匯報人:XXXX2026年01月13日硬件運維工程師年度述職報告CONTENTS目錄01

年度工作概述02

2025年度核心成果03

問題深度復盤04

經(jīng)驗與成長總結CONTENTS目錄05

2026年目標規(guī)劃06

分階段執(zhí)行計劃07

資源需求與風險應對08

總結與展望年度工作概述01工作核心目標與職責設備穩(wěn)定運行保障

確保公司核心業(yè)務相關硬件設備全年穩(wěn)定運行，保障服務器、網(wǎng)絡設備等關鍵基礎設施7x24小時無重大故障，支撐業(yè)務連續(xù)性。硬件故障快速響應與處理

負責硬件故障的診斷、維修與更換，確保平均故障修復時間（MTTR）控制在[X]分鐘以內(nèi)，降低故障對業(yè)務的影響。設備巡檢與預防性維護

制定并執(zhí)行定期硬件巡檢計劃，包括服務器、網(wǎng)絡設備、機房環(huán)境等，及時發(fā)現(xiàn)并排除潛在隱患，預防故障發(fā)生。硬件資產(chǎn)全生命周期管理

負責硬件設備的入庫、登記、盤點、維護、報廢等全生命周期管理，確保資產(chǎn)信息準確，資源合理配置。技術支持與協(xié)作

為其他部門提供硬件相關技術支持，協(xié)助解決辦公設備、生產(chǎn)設備等硬件問題，并與采購、技術等部門協(xié)作，推進硬件升級與優(yōu)化。2025年度核心成果02可用性提升：核心業(yè)務MTTR與MTBF優(yōu)化MTTR顯著縮短，故障恢復效率提升核心業(yè)務平均故障恢復時間（MTTR）從42分鐘壓縮至18分鐘，大幅提升故障響應與處理效率，有效減少故障對業(yè)務的影響時長。MTBF大幅延長，系統(tǒng)穩(wěn)定性增強平均無故障時間（MTBF）從98天提升至312天，顯著增強了核心業(yè)務系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，降低了故障發(fā)生頻率。全年P1故障數(shù)量超額完成目標全年P1級故障僅發(fā)生1次，優(yōu)于年度目標（2次），直接避免了因重大故障可能造成的3700萬元營收損失，有力支撐了業(yè)務連續(xù)性。成本優(yōu)化：單位算力成本下降與資源效率提升混合調度策略實施成果通過Spot實例與ARM架構混合調度，結合冷數(shù)據(jù)分層存儲及GPU共享池技術，2025年單位算力成本較上年下降14.7%，超額完成12%的目標，累計節(jié)省成本1980萬元。ARM架構灰度項目貢獻個人主導的"ARM架構灰度部署"項目，獨立貢獻單位算力成本下降6.3%，在保證業(yè)務穩(wěn)定運行的前提下，有效降低了硬件投入成本。彈性混部與資源利用率提升在離線業(yè)務彈性混部200節(jié)點，采用Kubernetes+YuniKorn二次調度策略，使CPU利用率從18%提升至35%，試點集群成本直接節(jié)省12%。存儲與帶寬優(yōu)化措施實施對象存儲深度歸檔，90天無訪問數(shù)據(jù)自動轉存Glacier；通過QUIC協(xié)議壓縮與邊緣緩存技術，帶寬成本下降3%，進一步優(yōu)化了整體資源成本結構。人效提升：自動化工具與流程優(yōu)化成果

01發(fā)布引擎重構：效率顯著提升用Go語言重寫發(fā)布引擎，將單次灰度時長從90分鐘縮短至27分鐘，全年累計釋放197人日，大幅提升發(fā)布效率。

02ChatOps工單機器人：人均處理量提升配合ChatOps工單機器人，實現(xiàn)工單自動化流轉與處理，人均處理工單量提升38%，達成部門人效提升30%的目標。

03自動化運維工具應用：減少人工操作引入自動化運維工具，實現(xiàn)服務器自動化部署、配置管理和監(jiān)控，減少人工操作工作量和錯誤率，提升整體運維效率。合規(guī)保障：多維度審計與安全背書成果

外部審計零重大缺陷2025年順利通過等保2.0三級、ISO27001、PCIDSS三輪外部審計，均未出現(xiàn)重大缺陷，為公司業(yè)務合規(guī)運營提供堅實基礎。

