Deployment Mode · 1 מתוך 5
הטמעת AI על גבי
Public Cloud
הדרך המהירה ביותר להפעיל AI ארגוני. מודלי Frontier מסופקים דרך API endpoints של Anthropic, OpenAI, Google ואחרים. מוכנים ל־Production בתוך ימים - לא רבעונים - עם SLA ברמת Enterprise, תשתיות בקנה מידה של מיליארדי דולרים, וגישה למודלים החדשים ביותר מיד כשהם יוצאים.
ל־workloads שבהם מהירות חשובה יותר מריבונות מידע - זה המודל הנכון. למקרים שבהם זה לא נכון — זה פשוט לא המודל המתאים. BrainPack מנהלת את ההבחנה הזו עבורכם.
Public Cloud הוא נקודת ההתחלה של AI
לא היעד הסופי שלו.
כמעט כל יוזמת AI ארגונית מתחילה על גבי Public Cloud.
הסיבות ברורות — מודלי Frontier נמצאים שם, האינטגרציה פשוטה כמו קריאת API, המודל הכלכלי הוא Pay-Per-Use, ורמת האבטחה של הספקים הגדולים באמת גבוהה.
לכן רוב הארגונים משיקים את הגל הראשון על Public Cloud,
רואים תוצאות אמיתיות וממשיכים הלאה.
זה עובד.
עד שזה מפסיק לעבוד.
שמונה חודשים פנימה, מדען הנתונים הזין בשקט מידע PII של לקוחות למודל ציבורי. מישהו בצוות הפיננסי הריץ ניתוח על חומרי דירקטוריון שלא עברו השחרה. רגולטור שואל שאלה שאף אחד לא באמת יודע לענות עליה. ופתאום השיחה כבר לא עוסקת ב־"האם להשתמש ב־Public Cloud AI", אלא ב־"איך מזהים אילו workloads בכלל לא היו אמורים להיות שם מלכתחילה."
הפתרון הנכון הוא לא לנטוש את ה־Public Cloud. הפתרון הנכון הוא להשתמש בו עבור ה־workloads שבהם הוא מתאים, לנתב את השאר למודלי הטמעה אחרים — ולנהל הכול דרך שכבת governance אחת שאוכפת את הגבולות באופן אוטומטי. Public Cloud הוא אחד מתוך חמישה מודלי הטמעה ש־BrainPack מפעילה. ההחלטה איזה workload רץ איפה היא החלטת מדיניות - שמתקבלת פעם אחת ונאכפת באופן קבוע.
A Data-Classification Decision, Not A Security-Trust One.
Public Cloud AI פירושו הרצת inference דרך API endpoints סטנדרטיים של ספקי AI גדולים. המידע יוצא מהתשתית שלכם במהלך קריאת ה־inference, מעובד על גבי השרתים של הספק, ואז מוחזר חזרה. תנאי השימוש הסטנדרטיים של הספק מגדירים מה ניתן לעשות עם המידע - בדרך כלל כולל סינון תוכן, ניטור abuse, ובחלק מהקונפיגורציות ברירת המחדל גם שימוש לצורכי שיפור השירות.
הספקים המרכזיים בקטגוריה הזו הם Anthropic (Claude), OpenAI (GPT ו־o-series), Google (Gemini), Meta (Llama דרך Cloud APIs), Mistral (Cloud), לצד מגוון רחב של ספקים ייעודיים עבור Voice (כמו ElevenLabs ו־Deepgram), Embeddings ויכולות נוספות.
Public Cloud AI אינו לא־מאובטח כברירת מחדל. הספקים הגדולים פועלים תחת תקני SOC 2, ISO 27001 ורמות שירות תואמות HIPAA, עם הצפנה בתעבורה ובמנוחה. אבל "תשתית מאובטחת" ו־"מידע שמתאים לתשתית הזו" הן שתי שאלות שונות. Public Cloud מתאים לסוגי מידע מסוימים - ולא מתאים לאחרים. החלטת ההטמעה היא החלטת Data Classification, לא החלטת אמון באבטחה.
ב־BrainPack, Public Cloud הוא רק סביבת execution אחת מתוך חמש. שכבות ה־Connect, Orchestration וה־Governance נשארות זהות. מה שמשתנה הוא איפה ה־inference רץ בפועל, ואילו סוגי מידע מורשים להגיע אליו.
מאחורי הקלעים - שכבת ה־Governanceמתי לבחור ב־Public Cloud.
חמישה use cases שבהם הוא מספק את היתרון הגדול ביותר.
5 סוגי workloads שבהם Public Cloud עדיף - גם בארגונים שמריצים סביבות נפרדות למידע רגיש.
עבודה משרדית ופרודוקטיביות ארגונית
ניסוח אימיילים, סיכום מסמכים, brainstorming, כתיבת קוד וניתוח מידע ציבורי. מידע פנימי שאינו רגולטורי מתאים לעבודה על גבי Public Cloud. יתרונות המהירות, איכות המודלים והעלות - הם אמיתיים.
