On-premise AI
On-Premise AI Platform: Yapay Zekâyı Kendi Altyapınızda Çalıştırın
Kurumsal yapay zekâ kullanmak, verilerinizi kurum dışındaki genel amaçlı AI servislerine göndermek zorunda olduğunuz anlamına gelmez.
Son güncelleme: Eylül 2026
On-premise AI, yapay zekâ modellerinin, kurumsal verilerin ve AI uygulamalarının kurumun kontrolündeki altyapıda çalıştırılmasıdır. LLM, RAG, makine öğrenmesi ve AI agent iş yükleri kurumun kendi veri merkezinde, private cloud ortamında veya veri yerleşimi gereksinimlerini karşılayan yerel cloud altyapılarında çalışabilir. Belirleyici olan altyapının fiziksel olarak nerede durduğundan çok kontrolün kimde olduğudur.
On-premise AI, yapay zekâ modellerinin, kurumsal verilerin ve AI uygulamalarının kurumun kontrolündeki altyapıda çalıştırıldığı bir yaklaşımdır. Özellikle veri güvenliği, regülasyon, data sovereignty ve altyapı kontrolünün kritik olduğu kurumlarda AI kullanımının kontrollü şekilde yaygınlaştırılmasını sağlar.
Kauzas Data & AI Platform, Kubernetes tabanlı mimarisiyle Data, Analytics, Machine Learning ve Generative AI iş yüklerinin on-premise, private cloud ve uygun public cloud ortamlarında aynı platform yaklaşımıyla çalıştırılmasını sağlar.
Kurumlar böylece AI çözümleri geliştirirken verilerinin, modellerinin ve altyapılarının nerede çalışacağını kontrol edebilir.
On-Premise AI Nedir?
On-premise AI; Large Language Model (LLM), Machine Learning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve AI Agent gibi yapay zekâ iş yüklerinin kurumun kontrolündeki altyapıda çalıştırılmasıdır.
Bu altyapı kurumun kendi veri merkezi olabileceği gibi private cloud veya veri yerleşimi gereksinimlerini karşılayan yerel cloud altyapıları da olabilir.
Public AI servislerinde kurumsal veri bir dış servise gönderilerek işlenebilirken, on-premise mimaride veri işleme süreci kurumun belirlediği altyapı sınırları içerisinde gerçekleştirilebilir.
Bu yaklaşım özellikle hassas veya regülasyona tabi verilerle çalışan sektörlerde önem taşır:
- Finans
- Üretim
- Enerji
- Telekomünikasyon
- Savunma
- Kamu
Modelin İyi Çalışması Tek Başına Yetmez
Kurumsal AI projelerinde yalnızca modelin başarısı yeterli değildir.
Modelin hangi veriye erişebildiği, verinin nerede işlendiği, kullanıcıların ve AI Agent'ların hangi yetkilere sahip olduğu ve altyapının kim tarafından kontrol edildiği de mimarinin temel parçalarıdır.
Veri Kontrolü
Kurumsal veriler kurumun belirlediği altyapı sınırları içerisinde tutulabilir. LLM inference, RAG, embedding, vector search ve diğer AI süreçleri de aynı ortam içerisinde çalıştırılabilir.
Güvenlik ve Yetkilendirme
AI uygulamalarının mevcut kurumsal güvenlik politikalarıyla birlikte çalışması sağlanabilir. Kullanıcı ve AI Agent erişimleri veri kaynakları, uygulamalar ve servisler seviyesinde kontrol edilebilir.
Regülasyon ve Data Sovereignty
Verinin hangi ülkede ve hangi altyapıda tutulacağı kurum tarafından belirlenebilir. Bu sayede KVKK ve kurumun kendi veri güvenliği politikalarına uygun mimariler oluşturulabilir.
Teknoloji Bağımsızlığı
Kurumlar tek bir AI modeli, cloud sağlayıcısı veya teknoloji üreticisine bağımlı kalmadan farklı teknolojileri aynı mimari içerisinde kullanabilir.
Kauzas On-Premise AI Mimarisi
Kauzas yalnızca bir LLM veya RAG platformu değildir. Kauzas, kurumsal verinin oluştuğu noktadan AI uygulamalarına kadar uzanan Data & AI altyapısını tek platform yaklaşımı altında birleştirir.