網(wǎng)絡邊界與日志子域零不符合項個人負責的網(wǎng)絡邊界防護與日志審計子域，在全年各類合規(guī)檢查中保持零不符合項記錄，有效保障核心數(shù)據(jù)安全。

融資安全背書貢獻合規(guī)成果為公司成功獲取5000萬D輪融資提供關鍵安全背書，體現(xiàn)運維工作對業(yè)務發(fā)展的戰(zhàn)略支撐價值。技術資產(chǎn)沉淀：故障復盤與創(chuàng)新輸出

重大故障深度復盤報告完成9篇內(nèi)核級故障CaseStudy，涵蓋跨境專線閃斷、日志集群抖動等典型場景，詳細分析現(xiàn)象、根因及解決方案，形成可復用的故障處理知識庫。

知識產(chǎn)權成果轉化主導3項國家專利申請，涉及ARM架構灰度調度、混合云彈性優(yōu)化等核心技術領域，推動運維經(jīng)驗向知識產(chǎn)權轉化，提升技術壁壘。

開源項目與行業(yè)影響力發(fā)起1個CNCFSandbox開源項目，已被17家企業(yè)采用，形成行業(yè)級技術標準；通過內(nèi)部GitLabStar累計及外部Meetup技術分享，個人影響力指數(shù)位列部門第一。

運維最佳實踐文檔體系編寫10萬字《發(fā)布系統(tǒng)黑皮書》，梳理47套集群配置標準化方案，修訂17個運維腳本權限管理規(guī)范，為團隊技術傳承與新人培養(yǎng)提供核心資料。問題深度復盤03318跨境專線閃斷事件還原與根因分析

事件現(xiàn)象與業(yè)務影響3月18日，跨境專線發(fā)生37秒閃斷，直接導致新加坡訂單回調失??；盡管鏈路閃斷時間短，但業(yè)務恢復耗時長達18分鐘。

客觀根因：運營商網(wǎng)絡異常此次事件的客觀原因為運營商BGP路由出現(xiàn)黑洞，該類故障具有突發(fā)性，難以通過常規(guī)手段提前感知和預警。

主觀根因一：探測模型缺陷主觀層面，現(xiàn)有探測模型僅采集單向延遲數(shù)據(jù)，未加入丟包梯度算法，導致故障發(fā)生30秒后才觸發(fā)報警，延誤了故障響應時機。

主觀根因二：SOP流程耗時SOP回滾腳本依賴人工確認環(huán)節(jié)，該過程耗時7分鐘，是造成業(yè)務恢復總時長較長的重要因素之一。318事件改進措施與經(jīng)驗提煉01鏈路探測模型升級優(yōu)化探測模型，在原有單向延遲采集基礎上，新增丟包梯度算法，將故障發(fā)現(xiàn)時間從30秒縮短至5秒內(nèi)，提升預警及時性。02自動化回滾機制建設重構SOP回滾流程，去除人工確認環(huán)節(jié)，開發(fā)自動回滾腳本，將故障恢復中的回滾操作耗時從7分鐘壓縮至90秒，減少人為干預。03跨境鏈路冗余設計針對運營商BGP路由黑洞問題，部署多區(qū)域冗余專線，實現(xiàn)故障時自動切換至備用鏈路，將跨境業(yè)務中斷風險降低80%。04故障處理經(jīng)驗沉淀形成《跨境鏈路故障應急響應手冊》，提煉出"探測-定位-切換-恢復"四步處理法，納入團隊知識庫并組織專項培訓。802日志集群抖動事件現(xiàn)象與根因定位

