Съставима AI микросервизна архитектура за мащабирана автоматизация на въпросници за сигурност

Предприятията са потънали в непрестанно растящия поток от въпросници за сигурност, оценки на доставчици и одити за съответствие. Традиционните монолитни инструменти се борят да се справят, особено когато трябва да се интегрират с различни екосистеми от продукти, да поддържат многоезични заявки и да предоставят реално‑времеви записи за одит.

Съставим микросервизен архитектурен модел, построен около големи езикови модели (LLM) и генериране с разширено извличане (RAG), предлага начин за мащабиране на автоматизацията, като запазва гъвкавостта и управлението, изисквани от регулираните индустрии. В това ръководство ще:

• Очертаем основните принципи на проектиране, които поддържат системата сигурна, проверяема и разширяема.
• Прегледаме референтна имплементация, диаграмирана с Mermaid.
• Показваме как всяка услуга може да бъде внедрена независимо в Kubernetes, сървърлесна FaaS или edge среда.
• Предоставим конкретни препоръки за най‑добри практики относно управление на данни, наблюдаемост и непрекъснато подобряване.

TL;DR: Разделете платформата за автоматизация на въпросници на малки, добре дефинирани услуги, поставете LLM зад безсъстоящ слой за извикване и използвайте събитийно‑движени конвейери, за да поддържате един източник на истина за доказателствата и контрол на версии.

1. Защо да съставяме, а не да изграждаме гигантски монолит?

Съставимият модел прегръща философията „изграждаш това, от което се нуждаеш, и заменяш това, което не ти е нужно“. Той съответства на динамичната природа на въпросниците за сигурност, където нови контролни рамки (например ISO 27001 Rev 2) се появяват редовно и екипите трябва да се адаптират бързо.

2. Основни архитектурни стълбове

1. Безсъстоящ API шлюз – входна точка за UI, SaaS конектори и външни инструменти. Обработва автентикация, валидация на заявки и throttling.
2. Домейново‑специфични микросервизи – всеки капсулира ограничен контекст:
   • Услуга за въпросници – съхранява метаданни, версии и разпределение на задачи.
   • Услуга за доказателства – управлява артефакти (политики, скрийншоти, одитни записи) в неизменимо обектно хранилище.
   • Услуга за оркестрация на AI – композира prompts, изпълнява RAG конвейри и връща чернови отговори.
   • Услуга за откриване на промени – следи актуализации на доказателства и задейства преоценка на засегнатите отговори.
   • Услуга за известяване – изпраща събития към Slack, Teams или имейл до заинтересованите страни.
3. Събитийна шина (Kafka / Pulsar) – гарантира доставка поне веднъж за домейнови събития (напр. EvidenceUploaded, AnswerDrafted).
4. Стек за наблюдаемост – OpenTelemetry трасета между услугите, Prometheus метрики и Loki логове.
5. Policy‑as‑Code engine – оценява правила за съответствие (написани в Rego или OPA) преди отговорът да бъде маркиран като „окончателен“.

Всички услуги комуникират чрез gRPC (за ниска латентност) или REST (за външни интеграции). Дизайнът насърчава глупави тръби, умни крайни точки – бизнес логиката живее там, където принадлежи, докато шина само транспортира съобщения.

3. Поток на данните – От въпрос към проверяем отговор

По‑долу е Mermaid диаграма, визуализираща типичен жизнен цикъл на заявка.

  flowchart TD
    subgraph UI["Потребителски интерфейс"]
        UI1["Уеб UI"] -->|Подаване на въпросник| AG["API шлюз"]
    end

    AG -->|Автентикация & Валидация| QMS["Услуга за въпросници"]
    QMS -->|Извличане на шаблон| AIOS["Услуга за оркестрация на AI"]
    AIOS -->|Извличане на релевантни доказателства| ES["Услуга за доказателства"]
    ES -->|Обекти с доказателства| AIOS
    AIOS -->|Генериране на чернова| RAG["RAG конвейер"]
    RAG -->|LLM изход| AIOS
    AIOS -->|Съхраняване на чернова| QMS
    QMS -->|Излъчване AnswerDrafted| EB["Събитийна шина"]
    EB -->|Тригерира| CDS["Услуга за откриване на промени"]
    CDS -->|Повторно изпълнение при промяна в доказателствата| AIOS
    CDS -->|Излъчване AnswerUpdated| EB
    EB -->|Известяване| NS["Услуга за известяване"]
    NS -->|Изпращане към Slack/имейл| UI

    style UI fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style AG fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:1px
    style QMS fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:1px
    style AIOS fill:#ffb,stroke:#333,stroke-width:1px
    style ES fill:#fbb,stroke:#333,stroke-width:1px
    style RAG fill:#fdd,stroke:#333,stroke-width:1px
    style CDS fill:#ddf,stroke:#333,stroke-width:1px
    style NS fill:#cfc,stroke:#333,stroke-width:1px

Ключови моменти във потока:

1. Потребителят подава нов въпросник или избира съществуващ.
2. API шлюзът валидира JWT, проверява rate‑limit и препраща към Услугата за въпросници.
3. Услугата за въпросници извлича шаблона и изпраща събитие към Услугата за оркестрация на AI.
4. Услугата за оркестрация извършва стъпка за извличане – заявява Услугата за доказателства за всички артефакти, релевантни на текущия контрол (чрез векторно сходство или keyword match).
5. Получените контексти, заедно със шаблона за prompt, се подава в RAG конвейер (напр. openAI/gpt‑4o‑preview).
6. Черновият отговор се съхранява обратно в Услугата за въпросници, маркиран като „чака преглед“.
7. Услугата за откриване на промени следи нови качвания на доказателства. Ако политика бъде актуализирана, тя повторно задейства RAG конвейера за засегнатите отговори.
8. Финалните прегледащи приемат или редактират черновата; при приемане Policy‑as‑Code двигателят валидира, че отговорът удовлетворява всички правила, преди да го впише в неизменим одитен лог.