מידע External או Public
Market research, ניתוח מתחרים, מסמכי רגולציה ציבוריים, ניטור חדשות וניתוח רשתות חברתיות. מידע שאינו IP של הארגון ואינו כפוף לחובות סודיות - הוא התאמה טבעית ל־Public Cloud inference.
PoC ופיילוטים
ניסויים ראשוניים שבהם המטרה היא לבדוק האם AI בכלל יכול לפתור את הבעיה העסקית. Public Cloud מאפשר להעלות Prototype עובד בתוך ימים. אם הבעיה אכן ניתנת לפתרון - מעבירים את סביבת ה־Production למודל ההטמעה שמתאים לרמת הרגישות של המידע.
Customer-Facing Apps ללא דרישות רגולציה
יצירת תוכן שיווקי, צ׳אטבוטים ציבוריים שלא מטפלים ב־PII, ו־content moderation על תוכן ציבורי. רמת החשיפה מוגבלת - והיתרון של מודלי Frontier באיכות ובביצועים משמעותי.
כשחשוב לעבוד עם המודלים החדשים ביותר מיד עם ההשקה שלהם.
מודלי Frontier חדשים מגיעים קודם ל־Public Cloud. פתרונות Open Source ב־Self-Hosted מפגרים לעיתים בחודשים מבחינת יכולות. אם ה־workload שלכם דורש את יכולות ה־reasoning, multimodal או ה־coding המתקדמות ביותר - Public Cloud הוא המקום שבו הן מופיעות ראשונות.
לא כל workload שייך ל־Public Cloud.
הנה איפה הוא אמור לרוץ במקום.
יש workloads שפשוט לא אמורים לרוץ על Public Cloud. במקרים האלו BrainPack מעבירה את ההרצה ל־ZDR, Self-Hosted, On-Premise או Air-Gapped - בהתאם לרמת הרגישות והרגולציה.
Customer PII ומידע רפואי מוגן (PHI)
גם כאשר הספק תומך ב־HIPAA-Eligible services, רוב צוותי ה־Legal וה־Compliance מעדיפים להשאיר PHI ו־PII רגיש מחוץ ל־Public Cloud inference. במקרים כאלה משתמשים ב־ZDR endpoints עם BAA חתום, או ב־Self-Hosted ו־On-Premise בהתאם לדרישות הרגולציה.
מידע פיננסי שיכול להשפיע על השוק
דוחות כספיים לפני פרסום, מסמכי M&A, חומרי דירקטוריון, תגמול הנהלה ואסטרטגיות מסחר. הערך הנוסף של שימוש במודל Frontier על מידע כזה פשוט לא מצדיק את פרופיל הסיכון של Public Cloud.
Core IP וטכנולוגיה אסטרטגית
קוד מקור של מוצרים מסחריים, אלגוריתמים קנייניים, סודות מסחריים ותיעוד תהליכי ייצור. במקרים כאלה, Self-Hosted Open Source על גבי GPU ייעודי הוא הבחירה הנכונה - שליטה מלאה, בלי ספק AI חיצוני במסלול המידע.
דרישות רגולציה ו־Data Residency
נתוני ליבה בנקאיים במדינות עם דרישות ריבונות מידע, חוזי ביטחון עם סיווגי מידע מבוקרים, ועומסי עבודה ממשלתיים תחת FedRAMP או רגולציות מקבילות. במקרים כאלה On-Premise או Air-Gapped הם חובה - Public Cloud פשוט אינו עומד בדרישות ה־Compliance.
אם רגולטור יכול לשאול "מי ניגש למידע הזה?" - זה כנראה לא workload ל־Public Cloud.
אם לא ניתן לספק תשובה מלאה דרך ה־audit log בלי להסתמך על לוגים של ספק AI חיצוני - ה־workload הזה לא אמור לרוץ על Public Cloud. שכבת ה־Governance חייבת לשלוט ב־audit trail מקצה לקצה.
לאן ה־workloads האלה צריכים לעבור
איך Public Cloud עובד בתיאום
עם כל שאר מודלי ההטמעה.
המטרה בחמשת מודלי ההטמעה היא לא לבחור אחד מהם. המטרה היא לנתב כל workload למודל שמתאים לרמת הרגישות של המידע שלו - באופן אוטומטי, לפי מדיניות מוגדרת, ובניהול שכבת Governance אחת שאוכפת את הכול.
כך נראית ארכיטקטורת BrainPack בפועל:
אותו משתמש. אותו ממשק שיחה. אותה ספריית Agents. אותן מדיניות Governance. חמישה מסלולי inference שונים - שנבחרים אוטומטית על ידי שכבת ה־Governance בהתאם לסיווג המידע, דרישות הרגולציה והמדיניות הארגונית.
מודל ההטמעה נקבע אוטומטית לפי סוג המידע והמדיניות הארגונית.
Public Cloud הוא רק חלק מהשכבה.
הערך האמיתי הוא מה ש־BrainPack מוסיפה מעליו.
Public Cloud הוא לא רק API endpoint. BrainPack מוסיפה מעליו שכבות תפעול, מדיניות ובקרה שמשנות את אופן העבודה בפועל.
