易捷行云智慧校园云解决方案基于新一代数字原生架构，在企业级数据中心以一个云平台统一承载、管理、使能全栈云产品与云服务，并可实现教育云产品和云服务的OTA(over the air)式平滑无感可进化;一云多芯，全面兼容适配主流生态包括芯片、整机、操作系统等软硬件基础设施，拥有超过1000+的云生态合作伙伴和60+的信创云产品与服务，构建全栈智慧校园云解决方案和信创云服务。

对于教育行业用户，易捷行云新一代私有云帮助他们以所见即所得的方式按需获取全栈云目录中的云服务，以低代码方式自我创建全新的云服务，为院校用户提供一体化架构、一体化运维、一键部署快速上线等能力，并支持云产品与云服务持续平滑无感升级进化，以公有云似的全栈体验获得全栈信创云的永续生命周期。

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智慧校园12大场景解决方案

多校区云解决方案

资源整合：整合不同校区分散资源，提高资源利用率;

异构兼容：兼容现有软硬件资料，利旧已有闲置资源;

弹性伸缩：根据开学季、毕业季等资源调用波峰期调整资源;

简单运维：资源快速创建与维护，减轻运维压力;

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教育混合云解决方案

采用易捷行云混合云管理平台实现对异构资源池和多厂商云产品的统一管理

基于云管理平台快速实现对私有云和公有云环境的统一管理。

帮助高校打通私有云、公有云之间的壁垒，跨云的资源迁移(Cloud Migration)并可利用公有云的资源优势，实现对高峰值业务的支撑和低成本的云灾备。

利用易捷行云混合云管理平台的成本分析功能，综合判读高校不同业务系统使用私有云或公有云的价格差异和多个公有云之间的价格差异。

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教育信创云解决方案

异构兼容：通过云基础设施软件，实现多种芯片路线异构并存，屏蔽底层芯片差异化;

降低消耗：使硬件资源更多用于业务支撑而非控制服务消耗，提升资源利用率;

简单易用：通过部署架构、管理界面、账号体系的统一，实现统一管理、统一运维、统一运营。

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高性能计算云解决方案

从单一计算模式到融合态计算模式;

从复杂技术运维中心到简单管理服务中心;

投资回报从低到高;

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教育灾备云解决方案

分类保护：普通数据定时备份，重要数据实时保护，合理利用灾备资源。

挂载恢复：重要数据备份版本立即被提取，以磁盘方式呈现，不占额外存储空间，可读可写，能指派给任意服务器访问。

应急接管：生产系统发生故障时，能在3-5分钟内迅速启动容灾机，保障业务持续运行。

异地容灾：在本地与异地均保存有备份数据，数据中心级灾难时，可从异地进行数据恢复。

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科研云解决方案

部署形态、场景多样：可根据不同业务最小 3 节点起步，按需提供最优基础设施资源配比。

增强算力：云平台通过一体化架构设计、内置高性能虚拟化引擎来屏蔽硬件的不足;

稳定、高可用：云基础设施面向企业级设计，以稳定性作为核心设计原则，基础设施从操作系统到业务运行的稳定性。

可进化：部署形态可进化、产品能力可进化、支撑场景可进化。

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教学实训云解决方案

大规模桌面统一管理，支持纳管多个资源池，同时具有轻松管理5000+虚拟桌面的能力

快速部署实施，集中管理和维护

低门槛接入设备，所有客户端零安装，零维护，大大减少了管理员的维护量;

直接运用 GPU 的图形处理能力，让高校能够高效地共享GPU, 满足高校实训的场景

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实验室云解决方案

简单运维，高低配置资源随时获取

高可靠架构设计，保障教学实验任务不中断

快速部署上线，小时级部署时间，提高实验室效率

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智慧图书馆云解决方案

快速发布应用：敏捷响应第三方图书馆系统提供应用快速编排和应用快速发布等能力;

海量数据处理：支撑图书馆大数据处理，支持Hadoop、Strom、Spark、MAPR等不同的计算框架;

互联网化转型：支撑业务互联网化转型，提供资源弹性伸缩，提供资源快速编排等;

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校园财务管理云解决方案

架构领先，基于数字原生引擎，平台云原生就绪

统一用户，统一权限管理您的容器、容器集群、云主机与裸金属

1+1>2, 容器与容器集群与云主机统一网络、统一云存储

轻量级、标准化的安全容器，唯一云私有部署提供该能力，解决财务系统的随时接入能力;

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教育人工智能云解决方案

通过数据挖掘算法和模型，高校可以对未来教学质量及教学方案进行较为准确的预测

基于通用的算法工具库，快速构建数据挖掘应用，打造智慧校园分析型应用。

提供强大的AI模型全生命周期管理能， 包括模型构建、模型一键部署、模型监控、模型自学习和自更新等核心能力;

提供各种模型的部署模板，使模型可以快速投产，并注重收集模型多维度反馈，构建数据驱动的智能业务闭环;

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教育大数据云解决方案

开放的体系架构，依托于底层分布式架构，支持多业务场景下的大规模数据处理，计算，分析和价值挖掘，满足企业复杂业务场景下的问题解决

高效灵活的资源分配和任务调度引擎

丰富的存储组件帮助企业解决复杂业务场景下多类型数据存储的问题，支持存储容量的按需扩展和在线扩容

提供基于分布式架构的机器学习和深度学习框架，并提供丰富的算法库

支持异构计算架构，有效整合多种资源，利用高速网络，基于普通X86服务器构建支持大规模数据存储和计算的基础设施

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