Die Werte sind Richtwerte für die Planung. Prüfen Sie nach der Einführung die Auslastung und passen Sie die Stufe bei Bedarf an.
Empfehlung nach Mitarbeiterzahl
Zählen Sie alle Personen mit Zugang zu VARIOS AI. Angenommen wird, dass an einem Arbeitstag 40 % davon VARIOS AI nutzen und dabei durchschnittlich 8 Nachrichten senden. Lastspitzen sind berücksichtigt.Empfehlung nach gleichzeitig aktiven Nutzern
Nutzen Sie diese Tabelle, wenn Sie die erwartete Gleichzeitigkeit kennen, etwa aus einer Pilotphase. Ein gleichzeitig aktiver Nutzer chattet gerade und sendet etwa alle zwei bis drei Minuten eine Nachricht. Geöffnete Browser-Tabs ohne Interaktion zählen nicht.
Haben Sie die Gleichzeitigkeit zu normalen Zeiten gemessen, rechnen Sie mit dem Dreifachen als Reserve für Spitzenzeiten, bevor Sie die Stufe ablesen. Liefern beide Tabellen unterschiedliche Stufen, gilt die höhere.
Speicherbedarf im Betrieb
Die Datenbank wächst mit den Chats. Bei gemischter Nutzung aus Text und Dokumenten sind es im Durchschnitt rund 100 KB je Frage, also etwa 80 GB pro Jahr je 1.000 Mitarbeitende. Der genaue Wert hängt stark von der Nutzung ab, reine Textchats benötigen deutlich weniger. Mit einer Aufbewahrungsdauer von Chats von 90 Tagen bleibt sie bei rund 20 GB je 1.000 Mitarbeitende. Hochgeladene Dateien kommen in voller Größe hinzu; ihr Umfang hängt von der Nutzung ab und sollte großzügig eingeplant werden. Wissensdatenbanken benötigen rund 7 MB je 100 Seiten Dokumenttext. Planen Sie für Datenbank-Backups den doppelten Platz der Datenbank ein.Was die Werte verschiebt
- Wissensdatenbanken und Dateiuploads. Große Dokumentmengen erhöhen die Last der DLP-Analyse. Befüllen Sie große Wissensdatenbanken außerhalb der Arbeitszeit oder wählen Sie eine Stufe höher. Bei Spezialanforderungen, etwa der DLP-Prüfung sehr vieler oder sehr großer Dokumente, kann die DLP-Analyse auf einen eigenen Server ausgelagert werden. Sprechen Sie dafür den Support an.
- API-Integrationen. Anwendungen, die über API-Keys anfragen, senden ohne Pausen und oft mehrere Anfragen parallel. Zählen Sie jede gleichzeitig laufende API-Anfrage wie drei gleichzeitig aktive Nutzer.
