Arquitectur Micro‑services AI Composable untuk Automasi Soalan Keselamatan yang Boleh Diskalakan

Enterprise sedang tenggelam dalam gelombang soal selidik keselamatan, penilaian vendor, dan audit pematuhan yang sentiasa bertambah. Alat monolitik tradisional sukar mengikuti, terutama apabila mereka mesti berintegrasi dengan ekosistem produk yang berbeza, menyokong permintaan berbilang bahasa, dan menyediakan jejak audit masa nyata.

Sebuah arquitektur micro‑services composable, yang dibina di sekitar model bahasa besar (LLM) dan penjanaan yang diperkaya dengan pencarian (RAG), menawarkan cara untuk menskalakan automasi sambil mengekalkan fleksibiliti dan tadbir urus yang diperlukan industri yang dikawal selia. Dalam panduan ini kita akan:

• Menggariskan prinsip reka bentuk teras yang memastikan sistem selamat, dapat diaudit, dan boleh diperluas.
• Menelusuri pelaksanaan rujukan yang digambarkan dengan Mermaid.
• Menunjukkan cara setiap perkhidmatan boleh dipasang secara bebas pada Kubernetes, FaaS serverless, atau runtime edge.
• Memberi cadangan amalan terbaik yang konkrit untuk tadbir urus data, kebolehlihat, dan penambahbaikan berterusan.

TL;DR: Pecahkan platform automasi soal selidik menjadi perkhidmatan kecil yang didefinisikan dengan jelas, letakkan LLM di belakang lapisan inferens tanpa keadaan, dan gunakan saluran berasaskan acara untuk mengekalkan sumber kebenaran tunggal bagi bukti dan kawalan versi.

1. Mengapa Menggabungkan Daripada Membina Monolitik Gergasi?

Model Composable menghayati falsafah “anda bina apa yang anda perlukan, dan anda gantikan apa yang anda tidak perlukan”. Ia sepadan dengan sifat dinamik soal selidik keselamatan, di mana kerangka kawalan baru (contoh: ISO 27001 Rev 2) muncul secara berkala dan pasukan mesti cepat menyesuaikan diri.

2. Tiang Reka Bentuk Teras

1. Gerbang API Tanpa Keadaan – titik masuk untuk UI, penyambung SaaS, dan alat luar. Menangani pengesahan, pengesahan permintaan, dan penghadkan kadar.
2. Micro‑services Khusus Domain – masing‑masing mengasingkan konteks terbatas:
   • Perkhidmatan Soalan – menyimpan metadata soal selidik, versi, dan penugasan tugas.
   • Perkhidmatan Bukti – mengurus artifak (dasar, tangkapan layar, log audit) dalam storan objek tak berubah.
   • Perkhidmatan Orkestrasi AI – menyusun prompt, menjalankan paip RAG, dan mengembalikan draf jawapan.
   • Perkhidmatan Pengesanan Perubahan – memantau kemas kini bukti, memicu penilaian semula jawapan yang terkesan.
   • Perkhidmatan Notifikasi – menolak acara Slack, Teams, atau e‑mail kepada pihak berkepentingan.
3. Bas Acara (Kafka / Pulsar) – menjamin penghantaran sekurang‑kurangnya sekali bagi acara domain (contoh: EvidenceUploaded, AnswerDrafted).
4. Kekal Kebolehlihat – jejak OpenTelemetry merentasi perkhidmatan, metrik Prometheus, dan log Loki.
5. Enjin Polisi‑sebagai‑Kod – menilai peraturan pematuhan (ditulis dalam Rego atau OPA) sebelum jawapan ditandakan “final”.

Semua perkhidmatan berkomunikasi melalui gRPC (untuk latensi rendah) atau REST (untuk integrasi luar). Reka bentuk ini menggalakkan paip bodoh, titik akhir pintar—logik perniagaan berada di tempat yang sepatutnya, manakala bus hanya mengangkut mesej.

