Für datenempfindliche Branchen wie das Finanz- und Gesundheitswesen bietet AI Code Editor eine vollständige lokalisierte Lösung für die private Bereitstellung, um sicherzustellen, dass Code und Daten die Intranetumgebung des Unternehmens nicht verlassen. Die Lösung verpackt das Claude-Modell und seine Abhängigkeiten mithilfe der Containerisierungstechnologie und unterstützt die Bereitstellung auf kundenspezifischen physischen Servern oder privaten Cloud-Umgebungen. Der Bereitstellungsprozess umfasst eine dreifache Sicherheitsauthentifizierung: TLS 1.3-Verschlüsselung in militärischer Qualität auf der Transportebene, AES-256-Schutz der Daten im Ruhezustand auf der Speicherebene und Integration eines IAM-Privilegienmanagementsystems in Unternehmensqualität auf der Zugriffsebene.
Was die technische Architektur betrifft, so ist die Version für den privaten Einsatz als Microservice konzipiert, zu dessen Hauptkomponenten der Modellinferenzdienst, der Lastausgleich und das Audit-Protokollierungssystem gehören. Ein Brokerage-Fall zeigt, dass der Durchsatz bei der Codeverarbeitung nach der privaten Bereitstellung 15 Anfragen pro Sekunde erreicht, und alle Trainingsdaten werden im lokalen Rechenzentrum gespeichert. Die Plattform bietet auch SOC2 Typ II Compliance-Berichte und unterstützt eine tiefe Integration mit der bestehenden DevOps-Toolchain des Unternehmens (z. B. Jenkins, GitLab CI), um die Speicherung von Sicherheits-Audit-Trails zu automatisieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAI Code Editor: Codegenerierung und -optimierung für inoffizielle Claude-Code-SuitenDie
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