fix(ms-ai-architect): Sesjon 10 — K9-destale eng+infra (volatil status → ref)
Begge S10-kriterier møtt (operatør-gated kald LLM-judge): engineering K9 PASS, infrastructure K9 PASS. Deterministisk ikke regredert: validate 239 · kb-eval 15 · kb-update 122 · kb-integrity 192/192. K4 hevet 4→5 begge skills. Engineering: modellversjoner (GPT-4o/Whisper/Florence/text-embedding-3) → generisk kapabilitets-framing; MAF-«erstatter SK»-transisjon + Foundry Agent Service GA → pekere; «Start med GPT-4o» (ABSENT i ref) droppet. Infrastructure: SLA-tabell (ABSENT i ref) → relativ-veiledning + MCP-peker; RTO/RPO-tabell → sammendrag + peker (ref bærer hele tier-modellen); «peak+30%» (ref sier 20%) → generisk; Phi-3/Phi-4 + parametertall → «Phi-familien» (fjernet faktafeil «Phi-4 14B»). Metode: read-only verifiserings-agenter kartla ref-dekning FØR sletting. judge-results.json oppdatert med ferske kalde eng+infra-verdikter (_updated: S10). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01REiKFhP4w6xGXXqWKpPCJJ
This commit is contained in:
parent
a9ff401b6e
commit
6b3c44adc3
4 changed files with 48 additions and 39 deletions
|
|
@ -321,6 +321,24 @@ K1-presisjon (0,95–1,0) er **PROVISORISK** — operatør må kuratere 20 trigg
|
|||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Sesjon 10 (SPOR A — K9-destale: engineering + infrastructure) — RESULTATER (FERDIG, 2026-06-20)
|
||||
|
||||
**Begge S10-kriterier møtt** (operatør-gated kald LLM-judge): engineering **K9 PASS** (findings: []); infrastructure **K9 PASS** (findings: "None"). Deterministisk ikke regredert: **validate 239 · kb-eval 15 · kb-update 122 · kb-integrity 192/192**. gitleaks: 3 pre-eksisterende i `playground/vendor/` (utenfor changeset). K5 uendret (eng 0,23 · infra 0,97); refTall konsistent; K4 hevet eng 4→5 / infra 4→5 (mindre body-dup). Body krympet: infra K3 290→279 (eng uendret — generaliseringene byttet ord, ikke linjer).
|
||||
|
||||
**Metode (verifiseringspliktig):** to parallelle read-only verifiserings-agenter kartla FØR sletting hvor hvert volatilt body-faktum bor i ref (PRESENT/PARTIAL/ABSENT) → flytt (i ref) / dropp (uverifisert) / generaliser.
|
||||
|
||||
**Engineering (operatør-gated, 6 endringer):** §2 MAF-«erstatter Semantic Kernel»-transisjon → peker (ref bærer GA-dato/versjon); §intro/§3/§6 modellversjoner GPT-4o/Whisper/Florence/text-embedding-3 → generisk kapabilitets-framing (alle PRESENT i `azure-ai-services/*`+`multi-modal/*`); «Start med GPT-4o for prototyping» (ABSENT i ref) → dropp modellnavn, behold prinsipp; §8 Dekning «Foundry Agent Service GA»+«A2A/CUA/Foundry Workflows» → generiske topic-navn u/«GA» (filtall 24 urørt); «130+ språk» → «bred språkstøtte».
|
||||
|
||||
**Infrastructure (operatør-gated, 8 endringer):** §1.8 SLA-tabell (99.9/99.999/99.95 % — **ABSENT i ref**) → relativ-veiledning + MCP/`research-agent`-peker (ingen tall i body); §1.2 RTO/RPO-tabell → sammendrag + peker (ref `rto-rpo-planning-ai-services.md` bærer hele tier-modellen i 265 linjer; minuttverdier fjernet); §1.7 «peak + 30 % buffer» (ref sier 1.2×/20 %, avvikende) → «kapasitetsbuffer»; §2.2 «(tidl. Azure Stack HCI)» → dropp (ref bærer rename); §2.3/2.4/2.8/3.4 «Phi-3/Phi-4»+«(3.8B)/(14B)» → «Phi-familien» u/versjon+parametertall (fjerner også **faktafeil**: body sa «Phi-4 (14B)», ref tilskriver 14B til Phi-3 Medium); §1.1 «(bredere modellutvalg)» → dropp (ref bærer).