3. Aliran Data – Dari Soalan ke Jawapan yang Boleh Diaudit

Berikut ialah diagram Mermaid yang memvisualisasikan kitaran permintaan tipikal.

  flowchart TD
    subgraph UI["Antara Muka Pengguna"]
        UI1["\"Antara Muka Web\""] -->|Hantar soal selidik| AG["\"Gerbang API\""]
    end

    AG -->|Autentikasi & Validasi| QMS["\"Perkhidmatan Soalan\""]
    QMS -->|Dapatkan templat| AIOS["\"Perkhidmatan Orkestrasi AI\""]
    AIOS -->|Ambil bukti berkaitan| ES["\"Perkhidmatan Bukti\""]
    ES -->|Objek bukti| AIOS
    AIOS -->|Jana draf jawapan| RAG["\"Saluran RAG\""]
    RAG -->|Output LLM| AIOS
    AIOS -->|Simpan draf| QMS
    QMS -->|Emit AnswerDrafted| EB["\"Bas Acara\""]
    EB -->|Pencetus| CDS["\"Perkhidmatan Pengesanan Perubahan\""]
    CDS -->|Jalankan semula sekiranya bukti berubah| AIOS
    CDS -->|Emit AnswerUpdated| EB
    EB -->|Notifikasi| NS["\"Perkhidmatan Notifikasi\""]
    NS -->|Tolak ke Slack/E‑mail| 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

Momen utama dalam aliran:

1. Pengguna menghantar soal selidik baru atau memilih yang sedia ada.
2. Gerbang API mengesahkan JWT, memeriksa had kadar, dan menyerahkannya kepada Perkhidmatan Soalan.
3. Perkhidmatan Soalan menarik templat soal selidik dan menyiarkan acara kepada Perkhidmatan Orkestrasi AI.
4. Orkestrasi AI melakukan langkah pencarian—ia menanyakan Perkhidmatan Bukti untuk semua artifak yang relevan dengan kawalan semasa (menggunakan kesamaan vektor atau padanan kata kunci).
5. Konteks yang diperoleh, bersama templat prompt, dihantar ke Saluran RAG (contoh, openAI/gpt‑4o‑preview).
6. Draf jawapan disimpan kembali dalam Perkhidmatan Soalan, ditandai “menunggu semakan”.
7. Perkhidmatan Pengesanan Perubahan memantau muat naik bukti baru. Jika dasar dikemas kini, ia memicu semula paip RAG bagi jawapan yang terkesan.
8. Penyemak akhir menerima atau mengubah draf; setelah diterima, Enjin Polisi‑sebagai‑Kod mengesahkan bahawa jawapan memenuhi semua sekatan peraturan sebelum mengkomitnya ke log audit tak berubah.

4. Perincian Pelaksanaan

4.1. Gerbang API (Envoy + OIDC)

• Penghalaan – POST /questionnaires/:id/answers → perkhidmatan-soalan.
• Keselamatan – Memaksa skop (questionnaire:write).
• Had kadar – 100 permintaan/minit per penyewa untuk melindungi kos LLM di belakang.

4.2. Perkhidmatan Soalan (Go)

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

• Menggunakan PostgreSQL untuk data relasional, EventStoreDB untuk acara domain.
• Menyediakan kaedah gRPC GetTemplate, SaveDraft, FinalizeAnswer.

4.3. Perkhidmatan Bukti (Python + FastAPI)

• Menyimpan fail dalam MinIO atau AWS S3 dengan penyulitan di tahap bucket.
• Mengindeks kandungan dalam Qdrant (DB vektor) untuk pencarian kesamaan.
• Menyediakan endpoint POST /search yang menerima pertanyaan dan mengembalikan ID artifak teratas.

4.4. Perkhidmatan Orkestrasi AI (Python)

def generate_answer(question: str, evidence_ids: List[str]) -> str:
    evidence = fetch_evidence(evidence_ids)
    context = "\n".join(evidence)
    prompt = f"""Anda adalah pakar pematuhan.
    Menggunakan bukti berikut, jawab soalan secara ringkas:\n{context}\n\nSoalan: {question}"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role":"system","content":prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

• RAG – Menggabungkan pencarian vektor dengan system prompt yang memerintahkan model menyebut ID bukti.
• Cache – Menyimpan respons yang dijana selama 24 jam untuk mengelakkan panggilan LLM duplikat.

