Կազմակերպելի AI Micro‑սերվիսների ճարտարեմություն չափչելիության համար անվտանգ հարցաշարների ավտոմատիզացիա

Շահունչներ բազում են օգտատերերով աճող անվտանգության հարցաշարների, վաճառողների գնահատումների և համաձայնության հաշվետվությունների ծավալների տակ։ Պարամետր տեսական գործիքները չի կարող թեկնածինին, հատկապես, երբ պետք է դրանք ինտեգրել տարբեր արտադրանքի ekosystem-ներով, աջակցել բազմալեզս հարցումներ և տրամադրել իրական‑ժամի մատեռնարքսադելիության հետբերիք։

Կազմակերպելի միկրո‑սերվիսների ճարտարեմություն, որը կառուցված է մեծ լեզվի մոդելների (LLM) և վերականգնված‑արտարժան գեենս (RAG) շուրջ, միշտ է մակարդակագրում ավտոմատիզացիայի չափաչափը՝ պահպանելով այն ճկունությունն ու ղեկավարությունը, որոնք պահանջվում են ռեգուլյացված ոլորտներում։ Այս ուղեցույցում մենք կկատարենք.

• Անհատականացնենք հիմնական դիզայնի սկզբունքները, որոնք պահում են համակարգը անհատապ, մատեռնարքսադելի և ընդարտածելի:
• Գնալով Referencing diagram-ով Mermaid‑ում։
• Ցուցադրել, թե ինչպես յուրաքանչյուր ծառայությունը կարող է լինել առանձին՝ Kubernetes‑ում, serverless FaaS‑ում կամ edge runtime‑ում։
• Տրամադրել կոնկրետ լավագույն փորձի առաջարկներ տվյալի կառավարում, observe‑ability, որըսի հետ շարունակելու բոլոր թողումներ։

TL;DR: Բաժանել հարցաշարների ավտոմատիզացիայի հարթակը փոքր, հստակ սահմանված ծառայություններով, թող LLM‑ները ցածր‑պակաս inference շերտի հետ, իսկ իրադարձություն‑ադված կանալները պահպանեն միակ ճշգրիտ աղբյուրին՝ ապագիրների և տարբերակների վերահսկումի համար։

1. Ինչու պետք է կազմենք՝ ոչ լինել Հնդիկ Մոնոլիտ

Կազմավորված մոդելը ընդունում է «կատարեք այն, ինչ է պետք, և փոխարինեք այն, ինչ չի պետք» փիլիսոփայությունը։ Այն համատեղվում է անվտանգության հարցաշարների փոփոխական բնույթի հետ, որտեղ նոր վերահսկման շրջանակներ (օրինակ՝ ISO 27001 Rev 2) կանաչվում են և թիմերը պետք է արագին համապատասխանեն։

2. Կենտրոնական ճարտարեմական սյունակները

1. Stateless API Gateway – UI‑ի, SaaS‑կոնեկտորների և արտաքին գործիքների մուտքադրվելը։ Արդյունքավորվում է նույնացում, հարցի ստուգում և վերջավորում։
2. Domain‑Specific Micro‑services – յուրաքանչյուրը պարունակ է սահմանափակ համատեքստ՝
   • Questionnaire Service – պահում է հարցաշարների մետատվյալները, տարբերակները ևամասերի հանձնարարությունները։
   • Evidence Service – կառավարում է փաստաթղթեր (պոլիսներ, սքրինշոտներ, մատեռնարքսադելի լոգներ) անխմբված օբյեկտների պահարանում։
   • AI Orchestration Service – կազմում է բերմաններ, աշխատում RAG պծպակները և վերադարձնում պատասխանի շրջանցումներ։
   • Change‑Detection Service – դիտում է ապացույցների թարմացումները, և առաջադրում վերագումարները ազդված պատասխանների համար։
   • Notification Service – ուղարկում է Slack, Teams կամ էլ‑փոստի միջոցները շահագրգիռ կողմերին։
3. Event Bus (Kafka / Pulsar) – երաշխավորում է առնվազն մեկ անգամի ապա‑պաշտպանումը դոմեինների իրադարձությունների (օրինակ՝ EvidenceUploaded, AnswerDrafted) համար։
4. Observability Stack – OpenTelemetry‑ի ստրեյզները շուրջ ծառայությունների, Prometheus‑ի մեթրիկները և Loki‑ի լոգերը։
5. Policy‑as‑Code Engine – հայտարարագրական կանոնները (Rego կամ OPA‑ով) գնահատում են final‑պատասխանի նախքան։

Բոլոր ծառայությունները կապակցվում են gRPC (նշանակված ցածր-արտակ) կամ REST (արտաքին ինտեգրացիա) միջոցով։ Դիզայնը խթանում է հասարակ շղթա, խելացի վերջնակետեր‑ը՝ բիզնեսի տրամաբանականը գտնվում է նրա տեղում, իսկ շղթան ընդմիջում է միայն հաղորդագրությունները։

