Komponálható AI Mikroszolgáltatások Architektúrája a Skálázható Biztonsági Kérdőív Automatizáláshoz

A vállalatok egyre növekvő mennyiségű biztonsági kérdőív, szolgáltató‑értékelés és megfelelőségi audit áradatában fulladoznak. A hagyományos monolitikus eszközök nehezen tartanak lépést, különösen akkor, ha különböző termékökökoszisztémáival kell integrálódniuk, többnyelvű kéréseket kell kezelniük, és valós‑időben audit‑nyomvonalat kell biztosítaniuk.

Egy komponálható mikroszolgáltatás‑architektúra, amely nagy nyelvi modelleken (LLM‑eken) és lekérdezés‑kiegészített generáción (RAG) alapul, lehetővé teszi az automatizálás skálázását, miközben megőrzi a szabályozott iparágak által megkövetelt rugalmasságot és irányíthatóságot. Ebben az útmutatóban:

Áttekintjük az alapvető tervezési elveket, amelyek a rendszert biztonságossá, auditálhatóvá és bővíthetővé teszik.
Végigvezetünk egy hivatkozási megvalósításon, amelyet a Mermaid‑tel ábrázoltunk.
Megmutatjuk, hogyan lehet minden szolgáltatást külön‑külön telepíteni Kubernetes‑en, serverless FaaS‑en vagy edge környezetben.
Konkrét legjobb gyakorlatokat adunk adat‑kormányzásra, megfigyelhetőségre és folyamatos fejlesztésre vonatkozóan.

TL;DR: A kérdőív‑automatizálási platformot bontsuk le kis, jól definiált szolgáltatásokra, helyezzük az LLM‑eket egy állapot‑független inferencia réteg mögé, és használjunk esemény‑hajtott csővezetékeket az igazságszolgáltatás és a verziókezelés egyetlen forrásának fenntartásához.

1. Miért komponáljunk egy hatalmas monolit helyett?

Monolitikus megközelítés	Komponálható mikroszolgáltatások
Egyetlen kódbázis, nehéz skálázni a specifikus munkaterheket (pl. LLM inferencia).	Független skálázás – az AI inferencia GPU node‑okon fut, míg a tárolás költséghatékony objektumtárolón marad.
Szoros összekapcsoltság, a frissítések kockázatosak; egy UI‑hiba leállíthatja az egész rendszert.	Aszinkron események vagy HTTP API‑k révén laza kapcsolás, mely elszigeteli a hibákat.
Korlátozott nyelv‑agnosztikus integráció – gyakran egy stack‑hez kötve.	Poliglott támogatás – minden szolgáltatás a feladatához legmegfelelőbb nyelven íródhat (Go az auth‑hoz, Python az LLM‑orchesztrációhoz, Rust a nagy‑sebességű csővezetékhez).
Az audit és a megfelelőség rémtörténet, mivel a logok összefonódnak.	Központosított eseménytároló + immutable audit log tiszta, lekérdezhető nyomvonalat biztosít a szabályozó hatóságok számára.

A Komponálható modell magában foglalja a „építsd meg, amire szükséged van, és cseréld le, amit nem használsz” filozófiát. Ez jól illeszkedik a biztonsági kérdőívek dinamikus természetéhez, ahol új kontroll‑keretek (pl. ISO 27001 Rev 2) rendszeresen megjelennek, és a csapatoknak gyorsan kell alkalmazkodniuk.

2. Az Architektúra Alappillérei

Állapot‑független API Gateway – a UI‑nek, SaaS‑kapcsolóknak és külső eszközöknek a belépési pontja. Kezeli a hitelesítést, a kérésvalidációt és a throttling‑ot.
Domain‑specifikus mikroszolgáltatások – mindegyik egy határolt kontextust kapszuláz:
- Questionnaire Service – a kérdőívek metaadatai, verziókezelése és feladatkiosztása.
- Evidence Service – a műveleti bizonyítékok (policy‑k, screenshot‑ok, audit‑logok) kezelése immutable objektumtárolóban.
- AI Orchestration Service – prompt‑összeállítás, RAG csővezeték futtatása, válaszkészletek visszaadása.
- Change‑Detection Service – figyeli a bizonyíték‑frissítéseket, újra‑értékeli az érintett válaszokat.
- Notification Service – Slack, Teams vagy e‑mail eseményeket küld az érintetteknek.
Eseménybusz (Kafka / Pulsar) – garantálja a legalább egyszeri kézbesítést a domain‑eseményeknek (pl. EvidenceUploaded, AnswerDrafted).
Megfigyelhetőségi stack – OpenTelemetry trace‑ek a szolgáltatások között, Prometheus metrikák, Loki logok.
Policy‑as‑Code motor – megfelelőségi szabályok (Rego vagy OPA) kiértékelése, mielőtt egy válasz „final”-nak minősül.