事件現(xiàn)象描述日志集群出現(xiàn)寫入阻塞問題，導致下游實時風控系統(tǒng)長達6分鐘無數(shù)據(jù)，P99延遲飆升至4.8秒。

客觀因素分析SSD硬盤發(fā)生寫放大現(xiàn)象，垃圾回收（GC）操作突發(fā)增加，影響了磁盤IO性能。

主觀因素分析容量模型僅按日均增速線性預測，未考慮促銷等業(yè)務脈沖因素；索引分區(qū)鍵設計不合理，導致熱點Shard單節(jié)點QPS高達6.8萬。802事件優(yōu)化方案與效果驗證問題根因分析與優(yōu)化方向802日志集群寫入抖動，P99延遲飆至4.8秒，導致下游實時風控6分鐘無數(shù)據(jù)。根因在于SSD寫放大及GC突增（客觀），容量模型僅按日均增速線性預測未考慮促銷脈沖，索引分區(qū)鍵設計不合理致熱點Shard單節(jié)點QPS達6.8萬（主觀）。優(yōu)化方向聚焦容量預測模型升級、索引結構優(yōu)化及存儲性能提升。容量預測模型與索引結構優(yōu)化引入促銷脈沖因子，將線性預測模型升級為融合業(yè)務日歷的智能預測模型，提前3天識別流量峰值。重構索引分區(qū)鍵，采用復合分區(qū)策略，將熱點ShardQPS從6.8萬降至2.3萬，均衡節(jié)點負載。存儲性能優(yōu)化與效果驗證實施SSD寫放大優(yōu)化，調整GC觸發(fā)閾值與頻率，結合冷熱數(shù)據(jù)分層存儲。優(yōu)化后，日志集群P99延遲從4.8秒降至0.9秒，下游實時風控數(shù)據(jù)中斷時長縮短至15秒內(nèi)，全年未再發(fā)生類似抖動事件。隱性技術債梳理：配置、權限與知識斷層

配置漂移：集群參數(shù)不一致風險92套集群中47套內(nèi)核參數(shù)net.core.somaxconn配置不一致，存在Redis半連接隊列溢出隱患，影響系統(tǒng)穩(wěn)定性。

權限黑洞：硬編碼憑證與離職員工權限未清退17個運維腳本仍使用個人AK/SK硬編碼，合規(guī)抽樣發(fā)現(xiàn)3個離職員工AK超90天未回收，存在嚴重安全合規(guī)風險。

知識斷層：關鍵系統(tǒng)人員冗余不足核心發(fā)布系統(tǒng)僅1.5人熟悉（含0.5名實習生），BusFactor過低，一旦核心人員變動將導致業(yè)務中斷風險。主觀深層歸因：認知與流程層面不足分析

認知層面：過度聚焦應急導致被動過度追求“零故障”目標，70%精力用于故障應急處理，技術債務償還被擠壓至非工作時間，長期處于被動響應狀態(tài)，未能實現(xiàn)主動運維。

流程層面：變更評審顆粒度不足變更評審通過率高達98%，但回滾成功率僅71%，反映評審流程缺乏對回滾方案的可驗證驗收標準，未能有效識別潛在風險。

工具層面：監(jiān)控告警體系效能不足58%監(jiān)控指標依賴靜態(tài)閾值，無法適配業(yè)務形態(tài)變化；日均告警風暴1100條，降噪率僅34%，導致工程師陷入“狼來了”疲勞效應，影響故障響應效率。

組織層面：團隊協(xié)作與人才培養(yǎng)待優(yōu)化跨地三中心值班配置下，夜班僅2人值守，存在“一人離線，全局失聯(lián)”風險；新人成長路徑缺失，全年4名新同事離職率達50%，影響團隊穩(wěn)定性與知識傳承。經(jīng)驗與成長總結04關鍵經(jīng)驗提煉：從問題到改進的閉環(huán)邏輯

01故障根因分析：雙維度歸因模型對重大故障采用“客觀環(huán)境+主觀能力”雙維度歸因，如318跨境專線閃斷，既考慮運營商BGP路由黑洞（客觀），也反思探測模型缺陷與SOP人工依賴（主觀），實現(xiàn)問題定位無死角。

02技術債治理：標準化與自動化雙輪驅動針對配置漂移、權限黑洞等隱性技術債，通過Ansible批量校準47套集群內(nèi)核參數(shù)，用Vault替換17個腳本硬編碼AK/SK，建立“檢測-整改-固化”自動化治理流程，從源頭減少人為失誤。

03能力提升：故障案例與工具創(chuàng)新結合將802日志集群抖動等故障轉化為9篇內(nèi)核級CaseStudy，提煉出容量預測需融合促銷脈沖的經(jīng)驗；通過Go重寫發(fā)布引擎、開發(fā)ChatOps機器人，將技術經(jīng)驗沉淀為可復用工具，實現(xiàn)人效提升38%。

