ClearMesh.

ClearMesh

ClearMesh aporta control de versiones estilo Git a conjuntos de datos, puntos de control de modelos, activos multimedia y archivos CAD que son demasiado grandes para Git tradicional. Los equipos técnicos pueden cifrar datos sensibles, almacenarlos en fragmentos Vault y luego clonar o montar archivos bajo demanda sin saturar el almacenamiento local.

Aspectos Destacados

• Control de versiones tipo Git: Historial de confirmaciones y ramas para archivos binarios pesados que colapsan los flujos de Git estándar
• Cifrado del lado del cliente: Repositorios cifrados mantienen claves, texto plano y fragmentos descifrados localmente—nunca expuestos a servidores
• Almacenamiento en fragmentos Vault: Archivos divididos en fragmentos cifrados con transferencias directas a almacenamiento mediante URLs de vida corta
• Flexibilidad de clonado o montaje: Clonado completo para edición local o montaje de solo lectura para acceso instantáneo sin descarga completa
• Vista previa segura en navegador: Inspección de archivos en el navegador con descifrado del lado del cliente cuando se proporcionan claves del repositorio

Casos de Uso

• Conjuntos de datos y puntos de control de IA/ML: Versionar datos de entrenamiento, embeddings y pesos de modelos sin forzar binarios en Git LFS
• Producción de VFX y multimedia: Seguimiento de placas, renders y cachés de texturas con almacenamiento cifrado e historial reproducible
• Archivos CAD e ingeniería: Gestión de carpetas de proyectos binarios, revisiones de ensamblajes y salidas de simulación con auditoría completa
• Datos de investigación privados: Mantener conjuntos de datos sensibles auditables entre colaboradores con controles de acceso estrictos
• Activos de desarrollo de videojuegos: Mover bibliotecas de arte y compilaciones grandes a través de un flujo compartido por artistas e ingenieros

Audiencia Objetivo

ClearMesh atiende a equipos técnicos en IA/ML, producción multimedia, ingeniería e investigación que necesitan control de versiones para archivos demasiado grandes o sensibles para Git: científicos de datos, ingenieros de ML, artistas de VFX, diseñadores CAD y científicos investigadores que gestionan conjuntos de datos colaborativos.