3. Տեղեկատվական հոսք – Հարցից մինչև մատեռնարքսադելի պատասխան

Ավելի որնձին Mermaid‑ում պատկերացնենք մի ստանդարտ հարցման կյանքը։

  flowchart TD
    subgraph UI["Օգտագործողի ինտերֆեյս"]
        UI1["«Վեբ UI»"] -->|«Ներկայացնել հարցաշար»| AG["«API Գոդար»"]
    end

    AG -->|«Նույնացում & Վավէտացում»| QMS["«Հարցաշարների Սերվիս»"]
    QMS -->|«Ստանալ շաբլոն»| AIOS["«AI Կոորդինացիայզ Սերվիս»"]
    AIOS -->|«Վերականգնել համապատասխան ապացույցներ»| ES["«Ապացույցի Սերվիս»"]
    ES -->|«Ապացույցի օբյեկտներ»| AIOS
    AIOS -->|«Ստեղծել նախագծված պատասխանը»| RAG["«RAG Փողոց»"]
    RAG -->|«LLM ելք»| AIOS
    AIOS -->|«Պահպանել նախագծվածը»| QMS
    QMS -->|«Ներկայացնել AnswerDrafted»| EB["«Իրադարձությունների Բուս»"]
    EB -->|«Ձևավորել»| CDS["«Փոփոխությունների Դիտարար Սերվիս»"]
    CDS -->|«Կրկին գործարկել, եթե ապացույցը փոփոխված է»| AIOS
    CDS -->|«Ներկայացնել AnswerUpdated»| EB
    EB -->|«Ծանոթացնել»| NS["«Ծանուցման Սերվիս»"]
    NS -->|«Ուղարկել Slack/Email‑ին»| 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

Հոսքի կարևոր դրականները.

1. Օգտատերը ներկայացրում է նոր հարցաշար կամ ընտրում առկա։
2. API Գոդար արտավում JWT‑ն, ստուգում գրանցումները և ուղարկում հարցաշարների սերվիսին։
3. Հարցաշարների սերվիսը վերցնում է շաբլոն և հրապարակում իրրվող իրադարձություն AI Կոորդինացիայզ Սերվիսին։
4. AI Կոորդինացիայզ կատարում է վերականգնված քայլը՝ հարցում հարցում հարցում հարցում հարցում, որոնելով Evidence Service‑ից համապատասխան ապաբերված աղբյուրները (սարք/բանալի կամ վեկտոր մտավորականություն։)
5. Հայտնված համատեքստերը, ինչպես նաև բերմանը, ընդինելով RAG պեցին (օրինակ՝ openAI/gpt‑4o‑preview).
6. Նախնական պատասխանը պահվում է հետ Questionnaire Service‑ում որպես «սպասում վերանայում»։
7. Փոփոխության Դիտարարը հետևում է ապացույցի նոր բեռների՝, եթե քաղաքականությունը թարմացվում է, այն վերակատարում է RAG‑ը ազդված պատասխանների համար։
8. Վերջնական պատվիրակները ստում են կամ խմբագրում, որոնում հետո Policy‑as‑Code Engine‑ը հավաստիացնում, որ պատասխանը բավարարում է բոլոր կանոնների սահմանման, այն վերադարձնել անխմբվող մատեռնարքսադելի գրանցում։

4. Ներդրման մանրամասները

4.1. API Գոդար (Envoy + OIDC)

• Routing – POST /questionnaires/:id/answers → questionnaire-service.
• Կայունություն – պարտադրում է questionnaire:write‐սկոպները։
• Բեռնային պակասություն – 100 պահանջ մի րոպե մեկ տենանտի համար, մինչ LLM‑ների ծախսերը ապահովելու համար։

4.2. Հարցաշարների Սերվիս (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
}

• Օգտագործում է PostgreSQL՝ հարաբերական տվյալների համար, EventStoreDB՝ դոմեինների իրադարձությունների համար։
• Տպագրություններ GetTemplate, SaveDraft, FinalizeAnswer‑ը gRPC‑ով։

4.3. Ապացույցի Սերվիս (Python + FastAPI)

• Պահպանում է ֆայլերը MinIO կամ AWS S3‑ի վրա, զրկելով բաժանման քաղցկեղի գաղտնիքով։
• Արդյունքվում է Qdrant‑ում (վեկտորային շտեմարան)՝ համեմատական որոնման համար։
• Սպասարկում է POST /search վերջակետը, որը ընդունում է հարցարածը և վերադարձնում է լավագույն k փաստաթղթի ID‑ները։

4.4. AI Կոորդինացիայզ Սերվիս (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 – Վեկտորային որոնումը համադրվում է system prompt‑ի հետ, որը պարտադրում է մոդելին մատուցել ապացույցի ID‑ները։
• Cache – Պահպանում է գեներացված պատասխանները 24 ժամվա Համար՝ գործուն LLM‑ին կանչի խուսափելու համար։

4.5. Փոփոխության Դիտարար Սերվիս (Rust)

