GARC: Vollständige moderne Architektur für Computerdesign

GARC ist eine einheitliche Multimodell-Plattform, die auf einer modernen, Cloud-nativen Architektur basiert. Es orchestriert Text-zu-Grundriss- (Beta) , Materialien und Wärmedämmung sowie Physik Einschränkungen und 3D-Szenenaufbau über eine einzige Oberfläche. Unter der Haube: Microservices, ein Eventbus, Aufgabenorchestrierung, Streaming-Fortschritt und eine sichere Datenschicht – entwickelt für die Skalierung vom Prototyp bis zum Unternehmen.

Projekt besprechen

GARC

Funktionen

Modulare Microservices und API-Gateway

Jede Funktion – Pläne, Materialien, Physik, 3D – wird als Dienst hinter einem Gateway mit versionierten Endpunkten ausgeführt. Skalieren Sie unabhängig, liefern Sie schneller und halten Sie die Grenzen sauber, um eine langfristige Wartbarkeit zu gewährleisten.

Ereignisbus, Warteschlangen und Streaming-Fortschritt

Senden Sie Aufträge asynchron, verfolgen Sie den Fortschritt über WebSockets und verketten Sie Aufgaben – z. B. Text → Grundriss (Beta) → Materialvorschläge → Physikprüfungen → 3D-Export – mithilfe von Abhängigkeitsdiagrammen und Wiederholungsversuchen.

Sichere Daten, Materialien und thermisches Diagramm

Zentralisieren Sie Pläne, Materialien und thermische Eigenschaften mit Vektorsuche und Metadatenindizierung. Erzwingen Sie die Governance mit Rollen, Audit-Trails und umgebungsbezogenen Geheimnissen.

Unified API & SDKs

Eine Oberfläche für Pläne, Materialien, physikalische Prüfungen und 3D-Exporte. SDKs für Python/JavaScript/C# und typisierte Client-Stubs optimieren die Integration.

Überall bereitstellen

Cloud, lokal oder hybrid. Containerisierte Dienste mit Helm/Kubernetes-Diagrammen, GPU-Planung, automatisch skalierende Worker und Air-Gap-Optionen bei Bedarf.

Oobservability & Governance

Zentrale Protokollierung, Metriken und Traces. Rollenbasierter Zugriff, Audit-Protokolle, verschlüsselte Geheimnisse, und Umgebungsisolation für Entwicklung/Stufe/Produktion.

Weitere Funktionen + 3

MLOPs und Modelllebenszyklus

Versionierte Modelle und Eingabeaufforderungen, Artefaktregistrierung, CI/CD für Modelle, Canary-Rollouts, und Datensatzherkunft – sodass Aktualisierungen sicher und reversibel sind.

Leistung und Kosten

Aufträge in der Warteschlange, GPU-Pooling, Caching-Ebenen und inhaltsadressierter Speicher halten die Latenz niedrig und Hohe Auslastung bei allen Workloads.