معماری میکروسرویس‌های ترکیبی هوش مصنوعی برای خودکارسازی مقیاس‌پذیر پرسشنامه‌های امنیتی

سازمان‌ها در برابر هجوم بی‌وقفه پرسشنامه‌های امنیتی، ارزیابی‌های فروشنده و ممیزی‌های انطباق غرق می‌شوند. ابزارهای تک‌قطعه سنتی در پیگیری این حجم کار مشکل دارند، به‌ویژه وقتی لازم است با اکوسیستم‌های محصول متفرق، درخواست‌های چندزبانه و ردپای حسابرسی در زمان واقعی ادغام شوند.

یک معماری میکروسرویس ترکیبی، ساخته‌شده دور مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) و تولید مبتنی بر بازیابی (RAG)، راه‌حلی برای مقیاس‌پذیری خودکارسازی فراهم می‌کند، در حالی که انعطاف‌پذیری و حاکمیتی که صنایع نظارتی می‌طلبند حفظ می‌شود. در این راهنما ما:

• اصول طراحی اصلی که سیستم را امن، حسابرسی‑پذیر و قابل گسترش می‌کند، شرح می‌دهیم.
• یک پیاده‌سازی مرجع را که با Mermaid نمودار کشیده شده است، مرور می‌کنیم.
• نشان می‌دهیم هر سرویس چگونه می‌تواند به‌صورت مستقل روی Kubernetes، سرویس‑بدون‑سرور (FaaS) یا زمان‌اجرای لبه (edge) مستقر شود.
• توصیه‌های عملی برای حاکمیت داده، قابلیت مشاهده و بهبود مستمر ارائه می‌کنیم.

TL;DR: پلتفرم خودکارسازی پرسشنامه را به سرویس‌های کوچک و تعریف‌شده تقسیم کنید، LLMها را پشت یک لایه بی‌حالت (stateless) inference قرار دهید و از خطوط لوله رویداد‑محور برای حفظ یک منبع حقیقت واحد برای شواهد و کنترل نسخه استفاده کنید.

1. چرا به‌جای ساخت یک تک‌قطعه عظیم، ترکیب کنیم؟

مدل ترکیبی فلسفهٔ «آنچه نیاز دارید بسازید و آنچه لازم ندارید جایگزین کنید» را می‌پذیرد. این رویکرد با طبیعت پویا پرسشنامه‌های امنیتی همخوانی دارد، جایی که چارچوب‌های کنترلی جدید (مثلاً ISO 27001 Rev 2) به‌طور مداوم ظاهر می‌شوند و تیم‌ها باید به‌سرعت سازگار شوند.

2. ستون‌های اصلی معماری

1. Gateway API بی‌حالت – نقطهٔ ورودی برای UI، اتصالات SaaS و ابزارهای خارجی. احراز هویت، اعتبارسنجی درخواست و محدودسازی سرعت را مدیریت می‌کند.
2. میکروسرویس‌های دامنه‑خاص – هر کدام یک زمینه محدود را محاط می‌کنند:
   • سرویس پرسشنامه – متادیتای پرسشنامه، نسخه‌بندی و تخصیص کارها را ذخیره می‌کند.
   • سرویس شواهد – مدارک (سیاست‌ها، اسکرین‌شات‌ها، لاگ‌های ممیزی) را در یک شیء استور غیرقابل تغییر مدیریت می‌کند.
   • سرویس ارکستراسیون هوش مصنوعی – پرامپت‌ها را ترکیب می‌کند، خطوط لوله RAG را اجرا می‌کند و پیش‌نویس پاسخ‌ها را برمی‌گرداند.
   • سرویس تشخیص تغییر – به‌روزرسانی‌های شواهد را نظارت می‌کند و ارزیابی پاسخ‌های تحت‌تاثیر را فعال می‌سازد.
   • سرویس اعلان – رویدادهای Slack، Teams یا ایمیل را برای ذینفعان ارسال می‌کند.
3. Bus رویداد (Kafka / Pulsar) – تحویل حداقل یک‌بار رویدادهای دامنه (مثلاً EvidenceUploaded, AnswerDrafted).
4. ستک قابلیت مشاهده – ردگیری OpenTelemetry بین سرویس‌ها، متریک‌های Prometheus و لاگ‌های Loki.
5. موتور سیاست‑به‑کد – قبل از علامت‌گذاری پاسخ به‌عنوان «نهایی»، قوانین انطباق (به‌صورت Rego یا OPA) را ارزیابی می‌کند.

تمام سرویس‌ها از طریق gRPC (برای تأخیر کم) یا REST (برای ادغام‌های خارجی) ارتباط برقرار می‌کنند. این طراحی «لوله‌های ساده، انتهاهای هوشمند» را ترویج می‌دهد—منطق کاری در جایی که باید باشد، درحالی‌که Bus تنها پیام‌ها را منتقل می‌کند.