ניתוב עומסי AI בין ספקי מודלים
ה־orchestrator לא נועל אתכם לספק אחד. Reasoning ל־Claude. Vision ל־GPT. Multilingual ל־Gemini. משימות בהיקף גבוה ובעלות נמוכה ל־Llama. המשתמש רואה ממשק אחד, וה־orchestrator בוחר את המודל המתאים לכל משימה.
שליפת מידע לפי זהות והרשאות משתמש
המערכת שולפת מידע בהתאם לזהות המשתמש, ההרשאות והקונטקסט הארגוני שלו. כל משתמש רואה רק את המידע שמותר לו לגשת אליו - across כל המערכות המחוברות.
מסגרת חוזית
חוזי Enterprise מול ספקי ה־AI המרכזיים. ZDR endpoints מופעלים היכן שנדרש. הסכמי BAA עבור workloads תחת HIPAA. דוחות SOC 2 ממופים לכל workload שתלוי בהם.
בקרת עלויות
ה־orchestrator מנתב כל משימה למודל הזול ביותר שעומד בדרישות שלה, מזהה agents חריגים בזמן אמת, ומייצר שיוך עלויות מלא בהתאם למודל ה־chargeback או ה־showback הקיים בארגון.
Audit Trail מלא
כל קריאת inference ב־Public Cloud נרשמת במערכת ה־audit שלכם: איזה משתמש, איזו בקשה, איזה מודל, איזה מידע נשלח, כמה זמן זה לקח וכמה זה עלה. לוגים של ספק ה־AI הם שכבת מידע משלימה — לא מקור ה־audit הראשי.
Failover ו־Redundancy
אם אחד הספקים חווה תקלה, ה־orchestrator מנתב את העבודה לספק אחר. מערכת ה־AI שלכם לא תלויה בזמינות של ספק יחיד.
קריאה ישירה ל־AI API היא ה־5% הקלים ביותר ב־Enterprise AI. ה־95% האחרים הם כל מה ש־BrainPack מוסיפה מעל זה. עבור רוב הארגונים, Public Cloud הוא נקודת ההתחלה של AI - ושכבת BrainPack היא מה שהופך אותו מסתם דמו עובד למערכת Production אמיתית, עם Governance, אבטחה ושליטה תפעולית.
עלויות וזמני עבודה. ומה הארגון מקבל בפועל.
Public Cloud הוא מודל ההטמעה המהיר ביותר וברוב ה־workloads גם בעל עלות היחידה הנמוכה ביותר. לשתי הקביעות האלה יש הסתייגויות.
עד ליכולת הראשונה בפרודקשן: אינטגרציית API פשוטה. ללא רכישת GPU וללא הקמת תשתיות.
Latency לכל קריאה. מודלי Frontier בענן ציבורי מספקים את הביצועים המהירים ביותר הזמינים כיום.
ללא התחייבות מראש. עומסי עבודה קלים עולים כמעט אפס. גם workloads כבדים של reasoning עדיין לרוב זולים יותר מ־Self-Hosted - אלא אם רמת השימוש קיצונית.
כמות הטוקנים היומית שבה Self-Hosted GPU הופך לזול יותר. BrainPack מנתחת את נקודת המעבר הזו - ומנתבת workloads בהתאם.
העלות האמיתית של Public Cloud AI היא לא חשבון ה־inference. היא העלות של workload שמנותב למודל ההטמעה הלא נכון ויוצר בעיית Compliance, IP או Audit. שכבת ה־Governance של BrainPack הופכת טעויות סיווג כאלה לבלתי אפשריות ברמה המבנית.
Public Cloud הוא רק שכבה אחת מתוך מערכת הרצה מרובת־מודלים.
בכל סביבת BrainPack קיימת שכבת Public Cloud - לצד מודלים נוספים המופעלים לפי רגישות וסיווג המידע.
Public Cloud מטפל בשאלות HR כלליות ובסינון מועמדים; ZDR מטפל במידע אישי של עובדים; ו־On-Premise מטפל בנתוני מקור של מערכות השכר. הכול דרך ממשק אחיד אחד.
Public Cloud מפעיל אנליטיקת merchandising ויצירת תוכן שיווקי; Self-Hosted Open Source מטפל בניתוח פיננסי על נתונים שטרם פורסמו. אותה ספריית Agents — שני מסלולי הרצה שונים.
Public Cloud מריץ שאילתות מלאי וסיכומי שירות לקוחות; ZDR מטפל באינטראקציות אישיות של לקוחות. ניתוב חכם ומותאם־עלות across שני המודלים.
Public Cloud לבדו הוא רק API.
שכבת BrainPack היא מה שהופכת אותו למערכת אמיתית.
Public Cloud AI הוא מהיר, עוצמתי ומתאים לרוב ה־enterprise workloads כל עוד הוא פועל בתוך שכבת תפעול שיודעת אילו workloads שייכים לשם ואילו לא. שוחחו עם ארכיטקט BrainPack כדי להבין איך תמהיל מודלי ההטמעה צריך להיראות בארגון שלכם.