04流程優(yōu)化：從被動響應到主動防御建立“故障演練-免疫措施-效果驗證”閉環(huán)，基于ChaosMesh設計120個故障場景，每月開展不預告演練，將318事件暴露的18分鐘恢復時長優(yōu)化至Q3的10分鐘MTTR，實現(xiàn)從被動救火到主動防御的轉變。2026年目標規(guī)劃05年度總目標：可用性、成本、合規(guī)與人效

可用性目標：核心業(yè)務MTTR降至10分鐘內(nèi)，全年P1故障0次直接支撐公司業(yè)務可用性99.99%的目標，通過故障演練、自動化隔離等手段，實現(xiàn)故障1分鐘發(fā)現(xiàn)、5分鐘定位、10分鐘恢復的“1510”標準。成本目標：單位算力成本再降8%，貢獻算力成本降低目標的5.5%通過彈性混部、碳感知調度、Spot+ARM組合等技術手段，在保證性能的前提下，全年計劃節(jié)省基礎設施成本1000萬元，Spot實例使用比例提升至45%。合規(guī)目標：主導通過SOC2Type認證，負責章節(jié)0例外確保安全合規(guī)通過SOC2Type認證，實現(xiàn)0重大缺陷，為公司業(yè)務開展提供堅實的安全背書，保障數(shù)據(jù)安全與隱私保護符合國際標準。人效目標：關鍵系統(tǒng)BusFactor3，新人6個月可獨立值班建立3人冗余小組，完善知識傳承體系，通過編寫技術文檔、PairReview和GameDay考核，提升團隊整體作戰(zhàn)能力，降低關鍵系統(tǒng)單點依賴風險。目標與公司戰(zhàn)略對齊：支撐業(yè)務發(fā)展需求

保障核心業(yè)務高可用性，夯實業(yè)務連續(xù)性基石致力于將核心業(yè)務MTTR（平均恢復時間）控制在10分鐘以內(nèi)，全年P1級故障實現(xiàn)0次的目標，直接為公司業(yè)務可用性99.99%的戰(zhàn)略目標提供堅實支撐，確保業(yè)務連續(xù)穩(wěn)定運行。

深化成本精細化管理，助力公司降本增效計劃通過彈性混部與碳感知調度等創(chuàng)新手段，將單位算力成本再降低8%，為公司技術成本整體再降10%的目標貢獻5.5%的算力成本降幅，優(yōu)化資源配置，提升投入產(chǎn)出比。

嚴守安全合規(guī)底線，筑牢業(yè)務發(fā)展安全屏障主導推進SOC2Type認證工作，確保負責章節(jié)實現(xiàn)0例外，全力支撐公司安全合規(guī)0重大缺陷的戰(zhàn)略要求，為業(yè)務穩(wěn)健發(fā)展提供堅實的安全保障與合規(guī)背書。

提升組織效能與系統(tǒng)韌性，賦能業(yè)務高效迭代建立“可驗證回滾”變更門禁系統(tǒng)，力爭6個月內(nèi)將回滾成功率從71%提升至90%，降低故障概率30%；同時打造3人冗余小組，使關鍵系統(tǒng)BusFactor達到3，支撐公司組織人效提升40%的目標，保障業(yè)務高效、穩(wěn)定迭代。分階段執(zhí)行計劃06Q1重點任務：故障演練與彈性混部PoC

故障演練體系升級基于ChaosMesh2.0設計120個故障場景，覆蓋網(wǎng)絡、磁盤、內(nèi)核、云API；引入“紅藍對抗”機制，每月一次不預告演練。衡量標準：演練發(fā)現(xiàn)5級以上隱患8個；MTTR演練均值12分鐘。截止時間：3月31日。

彈性混部PoC在離線業(yè)務混部200節(jié)點，采用Kubernetes+YuniKorn二次調度，白天在線業(yè)務優(yōu)先，夜間離線Job填谷。衡量標準：CPU利用率從18%提到35%；PoC集群成本節(jié)省12%。截止時間：3月15日完成灰度，3月31日輸出ROI報告。

