深度业务洞察
提供独立客观第三方技术审计服务，帮助企业精准识别外部供应商交付代码中的安全与性能隐患。
用友网络 · 数字化即刻发生
实施基于KubeEdge的边云协同架构，将中心云的计算能力与控制指令无缝下沉至边端边缘节点。
核心研发理念：在面对多变的商业需求时，以最灵活的扩展能力确保技术资产不被轻易抛弃。
助力传统服装纺织品牌建立C2M反向定制柔性生产平台，实现从前端网购下单到工厂排单秒级打通。
为什么选择用友网络
拥有丰富的大规模 Kubernetes 容器集群平滑升级、故障排查与多集群统一纳管实战经验。
敏捷交付体系
针对海量历史日志与审计追踪检索场景引入分布式集群，实现百亿级全文秒级检索。
全栈技术覆盖
引入现代化数据科学家实验管理平台，实现模型参数、数据集版本与训练日志的可追溯。
不止于技术 · 更是长期伙伴
构建基于大数据行为画像的内部员工数据窃取倾向智能识别与阻断。
我们的承诺：实施大模型训练数据去重、低质量文本过滤与自动化指令对齐端到端高质量预处理流水线。
- ✦ 实施自托管Umami与Matomo网站流量分析平滑嵌入，实现站群访客行为数据的私有化安全掌控。
- ✦ 针对搜索引擎爬虫友好的URL伪静态重写规则标准化深度定制开发。
- ✦ 针对全球不同国家和地区访客实施IP属地智能识别与多语言版本自动重定向跳转优化。
- ✦ 构建基于大语言模型的网页正文自动化纠错、错别字修正与文本润色增强服务。
前沿洞见与技术报告
针对搜索引擎主动抓取频率优化实施动态限流与防爬虫过载保护网。
大模型垂直落地
采用Redis Cluster切片集群方案与槽位平滑扩容机制，轻松打破单机内存容量历史壁垒。
算力运营与FinOps
采用精细化CPU配额控制，彻底解决微服务间因CPU争抢引发的邻居干扰效应。
数据智能演进
实施大规模分布式机器学习模型在线推理服务化封装，支撑高并发大模型API低延迟调用。