|
||||
|
||||
**To judge-runder for infra (dommeren er bindingen — ikke overstyrt):** runde 1 fanget at min FØRSTE SLA-omskriving introduserte et nytt konkret «99,9 %»-tall + flagget RTO-tabellens «< 5 min» (borderline). Fix: fjern alle SLA-prosenter fra prosa + flytt RTO/RPO-tabellen til peker → runde 2 **K9 PASS clean**.
|
||||
|
||||
**Judge-cache:** `judge-results.json` oppdatert med ferske kalde eng+infra-verdikter (operatør-gated; `_updated: S10`).
|
||||
|
||||
**Binding for S11:** K1 (#4) — 2 description-fikser (governance +Schrems II-trigger, advisor strammere) + draft 20 kandidat-prompts/skill → operatør-review. Merk: S10-judgen ga provisorisk K1 1.0 for begge eng+infra (rene description-grenser), men K1 forblir **PROVISORISK** til operatør kuraterer.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## SPOR A — gjenstående sesjoner (PLANLAGT, operatør godkjente alle 4 anbefalinger 2026-06-20)
|
||||
|
||||
De 4 beslutning-gated punktene er nå **avgjort** (operatør: «følger anbefalingene gjennomgående»):
|
||||
|
|
@ -337,7 +355,7 @@ De 4 beslutning-gated punktene er nå **avgjort** (operatør: «følger anbefali
|
|||
|---|---|---|
|
||||
| **8** ✅ FERDIG (`1c0da88`, se «Sesjon 8 — RESULTATER») | **6×5-vekting (#1).** Fold adaptive workload-varianter inn i `security-scoring-rubrics-6x5.md` (Standard = kanonisk; foreslå eksakte varianttall, gated). Fjern divergerende vekttabell fra security SKILL.md → peker til rubrikken (behold risikoklassifiserings-tabellen — den er stabil). | `grep` security SKILL.md: ingen 3-kolonne-vekttabell med divergerende tall; rubrikken har én Standard + dokumenterte varianter; agent+skill peker samme kilde. `eval --json`: refTall/K5/K3 ikke regredert · validate 239 · kb-integrity grønt. **Antakelse testet:** ingen kode/test asserter SKILL.md-vekttallene (agenten bruker rubrikken — verifisert i S7-diskusjon; bekreft med `grep -r` på vekttallene før sletting). |
|
||||
| **9** ✅ FERDIG (se «Sesjon 9 — RESULTATER») | **K4+K9 body-cleanup: security + governance** (begge feiler begge kriteriene). Tynn dupliserte avsnitt → pekere; flytt volatil status → ref. Gated forslag per skill FØR endring. | ✅ LLM-judge: security **K4 5/5 · K9 PASS** · governance **K4 5/5 · K9 PASS**. `eval`: K5 sec 16→20/gov 24→25, K3/refTall ikke regredert · kb-integrity 192/192 · validate 239. Antakelse testet (read-only verifiserings-agenter kartla ref-dekning FØR sletting). |
|
||||
| **10** | **K9-destale: engineering + infrastructure** (feiler kun K9). Volatil status ut av body. Gated forslag FØR endring. | LLM-judge: **K9 PASS** eng+infra. `eval --json` ikke regredert · validate 239. |
|
||||
| **10** ✅ FERDIG (se «Sesjon 10 — RESULTATER») | **K9-destale: engineering + infrastructure** (feiler kun K9). Volatil status ut av body. Gated forslag FØR endring. | ✅ LLM-judge: **K9 PASS** eng+infra (kald re-judge). `eval --json` ikke regredert (K5/refTall) · validate 239 · kb-integrity 192/192 · K4 hevet 4→5 begge. |
|
||||
| **11** | **K1 (#4).** (a) 2 description-fikser: governance +Schrems II-trigger; advisor strammere (foreslå ordlyd, gated — K2-format må holdes). (b) draft 20 kandidat-prompts/skill → operatør-review → mål presisjon via judge. | LLM-judge **K1 ≥90 % treff / ≤10 % falske** for alle 5 (eller dokumentert avvik m/ begrunnelse) · K2 (description-format) fortsatt PASS etter edits. |
|
||||
| **12** | **Lukk SPOR A.** Full LLM-judge re-run (K1/K4/K7/K8/K9) alle 5 → bekreft alle kriterier PASS → skriv ny `eval-baseline.json` (operatør-gated `--write`). (Kan foldes inn i S11 hvis lett.) | `eval-baseline.json`: ingen åpen eval-FAIL på tvers av K1–K9 for de 5 skills. STATE: SPOR A FERDIG → Spor B neste. |
