On-premise-ը այն եղանակն է, երբ ընկերությունը ՏՏ ենթակառուցվածքը արտաքին ամպի փոխարեն անմիջականորեն կառուցում և շահագործում է սեփական տվյալների կենտրոնում կամ սերվերներում։ On-premise եղանակի ներդրման դեպքում ընկերությունը կարող է անմիջականորեն վերահսկել տվյալների անվտանգությունն ու համակարգերը։
On-premise-ը այն եղանակն է, երբ ընկերությունը ՏՏ ենթակառուցվածքը արտաքին ամպի փոխարեն անմիջականորեն կառուցում և շահագործում է սեփական տվյալների կենտրոնում կամ սերվերներում։ On-premise եղանակի ներդրման դեպքում ընկերությունը կարող է անմիջականորեն վերահսկել տվյալների անվտանգությունն ու համակարգերը։
Այս փաստաթղթում տեխնիկապես ներկայացվում են Clevi On-Premise-ի ներդրման ակնկալվող հիմնական առավելությունները, ինչպես նաև Clevi-X MDLM(Massive Multimodal Language Model) մոդելի համար անվտանգ մեկուսացված հաշվողական միջավայրը։
1. On-Premise-ի ներդրման առավելությունները
Տվյալների անկախության և անվտանգության առավելագույնացում
Տվյալների մուտքագրումից մինչև վերլուծություն, ծառայությունների մատուցում և պահուստավորում՝ բոլոր գործընթացներն անկախորեն իրականացվում են ընկերության ներքին փակ ցանցում։ → Արտաքին արտահոսքի ռիսկի նվազագույնացում, տվյալների ինքնիշխանության և անձնական տվյալների պաշտպանության օպտիմալացում
Զգայուն տվյալները, ինչպիսիք են Fine Dataset-ը և մասնավոր տվյալների հավաքածուները, մեկուսացվում են առանձին անվտանգության տիրույթում → տվյալների հասանելիության վերահսկումն ու աուդիտն ավելի դյուրին են։
Բարձր արտադրողականությամբ և բարձր հասանելիությամբ ենթակառուցվածքի նախագծում
Վերլուծության և հաշվարկների տիրույթում GPU/CPU սերվերները կազմավորվում են կլաստերի տեսքով → օպտիմալացված են լայնածավալ AI հաշվարկների, տվյալների իրական ժամանակում մշակման և զուգահեռ վերլուծության համար
HA(High Availability) կառուցվածքի կիրառում → խափանումների դեպքում ևս հնարավոր է կայուն շահագործում՝ առանց ծառայության ընդհատման։
Տվյալների ճկուն կառավարում և ընդլայնելիություն
Միասնական տվյալների բազայի կլաստերն ու սառը պահուստավորման պահոցը տարանջատվում են → իրական ժամանակի և երկարաժամկետ պահպանման տվյալների արդյունավետ կառավարում
Վերլուծության, ծառայությունների և տվյալների կառավարման տիրույթները մոդուլային են, ուստի հեշտ են ընդլայնվում և սպասարկվում → հնարավոր է արագ արձագանքել աշխատանքային փոփոխություններին, տվյալների աճին և նոր ծառայությունների ներդրմանը։
SVCE(Clevi Safe Virtural Compute Environment)
Անվտանգության ուժեղացում → յուրաքանչյուր առաջադրանք և օգտատիրոջ նիստ ամբողջությամբ մեկուսացվում են՝ կանխելով վնասաբեր կոդի գործարկման, տվյալների արտահոսքի և համակարգի խախտման ռիսկերը։
Ճկունություն և ընդլայնելիություն → ըստ անհրաժեշտության դինամիկ կերպով կարգավորվում են ինստանսների քանակը և ռեսուրսների հատկացման չափաբաժինները՝ տարբեր AI աշխատանքային ծանրաբեռնվածություններին (տեքստ, պատկեր, կոդ և այլն) համապատասխանեցված միջավայր ապահովելու համար։
Գործառնական արդյունավետություն → ռեսուրսների ավտոմատացված կառավարումն ու պլանավորումը առավելագույնի են հասցնում ենթակառուցվածքի օգտագործումը և խափանումների դեպքում աջակցում են ինստանսների արագ վերաստեղծմանը և հետադարձ վերականգնմանը։
2. Անվտանգ մեկուսացված համակարգչային միջավայր Clevi-X MDLM մոդելի համար
Clevi-X MDLM (M Double LM - Massive Multimodal Language Model) հաջորդ սերնդի մուլտիմոդալ AI մոդել է, որը նախագծվել է մարդու կողմից համակարգչային միջավայրի օգտագործման պայմանները և եղանակները, կառուցվածքն ու ընթացակարգերը սովորելու և իրական համակարգչային աշխատանքին աջակցելու համար։
CLK (Clevi Linux Kernel)-ի վրա հիմնված թեթև կոնտեյներային միջավայրը նախագծված է այնպես, որ վիրուսների ներթափանցումն ու վնասաբեր մուտքը, ինչպես նաև թույլտվությունների սահմանները գերազանցող ցանկացած գործողություն անհնար լինի։
Նույնիսկ ամպային հաշվարկային միջավայրում, որտեղ բազմաթիվ անանուն օգտատերեր մուտք են գործում տարբեր նպատակներով, SVCE(Safe Virtual Compute Environment)-ի միջոցով յուրաքանչյուր նիստ և առաջադրանք ամբողջությամբ մեկուսացվում է՝ ապահովելով անվտանգություն վնասաբեր օգտատերերի ներթափանցման կամ հարձակման փորձերի դեպքում։
Բոլոր գործողությունները, ներառյալ ինտերնետին միացումը, հաշվարկը, կոդի գործարկումը, արդյունքների ստուգումը, ֆայլերի մուտքն ու ելքը, կատարվում են անվտանգ մեկուսացված տարածքում՝ երաշխավորելով մոդելի ելքային տվյալների հուսալիությունն ու առաջադրանքների կատարման կարողությունը։
Ապահովում է անվտանգ միջավայր տարբեր սպառնալիքներից, այդ թվում՝ հաքերային հարձակումներից, տվյալների արտահոսքից, մոդելի միջոցով իրականացվող հարձակումներից և մոդելի դեմ ուղղված հարձակումներից։
