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§ 组别 · 03 · 云与 AI 合作伙伴

我们软件运行所在的平台。

三家超大规模云服务商、两家前沿模型提供商、一个数据与 ML 平台,以及两个 iPaaS 层——这八大基础是 Droz 为客户的企业软件、应用 AI 和自动化工作所设计和运营的平台。我们在设计上即云中立;由合作来选择技术栈,而非由公司来选择。

组别
第 03 / 03 组
成员
8
业务
软件与应用 AI
其他组别
协会 · 技术
§ 八大平台

云、AI 与自动化合作伙伴。

支撑 Droz 软件和智能交付的云、AI 和自动化平台。点击任意卡片即可跳转至下方的详情区块。

§ 成员 · 01

Microsoft Azure

Microsoft 的超大规模云——包括 Azure OpenAI Service、AI Foundry(Azure AI Foundry)、Azure Machine Learning,以及更广泛的 IaaS / PaaS 产品组合。凭借 Canada Central / Canada East 数据驻留和加拿大政府(GoC)云框架协议,它是许多加拿大公共部门和受监管工作负载的首选超大规模云。

Droz 如何应用

Droz 为拥有与 Microsoft 对齐的 IT 资产、有 GoC 驻留要求,或已部署 Azure OpenAI Service 的客户在 Azure 上构建并运营生产工作负载。在客户希望获得厂商支持的 MLOps 界面而非自建技术栈时,使用 AI Foundry 进行托管式模型编排。

体现之处


§ 成员 · 02

Amazon AWS

Amazon Web Services——包括 Amazon Bedrock(对前沿和开源模型的托管式访问)、Amazon SageMaker(托管式 ML 训练和部署),以及更广泛的计算 / 存储 / 数据产品组合。AWS 在北美保持最大市场份额,是许多私营企业资产的默认选择。

Droz 如何应用

Droz 为拥有既有 AWS 资产,或选择 Bedrock 以在单一托管界面下实现多模型访问(Claude、Llama、Mistral、Cohere Command)的客户在 AWS 上构建。在合作需要更繁重的 ML 生命周期时,使用 SageMaker 进行定制训练。

体现之处


§ 成员 · 03

Google Cloud

Google Cloud Platform——包括 Vertex AI(托管式模型与 ML 平台)、Gemini(Google 的前沿模型系列)、用于分析的 BigQuery,以及更广泛的数据与 AI 产品组合。

Droz 如何应用

Droz 为标准化采用 Google 数据栈(BigQuery、Looker)的客户,或偏好 Vertex AI 模型与 MLOps 界面的客户在 GCP 上作业。对于希望在 GCP 上使用 Claude 的客户,我们常通过 Vertex 的第三方模型访问将 Vertex AI 与 Anthropic Claude 搭配使用。

体现之处


§ 成员 · 04

Anthropic · Claude

Anthropic 打造 Claude——一个围绕安全性、可靠性和长上下文推理而设计的前沿大语言模型系列。Claude 可直接从 Anthropic 获取,也可通过 Amazon Bedrock、Google Vertex AI,以及(在受支持之处)依据企业协议的私有部署获取。

Droz 如何应用

Claude 是 Droz 用于生产级智能体系统的默认前沿模型——用于 Droz Legal、Samson AI、RX Change、Droz Predictive 副驾,以及大多数推理深度、长上下文和指令遵循比原始成本更重要的定制 AI 合作中。Droz 根据客户的数据驻留和采购姿态选择部署界面(直连 API、Bedrock、Vertex)。

体现之处


§ 成员 · 05

Cohere · 加拿大 LLM

Cohere 是一家总部位于多伦多的前沿模型公司,提供 Command 系列大语言模型和 Embed(用于检索的领先嵌入模型)。Cohere 提供私有部署和加拿大驻留选项,包括 AWS Canada 和 Azure Canada 区域。

Droz 如何应用

对于有严格数据驻留要求的加拿大客户——尤其是 GoC 和省级受监管工作负载——Cohere 是首选默认项。Droz 常根据推理负荷,将 Cohere Embed 用于检索,并搭配 Cohere Command 或 Claude 用于生成。

体现之处


§ 成员 · 06

Databricks

Databricks 是一个统一的数据、分析和 ML 平台——围绕 Apache Spark 和 Delta Lake 构建,配有 Unity Catalog 治理层、用于模型训练和服务的 Mosaic AI,以及湖仓架构。可在 Azure、AWS 和 GCP 上原生使用。

Droz 如何应用

对于整合零散数据资产的客户,Databricks 是 Droz 的默认湖仓。在客户已拥有相应授权之处,可靠性数据平台常构建于 Databricks 之上;否则,我们按云选择数据层。

体现之处


§ 成员 · 07

Zapier · Make

两个领先的低代码工作流自动化平台。Zapier 和 Make(前身为 Integromat)通过可视化构建器连接 SaaS 端点、调度作业,并在各业务系统间编排轻量级集成。

Droz 如何应用

在集成位于 SaaS 端点之间、不值得使用专门的 iPaaS 或定制代码的业务流程自动化合作中,Zapier 和 Make 是 Droz 的默认工具。大多数 BPA 合作都从 Zapier 或 Make 起步,仅在复杂度需要时才升级到 n8n / Tray.ai 或定制代码。

体现之处


§ 成员 · 08

n8n · Tray.ai

两个 iPaaS(集成平台即服务)层,用于工作流自动化已超出 Zapier / Make 能力范围之处。n8n 是开源、可自托管且可用代码扩展的——对于希望对其集成层拥有主权的客户而言,是 Droz 的偏好之选。Tray.ai 是一个托管式企业 iPaaS,具备更强的原生 AI 编排能力。

Droz 如何应用

对于希望拥有集成运行时所有权的合作,Droz 选择 n8n——在偏好自托管基础设施的 GoC 和受监管行业中尤为常见。在客户重视托管式 AI 智能体编排并愿意接受 SaaS 集成层之处,则选择 Tray.ai。

体现之处

§ 我们如何选择
选择逻辑。

Droz 在设计上即云中立。四条简短规则约束我们如何为任一合作选择技术栈。

规则 · 01

驻留优先。

在数据必须留在加拿大之处,Azure Canada Central / Canada East、AWS Canada Central,或 Cohere 的加拿大部署领衔入围名单。

规则 · 02

客户资产。

我们在客户已经运营的超大规模云上与其会合。切换云是一个项目,而非附带效应。

规则 · 03

模型选择。

对于推理繁重的生产级智能体,Claude 为默认。在加拿大驻留重要之处,Cohere 为默认。在合作需要时,使用其他模型系列。

规则 · 04

自动化升级。

自动化工作从 Zapier 或 Make 起步,仅在复杂度需要时才升级到 n8n、Tray.ai 或定制代码。

§ 披露
Droz 在这些平台上构建;除非另行单独说明具体的合作伙伴层级,否则在此纳入并不意味着正式合作关系声明。