Minden szolgáltatás gRPC‑vel (alacsony késleltetés) vagy REST‑tel (külső integrációk) kommunikál. A dizájn a „buta csövek, okos végpontok” elvet követi – az üzleti logika ott él, ahol kell, míg a busz csak üzeneteket szállít.

3. Adatfolyam – Kérdéstől az auditálható válaszig

  flowchart TD
    subgraph UI["User Interface"]
        UI1["\"Web UI\""] -->|Submit questionnaire| AG["\"API Gateway\""]
    end

    AG -->|Auth & Validate| QMS["\"Questionnaire Service\""]
    QMS -->|Fetch template| AIOS["\"AI Orchestration Service\""]
    AIOS -->|Retrieve relevant evidence| ES["\"Evidence Service\""]
    ES -->|Evidence objects| AIOS
    AIOS -->|Generate draft answer| RAG["\"RAG Pipeline\""]
    RAG -->|LLM output| AIOS
    AIOS -->|Store draft| QMS
    QMS -->|Emit AnswerDrafted| EB["\"Event Bus\""]
    EB -->|Trigger| CDS["\"Change‑Detection Service\""]
    CDS -->|Re‑run if evidence changed| AIOS
    CDS -->|Emit AnswerUpdated| EB
    EB -->|Notify| NS["\"Notification Service\""]
    NS -->|Push to Slack/Email| 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

A folyamat kulcspontjai:

Felhasználó benyújt egy új kérdőívet vagy meglévőt választ.
API Gateway ellenőrzi a JWT‑t, a rate‑limitet, és továbbítja a Questionnaire Service‑nek.
A Questionnaire Service lekéri a kérdőív sablont és eseményt küld az AI Orchestration Service‑nek.
Az AI Orchestration végzi a lekérdezés lépést – megkeresi a releváns bizonyítékokat az Evidence Service‑ben (vektoralapú vagy kulcsszavas kereséssel).
A lekért kontextusok és a prompt‑sablon egy RAG pipeline‑ba (pl. openAI/gpt‑4o‑preview) kerülnek.
A draft válasz visszatér az AI Orchestration‑be, majd a Questionnaire Service‑ben “pending review” állapotba kerül.
A Change‑Detection Service figyeli az új bizonyíték‑feltöltéseket; ha egy policy frissül, újraindítja a RAG‑ot a kapcsolódó válaszokhoz.
Végső ellenőrzéskor a Policy‑as‑Code motor biztosítja, hogy a válasz megfeleljen minden szabálynak, mielőtt egy immutable audit log‑ba kerül.

4. Implementációs részletek

4.1. API Gateway (Envoy + OIDC)

Routing – POST /questionnaires/:id/answers → questionnaire-service.
Security – kötelező scope‑ok (questionnaire:write).
Rate limiting – 100 kérés/perc per tenant a LLM‑költségek védelmében.

4.2. Questionnaire Service (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
}

Relációs adatbázisként PostgreSQL, eseményekhez EventStoreDB.
gRPC metódusok: GetTemplate, SaveDraft, FinalizeAnswer.

4.3. Evidence Service (Python + FastAPI)

Fájlok tárolása MinIO‑ban vagy AWS S3‑ban, bucket‑szintű titkosítással.
Tartalom indexelése Qdrant‑ban (vektor‑DB) szöveg‑hasonlításhoz.
Endpoint POST /search egy lekérdezést fogad, és top‑k artifact ID‑ket ad vissza.

4.4. AI Orchestration Service (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 – vektor‑keresés + rendszer‑prompt, amely a modellnek a bizonyíték‑ID‑kat idézi.
Caching – generált válaszok 24 óra után lejárnak, hogy elkerüljük a duplikált LLM‑hívásokat.

4.5. Change‑Detection Service (Rust)

Feliratkozik az EvidenceUploaded eseményekre.
Kiszámítja az új artefakt hash‑ét, és diff‑et végez a már kapcsolódó bizonyítékokkal.
Ha a diff meghalad egy konfigurálható küszöböt, publikál AnswerRequiresRegen eseményt.

4.6. Notification Service (Node.js)

Figyeli az AnswerDrafted, AnswerFinalized, AnswerRequiresRegen eseményeket.
Formáz Slack blokkokat, Teams Adaptive Card‑okat vagy e‑mail sablonokat.
Deduplication – egy kérdőív változásához egy értesítés csak egyszer kerül küldésre.

5. Biztonság és irányítás

Kérdés	Megelőzés
Adatszivárgás – az LLM promptok érzékeny policy‑szöveget tartalmazhatnak.	On‑prem LLM inferencia (pl. Llama 3.2) a VPC‑n belül; PII‑k maszkolása mielőtt külső API‑khoz küldenénk.
Jogosulatlan bizonyíték‑hozzáférés	Finom‑granuláris ACL‑ek OPA‑val az Evidence Service‑ben.
Modell‑drift – a válaszok idővel romlanak.	Periodikus értékelés benchmark‑korpusz ellen, prompt‑sablonok újratanítása.
Auditálhatóság	Minden állapotátmenet immutable eseménynaplóba kerül, WORM S3‑on tárolva.
GDPR/CCPA megfelelés	Eltávolítási workflow, amely a felhasználó‑specifikus adatokat a vektor‑DB‑ből és objektumtárolóból is törli.
ISO 27001	Ellenőrzés, hogy a bizonyíték‑tárolás, titkosítás és hozzáférés‑szabályok megfelelnek az ISO 27001‑nek.
HIPAA / SOC 2	Kiterjesztett OPA‑szabályok a szükséges védelmi intézkedések biztosítására.