4.5. Perkhidmatan Pengesanan Perubahan (Rust)

• Melanggan acara EvidenceUploaded.
• Mengira hash artifak baru dan melakukan diff berbanding bukti yang ada pada setiap kawalan.
• Jika diff melebihi ambang yang boleh dikonfigurasi, ia menerbitkan AnswerRequiresRegen.

4.6. Perkhidmatan Notifikasi (Node.js)

• Mendengar kepada AnswerDrafted, AnswerFinalized, AnswerRequiresRegen.
• Memformat blok Slack, Kad Adaptif Teams, atau templat e‑mail.
• Menyokong deduplikasi – hanya memberitahu sekali per perubahan per soal selidik.

5. Keselamatan & Tadbir Urus

6. Strategi Menskala

1. Horizontal Pod Autoscaling (HPA) – Menskala pod Orkestrasi AI berdasarkan penggunaan GPU (nvidia.com/gpu).
2. Queue yang Boleh Menampung Puncak – Menggunakan partisi Kafka untuk mengasingkan penyewa bertrafik tinggi.
3. Pengurangan Cold‑Start – Menyimpan kolam kontena AI yang sentiasa bersedia (contoh, menggunakan KEDA dengan pemacu khusus).
4. Kawalan Kos – Terapkan bajet token per penyewa; menolak atau mengecaj penggunaan berlebihan secara automatik.

7. Kebolehlihat & Penambahbaikan Berterusan

• Penjejakan Teragih – Span OpenTelemetry dari permintaan UI → Gerbang API → Orkestrasi AI → RAG → Perkhidmatan Bukti.
• Metrik – answer_draft_latency_seconds, evidence_upload_bytes, llm_token_usage.
• Pengagregatan Log – Log JSON berstruktur dengan request_id yang dipropagasikan merentasi perkhidmatan.
• Gelung Maklum Balas – Selepas jawapan difinalkan, tangkap komen penyemak (review_score). Gunakan data ini dalam model reinforcement learning yang menyesuaikan suhu prompt atau memilih sumber bukti alternatif.

8. Laluan Migrasi Langkah‑ demi‑Langkah untuk Pasukan Sedia Ada

Dengan mengadopsi seni bina composable secara berperingkat, pasukan menghindari risiko “big‑bang” dan dapat memperlihatkan ROI awal (sering kali pengurangan 30‑50 % masa penyediaan soal selidik).

9. Penyediaan Masa Depan

• Pembelajaran Federated – Latih adaptor ringan pada data tiap penyewa tanpa memindahkan bukti mentah, meningkatkan ketepatan jawapan sambil menghormati kedaulatan data.
• Mesh Servis Zero‑Trust – Guna Istio atau Linkerd dengan mTLS mutual untuk mengamankan trafik antara perkhidmatan.
• Tadbir Urus Semantik – Bentangkan enjin Polisi‑sebagai‑Kod untuk mengesahkan bukan hanya kandungan jawapan tetapi juga kesamaan semantik antara bukti dan bahasa kawalan.
• Kebolehkesanan Generatif – Simpan suhu LLM, top‑p, dan prompt sistem bersama setiap jawapan untuk pemeriksaan forensik.

10. Kesimpulan

Seni bina micro‑services composable mengubah automasi soal selidik keselamatan dari tugas manual yang menyakitkan menjadi enjin yang boleh diskala, diaudit, dan sentiasa memperbaiki diri. Dengan memisahkan tanggungjawab, memanfaatkan LLM melalui lapisan RAG tanpa keadaan, dan menghubungkan semuanya dengan tulang punggung berasaskan acara, organisasi boleh:

• Menjawab penilaian vendor dalam minit, bukannya hari.
• Menjaga bukti pematuhan sentiasa terkini dengan pengesanan perubahan automatik.
• Menyediakan pengawal selia dengan jejak audit yang jelas dan tak berubah.

Mulakan dengan kecil, ulangi dengan cepat, dan biarkan falsafah micro‑services memandu anda ke masa depan di mana pematuhan menjadi ciri, bukannya bottleneck.

Lihat Juga

• OPA Polisi‑sebagai‑Kod untuk Micro‑services