• Բաժանորդագրվում է EvidenceUploaded‑ի իրադարձություն։
• Հաշվարկում է hash‑ը նոր փաստաթղթի և կատարում է diff‑ը ապացույցների հետ, որոնք կապված են յուրաքանչյուր վերահսկման հետ։
• Եթե տարբերությունը գերազանցում է կարգադրված հատակը, այն հրապարակում է AnswerRequiresRegen‑ը։

4.6. Ծանուցման Սերվիս (Node.js)

• Լսում է AnswerDrafted, AnswerFinalized, AnswerRequiresRegen։
• Ֆորմատավորում է Slack Block‑ները, Teams Adaptive Card‑ները կամ էլ‑փոստի ձևանմուշները։
• Աջակցում է deduplication – ծանուցում է միայն մեկ անգամ փոփոխության համար յուրաքանչյուր հարցաշարի համար։

5. Անվտանգություն & Կառավարման

6. Մատչելիության ռազմավարություններ

1. Horizontal Pod Autoscaling (HPA) – Մակարդակավորեք AI Orchestration պոդերը՝ GPU‑ի օգտագործման (nvidia.com/gpu) հիման վրա։
2. Burst‑able Queues – Kafka‑ի բաժինները բաժանված են թրածիկի տենանտների համար։
3. Cold‑Start Reduction – Պահպանում մի տաքափող կոնտեներների պուլ՝ LLM inference‑ի համար (օրինակ՝ KEDA‑ի կստորական ցուցիչ)։
4. Cost Controls – Նպատակակազմի վրա սահմանում ենք token‑based budgeting‑ը, որ ալիքները կամ ավելորդ օգտագործումը ավտոմատ տարբերակով գեներացվի։

7. Observe‑ability & Դիտարկում

• Distributed Tracing – OpenTelemetry‑ի ստրեյզները սկսվում են UI‑ից → API Գոդար → AI Կոորդինացիայզ → RAG → Evidence Service։
• Metrics – answer_draft_latency_seconds, evidence_upload_bytes, llm_token_usage։
• Log Aggregation – Կառուցված JSON‑լոգերը request_id‑ով, որը ղեկավարվում է ծառայությունների միջից։
• Feedback Loop – Պատասխանի վերջնականացմանը հանգեցնում է review_score‑ի հավաքագրություն։ Այս տվյալներն օգտագործվում են reinforcement learning մոդելին, որը կարգավորում է prompt‑ների ջերմաստիճանը կամ այլ աղբյուրների ընտրությունը։

8. Քայլ քայլովերը՝ Փոխանցման Ճարտարություն

Փասպաստ՝ կազմված ճարտարեմությանը՝ թիմերը խուսափում են «սարք‑համաք» ռիսկից և ցուցադրում է վաղ ROI‑ին (սովորաբար 30‑50 % նվազեցում հարցաշարների հաշվարկման ընթացքում)։

9. Ապագա‑համար պլանավորում

• Federated Learning – Այլ‑տենանտների համար լարաբար պատրաստում adapter‑ները, առանց դպրոցի տվյալների տեղափոխման, մեխանիզմը բարելավելու համար պատասխանների ոչ ցանկալի կառուցվածք։
• Zero‑Trust Service Mesh – Istio կամ Linkerd՝ փոխաշնակող TLS‑ով, ապահովեցնելուինternal‑սանձնակցված շղթաները։
• Semantic Governance – Ընդլայնված Policy‑as‑Code՝ գնահատում ոչ միայն պատասխանի բովանդակությունը, այլև սեմանտիկական համապատասխանությունը ապացույցների և վերահսկման լեզվին։
• Generative Traceability – Պահպանում ենք իդեալական LLM-ի ջերմաստիճան, top‑p և system prompt‑ը յուրաքանչյուր պատասխանի հետ, ֆորենսիկ հետազոտության համար։

10. Եզրի

Կազմված միկրո‑սերվիսների ճարտարեմությունը փոխում է անվտանգության հարցաշարների ավտոմատիզացիան «ձեռնարկված ձեռքի աշխատանքից» դեպի սանդղակ, մատեռնարքսադելի և շարունակաբար բարելավվող շարժիչ։ Դոմինները բաժանելով, օգտագործելով LLM‑ները Stateless RAG շերտի միջոցով և կապածների հետ՝ իրադարձություն‑ադված գծով, կազմակերպությունները կարող են.

• Պատասխանելու վաճառողների գնահատումները րոպեների մեջ, ոչ թե օրերում։
• Պահպանել ապացույցները ինքնակառավարած, մատեռնարքսադելի դեպքի հետ։
• Համապատասխանել ռեգուլյատորներին՝ մատնանշելով միակ չխախտված, անխմբվող մատեռնարքսադելի հետբերիք։

Սկսեք փոքր, կրկնակի արդիականացեք արագ, և թողեք միկրո‑սերվիսների փիլիսոփայությունը ձեր համաձայնության գործընթացները դարձնի հատուկ ֆունկցիա, ոչ խնդիր։

Տե՛ւ նաև

• OPA Policy‑as‑Code for Micro‑services (OPA‑ի քաղաքականության‑որպես‑կոդի առարկան միկրո‑սերվիսների համար)