Clevi On-premise

On-Premise คือรูปแบบที่องค์กรติดตั้งและดำเนินงานโครงสร้างพื้นฐานด้าน IT โดยตรงภายในห้องคอมพิวเตอร์หรือเซิร์ฟเวอร์ของตนเอง แทนการใช้คลาวด์ภายนอก การนำรูปแบบ On-Premise มาใช้ช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมความปลอดภัยของข้อมูลและระบบได้โดยตรง

เอกสารฉบับนี้อธิบายประโยชน์หลักที่คาดว่าจะได้รับจากการนำ Clevi On-Premise มาใช้ และสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบแยกที่ปลอดภัยสำหรับโมเดล Clevi-X MDLM(Massive Multimodal Language Model) ในเชิงเทคนิค

1. ประโยชน์ที่ได้รับจากการนำ On-Premise มาใช้

เพิ่มความเป็นอิสระและความปลอดภัยของข้อมูลสูงสุด

• ทุกกระบวนการตั้งแต่การนำเข้าข้อมูล การวิเคราะห์ การให้บริการ ไปจนถึงการสำรองข้อมูล ดำเนินการอย่างเป็นอิสระภายในเครือข่ายปิดขององค์กร → ลดความเสี่ยงในการรั่วไหลสู่ภายนอก และเหมาะสมอย่างยิ่งต่อการรักษาอธิปไตยของข้อมูลและการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล
• ข้อมูลที่มีความอ่อนไหว เช่น Fine Dataset และชุดข้อมูลส่วนตัว จะถูกแยกไว้ในพื้นที่รักษาความปลอดภัยเฉพาะ → ช่วยให้ควบคุมและตรวจสอบการเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย

การออกแบบโครงสร้างพื้นฐานประสิทธิภาพสูงและความพร้อมใช้งานสูง

• จัดเซิร์ฟเวอร์ GPU/CPU ในส่วนการวิเคราะห์และการประมวลผลเป็นคลัสเตอร์ → เหมาะสมกับการประมวลผล AI ขนาดใหญ่ การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ และการวิเคราะห์แบบขนาน
• ใช้โครงสร้าง HA(High Availability) → ช่วยให้ดำเนินงานได้อย่างเสถียรโดยไม่หยุดให้บริการ แม้เกิดข้อขัดข้อง

การจัดการข้อมูลที่ยืดหยุ่นและความสามารถในการขยายระบบ

• แยกคลัสเตอร์ฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลสำรองแบบ Cold Backup ออกจากกัน → ช่วยให้จัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลที่เก็บรักษาระยะยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ส่วนการวิเคราะห์ การให้บริการ และการจัดการข้อมูลได้รับการออกแบบเป็นโมดูล → ช่วยให้ขยายระบบและบำรุงรักษาได้ง่าย รวมทั้งตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของงาน ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น และการนำบริการใหม่มาใช้ได้อย่างรวดเร็ว

SVCE(Clevi Safe Virtural Compute Environment)

• การเสริมความปลอดภัย → แยกแต่ละงานและเซสชันผู้ใช้ออกจากกันโดยสมบูรณ์ เพื่อป้องกันความเสี่ยงจากการเรียกใช้โค้ดที่เป็นอันตราย การรั่วไหลของข้อมูล และการบุกรุกระบบ
• ความยืดหยุ่นและความสามารถในการขยาย → ปรับจำนวนอินสแตนซ์และโควตาการจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิกตามความจำเป็น พร้อมมอบสภาพแวดล้อมที่ปรับให้เหมาะกับเวิร์กโหลด AI หลากหลายรูปแบบ (ข้อความ รูปภาพ โค้ด ฯลฯ)
• ประสิทธิภาพการดำเนินงาน → เพิ่มประสิทธิภาพการใช้โครงสร้างพื้นฐานสูงสุดด้วยการจัดการทรัพยากรและการจัดตารางเวลาแบบอัตโนมัติ พร้อมรองรับการสร้างอินสแตนซ์ใหม่และการย้อนกลับอย่างรวดเร็วเมื่อเกิดความขัดข้อง

2. สภาพแวดล้อมคอมพิวเตอร์แบบแยกที่ปลอดภัยสำหรับโมเดล Clevi-X MDLM

Clevi-X MDLM (M Double LM - Massive Multimodal Language Model) คือโมเดล AI แบบมัลติโมดัลยุคถัดไปที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานคอมพิวเตอร์จริง โดยเรียนรู้สภาพแวดล้อม วิธีการใช้งาน โครงสร้าง และกระบวนการใช้งานคอมพิวเตอร์ของมนุษย์

สภาพแวดล้อมคอนเทนเนอร์น้ำหนักเบาบน CLK (Clevi Linux Kernel) ได้รับการออกแบบเพื่อให้ การบุกรุกของไวรัสและการเข้าถึงที่เป็นอันตราย รวมถึงการดำเนินการทั้งหมดที่เกินสิทธิ์ เป็นไปไม่ได้

• แม้ในสภาพแวดล้อมคลาวด์คอมพิวติ้งที่ผู้ใช้ไม่ระบุชื่อหลายรายเข้าถึงเพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย SVCE(Safe Virtual Compute Environment) จะแยกแต่ละเซสชันและงานออกจากกันโดยสมบูรณ์ เพื่อรับประกันความปลอดภัยแม้เผชิญการบุกรุกหรือความพยายามโจมตีจากผู้ใช้ที่เป็นอันตราย
• การดำเนินการทั้งหมด เช่น การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต การคำนวณ การเรียกใช้โค้ด การตรวจสอบผลลัพธ์ และการรับส่งไฟล์ เกิดขึ้นในพื้นที่แยกที่ปลอดภัย จึงรับประกันความน่าเชื่อถือของข้อมูลเอาต์พุตของโมเดลและความสามารถในการดำเนินงาน
• มอบสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยจากภัยคุกคามหลากหลายรูปแบบ เช่น การแฮ็ก การรั่วไหลของข้อมูล การโจมตีโดยใช้โมเดล และการโจมตีโมเดล

สอบถามข้อมูลและขอเดโม: [email protected]

Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.