Šiame straipsnyje pristatomas novatoriškas krašto įrenginių savarankiškai prižiūrimas žinių grafų variklis, nuolat evoliucionuojantis atitikties duomenis per heterogeniškas debesų platformas. Derindama federacinį mokymą, nulinės žinios įrodymo patikrinimą ir įvykių srauto įsisavinimą, organizacijos gali pasiekti realaus laiko politikos įgyvendinimą, audito galimybes ir rizikos įvertinimą, neaukojant duomenų privatumo ar delsos. Vadovas apima architektūrą, pagrindinius algoritmus, diegimo modelius ir geriausios praktikos rekomendacijas, kaip sukurti patikimą, mastelį plečiamą atitikties struktūrą šiandieniniame daugiaplatforminiame pasaulyje.