。40岁的人生基本过半，此时所看到的风景和年轻时完全不同。我们都经历过年轻时代，现在到半路能看到什么？提前分享出来，有助于大家少走弯路，能尽快找到自己的方向。 最后第五点，就是我自己的思考，传说、故事以及神话。后面分享过程中再展开，先留个悬念。 一、一份二十年的工作总结第一件事是破题，为什么要破题？因为如果不做解释，那大家就会想是不是直接去当保安了。作为一个普通劳动者，我这20年没有得到过名利。也就是没赚到大钱，也不是很出名。（最近在咱们JDC社区里有些成绩，但这其实是工作经历带来的一个必然结果）虽然前几年很多人站上了风口，瞬间实现财务自由，看起来赚钱容易，其实很多人仍然靠工资养家，我也和大家一样是普通劳动者。这20年里我一直和大家一样，在做着普通的一线工作。这些经历分享出来对年轻人可能用处更大。对我们这代人，我也有些话想说，因为身边很多人也遇到了中年危机，我的经历也可以提供些借鉴。少走弯路的意思，就是认定方向一往无前，向着自己的理想前进。我是对计算机技术感兴趣，才进入了这个行业。至今持续20年没离开这个行业已经非常难得。我的同学们大部分已经离开了这个行业。我会向年轻人们展示我走的路以及相关思考，希望年轻人能够一路走下去。 第二部分就是：人生多种多样。有的人是站立潮头做冲浪者，例如背景图片这个冲浪人，比喻名利双收。举例就是各位首富、企业家、一些业内的专家等，他们一般是名利双收。另外还有人是协助他们，自己也站上风口当着浪花，这些人大多财务自由了，或者是有了一定的名气，不必操心工作稳定性的问题，不会有中年危机。这些人我把它比喻成浪花，例如企业里的高管及股东。 而我们绝大部分人，只是托起浪花，做了大海里的水滴。但是想要冲浪，必须有大海，必须有千千万万的水滴。冲浪的人要的是面子，我们这些大海里的水滴，就是他的里子。没有里子，面子是站不住的，也是无法冲浪的。借用小说《三体》中的名言：我们即使是一颗水滴，也可以发动末日之战！普通劳动者仍然可以发挥出难以想象的作用。所以不要妄自菲薄。 接下来是我的工作总结。在这20年里经历了很多工作，前10年工作变动比较频繁。最初是在研发方向的软件和硬件测试工作。接下来是运维，最后转到现在的售后工作，至今持续10年。所以工作经历比较丰富，可以给大家分享一些经验了。 另一个方面，经历过的企业类型有外企、私企、中外合资、还有国资控股企业等。体制内和纯国企的工作，目前还没经历过。 技术方向上，有PC和服务器的硬件制造、网络安全、数通、企业级的IT设备、存储、虚拟化、超融合、云计算等等，工作经历长短不一。但在每个岗位时都会以专业的态度把本职工作做好。这一点很重要，后面会展开谈。 接下来是20年的成长历程。第一步：看山是山，看水是水。这里借用了佛教禅宗的说法。为什么用这种说法？因为在工作后的一至三年，通常先照猫画虎学会工作内容。然后是在工作中学习，再不断积累经验，然后才能成为一名合格的工程师。某些岗位一年即可，少数岗位可能要三年左右。剩下的就是重复性的工作。第二步：看山不是山，看水不是水。如果我们积累了基本的工作经验，再继续干下去，表面的工作往往已经掌握，接下来就是工作中的细节，会不断的积累，遇到越来越多的困难，解决越来越多的麻烦，处理越来越多的难题。在这个过程中，我们就不断积累了经验，接下来发现熟能生巧。三年以后工作熟悉了，绝大部分人会产生职业倦怠。我当年也是跟普通人一样，因为都是普通劳动者。有些人3~5年期间就开始换工作。第三步：看山还是山，看水还是水。随着经验的不断积累和不同岗位之间所学知识的融会贯通，如果我们能不断的去提升自己，能够做到主动学习，并坚持下去，在某一个时间点，我们就会有所突破，有所感悟。一旦达到了这个突破点，就可以将自身的经验融会贯通并串联起来。此时会形成自己的独立认知，同时思想自成一套体系。这时就可以利用这套体系向各个技术方向去发展，并能做到主动选择自己未来的发展方向。刚刚群里问我们能否一劳永逸的认定方向？通常这种问题指的“认定方向”，不是一个具体的技术类别的方向，而是认定了我们要在技术领域成为专家，就专心去发展，在现实中具体工作涉及的技术领域也可能要不断的变换，就如我之前的工作经历一样。后面会给大家逐渐展开。 个人的提升路径，这里以我所在的售后行业为例，其他行业的从业者大家可以做个参考。一般在第一年，做到初级工程师，主要是打杂的，做些初级工作，然后跟着前辈学习。中级工程师一般就可以独立干工作了，基本独当一面，某个项目交给你，基本可以去独立完成，或者带一些初级工程师做帮手。而高级工程师可以独立做规划、项目实施、做一些比较复杂的项目，可以带着一些中级和初级工程师一起完成工作。专家级工程师负责干什么？干最难的工作，一般是救火队的角色，哪里有问题解决不了，就去哪里。哪里的工作领导最不放心，就派专家工程师去哪里。最后这个业内专家的层次属于比喻，目前我还没到这个层次。图例中蓝色的部分，是我目前已经经历的阶段，黑色的是还没走到的。所谓业内专家，一般是快退休之前，可以不用干一线的工作了，更多是指导年轻人改善自己的不足。 有些人退休后也会参加一些项目评审，项目验收等工作。我们做项目时也遇到过这种老专家。如果希望成为这种专家，退休后还能发挥余热，无疑是工程师方向一个很好的终点。二、持续二十年的晋级之路接下来看看我这20年的路，希望给大家一个借鉴，同时回应刚才的问题，就是我在刚开始工作时是怎么做的。 我的前10年工作经历：绝大部分人的工作历程是第一年熟悉工作，接下来两年重复第一年的工作，接下来第三年，如果换了工作，就又重复之前的熟悉新工作的历程。有些人可能三年换一个，反复换了很多工作，有些人可能一两年就换工作，那就连熟悉工作都做不到。如果说三年到五年能坚持下来的话，那一般就对当前工作很熟悉了。那么我的历程是什么样？其实我的历程和左侧列出的差不多，平均下来大概也是2~3年换一次工作。但是现在回头去总结，当我突破了以后，我当年的做法跟其他的普通人有什么区别呢？只有一个很细微的差异，就是我是基于爱好来做的这份工作。当我上大学选择计算机专业的时候，是基于对计算机的热爱。毕业以后，选择进入这个行业，选择相关的岗位。计算机专业在当时是只有一个专业的，不分具体细分的方向。在我们毕业的时候，也就不分方向，有相关的岗位都可以应聘。在这种情况下，基于学习经验，以及自己的爱好就选择了相关岗位。我在工作中就会逐渐的学习、了解，积累经验。然后在第三年，绝大部分人厌倦的时候，我还能坚持下去，发现新的一些东西，探索一些别人不感兴趣的知识，积累属于自己的经验。因为这同时也是我的业余爱好。这样我就把爱好和工作经验结合到了一起。这段时间内我默默的积累了比别人更多的东西。当时自己是不太清楚的，只是觉得自己跟大家没什么区别。再看页面左侧，接下来别人可能重复了上两条，换个工作，继续重复。