Enzai MCP-Server
Verbindet sich mit Ihrer KI.
Jeder MCP-kompatible Agent erhält dieselbe kontrollierte Verbindung, genau dort, wo Ihre Teams bereits arbeiten.
Einige unserer Integrationen
Workflow-Tools
Jira, ServiceNow
Modellanbieter
Anthropic, OpenAI
Agenten-Tools
Copilot Studio, Claude Enterprise
Entwicklungs­umgebungen
Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Databricks

Glossar

Arbeitslastentrennung

Arbeitslastentrennung

Arbeitslastentrennung

Die Trennung von KI-Rechenumgebungen (z. B. Entwicklung, Test, Produktion) und Datendomänen zur Begrenzung des Schadensradius bei Ausfällen oder Sicherheitsverletzungen.

Die Trennung von KI-Rechenumgebungen (z. B. Entwicklung, Test, Produktion) und Datendomänen zur Begrenzung des Schadensradius bei Ausfällen oder Sicherheitsverletzungen.

Aktualisiert

Die Praxis der Isolierung von Berechnungs-Workloads, Datenspeichern und Netzwerksegmenten je nach Umgebung oder Klassifizierungsstufe (Entwicklung vs. Produktion, personenbezogene Daten [PII] vs. Nicht-PII), die durch Netzwerkrichtlinien, eindeutige IAM-Rollen sowie separate Cluster oder Namespaces durchgesetzt wird. Die Governance definiert Umgebungsgrenzen, Datendomänen-Label und Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass sich eine Kompromittierung oder ein Ausfall in einem Bereich nicht auf kritische Systeme ausbreitet oder sensible Daten offenlegt.

Beispiel

Eine cloudbasierte KI-Plattform führt Entwicklungsworkloads in einem separaten Kubernetes-Namespace ohne Zugriff auf Produktionsdatenbanken aus. Nur genehmigte Release-Pipelines können Container-Images in den Produktions-Namespace überführen. Dies gewährleistet eine strikte Workload-Segregation und minimiert das Risiko einer versehentlichen Offenlegung von Daten.

Steuern Sie die KI, die Sie tatsächlich nutzen.

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Beginnen Sie mit dem, was bereits im Einsatz ist.

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Vereinbaren Sie eine Demo, und wir zeigen Ihnen, wie Enzai die genutzte KI findet, jedem System einen Verantwortlichen zuweist und alles dokumentiert.

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