IT アーキテクチャ

チームが運用できる AI インフラ。

私たちは、実際の 運用環境 に合わせて、ランタイム形態、アクセス経路、配備 assumptions、診断、ロールバックメモ を設計します。

ランタイム topology / アクセス経路 / 配備 shape / hardware 診断 / ロールバックメモ

ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved deployment runbook passage image

01

Runtime topology

models、jobs、supporting サービス がどこで動くか。

02

Access path

operator entry points、network assumptions、admin 画面s。

03

Deployment assumptions

hardware、environment、ランタイム、保守 constraints。

04

Diagnostics notes

capacity、VRAM、queue latency、process health、logs。

05

Operator runbook

install、activation、recovery、rollback、引き継ぎメモ。

System boundary

runtimeworkstation | on-prem | VPC
accessoperator | admin | service
diagnosticslogs | capacity | rollback
networkprivate | restricted
handofftopology | runbook

Fit

このサービスが適する場面

プライベートモデルワークフロー を実験から運用可能な environments へ移そうとしているチームに最適です。

  • 定義された モデル作業flow 境界
  • 既知の 配備 target または constraint
  • operator access に明示的な設計が必要
  • rollback と recovery が重要である

Environment

Environment と 配備 shape

Architecture は、default platform template ではなく、顧客 environment に従います。

  • Apple Silicon またはローカル workstation
  • On-prem GPU または内部 server
  • Private cloud または VPC 文脈
  • 制限された network assumptions
ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved deployment topology courtyard model image

Runtime

Runtime topology と model path

私たちは models がどこで動き、成果物 がどのように load され、data がどのように ワークフロー に届くかを定義します。

  • Runtime location と responsibility
  • Model または アダプター loading path
  • Data package または 検索 access
  • 成果物 の update path
ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved fused model core in a marble cradle image

Access

Access path と operator 画面

Operator routes、admin actions、sensitive 画面s は、implementation 前に明示されます。

  • Identity と role assumptions
  • Network entry path
  • Admin 画面 と operator actions
  • Secrets handling assumptions
ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved monumental access key image for private AI access control

Diagnostics

Hardware 診断 と rollback

Operability work は、first 配備 のための控えめな signals、起こりうる failures、recovery paths を扱います。

  • Hardware capacity と VRAM
  • Queue latency と process health
  • Log collection assumptions
  • Rollback と recovery notes
ChatGPT generated placeholder Titan-inspired heavy neo-engraved deployment runbook passage image

Support

Implementation support model

私たちは顧客チームと直接協働し、architecture、first 配備、handoff まで伴走します。

  • implementation 前の architecture pass
  • remote または on-site support
  • 顧客レビュー と handoff
  • follow-up changes は別途スコープ化

Patterns

Example architecture パターン

典型的な パターン は private model environments であり、generic IT outsourcing や cloud migration ではありません。

  • Local AI workstation
  • On-prem GPU ランタイム
  • Private VPC model service
  • Restricted 評価 environment

Ledger

Deliverables ledger

出力は、レビュー、implementation、顧客側 operation のための実用的な architecture package です。

  • Architecture brief
  • Runtime topology
  • Access と 配備 assumptions
  • Diagnostics と ロールバックメモ

Boundary check

operating 境界 を設計する。

モデル作業flow、target environment、access constraints、hardware 文脈、support expectations を持ち込んでください。

ワークフロー、environment、アクセス経路、hardware constraints、配備 timeline を共有してください。

System signals

  • プライベートモデルワークフロー をデプロイする必要がある。
  • チームが operation を所有または共同所有する。
  • Access、診断、rollback に設計が必要である。

Boundary limits

  • helpdesk または generic MSP support が必要である。
  • guaranteed security または compliance outcomes を期待している。
  • SaaS 制御-plane product が欲しい。