On-premise (On-Premise) es una modalidad en la que las empresas construyen y operan directamente su infraestructura de TI en sus propios centros de datos o servidores, en lugar de utilizar una nube externa. Adoptar una modalidad on-premise (On-Premise) ofrece la ventaja de que las empresas pueden controlar directamente la seguridad de los datos y los sistemas.
Este documento explica técnicamente los principales beneficios esperados al implementar Clevi On-Premise y el entorno de cómputo aislado y seguro para el modelo Clevi-X MDLM (Massive Multimodal Language Model).
1. Beneficios de implementar On-Premise
Maximización de la independencia y la seguridad de los datos
- Todos los procesos, desde la introducción y el análisis de datos hasta los servicios y las copias de seguridad, se operan de forma independiente dentro de la red interna cerrada de la empresa. → Minimiza el riesgo de filtraciones externas y está optimizado para la soberanía de los datos y la protección de la información personal
- Los datos confidenciales, como Fine Dataset y los conjuntos de datos privados, se aíslan en áreas de seguridad independientes → Esto facilita el control y la auditoría del acceso a los datos.
Diseño de infraestructura de alto rendimiento y alta disponibilidad
- Los servidores GPU/CPU se configuran en clústeres en las áreas de análisis y cómputo → Optimización para cálculos de IA a gran escala, procesamiento de datos en tiempo real y análisis en paralelo
- Se aplica una estructura HA (High Availability) → Permite una operación estable sin interrupciones del servicio incluso cuando ocurre una falla.
Gestión flexible de datos y escalabilidad
- La separación del clúster de bases de datos integrado y el almacenamiento de copias de seguridad en frío permite → Gestionar de manera eficiente los datos en tiempo real y los datos de conservación a largo plazo
- Las áreas de análisis, servicios y gestión de datos están modularizadas, lo que facilita la expansión y el mantenimiento → Permite responder rápidamente a los cambios operativos, al aumento de datos y a la implementación de nuevos servicios.
SVCE(Clevi Safe Virtural Compute Environment)
- Seguridad reforzada → Aísla por completo cada tarea y sesión de usuario para bloquear el riesgo de ejecución de código malicioso, filtración de datos y vulneración del sistema.
- Flexibilidad y escalabilidad → Ajusta dinámicamente la cantidad de instancias y las cuotas de recursos según sea necesario, y proporciona entornos personalizados para diversas cargas de trabajo de IA (texto, imágenes, código, etc.).
- Eficiencia operativa → Maximiza el aprovechamiento de la infraestructura mediante la gestión y programación automatizadas de recursos, y admite la recreación y reversión rápidas de instancias en caso de fallas.
2. Entorno informático aislado y seguro para el modelo Clevi-X MDLM
Clevi-X MDLM (M Double LM - Massive Multimodal Language Model) es un modelo de IA multimodal de próxima generación diseñado para aprender los entornos, métodos, estructuras y procedimientos del uso humano de la computación, con el fin de brindar soporte para tareas informáticas reales.
El entorno de contenedores ligero basado en CLK (Clevi Linux Kernel) está diseñado para que sean imposibles tanto la intrusión de virus y el acceso malicioso como cualquier operación que exceda los permisos.
- Incluso en entornos de computación en la nube a los que acceden varios usuarios anónimos con diversos fines, SVCE(Safe Virtual Compute Environment) aísla por completo cada sesión y tarea para garantizar la seguridad ante intrusiones o intentos de ataque de usuarios maliciosos.
- Todas las tareas, como el acceso a Internet, los cálculos, la ejecución de código, la verificación de resultados y la entrada y salida de archivos, se realizan en un espacio de aislamiento seguro, lo que garantiza la confiabilidad de los datos de salida del modelo y su capacidad para ejecutar tareas.
- Proporciona un entorno seguro frente a diversas amenazas, como el hackeo, la filtración de datos, los ataques mediante el modelo y los ataques dirigidos al modelo.
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