Bereitstellung kritischer Funktionen für IT-verwaltete GenAI-Workloads
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Wenden Sie Routing-, Ratenbegrenzungen und Fallback-Kontrollen an, damit KI niemals gegen bestehende SLOs/SLIs verstößt oder Upstream-Dienste beeinträchtigt
Leiten Sie den gesamten KI-Zugriff über das AI Gateway mit RBAC, Ausgangsbeschränkungen und Auditprotokollierung um die unbefugte Modellnutzung zu verhindern
Geben Sie Latenz, Fehlerraten und Token-Nutzung in Datadog/New Relic ein, damit IT-Mitarbeiter den GenAI-Verkehr überwachen und steuern können
Einheitliche Plattform für die Steuerung von GenAI über Produktionssysteme hinweg
Einheitliches KI-Gateway für zentralisierte Produktionssteuerung
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- Leiten Sie den gesamten LLM-Verkehr über AI Gateway/LLM Gateway mit RBAC, Identitätszuordnung (Okta/Azure AD) und Ausgangskontrollen weiter
- Führen Sie Modelle in VPCs oder Rechenzentren mithilfe des lokalen AI Gateways oder der lokalen KI-Plattform aus, um unkontrollierte Datenbewegungen zu verhindern
- Kontrollieren Sie, wie Agenten auf Tools, MCP-Server und Unternehmenssysteme über eine gesteuerte Schnittstelle zugreifen, anstatt Anmeldeinformationen oder Backend-Systeme direkt offenzulegen
Leitplanken zum Schutz der Produktionsstabilität
- Wenden Sie Kontingente, Ratenlimits und Genehmigungs-Gates pro App oder Microservice an
- Sorgen Sie für Versionspinning und Rollback-Flows, damit GenAI-Änderungen niemals das Change-Management umgehen
- Identifizieren Sie, wo KI Wert schafft, wo sich Kosten konzentrieren und wo operative Ineffizienzen entstehen, bevor sie strukturell werden
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MCP Gateway für sichere Automatisierung in IT-Systemen
- Stellen Sie über MCP Gateway/Agent Gateway eng umrissene Agentenaktionen in ServiceNow, Jira Service Management und Warntools bereit
- Beschränken Sie die Agentenberechtigungen über eine verwaltete MCP-Registrierung mit Autorisierung auf Befehlsebene
- Protokollieren Sie jede Anfrage, jede Richtlinienentscheidung und jede Tool-Interaktion am Gateway, damit die Organisation Audit-, Compliance- und Vorfallsanalyse-Anforderungen erfüllen kann
Unterstützen Sie die Unternehmens-KI-Strategie ohne Anbieterbindung
- Betreiben Sie Multi-Modell-, Multi-Cloud- und Hybrid-Umgebungen über eine einzige Abstraktionsschicht, die Flexibilität erhält, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern
- Bewerten Sie neue Anbieter, neue Modellfamilien oder neue Agenten-Frameworks, ohne Governance, Observability oder Zugriffssteuerungen für jede Ergänzung neu aufbauen zu müssen
- Bewahren Sie die architektonische Wahlfreiheit, während Sie konsistente Kontrollen auf der gesamten Plattform aufrechterhalten
Schaffen Sie die Betriebsgrundlage für die Skalierung von Unternehmens-KI
- Hosten Sie selbst in Ihrer VPC und wenden Sie unternehmensweite Sicherheitsgrenzen, Prüfanforderungen und Bereitstellungskontrollen an, ohne den KI-Stack zu fragmentieren
- Standardisieren Sie die Einführung von KI in Teams, sodass Experimente, Rollout, Überwachung und Governance über dasselbe Betriebsmodell erfolgen
- Reduzieren Sie den Aufwand für die Verwaltung isolierter Punktlösungen und erhöhen Sie gleichzeitig die Konsistenz im gesamten KI-Portfolio des Unternehmens
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KI-Workflows für Unternehmen, die Sie auf TrueFoundry standardisieren und skalieren können
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Stellen Sie RAG-Copiloten bereit, die
mit internen Systemen verbunden sind
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Koordinieren Sie Workflows über Systeme wie Salesforce, Jira, Slack und interne APIs hinweg.
Bieten Sie gesteuerten Zugriff auf genehmigte Modelle, Prompts, Tools und Workflows über Abteilungen hinweg.
Lösen Sie Aktionen über Unternehmens-
systeme hinweg aus, mit Genehmigungen und Richtlinien-
durchsetzung.
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Stellen Sie KI-Systeme bereit, die sensible Daten verarbeiten, mit zentralisierter Protokollierung, Schwärzung und Prüfbarkeit.
Koordinieren Sie spezialisierte Agenten über Retrieval-, Reasoning- und Ausführungs-Workflows hinweg mit Ausführungsverfolgung.
Mit TrueFoundrys AI Gateway haben wir endlich eine konsistente Schnittstelle für alle Modell-Anbieter, Richtlinien und Telemetrie. Es eliminierte den Aufwand für die Verwaltung von Schlüsseln, Routing-Logik und verstreuter Observability. Die Einführung neuer Modelle ist jetzt nur noch Konfigurationssache. Das Gateway hat die Entwicklergeschwindigkeit verbessert, die DevOps-Belastung reduziert und uns geholfen, Multimodell-Systeme mit Echtzeit-Einblicken und Governance zu betreiben.
GenAI infra- einfach, schneller, günstiger
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