What is the main difference between TrueFoundry and Domino?

The main difference between TrueFoundry vs Domino lies in their architectural philosophy and developer experience. Domino Data Lab (often referred to as Domino) is a traditional, data-science-centric platform that focuses on collaborative research and reproducibility through integrated workbenches. In contrast, TrueFoundry is a cloud-native, Kubernetes-first platform designed to bridge the gap between data science and DevOps. While Domino and TrueFoundry both aim to streamline MLOps, TrueFoundry offers a more "agentic" and infrastructure-abstracted approach, allowing teams to deploy models 10x faster by removing the complexity of YAML and manual infrastructure provisioning.

Which platform is better for GenAI and LLM applications?

When choosing TrueFoundry or Domino for Generative AI, TrueFoundry typically has the edge for modern LLM workflows. TrueFoundry features a dedicated AI Gateway that provides a unified interface for LLMs, supporting model routing, governance, and rapid deployment of open-source models like Llama 3 via vLLM and TGI. While Domino Data Lab vs TrueFoundry shows that Domino is expanding its GenAI capabilities, TrueFoundry’s native support for "agentic" deployments and its built-in LLM playground make it a more agile choice for teams specifically focused on scaling LLM applications and RAG pipelines.

Can both TrueFoundry and Domino be self-hosted on your own infrastructure?

Yes, both TrueFoundry and Domino support self-hosting, but their deployment models differ slightly. A comparison of Domino vs TrueFoundry reveals that both can run in your own VPC (AWS, GCP, Azure) or on-premise on Kubernetes clusters. TrueFoundry emphasizes a "bring your own cloud" (BYOC) model where the data plane and control plane can be isolated to ensure data never leaves your environment. This makes the choice between Domino or TrueFoundry a matter of infrastructure preference; both cater to enterprise-grade security by allowing the platform to reside entirely within your sovereign perimeter.

How do the model training features compare between TrueFoundry and Domino?

While comparing TrueFoundry vs Domino Data Lab, model training is a core strength for both. Domino excels at tracking experiments and maintaining a "system of record" for every research run. However, TrueFoundry provides a more robust infrastructure layer for distributed training. It supports multi-node training and provides automated "spot instance" orchestration, which can reduce training costs. If your priority is cost-optimized, scalable training on Kubernetes with minimal DevOps overhead, TrueFoundry offers more granular control over compute resources.

Which platform offers more flexibility with open-source tools and libraries?

Both TrueFoundry and Domino are designed to be open and flexible, but they tackle it differently. Domino uses "Environments" (Docker-based) to let users install any library. TrueFoundry takes this further by ensuring no vendor lock-in; the entire platform is API-driven and integrates natively with open-source model servers like vLLM and SGLang. If you are deciding between TrueFoundry or Domino, TrueFoundry is often favored by teams who want to maintain a "standard" Kubernetes stack while using the latest open-source ML libraries without being tied to a proprietary ecosystem.

Do both TrueFoundry and Domino support enterprise compliance and security?

Absolutely. Security is a non-negotiable for both Domino and TrueFoundry. Both platforms are SOC 2 Type II and HIPAA compliant. They offer robust Role-Based Access Control (RBAC), audit logs, and integration with enterprise SSO providers. Because TrueFoundry and Domino can both be deployed within a private VPC, they satisfy the stringent data privacy requirements of highly regulated industries like finance and healthcare. The decision between Domino or TrueFoundry for security often comes down to how well each platform integrates with your existing IT security protocols and Kubernetes governance tools.

TrueFoundry مقابل Domino: أي بوابة ذكاء اصطناعي يجب أن تختار؟

مقارنة المنصات - متى يكون TrueFoundry هو الخيار الأمثل؟

#1

أساس المنصة

كل من Domino Data Labs وTrueFoundry هما منصتان على مستوى المؤسسات مبنيتان على Kubernetes، ومصممتان لدعم عمليات التعلم الآلي (ML) والنماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، ولكنهما تلبيان جوانب مختلفة من دورة حياة النموذج.

#2

أبرز ميزات Domino Data Labs

تتفوق Domino Data Labs بقدرات MLOps واسعة النطاق، بما في ذلك الدعم القوي لتدريب النماذج ونشرها ومراقبتها، بالإضافة إلى ميزات التعلم الآلي التلقائي (AutoML) (التي يشار إليها باسم Flows).