3. جریان داده – از سؤال تا پاسخ قابل حسابرسی

در زیر یک نمودار Mermaid جریان زندگی یک درخواست معمولی را نشان می‌دهد.

  flowchart TD
    subgraph UI["رابط کاربری"]
        UI1["رابط کاربری وب"] -->|ارسال پرسشنامه| AG["درگاه API"]
    end

    AG -->|احراز هویت و اعتبارسنجی| QMS["سرویس پرسشنامه"]
    QMS -->|دریافت قالب| AIOS["سرویس ارکستراسیون هوش مصنوعی"]
    AIOS -->|دریافت شواهد مرتبط| ES["سرویس شواهد"]
    ES -->|آبجکت‌های شواهد| AIOS
    AIOS -->|تولید پیش‌نویس پاسخ| RAG["خط لوله RAG"]
    RAG -->|خروجی مدل زبانی| AIOS
    AIOS -->|ذخیره پیش‌نویس| QMS
    QMS -->|انتشار رویداد پیش‌نویس پاسخ| EB["Bus رویداد"]
    EB -->|راه‌اندازی| CDS["سرویس تشخیص تغییر"]
    CDS -->|اجرا مجدد در صورت تغییر شواهد| AIOS
    CDS -->|انتشار به‌روز رسانی پاسخ| EB
    EB -->|اعلان| NS["سرویس اعلان"]
    NS -->|ارسال به Slack/ایمیل| 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

نکات کلیدی در این جریان:

1. کاربر یک پرسشنامه جدید ثبت می‌کند یا یکی موجود را انتخاب می‌کند.
2. درگاه API JWT را اعتبارسنجی می‌کند، محدودیت سرعت را اعمال می‌کند و به سرویس پرسشنامه می‌فرستد.
3. سرویس پرسشنامه قالب پرسشنامه را می‌گیرد و یک رویداد به سرویس ارکستراسیون هوش مصنوعی می‌فرستد.
4. سرویس ارکستراسیون مرحلهٔ بازیابی را انجام می‌دهد—به سرویس شواهد درخواست می‌دهد تا تمام مدارکی که به کنترل جاری مرتبط هستند (با استفاده از تشابه برداری یا جستجوی کلمه‌کلیدی) بازیابی شود.
5. مدارک بازیابی‌شده به همراه قالب پرامپت، به یک خط لوله RAG (مثلاً openAI/gpt‑4o‑preview) تغذیه می‌شوند.
6. پیش‌نویس پاسخ در سرویس پرسشنامه ذخیره می‌شود و به حالت «در انتظار بازبینی» علامت‌گذاری می‌شود.
7. سرویس تشخیص تغییر بارگذاری شواهد جدید را نظارت می‌کند. اگر سیاستی به‌روزرسانی شود، برای پاسخ‌های تحت‌تأثیر خط لوله RAG را دوباره اجرا می‌کند.
8. مرورگران نهایی پیش‌نویس را می‌پذیرند یا ویرایش می‌کنند؛ پس از پذیرش، موتور سیاست‑به‑کد اطمینان می‌یابد که پاسخ تمام قوانین را برآورده می‌کند قبل از ثبت نهایی در لاگ حسابرسی غیرقابل تغییر.

4. جزئیات پیاده‌سازی

4.1. درگاه API (Envoy + OIDC)

• Routing – POST /questionnaires/:id/answers → سرویس پرسشنامه.
• Security – اعمال حوزه‌ها (questionnaire:write).
• Rate limiting – ۱۰۰ درخواست در هر دقیقه برای هر مشتری به‌منظور محافظت از هزینه‌های LLM.

4.2. سرویس پرسشنامه (Go)

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

• از PostgreSQL برای داده‌های رابطه‌ای و EventStoreDB برای رویدادهای دامنه استفاده می‌کند.
• متدهای gRPC: GetTemplate, SaveDraft, FinalizeAnswer.

4.3. سرویس شواهد (Python + FastAPI)

• فایل‌ها در MinIO یا AWS S3 با رمزنگاری سطح سطل ذخیره می‌شوند.
• محتوا در Qdrant (پایگاه داده برداری) برای جستجوی تشابه ایندکس می‌شود.
• نقطهٔ انتهایی POST /search که یک پرسش دریافت می‌کند و شناسه‑های برترین k مدارک را برمی‌گرداند.

4.4. سرویس ارکستراسیون هوش مصنوعی (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 – ترکیب جستجوی برداری با یک پرامپت سیستم که مدل را ملزم به اشاره به شناسه‌های شواهد می‌کند.
• Caching – پاسخ‌های تولیدشده به مدت ۲۴ ساعت ذخیره می‌شوند تا از فراخوانی‌های تکراری LLM جلوگیری شود.

