Datenkuratierung für lokale Edge KI Workstations
🚧 draft
Demand from a research group at a north bavarian univ. of apllied Science. Discussing with
(in German because of project input)
Bedarf:
- Daten sind auf lokalen GPU-Rechnern
- Mögliche Anwendung von kube3 use case 5
- Persistenz, Replikation, Berechtigungen
- Fragen
- Wer darf auf welche Daten zugreifen.
- Es dürfen keine Daten ins Internet abfließen
Portable, persistente Datencloud
- Anforderungen:
- komplett dezentraler Betrieb möglich
- Verwendung nur von freier und quelloffener Software
- Portabilität und Transfer auf andere Geräte oder Umgebungen als Normalfall im Betrieb
- Implementierung:
- Syncthing und optional Nextcloud
- Lösung kann auf beliebigem Gerät (lokaler PC, Server im Rechenzentrum, Raspberry-Pi) betrieben werden
- Abstraktion und Referenzimplementierung über Kubernetes.
- Templates, Anleitungen und Referenzimplementierungen werden im Projekt getestet und bereitgestellt, unter Verwendung von Kubernetes.
- Kubernetes ist optional!
- typischerweise 3 separate Instanzen günstig!
- 1 Instanz Produktiv
- 1 Instanz offsite
- typischerweise an anderem physischen Ort
- Typischerweise untrusted, Daten sind dort komplett verschlüsselt und nur zwischengespeichert, aber nicht nutzbar!
- 1 Instanz Hot Spare
- Transfer und Backup kann hier verifiziert sowie Produktivbetrieb übernommen werden!
- Variable Isolation und Kollaborationsmöglichkeiten, je nach Szenario
- Maximale Isolation:
- ausschließlich intern / Intranet, keine Freigabe möglich
- Graduell bis hin zu delegierbarem Rechtemanagement durch beliebige Nutzer unter Verwendung der Funktionalitäten von Nextcloud
- Replikations und Sicherungsparadigma:
- Wenn der private Schlüssel des Datenpools erfolgreich freigeschaltet wurde, kann eine automatische Replikation eines weiteren betriebsbereiten Knotens erfolgen, sofern ein anderer Knoten im gleichen Netzwerk erreichbar ist.
- Maximale Isolation:
- Syncthing und optional Nextcloud
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ti6-mzn · v2026-07-14 · Export created: 2026-07-28 12:16 UTC