#3

تركيز TrueFoundry وتكافؤ الميزات

تقدم TrueFoundry تكافؤًا في الميزات في جميع المجالات تقريبًا باستثناء مراقبة النماذج والتعلم الآلي التلقائي (AutoML)، بما يتماشى مع رؤيتنا للتركيز على عمليات النشر والتكامل السلس مع أدوات المراقبة المتطورة، مع إعطاء الأولوية للمرونة لسير العمل المعقدة من خلال واجهة المستخدم البديهية لدينا.

#4

عروض TrueFoundry الفريدة

تتفوق TrueFoundry في نشر النماذج وتدريبها بشكل آلي مع التوسع التلقائي، والتقليص إلى الصفر، والمثيلات الفورية الموثوقة. تتجاوز وحدات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) الخاصة بها Domino Data Labs، حيث تقدم بوابة ذكاء اصطناعي (AI Gateway) مع إدارة المطالبات، وضوابط وصول شفافة، ووضوح التكلفة، والضبط الدقيق، وفهرس النماذج، وأطر عمل RAG بنقرة واحدة.

نوع المنصة

منصة مُدارة

الإعداد على البنية التحتية الخاصة

يعمل فوق Kubernetes. مستوى بيانات ومستوى تحكم قابلان للاستضافة الذاتية في شبكتك الافتراضية الخاصة (VPC) أو في الموقع

يعمل فوق Kubernetes. مستوى بيانات ومستوى تحكم قابلان للاستضافة الذاتية في شبكتك الافتراضية الخاصة (VPC) أو في الموقع

لا يوجد احتكار وقابلية للتشغيل البيني

لا يوجد احتكار وقابلية عالية للتوسع. المنصة بأكملها تعتمد على واجهة برمجة التطبيقات (API)، وإضافة أي مكون أمر بسيط للمستخدم

توفر المنصة تكاملاً مع المعايير والأدوات المفتوحة الرئيسية. ومع ذلك، يتطلب التكامل مع واجهة برمجة تطبيقات Domino إعادة عمل كبيرة ليعمل على منصات أخرى

اتفاقيات مستوى الخدمة + الدعم

دعم على Slack على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع مع مساعدة عند الطلب للتذاكر العاجلة

دعم مميز مع مدير حساب مخصص. نفخر بتقييم 9.9/10 لدعم العملاء على G2.

اتفاقية مستوى خدمة دعم المؤسسات لمدة ساعة واحدة للتذاكر العاجلة

خطة محدودة بدون دعم لتخصيص المنتج وتطوير التعليمات البرمجية المخصصة

أمان وامتثال على مستوى المؤسسات

نعم. متوافق مع HIPAA و SOC2. اقرأ ورقتنا البيضاء الأمنية هنا

نعم. متوافق مع HIPAA و SOC2

إدارة وصول المستخدمين

التحكم في الأذونات على مستوى المجموعة أو مساحة العمل أو النشر بواجهة مستخدم بديهية. 

التحكم في الأذونات على مستوى المشروع ومجموعة البيانات

نموذج التسعير

تسعير وحدوي قائم على المستخدم مع إمكانية الوصول إلى جميع إمكانيات المنصة.

تسعير قائم على المستخدم

تحسين التكلفة

توفير في التكاليف بنسبة ~40% (مقارنة بـ Sagemaker) من خلال استخدام Kubernetes الخام، وSpot Instances، وتحسينات البنية التحتية والنماذج، والتحجيم التلقائي، ووحدات معالجة الرسوميات الجزئية (GPUs).

تحليل التقارير وإعداد التنبيهات على مستوى المشروع.

ميزات المنصة الأساسية

تتضمن جميع الميزات على مستوى المنصة، والتي تركز بشكل أساسي على البنية التحتية، والمدمجة في المنصة.

المنصة الأساسية

دعم السحابة الهجينة والمتعددة

نعم

دعم CI/CD

التكامل مع مسار CI/CD الخاص بك والبنية التحتية الحالية، بالإضافة إلى سجلات التغيير الكاملة، والبنية التحتية كتعليمات برمجية (IaaC)، وعمليات التراجع.

يمكن التكامل مع سير عمل CI/CD الحالي والسجلات خارج Domino.

التحجيم التلقائي

نعم. استخدام وحدة المعالجة المركزية، الطلبات في الثانية، والتحجيم التلقائي المستند إلى الوقت.