而我在换工作以后，还在这个行业里，但是可能从硬件测试到了软件测试，岗位的方向也从IT变成了网络，或者又变成了安全。回头来看，我不管干什么工作，毕竟还是在计算机这个大方向里，还是在摸索属于自己的路。在每隔几年换一份工作的经历当中，有一些是企业倒闭，不得不换，有一些是企业裁员，还有一些是遇到了不太匹配的岗位，知道在这种岗位干不久，那么我积累几年经验差不多了，工作该换就换。当时虽然比较年轻，但是我默默的积累的东西比普通人比同龄人要多一些。它的作用当时是看不出来的，在哪儿能看出来？我们接下来往下看。 前10年工作里有什么案例来说明这个作用呢？例如我在做硬件制造的时候，发现了有一次良品率太低，当然这个良品率低不是我发现的，是整个生产线都发现了。发现之后需要找出证据。当时我领着我们组员测了好久，然后最终找到了这个证据，找到了证据之后，发出了我们那个企业自成立以来第一次的停产提醒，也就是说，让生产线及时停产，冒着不能及时交货的损失风险停产排查。停产之后，依据我们学过的知识找出了证据，发现了一些重大缺陷。这些缺陷的发现，让我们及时避免了在交付之后造成更大的损失。也就是说这个工作并没有白做。当然这个案例的细节涉及我们业内的友商，所以在这里不谈具体细节。这是我毕业之后的第一个工作。也就是说，我毕业之后的第一个工作已经直接进入“地狱模式”，是经过地狱模式的训练走出来的。当时无论是工作强度、工作压力还是我面临的问题全都比较大。那么当我们经过了这个模式的锻炼，那接下来其他阶段的普通工作就不觉得难了。后续换了软件测试方面的工作，在实习阶段，找了产品的bug。这个说起来也很简单，刚入职的时候，熟悉工作阶段需要测试产品bug，目的是要运行一下测试用例。但是这个用例当我全部执行了以后，我就发现了几个产品的bug，这个bug持续了好多年。如果之前进来的这些年轻人，在我之前的前辈们，有人能把所有的用例执行一遍就能发现。这说明什么？这说明即使是我们年轻时候，我们也可以不唯上，不唯权威，不完全迷信我们的前辈，而是用我们自己的眼睛去发现问题。如果你形成了这种科学的习惯，那么就可能在自己的工作中做出一定的成绩。此时不必考虑前辈们是怎么执行的，大胆去做即可。 接下来的案例，是在项目实施过程里，因为我经历过PC制造岗位，PC制造里面OEM软件的预装，是一个专门有部门负责的。这一项工作当时都是派人去系统厂商培训，比如装windows是派人去微软专门学习的，学习了之后，回来才能搞出一整条生产流程。后来我又换了工作，已经不做pc制造了，但是碰巧有一个项目要装上百台PC机。那最理想的状态是做成OEM制造的那种形式，否则我们自己一个个安装系统，产品的良品率就太低了，操作系统安装完后会发现各种各样的问题。当时我就把这个工作接下来了。接下来之后，因为之前做制造的时候，这个流程我只见过，但并不了解里面全部的流程。因为这个是一个商业机密，一般人家不公开。当时是windows 7出现以后，官方有一些给合作厂商的英文的OEM文档，可以随着某些版本公开。我是基于这个文档，把整个流程重建了一下，利用这种预装技术解决了这个问题。其实我们那个企业跟和PC的OEM产完全没有关系。说明在那种情况下我已经不自觉的在用以前的经验在补充当前的工作需求。但是那个时候还体会不是很深，因为还没达到突破阶段。接下来的案例就是项目实施里面有一个独立的虚拟化环境，需要从头创建，创建之后还要搬迁，还要扩容，还要一部分扩展成两个独立的部分，还有公有云运营等。那时虚拟化和云计算概念还没有完全流行，是2010年-2011年左右。当时我和同事，两个人从零开始摸索创建虚拟化环境，并且摸索了如何进行搬迁，扩容改造等。我们从零开始一直到能随意的去安装、改造、调试。从这里开始，我们就把这套流程打通了，后来也带给我现在的工作很大的帮助。 接下来看一下我在第10年到第15年的经历。这里左侧的所见所感就是常见的历程，一般在第10年到第15年里面持续循环，或者就放弃岗位了。比如转去管理方向，开始往上爬了。谁都知道，留在工程师岗位，可能前途不是那么好，赚钱也不多。那么就会逐渐往其他岗位转。留下来的觉得没有前途，有些人可能就学会摸鱼了，认为混到差不多退休就可以了。但是前些年还没有像现在这种裁员风暴或者是金融危机，大家还想不到会被裁员，只是觉得在企业可以一直混日子，可能有些企业会给自己养老。那个时候企业的待遇普遍也都不错，也还缺人。 不过仍然还有极少数的人可能还会再继续前进，继续摸索一下新的技术。其实到第10年甚至15年，大家对自己的工作已经非常熟练了。这种情况下还能继续保持一个所谓赤子之心，或者说保持着像婴儿一样的这种好奇心，能继续探索的人实在是太少了，除非你有强烈的这种热爱。也就是说，对这行业有强烈的兴趣。我正好是这方面的人，为什么呢？其实说来简单，因为咱们的出身都很普通，家里没有太多的钱，有钱的人玩什么？可以玩赛车，可以玩飞机，可以玩很多就是机械类的东西，花很多钱的东西。上流社会可以养马去。但是我们那时买一个电脑就已经很不容易了。读了计算机专业买电脑是必须的，当时可能是花了不少钱买电脑，然后再去学习。我当年是从90年代末开始买的，正好赶上中国和国际互联网开始互联，从最早的电话线拨号上网开始，然后一直到宽带链路，然后一直到现在，我们可能千兆几千兆的光纤带宽都有了。最早可是64kbps，当时还使用调制解调器通过电话线拨号上网。当时是听声就知道我的调制解调器是否正常工作，而且带宽低，打开一个图片都要很久。当开始连入互联网，我们的机器就不是单机了，就打开了一个新世界的大门。2000年前后的年代是黑客精神最后一个大流行时期，讲究的是无私的分享。那个时候。知识分享的精神都很足，大家也在不断的去做各种交流，能有很多志同道合的网友。通过一个电脑能接触到全世界的人，能接触到很多科学方面的东西，这个带给我们的诱惑是很大的。如果没有这个渠道，我们作为一个普通人，没有钱也没有那个能力去走遍天下，读万卷书，行万里路。那么我们可能没有办法做到像现在这种工程师的岗位，或者说也难有现在这种开阔的眼界。在当时我们可能是领先普通人接触了广阔的世界，很多人已经在网络上开始逐渐的发挥自己的能力了。在第10年和第15年当中，因为我有当年的各种爱好，所以导致我干了现在的这种售后实施工作，从研发方向转过来了。转过来之后，这个工作从当时一直到现在干了10年。为什么持续了10年？（而且可能未来有机会，我还是想继续干下去。）因为在这个时候，我发现我之前积累的经验，终于找到了用武之地。而且我之前学过的所有经验，所有的岗位正好完美的匹配我当前岗位的需求。当前我干的工作内容越多，我以前的技能用的也就越多。最后我可以拿我自己的经验反过来去弥补我当前岗位上的不足。我能做的事情，比公司给我的要求，比这个岗位给我的要求，甚至比客户给我要求还要多得多。那么我在这个岗位上做的，就可能是在一般人觉得这个岗位很辛苦的情况下，我做起来可能就不是那么辛苦。 