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為了讓原始碼留在原地而設計的架構

分析在您的網路裡做,只有遮蔽後的檔名、行號與統計數字跨過邊界。三個元件各有邊界、各自升級。

三個元件

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分析引擎(Agent)

裝在您的網路裡,任務佇列與分析結果存在您自備的 PostgreSQL;所有掃描與分析在本地執行。程式碼來源可以是 Git 儲存庫網址,或由管理平台上傳的 ZIP。觸發方式:Webhook、定時輪詢,或由您的 CI 呼叫 API。絕不向外傳送原始碼。

內網執行 PostgreSQL SignalR Webhook/輪詢/API/ZIP
客戶網路

只傳遮蔽後的統計數字

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管理平台(SaaS)

租戶管理、專案設定、儀表板、報告輸出與協作流程都在這裡。可用我們託管的雲端,也可以整套裝在您的環境。

PostgreSQL SignalR RBAC
雲端/SaaS
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共用契約(Contracts)

分析引擎與管理平台之間的資料格式有明確版本,升級任何一邊都不會弄壞另一邊。

資料流向

  1. 1 分析引擎(Agent)收到觸發:Webhook、輪詢,或 API 呼叫
  2. 2 在您的網路裡執行分析,原始碼不離開
  3. 3 遮蔽結果,只保留檔名、行號與統計數字
  4. 4 遮蔽後的摘要即時推送到管理平台
  5. 5 管理平台畫出儀表板、產出合規報告

部署模式

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全雲端

最快上線

管理平台與分析都在雲端,由我們代管。

適合情境:

  • 政策允許在雲端分析程式碼
  • 上線速度最重要
  • 不受監管、或還在早期的專案
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私有雲 / 企業內網

全部自管

所有元件都裝在您的機房或私有雲,運算與儲存全部由您掌控。

適合情境:

  • 資料必須留在自家環境
  • 公司政策不允許任何雲端
  • 公務機關、需要完整掌控基礎設施的組織
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實體隔離(Air-gapped)

最高安全

完全離線,沒有任何對外連線。更新經實體媒介送進來。

適合情境:

  • 機密或軍事環境
  • 不允許任何對外連線
  • 公務機關的隔離網路

AI 的三種接法

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雲端模型(Core)

由我們託管的模型(目前為 Google Gemini API)提供,最快上線。供 AI 檢索的程式碼片段會送往該供應商建立索引;三個方案用的是同一個助理,Core 依配額計量。

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內網檢索,模型可選(Professional)

分析引擎(Agent)在您的內網完成資料檢索與機密攔截,再把問題送到您指定的模型端點——公有雲或您自己的 VPC 都可以,不限量。

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完全離線,自備模型(BYOL,Enterprise)

用 AI 部署套件把開源模型跑在您自己的 GPU 上,提問與答案都不出內網。

不開 AI,報告、SBOM、儀表板、遷移、資料品質五個模組照常運作;只有 AI 助理需要接模型。AI 助理回答送出前會攔截常見的密碼與金鑰寫法,不讓它們隨回答外流。

要開哪些網路,先說清楚

混合部署會問到這題。兩條路徑的方向不一樣,分開講比較不會誤會。

掃描與報告:只需要出站

分析引擎(Agent)主動連出去認領任務、回報進度、推送遮蔽後的結果與報告檔。這條路徑不需要為分析引擎開任何對外曝露的連接埠。

儀表板與架構圖:管理平台要連得到分析引擎

治理儀表板、20 種架構圖、資料品質清理、程式碼自動轉換的執行與 AI 助理的檢索,是由管理平台向分析引擎查詢的。若管理平台在雲端、分析引擎在內網,這條路徑需要一條受控的入站通道;不想開的話,把管理平台也裝在內網(私有雲方案)即可。

實體隔離(Air-gapped)部署沒有這個問題——所有元件都在同一個隔離網段內。

一台分析引擎要多大

自建分析引擎與地端管理平台的參考規格。純雲端的 Core 方案不需要準備機器。

部署規模 分析引擎 CPU 分析引擎記憶體 儲存空間 管理平台記憶體
小型(10 個以內儲存庫、100 萬行) 2 vCPU4 GB20 GB8 GB
中型(10–50 個儲存庫、500 萬行) 4 vCPU8 GB100 GB16 GB
大型(50 個以上儲存庫、2,000 萬行) 8 vCPU16 GB500 GB32 GB
實體隔離 + 自備模型(BYOL) 8 vCPU 以上 + GPU 32 GB + GPU 記憶體 1 TB+32 GB

另提供容器映像與 docker compose 設定。自備模型(BYOL)需要相容的 GPU,量化模型最低需 8 GB 顯示記憶體。掃描時間隨程式庫大小與啟用的框架數量增加,大型單體儲存庫建議用增量掃描。

分析引擎需要一套 PostgreSQL,三條路都可以

MIS 看到這一行的第一個反應通常是「又要多管一套資料庫」。不一定,看您的機房現況挑一條。

跟著容器一起裝

用我們提供的容器設定,分析引擎與 PostgreSQL 一起啟動,資料庫由容器管理,您的人不必另外維護。最省事的一條。

裝成主機上的服務

機房政策不允許容器時,PostgreSQL 有官方安裝程式,可直接裝成 Windows 或 Linux 上的系統服務,再把連線字串填進分析引擎的設定。

用您既有的 PostgreSQL

您已經有 PostgreSQL,就開一個資料庫與帳號給分析引擎,不必新裝。近年從 Oracle 換過來的環境多半屬於這種。

分析引擎以連線字串連線,三種做法對它沒有差別。⚠ 內建的 SQLite 只是離線時的事件暫存後援,不能當主資料庫。

自備模型的 AI 部署套件(BYOL,Enterprise)

自備 GPU 與開源模型,ForgeHelm 提供預先設定好的部署組合,AI 助理的推論與模型都留在內網。

  • ✓ 一組部署範本,把分析引擎的 AI 服務、Ollama 與向量資料庫一次架起來
  • ✓ 實體隔離環境提供離線安裝檔與模型下載指引

想在自己的環境裡驗證這套架構?

申請兩週的概念驗證(PoC):您指定一個具代表性的儲存庫,我們在您的網路裡設定分析引擎(Agent)、執行掃描、交付報告。程式碼全程留在您的環境。