truefailover™のご紹介
モデル障害時でもAI搭載アプリケーションがオンライン状態を維持し、ビジネスに不可欠なAIワークフローが中断することなく継続できるよう保証するレジリエンス層。
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オフラインにならない
顧客向けシステムと内部システムの両方で障害が発生した場合でも、AIワークフローが継続して実行されるよう、中断のない運用を保証する
依存リスクを軽減
停止、レート制限、および単一の外部モデル、プロバイダー、またはリージョンからの劣化が、システムの可用性を決定することはもうありません。
サイレント障害を検知
部分的な障害によって引き起こされる、応答が遅く信頼性の低いAI応答を防ぎ、ユーザーが技術的には「稼働中」だが使用できないシステムによってブロックされないようにする
エンタープライズ規模のAI信頼性のために設計
障害発生時でも、アプリケーションチームがトラフィックの再ルーティングやコードの変更を行うことなく、健全なモデルやリージョンに自動的に切り替える
デモを予約する
マルチモデルフェイルオーバー
- プライマリモデルが利用不可になったり制約を受けたりした場合でも、自動的に代替モデルに切り替えることでAIアプリケーションを稼働させ続ける
- 本番環境で単一モデルに依存することによる中断を回避
マルチリージョンおよびマルチクラウドのレジリエンス
- 地域的な問題が発生した場合、AIワークロードを健全なリージョンや環境にルーティングすることで、可用性を維持します。
- 地域的な障害がグローバルなユーザーに影響を与えるのを防ぎます。
性能低下時の継続性
- AIシステムが完全に障害を起こしていなくても、速度低下や性能低下が発生していることを自動的に特定します。
- ワークロードをより健全な代替先に再ルーティングすることで、段階的な性能低下がユーザーやワークフローに影響を与えないようにします。
観測可能なフェイルオーバー判断
- インシデント発生時に、何が失敗し、トラフィックがどのように再ルーティングされ、どのシステムが負荷を吸収したかについて、完全なエンドツーエンドの可視性を提供します。
- プラットフォームチームと信頼性チームが、数分で問題を診断し、フェイルオーバー動作を検証できるようにします。
ピーク需要時でもSLAを維持
- サービスレベルが定義されたSLAしきい値に近づくか、それを超えた場合にフェイルオーバーを発動します
- 使用量が急増したり、外部システムが容量に達したりした場合に、ワークロードを利用可能な代替手段に切り替えます
エンタープライズ対応
お客様のデータとモデルは、お客様のクラウド/オンプレミスインフラストラクチャ内に安全に格納されます
コンプライアンスとセキュリティ
SOC 2、HIPAA、GDPRの各標準により堅牢なデータ保護を保証ガバナンスとアクセス制御
SSO + ロールベースアクセス制御（RBAC）と監査ログエンタープライズサポートと信頼性
24時間365日サポート、SLA保証付きの応答SLA
