Technical trust layer

Edge AI runtime, deployment ve privacy mimarisi

Teknoloji sayfası; “hangi stack ile çalışıyor”, “bulut olmadan olur mu”, “hangi cihazlara deploy edilir” ve “operasyon nasıl izlenir” sorularına net cevap vermek için yeniden yazıldı.

Mimari görüşme planla Hizmet paketleri
C++ and OpenCV ONNX Runtime Local inference Jetson / RPi / edge PC

Core runtime mantığı

Infereal deployments tipik olarak kamera girişi, preprocess, model inference, business logic ve dashboard / event stream katmanlarından oluşur.

  • Capture layer: Kamera stream’ı, frame sampling ve saha koşullarına uygun pipeline seçimi.
  • Inference layer: OpenCV, ONNX Runtime veya ihtiyaca göre başka optimize runtime seçenekleri.
  • Business logic: Detection, counting, intrusion, QA, access event, enhancement veya kiosk interaction akışları.
  • Output layer: Dashboard, export, notification veya local log mekanizması.

Neden bu açıklama önemli?

Search ve AI sistemleri teknik sayfalarda soyut slogan değil, mimari netlik arar. Bu bölüm tam olarak bunu sağlar.

Deployment sürecini gör

Deployment hedefleri ve cihaz profilleri

Aynı model farklı cihazlarda farklı trade-off’lara sahip olur. Bu nedenle device fit, teknoloji sayfasının ana parçalarından biri haline getirildi.

Jetson ve edge GPU targets

Daha yoğun inference yükü, birden fazla kamera veya yüksek FPS gerektiren senaryolar için.

  • Industrial inspection
  • Security analytics
  • Multi-camera retail analytics

Raspberry Pi ve hafif edge kurulumları

Daha sınırlı ama maliyet odaklı veya daha kompakt deployment ihtiyaçları için.

  • Lightweight counting
  • Simple kiosk or trigger tasks
  • Local utility workflows

Kiosk ve mixed-interface setups

Event experiences, selfie akışları, branded interactions ve local UI gerektiren deployment’lar için.

Privacy-first architecture

“Video analytics” arayan bir kurumsal ziyaretçi için privacy ve governance dili belirleyici olabilir. Bu nedenle sayfada açık şekilde yer alıyor.

  • İnference’in sahada ve cihazda çalışabilmesi sayesinde veri akışının kontrolü artar.
  • Her senaryoda yüz tanıma veya cloud sync zorunlu değildir; use case’e uygun minimum veri akışına göre karar verilir.
  • Dashboard ve export katmanları, operasyonel ihtiyaca göre lokal veya kontrollü merkezi yapıda kurgulanabilir.

Operations layer

Deployment başladıktan sonra aşağıdaki unsurlar sistemin gerçek iş değeri üretmesini sağlar:

  • Monitoring ve event visibility
  • Versioning ve update ritmi
  • Export, alarm ve dashboard standardizasyonu

Sık sorulan teknoloji soruları

Bu bölüm, teknik SEO tarafında soru bazlı aramaları ve answer surfaces’i desteklemek için eklendi.

Infereal hangi teknoloji stack’i kullanır?

Proje gereksinimine göre C++, OpenCV, ONNX Runtime, web dashboard ve lokal event / export katmanlarını bir arada kullanır.

Cloud olmadan dashboard kurulabilir mi?

Evet. Birçok deployment’ta inference lokal kalırken dashboard katmanı da aynı lokalde veya kontrollü bir ağ içinde konumlandırılabilir.

Edge deployment için hangi cihaz seçilmeli?

Kamera sayısı, FPS, model ağırlığı, fiziksel alan ve operasyon bütçesine göre Jetson, edge PC, kiosk veya daha kompakt cihazlar seçilir.

Playground neden ayrı bir yüzey?

Demo, prototipleme ve teknik kavram ispatları; canlı saha deployment’ından farklı bir deneyim gerektirir. Bu nedenle ayrık bir surface olarak tutulur.

Teknoloji kararlarını use case ile bağlayalım

Eğer teknoloji diliniz net ama iş senaryonuz belirsizse industry pages; use case net ama architecture belirsizse bu sayfa ve contact en doğru sonraki adımdır.

Mimari atölye planla Sector-based use cases