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -13,11 +13,12 @@
|
|||
"K9_noTimeSensitive": { "pass": true, "findings": ["Only meta-instructions (preview/GA as dynamic-to-verify) + stable identifiers (M365 SKUs, MADR v3.0). No stale-able product claim in body."] }
|
||||
},
|
||||
"ms-ai-engineering": {
|
||||
"K1_triggerPrecision": { "provisional": true, "precision": 0.95, "notes": "19/20. Miss: 'Semantic Kernel agent governance' overlaps security/governance because description lists 'governance' under agent-orchestration. Operator must curate." },
|
||||
"K4_noDuplication": { "score": 4, "pass": true, "evidence": "Mostly router. Two inline tables (RAG-vs-finetuning; MLOps test-types w/ Ragas/red-teaming) restate comparison content also in ref files — summary-level, not verbatim." },
|
||||
"K7_imperativeStyle": { "ratio": 0.9, "pass": true, "notes": "9/10; section intros are descriptive prose by design." },
|
||||
"K8_sourceCitation": { "ratio": 1.0, "pass": true, "notes": "5/5 dated headers; schema drift ('Dato:' vs 'Last updated'); no source-URL in headers." },
|
||||
"K9_noTimeSensitive": { "pass": false, "findings": ["Line 119: 'Foundry Agent Service GA' — explicit GA-status claim in body", "GPT-4o/Whisper/text-embedding-3/Florence — version-pinned product names in body", "Line 48: 'Agent Framework (erstatter Semantic Kernel Agents)' — lifecycle/transition claim", "A2A/CUA/Foundry Workflows — era-bound feature names"] }
|
||||
"_updated": "S10 (2026-06-20) — K9-destale re-judge (cold)",
|
||||
"K1_triggerPrecision": { "provisional": true, "precision": 1.0, "notes": "20/20 from description (cold re-judge). Clean sibling separation (governance/security/cost/advisor/infra not triggered). Operator must curate final 20." },
|
||||
"K4_noDuplication": { "score": 5, "pass": true, "evidence": "S10 re-judge: 7 section intros are orientation prose routing to references/<domain>/ + named kjernefiler; the two body tables (RAG-vs-finetuning, MLOps test-types) have no verbatim row-match in refs. No duplication." },
|
||||
"K7_imperativeStyle": { "ratio": 1.0, "pass": true, "notes": "10/10 sampled instruction sentences imperative." },
|
||||
"K8_sourceCitation": { "ratio": 1.0, "pass": true, "notes": "5/5 dated headers across 5 domains; format inconsistent (EN/NO, month vs day granularity)." },
|
||||
"K9_noTimeSensitive": { "pass": true, "findings": [] }
|
||||
},
|
||||
"ms-ai-governance": {
|
||||
"_updated": "S9 (2026-06-20) — K4+K9 body-cleanup re-judge",
|
||||
|
|
@ -28,11 +29,12 @@
|
|||
"K9_noTimeSensitive": { "pass": true, "findings": [] }
|
||||
},
|
||||
"ms-ai-infrastructure": {
|
||||
"K1_triggerPrecision": { "provisional": true, "precision": 1.0, "notes": "20/20. Tightly scoped + named trigger phrases, low false-positive risk. Borderline (hybrid RAG, multi-region cost) need real-corpus validation. Operator must curate." },
|
||||
"K4_noDuplication": { "score": 4, "pass": true, "evidence": "Largely summary/routing w/ '> Ref:' deferral. Minor: RTO/RPO table + SLA table put specific values in body that also live in ref files." },
|
||||
"K7_imperativeStyle": { "ratio": 1.0, "pass": true, "notes": "10/10 imperative (concentrated in per-section directives)." },
|
||||
"K8_sourceCitation": { "ratio": 1.0, "pass": true, "notes": "5/5 'Last updated: 2026-02' + Status. NO source-URL in headers; identical batch date reads as generation timestamp, not per-file verification." },
|
||||
"K9_noTimeSensitive": { "pass": false, "findings": ["Lines 93-98: SLA table w/ hardcoded percentages (99.9/99.999/99.95%) + 'Standard v2'", "Lines 149/158/184/186/249: Phi-3/Phi-4 model versions + param counts (3.8B/14B) in body", "Line 141: 'Azure Local (tidl. Azure Stack HCI)' rename note", "Line 87: hardcoded 'peak + 30% buffer'"] }