- Enterprise Data Sources
- Data Integration & Processing
- Data Lakehouse
- Catalog & Governance
- Analytics & Machine Learning
- LLM / RAG / AI Agents
- Enterprise Applications
Bu yaklaşım sayesinde AI uygulamaları yalnızca dokümanlarla değil, kurumun farklı sistemlerinde bulunan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle birlikte çalışabilir.
Kurumsal Veri ve AI Aynı Platformda
Birçok Generative AI projesi bir LLM'in kurum dokümanlarına bağlanmasıyla başlar. Ancak kurumsal ölçekte AI uygulamalarının ERP, CRM, üretim sistemleri, IoT kaynakları, veri tabanları, data warehouse ve diğer operasyonel sistemlerde bulunan verilere de erişmesi gerekir.
Bu nedenle kurumsal AI mimarisinin yalnızca model katmanından oluşması yeterli değildir.
Kauzas, Data Platform ile AI Platform'u aynı mimari içerisinde bir araya getirir. Böylece kurumun structured data, unstructured data, analytics, machine learning ve generative AI iş yükleri ortak bir veri ve yönetişim katmanı üzerinde çalışabilir.
On-Premise LLM
Large Language Model'lar kurumun kendi altyapısında çalıştırılabilir. Açık kaynaklı veya kurum tarafından seçilen modeller Kauzas üzerinde çalıştırılarak model inference süreçleri kurum altyapısı içerisinde gerçekleştirilebilir.
Bu mimaride kurum şunları kontrol edebilir:
- Model seçimi
- Modelin çalışacağı altyapı
- Modelin erişebileceği veriler
- AI servislerinin kullanım politikaları
Böylece tek bir model sağlayıcısına bağımlı kalmadan farklı modeller farklı kullanım senaryoları için değerlendirilebilir.
Enterprise RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG), Large Language Model'ların kurumun kendi bilgi kaynaklarını kullanarak cevap üretmesini sağlar. Doküman işleme, embedding, vector search, retrieval ve LLM inference bileşenlerinin tamamı kurum altyapısında çalıştırılabilir.
Kurumsal kullanımda yalnızca dokümanların aranabilir hale getirilmesi yeterli değildir; kullanıcı yetkilendirmeleri, veri erişim politikaları, metadata, veri kataloglama ve governance süreçleri de mimarinin parçasıdır. Kauzas bu nedenle RAG'ı bağımsız bir uygulama yerine daha geniş Data & AI Platform mimarisinin bir bileşeni olarak ele alır.
On-Premise AI Agents
AI Agent'lar LLM, RAG, kurumsal veri ve farklı araçları kullanarak görev gerçekleştirebilir. Bu bileşenler uygun mimarilerde kurumun kendi altyapısı içerisinde çalıştırılabilir.
Kurumsal kullanımda Agent'ın nerede çalıştığının yanında hangi veri ve araçlara erişebildiğinin de kontrol edilmesi gerekir.
Kubernetes Tabanlı AI Platform
Kauzas'ın temel mimarisi Kubernetes üzerinde çalışır. Container tabanlı bu yaklaşım Data ve AI servislerinin on-premise, private cloud, public cloud ve hybrid cloud ortamlarında aynı platform modeliyle çalıştırılmasını mümkün kılar.
Bu, her bağımlılığın ortadan kalktığı anlamına gelmez; storage, ağ, GPU ve kimlik katmanları altyapıya göre değişmeye devam eder. Taşınabilir olan, platformun kurulum ve işletim modelidir.
On-Premise AI, Private Cloud ve Public Cloud
Üç çalışma ortamı birbirinin alternatifi olduğu kadar tamamlayıcısıdır da. Kauzas belirli bir deployment modelini diğerine tercih etmeyi zorunlu kılmaz; iş yükünün gereksinimine göre uygun altyapı seçilebilir.
| On-Premise | Private Cloud | Public Cloud | |
|---|---|---|---|
| Altyapı kontrolü | Çok yüksek | Yüksek | Sağlayıcıya bağlı |
| Veri lokasyonu | Kurum kontrolünde | Kurum tarafından belirlenebilir | Bölge ve servise bağlı |
| Ölçekleme | Donanım kapasitesine bağlı | Esnek | Çok esnek |
| LLM | ✓ | ✓ | ✓ |
| RAG | ✓ | ✓ | ✓ |
| Machine Learning | ✓ | ✓ | ✓ |
| AI Agents | ✓ | ✓ | ✓ |
| Data Lakehouse | ✓ | ✓ | ✓ |
| Kauzas | ✓ | ✓ | ✓ |
İş yükü nerede çalışması gerekiyorsa Kauzas orada çalışır.