نعم

دعم وحدات معالجة الرسوميات الجزئية

نعم

لا

طبقة مثيلات Spot مع موثوقية مدمجة

نعم

قيد المعاينة

لا توجد قيود على المكتبات

لا توجد قيود على نمط الكود أو المكتبات، مما يوفر مرونة كاملة لاستخدام الأطر المفضلة مثل FastAPI و Flask و PyTorch Lightning و Streamlit

قيود محدودة

إدارة دورة حياة التطوير / الاختبار / الإنتاج

دعم ممتاز مع إدارة وصول موحدة، وتكامل مع أدوات GitOps، وسير عمل للترقية بنقرة واحدة دون أي تغييرات في الكود

يمكن القيام بذلك عن طريق إنشاء "مؤسسة" مخصصة للإنتاج فقط

Person holding blue magnifying glass up to examine something closely, smiling with curiosity.

كيفية التقييم؟

النشر على أي سحابة/موقع محلي بأقل جهد، وأداء عالٍ، وأفضل ممارسات SRE، وبطريقة محسّنة التكلفة

أساسيات LLM

يغطي جميع الميزات الأساسية لبناء وتوسيع تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) باستخدام سير العمل الشائعة مثل هندسة المطالبات، ونشر وتعديل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وإعداد سير عمل RAG

نشر LLM

كتالوج النماذج

نعم. كتالوج نماذج منسق لجميع نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الشائعة مع إعدادات مهيأة مسبقًا وخوادم نماذج عالية الأداء.

لا

تحسين البنية التحتية للنماذج

نعم. خيارات وحدات معالجة الرسوميات (GPU) المهيأة مسبقًا لخوادم النماذج المختلفة مثل VLLM.

لا

نشر نماذج Hugging Face

نعم. استخدام وحدة المعالجة المركزية، عدد الطلبات في الثانية، والتحجيم التلقائي المستند إلى الوقت.

لا

قياس أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLM)

نعم

لا

إدارة الذاكرة وتحسين زمن الاستجابة

نعم

لا

قوالب الذكاء الاصطناعي

لا. نمنحك المرونة لربط النماذج وقواعد البيانات (بما في ذلك قواعد بيانات المتجهات) والخدمات وما إلى ذلك لإنشاء سير عملك الخاص.

قالب مركز الذكاء الاصطناعي

كيف يتم التقييم؟

تهيئة البنية التحتية وتحسيناتها، نشر نماذج Hugging Face، تحسين التكلفة

الضبط الدقيق لـ LLM

الضبط الدقيق للنماذج الأساسية

نعم

سير عمل الضبط الدقيق الأساسي في وضع المعاينة

الاتصال بمصدر بياناتك الخاص

الإشارة إلى بياناتك الخاصة في S3، Snowflake، Databricks، إلخ

لا

مقارنة عمليات الضبط الدقيق

نعم

لا

نشر النموذج المضبوط بدقة

نعم

الضبط الدقيق على مثيلات Spot

نعم

لا

تحسين الموارد مسبق التكوين

نعم

لا

الضبط الدقيق لـ PEFT

نعم - يدعم كلاً من LoRA و QLoRA ببضع نقرات. يخفي جميع التفاصيل التقنية.

لا

تشغيل سير عمل الضبط الدقيق (finetuning) كمهمة.

يُستخدم للتدريب طويل الأمد مع إعادة المحاولة التلقائية.

لا

تشغيل سير عمل الضبط الدقيق (finetuning) في دفتر ملاحظات.

يُستخدم للتدريبات والتجارب القصيرة والمتكررة.

نعم

كيف يتم التقييم؟

تبسيط تعقيدات البنية التحتية لكل نموذج، ووحدة معالجة رسوميات (GPU)، وخادم نموذج، وتوليفة PEFT، وتحسينات التكلفة، وأفضل ممارسات التدريب مثل نقاط الحفظ (checkpointing) وما إلى ذلك.

بوابة الذكاء الاصطناعي

واجهة برمجة تطبيقات موحدة

الوصول إلى جميع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من مزودين متعددين بما في ذلك نماذجك المستضافة ذاتيًا.

نعم

إدارة مركزية للمفاتيح

نعم

المصادقة والإسناد لكل مستخدم، ولكل منتج.