|
||||
"_updated": "S10 (2026-06-20) — K9-destale re-judge (cold)",
|
||||
"K1_triggerPrecision": { "provisional": true, "precision": 1.0, "notes": "20/20 from description (cold). Sharply scoped via explicit 'Triggers on:' phrases; borderline negatives (plain RAG vs hybrid-RAG; MLOps vs infra) resolve correctly. Operator must curate final 20." },
|
||||
"K4_noDuplication": { "score": 5, "pass": true, "evidence": "S10 re-judge: consistent summary+pointer pattern; §1.2 RTO/RPO now ~2 lines delegating to bcdr/rto-rpo-planning-ai-services.md (265 lines). SLA table replaced by relative-guidance prose. No procedural duplication." },
|
||||
"K7_imperativeStyle": { "ratio": 1.0, "pass": true, "notes": "10/10 sampled instruction sentences imperative/infinitive." },
|
||||
"K8_sourceCitation": { "ratio": 1.0, "pass": true, "notes": "5/5 'Last updated: 2026-02' + Status; no source-URL on header line." },
|
||||
"K9_noTimeSensitive": { "pass": true, "findings": [] }
|
||||
},
|
||||
"ms-ai-security": {
|
||||
"_updated": "S9 (2026-06-20) — K4+K9 body-cleanup; K4 re-judged after S8 weighting fix + S9 risk-table/P10P50P90 fixes",
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -19,7 +19,7 @@ Fokusområder:
|
|||
- **Azure AI Services** -- vision, speech, language, dokumenter
|
||||
- **Dataingeniør** -- Fabric, OneLake, data quality, feature stores
|
||||
- **MLOps/GenAIOps** -- CI/CD for AI, evaluering, drift detection
|
||||
- **Multimodal AI** -- GPT-4o vision, Whisper, multimodal RAG
|
||||
- **Multimodal AI** -- vision, tale, multimodal RAG
|
||||
- **API Management for AI** -- gateway, rate limiting, semantic caching
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
|
@ -47,7 +47,7 @@ For detailed guidance, see `references/rag-architecture/` (28 files).
|
|||
|
||||
## 2. Agent-orkestrering
|
||||
|
||||
Multi-agent systemer lar spesialiserte AI-agenter samarbeide for komplekse oppgaver. Velg mellom sequential (pipeline), parallel (fan-out/fan-in), hierarchical (supervisor), collaborative (round-robin) og handoff-patterns. Microsoft Agent Framework (erstatter Semantic Kernel Agents) og Azure AI Agent Service er de primære byggeblokkene. Designbeslutninger inkluderer tool-arkitektur (native, OpenAPI, MCP), governance-krav (audit, human-in-the-loop), og kostnadsoptimalisering via model routing.
|
||||
Multi-agent systemer lar spesialiserte AI-agenter samarbeide for komplekse oppgaver. Velg mellom sequential (pipeline), parallel (fan-out/fan-in), hierarchical (supervisor), collaborative (round-robin) og handoff-patterns. Microsoft Agent Framework og Azure AI Agent Service er de primære byggeblokkene (se kjernefil for status og migrasjon fra Semantic Kernel). Designbeslutninger inkluderer tool-arkitektur (native, OpenAPI, MCP), governance-krav (audit, human-in-the-loop), og kostnadsoptimalisering via model routing.
|
||||
|
||||
For offentlig sektor: Agenter krever AI Act-klassifisering, DPIA for persondata, journalføring av AI-assisterte vedtak, og etterprøvbar logging av beslutningsgrunnlag.
|
||||
|
||||
|
|
@ -59,9 +59,9 @@ For detailed guidance, see `references/agent-orchestration/` (24 files).
|
|||
|
||||
## 3. Azure AI Services
|
||||
|
||||
Azure AI Services er managed tjenester for spesifikke AI-oppgaver som brukes som byggeklosser. Vision (GPT-4o, Florence, Custom Vision), Speech (Whisper, Neural TTS, Real-time Audio API), Language (CLU, Custom NER, Text Analytics, PII detection), Document Intelligence (prebuilt og custom modeller for dokumentekstraksjon), Translator (130+ språk, custom terminologi), og Content Safety (innholdsmoderering, Prompt Shields, groundedness detection).
