业务痛点

【信息化架构欠缺灵活性】

随着大数据、、、、[**]I 等应用的增多，，
，，迫切需要通过云平台满足应用的多样性和敏捷性需求。。
。。

【各业务系统缺乏数据联动】

数据不集中使得跨部门的数据处理需要人工，，，无法保证数据的实时性和精准性。。

【运营和运维难度大】

现有系统的自动化运维水平不高，，，没有形成校园云的运营体系
，，，受限于人力等方面的投入
，，，数据中心运维管理复杂。。。。

部署架构

应用场景

【大数据科研平台】

QingCloud PaaS 平台支持主流开源数据库、、、大数据产品，，，，为科研项目提供完整大数据环境。。。。极简的图形一键部署模式，，，所有大数据框架部署实现图形化与自动化。。。
。同时提供大数据框架与对象存储的对接，，，，保存大数据分析各阶段数据。。
。

【教务处季节性高并发应用】

教务处季节性高并发应用，，，如选课系统，，，，考试查询等系统，，，，在特定时间点集中访问，，，导致资源不足应用访问瘫痪。。QingCloud 云平台负载均衡集群可感知用户访问数变化，
，，动态缩减后端虚拟机数量
，，，保证应用流畅运行。。
。
。

【海量非结构化数据存储】

高校每年都会产生大量教育资料（文档、、教学录音、、教学视频
、、、知识库等）、、、学生档案，，以及各类视频监控产生的海量非结构化文件。
。QingStor 对象存储能够轻松与各种应用对接
，，，，提供无限横向扩展能力，，支撑丰富的上层业务和数据分析系统，，，，最大化地发掘和利用数据价值。。。

【[**]I 科研平台】

QingCloud 企业云平台支持主流开源 [**]I 框架，，
，并支持各类 GPU 卡，
，可以为科研项目提供 [**]I 运算环境和训练样本环境，，环境部署实现模板化，
，，，全图形界面操作
，
，
，配置自动化。。用户可在深度学习平台上进行单机或分布式深度学习模型训练与推断，
，，并可享受云计算弹性特性，，按需进行横向、、、、纵向扩展。。