Kasus penggunaan
Jalankan pengembangan berbantuan AI on-prem
Untuk organisasi yang bahkan private cloud pun terlalu jauh: rekayasa berbantuan AI di hardware Anda sendiri, dengan opsi own-LLM, di bawah ketentuan terpisah.
Pengembangan aplikasi AI on-prem berarti menjalankan rekayasa berbantuan AI dan aplikasi yang dihasilkannya di infrastruktur yang secara fisik dikendalikan organisasi Anda. Ciao mendukung deployment on-prem di bawah ketentuan terpisah, dengan opsi own-LLM dan tangga model multi-penyedia. Berbeda dari AI builder yang hanya berbasis cloud, Ciao memasangkan loop delivery lengkap — branch tergovernansi, persetujuan manusia, QA, pengujian keamanan langsung, jejak audit append-only — dengan deployment yang tak pernah mengharuskan beban kerja Anda meninggalkan lingkungan Anda.
Dipublikasikan 2026-07-03 · Terakhir diperbarui 2026-07-03
Ketika jawaban untuk cloud yang mana adalah tidak ada
Beberapa organisasi mengakhiri setiap evaluasi SaaS dengan cara yang sama: beban kerjanya tak bisa keluar gedung. Pabrik manufaktur yang menjaga sistem operasional tetap di lokasi, lembaga pemerintah dengan infrastruktur yang diwajibkan, bank yang kerangka kontrolnya mendahului cloud, utilitas dan telekomunikasi yang menjalankan operasi kritis — bagi mereka, wilayah cloud mana adalah pertanyaan yang salah. Infrastrukturnya milik mereka, secara fisik, dan softwarenya harus datang kepadanya.
Sikap itu telah membuat organisasi-organisasi ini tersingkir dari sebagian besar gelombang pengembangan AI. Alat-alat yang mengubah bahasa sederhana menjadi software yang berfungsi sebagian besar bersifat cloud-first, dan kompromi yang biasa — biarkan tooling AI berjalan di cloud vendor sementara produksi tetap on-prem — memecah siklus hidupnya persis di tempat governansi membutuhkannya tetap utuh.
Jalur on-prem Ciao, ditawarkan di bawah ketentuan terpisah, membawa siklus hidup pengembangan software AI ke infrastruktur Anda alih-alih sebaliknya. Loop delivery-nya sama dengan yang mendefinisikan platformnya: organisasi software AI yang melakukan pekerjaan, Guardrails memetakan area bisnis dan menegakkan kebijakan berbahasa sederhana, persetujuan manusia tercatat pada branch tergovernansi, gerbang QA dan keamanan, dan jejak audit append-only. Strategi model adalah bagian dari percakapannya: opsi own-LLM ada untuk organisasi yang mewajibkannya, dan tangga model multi-penyedia dengan fallback mengurangi ketergantungan pada satu vendor model mana pun. Kode pelanggan tidak pernah digunakan untuk melatih model, dan inferensi berjalan di bawah kontrak zero-retention.
Apa yang dibutuhkan pengembangan AI on-prem
Organisasi yang mewajibkan on-prem cenderung datang dengan daftar yang sama:
- Deployment pada infrastruktur milik sendiri — Platform dan aplikasi yang dihasilkannya berjalan pada hardware yang dikendalikan organisasi Anda, di bawah ketentuan terpisah yang menyebutkan tanggung jawab secara presisi.
- Kontrol model — Opsi own-LLM untuk organisasi yang harus menentukan di mana inferensi terjadi, dan tangga model multi-penyedia dengan fallback untuk menghindari ketergantungan satu vendor.
- Perlindungan data dan kode — Tanpa pelatihan pada kode pelanggan, kontrak model zero-retention, dan laporan SOC 2 Type II di bawah NDA untuk berkas asesmen.