|
||||
Azure AI Services er managed tjenester for spesifikke AI-oppgaver som brukes som byggeklosser. Vision (bildeanalyse, OCR, Custom Vision), Speech (talegjenkjenning, Neural TTS, Real-time Audio API), Language (CLU, Custom NER, Text Analytics, PII detection), Document Intelligence (prebuilt og custom modeller for dokumentekstraksjon), Translator (bred språkstøtte, custom terminologi), og Content Safety (innholdsmoderering, Prompt Shields, groundedness detection).
|
||||
|
||||
Start med GPT-4o for prototyping, bruk spesialiserte tjenester for ytelse/kostnad, og custom-modeller kun for nisjedomener.
|
||||
Start med en generell modell for prototyping, bruk spesialiserte tjenester for ytelse/kostnad, og custom-modeller kun for nisjedomener.
|
||||
|
||||
For detailed guidance, see `references/azure-ai-services/` (20 files).
|
||||
|
||||
|
|
@ -101,7 +101,7 @@ For detailed guidance, see `references/mlops-genaiops/` (22 files).
|
|||
|
||||
## 6. Multimodal AI
|
||||
|
||||
Multimodal AI kombinerer tekst, bilde, lyd og video. GPT-4o vision analyserer bilder direkte (base64/URL, detail low/high). Azure Video Indexer gir transkribering, scenedeteksjon og keyframe-ekstraksjon for video-RAG. Multimodal RAG-pipeline: ingest (Document Intelligence + Video Indexer) -> enrich (GPT-4o bildebeskrivelse) -> embed (text-embedding-3 + Florence) -> index (Azure AI Search) -> retrieve -> generate. Speech-pipelines bruker STT->LLM->TTS eller Real-time Audio API for lavere latency.
|
||||
Multimodal AI kombinerer tekst, bilde, lyd og video. Multimodal vision analyserer bilder direkte (base64/URL, detail low/high). Azure Video Indexer gir transkribering, scenedeteksjon og keyframe-ekstraksjon for video-RAG. Multimodal RAG-pipeline: ingest (Document Intelligence + Video Indexer) -> enrich (vision-bildebeskrivelse) -> embed (tekst- + bilde-embeddings) -> index (Azure AI Search) -> retrieve -> generate. Speech-pipelines bruker STT->LLM->TTS eller Real-time Audio API for lavere latency.
|
||||
|
||||
For detailed guidance, see `references/multi-modal/` (18 files).
|
||||
|
||||
|
|
@ -130,11 +130,11 @@ Denne skillen har 153 filer fordelt på 7 domener. Bruk `Read`-verktøyet for å
|
|||
| Domene | Mappe | Filer | Dekning |
|
||||
|--------|-------|-------|---------|
|
||||
| RAG-arkitektur | `references/rag-architecture/` | 28 | Naive/advanced/modular/agentic RAG, Azure AI Search, embeddings, chunking, evaluering |
|
||||
| Agent-orkestrering | `references/agent-orchestration/` | 24 | Multi-agent patterns, Semantic Kernel, tool use, routing, governance, compliance, Foundry Agent Service GA, A2A, CUA, Foundry Workflows |
|
||||
| Agent-orkestrering | `references/agent-orchestration/` | 24 | Multi-agent patterns, Semantic Kernel, tool use, routing, governance, compliance, agent-tjenester, A2A-protokoll, computer-using agents, visuell workflow-orkestrering |
|
||||
| Azure AI Services | `references/azure-ai-services/` | 20 | Vision, Speech, Language, Document Intelligence, Translator, Content Safety |
|
||||
| Dataingeniør | `references/data-engineering/` | 22 | Fabric Lakehouse, OneLake, Data Factory, data quality, Purview, Delta Lake |
|
||||
| MLOps/GenAIOps | `references/mlops-genaiops/` | 22 | CI/CD, model registry, evaluering, drift detection, IaC, GenAIOps pipelines |
|
||||
| Multimodal AI | `references/multi-modal/` | 18 | GPT-4o vision, Video Indexer, multimodal RAG, speech pipelines, OCR |
|
||||
| Multimodal AI | `references/multi-modal/` | 18 | Vision, Video Indexer, multimodal RAG, speech pipelines, OCR |
|
||||
| API Management | `references/api-management/` | 19 | APIM AI gateway, rate limiting, circuit breaker, semantic caching, security |
|
||||
|
||||
**Totalt: 153 filer**
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -27,7 +27,7 @@ BCDR-planlegging for AI skiller seg fra tradisjonell DR ved at man også må hå
|
|||
|
||||
### 1.1 Multi-region deployment
|
||||
|
||||
Norway East som primærregion (datasuverenitet, lav latens), Sweden Central som sekundær (bredere modellutvalg, EU-compliant), France Central/UK South som tertiær. Data Zone-deployeringer forenkler ruting innenfor EU-sonen.
