LurusTech

企业 AI 交付工程

让客户自有环境里的 AI 系统，状态可核查、数据可恢复、改动有记录。

我们把 AI 系统在客户自己的环境里跑稳，并用证据说明它是稳的。

看一行证据 ↓

一行证据

每一条状态，都写明它从哪里来、有多新。

platform-corev1.4.2 正常版本来自服务自报 · 健康来自自省实证12 秒前

客户自建 supabase? 正常（推断）版本未知 · 健康为黑盒推断（仅可达性）

nginx vhost— 陈旧采集器 3 小时未上报 —— 这不是「正常」，是「不知道」

示例 · 三行分别对应实证、黑盒推断、陈旧三种证据强度

别家的仪表盘常常全绿。我们会告诉你，哪一条只是推断。

我们怎么工作

观测，执行，回放。

观测：先看清，再下判断。

在客户环境里放只读采集器（目前在自有环境试点），另从一台不在被测机器上的主机做外部探测。 采样缺了就记为「未采样」，不默认算作正常。

见证 →

执行：每一步改动都留痕。

目标是：需要在客户环境里动手时，先审批，再执行；执行过程逐步写入日志， 进程崩溃后从日志恢复，事后可以逐步回放。计划由 Kova 成熟度：早期试点 承担；今天这些动作仍由独立脚本完成。

Kova →

回放与报告：用恢复证明备份。

备份是否可用，只有一个判据：真的恢复一次，再逐表核对行数。 每月做一次，并出一份月度证据报告，报告里每个数字附测量方式。

方法 →

构件

四个构件，成熟度各自标明。

边界

我们不做的事。

  • 不做机房与算力转售。我们主张系统留在客户自有的环境里。
  • 不在客户环境里跑无人审批的写操作；事先批准的定时任务（如备份）除外。
  • 不承诺我们证明不了的数字。

想先看看我们怎么做，读 方法；想聊聊你的环境，写信到 contact@lurus.cn。