● 全资源统一整合，管理更高效
整合高校各院系的 CPU、GPU、存储等异构算力资源，借助青云智算技术，高校打造了统一的资源池，管理员无需登录多个系统，通过一个控制台即可查看全校算力状态，实现 “一套系统管所有”，避免跨系统协调的繁琐，管理效率提升 60% 以上。
● 批量容器环境交付，管理更有序
通过批量交付容器计算环境与开箱即用的 AI 实训环境，管理员无需手动配置，即可秒级创建教学实验环境，同时自动分配专属存储空间，支持远程连接。减少 80% 的人工分配流程，1 位管理员即可轻松运维近百台 CPU 与 GPU 服务器，大幅降低人力成本。
● 精细化权限隔离，管理不越界
根据不同角色，高校可以为管理员、用户配置差异化的权限：校级管理员拥有全平台管控权，可配置资源池、调整全校配额；院系管理员仅能管理本院系资源与用户，无法操作其他院系数据，避免权限过度集中导致的管理风险。同时，普通用户仅拥有个人资源的操作权限，无法查看或修改他人资源，确保权责边界清晰。
● 资源隔离+数据隔离，用户互不可见
支持不同院系的资源逻辑隔离，每个账户的算力配额独立划分，比如，学生 A 的实训容器与学生 B 的容器在逻辑层面完全分离，相互不可见、不可访问，避免误操作他人资源或抢占他人算力的问题；为每个账户分配专属的加密数据存储空间，实验代码、训练模型、数据集等数据独立存储，满足高校对教学实验数据、科研核心数据的安全需求。
● 物理隔离 + 网络隔离，跨集群安全管控
支持以一个管理平台同时对接多套算力集群，各集群的算力资源独立运行，数据仅在所属集群内流转，不出集群边界，避免跨集群数据交互带来的安全风险，适配高校按场景或者按校区划分集群的管理模式；支持为不同用户或院系、项目组配置独立的私有内网，用户间网络不互通，禁止连接外部网络，从网络层面阻断非授权访问，筑牢数据安全防线。
● 两级用户体系，减少权限配置负担
通过 “主账户 + 子账户” 两级用户体系，支持主账户创建多个子账户，校级或院系主账户可批量创建子账户，并为每个子账户分配专属算力配额与权限。
● 标准化规格定义，按不同算力需求配置
管理员可根据本校需求，灵活配置规格参数，如 CPU 核心、内存、GPU 数量、存储容量等，并对规格进行上架/下架管理，无需受限于固定参数，适配不同学科高校的算力需求。
● 多模式定价与计费，适配多种场景
既支持按需、包月、包年三类通用定价模式，又支持按长期使用、批量采购折扣等设置折扣，适配不同高校的预算管理方式。不仅支持按实际使用时长或容量计费，同时支持未到期资源退费、弹性伸缩后动态计费等灵活规则，适配各类高校的运营调整需求，保障成本可控。
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