公有云平台建设_成都智辰科技有限公司

面临的挑战

基础架构迁移与治理复杂

传统应用迁移上云困难，缺乏专业的云原生架构规划；多云/混合云环境下的资源统一治理、成本优化与安全合规难度高。

缺乏面向未来的技术整合

虽然拥有云资源，但难以将前沿技术（如AI/大模型）与核心业务流程深度结合，无法将研发管理（如GitHub）与云平台能力高效联动，创新速度受限。

资源浪费与成本失控

缺乏精细化的FinOps（财务运营）能力，导致云资源使用效率低下，成本增长失控，难以将云的弹性转化为经济效益。

运维自动化程度不足

基础设施即代码（IaC）、配置自动化等技术应用不彻底，仍存在大量人工配置和运维工作，难以支撑业务的快速迭代需求。

客户价值

稳固的云底座与降本增效

确保您的核心应用安全、合规、稳定运行在云端。通过精细化成本优化服务，将您的云支出有效转化为业务价值。

AI赋能业务加速

专注于集成公有云的AI工具链，快速搭建模型训练与推理平台。无论是预训练模型的调用、AutoML的低代码应用，还是复杂的LLMOps部署，将AI能力快速落地到业务场景。

研发生态高效融合

实现GitHub与公有云DevOps无缝衔接。通过定制化CI/CD流水线，实现代码、基础设施和云资源的自动化部署，将研发效率提升至行业领先水平。

一站式云专家服务

提供覆盖规划、迁移、治理、优化的全生命周期服务，并拥有多云认证专家团队，为复杂云环境保驾护航。

方案介绍

云基础架构规划与迁移服务（IaaS/PaaS）

针对新应用，采用容器化（Kubernetes）、Serverless等云原生技术进行架构设计，实现高弹性与高可用。评估现有应用，制定最小化停机时间的上云策略，并对迁移后的应用进行性能和成本优化。

AI工具链集成与落地服务

集成并配置公有云上的MaaS（模型即服务）平台，提供GPU/TPU等高性能算力，加速大模型（LLM）的训练和微调。帮助业务系统调用预训练模型API，实现图像识别、自然语言处理等能力的快速业务化，降低AI技术门槛。

GitHub/DevOps生态融合

深度融合GitHub Actions与云平台，实现代码提交-自动测试-安全扫描-云端部署的全自动化流水线。采用Terraform/Ansible等工具，将基础设施定义为代码，实现环境的快速、一致、可追溯部署。

云治理与持续优化（FinOps）

部署云成本管理工具，进行用量分析和预算控制，并通过保留实例（RI）/ Savings Plan等策略实现持续降本。统一配置云平台的身份与访问管理（IAM）和安全策略，确保数据和资源的访问控制满足行业合规要求。

适用场景

创新驱动型企业

需要快速试验和部署AI新模型；要求研发效率达到极致。

传统企业数字化转型

需要将核心业务迁移到云端；缺乏云原生和安全治理经验。

高弹性、高并发业务

业务负载波动大（如电商大促）；需要精确控制计算资源。

软件开发/SaaS

需要高效的CI/CD流程；希望将基础设施配置标准化。