Veriyi Türkiye'de Tutarak AI Kullanmak
Kurumların Generative AI kullanabilmesi için verilerini yurtdışındaki AI servislerine göndermesi zorunlu değildir.
Kauzas; uygun altyapı tercihleriyle Data Platform, LLM, RAG, Machine Learning ve AI Agent bileşenlerinin Türkiye içerisindeki altyapılarda çalıştırıldığı mimarilerin kurulmasını mümkün kılar. Bunlar kurumun kendi veri merkezi, private cloud veya Türkiye'de bulunan uygun cloud altyapıları olabilir.
Böylece kurumun gereksinimine göre verinin işlenmesi ve saklanması için belirlenen coğrafi sınırlar korunabilir.
Vendor Lock-In Olmadan Data & AI
Kurumsal Data & AI platformları uzun ömürlü altyapılardır. Bu nedenle Kauzas mimarisinde platformun tek bir cloud sağlayıcısı, AI modeli veya veri teknolojisine bağımlı olmaması temel tasarım prensiplerinden biridir.
Kubernetes tabanlı mimari ve değiştirilebilir teknoloji katmanları sayesinde kurumlar ihtiyaçlarına göre farklı teknolojiler kullanabilir:
- Data processing teknolojileri
- Query engine'leri
- AI modelleri
- Vector database'ler
- Object storage sistemleri
- Analytics ve ML teknolojileri
Amaç belirli teknolojileri zorunlu hale getirmek yerine kurumun Data & AI mimarisinin kontrolünü kurumda tutmaktır.
Sık Sorulan Sorular
- On-premise AI nedir?
- On-premise AI, yapay zekâ modellerinin ve AI uygulamalarının kurumun kontrolündeki altyapıda çalıştırılmasıdır. LLM, RAG, Machine Learning ve AI Agent gibi iş yükleri bu mimari içerisinde çalıştırılabilir.
- ChatGPT benzeri bir sistem on-premise kurulabilir mi?
- Evet. Uygun Large Language Model'lar kurum altyapısında çalıştırılarak kurumsal verilerle çalışan conversational AI uygulamaları geliştirilebilir. Kullanılabilecek modeller ve donanım gereksinimleri kullanım senaryosuna göre değişir.
- RAG on-premise çalıştırılabilir mi?
- Evet. Doküman işleme, embedding, vector database, retrieval ve LLM inference bileşenlerinin tamamı kurum altyapısı içerisinde çalıştırılabilir.
- AI kullanırken verinin Türkiye dışına çıkması zorunlu mu?
- Hayır. Kullanılan model, servisler ve altyapı doğru seçildiğinde AI iş yükleri Türkiye içerisinde bulunan altyapılarda çalıştırılabilir.
- Kauzas sadece on-premise mi çalışır?
- Hayır. Kauzas Kubernetes tabanlı mimarisi sayesinde on-premise, private cloud, public cloud ve hybrid cloud ortamlarında çalışabilir.
- Kauzas yalnızca Generative AI platformu mudur?
- Hayır. Kauzas bir Data & AI Platform'dur. Data Lakehouse, data processing, analytics, Machine Learning, Generative AI, RAG ve AI Agent iş yüklerinin ortak bir platform üzerinde çalışmasını hedefler.
- Kauzas farklı LLM'lerle çalışabilir mi?
- Kauzas'ın model bağımsız yaklaşımı farklı AI modellerinin kullanım senaryosuna göre platform mimarisine dahil edilmesine olanak sağlar.
Build Your Data & AI Platform
Kurumsal AI'ın nerede çalışacağını altyapınız ve veri politikalarınız belirlesin. Kauzas Data & AI Platform ile kendi veriniz üzerinde çalışan bir AI kullanım senaryosunu birlikte hayata geçirelim.