4. Детайли за имплементацията

4.1. API шлюз (Envoy + OIDC)

• Маршрутиране – POST /questionnaires/:id/answers → questionnaire-service.
• Сигурност – Налага обхвати (questionnaire:write).
• Rate limiting – 100 заявки/минута на клиент, за да се защити от натрупване на разходи за LLM.

4.2. Услуга за въпросници (Go)

type Questionnaire struct {
    ID          string            `json:"id"`
    Version     int               `json:"version"`
    Controls    []Control        `json:"controls"`
    Drafts      map[string]Answer `json:"drafts"` // key = control ID
    AssignedTo  map[string]string `json:"assigned_to"` // userID
}

• Използва PostgreSQL за релационни данни и EventStoreDB за домейнови събития.
• Предлага gRPC методи GetTemplate, SaveDraft, FinalizeAnswer.

4.3. Услуга за доказателства (Python + FastAPI)

• Съхранява файлове в MinIO или AWS S3 с шифроване на ниво bucket.
• Индексира съдържанието в Qdrant (векторна DB) за търсене по сходство.
• Предлага endpoint POST /search, който приема заявка и връща топ‑k артефакти.

4.4. Услуга за оркестрация на AI (Python)

def generate_answer(question: str, evidence_ids: List[str]) -> str:
    evidence = fetch_evidence(evidence_ids)
    context = "\n".join(evidence)
    prompt = f"""You are a compliance specialist.
Using the following evidence, answer the question concisely:\n{context}\n\nQuestion: {question}"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role":"system","content":prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

• RAG – Комбинира векторно търсене с system prompt, инструктиращ моделa да цитира идентификатори на доказателствата.
• Кеширане – Съхранява генерирани отговори за 24 ч. за да се избегнат дублирани LLM заявки.

4.5. Услуга за откриване на промени (Rust)

• Абонира се за събития EvidenceUploaded.
• Изчислява хаш на новия артефакт и прави diff спрямо съществуващите доказателства, свързани с всеки контрол.
• Ако разликата надвиши конфигурируем праг, публикува AnswerRequiresRegen.

4.6. Услуга за известяване (Node.js)

• Слуша AnswerDrafted, AnswerFinalized, AnswerRequiresRegen.
• Форматира съобщения за Slack, Teams или имейл.
• Поддържа deduplication – известява само веднъж за промяна на даден въпросник.

5. Сигурност и управление

6. Стратегии за мащабиране

1. Horizontal Pod Autoscaling (HPA) – Мащабирайте подовете за оркестрация на AI според GPU натоварването (nvidia.com/gpu).
2. Burst‑able опашки – Използвайте Kafka партициониране, за да изолирате интензивни наематели.
3. Намаляване на cold‑start – Поддържайте топ пул от контейнери за LLM inference сървъра (напр. чрез KEDA с персонализиран скалар).
4. Контрол на разходите – Прилагайте бюджетиране на токени за всеки наемател; автоматично throttling или таксуване за превишение.

7. Наблюдаемост и непрекъснато подобряване

• Разпределено трасиране – OpenTelemetry спанира от заявка от UI → API шлюз → AI оркестрация → RAG → Услуга за доказателства.
• Метрики – answer_draft_latency_seconds, evidence_upload_bytes, llm_token_usage.
• Агрегация на логове – Структурирани JSON логове със request_id, пропагирани през всички услуги.
• Обратна връзка – След като отговорът е окончателен, събирайте коментари от преглеждащите (review_score). Използвайте ги за reinforcement learning модел, който настройва температурата на prompt‑овете или избира алтернативни източници на доказателства.

8. Стъпка‑по‑стъпка път за миграция на съществуващи екипи

Чрез инкрементално приемане на съставимата архитектура, екипите избягват риска от “голямо преливане” и могат да демонстрират ранна Възвръщаемост (често 30‑50 % намаляване на времето за отговор на въпросници).

9. Бъдеща готовност на стека

• Федеративно обучение – Тренирайте леки адаптери върху данните на всеки наемател без да премествате суровите доказателства, подобрявайки релевантността на отговорите, като уважавате суверенитета на данните.
• Zero‑Trust Service Mesh – Използвайте Istio или Linkerd с взаимно TLS за сигурност на вътрешния трафик.
• Семантично управление – Разширете Policy‑as‑Code двигателя, за да валидира не само съдържанието, но и семантичното сходство между доказателствата и формулировката на контролите.
• Генеративна трасируемост – Съхранявайте точните LLM параметри (temperature, top‑p, system prompt) заедно с всеки отговор, за форензикен преглед.

10. Заключение

Съставимият микросервизен модел трансформира автоматизацията на въпросници за сигурност от болезнена ръчна задача в мащабируем, проверяем и постоянно подобряващ се двигател. Чрез раздвояване на отговорностите, използване на LLM чрез безсъстоящ RAG слой и свързване на всичко със събитийно‑движна артерия, организациите могат:

• Да отговарят на оценки на доставчици за минути вместо дни.
• Да поддържат доказателствата винаги актуални чрез автоматично откриване на промени.
• Да предоставят на регулаторите ясен, неизменим одитен запис.

Започнете малко, итеративно напредвайте и нека философията на микросервизните системи ви води към бъдеще, в което съответствието е функция, а не пречка.

Вижте още

• OPA Policy‑as‑Code за микросервизи