نعم

لا

تحديد التكلفة والتحكم بها

نعم

لا

هندسة الأوامر

نعم

لا

دعم التراجع وإعادة المحاولة وتحديد المعدل

في خارطة الطريق

لا

تكامل الحماية

في خارطة الطريق. كما يتكامل حاليًا مع منصات الحماية

لا

التخزين المؤقت والتخزين المؤقت الدلالي

في خارطة الطريق

لا

دعم نماذج الرؤية والوسائط المتعددة

في خارطة الطريق

لا

إجراء تقييمات على بياناتك

في خارطة الطريق

لا

كيفية التقييم؟

تكامل نماذج LLM متعددة، دعم هندسة الأوامر، إدارة الوصول والتكلفة، التقييم وتطبيق الضوابط الوقائية

قالب RAG

إعداد نظام RAG الشامل

يتم تشغيل جميع مكونات سير عمل RAG تلقائيًا بما في ذلك نموذج التضمين وقاعدة بيانات المتجهات وأنظمة الواجهة الأمامية والخلفية. 

قالب أساسي جدًا

قاعدة بيانات المتجهات

نعم. دعم Chroma و Qdrant و Weaviate

دعم Pinecone و Qdrant

نماذج التضمين

نعم

لا

كيفية التقييم؟

سهولة إعداد وربط جميع مكونات RAG، ودعم خيارات متنوعة لكل مكون لأغراض التجريب

وحدات ML

يغطي جميع الميزات المطلوبة لبناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي في بيئة الإنتاج

دفاتر الملاحظات المستضافة

موارد الحوسبة لدفاتر الملاحظات المستضافة

نعم. تتضمن وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)

إعداد البيانات

نعم. موصلات بيانات متعددة. يمكن أيضًا استخدام وحدات تخزين مشتركة عبر دفاتر الملاحظات 

موصلات مصادر بيانات متعددة مثل Redshift و Snowflake

صور أساسية قابلة للتخصيص

نعم

الإزالة والحفظ التلقائي

نعم. إيقاف تشغيل تلقائي بعد دقائق معينة من عدم النشاط 

لا

أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي

لا

نعم

كيف يتم التقييم؟

الوصول إلى موارد الحوسبة والصور المخصصة. ميزات التكلفة مثل الإزالة التلقائية وتحميل الحجم عبر دفاتر الملاحظات

تدريب النماذج والاستدلال الدفعي

التدريب الموزع

دعم للتدريب الموزع والمتعدد العقد

نعم. التكامل مع Spark و Ray

التدريب الفوري الصامد

نعم

قيد المعاينة

المقاييس والسجلات

تتبع شامل للمقاييس المخصصة ولوحات المعلومات ودعم نقاط التحقق وغيرها، بالإضافة إلى مقاييس النظام والسجلات

نعم

تنسيق مسار العمل / DAG

في خارطة الطريق

يدعم التكامل مع Apache Airflow

كيفية التقييم؟

لميزات تدريب النماذج، تعد إدارة المخرجات وتتبع المقاييس و CI/CD/CT أمورًا لا غنى عنها. وعلى جانب الحوسبة، يصبح التدريب الموزع والمتعدد العقد أمرًا بالغ الأهمية.

نشر النماذج + الاستدلال

CI/CD

دعم نشر واجهات برمجة التطبيقات القابلة للتطوير بأقل قدر من التدخل في التعليمات البرمجية، مع CI/CD وعمليات التراجع

نعم

التكامل مع أطر عمل تقديم النماذج

تكامل مباشر مع vLLM و TGI وغيرها، ونعمل على تكاملات أخرى مثل TMS

يتكامل مع Ray serve

استراتيجيات النشر

استراتيجيات النشر المختلفة مثل الكناري، الأزرق والأخضر، والتحديث المتدرج

لا

التوجيه المستند إلى الرأس وتشكيل حركة المرور

نعم

لا

عمليات النشر غير المتزامنة

نعم

تقدير تكلفة الخدمة

نعم

النماذج المتتالية / التجميعية

نعم

لا

التخزين المؤقت للنماذج

نعم

لا

المعالجة الدفعية المصغرة

في خارطة الطريق

لا

النشر بدون خادم

ضمن خارطة الطريق

لا

المراقبة

لوحة تحكم آلية للمراقبة للخدمات المنشورة وتوفر تكاملاً مع جميع أدوات المراقبة الشائعة.