因为很多东西我已经积累好了，我掌握的一些经验可能比普通人多一些，那么做起来工作就容易一些。接下来，当熟悉工作之后，你会发现之前的工作经验全都能用的时候，就会觉得当年没有白学。从这里就能看出，当年坚持下来的意义所在。如果不想现在的工作白费，就一定要选好自己将来的路。将来的路怎么选？往后我继续给大家解释。在这个阶段如果你已经开始汇集了各方面经验，其实就说明你已经在找自己的方向了，接下来就是怎么样找到自己的方向。我看群里有些人说精力跟不上，对新知识的接受能力也没有那么好。我要说的就是我们应该学习像婴儿一样，保持好奇心，不断去探索。为什么这么说？借用小说《三体》的说法，我们人类在这个地球这个摇篮里面，仍然还是婴儿。如果一个文明想要真正成长壮大，一定要离开自己的星球走向宇宙，突破自己的星系。那么在这种观点下，我们当前的人类仍然是在婴儿时代，我们掌握的这些科技是远远不够的。如果我们要走向星际时代，还有很多路要走。我们这些人，其实只做了很浅显的一些基础的准备工作，有更多的工作，等着我们的子孙后代再继续进行。我们没有理由不给他们做出一个榜样！我们很多科学家，我们很多老院士可能是70~80岁了，还在努力的去燃烧自己，还在把自己的经验拿出来，分享给大家，然后积累新的经验，搞新的研究。我们不一定要做成科学家那种程度。但是我们作为一个工程师，为什么不能把自己的职业生命燃烧的更久一些？这种燃烧取决于我们能做哪些事情。我们的精力可能不足，我们的身体的状况可能不如以前那么好，但是我们可以在这种情况下降低一些工作强度，我们能发挥出来的方向，去发挥出我们的经验。这个时候就取决于我们怎么看。所以接下来我给咱们这些中年的工程师们也准备了一些内容。讲的是我到20年的时候，有了一些突破，这个突破之后是什么样的？给大家展示一条我走过的路，看看能否从中得到一些关于自己的指导。先说10-15年经验，售前、售后、项目经理等，需要什么技能都可以自己练习，自己的工作已经不是问题了，这种情况下，也不需要去考虑太多。我跟我们的年轻人一直在讲，如果我们希望公司留我们不裁掉，应该怎么办？企业如果给你1万块钱，你干的工作至少要能挣2~3万才可以，否则这个成本都不够。如果我们自己是老板，我们希望找什么样的工程师，我们愿意给他多少钱呢？这时需要换位思考，知道老板需要什么。也就是说我们给公司创造的价值，一定要远远大于我们拿到的工资，你才有不被裁掉的价值。否则连所谓的受剥削的价值都没有。有些人就觉得摸鱼划算，你给我多少钱，我就干多少事。你给我10000的钱，我干8000的事，你给我8000的钱，我干6000的事，这相当于占公司便宜了。但是我遇到过很多情况，客户说这个工作正常需要10000，我给你20000，你能不能干？这种可能都是常规手段解决不了的问题。那么这种摸鱼的工程师，一般会说这个我肯定干不了，因为没经验不敢承担。其实只有你平时需要什么练什么，不计报酬的提前练好了，你才是有准备的人。这种情况下让你干什么困难的工作，你就会说我已经准备好了。我给年轻人讲的另一个思路，就是没有金刚钻别揽瓷器活。这个疑难的工作如果你答应了去做，就一定要有绝对的把握去干，绝对不要打没有把握的仗。没有把握的情况下，仍然去答应人家，那绝对是自己挖坑往里跳。怎么样才能有把握？这就要平时在其他的工作里面，已经提前练好了，需要的时候就能上，这个钱就只能你挣。不管是我们私下帮人去处理的工作，还是说我们公司的任务，这个工作别人做不到，你能不能上，你能上就给你奖金了。为什么我之前说工作的时候要聚焦做最难的工作，这就是平时我在工作中已经积累好了，那当领导问这个最难的工作你能不能做的时候，那我就义不容辞，直接去做了。既然我干了这个工作，基本对我来说应该是轻车熟路了，就可以顺利解决问题。或者说即使我不熟，我也知道怎么解决，我可以一步步的在可控范围内把它尽量做到最好。有时是没有最佳选择，谁上去干这工作就需要承担对应的风险，我们有能力的情况下，该上就上，当仁不让。如果你能这么做的话，你觉得领导会不会看重你？你觉得如果裁员的时候还有没有你的份？如果你被裁了，你会不会担心找不到工作呢？每个人有自己的路，大家可以在走自己的路的时候，可以想一想我说的话。当然我分享的是我自己的路，而不是通用的万能的经验。所以每个人听到我的经验之后，建议大家按照自己的想法去选自己的路。 接下来是了解产品在全生命周期以内的使用。如果我们的工作都不能干满五年，很多IT产品，例如华为的一些服务器，存储等产品，它的正常生命周期是五年到10年。这种情况一般五年左右，就能见到一轮生命周期，10年左右，就能见到两轮的生命周期。这种时候，如果我们和客户不断的保持联系，就能知道在全生命周期下他能经常遇到什么问题。如果经过两轮了，那有些问题就轻车熟路了。我的经验就是经过这几轮之后，平时常见的问题能总结到80%，此时我们只需要用20%的精力就能覆盖80%常见的问题，剩下那20%可能需要成体系的去处理。我们只要覆盖这80%就能应付绝大部分的场景。在用户端，我们这种经验带来的就是不一样的体验。第三点就是在工作中积累各种细节，将已有经验反馈给用户。我将别的用户的经验积累了到下一个用户，同时会把我的最佳实践不断的去完善。咱们华为有一个最佳实践的场景，很多产品里面都有，在最佳实践里面会推荐特定场景下建议你应该怎么做，这是比较好的。我作为一个工程师，在这么多年的积累中，会进一步完善它。这个最佳实践是厂商推荐的一个通用的思路，而我基于不同的用户，能总结出自己的最佳实践。针对特定的用户进行优化。通常这个优化后的最佳实践它的范围更窄，适用性更窄，但是它的效果也更好。然后当积累达到一定程度的时候，再去解决客户的问题，就可以做到一句话即可解决问题。比如说我们很多情况下搭一套超融合，搭一套虚拟化这类复杂的系统。搭完之后，甚至初始用户会要求派人驻场来解决日常问题。但是到后来驻场这个话可能就没人提了，就是因为但凡客户问到常见的问题，我基本上能做到一句话解决问题，直接告诉客户，请帮我去确认系统的几个状态，然后可以根据情况直接告诉你这个问题的原因是什么，应该怎么做，思路是什么，在运维过程中应该怎么办等等。然后按照我说的做，只要操作一下问题立刻解决，完全不需要一个专人在现场去处理，也完全不需要天天找400。这是我们工程师的价值逐渐的在体现出来。我们10年8年的积累，这个时候价值就出来了。 接下来就是我们开始具备系统的整体的架构思维。既然能一句话解决客户的问题，那说明整套系统架构都在我脑子里了。无论客户想怎么变怎么改，我都是一个系统化的思维来应对。这里拿维修电脑举个例子，可能有些人修电脑，有一个独特的修复系统的经验，重装系统还有一个独特的经验，他会记很多这种经验，记录在本子上，然后遇到了问题就去查这个小本子。他会认为这个经验是我自己独家的，我绝不告诉别人。