Despliegue auto-alojado
Ejecuta Mnemom Gateway en tu propia infraestructura para un control completo de la residencia de datos. El contenido de los prompts y respuestas nunca se envía a la nube de Mnemom, aunque los prompts se reenvían a los proveedores de LLM que configures — consulta Residencia de datos para ver los límites exactos del tráfico. La pasarela auto-alojada es un adaptador Node.js que ejecuta el mismo código que el servicio gestionado de Cloudflare Workers — comportamiento idéntico, tu infraestructura.El despliegue auto-alojado requiere una licencia Enterprise. Contáctanos para obtener una clave de licencia. Enterprise incluye el modo de análisis híbrido, integración SSO/SAML y soporte dedicado.
Opciones de despliegue
Requisitos previos
- Un JWT de licencia Enterprise desde mnemom.ai/dashboard
- Una clave API de Anthropic (requerida para el análisis de integridad AIP)
- Opcional: claves API de OpenAI y Gemini para el rastreo multi-proveedor
Inicio rápido: Docker Compose
La forma más rápida de poner en marcha una pasarela auto-alojada. Incluye PostgreSQL, Redis y migraciones de base de datos automáticas.Requisitos
- Docker 24+ y Docker Compose v2+
- 2 GB de RAM mínimo, 4 GB recomendados
- 10 GB de espacio en disco
1
Clonar el repositorio
2
Configurar el entorno
Copia el archivo de entorno de ejemplo y completa tus credenciales:Edita
.env y establece los valores requeridos:Si tu
.env.example muestra SMOLTBOT_ROLE, cámbiale el nombre a MNEMOM_ROLE — el archivo tiene un nombre de marca obsoleto, pero el punto de entrada lee MNEMOM_ROLE.3
Iniciar la stack
- PostgreSQL — base de datos con comprobación de salud
- Redis — capa de caché con persistencia
- Gateway — proxy HTTP en el puerto 8787 (aplica migraciones de base de datos al iniciar)
- Observer — planificador en segundo plano para el procesamiento de trazas
4
Verificar la salud
Espera unos 30 segundos, luego comprueba la salud de la pasarela:
Expected response
5
Conectar un agente
Apunta la CLI de mnemom a tu pasarela auto-alojada:Realiza una solicitud de prueba:Verifica que el agente esté conectado:
Producción: Kubernetes con Helm
Para despliegues en producción con auto-escalado, alta disponibilidad y monitoreo.Requisitos
- Kubernetes 1.27+
- Helm 3.12+
kubectlconfigurado para tu clúster
1
Añadir el chart de Helm
2
Crear un Secret de Kubernetes
Almacena las credenciales sensibles en un Secret:
3
Instalar el chart
4
Verificar el despliegue
Qué despliega el chart
- Despliegue Gateway (2 réplicas por defecto) — proxy HTTP con sondas de liveness, readiness y startup
- Despliegue Observer (1 réplica) — planificador en segundo plano para el procesamiento de trazas
- Job de migración — hook de Helm pre-install/pre-upgrade que aplica las migraciones de base de datos
- Service — ClusterIP en el puerto 8787
- NetworkPolicy — deny-all por defecto con permisos explícitos para ingress, Redis, PostgreSQL y las API LLM ascendentes
- PodDisruptionBudget — garantiza al menos 1 réplica durante las actualizaciones progresivas
- Opcional: Ingress con TLS, HPA, ServiceMonitor para Prometheus
Escalado
Habilita el HorizontalPodAutoscaler para el escalado automático:Arquitectura
En modo auto-alojado, una capa de adaptador Node.js reemplaza las API específicas de Cloudflare mientras ejecuta exactamente el mismo código de pasarela:Residencia de datos
El contenido de los prompts y respuestas nunca se envía a la nube de Mnemom. Sin embargo, los prompts se reenvían a los proveedores de LLM que configures — consulta la tabla siguiente para ver los límites exactos del tráfico.
Las trazas, puntos de control de integridad y todo el contenido de prompts/respuestas permanecen en tu base de datos y nunca se envían a la nube de Mnemom.
Referencia de configuración
Requerido
Opcional: proveedores
Opcional: análisis híbrido
Opcional: infraestructura
Endpoints de salud
Tres sondas estándar de Kubernetes:Métricas de Prometheus
La pasarela expone un endpoint/metrics con:
gateway_requests_total{provider,status}— contador de solicitudesgateway_request_duration_seconds{provider}— histograma de latenciagateway_aip_checks_total{verdict}— contador de comprobaciones de integridadgateway_cache_operations_total{operation,result}— hit/miss de caché- Métricas estándar
process_*ynodejs_*
values.yaml:
Actualización
Docker Compose
Helm
Resolución de problemas
La pasarela no arranca — EnvValidationError
La pasarela no arranca — EnvValidationError
Falta una variable de entorno requerida. Revisa el mensaje de error para saber cuál, luego verifica tu archivo
.env o tu Secret de Kubernetes.Conexión a Redis rechazada
Conexión a Redis rechazada
- Docker Compose: asegúrate de que el servicio
redisesté sano (docker compose ps) - Kubernetes: verifica que
REDIS_URLen tu Secret apunte a una instancia de Redis accesible - Sin Redis, la pasarela recurre al KV en memoria (solo un nodo)
Falló la validación de la licencia
Falló la validación de la licencia
- Verifica que
MNEMOM_LICENSE_JWTesté definido y no haya expirado - Comprueba
/health/readypara el error de licencia específico - Contacta a [email protected] para la reemisión de la licencia
Errores de API LLM ascendente (401/403)
Errores de API LLM ascendente (401/403)
- Verifica que tus claves API sean correctas y tengan créditos suficientes
- La pasarela hace proxy directamente a las API de los proveedores — asegúrate de que el HTTPS saliente (puerto 443) esté permitido
- En Kubernetes, comprueba que la NetworkPolicy permita el egress hacia
0.0.0.0/0:443
Memoria alta / OOMKilled
Memoria alta / OOMKilled
- Aumenta los límites de memoria del contenedor (512Mi mínimo, 1Gi recomendado para tráfico alto)
- Si usas el KV en memoria, cambia a Redis para reducir la presión de memoria
- Define
NODE_OPTIONS=--max-old-space-size=768para un control fino del heap
Próximos pasos
- Descripción general de Mnemom Gateway — arquitectura y componentes
- Modos de aplicación — observe, nudge y enforce
- Guía de observabilidad — paneles y alertas
- Modelo de seguridad — límites de confianza y modelo de amenaza