核心、汇聚、接入三层架构与Spine-leaf架构比较 ：三层架构 ：优点 ：明确的分层、简化管理、成熟的技术和广泛的应用。缺点 ：潜在的瓶颈（尤其在核心层）、横向扩展可能更加复杂。Spine-leaf架构 ：优点 ：提供高带宽、低延迟的非阻塞架构，高度可扩展，特别适用于数据中心。缺点 ：需要特定...

现实大多数都是第一种

首先不建议直接生产上使用纯开源版本的PG（不重要系统除外），因为需要造太多的轮子。迁移工具其实很多的，特别国产PG系数据库产品，都有自己的实时同步工具，一般方案都是：1： 通过工具配置ORACLE到PG的实时同步2： 找个时间点停止业务+停止复制3： 配置反向同步（防止迁移失败，在PG上跑的...

网络上的案例不一定适合你生产的应用，建议让国产数据厂商给出一个针对性方案。在通过小范围测试看看效果！

一般情况都是主机端进行迁移，因为一般都不是同一品牌的，即使是统一品牌，估计新旧存储的双活兼容也不容易。存储侧：不同品牌的，我们知道SAN有网关，异构虚拟化等，NAS好像没有或比较差；同品牌的可能也受到代次的问题，不一定兼容；主机侧：利用工具如BY，或者市场上主流的双机软件，storage f...

是迁移业务，更换服务器还是更换存储？如果是更换存储，PACS用的的文件存储还是对象，是用的集中式还是分布式？如果是分布式，用的是域名，不是IP地址，可以在线迁移，在存储上增加新节点，数据均衡完了，把老的摘掉不就行了吗？如果是不同品牌的存储，那得停了，看数据量的大小，停机的时间窗口就不一...

详细规划与评估：在迁移前进行详细的需求分析和风险评估。评估现有应用程序与新数据库之间的兼容性。迁移工具和策略选择：选择合适的数据迁移工具，如 Oracle Data Pump、SQL Developer 或第三方工具。采用逐步迁移策略，如“影子运行”或并行运行，减少系统停机时间。数据清洗和...

这个取决于业务及架构特性，以及围绕业务所带来的成本问题。需要结合自身企业的实际情况进行，比如，技术实力、业务特性、资金支持等。。。

引入大模型之后，AI平台可以通过 增加GPU数量、升级硬件设备包括存储、网络配置、优化算法模型、优化计算资源调度算法等方式提升算力。 在设置合理的GPU等资源用于大模型推理时，需要注意以下几点： 1、合理规划GPU资源：根据数据中心的实际情况，合理规划GPU资源，避免资源浪费和...

说到潜在问题，个人理解可能有以下几个方面的问题吧。一是数据隐私问题：大语言模型需要大量的数据来训练和优化模型，但是金融企业处理的数据通常包含大量的隐私信息，如个人身份信息、信用卡信息、财务信息等。如果这些数据不加保护地被用于训练模型，可能会泄露客户隐私，引起法律...