通常我和这类工程师聊天时，我会直接提醒他，如果你本身只有半瓶水的情况下，你就不要敝帚自珍，把这种自己的点滴积累当做多么了不得的秘诀。因为道理很简单，如果别的工程师和他是同样层次的技术能力，他能总结出来，别人难道总结不出来？所以在这种情况下，他自己珍藏的这些东西只能对技术不如自己的人保密，比他强的人可能经验更丰富，花些时间也可以独立总结出这类秘诀来。如果我总结出成体系的经验后，去处理疑难问题的时候，我是成体系的，我一定会找出它的原理是什么，解决思路是什么，一旦处理问题，不管现象怎么变，我都能基于原理，把问题给解决掉，而不受限于具体方法。那类工程师的方法就像走路一样，方向不同，处理方法就有很多不同。而我就直接基于终点的情况从原理上找到最佳的路径。两种思路的成本和代价也完全不一样，这两种工程师的思维方式和得到的收获也完全不一样。大家可以自己看一下想要做什么样的工程师。 最后就是具备规划能力。在很多项目里，最初可能复杂的项目必须由厂商进行规划。如果我们有了自己独立的成体系的思维，我们的规划已经可以在厂商的最佳实践上面进一步优化，这种规划可能优于厂商的通用规划。我们在某些项目里和厂商一起做规划的情况下，我们会给厂商提建议，基于这个客户，建议进行对应优化，或者做一些改进。把我们的能力反馈给厂商，反馈给客户，争取达到更好的实践效果。所以刚才提到我在JDC社区里提了一些产品的日常调研，还有产品的改进的建议，大家明白为什么了？因为我们在长期的工作中，已经积累出了一些自己的经验，我们就能把客户的一些需求和痛点，通过向研发团队的反馈来解决掉，回过头来直接满足用户的需求。这就是我们的切入点。这种提建议，或者是反馈，并不是无的放矢，而是我们基于已有的积累来提的。这是我们一线工程师的价值。从工作的第10~15年开始，在公司里面凡是有公开的讲解、答辩等，我都要做一件事，就是一定要让领导们和同事们知道，我们15年到20年经验的工程师和3~5年经验的工程师有什么差别？同时也是提醒我们的企业，一线工程师是对项目了解最多、最贴近用户、最了解真实需求的人。那么当我们了解到实际的需求，就能真正的了解用户的情况，也就能真正满足用户的需求。这里有个比较极端的案例。我只说大致情况，涉及一些客户的具体细节就不谈了。就是某一个项目，当时可能项目快丢掉了。当时我是作为一线工程师，基于对客户真正需求的了解，基于对所有的产品，包括咱们的，包括友商的，所有的了解，当时通过自己的努力，这个项目最后又拿回来了。当然这不完全是我自己干的，是配合着销售完成的。当时销售人员根本接触不到所有的信息，而客户的领导们是在我眼前聊相关情况的。我当时知道客户的需求和痛点，所以就针对这些痛点说了几句建议，把自己对现场情况的了解结合自身经验反馈给客户。当时领导们就明确了自身的需求，然后再去咨询各方面，发现跟我说的一致。当时我自然而然的就做到了引导客户需求。虽然这个案例是一个偶然事件，但在那以后，我发现一线工程师的价值远远不只是干活那么简单。因为在我们这种体系内，做实施的售后工程师，往往是接触客户最多的，其他的包括售前、销售等人员接触的最终客户不是特别多的。一线工程师往往能拿到一手信息。如果及时反馈，大家一起来满足客户需求，往往能真正的解决客户的痛点。它的效果远远比咱们按部就班的去做销售要强得多。第二点，也是我的经验，就是在一线项目实施过程中需要实事求是的去处理问题。如果我们做到了，我们就能迅速提升客户的信任度，这是非常重要的。如果售后的服务不到位，比如说400处理速度慢了，客户会不满；产品有bug影响业务，客户也会不满；实施有问题业务不稳定，客户还会不满。但是只要我们一线工程师在现场，遇到了问题，就可以直接告诉客户，有问题我们就能处理，而且有厂商的体系支持。那么客户的所有不满都会被咱们工程师带来的情绪价值给抹平。只要我们能处理掉问题，客户就不担心。只要我们工程师在这里，客户就可以放心使用这些系统。有些客户会问，你这个系统实施完了这么复杂，将来运维怎么办？我总结出来经验之后，就会告诉客户，这个系统的维护是分三层，第一层是客户管理员了解管理员指南里边的基本操作。通常都非常简单。售后有整套体系，客户有问题可以找集成商，再加上我们售后工程师，可以随时给客户进行支持。如果是部件问题、故障件更换以及更复杂的问题需要研发处理，可以去找400做售后支持。售后按照同层次成体系进行支持，就像打仗一样，靠体系去弥补某一层次的不足，然后靠体系去支撑全生命周期产品的售后。这样才能达到产品规划中的稳定性和可靠性。如果我们能达到调动体系支撑客户的程度，客户的满意度和对系统的放心程度是绝对不一样的。 接下来是积累到10年经验以后，我们会发现些额外的经验，它带来的附加价值远远大于3-5年。因为很多公司招聘售后工程师，通常认为性价比最好的工作时间就是3~5年。因为这个时间对工作都已经很熟练了，将来可能会换个工作继续干。那在下一家公司就直接达到了成熟的程度，此时大家会觉得这种人的性价比是很高的。但是作为一个老工程师，我也给很多企业提醒一下，我们一些年纪更大的具备10年，甚至20年经验的工程师，我们如果做好了积累，做好了突破，就能发掘出更多的附加价值。此时能做到的效果就远远大于一个普通3-5年经验的工程师。也就是说，这种时候我们的工作已经不只是基于工程师视角，而是可能基于项目经理的思路、基于系统规划者的思路、甚至是基于客户运维组织者的思路去帮助客户赋能，从而达到客户需要的效果。那么10年以上的工程师，需要的是经过各种锻炼的，如果一直过平静日子，那技术的价值一般是没有提升的，这种工程师即使工作很多年，其经验及能力和3~5年时没有区别，竞争力也远远不如3~5年的工程师，因为二者的能力是一样的，但是老工程师的性价比通常比较差了。这也是中年危机的由来。如果说我们不能突破，没有更多的富余的价值，我们把自己的性价比降低了，那在这个适者生存的环境下，在经济下行的趋势中，我们就没有竞争力。 接下来看一下我的突破第15年到第20年，很多人到这个时间就该转岗了，因为中年危机的到来。 35岁、40岁以上危机更大，身体也不行了，那么改变发展方向，售前售后什么都开始转了。有些开始搞钱，有些开始图利，有些开始考虑地位。少数失业的就去做保安，保洁这种工作了。还有些直接就进入体制内躺平，逐渐学会摸鱼，只有极少数继续前进。我是属于继续前进的那种，因为我连摸鱼的资格都没有。这种时候，每个人经验都不一样。我是在第15~20年，因为工作的历练，我们这个行业工作时往往是一个人去干活，一个人就要兼项目经理、负责现场协调，很多东西都要兼职去做。那么时间长了，复杂的工作干得多了，某一天我就发现自己有所突破了。这种突破，就像群里说的是境界的提升。这种境界的提升怎么比喻？我借用弘一法师的一句话，这个境界就叫华枝春满，天心月圆。什么意思？为什么说是一个境界？