On-premise innebærer at virksomheten bygger ut og drifter IT-infrastrukturen direkte i egne serverrom eller på egne servere, i stedet for å bruke en ekstern sky. Ved å ta i bruk en on-premise-løsning får virksomheten fordelen av å kunne kontrollere datasikkerheten og systemene direkte.
Dette dokumentet beskriver teknisk de viktigste fordelene som kan forventes ved innføring av Clevi On-Premise, samt et sikkert, isolert databehandlingsmiljø for Clevi-X MDLM(Massive Multimodal Language Model)-modellen.
1. Fordeler ved innføring av On-Premise
Maksimal datauavhengighet og sikkerhet
- Alle prosesser, fra datainput og analyse til tjenester og sikkerhetskopiering, driftes uavhengig innenfor virksomhetens lukkede nettverk. → Minimerer risikoen for ekstern datalekkasje og er optimalisert for datasuverenitet og beskyttelse av personopplysninger
- Sensitive data, som Fine Dataset og private datasett, isoleres i et separat sikkerhetsområde → Gjør tilgangskontroll og revisjon enklere.
Utforming av infrastruktur med høy ytelse og høy tilgjengelighet
- GPU-/CPU-servere konfigureres som en klynge i analyse- og beregningsområdet → Optimalisert for storskala AI-beregninger, sanntidsdatabehandling og parallell analyse
- HA(High Availability)-struktur tas i bruk → Sikrer stabil drift uten tjenesteavbrudd selv ved feil.
Fleksibel datahåndtering og skalerbarhet
- Ved å separere den integrerte databaseklyngen og lagringen for kalde sikkerhetskopier → Håndteres sanntidsdata og data for langtidslagring effektivt
- Analyse-, tjeneste- og datahåndteringsområdene er modulære, noe som gjør utvidelse og vedlikehold enkelt → Gjør det mulig å reagere raskt på endringer i arbeidsprosesser, økende datamengder og innføring av nye tjenester.
SVCE(Clevi Safe Virtural Compute Environment)
- Forbedret sikkerhet → Isolerer hver oppgave og brukerøkt fullstendig for å blokkere risikoen for kjøring av skadelig kode, datalekkasje og systeminntrenging.
- Fleksibilitet og skalerbarhet → Justerer dynamisk antallet instanser og ressurskvoter etter behov, og tilbyr tilpassede miljøer for ulike AI-arbeidsbelastninger (tekst, bilder, kode osv.).
- Driftseffektivitet → Maksimerer utnyttelsen av infrastrukturen gjennom automatisert ressursstyring og planlegging, og støtter rask gjenoppretting og tilbakerulling av instanser ved feil.
2. Et sikkert, isolert datamiljø for Clevi-X MDLM-modellen
Clevi-X MDLM (M Double LM - Massive Multimodal Language Model) er en neste generasjons multimodal AI-modell som er utviklet for å støtte reelle databehandlingsoppgaver ved å lære hvordan mennesker bruker datamaskiner, inkludert bruksmønstre, struktur og prosedyrer.
Et lettvektscontainermiljø basert på CLK (Clevi Linux Kernel) er utformet slik at virusinntrenging og ondsinnet tilgang, samt alle handlinger som overskrider tillatelser, er umulige.
- Selv i nettskybaserte databehandlingsmiljøer der flere anonyme brukere kobler seg til for ulike formål, isolerer SVCE(Safe Virtual Compute Environment) hver økt og oppgave fullstendig, noe som ivaretar sikkerheten selv ved inntrenging eller angrepsforsøk fra ondsinnede brukere.
- Alle oppgaver, inkludert internettilgang, beregning, kjøring av kode, validering av resultater og filinndata og -utdata, utføres i et sikkert, isolert område. Dette sikrer påliteligheten til modellens utdata og evnen til å utføre oppgaver.
- Tilbyr et sikkert miljø mot ulike trusler, som hacking, datalekkasje, angrep ved hjelp av modellen og angrep rettet mot modellen.
Forespørsler og demonstrasjoner: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. Med enerett.