NAZARE
Infraestructura de datos de fabricación en tres servidores
Opere conjuntamente conexiones, ingesta, almacenamiento y consultas en un clúster local.
Explorar el producto
Productos
El saber hacer de su fábrica puede permanecer dentro.
Ejecute datos de equipos e IA íntegramente en su infraestructura con accesos y procedimientos operativos diseñados según las políticas de su planta.
Para propietarios y responsables de planta
Adopte la IA manteniendo el conocimiento de producción dentro de la empresa.
Para producción, calidad y mantenimiento
Utilice la información que necesita su trabajo sin cargarla externamente.
El enfoque
¿Cómo funciona?
- 01 Mantener los datos dentro
Adaptarse a plantas con restricciones de salida de datos
- 02 Configurar acceso
Utilizar datos dentro del alcance de cada tarea
- 03 Ejecutar internamente
Iniciar nuevos usos dentro de la política de la empresa
- 04 Revisar las operaciones
Planificar más allá de la implantación inicial
Detalles
Alcance y consideraciones
Definir ubicación y responsabilidades operativas
NAZARE es una plataforma de fabricación en servidores propios que utiliza contenedores Kubernetes y almacenamiento distribuido. Los módulos de captura, almacenamiento, consulta y API permiten ampliar por separado procesamiento y almacenamiento.
Las redes aisladas requieren planes para importación de paquetes, actualizaciones, relojes, autenticación, copias de seguridad y acceso de soporte. Defina las responsabilidades entre los equipos de infraestructura del cliente e Ingkle.
Disponibilidad y operaciones de implantación
La disponibilidad depende del diseño de nodos, discos, red, alimentación y recuperación, no solo del número de servidores. Se recomiendan al menos tres nodos para clústeres operativos; un único nodo sirve para evaluación y demostración.
Las capacidades operativas admitidas incluyen contenedores, escalado horizontal, GitOps/IaC, despliegues graduales, canary y blue-green, y supervisión de recursos. Valide los objetivos de recuperación frente al diseño y contrato reales.
Lista de revisión de infraestructura
- Rutas permitidas entre redes de equipos y servicios
- Alta de cuentas, autenticación y revocación
- API de modelos externos frente a servicio interno de LLM
- Importación y verificación de actualizaciones y ventanas de mantenimiento
- Ubicación de copias de seguridad, pruebas de restauración y contactos de incidentes
- Responsabilidad sobre adquisición y mantenimiento de hardware
El procesamiento de IA se dimensiona por separado según modelo y concurrencia; las recomendaciones de servidores de plataforma no son una especificación universal de LLM.
Empezar juntos
Díganos qué quiere mejorar primero.
Háblenos de sus equipos, datos y prioridades para revisar un camino desde la conexión hasta las operaciones.