以前换工作比较频繁时，我觉得我干了很多不同的工作，如果现在我们去一些互联网大厂，去讲这些工作经验，人家的背景调查就会问你，为什么隔几年换个工作，是否不能安心做当前的工作呢？但是现在我就会告诉面试官，那些经历都是为了突破在做准备。 好比当天全黑，什么也看不清的时候，你会觉得黑暗里什么都没有。而当天上突然一轮明月出来照耀地下，如同白昼，当看到一切都特别分明的时候，你会发现周围全是树，树上全是花，花落之后全是果子。也就是说，之前干过的所有的分支工作，都是开出的花，最后终于还会结果的。一旦到了这种境界，把什么都看清了，就会有感悟，就会有突破。所以每个人的经验是不一样的，我是碰巧遇到了这种情况。之前所有的工作经验，这个时候境界就叫百川汇集，奔腾入海。也就是说，我已经是一个河或者是海，我可以把我以前的经验都汇集到一起，不分彼此。那么这个时候看山是山，看水还是水，但是这个时候我在山水之间来去自由。无论是在这个行业，还是在其他行业，当我有了突破以后，境界是完全不同的。那么在这种情况下，无论干什么，我都不会再给自己限制了。大家记住，在这种情况下，你不要把自己限制为一个工程师的角色。假如我们能做的远远超出一个工程师，我们能适应的岗位就宽得多了，这是我们能力决定的，而不是过往的经历决定的，不要困在过往的经历里。 这个时候我们可以怎么办？重新出发，从头学习，融合所有的知识，提升事业。此时再学习事半功倍，境界不同学的东西也不同，能达到的效果也完全不同。 接下来就是我在工作里的案例首先是全生命周期思路，现在无论是做规划、售前、实施、售后、运维，包括扩容、升级，还有老产品的下线换代，我们都已经可以基于工程师的角度，为客户总结出完善的经验来。在面对客户时，这一套东西如果客户不知道怎么做，我们可以直接送他一个规划服务，送他一个咨询服务。如果有这个能力，这些工程师能不能转去做咨询呢？大家自己应该心里有底。然后前进方向遇到火坑，我已经可以做救火队，我已经可以将有些坑填平，然后继续前进了。当然，凡是遇到这种熔岩深坑，仍然要躲开它。填不平的坑，不要跳，要果断的躲开。在我们年轻时候，得到的一些经验或者是别人教导是告诉我们有坑，不要跳，直接躲开。但是总要有人去填平一些坑，去解决一些疑难问题，去继续前进。当我们积累到这种程度，有这个经验，当我们的公司需要我们工作时，绝对是义不容辞，该上就上。这个时候如果还不上，就像我后面说的，人生已经走到半路，即将告别这个行业，这个时候我们再做不出成绩来，似乎这个能力就白白浪费了。既然有能力，还是能发挥出就发挥出来。如果在这个行业发挥不出来，就在别的行业发挥出来。我们总不能让自己的人生交上白卷。 接下来，项目遇到疑难的管理问题难以推进怎么办？这个案例是也是一个现成案例。当时集成商和客户都没有专业的人。我到现场作为硬件的供应商的工程师过去的，现场还有软件供应商的工程师，其他都是各自的厂商，但是现场没有人管怎么办？那就利用自己的这种项目管理经验，当时和软件的工程师，两个人聊了一下，把最佳实践沟通好了。因为大家基本上都是这个行业的，我的最佳实践也包含了他的内容，他的最佳实践也都能和我对接。我们一起把行业最佳实践对接了一下，就在没有任何专业的人以集成商身份进行指导的情况下，我们自行把这套项目就给直接推进并完成了，最后的验收也没有任何问题。因为我们是按标准的项目交付来做的，客户按任何标准来验收都没有问题。一直到最近听说现场后来管理有点乱，有些连线乱掉了。但是因为当时做了足够的双冗余，这套系统建成，现在大概也有好多年了。一直在稳定的运行，没有出大的问题。这就说明我们的价值能体现在项目中。另外，产品功能如果不能满足客户需求怎么办？我们提个建议改进了再继续实施。现在我实施的所有产品，之前全部都提过建议，很多建议去年提的，今年已经落实了。这一方面呢也非常感谢华为。 接下来是在第15年到第20年里边的价值提升。在这个阶段里，对自身负责的技术方向，我们有了深刻的理解。在不同的层面，可以协助公司做好工作，可以拿我们自己的经历弥补公司的不足，以及业内的常见问题。包括有一些实施过程中遇到实现不了的困难情况。我们能不能自己去弥补一下，然后让项目顺利推进，也给客户带来更大的附加价值。 最后，持续的一线工作让我们能了解更多新产品新思路，当我们给客户介绍产品时，已经不是单纯展示产品能满足你的某个需求的层次了，而是如果客户的需求不太成熟或者超出了产品设计思路的情况下，我们会结合产品的设计思路，跟客户宣传我们的产品体系目的是什么？能达到什么效果？能怎么样能使IT系统更完善，怎么能解决客户的痛点，应该以什么样的思路来处理IT系统，而不仅仅是依靠某些功能点去做选择。因为有些功能可能是客户不需要的。当我们把这套体系描述清楚以后，往往会引导客户按照体系来执行，也就是按照产品设计的思路来执行，额外的一些功能，就可以直接给pass掉。这种情况下就能帮助我们的销售迅速的扭转一些销售时的不利局面。 当我们更了解客户需求的时候，我们可以引导客户需求。当然前提是基于我们的实际经验，基于科学的原理，而不是说基于卖产品的思维，不是我卖什么引导什么，而是基于客户真正需要什么，我引导什么。 接下来就是协调厂商的体系，为客户提供服务。我们在现场是能听到炮火声音的指挥官，那就可以帮助用户来解决实际问题。做技术专家就是我的路，我给大家总结一下。如果咱们想做技术专家，就必须实事求是，以科学为依据。只有这样，你才能获得各方的信任，包括客户，包括你的企业，包括领导，还有同事们。因为按这个角度做，就不会出错。任何不尊重科学规律的行为，最终都会受到科学规律的惩罚。无论是谁，无论是我方、敌方、友方。另外想做技术专家，我们自己必须不忘初心、不计名利、甘于寂寞。作为一个专家，一旦你说谎，做了违背自己良心和道德的事，某一次被人发现了，这个权威性就没有了，就当不成专家了，所以一定要爱惜自己的羽毛。 最后就是说一下发展方向，咱们售后工程师有些善于沟通的，这些人可能是拿工程师作为跳板，他可能沟通擅长的转去销售岗了，有些喜欢转售前，还有一些就是愿意管理的，转领导岗位。还有一些不太明确的，就是换其他技术无关的岗位。像我这种善于与机器打交道的，适合继续做售后。如果是以工程师岗位当跳板的人，我建议你也是干一行爱一行，把当前工作做好。在未来转了行以后，你的经验绝对是优于其他人。现在踏踏实实积累的经验都是你的加分项。如果当前这种经验积累，只是当做镀金，只是一个过场，不踏实工作积累经验，最后一定会自食其果。 人生的选择就是名和利的均衡，确定要名还是要利。像我这种属于名和利都不重要，生活平平淡淡才最重要。那么工作和家庭，既然选择了平淡工作和家庭就要均衡，一方面专心工作，但也要兼顾一下家里。虽然现在很多人要奋斗，在奋斗的时候可能顾不上家，但是在我们有条件的时候，还是要照顾好家人。每个人有不同的选择，这个不强求。现在和未来怎么均衡？有些情况下我们找的工作，是为了现在赚钱够多。