|
||||
Norway East som primærregion (datasuverenitet, lav latens), Sweden Central som sekundær (EU-compliant), France Central/UK South som tertiær. Data Zone-deployeringer forenkler ruting innenfor EU-sonen.
|
||||
|
||||
Lastbalansering via APIM som gateway foran Azure OpenAI-endepunkter:
|
||||
- Priority-based routing: primær region først, failover ved helsesjekk-feil
|
||||
|
|
@ -40,13 +40,7 @@ Separate kvoter per region -- planlegg for tilstrekkelig TPM i failover. PTU i p
|
|||
|
||||
### 1.2 RTO/RPO-planlegging
|
||||
|
||||
| Komponent | Typisk RTO | RPO | Strategi |
|
||||
|-----------|-----------|-----|----------|
|
||||
| Azure OpenAI | < 5 min | N/A (stateless) | Multi-region med APIM failover |
|
||||
| Azure AI Search | 15-60 min | Timer | Geo-replikerte indekser |
|
||||
| Embedding-vektorer | Timer | Sist fullført indeksering | Rebuild fra kilde |
|
||||
| Samtalehistorikk | Minutter | < 1 min | Cosmos DB multi-region writes |
|
||||
| Custom models | Timer-dager | Siste versjon | Modellregister med versjonering |
|
||||
RTO/RPO settes per komponent ut fra kritikalitet og tilstandsbehov: stateless endepunkter (Azure OpenAI) gjenopprettes raskt via multi-region failover, mens søkeindekser, embedding-vektorer og samtalehistorikk krever geo-replikering eller rebuild-pipelines med komponentspesifikke mål. Bruk ref-fila for tier-modell, innebygde RPO-tall per tjeneste og dokumentasjonsmal.
|
||||
|
||||
Definer kritikalitet per AI-arbeidsflyt, test failover regelmessig, dokumenter manuell prosedyre.
|
||||
|
||||
|
|
@ -84,18 +78,13 @@ AI-spesifikke incident-kategorier (hallusinering, datalekkasje, kapasitetsmangel
|
|||
|
||||
### 1.7 Kapasitetsplanlegging
|
||||
|
||||
TPM per region/modell -- planlegg for peak + 30% buffer. GPU-kapasitet varierer per region. PTU reserveres i forkant. Overvåk 429-rater og latens-percentiler for tidlig varsel.
|
||||
TPM per region/modell -- planlegg for peak med kapasitetsbuffer. GPU-kapasitet varierer per region. PTU reserveres i forkant. Overvåk 429-rater og latens-percentiler for tidlig varsel.
|
||||
|
||||
> **Ref:** `references/bcdr/capacity-planning-dr-configurations.md`
|
||||
|
||||
### 1.8 SLA-dokumentasjon
|
||||
|
||||
| Tjeneste | SLA | Merknad |
|
||||
|----------|-----|---------|
|
||||
| Azure OpenAI | 99.9% | Standard og PTU, per region |
|
||||
| Azure AI Search | 99.9% | Standard+ med replikaer |
|
||||
| Cosmos DB | 99.999% | Multi-region med multi-write |
|
||||
| Azure API Management | 99.95% | Standard v2, gateway-laget |
|
||||
Hver tjeneste har egen SLA som varierer med tier, replikering og region — datatjenester med multi-region-replikering ligger typisk høyere enn enkeltstående compute-tjenester. Hent gjeldende SLA-tall per tjeneste og region via `microsoft_docs_fetch` eller `research-agent` før DR-planlegging.
|
||||
|
||||
Beregn sammensatt SLA, kartlegg gap mot forretningskrav, etabler intern SLO.
