On-premise er ein måte der verksemder byggjer ut og driftar IT-infrastrukturen direkte i eigne serverrom eller på eigne serverar, i staden for å bruke ei ekstern skyteneste. Ved å ta i bruk On-premise får verksemder fordelen av å kunne ha direkte kontroll over datasikkerheita og systema.
Dette dokumentet forklarer teknisk dei viktigaste fordelane ein kan forvente ved innføring av Clevi On-Premise, samt eit sikkert, isolert datamiljø for Clevi-X MDLM(Massive Multimodal Language Model)-modellen.
1. Fordelar ved innføring av On-Premise
Maksimering av datauavhengigheit og tryggleik
- Alle prosessar, frå datainnmating til analyse, tenester og sikkerheitskopiering, blir drivne uavhengig innanfor verksemda sitt interne, lukka nettverk. → Minimerer risikoen for ekstern datalekkasje og er optimalisert for datasuverenitet og vern av personopplysningar
- Sensitive data, som Fine Dataset og private datasett, blir isolerte i eit eige tryggleiksområde → Dette gjer det enklare å kontrollere og revidere datatilgang.
Utforming av infrastruktur med høg yting og høg tilgjengelegheit
- GPU-/CPU-serverar blir sette opp som ein klynge i analyse- og berekningsområdet → Optimalisert for storskala AI-berekningar, sanntidsdatabehandling og parallell analyse
- HA(High Availability)-struktur blir teken i bruk → Stabil drift er mogleg utan avbrot i tenestene, sjølv når det oppstår feil.
Fleksibel datahandsaming og skalerbarheit
- Ved å skilje den integrerte databaseklynga frå lagringa for kalde sikkerheitskopiar → blir sanntidsdata og data for langtidslagring handterte effektivt
- Analyse-, teneste- og datahandsamingsområda er modulariserte, noko som gjer utviding og vedlikehald enkelt → Dette gjer det mogleg å reagere raskt på endringar i verksemda, auka datamengder og innføring av nye tenester.
SVCE(Clevi Safe Virtural Compute Environment)
- Forsterka tryggleik → Kvar oppgåve og brukarøkt blir fullstendig isolert for å hindre risikoen for køyring av skadeleg kode, datalekkasjar og systeminnbrot.
- Fleksibilitet og skalerbarheit → Talet på instansar og ressurskvotar kan justerast dynamisk etter behov, og tilpassa miljø blir tilbydde for ulike AI-arbeidsbelastningar (tekst, bilete, kode osb.)
- Driftseffektivitet → Automatisert ressursstyring og planlegging maksimerer utnyttinga av infrastrukturen, og støttar rask gjenoppretting og tilbakeføring av instansar ved feil.
2. Eit trygt, isolert datamiljø for Clevi-X MDLM-modellen
Clevi-X MDLM (M Double LM - Massive Multimodal Language Model) er ein neste generasjons multimodal AI-modell som er utvikla for å støtte praktisk databehandlingsarbeid ved å lære korleis menneske bruker datamaskiner, med tilhøyrande metodar, strukturar og prosedyrar.
Eit lettvekts containermiljø basert på CLK (Clevi Linux Kernel) er utforma slik at inntrenging av virus og skadeleg tilgang, så vel som alle handlingar som går utover tildelte løyve, blir umoglege.
- Sjølv i nettskybaserte datamiljø der fleire anonyme brukarar koplar seg til for ulike føremål, blir kvar økt og oppgåve fullstendig isolert gjennom SVCE(Safe Virtual Compute Environment), noko som sikrar tryggleik sjølv ved inntrenging eller angrepsforsøk frå skadelege brukarar.
- Sidan alle oppgåver, som internettilgang, utrekning, køyring av kode, verifisering av resultat og filinn- og utdata, blir utførte i eit trygt, isolert område, blir både pålitelegheita til modellens utdata og evna til å utføre oppgåver sikra.
- Eit trygt miljø mot ulike truslar, som hacking, datalekkasjar, angrep ved hjelp av modellen og angrep mot modellen.
Førespurnader og førespurnad om demo: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.