- Identitas dan akses — SSO melalui SAML atau OIDC terhadap direktori Anda, MFA opsional, dan kontrol akses berbasis peran yang dipetakan ke peran Anda yang ada.
- Bukti audit lengkap — Jejak audit append-only lintas prompt, merge, deploy, dan tindakan admin — bukti siklus hidup yang dituntut kerangka kontrol ketat.
- Dukungan untuk stack nyata — Image sandbox kustom yang membungkus backend Rails, Java, Go, Python, Node, dan multi-proses, karena estate on-prem jarang berupa greenfield.
Bagaimana program on-prem berjalan
1. Lingkupi lingkungannya bersama sales
Deployment on-prem berjalan di bawah ketentuan terpisah. Langkah pertama mendefinisikan infrastruktur, kebutuhan model, dan batasan keamanan Anda — termasuk opsi own-LLM di tempat yang mewajibkannya.
2. Dirikan platformnya di dalam
Lingkungan delivery didirikan pada infrastruktur Anda, dengan identitas dihubungkan ke SSO Anda melalui SAML atau OIDC dan akses dipetakan melalui RBAC.
3. Bungkus sistem yang ada di tempat yang dibutuhkan
Image sandbox kustom membawa backend Rails, Java, Go, Python, Node, atau multi-proses Anda ke dalam siklus hidup berbantuan AI — modernisasi dan build baru berbagi satu loop.
4. Definisikan governansinya
Guardrails memetakan area bisnis, zona terlindungi diidentifikasi, dan kebijakan berbahasa sederhana mengenkode siapa yang harus menyetujui apa.
5. Bangun dan ubah di branch tergovernansi
Permintaan berbahasa sederhana menjadi branch yang membawa penilaian risiko; perubahan yang ditandai menunggu persetujuan manusia tercatat sebelum di-merge.
6. Gerbang setiap rilis
QA menjalankan pemutaran ulang deterministik dan gerbang smoke; Security menjalankan pemindaian, pemeriksaan dependensi, dan probe kontrol akses yang dikonfirmasi terhadap aplikasi langsung.
7. Operasikan di dalam batas
Doctor mendiagnosis secara read-only, SysOps menangani drift dan rollback, Conductor menampilkan portofolionya — semuanya di dalam dinding Anda.
Checklist keamanan dan governansi
- ✓ Deployment on-prem di bawah ketentuan terpisah yang dilingkupi secara eksplisit
- ✓ Opsi own-LLM dan tangga model multi-penyedia dengan fallback
- ✓ Tanpa pelatihan pada kode pelanggan; kontrak model zero-retention
- ✓ SSO melalui SAML atau OIDC, MFA opsional, kontrol akses berbasis peran
- ✓ Persetujuan manusia tercatat pada branch tergovernansi sebelum merge
- ✓ Jejak audit append-only lintas prompt, merge, deploy, dan tindakan admin
- ✓ Laporan SOC 2 Type II tersedia di bawah NDA untuk berkas asesmen Anda
Di mana program on-prem mendarat
Program on-prem terkonsentrasi di sektor tempat kontrol infrastruktur adalah kebijakan, bukan preferensi. Berikut lingkungan tempat pengembangan berbantuan AI pada hardware milik sendiri paling sering mendarat, dan jenis aplikasi yang dihasilkannya di sana:
Sistem pabrik manufaktur
Pelacakan produksi, alur kerja kualitas, dan alat maintenance berjalan di samping mesin yang dilayaninya, pada infrastruktur pabrik.
Alur kerja internal pemerintah
Penanganan kasus, persetujuan, dan perkakas catatan pada infrastruktur yang dikendalikan lembaga, dengan bukti audit yang dituntut oversight.
Alat operasi bank
Rekonsiliasi, penanganan pengecualian, dan aplikasi alur kerja internal di dalam kerangka kontrol yang tak pernah mengasumsikan cloud.
