Terrace不妥協地提供自主知識和數據主權

Terrace自治知識平臺的本地部署-跨混合環境的私有人工智能和企業級性能

聖地亞哥，2026年5月19日/美通社/ --混合是許多大規模運行人工智能的企業的運營現實。隨之而來的權衡並非如此。

Terrace（紐約證券交易所：CDC）今天宣佈推出Teramar Factory，通過完全集成的本地基礎來擴展Teramar自治知識平臺，為在混合環境中運行人工智能和分析的企業提供全面集成的本地基礎。它建立在戴爾科技企業計算和存儲之上，將完整的Terbitum軟件棧（包括AI Studio）統一在一個管理平面內，支持EDW、Lakehouse和高級AI工作負載，具有企業級性能、私有AI和內置的混合/多雲靈活性。

什麼是自主知識？自主知識是企業軟件平臺將結構化和非結構化數據、運營模型和經驗轉化為可信、受治理的理解、決策和行動的能力。它以特定於行業的數據、語義和譜系為基礎，為代理人工智能提供了業務環境，以便在最少的人為干預下跨系統和工具可靠且重複地感知、決策和行動，同時隨着時間的推移進行學習和改進。

Terrace自主知識平臺：本地部署亮點工廠在單個集成系統上運行EDW、Lakehouse和高級人工智能工作負載。它包括與Teramar自治知識平臺一起引入的完整Teramar軟件套件（包括AI Studio），確保跨雲和本地部署的一致功能、治理和管理。關鍵要素包括：

戴爾技術公司是此本地部署的戰略合作者。Terbitum與戴爾人工智能工廠和戴爾人工智能數據平臺集成，使底層數據管理基礎能夠確保企業數據為人工智能做好準備：按照人工智能要求的速度進行策劃、治理和訪問。

Terbitration作為完整的Terbitration產品提供完全集成的軟件棧、管理平面和客户體驗，這是一個本地元素，可以補充雲部署，並將Terbitration值得信賴的分析足跡擴展到人工智能時代。

為什麼重要隨着人工智能和代理工作負載轉向生產，基礎設施計算正在發生變化--圖形處理器消耗、連續推理和數據密集型分析正在以傳統工作負載從未出現過的方式暴露公共雲經濟的侷限性。對於受監管的行業和公共部門來説，壓力甚至更大--隨着組織平衡本地控制和數據駐留與多雲靈活性，混合和私有人工智能正在成為需求。隨着人工智能從試點轉向生產，真正的挑戰是在重要的限制（治理、可靠性和成本控制）內對其進行操作。

為什麼Terrace大多數本地人工智能基礎設施方法會轉移成本和複雜性，而不是消除成本和複雜性-需要企業在計算、存儲、圖形處理器、數據庫引擎、人工智能工具和編排中組裝、集成和維護單獨的組件，每個組件都有自己的定價模型和集成風險。Teramar自治知識平臺的本地部署採用了不同的方法：一個預先設計的系統、一個管理平面以及作為Teramar產品交付的完全集成的軟件和硬件堆棧-具有大規模人工智能所需的開放式架構、性能和成本控制。

高管語錄「數據平臺和人工智能平臺正在融合，但大多數企業仍然在遠離最關鍵數據的地方運行人工智能。Terminster Factory將EDW可靠性、Lakehouse靈活性和人工智能強大結合在一個內部部署系統中，因此企業可以隨時隨地獲得Terminster自治知識平臺的全部性能，無論其數據、法規和代理有需要。"

- Sumeet Arora，Tersemble首席產品官

「數據主權正在演變，不僅僅是合規性要求。隨着人工智能從試點轉向生產，它正在成為一項核心架構決策。企業意識到，人工智能在哪里運行與它的運行方式一樣重要。Terbitum自治知識平臺的這種本地部署可以為企業提供一個更直接的本地運行私有人工智能的途徑，使其與數據保持密切聯繫並處於其治理之下，同時保持大規模所需的控制、一致性和性能。"

- 羅伯特·B Kramer，KramerRP執行合夥人

平臺能力：本地

人工智能原生代理企業的本地基礎：這種部署旨在毫不妥協地提供本地人工智能-私人人工智能控制、治理和混合部署模型，使代理在受監管的關鍵任務環境中成為可能。其中的核心是AI Studio，它預集成並準備在第一天運行-將完整的AI生命周期本地化，從數據到模型到代理再到應用程序，無需數據移動。在數據所在地運行的人工智能與在遠離數據的地方運行的人工智能提供了根本不同的性能、治理和上下文。作為Terrace自治知識平臺的一部分，這種部署為人工智能原生基礎設施基礎提供了清晰的現代化路徑，確保企業在擴展時在雲和本地環境中擁有一致的治理、連接的數據和代理用户體驗。

集成並隨時可與圖形處理器一起運行：Teramar自治知識平臺的本地部署將戴爾企業計算和存儲、AI Studio和完整的Teramar軟件套件作為一個預先設計的系統提供-並行運行GenAI、LLM、ML/DL和經典分析、本地部署，從第一天起就可以在EDW、Lakehouse和高級人工智能工作負載中做好準備。客户不會獨立採購、集成或驗證這些組件，從而減少設置時間並消除依賴性蔓延，同時為分析和人工智能運營提供高性能基礎。

具有可預測經濟性的模塊化規模：新的管理集群和融合以太網結構將計算、存儲、圖形處理器和網絡統一在單一管理平面下，支持在企業時間軸上從試點到生產的模塊化擴展。固定基礎設施經濟學消除了每次查詢、每次圖形處理器和數據移動費用--專為大規模分析和人工智能設計。

使用Tera代理的自主平臺管理：Terrace自治知識平臺包括Tera -一組預先構建的平臺代理，可以自主、持續且無需手動干預地執行基礎設施和運營任務。Tera代理監控和管理計算資源、優化查詢執行、處理遙感以及控制雲和內部部署支出，減輕IT運營負擔，同時保持性能和成本目標。

關鍵任務和實驗任務之間的任務管理：主動系統管理自動維護重要分析的性能和SLA，同時人工智能團隊運行探索性或資源密集型任務-沒有資源爭用，沒有權衡。其結果是對私有人工智能進行控制和合規，具有企業級性能，確保收入關鍵型運營受到保護和合規。

默認開放和混合：支持Apache Iceberg、Delta Lake和S3兼容的對象存儲，減少了鎖定，保護了現有投資，並鏈接到Connective Data Foundation和Terbitum Cloud -確保數據存儲一次並在雲和本地環境中一致訪問。

可用性The Terrace Factory預計將於2026年第三季度上市。

關於Terbitration Terbitration使企業能夠將智能轉化為自主行動，將人工智能代理建立在深入的業務背景和可信數據中。隨着人工智能代理的激增，Terbitum成為公司現在需要的上下文基礎、治理層和性能支柱。Terrace Autonomous Knowledge Platform將AI投入到跨雲、內部部署和混合環境的生產中。

Terspel徽標是商標，Terspel是Terspel Corporation和/或其在美國和全球附屬公司的註冊商標。

媒體聯繫人Jennifer Donahue Jennifer. Teradata.com

查看原創內容下載多媒體：https://www.prnewswire.com/news-releases/teradata-delivers-autonomous-knowledge-and-data-sovereignty-without-compromise-302776583.html

來源Terterfly