نعم

كيف يتم التقييم؟

سهولة نشر واجهة برمجة التطبيقات، تحديد الإصدار وGitOps، إدارة البنية التحتية، دعم ممتاز للخوادم، قابلية التوسع والتكاملات

تتبع النماذج

تتبع التجارب

نعم

نعم. يستخدم MLflow لتتبع التجارب.

سجل النماذج

إدارة متكاملة للمصنوعات مع دعم تحديد الإصدار والتحميل والتسلسل. يدعم تسجيل وتحديد إصدار المصنوعات والبيانات الوصفية.

نعم

نشر بنقرة واحدة من سجل النماذج

نعم. يتضمن سجل نماذج كامل الميزات ويسمح بالنشر المباشر.

سهولة النشر من سجل النماذج إلى الإنتاج

تكاملات مع أدوات مثل wandb و mlflow

نعم

تحديد إصدارات النموذج

نعم

تتبع نسب النموذج

نعم

كيف يتم التقييم؟

سجل نماذج شامل مع نشر نماذج سلس، وتتبع الإصدارات والعودة إليها، بالإضافة إلى تتبع البيانات الوصفية، وعمليات التكامل

المراقبة

مراقبة النظام

نعم. استخدام وحدة المعالجة المركزية، الذاكرة، الشبكة، القرص، إلخ.

لا

مقاييس الخدمة

نعم. حجم الطلبات، زمن الاستجابة، معدل النجاح والفشل، إلخ.

نعم

مقاييس النموذج

نعم. الدقة، التحديد، الاستدعاء أو أي مقاييس مخصصة أخرى حسب نوع النموذج.

نعم

تتبع الانحراف

نعم. تتبع انحراف النموذج والبيانات والهدف للبيانات المهيكلة

نعم

عمليات تكامل مع أدوات مثل wandb و mlflow

يدعم التكامل مع أي أداة لوحات معلومات وتنبيهات مستخدمة حاليًا

نعم

توزيعات البيانات

تم تطويره خصيصًا بناءً على متطلبات العميل

نعم

تنبيهات آلية

تم تطويره خصيصًا بناءً على متطلبات العميل

نعم

مقاييس المراقبة المخصصة

تم تطويره خصيصًا بناءً على متطلبات العميل

نعم

كيف يتم التقييم؟

تسجيل وتنبيهات آلية ومخصصة، مقاييس النموذج والنظام، لوحات المعلومات، تغطية المكتبات والأطر المدعومة

نظرة عامة الميزات الأساسية وحدات LLM وحدات التعلم الآلي

الأسئلة الشائعة / الاعتراضات الشائعة

ما هو الاختلاف الرئيسي بين TrueFoundry و Domino؟

يكمن الاختلاف الرئيسي بين TrueFoundry و Domino في فلسفتهما المعمارية وتجربة المطور. Domino Data Lab (التي يشار إليها غالبًا باسم Domino) هي منصة تقليدية تركز على علم البيانات، وتركز على البحث التعاوني وقابلية التكرار من خلال بيئات عمل متكاملة. في المقابل، TrueFoundry هي منصة سحابية الأصل، تعتمد على Kubernetes أولاً، مصممة لسد الفجوة بين علم البيانات و DevOps. بينما تهدف كل من Domino و TrueFoundry إلى تبسيط MLOps، تقدم TrueFoundry نهجًا أكثر "وكالة" وتجريدًا للبنية التحتية، مما يسمح للفرق بنشر النماذج أسرع 10 مرات عن طريق إزالة تعقيد YAML وتوفير البنية التحتية يدويًا.

أي منصة أفضل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) ونماذج اللغة الكبيرة (LLM)؟

عند اختيار TrueFoundry أو Domino للذكاء الاصطناعي التوليدي، تتمتع TrueFoundry عادةً بالأفضلية لسير عمل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الحديثة. تتميز TrueFoundry ببوابة ذكاء اصطناعي مخصصة توفر واجهة موحدة لنماذج LLM، وتدعم توجيه النماذج، والحوكمة، والنشر السريع للنماذج مفتوحة المصدر مثل Llama 3 عبر vLLM و TGI. بينما تُظهر مقارنة Domino Data Lab بـ TrueFoundry أن Domino توسع قدراتها في الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، فإن الدعم الأصلي لـ TrueFoundry لعمليات النشر "الوكيلة" وبيئة تجريب LLM المدمجة فيها يجعلانها خيارًا أكثر مرونة للفرق التي تركز بشكل خاص على توسيع نطاق تطبيقات LLM وخطوط أنابيب RAG.