Aplikasi lapangan dan aset utilitas
Registri aset, alur kerja inspeksi, dan alat kru untuk operator yang sistemnya diklasifikasikan sebagai infrastruktur kritis.
Konsol operasi telekom
Provisioning, insiden, dan alat alur kerja berdekatan-jaringan yang harus hidup di dalam lingkungan operator sendiri.
Lingkungan riset dan lab
Aplikasi penanganan data dan alur kerja untuk institusi yang perjanjiannya menjaga setiap byte tetap di lokasi.
Kebutuhan dan bagaimana Ciao mencakupnya
Organisasi kontrol-ketat datang dengan daftar kebutuhan yang disempurnakan selama bertahun-tahun asesmen vendor. Tabel ini memetakan kebutuhan yang mendefinisikan program on-prem ke bagaimana Ciao memenuhi masing-masing — dari kontrol model hingga bukti audit yang dituntut sebuah kerangka kontrol.
| Kebutuhan | Bagaimana Ciao mencakupnya |
|---|---|
| Tak ada yang keluar dari infrastruktur kami | Deployment on-prem di bawah ketentuan terpisah |
| Kontrol atas model | Opsi own-LLM; tangga multi-penyedia dengan fallback |
| Perlindungan kode dan data | Tanpa pelatihan pada kode pelanggan; kontrak zero-retention |
| Sistem yang ada tercakup | Sandbox kustom membungkus Rails, Java, Go, Python, Node, multi-proses |
| Kontrol manusia atas perubahan | Branch tergovernansi dengan persetujuan tercatat melalui Guardrails |
| Bukti audit dan asesmen | Jejak append-only; laporan SOC 2 Type II di bawah NDA |
| Scale di dalam dinding kami | Infrastruktur berbasis Kubernetes dengan pod terisolasi, hibernasi, dan bangun |
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah on-prem adalah paket standar Ciao?
Tidak — deployment on-prem berjalan di bawah ketentuan terpisah, dilingkupi terhadap infrastruktur, kebutuhan model, dan batasan keamanan Anda. Ini adalah engagement enterprise yang dimulai dengan percakapan sales, bukan halaman checkout.
Bisakah kami memakai model bahasa kami sendiri?
Opsi own-LLM ada untuk organisasi yang harus mengendalikan di mana inferensi terjadi. Bersamaan dengan itu, tangga model multi-penyedia dengan fallback milik Ciao mengurangi ketergantungan pada satu vendor model mana pun — properti resiliensi yang cenderung dihargai lingkungan ketat.
Apakah kode atau data kami digunakan untuk melatih model?
Tidak. Kode pelanggan tidak pernah digunakan untuk melatih model, dan inferensi berjalan di bawah kontrak model zero-retention. Laporan SOC 2 Type II tersedia di bawah NDA untuk mendukung asesmen internal Anda.
Bisakah ini bekerja dengan sistem yang sudah kami jalankan on-prem?
Ya. Image sandbox kustom membungkus rekayasa berbantuan AI di sekitar backend Rails, Java, Go, Python, Node, dan multi-proses, sehingga estate yang sudah Anda operasikan bergabung ke siklus hidup tergovernansi yang sama seperti aplikasi baru.
Bagaimana manusia tetap mengendalikan apa yang diubah AI?
Guardrails memetakan kode ke area bisnis, mendeteksi perubahan berisiko, dan menerapkan kebijakan berbahasa sederhana; perubahan yang ditandai menunggu di branch tergovernansi untuk persetujuan manusia tercatat. Jejak audit append-only lintas prompt, merge, deploy, dan tindakan admin membuat kontrol itu bisa dibuktikan.
Berapa biaya engagement on-prem?
Program pengembangan dimulai dari USD 10.000 per tahun, dan ketentuan on-prem dilingkupi di atas itu terhadap lingkungan Anda. Bawa batasan infrastruktur dan kebutuhan model Anda ke sales untuk proposal yang konkret.