Phala Cloud
Phala Network · Coding · Business
Phala Cloud ist eine Plattform für vertrauliche Berechnung, die Docker-Apps und KI-Modelle in hardwaregestützten TEEs ausführt, Daten privat hält und jedem Ergebnis einen überprüfbaren Nachweis beilegt.
Über Phala Cloud
About
Was ist Phala Cloud
Phala Cloud ist eine TEE-Cloud-Plattform von Phala Network, die Ihre Workloads in einer Trusted Execution Environment, kurz TEE, ausführt. Eine TEE ist ein abgeschlossener Bereich in der CPU oder GPU, in den weder das Betriebssystem noch der Hypervisor noch der Betreiber des Rechenzentrums hineinschauen kann. Sie laden eine normale Docker-App oder ein KI-Modell hoch, und es läuft innerhalb dieser versiegelten Grenze mit verschlüsseltem Speicher.
Das Versprechen ist einfach. Normale Clouds verlangen, dass Sie ihren Aussagen über private Daten vertrauen. Phala gibt stattdessen kryptografische Attestierungen aus, die die Software selbst prüfen kann. Jede vertrauliche VM trägt eine Quote, die Hardware, Firmware, Image und App-Konfiguration aneinander bindet, sodass Sie prüfen können, was wirklich lief, bevor Sie dem Ergebnis trauen.
Die wichtigste Einschränkung: Das ist Infrastruktur für Menschen, die Software ausliefern. Sie arbeiten über ein Dashboard, eine CLI oder ein SDK, nicht über eine Verbraucher-App mit freundlichem Editor. GPU-TEE-Kapazität ist zudem reserviert und von der Verfügbarkeit abhängig, also schwanken Preise und Plätze, und einige Funktionen stecken hinter einem Enterprise-Vertrag.
Getting Started
- Registrieren Sie sich auf cloud.phala.com mit GitHub, Google oder E-Mail und hinterlegen Sie eine Karte oder laden Sie das Guthaben auf.
- Wählen Sie eine CPU-Instanz (tdx.small bis tdx.large) oder eine GPU-Maschine und verbinden Sie eine docker-compose.yml.
- Legen Sie verschlüsselte Umgebungsvariablen an, damit Ihre Schlüssel in der CVM versiegelt bleiben.
- Stellen Sie die CVM bereit und öffnen Sie den öffentlichen HTTPS-Endpunkt, den sie zurückgibt.
- Holen Sie den Attestierungsbericht und prüfen Sie die Laufzeitmessung, bevor Sie dem Ergebnis trauen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Phala Cloud.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- KI-Entwickler mit sensiblen Daten
- Startups mit Compliance-Pflichten
- Web3- und Krypto-Entwickler
Aufgaben
- Private LLM-Inferenz ausführen
- Docker-Apps und APIs hosten
- Mit geschützten Daten trainieren oder feinjustieren
- Überprüfbare Nachweise erzeugen
Szenarien
- Ein Gesundheitsteam, das Patientendaten verarbeitet
- Ein Trading-Desk mit privaten Modellen
- Ein KI-Agent, der seine Arbeit belegen muss
Wichtigste Funktionen
Vertrauliche VM auf Intel TDX
Phala führt Ihre Workload in einer vertraulichen VM auf Basis von Intel TDX aus. Die virtuelle Maschine hält den Speicher verschlüsselt und vom Host, vom Hypervisor und vom Cloud-Betreiber isoliert. Sie bringen ein normales Docker-Image mit, und die Plattform kümmert sich um die versiegelte Laufzeit.
GPU TEE für private KI
Vertrauliche GPU-Kapazität lässt Inferenz und Training auf Maschinen wie der H200 und B300 mit NVIDIA Confidential Computing laufen. Modelle und Daten bleiben beim Verarbeiten geschützt, und die Plattform nennt eine nahezu native Geschwindigkeit mit etwa 5 bis 10 Prozent Aufschlag je nach Job.
Überprüfbare Attestierung
Statt Ihnen zu sagen, Sie sollen der Cloud glauben, gibt Phala Attestierungs-Quotes aus, die Hardware, Firmware, Image und App-Konfiguration aneinander binden. Sie ziehen eine Quote über die CLI oder die API, und die Software prüft sie ohne menschliches Urteil. Genau das trennt Phala von einer gewöhnlichen Private Cloud.
OpenAI-kompatible Modell-Endpunkte
Ein Katalog von in TEE gehosteten Modellen wird über OpenAI-kompatible Endpunkte bereitgestellt. Sie richten Ihre bestehenden Tools auf Modelle wie GLM 5.3, Qwen3.8 und DeepSeek V4 Flash aus und tauschen eines aus, ohne die App umzuschreiben. Private Prompts und überprüfbarer Laufzeitzustand gehören dazu.
Bereitstellung mit Docker Compose
Sie stellen mit der docker-compose.yml bereit, die Sie schon haben. Die Plattform übernimmt den sicheren Build, die versiegelten Schlüssel und das Netzwerk und gibt einen öffentlichen HTTPS-Endpunkt zurück. Verschlüsselte Umgebungsvariablen halten Geheimnisse während des Laufs aus dem Blickfeld.
Workflow mit CLI und SDK
Eine Phala-CLI und das dstack-SDK decken den Kommandozeilenweg ab. Sie stellen bereit, verfolgen Logs, prüfen den Status und holen Attestierungen, ohne das Terminal zu verlassen. Das SDK hilft, TEE-Funktionen wie versiegelte Schlüssel und Quotes in Ihren eigenen Code einzubauen.
Verwaltete Schlüssel und Skalierung
Cloud KMS und Onchain KMS halten die kryptografischen Schlüssel, die Ihre Umgebung öffnen, und Sie können eine CVM über Knoten hinweg replizieren, wenn Sie mehr Kapazität brauchen. Replikate nutzen dasselbe Image auf gleicher oder anderer Hardware, was der Verfügbarkeit hilft, ohne das Vertraulichkeitsmodell zu brechen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Führt normale Docker-Workloads ohne Codeänderungen aus, weshalb eine bestehende App schnell umzieht.
- Attestierungs-Quotes lassen die Software die Laufzeit prüfen, statt dem Wort eines Anbieters zu vertrauen.
- Die Basistarife starten günstig, mit CPU-CVMs ab $0.06 pro Stunde und $20 Guthaben nach der Verifizierung.
- Der Compliance-Rahmen umfasst SOC 2 Type I, HIPAA und GDPR-konforme Verarbeitung.
Nachteile
- GPU-TEE-Kapazität ist reserviert und von der Verfügbarkeit abhängig, also bewegen sich Plätze und Preise mit der Nachfrage.
- Es ist ein Produkt für Entwickler, das heißt, es gibt keinen Drag-and-Drop-Editor für nicht technische Nutzer.
- Die Abrechnung trennt Rechenleistung und Speicher, also berechnet eine gestoppte CVM weiter ihre Festplatte, bis Sie sie löschen.
- Enterprise-Cluster und reservierte GPU-Plätze erfordern ein Gespräch mit dem Vertrieb, und der API-Zugang zu einigen Modell-Endpunkten läuft über einen separaten Dienst.
Häufige Fragen
Phala Cloud ist eine Plattform für vertrauliche Berechnung. Sie nutzen sie, um Docker-Apps, APIs und KI-Modelle in hardwaregestützten TEEs auszuführen, sodass sensible Daten privat bleiben und Ergebnisse mit überprüfbarem Nachweis kommen.
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