SOC2差距分析對照TSC原則做101項控制點差距評估；輸出43項高風險整改清單。衡量標準：高風險關閉率40%。截止時間：3月31日。Q1重點任務：SOC2合規(guī)差距分析TSC原則控制點差距評估對照SOC2的TSC（TrustServicesCriteria）原則，對信息系統(tǒng)的安全性、可用性、處理完整性、保密性和隱私性等101項控制點進行全面的差距評估，識別現(xiàn)有體系與標準要求的差異。高風險整改清單輸出根據(jù)差距評估結果，梳理并輸出43項高風險整改清單，明確每項問題的具體描述、風險等級、責任部門及初步整改方向，為后續(xù)合規(guī)建設提供清晰目標。高風險問題關閉率目標設定本階段高風險問題關閉率目標為40%，通過制定詳細整改計劃、明確時間節(jié)點和責任人，確保在Q1結束前（2026年3月31日）完成部分關鍵高風險問題的整改與驗證。Q2重點任務：可驗證回滾門禁建設GitLabCI模板嵌入回滾驗證階段在GitLabCI模板中集成"RollbackDryrun"Stage，調用ArgoCD執(zhí)行影子回滾操作，自動校驗Pod啟動狀態(tài)、健康探針響應及流量200請求錯誤率。變更評審回滾成功率目標通過該門禁系統(tǒng)，計劃在功能上線6個月內(nèi)，將變更評審的回滾成功率從現(xiàn)有的71%提升至90%，顯著降低因變更失敗導致的故障風險。優(yōu)化回滾階段平均耗時目標將回滾階段的平均耗時控制在4分鐘以內(nèi)，通過自動化校驗和減少人工干預環(huán)節(jié)，提升故障恢復效率，支撐業(yè)務連續(xù)性。任務截止時間節(jié)點本項重點任務計劃于2026年6月30日前完成全部建設、測試及上線工作，并開始正式運行可驗證回滾門禁機制。Q2重點任務：碳感知調度與團隊能力建設

碳感知調度生產(chǎn)化對接國家電網(wǎng)碳排API，實時獲取PUE與碳排因子；調度器優(yōu)先將離線Job調度到水風電富余時段，目標全年碳排下降3%，折算成本再降2%。計劃6月30日灰度30%，Q3全量。

3人冗余小組建設編寫10萬字“發(fā)布系統(tǒng)黑皮書”；每周2小時PairReview；新同事獨立值班前需通過48小時GameDay考核。目標關鍵系統(tǒng)BusFactor=3，新人6個月留存率100%，截止6月30日。Q3重點任務：零P1故障攻堅行動

免疫措施全量上線基于Q1故障演練沉淀的58項“免疫措施”全部上線，覆蓋網(wǎng)絡、磁盤、內(nèi)核、云API等關鍵領域，構建系統(tǒng)級故障防御體系。

eBPF內(nèi)核熔斷機制部署引入eBPF技術實現(xiàn)內(nèi)核級熔斷，結合自動流量調度策略，實現(xiàn)故障節(jié)點3秒內(nèi)快速隔離，將故障影響范圍控制在最小。

攻堅目標與衡量標準Q3單月實現(xiàn)P1故障0次，核心業(yè)務平均故障恢復時間（MTTR）控制在10分鐘以內(nèi)，全面達成“零P1故障”攻堅目標。Q3重點任務：成本優(yōu)化全量鋪開01混部+Spot+ARM組合覆蓋70%業(yè)務將彈性混部、Spot實例和ARM架構的組合優(yōu)化方案推廣至70%的業(yè)務場景，充分利用不同資源的成本優(yōu)勢，實現(xiàn)規(guī)模化降本。02對象存儲深度歸檔降冷對90天無訪問數(shù)據(jù)自動轉存至Glacier等深度歸檔存儲，通過數(shù)據(jù)生命周期管理策略，降低冷數(shù)據(jù)存儲成本。03單位算力成本較2025年再降8%通過上述組合優(yōu)化及存儲策略調整，實現(xiàn)單位算力成本在2025年基礎上進一步下降8%，達成年度成本控制目標。04帶寬通過QUIC壓縮+邊緣緩存降3%采用QUIC協(xié)議壓縮傳輸數(shù)據(jù)，并結合邊緣緩存技術，減少數(shù)據(jù)傳輸量，將帶寬成本降低3%。Q4重點任務：年度目標達成沖刺與復盤

關鍵指標沖刺攻堅針對年度可用性、成本、人效等核心指標，制定Q4專項提升計劃，通過資源傾斜、專項優(yōu)化等手段，確保全年目標100%達成，對未達標項制定緊急補救措施。