6. Skálázási stratégiák

Horizontal Pod Autoscaling (HPA) – az AI Orchestration pod‑ok GPU‑használat szerint skálázhatók.
Burst‑able Queues – a Kafka partíciók izolálják a nagy forgalmú tenant‑okat.
Cold‑Start csökkentése – melegen tartott konténer‑pool a LLM inferencia szerverhez (pl. KEDA egyedi skálázóval).
Költségkontroll – token‑alapú költségkeret tenant‑onként; automatikus throttling vagy díjszabás a túlfogyasztásra.

7. Megfigyelhetőség és folyamatos fejlesztés

Elosztott trace‑ek – OpenTelemetry span‑ek a UI kéréstől az AI Orchestration‑ig, az RAG‑ig és az Evidence Service‑ig.
Metrikák – answer_draft_latency_seconds, evidence_upload_bytes, llm_token_usage.
Log aggregáció – strukturált JSON logok request_id propagálással a szolgáltatások között.
Visszacsatolási hurk – a végleges válaszok után a rendszer rögzíti a reviewer kommenteket (review_score). Ezeket egy reinforcement learning modell használja a prompt‑temperature vagy a bizonyíték‑kiválasztás finomhangolására.

8. Lépésről‑lépésre migrációs útvonal a meglévő csapatok számára

Fázis	Cél	Tevékenységek
0 – Felfedezés	A jelenlegi kérdőív‑folyamat felmérése.	Adatforrások azonosítása, kontroll‑taxonómia definiálása.
1 – Alapok kiépítése	API Gateway, hitelesítés, alap szolgáltatások telepítése.	Konténerizálás a `questionnaire-service`‑ és `evidence-service`‑hez.
2 – AI bevezetése	RAG futtatása egy pilot kérdőívben.	Sandbox LLM, manuális draft‑ellenőrzés.
3 – Esemény‑hajtott automatizálás	Change‑Detection csővezeték bekötése.	Automatikus újragenerálás bizonyíték‑frissítéskor.
4 – Irányítás megerősítése	OPA szabályok, immutable audit log.	Átállás produkciós LLM‑re (on‑prem).
5 – Skálázás & optimalizálás	GPU pod‑ok autoscaling, költségkontroll.	Megfigyelhetőségi stack, SLO‑k beállítása.

Az iteratív, fokozatos bevezetés elkerüli a „nagyugras” kockázatát, és már korai szakaszban demonstrálható a ROI (gyakran 30‑50 % gyorsulás a kérdőív‑válaszadási időben).

9. A stack jövőbiztosítása

Federated Learning – könnyű adapterek helyi adatokon tanulnak anélkül, hogy a nyers bizonyítékot elhagynák, növelve a válasz‑relevanciát és a data‑szuverenitást.
Zero‑Trust Service Mesh – Istio vagy Linkerd mutual TLS‑el a szolgáltatások közti forgalom védelmére.
Szemantikus kormányzás – a Policy‑as‑Code motor kiterjesztése, amely nem csak a válasz tartalmát, hanem a bizonyíték és a kontroll nyelv közötti szemantikus hasonlóságot is ellenőrzi.
Generatív trace‑képesség – minden LLM hőmérséklet, top‑p és rendszer‑prompt tárolása a válasz mellé, hogy a szabályozó hatóságok számára forenzikus ellenőrzés legyen lehetővé.

10. Összegzés

A komponálható mikroszolgáltatás‑architektúra átalakítja a biztonsági kérdőív‑automatizálást a fájdalmas manuális feladatról egy skálázható, auditálható és folyamatosan fejlődő motorra. Azáltal, hogy a felelősségeket szétválasztjuk, LLM‑eket egy állapot‑független RAG réteg mögé helyezzük, és esemény‑hajtott csővezetékkel kössük össze, a szervezetek képesek lesznek:

Percek helyett napok alatt reagálni a beszállítói értékelésekre.
A megfelelőségi bizonyítékokat automatikusan naprakészen tartani a változásokra reagáló változásokkal.
A szabályozó hatóságok számára tiszta, immutable audit‑nyomvonalat biztosítani.

Kezdje kicsiben, iteráljon gyorsan, és hagyja, hogy a mikroszolgáltatás‑filozófia vezesse a compliance‑funkciókat egy olyan jövő felé, ahol a megfelelőség funkció, nem pedig szűkítő tényező.

Lásd még

OPA Policy-as-Code mikroszolgáltatásokhoz