온프레미스(On-Premise)는 기업이 IT 인프라를 외부 클라우드 대신 자체 전산실이나 서버에 직접 구축하고 운영하는 방식입니다. 온프레미스(On-Premise) 방식을 도입하면 기업은 데이터 보안과 시스템을 직접 통제할 수 있다는 장점이 있습니다.
본 문서에서는 Clevi On-Premise 도입 시 기대할 수 있는 주요 이점과, Clevi-X MDLM(Massive Multimodal Language Model) 모델을 위한 안전한 격리 컴퓨팅 환경에 대해 기술적으로 설명합니다.
1. On-Premise 도입 시 얻는 이점
데이터 독립성과 보안성 극대화
- 데이터 투입부터 분석, 서비스, 백업까지 모든 과정이 사내 폐쇄망 내에서 독립적으로 운영됩니다. → 외부 유출 위험 최소화, 데이터 주권 및 개인정보 보호에 최적화
- Fine Dataset, 프라이빗 데이터셋 등 민감 데이터는 별도 보안 영역에 격리 → 데이터 접근 통제 및 감사가 용이합니다.
고성능·고가용성 인프라 설계
- 분석·연산 영역에 GPU/CPU 서버를 클러스터로 구성 → 대규모 AI연산, 실시간 데이터 처리, 병렬 분석에 최적화
- HA(High Availability) 구조 적용 → 장애 발생 시에도 서비스 중단 없이 안정적 운영이 가능합니다.
유연한 데이터 관리 및 확장성
- 통합 데이터베이스 클러스터와 콜드 백업 스토리지를 분리하여 → 실시간 데이터와 장기 보관 데이터를 효율적으로 관리
- 분석, 서비스, 데이터 관리 영역이 모듈화되어 확장·유지보수가 용이하며 → 업무 변화, 데이터 증가, 신규 서비스 도입에 신속 대응할 수 있습니다.
SVCE(Clevi Safe Virtural Compute Environment)
- 보안성 강화 → 각 작업 및 사용자 세션을 완전히 격리하여 악의적 코드 실행, 데이터 유출, 시스템 침해 위험을 차단합니다.
- 유연성 및 확장성 → 필요에 따라 인스턴스 수, 자원 할당량을 동적으로 조정하며, 다양한 AI 워크로드(텍스트, 이미지, 코드 등)에 맞춤형 환경을 제공합니다
- 운영 효율성 → 자동화된 자원 관리 및 스케줄링으로 인프라 활용을 극대화하고, 장애 발생 시 신속한 인스턴스 재생성 및 롤백을 지원합니다.
2. Clevi-X MDLM 모델을 위한 안전한 격리 컴퓨터 환경
Clevi-X MDLM (M Double LM - Massive Multimodal Language Model)은 인간의 컴퓨팅 사용 환경 및 방식, 구조, 절차를 학습하여 실제 컴퓨팅 업무를 지원하도록 설계된 차세대 멀티모달 AI 모델입니다.
CLK (Clevi Linux Kernel) 기반 경량 컨테이너 환경은 바이러스의 침입 및 악의적 접근은 물론 권한을 넘어서는 모든 작업이 불가능하도록 설계되었습니다.
- 여러 익명 사용자가 다양한 목적으로 접속하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서도, SVCE(Safe Virtual Compute Environment)를 통해 각 세션과 작업을 완전히 격리하여, 악의적 사용자의 침입이나 공격 시도에도 안전을 보장합니다.
- 인터넷 접속, 계산, 코드 실행, 결과 검증, 파일 입출력 등 모든 작업이 안전한 격리 공간에서 이루어지므로, 모델의 출력 데이터 신뢰성과 작업 실행 능력이 보장됩니다.
- 해킹, 데이터 유출, 모델을 이용한 공격, 모델을 향한 공격 등 다양한 위협으로부터 안전한 환경을 제공합니다.
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