重大故障復盤與經(jīng)驗沉淀對全年發(fā)生的重大硬件故障進行深度復盤，分析根本原因，輸出詳細CaseStudy，更新SOP流程，優(yōu)化監(jiān)控告警機制，避免同類問題重復發(fā)生。

硬件資產(chǎn)盤點與優(yōu)化完成全量硬件設備資產(chǎn)盤點，核對配置信息，清理冗余設備，評估硬件性能瓶頸，制定下年度硬件升級與采購預算，提高資產(chǎn)利用率。

年度工作總結與計劃制定全面梳理Q4及全年工作成果，總結經(jīng)驗教訓，對標年度目標進行差距分析，結合公司戰(zhàn)略與部門規(guī)劃，制定2026年個人工作目標與詳細實施路徑。資源需求與風險應對07資源需求清單：人力、工具與預算

01人力配置需求申請新增2名高級SRE工程師、1名FinOps分析師，年度人力成本預算108萬元，以強化智能運維與成本管控能力。

02專業(yè)工具采購計劃采購GrafanaCloud高級版、ElasticMachineLearning訂閱服務，年度工具預算46萬元，提升監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析效率。

03專項改造預算液冷微模塊改造一次性投入480萬元（回收期2.1年），綠電采購溢價成本15萬元/年，Spot調度研發(fā)外包32萬元。

04培訓認證投入安排10人次參與CKA+FinOps認證培訓，人均費用0.8萬元，合計8萬元，提升團隊專業(yè)資質與技術能力。潛在風險與應對措施：技術與執(zhí)行層面

技術風險：Spot實例大規(guī)模搶占Spot實例可能因市場價格波動或資源需求增加而被搶占，導致核心服務中斷。

應對措施：構建雙因子決策調度器引入“搶占事件預測”模型與多可用區(qū)多規(guī)格緩沖池，提前6小時預警，核心服務自動回退至OnDemand實例，保障SLA不受影響。

執(zhí)行風險：液冷改造導致機房局部高溫液冷微模塊改造過程中，若操作不當或設備故障，可能導致機房局部區(qū)域溫度過高，影響設備正常運行。

應對措施：分批次下電與實時監(jiān)控分批次下電改造，每批次不超過20%機柜；部署溫度傳感器實時監(jiān)測，確保施工區(qū)域及周邊環(huán)境溫度在安全閾值內(nèi)?？偨Y與展望08年度工作總結：成果、不足與改進

核心運維成果與量化指標全年處理硬件故障[X]次，平均故障修復時間(MTTR)控制在[X]分鐘內(nèi)，保障了核心業(yè)務7x24小時穩(wěn)定運行。完成服務器硬件巡檢[X]次，及時發(fā)現(xiàn)并更換預警硬盤[X]塊，避免數(shù)據(jù)丟失風險。

系統(tǒng)優(yōu)化與成本控制成效通過硬件資源整合與利舊，節(jié)省新購設備成本[X]萬元。優(yōu)化機房PUE值至[X]，同比下降[X]%，年節(jié)約電費[X]萬元。完成[X]臺老舊服務器利舊改造，延長設備生命周期[X]年。

現(xiàn)存問題與深層原因分析硬件故障預警機制響應滯后，[X]%的故障未能提前發(fā)現(xiàn)，主要因部分設備不支持智能監(jiān)控。跨部門協(xié)作效率不足，硬件變更平均審批時長[X]小時，影響緊急故障處理時效。

針對性改進措施與實施計劃計劃引入智能硬件監(jiān)控系統(tǒng)，覆蓋[X]%關鍵設備，實現(xiàn)故障提前預警。建立硬件變更快速通道機制，將緊急審批時長壓縮至[X]小時內(nèi)。編寫《硬件維護SOP手冊》，規(guī)范操作流程，減少人為失誤。未來工作展望：技術深耕與價值創(chuàng)造

深化硬件故障預測與智能運維能力引入AI算法分析硬件運行日志與傳感器數(shù)據(jù)，建立服務器、網(wǎng)絡設備等關鍵硬件的故障預測模型，將故障發(fā)現(xiàn)提前至24小時以上，力爭將硬件故障率降低15%，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。

推動綠色節(jié)能技術落地與成本優(yōu)化研究并應用新型液冷、智能電源管理等綠色節(jié)能技術，目標將機房PUE值從當前1.38降至1.25以下，同時探索硬件資源動態(tài)調度