|
||||
|
||||
|
|
@ -138,7 +127,7 @@ Sentralisert kontrollflate for hybride miljøer:
|
|||
|
||||
> **Ref:** `references/hybrid-edge/azure-arc-ai-management.md`
|
||||
|
||||
### 2.2 Azure Local (tidl. Azure Stack HCI)
|
||||
### 2.2 Azure Local
|
||||
|
||||
Fullstendig Azure-kompatibelt on-premises med AKS og Azure ML lokalt. Sertifisert maskinvare (Dell, Lenovo, HPE), Azure-abonnement (OpEx), VDI med GPU for AI-utvikling. Ideell for strenge dataresidens-krav.
|
||||
|
||||
|
|
@ -146,7 +135,7 @@ Fullstendig Azure-kompatibelt on-premises med AKS og Azure ML lokalt. Sertifiser
|
|||
|
||||
### 2.3 Edge-inferens med ONNX Runtime
|
||||
|
||||
Kryssplattform (Windows, Linux, Android, iOS, WebAssembly) med hardware-akselerasjon (CUDA/TensorRT, OpenVINO, QNN, CoreML). Kvantisering (INT8/INT4), modellkonvertering fra PyTorch/TF/HF. ONNX Runtime GenAI for generative modeller (Phi-3/Phi-4) på edge.
|
||||
Kryssplattform (Windows, Linux, Android, iOS, WebAssembly) med hardware-akselerasjon (CUDA/TensorRT, OpenVINO, QNN, CoreML). Kvantisering (INT8/INT4), modellkonvertering fra PyTorch/TF/HF. ONNX Runtime GenAI for generative modeller (Phi-familien) på edge.
|
||||
|
||||
> **Ref:** `references/hybrid-edge/onnx-runtime-edge-deployment.md`
|
||||
|
||||
|
|
@ -155,7 +144,7 @@ Kryssplattform (Windows, Linux, Android, iOS, WebAssembly) med hardware-akselera
|
|||
**Scenarier:** forsvar/beredskap, maritime operasjoner, feltarbeid uten dekning, air-gapped nettverk.
|
||||
|
||||
**Mønstre:**
|
||||
- Pre-lastet SLM (Phi-3/Phi-4) med lokal inferens
|
||||
- Pre-lastet SLM (Phi-familien) med lokal inferens
|
||||
- Lokal vektordatabase (ChromaDB, LanceDB) for offline RAG
|
||||
- Store-and-forward synkronisering med prioritering og konfliktløsning
|
||||
|
||||
|
|
@ -181,9 +170,9 @@ Lokal vektordatabase (edge tier) + Azure AI Search (cloud tier) med intelligent
|
|||
|
||||
> **Ref:** `references/hybrid-edge/hybrid-rag-architecture.md`
|
||||
|
||||
### 2.8 Phi-3/Phi-4 SLM på edge
|
||||
### 2.8 Phi-familien (SLM) på edge
|
||||
|
||||
Phi-4-mini (3.8B) og Phi-4 (14B), kvantisering til INT4. Deployment via ONNX Runtime GenAI, AKS Edge Essentials, Windows AI med NPU, eller Azure Local med GPU. Bruk: dokumentklassifisering, kodegenerering i sikre miljøer, sanntidsspråkprosessering, oversettelse offline.
|
||||
Phi-familiens kompakte modeller med aggressiv kvantisering (INT4). Deployment via ONNX Runtime GenAI, AKS Edge Essentials, Windows AI med NPU, eller Azure Local med GPU. Bruk: dokumentklassifisering, kodegenerering i sikre miljøer, sanntidsspråkprosessering, oversettelse offline.
|
||||
|
||||
> **Ref:** `references/hybrid-edge/on-premises-slm-phi-deployment.md`
|
||||
|
||||
|
|
@ -246,7 +235,7 @@ NSM stiller krav til: identifisering/kartlegging av AI-systemer, sikkerhetskontr
|
|||
|
||||
### 3.4 Disconnected scenarios for forsvar/beredskap
|
||||
|
||||
Air-gapped nettverk, feltdeployerbare AI-systemer, drift uten skyavhengighet. Phi-3/Phi-4 SLM med lokal inferens, Azure Local i lukkede miljøer med manuell oppdatering. Graderte miljøer krever NSM-godkjent infrastruktur.
|
||||
Air-gapped nettverk, feltdeployerbare AI-systemer, drift uten skyavhengighet. Phi-familiens SLM med lokal inferens, Azure Local i lukkede miljøer med manuell oppdatering. Graderte miljøer krever NSM-godkjent infrastruktur.
|
||||
|
||||
### 3.5 Suveren sky-initiativ i EU/EØS
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue