# 云原生管理平台方案 ## 目标用户与解决方案 (30%) 本云原生管理平台主要面向中大型企业的IT运维团队、DevOps工程师以及云架构师。随着企业数字化转型深入，传统IT架构已无法满足业务快速迭代的需求。企业普遍面临以下痛点：**应用部署复杂度高**，需要手动配置大量环境参数；**资源利用率低**，传统虚拟化环境资源浪费严重；**运维效率差**，缺乏统一的监控告警和自动化运维能力；**技术栈割裂**，不同团队使用不同的工具链，导致协作困难。 本方案通过构建统一的云原生管理平台，实现**容器化应用的全生命周期管理**，帮助企业快速构建现代化的IT基础设施，显著提升开发运维效率，降低基础设施成本。 ## 方案特色与优势 (50%) 相比市场上的传统方案，本云原生管理平台具有以下显著特点： **多云统一管理能力**：支持AWS、Azure、阿里云等主流公有云以及私有云环境，通过统一控制面实现跨云资源的统一调度和管理，避免厂商锁定风险。 **智能化运维特性**：内置基于机器学习的智能告警系统，能够预测性发现潜在问题，自动执行故障恢复操作，将平均故障恢复时间缩短60%以上。 **开发者友好体验**：提供可视化的应用编排界面，支持拖拽式服务组合，内置主流应用模板，开发者无需深入了解Kubernetes复杂概念即可快速部署应用。 **企业级安全保障**：集成零信任安全架构，支持细粒度的RBAC权限控制、网络策略自动化配置、镜像安全扫描等功能，确保云原生环境的安全合规。 **成本优化引擎**：通过智能算法分析应用资源使用模式，自动进行弹性伸缩和资源调优，平均可降低基础设施成本30-40%。 **生态集成能力**：深度集成DevOps工具链，包括GitLab CI/CD、Jenkins、Prometheus监控栈等，形成完整的云原生开发运维闭环。 ## 技术架构与产品组成 (20%) 平台采用**微服务架构设计**，核心组件包括：**容器编排层**基于Kubernetes构建，提供应用调度和生命周期管理；**服务网格层**采用Istio实现微服务间通信治理；**可观测性系统**集成Prometheus、Grafana、Jaeger实现全链路监控；**CI/CD引擎**基于Tekton构建云原生流水线；**存储层**支持多种持久化存储方案；**API网关**提供统一的服务访问入口。整体架构具备高可用、高扩展性特点，支持数万节点规模的集群管理。

Compass-CI 是一个可持续集成的开源软件平台。为开发者提供针对上游开源软件（来自 Github, Gitee, Gitlab 等托管平台）的测试服务、登录服务、故障辅助定界服务和基于历史数据的分析服务 该平台一个基于linux平台部署运行的开放式的测试系统，以下为主要特性的介绍： 1）系统支持开源软件在线构建、性能、功能等测试活动，此外支持本地化部署 2）本系统自研测试机器的部署与调动，支持大批量、多类型（kvm、docker、物理机等）执行机高效执行测试任务 3）采用ElasticSearch数据库存储海量测试结果，配套自研数据可视化服务，支持测试结果查询，比较，分析 3. 快速上手项目，参考用户指引： https://gitee.com/openeuler/compass-ci/blob/master/README.zh.md https://gitee.com/openeuler/compass-ci/tree/master/doc

采用AIoT技术、融合通讯技术、巡检机器人、PLC自动化控制技术和3D可视化技术，提供成熟的围网周界、沉降监测、管廊内环境监测与自动化控制（照明、通风、排水、消防）、机器人自动巡检、日常巡检、安全作业管控、设备设施运维和敏捷应急等场景应用，适用于地下电力管廊、地下综合管廊和地面管廊的智慧化项目。平台的设计注重系统的稳定性和安全性，确保在各种环境下的高效运行。

目标客户： 电商平台、SaaS服务商、金融科技公司等需高频处理用户咨询的企业 传统客服人力成本高（月均支出2万+/人）且响应效率低（平均处理时长>5分钟）的团队 解决的核心问题： 人力成本飙升：重复性问题占用70%人工客服资源，导致用工成本浪费 响应质量不稳定：新员工培训周期长，复杂问题答复准确率不足60% 知识更新滞后：产品迭代后客服话术同步延迟，引发用户投诉 本方案的核心竞争力: 精准应答，告别“人工智障” 基于GPT-4+RAG技术，动态检索企业知识库（产品文档/工单记录），解决大模型“幻觉问题”，将业务相关问答准确率提升至98% 成本直降50%，效率翻倍 开箱即用，敏捷迭代, 3天极速部署 技术栈： 智能层：GPT-4 + LangChain（RAG流程控制） + pinepone 工程层：FastAPI微服务 + Azure 数据层：Redis + MongoDB

1、城市智慧停车系统主要面向政府、企业和广大车主，旨在解决当前城市停车面临的诸多难题。具体而言，该系统解决了以下几个核心问题： （1）停车难问题：通过实时采集、处理和分析停车数据，实现停车泊位资源的实时更新、查询、预约、导航和支付等功能，从而有效缓解停车难问题。 （2）交通拥堵：传统停车场由于缺乏有效管理，常常导致进出口拥堵，影响城市交通流畅度。智慧停车系统通过自动识别车辆、控制车辆进出及远程支付等手段，显著提升了停车场的通行效率。 （3）管理成本高：传统停车场需要大量人力进行收费、引导和系统管理，成本高昂。智慧停车系统通过自动化和智能化手段，降低了对人工的依赖，从而降低了营运成本。 （4）资金管控难：人工收费模式下，资金流失和稽核成本较高。智慧停车系统通过在线支付和自动计费，有效减少了现金接触机会，封堵了收费漏洞。 2、相比于市场常规方案，本城市智慧停车系统具有以下显著特点： （1）高度集成与智能化：运用物联网、云计算、大数据、人工智能等现代信息技术，对城市停车资源进行全面整合、优化和管理，实现了停车管理的智能化和自动化。 （2）多元化应用场景：不仅适用于传统停车场，还可广泛应用于商业综合体、社区、医院、机场等多个领域，构建了全面的停车服务网络，实现了停车资源的最大化利用。 （3）数据共享与跨部门协作：与交通管理、城市规划等系统相互融合，实现数据的共享和互通，提高了城市交通的整体运行效率和服务水平。 （4）灵活的收费模式：针对不同类型的停车场和客户需求，提供灵活的收费模式，如免费停车时段、差异化收费等，有效解决了蹭车位等问题。 3、城市智慧停车系统主要由以下几部分组成： （1）计算机管理系统：由几台电脑组成局域网，负责发卡、车辆管理记录、数据库共享等功能。 （2）软件系统：包括停车场收费管理软件、车位预定系统、反向寻车系统等，通过软件实现停车数据的实时采集、处理和分析，提供车位查询、预约、导航和支付等功能。 （3）智能感知设备：如NB地磁、高位视频、低位视频等，用于实时监测车位占用情况，实现车位数据的实时更新和共享。 （4）支付系统：支持多种在线支付方式，如微信支付、支付宝支付等，实现停车费用的快速、便捷支付。

1、给绿城开发商做的标准化立面设计工具，可部署成Rhinoceros或Sketchup的插件，采用C#和Ruby语言编写。将建筑的平面图转化为精细的三维模型，提供给施工图设计。 2、本人独立完成程序设计制作。

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数字孪生，TS的低代码接口调用，人工智能UE调用，PYTHON人脸识别。 通过模型软件进行建模，然后同步到虚幻或MAR，然后采用API接口调用使用TS对象脚本语言进行交互展示。 另外就是，可以通过UE里面的相关蓝图以及插件，对接人工智能模型如CHATGPT以及语音NLP，然后对人物以及动作进行设计。 人脸识别功能是另外一个板块

内容： 由于华为的网络设备较多，以前的网络设备故障情况的采集与分析多靠手工完成，效率低、成本高。我们的项目的 目的主要是为了帮助客户提高测试效率，节约成本。 业绩： 理解需求，进行全栈的开发，主要负责前端部分，包括数据表的设计，数据的维护，前端插件的选用，整体的测试 自验，写开发文档和测试用例。