ऑन-प्रिमायसेस (On-Premise) म्हणजे बाह्य क्लाउडऐवजी कंपनीच्या स्वतःच्या डेटा सेंटरमध्ये किंवा सर्व्हरवर IT पायाभूत सुविधा थेट उभारून आणि चालविण्याची पद्धत होय. ऑन-प्रिमायसेस (On-Premise) पद्धत स्वीकारल्याने कंपनीला डेटा सुरक्षा आणि प्रणालीवर थेट नियंत्रण ठेवता येते.
या दस्तऐवजात Clevi On-Premise स्वीकारताना अपेक्षित असलेले प्रमुख फायदे आणि Clevi-X MDLM(Massive Multimodal Language Model) मॉडेलसाठी सुरक्षित विलगीकृत संगणन वातावरण यांचे तांत्रिक स्पष्टीकरण दिले आहे.
1. On-Premise स्वीकारण्याचे फायदे
डेटा स्वायत्तता आणि सुरक्षा अधिकतम करणे
- डेटा इनपुटपासून विश्लेषण, सेवा आणि बॅकअपपर्यंत सर्व प्रक्रिया कंपनीच्या अंतर्गत बंद नेटवर्कमध्ये स्वतंत्रपणे चालवल्या जातात. → बाह्य गळतीचा धोका कमीत कमी करणे, डेटा सार्वभौमत्व आणि वैयक्तिक माहिती संरक्षणासाठी अनुकूल
- Fine Dataset, खाजगी डेटासेट यांसारखा संवेदनशील डेटा स्वतंत्र सुरक्षा क्षेत्रात विलग केला जातो → डेटा प्रवेश नियंत्रण आणि ऑडिट सुलभ होते.
उच्च-कार्यक्षमता·उच्च-उपलब्धता पायाभूत सुविधांची रचना
- विश्लेषण·संगणन क्षेत्रात GPU/CPU सर्व्हर क्लस्टर म्हणून संरचित केले जातात → मोठ्या प्रमाणातील AI संगणन, रिअल-टाइम डेटा प्रक्रिया आणि समांतर विश्लेषणासाठी अनुकूल
- HA(High Availability) संरचना लागू केली जाते → बिघाड झाल्यासही सेवा खंडित न होता स्थिरपणे चालवता येते.
लवचिक डेटा व्यवस्थापन आणि विस्तारक्षमता
- एकात्मिक डेटाबेस क्लस्टर आणि कोल्ड बॅकअप स्टोरेज वेगळे करून → रिअल-टाइम डेटा आणि दीर्घकालीन साठवणुकीचा डेटा कार्यक्षमतेने व्यवस्थापित करता येतो
- विश्लेषण, सेवा आणि डेटा व्यवस्थापन क्षेत्रे मॉड्युलर असल्याने विस्तार·देखभाल सुलभ होते आणि → कामकाजातील बदल, डेटामधील वाढ आणि नवीन सेवा स्वीकारण्यास जलद प्रतिसाद देता येतो.
SVCE(Clevi Safe Virtural Compute Environment)
- सुरक्षा 강화 → प्रत्येक कार्य आणि वापरकर्ता सत्र पूर्णपणे विलग करून दुर्भावनापूर्ण कोडची अंमलबजावणी, डेटा गळती आणि प्रणालीमध्ये अनधिकृत प्रवेशाचा धोका रोखतो.
- लवचिकता आणि विस्तारक्षमता → गरजेनुसार इन्स्टन्सची संख्या आणि संसाधन वाटप गतिशीलपणे समायोजित करून, विविध AI वर्कलोड्ससाठी (मजकूर, प्रतिमा, कोड इत्यादी) अनुरूप वातावरण प्रदान करतो
- ऑपरेशनल कार्यक्षमता → स्वयंचलित संसाधन व्यवस्थापन आणि शेड्युलिंगद्वारे पायाभूत सुविधांचा वापर कमाल पातळीवर नेतो आणि बिघाड झाल्यास इन्स्टन्सची त्वरित पुनर्निर्मिती व रोलबॅक करण्यास समर्थन देतो.
2. Clevi-X MDLM मॉडेलसाठी सुरक्षित विलग संगणकीय वातावरण
Clevi-X MDLM (M Double LM - Massive Multimodal Language Model) हे मानवांच्या संगणकीय वापराचे वातावरण, पद्धती, संरचना आणि प्रक्रियांचे शिक्षण घेऊन प्रत्यक्ष संगणकीय कार्यांना समर्थन देण्यासाठी तयार केलेले पुढील पिढीचे मल्टीमोडल AI मॉडेल आहे.
CLK (Clevi Linux Kernel) वर आधारित हलके कंटेनर वातावरण हे व्हायरसचा शिरकाव आणि दुर्भावनापूर्ण प्रवेश तसेच अधिकारांच्या मर्यादेपलीकडील कोणतेही कार्य अशक्य होईल अशा प्रकारे तयार केले आहे.
- अनेक अनामिक वापरकर्ते विविध उद्देशांसाठी प्रवेश करणाऱ्या क्लाउड संगणकीय वातावरणातही, SVCE(Safe Virtual Compute Environment) द्वारे प्रत्येक सत्र आणि कार्य पूर्णपणे विलग केले जाते, ज्यामुळे दुर्भावनापूर्ण वापरकर्त्याच्या घुसखोरी किंवा हल्ल्याच्या प्रयत्नांपासून सुरक्षितता सुनिश्चित होते.
- इंटरनेट प्रवेश, गणना, कोडची अंमलबजावणी, परिणामांचे प्रमाणीकरण, फाइल इनपुट/आउटपुट यांसह सर्व कार्ये सुरक्षित विलग जागेत केली जात असल्याने, मॉडेलच्या आउटपुट डेटाची विश्वासार्हता आणि कार्ये पार पाडण्याची क्षमता सुनिश्चित केली जाते.
- हॅकिंग, डेटा गळती, मॉडेलचा वापर करून केलेले हल्ले आणि मॉडेलवर केलेले हल्ले यांसह विविध धोक्यांपासून सुरक्षित वातावरण प्रदान करते.
चौकशी आणि डेमोची विनंती: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. सर्व हक्क राखीव.