Trust-Architektur

Explizite Grenzen verbinden die Plattform, ohne Verantwortung zu vermischen.

Advanexus ist eine modulare Plattform mit getrennten Tenant- und administrativen Oberflächen, Control- und Tenant-Datenspeichern, Workload Queues, Storage Adapters und einer vertrauenswürdigen Python-Runtime-Grenze.

Advanexus ist eine modulare Plattform mit getrennten Tenant- und administrativen Oberflächen, Control- und Tenant-Datenspeichern, Workload Queues, Storage Adapters und einer vertrauenswürdigen Python-Runtime-Grenze.
Trust-Architektur
Control Plane und Tenant Data Plane haben unterschiedliche Aufgaben.

Die Control Plane verwaltet Tenant-Register, Plattformidentität und bereinigte Systemprojektionen. Tenant-Datenbanken halten Project-Ressourcen, Versionen, Runs und das tenantweite Assurance-Lesemodell.

Kanonische Module behalten die Verantwortung.

SQL Console verantwortet QueryExecution, Dataset seinen Datenvertrag, Analytics die Report-Ausführung und Sandbox die File-, Transform- und Notebook-Lifecycles. Assurance projiziert unterstützte Evidence, statt generischer Dateneigentümer zu werden.

Workloads trennen operative Verantwortlichkeiten.

Webbereitstellung, dauerhafte Ausführung, aufbewahrte Artefakte, Assurance-Projektion und kontrollierte Python-Workloads haben jeweils eigene Anforderungen an Runtime, Isolation und Recovery.

Architekturdiagramme sind keine Bereitstellungsabnahme.

Aktuelle Docker-Compose-Grenzen informieren das AWS-Zieldesign. Exakte Images, Rollen, Netze, Speicher, Observability, Backup und Fehlerverhalten benötigen weiterhin eine umgebungsspezifische Validierung.

Control Plane und Tenant Data Plane haben unterschiedliche Aufgaben.

Die Control Plane verwaltet Tenant-Register, Plattformidentität und bereinigte Systemprojektionen. Tenant-Datenbanken halten Project-Ressourcen, Versionen, Runs und das tenantweite Assurance-Lesemodell.

Kanonische Module behalten die Verantwortung.

SQL Console verantwortet QueryExecution, Dataset seinen Datenvertrag, Analytics die Report-Ausführung und Sandbox die File-, Transform- und Notebook-Lifecycles. Assurance projiziert unterstützte Evidence, statt generischer Dateneigentümer zu werden.

Workloads trennen operative Verantwortlichkeiten.

Webbereitstellung, dauerhafte Ausführung, aufbewahrte Artefakte, Assurance-Projektion und kontrollierte Python-Workloads haben jeweils eigene Anforderungen an Runtime, Isolation und Recovery.

Architekturdiagramme sind keine Bereitstellungsabnahme.

Aktuelle Docker-Compose-Grenzen informieren das AWS-Zieldesign. Exakte Images, Rollen, Netze, Speicher, Observability, Backup und Fehlerverhalten benötigen weiterhin eine umgebungsspezifische Validierung.

Nächster Schritt

Beginnen Sie mit dem Datenfluss, der keine Unklarheit zulässt.

Bringen Sie die relevanten Systeme, Verantwortlichen, Regeln, Lieferverpflichtungen und Nachweisanforderungen ein.

Kritischen Datenfluss besprechen