有些时候我们的工作，是为了未来在积累。还有一些工作是为了梦想不计成本的投入，但是不一定有回报。怎么选？仍然看自己。左转和右转就是有些时候我们的选择左转也行，右转也行。但我要说的就是每个人都有自己的路，每个人做了选择之后，都要承担相应的后果，自己的路怎么选择？还是自己决定。坚持工作和自己创业的平衡。有人问了这个运维应该怎么做？一、你能不能坚持当前的工作？你的坚持能不能发挥出自己的效果？能发挥出来，要不要做，这都可以选择。自己创业或者自己转行，你有没有这个能力，是不是做好了准备？当我们不限于工程师思维的时候，我们其实也是可以具备创业的力的。这要看你自己有没有这个能力。 三、未来二十年的人生展望接下来看看我们未来20年的人生展望。首先就是我们的工作生涯怎么走。如果我们能看到未来的趋势，比如说我现在这个行业，能看到未来的趋势，我一定会分析现在还能干什么，我当前的工作还能干多久？我如果还想继续留下承担这种工程师岗位，发挥自己的效果，哪些工作我还能干？需要什么认证？需要什么能力？我就要提前学习。等于是提前锁定未来的方向，提前学习，提前准备。当你为下一个工作做好准备，那个工作到来的时候，只有你准备好了才能胜任。公司如果重新再招一个人，肯定是很难的。而用我们老人，就是轻车熟路，完全不一样了。这样可以通过找一个方向续几年，再找一个方向又续几年。比如我们现在40多了，续一续50多岁，60岁就不用想再续当前岗位了，那个时候应该就不一样了，可能翻开了人生新的篇章。升天之法。什么叫升天之法？干不了，就该离开了，该留就留，该走就走。为什么说峰回路转前面风景更好呢？就是说如果我们不干这一行了，我们不会被锁死在现有的经验上面。如果你真有突破，是不受限制的。我们时刻为失业做好准备的情况下，我们应该了解当离开这个岗位，还有没有别的方法把我们的技术变现，把我们的能力变现。如果你有这个能力，那绝对饿不死。更重要的是，人到中年不要被自己的历史和经验困在我们当前的人生里，如果困住了，你就再也没法进步了。只有脱离舒适区，不断的努力保持着一丝好奇心，你才能不断的进步。接下来就是面向未来，适应市场。因为现在的这个环境就这样，没办法，适者生存。那么当积累经验不受限制的时候，我们能把自己的技能变现，我们的未来不一定比现在差。最后就是天下没有不散的筵席。即使再好的岗位，现在如果不是在国企，不做那些终极躺平的岗位，如果企业倒闭了，我们干的再好可能也要走。也就是说，没有任何一个岗位能永远持续下去，也不用奢望我们一辈子干到老，就是时刻做好准备应对工作变动，随时可以找下一份工作，心里不慌就可以了。当我们有工作干的时候，努力干，当公司还存在的时候，尽力的为公司做好服务，公司也会好好对待我们。如果企业不好好对待你，那就果断转向。这里借用一下小说《三体》的一些名言。第一个就是：大多数人，到死都没有向尘世之外瞥一眼。这就是被困住的典型现象。我们人生在世，可以做的事有非常多。无论我们在人世间有多宏大的成就，在面对宇宙的时候，也是无比的渺小。如果我们的未来真是星辰大海，那么我们现在的内斗和内卷就毫无意义。不用说面对星辰大海，如果是第三次世界大战明天爆发，我们今天的内卷就完全没有意义，我们的人生就全部都要变了。所以大家还是要想一想我们的境界，我们的眼光到底要看多远。能看多远，取决于你的人生。 我们的人生一般都提长度还是宽度。但是我给大家的提醒就是：除了长度、宽度，你还有高度、深度、厚度和广度。每一个维度都有不同的方法可以做事，都有不同的方向可以扩展。我们不要把自己人生限制死，被经验限制死，也不要把自己的工作限制死。 四、人生半路的风景及思考接下来就是人生的半路的风景。只有年轻人会觉得未来还是无限的，觉得还有机会。那么到了人生的半路怎么办？我们已经到了人生的半路了，按年纪来讲，现在40多岁，政策活到80岁就不容易了。那么40多是人生的半路，工作20年也是人生工作经历的半路，再过20年，该退休了。这种时候我觉得还是要看看风景，思考一下未来。为什么呢？因为这种时候，我们如果还不知道人生最终的方向，可能你就觉得未来毫无意义，就觉得非常灰暗。实际上，人生终极大事无非生死。因为我们到了40多的时候，已经逐渐进入告别时代，我们的祖父母一代已经逐渐的离去了，父母一代也逐渐的进入告别时间。当我们经历了这么多的生死，甚至身边的一些同学、同事都开始英年早逝了，这种情况下，你就会发现人生终极大事，真是只有生死而已。年轻人不要光觉得未来还有机会，我可以无限制的去挥霍，早一点找到自己的路是更好的选择。我们的人生没有目的怎么办？那你就去找吧！借用佛教禅宗的说法，如果你找不到意义，你就去找你的意义。如果你没有动力，那你就看有什么让你有动力的事情，努力的去学习，或者努力的去换个有动力的工作。此时我们会是完全不一样的状态。如果我不喜欢自己的工作，那你喜欢的是什么？你有没有能力去找到它，你有没有能力去积累新一轮的人生经验？这就是我给一些被困住的人的一个解答，就是不要受自身限制。很多人都说中年危机，其实有可能它不只是一个危机的问题，它的根源可能就是我们没有找到属于自己的路。你找到自己的路，一路走下去就行了。历史上有多少人就是一路走下去，走到最后的。而那些科学家们，那些文学家们，历史上的其他大家们都是这样。如果我们对自己没有限制，我们的人生一定也是没有限制的，想做什么都可以。而且现在是世易时移，飞速发展的年代。科技的发展，包括AI的发展，最后就会造成又一个适者生存的竞争环境。我们能不能提升自己的境界，能不能在AI到来的时候保持自己的初心，保持自己的方向，做好属于自己的一份工作？这也是每个人都要思考的。 五、传说、故事及神话最后，传说故事及神话。为什么要这么说？就是我干过的一些工作，现在讲给年轻人可能都已经变成了一些江湖上的传说。大家都会说你这个人，过去干过什么的很厉害，很牛。那么时间长了，我们退休以后，这些事就可以讲给后代了，此时绝大部分人都有子孙了，可以给我们的子孙后代讲讲。这种时候，我们是不是能给他们讲一下当初工作的时候，曾经做出了哪些成就，是不是让他们为我们而骄傲、而自豪，能不能把我们的经验传下去？ 如果我们离开后，我们的故事讲了很久，我们的后代再对他的后代讲我们的故事，那这个时候是不是就能变成神话？因为我们不在人世了，那些已经不是一个人的经历了，就开始变成神话了。 接下来就是，我从哪里来到哪里去的问题。因为我喜欢电脑，所以这些是一些额外爱好，现在这里列出的是20年前的一些经历。是可以公开讲的，现在的一些业余爱好，不太方便给大家公开讲。当年咱们学电脑的时候，中过熊猫烧香病毒，中过CIH病毒，年纪大一些的，咱们内行的人都知道这两个病毒是什么情况。中了病毒之后能全身而退的，可以说是不多。当年这两个病毒我全都中过，最后的结局是全身而退，把这两个病毒干掉了。同时自己的系统没被破坏，数据全在，没有被毁。