01
경계 브리프
고객이 제어하는 environment 안에 무엇이 머무르는지에 대한 실무적 정의.
소버린 인프라
고객이 제어하는 경계 안의 AI.
우리는 런타임, 데이터 패키지, model 결과물, 접근 경로, 롤백 절차가 고객이 정의한 제어 아래 머무르는 scoped 운영 환경를 위한 프라이빗 AI 시스템를 구축합니다.
customer VPC / private cloud / on-prem GPU / air-gapped / edge 런타임
02
Deployment topology
Runtime placement, hardware assumptions, network path, operating constraints.
03
Runtime package
Model 결과물, 런타임 config, dependencies, 활성화 메모.
04
Access assumptions
누가 무엇에 도달할 수 있는지, 결과물가 어떻게 이동하는지, temporary files가 어디에 존재할 수 있는지.
05
Runbook notes
Operator steps, debug logs, recovery assumptions, rollback paths.
System boundary
boundarycustomer-controlled
runtimelocal | on-prem | VPC | edge
artifactsmodels | data | configs
operationoperator path | rollback
handoffrunbook | diagnostics
Fit
이 서비스가 적합한 경우
고객이 제어하는 배포 경계 안에서 실행되어야 하는 정의된 AI 워크플로를 가진 팀에 가장 적합합니다.
- 프라이빗 AI 작업flow가 이미 식별됨
- 고객이 정의한 infra구조 경계가 필요함
- Data 또는 결과물가 generic SaaS를 사용할 수 없음
- 직접적인 implementation support가 필요함
Boundary
operating 경계 선택
우리는 모든 워크플로를 하나의 hosted 패턴에 밀어 넣지 않고, 고객 environment를 중심으로 배포를 형성합니다.
- 로컬 workstation 또는 Apple Silicon
- On-prem GPU 또는 내부 server
- Customer VPC 또는 private cloud
- 제한된 network 또는 edge site
Runtime
런타임 path package화
선택된 프라이빗 배포 경계를 위해 런타임, model 결과물, dependencies, 활성화 메모를 준비합니다.
- Model 결과물 및 어댑터 placement
- Runtime config 및 dependency notes
- Quantization 및 VRAM budget assumptions
- Version 및 update constraints
Operation
environment 안에서 운영
system은 first 배포 pass부터 operator paths, 진단, local logs, rollback assumptions를 고려해 설계됩니다.
- Operator path 및 admin 화면
- Hardware capacity 및 VRAM checks
- Runtime debug logs 및 process health
- model changes를 위한 rollback path
Movement
movement 및 retention 제어
데이터 패키지, model 결과물, checkpoints, caches, temporary files가 scoped environment를 통해 어떻게 이동하는지 정의합니다.
- Artifact 및 data movement paths
- Scratch disks 및 temporary compilation files
- Fine-tuning checkpoints 및 cache locations
- Return, deletion, retention expectations
Patterns
지원하는 배포 패턴
일반적인 패턴는 private model environments이지, generic cloud migration이나 managed SaaS 제어 planes가 아닙니다.
- studios를 위한 Local AI workstation
- On-prem GPU inference 런타임
- Private VPC model service
- Restricted 평가 environment
Ledger
Deliverables ledger
이 engagement는 technical 검토, implementation, handoff, 범위가 정해진 future changes를 위한 구체적인 infra구조 자료을 만들어냅니다.
- Boundary 및 environment brief
- Runtime topology 및 package contents
- Access, movement, retention assumptions
- Runbook, 진단, 롤백 메모
Support
직접적인 implementation support
Random Walk는 고객 팀과 직접 협업하여 첫 프라이빗 AI 배포 path를 안착시킵니다.
- implementation 전 architecture pass
- remote 또는 on-site support
- first 배포 stabilization
- follow-up changes는 별도로 범위 설정
Boundary check
경계 안에서 구축하세요.
워크플로, target environment, model 결과물, data movement limits, hardware constraints, operator expectations를 가져오세요.
워크플로, environment, 런타임 target, data movement limits, operating responsibilities를 공유하세요.
System signals
- 고객이 제어하는 environments 안에서 AI 워크플로s가 필요합니다.
- 팀에 정의된 워크플로와 배포 경계가 있습니다.
- system을 안착시키기 위한 직접적인 engineering support가 필요합니다.
Boundary limits
- legal 또는 government sovereignty determinations가 필요합니다.
- generic hosted SaaS AI 배포를 원합니다.
- guaranteed security, compliance, 또는 unsupported operation을 기대합니다.