هل يمكن استضافة كل من TrueFoundry و Domino ذاتيًا على البنية التحتية الخاصة بك؟

نعم، تدعم كل من TrueFoundry و Domino الاستضافة الذاتية، لكن نماذج النشر الخاصة بهما تختلف قليلاً. تكشف مقارنة بين Domino و TrueFoundry أن كلتيهما يمكن أن تعمل في شبكتك الافتراضية الخاصة (VPC) (AWS، GCP، Azure) أو في الموقع على مجموعات Kubernetes. تؤكد TrueFoundry على نموذج "أحضر سحابتك الخاصة" (BYOC) حيث يمكن عزل مستوى البيانات ومستوى التحكم لضمان عدم مغادرة البيانات لبيئتك أبدًا. وهذا يجعل الاختيار بين Domino أو TrueFoundry مسألة تفضيل للبنية التحتية؛ فكلاهما يلبي متطلبات الأمان على مستوى المؤسسات من خلال السماح للمنصة بالإقامة بالكامل داخل محيطك السيادي.

كيف تتوافق ميزات تدريب النماذج بين TrueFoundry و Domino؟

عند مقارنة TrueFoundry بـ Domino Data Lab، يعد تدريب النماذج نقطة قوة أساسية لكليهما. تتفوق Domino في تتبع التجارب والحفاظ على "نظام سجل" لكل عملية بحث. ومع ذلك، توفر TrueFoundry طبقة بنية تحتية أكثر قوة للتدريب الموزع. وهي تدعم التدريب متعدد العقد وتوفر تنسيقًا تلقائيًا "للحالات الفورية" (spot instances)، مما يمكن أن يقلل من تكاليف التدريب. إذا كانت أولويتك هي التدريب القابل للتطوير والمحسن التكلفة على Kubernetes بأقل نفقات عامة لـ DevOps، فإن TrueFoundry توفر تحكمًا أكثر دقة في موارد الحوسبة.

أي منصة توفر مرونة أكبر مع الأدوات والمكتبات مفتوحة المصدر؟

تم تصميم كل من TrueFoundry و Domino لتكونا مفتوحتين ومرنتين، لكنهما تتعاملان مع الأمر بشكل مختلف. تستخدم Domino "البيئات" (المعتمدة على Docker) للسماح للمستخدمين بتثبيت أي مكتبة. وتذهب TrueFoundry أبعد من ذلك من خلال ضمان عدم الارتباط بمورد معين؛ فالمنصة بأكملها تعتمد على واجهة برمجة التطبيقات (API) وتتكامل أصلاً مع خوادم النماذج مفتوحة المصدر مثل vLLM و SGLang. إذا كنت تقرر بين TrueFoundry أو Domino، فإن TrueFoundry غالبًا ما تكون مفضلة لدى الفرق التي ترغب في الحفاظ على حزمة Kubernetes "قياسية" أثناء استخدام أحدث مكتبات التعلم الآلي مفتوحة المصدر دون الارتباط بنظام بيئي احتكاري.

هل تدعم كل من TrueFoundry و Domino الامتثال الأمني ومتطلبات الشركات؟

بالتأكيد. الأمن أمر غير قابل للتفاوض لكل من Domino و TrueFoundry. تتوافق كلتا المنصتين مع معايير SOC 2 Type II و HIPAA. وهما توفران تحكمًا قويًا في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC)، وسجلات تدقيق، وتكاملًا مع موفري تسجيل الدخول الموحد للمؤسسات. نظرًا لأنه يمكن نشر TrueFoundry و Domino داخل شبكة افتراضية خاصة (VPC)، فإنهما تلبيان متطلبات خصوصية البيانات الصارمة للصناعات شديدة التنظيم مثل التمويل والرعاية الصحية. غالبًا ما يعتمد القرار بين Domino أو TrueFoundry فيما يتعلق بالأمان على مدى تكامل كل منصة مع بروتوكولات أمان تكنولوجيا المعلومات الحالية وأدوات حوكمة Kubernetes.