TAG ARCHIVE
on-premise
2 MARIA OS blog articles tagged on-premise, organized as a Bonginkan topic archive for search engines and LLM retrieval.
Judgment OS / Decision Intelligence OS
Core MARIA OS research on turning organizational judgment into executable decision systems.
Agentic Company Architecture
Research on human-agent organizations, delegation boundaries, role topology, and governed autonomy.
Responsibility Gates and AI Governance
Safety, accountability, fail-closed gates, auditability, and human-in-the-loop control for AI agents.
Multi-Agent Mathematics
Formal models for convergence, stability, game theory, graph dynamics, and multi-agent evaluation.
Agentic R&D and Judgment Science
Research operations, simulation labs, judgment science, recursive improvement, and experimental AI governance.
MARIA OS Appliance Reference Architecture: Standard Configuration for On-Premise AI Governance Infrastructure
A complete hardware and software blueprint for deploying MARIA OS as a self-contained appliance — covering GPU/CPU sizing, network topology, security hardening, HA clustering, disaster recovery, and TCO analysis for regulated enterprises
Cloud-native AI platforms dominate the conversation, but regulated industries — finance, healthcare, defense, critical infrastructure — face a hard constraint: sensitive decision data cannot leave the building. This reference architecture defines the MARIA OS Appliance: a rack-mountable, air-gap-capable governance platform that runs the full multi-agent decision pipeline on-premise. We specify hardware tiers from single-node evaluation units to multi-site federated clusters, detail the software stack from OS kernel to agent runtime, prove that governance guarantees hold under network partition, and provide a TCO framework that quantifies the break-even point against cloud deployment. The result is a turnkey AI governance infrastructure that preserves data sovereignty without sacrificing capability.
MARIA OSアプライアンス・リファレンスアーキテクチャ：オンプレミスAIガバナンス基盤の標準構成
MARIA OSを自己完結型アプライアンスとして展開するための完全なハードウェア・ソフトウェア設計図 — GPU/CPUサイジング、ネットワークトポロジー、セキュリティ強化、HAクラスタリング、災害復旧、TCO分析を網羅
クラウドネイティブAIプラットフォームが主流だが、規制産業 — 金融、医療、防衛、重要インフラ — は厳しい制約に直面している：機密性の高い意思決定データを社外に出すことができない。本リファレンスアーキテクチャはMARIA OSアプライアンスを定義する：マルチエージェント意思決定パイプライン全体をオンプレミスで実行する、ラックマウント可能なエアギャップ対応ガバナンスプラットフォームである。単一ノード評価ユニットからマルチサイト連合クラスタまでのハードウェアティアを規定し、OSカーネルからエージェントランタイムまでのソフトウェアスタックを詳述し、ネットワーク分断下でもガバナンス保証が維持されることを証明し、クラウドデプロイメントとの損益分岐点を定量化するTCOフレームワークを提供する。