IONA

    IONA menunjukkan kebutuhan infrastruktur AI, sebelum masalahnya muncul dengan cara yang sulit

    IONA membaca apa yang terjadi di seluruh infrastruktur, model, dan pipeline, lalu menunjukkan langkah selanjutnya: VM mana yang perlu di-provision, model mana yang sesuai, apa yang bermasalah dan kenapa.

    IONAworking
    I need infrastructure for shelf-stock detection. Real-time, peaks at shopping hours.
    Sizing for peak: 8 vCPU, 32GB, one 8GB GPU. Want me to provision it?
    Go ahead.
    Running in ORBIT. Six resources, connections wired.
    I'll keep watching health, drift and pipelines.
    vm-gpu-01 memory is at 94% and climbing. This one needs your call.
    Type message here
    Ready
    Waiting for your request…

    Bagaimana IONA Berpikir

    Menjalankan AI di production berarti serangkaian keputusan kecil yang terus-menerus: VM mana, model mana, kenapa pipeline itu tiba-tiba macet. IONA mengambil keputusan tersebut secara real time, alih-alih semuanya harus dipikirkan dari nol setiap kali.

    1. Memilih infrastruktur dan model yang tepat sebelum proses build dimulai

      Merekomendasikan konfigurasi VM dan model yang tepat sesuai use case yang dihadapi, bukan yang sedang tren.

    2. Menjelaskan kesehatan production tepat saat terjadi perubahan

      Membaca sinyal di seluruh sistem dan menjelaskan artinya.

    3. Menangkap model drift sebelum disadari klien

      Menandai saat perilaku model yang sedang berjalan mulai bergeser.

    4. Menemukan titik kegagalan pada pipeline yang macet

      Tidak perlu membongkar seluruh proses hanya untuk menemukan satu langkah yang rusak.

    5. Memandu proses recovery dan menutup celah keamanan

      Menjelaskan apa yang masih bisa dipulihkan saat terjadi masalah, dan menandai resource yang terekspos, seperti database dengan public IP, sebelum berkembang menjadi breach.

    Cara Kerjanya

    Dari use case ke infrastruktur yang berjalan, dalam tiga langkah

    Tidak perlu menebak ukuran VM. Tidak ada blind spot setelah live. IONA menunjukkan apa yang perlu dijalankan dan apa yang terjadi setelahnya.

    IONAreading
    Your use case
    Shelf-stock detection for a supermarket chain. Real-time inference, peak load at shopping hours.
    computer visionreal-timebursty load
    Computer vision with bursty traffic. Sizing for peak, not average, so inference stays under your latency target.
    IONA recommends
    Infrastructure
    VM profileg1.gpu.8x
    Compute8 vCPU · 32GB
    GPU8GB
    Model
    SelectedQwen3.8-27B
    Whymultimodal, 262K ctx

    Dirancang untuk Mitra AI-Solution

    Use case sudah dipahami. Biarkan IONA menangani keputusan infrastruktur.

    Systems integrator dan tim AI-solution menggunakan IONA agar tetap fokus pada hal yang memenangkan deal, bukan pada pemilihan GPU dan ukuran VM.