那么如果我有这个能力，大家想一想，我最近的这20年我还可以干什么事？我是不是能干更多？当然确实我也干了一些事情，只不过不适合公开说。当初的欢乐时光病毒，这个病毒当年也是很厉害的一个脚本病毒。当年我也是想方设法战胜过它的。旁观神仙打架，就是当年的一些误杀事件，当年的某些杀毒软件误杀微软的系统组件，我在官方通报出来之前已经做出结论了。这个全是爱好导致的。那么我们每个人能力越大，责任越大。我们如果想留下神话，就一定要问自己几个问题。第一，你有没有帮助过他人？后面的对号是我给自己打的评价。第二，有没有做过对人民有益的事？不是针对一个人，而是针对绝大多数人。第三，就是做到现在你是不是无怨无悔？第四，就是你能不能在历史上留下名字？我可以说，我足够做到历史留名。当然这是匿名的，我没有以公开的身份做过留名的事，而是以匿名的身份做的，但是足以留名。这个也不适合在这个公开场合下公开讲。——————————Q&A环节——————————Q：现在技术方向很多，如何做好选择？这是很多人面临的问题。其实咱们这个工程师问出这个问题，我就可以那个看出咱们这个工程师很有可能一是比较年轻，二是可能是受过我们的职业培训。现在我们的职业培训有一个问题就是分的比较细，因为岗位也比较细。这就导致了现在分了更多的岗位，什么前台后台、中台、售前、售后等，然后代码又分了很多种开发方向。但是你要知道，当年我们只有一个计算机专业，“计算机科学与技术”只有这么一个专业，软件、硬件、代码、前端、后端，所有的东西都属于它，在学校里都要学一个基础。当然学校里学的远远不够，经验主要还是靠工作中积累的。那么我们积累的时候，作为一个学习计算机专业的人，我会不会说我只能写前端，写不了后端，我只能做数通，我不能做IT？我经常遇到有人说，我是负责写代码的，你能不能把数据库给我配置好，能不能把操作系统给我装好？提醒大家一下，我们这一批人在上大学的时候，马化腾还在写代码，雷军还在做wps,大家还都是技术员。那个时候我们要想用一台计算机怎么办？从硬件组装开始学习，从基础原理开始学习。自己去搞硬件，自己去做兼容，自己去搞操作系统，自己去搞驱动，然后自己搭建环境再去写代码，最后编译。那个时候我们有人会问，我应该选择什么方向吗？在我们问出这个问题的情况下，咱们的思维就已经被锁死了，对吧？三体人还没来，智子还没到，我们为什么自己把自己的思想锁死呢？不要纠结那些东西，喜欢什么学什么，你学习的任何一个方向，将来都可以成为你的助力。如果你真要问将来应该怎么发展，去看看市场需要什么岗位，看看你想做什么工作，看看现在的岗位都在招什么，然后基于他要求的能力，你去提前学习掌握就可以了，对吧？ 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【干货分享】智慧建筑能源优化解决方案
今天跟大家一起分享一个话题：智慧建筑能源管理能源优化的解决方案。大家一定也深有一些感受。就是其实现在我们住的城市里有很多的，比如说楼宇或者是建筑，有一些是新建的，也有一些老旧的这些楼宇。从现在的建筑水平来讲是非常的高。它的智能化，包括它的一些设施都非常的好。但是很多的老旧的楼宇，其实就面临着很多的问题。比如说在八几年的房子，或者是九几年的房子，到了现在，其实从外观到它里面的设施都面临很多的问题，有一些楼宇还面临着拆迁。所以在这样的情况下，有很多楼宇。它到了50年左右，它的寿命基本就差不多了，可能就要拆掉。我觉得如果是一栋楼，它从0~50年，再从50年到100年，如何延长它的寿命？我觉得是一个非常具有未来、有思考空间的一件事情。第二就是我要讲的就是双碳，这两年国家其实一直在出台双碳的很多政策，它的出发点也要实现在2030年到2060年分别要达到碳中和碳达峰这样的目标，旨在还是要解决很多楼宇很多建筑，包括我们周边的环境如何做到节能减排，让大家去有一个非常宜居的这样的环境去生活。所以从这个角度出发。智慧建筑好不好，管理就非常的重要，那么其实也是要解决两个问题，第一个就是延长建筑的寿命，第二要做到很好的碳排放，也是我今天要重点分享的部分。其实大家现在也非常的清楚，每一个城市其实都要做整个智慧城市的建设。那么从政府的角度，从宏观的角度，有一盘棋规划，从整个大的智慧城市要建不同的场景、不同的板块，但是从企业来讲，其实是一个反向的操作。从一栋楼宇、再到一个智慧社区、再到智慧城市，正好是一个从上到下，一个是从下到上，跟政府是一个相反的做法。这就是政府和企业的做法的不同。我们基于从一栋小的楼宇开始做起，从一个从市场高度市场化的一个操作变成一个智能楼宇精细化的那一部分，就是说智慧建筑它如何去做到能耗的优化。刚刚我也大概讲了一下，从国内有很多的不同的政策去支持双碳。从其他的国家，像日本南亚，包括中东的很多国家也会有各种的碳排放或者是关于绿色建筑的一些倡议，目的是让大家都是同样的目标：就是要做到节能。也是智能楼宇的必要性。就是说其实大家做智能楼体的，或者是智能建筑的能源管控。它不是说大家想想这么做。而是的确是面临一个必要性从国内和国际都有这样的一个要求。从目前的建设的痛点来讲，我们的居住的办公环境，有一些新装修的会面临有害气体的排放，包括我们的办公空间是否宜居？包括它整个的一个碳排放是不是达标了？不管是企业还是我们的员工在大楼工作生活，其实都有这样的一个要求。第二个就是整个他大楼实施改造和成本也会很高。因为老的楼宇很多的设备当时建设之初是没有什么太智能的元素。到了今天，它其实面临着要智能化的改造，老的这些设备要做很多的修改，不管是装修还是设备，所以成本就非常的高。涉及到很多的专业，有能源专业，有消防专业，还有楼控等等，其实也是非常的复杂。所以现在对智能楼层对建筑，提出了很多的要求。以前其实设备也都是相对来说比较孤立，暖通系统、电梯系统、照明系统、消防系统基本基本上每一个都是孤立的系统。这也是如果把它打通的话，那么也是需要一个新的系统去把所有的系统集合起来，去做智能化的管控。所以这一些都是很多建设项目面临的一个非常重的痛点。所以从能源管控的角度来讲，要是把所有的原来的一些建筑的子系统就要把它打通。从大家从左侧也可以看到，其实整个不管是楼宇还是建筑，它会有几个十几个甚至更多不同的子系统。比如泵、冷却塔、冷水机组、抽水机，包括还有风机等。这么多的设备，如果是孤立的话，其实是很难去把它综合调度起来。所以中间我认为是有一个综合的管控平台，这个平台其实是要把所有的子系统的数据归集。接入之后进行数据汇聚，依据数聚打造人工智能的模型。其他的系统要基于中间这一侧的部分的数据。把它重新再建立新的应用。这个催生出来新的应用的话，它就不是像原来一些独立的系统，没有办法去协同工作，而是说它可以去做很多。比如说人员管控，比如说还要基于中间的数据。他要做很多可预测性，这里就有很多新的应用程序出现。