4.5. سرویس تشخیص تغییر (Rust)

• به‌روزرسانی‌های EvidenceUploaded را دریافت می‌کند.
• هش جدید مدارک را محاسبه می‌کند و اختلافی نسبت به شواهد موجود برای هر کنترل انجام می‌دهد.
• اگر اختلاف از آستانه‌ای تعریف‌شده فراتر رود، رویداد AnswerRequiresRegen را منتشر می‌کند.

4.6. سرویس اعلان (Node.js)

• به رویدادهای AnswerDrafted, AnswerFinalized, AnswerRequiresRegen گوش می‌دهد.
• بلوک‌های Slack، کارت‌های Adaptive Teams یا قالب‌های ایمیل را قالب‌بندی می‌کند.
• Deduplication – برای هر تغییر، یکبار اعلان می‌شود.

5. امنیت و حاکمیت

6. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری

1. افزایش افقی پادهای (HPA) – مقیاس‌پذیری پوسته‌های AI ارکستراسیون بر پایه استفاده از GPU (nvidia.com/gpu).
2. صف‌های پرشتی (Burst‑able Queues) – استفاده از پارتیشن‌بندی Kafka برای ایزوله‌سازی مشتریان با ترافیک بالا.
3. کاهش سرد‑شروع – نگهداری یک استخر گرم از کانتینرهای سرور استنتاج LLM (مثلاً با KEDA و اسکیلر سفارشی).
4. کنترل هزینه – اعمال بودجه توکنی برای هر مشتری؛ استفاده بیش از حد به‌صورت خودکار محدود یا هزینه‌بر می‌شود.

7. قابلیت مشاهده و بهبود مستمر

• ردگیری توزیع‌شده – OpenTelemetry از درخواست UI → درگاه API → ارکستراسیون AI → RAG → سرویس شواهد امتداد می‌یابد.
• متریک‌ها – answer_draft_latency_seconds, evidence_upload_bytes, llm_token_usage.
• یک‑پارچه‌سازی لاگ – لاگ‌های ساختاری JSON با request_id منتشره در سراسر سرویس‌ها.
• حلقه بازخورد – پس از نهایی‌سازی پاسخ، نظرات مرورگر (review_score) جمع‌آوری می‌شود. این داده‌ها به یک مدل یادگیری تقویتی خورده می‌شوند که دمای پرامپت یا منبع شواهد را تنظیم می‌کند.

8. مسیر گام‑به‑گام مهاجرت برای تیم‌های موجود

با پذیرش تدریجی معماری ترکیبی، تیم‌ها از خطر «یک‌باره» جلوگیری می‌کنند و می‌توانند ROI اولیه را نشان دهند (اغلب کاهش ۳۰‑۵۰ % زمان پاسخ به پرسشنامه‌ها).

9. آینده‌سازی پشته

• یادگیری توزیعی – آموزش افکتورهای سبک روی داده‌های هر مشتری بدون انتقال داده‌های خام، برای افزایش دقت پاسخ‌ها در عین حفظ حاکمیت داده.
• شبکه سرویس صفر‑اعتماد – استفاده از Istio یا Linkerd همراه TLS متقابل برای ایمن‌سازی ترافیک داخلی.
• حاکمیت معنایی – گسترش موتور سیاست‑به‑کد برای اعتبارسنجی نه تنها محتوای پاسخ، بلکه شباهت معنایی بین شواهد و زبان کنترل‌ها.
• قابلیت ردیابی تولید – ذخیره دقیق دما، top‑p و پرامپت سیستم همراه هر پاسخ برای بررسی قانونی.

10. جمع‌بندی

معماری میکروسرویس ترکیبی، فرآیند پرسشنامه‌های امنیتی را از یک کار دستی طاقت‌فرسا به یک موتور خودکارسازی مقیاس‌پذیر، حسابرسی‑پذیر و به‑طور‑مستمر بهبودپذیر تبدیل می‌کند. با جداسازی مسئولیت‌ها، بهره‌گیری از LLMها از طریق لایهٔ بی‌حالت RAG و بافتن همه چیز با یک استخر رویدادهای مرکزی، سازمان‌ها می‌توانند:

• پاسخ به ارزیابی‌های فروشنده را در دقایق به‌جای روزها ارائه دهند.
• شواهد انطباق را به‌روز نگه دارند با تشخیص خودکار تغییرات.
• مسیر واضح، غیرقابل تغییری برای ناظران فراهم سازند.

با گام‌های کوچک شروع کنید، به‌سرعت iterate کنید و بگذارید فلسفهٔ میکروسرویس‌ها شما را به آینده‌ای هدایت کنند که در آن انطباق یک ویژگی، نه یک نقطهٔ دردناک است.

موارد مرتبط

• OPA Policy‑as‑Code برای میکروسرویس‌ها