所以这样的过程从独立的子系统到数据的集成和分析，然后到新的应用，整个过程会把智能管理就做得非常好。传统的建筑和智能的建筑上还是有很多区别。大家也可以从图上可以看到，其实在以前很多大厅的指挥中心，它其实是有很多小的屏幕。我觉得在10年之前至少是这样子的。最近5、6年会有很多的改善。到了今天突破就更多了。左侧就是现在的组件，大家会怎么样去做？那右侧的这些小的面板，比如说原来是5×6或者是6×9这样的一些面板。或者是电视机，那么已经变成了一个我可以去用一个非常大的一个屏幕。那么这个屏幕其实就完全不需要这个5×6或者6×5，而是一个非常大的一个屏幕。它可以去通过手去滑动或者鼠标去滑动。可以上下左右前后，可以看到整个智能楼宇里面外面。包括上下他都能看得到，所以这就是在整个它的指挥控制上的一个突破，这是传统和智能建筑的一个非常显著的区别。第二个就是一个非常大的区别，就是可预测性。就是我们做了很多的事情，其实并不是说当下的问题发生了我们把它总结，这是已经发生的。其实我觉得更重要的是要做到未来的可预测性，就是说我们今天可能不知道明天这个楼宇它可能会发生情况，通过模型的推演、预测到未来这个楼宇要发生什么事情，比如说明天楼宇的某一个层可能某一个配电箱的电流会超高。所以这种可以通过很多的历史数据，包括结合人工智能模型去把它分析出来。那么在今天就可以预防明天可能在这个时间段我要采取什么样的措施。比如提前调整它的负荷，或者是调整它的用电的一些参数。这样我认为是智能楼宇和现在传统楼宇的一个区别。再就是我们其实现在可以利用数字孪生将整个楼1:1的还原，这种好处其实也可以解决很多设备宕机的问题，就比如说过去可能楼宇遇到一个问题通常是派人到现场去维修。那么如今现在有了数字孪生可以直接能看到每一层的管道和建筑的每一个细微的管线和设备。发现问题之后从可视化层面可以看到到底哪里出了问题。这个时候再派人去现场，可以大节省宕机时间。除此以外，整个楼宇其实还要有api,楼宇也要每一个系统之间打通，api网关用于数据去汇聚。第二个，还要做数字孪生做到可预测性。当然这些也是作为人工智能的优化的基础。第三是把所有的楼宇的每一个部分桌椅、板凳，包括水电、暖通、风、水电，这些全部1:1的还原，也是为了精细化的去管理楼宇的每一个部分。这样无论是做能源的优化可以去到每一个部件。至一第四个是物联网的管理系统，其实这里也就涉及到比如我们需要把所有的楼宇的风火水电的设备会以ba或者是bms系统这样的形态去跟楼宇的管控系统去做一个打通。所以在这里硬件或软件要遵循统一的net协议或者是modbus这样协议去对接。楼宇的硬件和软件就可以去做很多数据上的交互。这里其实大家也可以看到，整个楼宇要基于模型互联起来。每一个楼基本都有dwg或者是BIM数据，用数字孪生原生把楼宇以及管线构建起来，可以看到每一层。结合现在的大模型你可以对模型去说一句话，比如说我要看到10楼的102房间，那么其实可以把BIM的每一层的部件全部呈现看到到底有什么问题，哪里会产生告警，其实也是为了方便资产管理也为了未来做能耗的优化，或者是能源的管控也非常清楚，会看到哪里出了问题。这里你看到的其实是一张非常乱的一张图，其实就是把每一层的位置已经切割了，每一层都会把它打通，把它切开它的管线其实也都会看得非常清楚，你可以把它放大。它这条管道如果是出现告警，那么它其实在这个面板上会出现一个红色。第二部分我想更多还是要提到双碳或者降碳。因为整个楼宇其实现在的楼宇基本电会占大概70~80%的能源的消耗。我记得我昨天的时候去跟一个地方政府的工作人员在聊天，他说当地图书馆现在都不敢开空调了，如果不开空调，群众会投诉，如果是开一天的话大概2万块钱的电费，楼宇也一样，基本耗电最多的就是这些暖通的设备。所以从能碳从节碳的角度来讲，就是把电能耗降下来。整个能源的管控也就有很大的改善。首先是要从管理体系构建，包括碳核查，第二部分从设备的角度就怎么老旧设备上进行一些改造。第三个是可再生能源，就是光伏储能。做一些碳抵消。同时要跟电网去合并，来抵消楼宇产生的一些二氧化碳。整个能源优化还要基于一些条件。 因为每一个楼宇它的条件是不一样的。有的有一些楼宇设备是比较先进，它有一些智能化或者物联网的板块，有一些老旧的楼宇不具备这样的条件，就要对它进行一定程度的改进。比如加装群控装置或者支持PLC可编程控制器把设备和我们的楼宇的软件做一个打通。PLC要支持wifi要支持网络，只要是PLC和它联通的设备和软件系统的协议保持一致。就可以去把设备上的数据汇聚到楼宇都软件平台里面，如果没有PLC控制器的话，就需要把楼宇的设备都集成到BMS系统或者是BA系统。中间可能还需要一个转换器处理数据的清洗工作，确保数据的分析或做模型的数据质量， plc是在控制终端设备，然后通过网络把软件和硬件打通，把数据拿过来。基于数据去做汇聚，做分析，做能源的调控和优化. 有很多楼宇原来是中央空调，如果中央空调没有任何的物联网模块。除了我刚才说的加PLC可控制编辑器之外，还要加一些智能电表收集电梯、消防设备耗电量。耗电量的一个计量就是要通过电表。智能电表也会开放API接口。有很多冷水机还要有温控设备或变频设备。包括温度、温湿度的传感器。智能电表，就是它的一个载体。冷机系统也有物联网的模块去监控它的温度压力。出口的流量。  这里还有一个能效的一个管理，所有的设备接入进来要知道它的能耗是怎样的，能耗比是多少，能耗比：比如说冷机，你可以控制冷耗量，比如说1000瓦，然后冷机消耗200瓦，风机或者是冰机或者是其他的冷耗要消耗量80w，能耗比是1000除以280，大概是3.57是它的能效。能效越高。能耗其实越低，能源消耗多的设备有能耗的优化策略。通过plc的可控制编辑器发放指令。根据策略和指令去集中控制。策略优化还是要基于过去的历史数据，还有线路的一些场景。比如说有很多的大厦有很多个区域，人流是非常稀疏。或者是说在某一个时间段，它的肯定是多的。那么基于这样的数据，可以在某一个时间段，它的人流并不是很多的情况下，对暖通空调进行调整。同时可以结合监测到的天气的温湿度，比如明天可是一个非常冷的天气。那么提前在第二天上班前对整个大楼做提温。能耗其实最大的用电量。有的场景比如可能要下午两点多开会，但是有很多的场景是大家到了会场才当场把这个空调打开。其实完全可以对整个的楼宇的管控系统或者是能源管控系统，提前有这样的输入参数：若下午两点开会。那么其实系统接入到这样条件之后，会根据人数的多少去调控开放一个合适的空调的温度。总结：整个思路第一要把所有设备的子系统的数据汇聚过来。无论是通过运营系统还是电站系统。然后基于数据去做模型，去调优，向设备发送指令，调控温度。当然这些根据很多的模型去学习，因为有很多的天气因素，人流元素，历史的数据，未来可以有一些新的场景要结合。这些结合要结合很多因素去调控。所以我觉得这是一个大的思路。