Komponowalna architektura mikro‑serwisów AI dla skalowalnej automatyzacji kwestionariuszy bezpieczeństwa

Przedsiębiorstwa toną w coraz większej fali kwestionariuszy bezpieczeństwa, ocen dostawców i audytów zgodności. Tradycyjne monolityczne narzędzia nie nadążają, szczególnie gdy muszą integrować się z rozproszonymi ekosystemami produktów, obsługiwać wielojęzyczne zapytania i zapewniać ścieżki audytowe w czasie rzeczywistym.

Komponowalna architektura mikro‑serwisów, zbudowana wokół dużych modeli językowych (LLM) i generowania wspomaganego odzyskiwaniem (RAG), oferuje sposób na skalowanie automatyzacji przy zachowaniu elastyczności i zarządzania, które wymagają regulowane branże. W tym przewodniku:

• Przedstawimy kluczowe zasady projektowe, które utrzymują system bezpiecznym, audytowalnym i rozszerzalnym.
• Przeanalizujemy przykładową implementację zilustrowaną diagramem Mermaid.
• Pokażemy, jak każdy serwis może być wdrażany niezależnie na Kubernetes, w środowiskach serverless FaaS lub na brzegowych platformach.
• Dostarczymy konkretne zalecenia najlepszych praktyk dotyczące zarządzania danymi, obserwowalności i ciągłego doskonalenia.

TL;DR: Podziel platformę automatyzacji kwestionariuszy na małe, dobrze zdefiniowane serwisy, umieść LLM za warstwą bezstanową, a przepływy zdarzeń użyj do utrzymania jednego źródła prawdy dla dowodów i kontroli wersji.

1. Dlaczego komponować, a nie budować gigantyczny monolit?

Model Komponowalny przyjmuje filozofię „budujesz tylko to, czego potrzebujesz, i wymieniasz to, czego nie potrzebujesz”. Pasuje do dynamicznej natury kwestionariuszy bezpieczeństwa, gdzie regularnie pojawiają się nowe ramy kontrolne (np. ISO 27001 Rev 2) i zespoły muszą szybko się adaptować.

2. Główne filary architektury

1. Stateless API Gateway – punkt wejścia dla UI, łączników SaaS i narzędzi zewnętrznych. Obsługuje uwierzytelnianie, walidację żądań i limitowanie.
2. Mikro‑serwisy o określonym zakresie – każdy enkapsuluje ograniczony kontekst:
   • Questionnaire Service – przechowuje metadane kwestionariusza, wersjonowanie i przydział zadań.
   • Evidence Service – zarządza zasobami (polityki, zrzuty ekranu, logi audytowe) w niezmiennym magazynie obiektowym.
   • AI Orchestration Service – komponuje prompt, uruchamia potoki RAG i zwraca szkice odpowiedzi.
   • Change‑Detection Service – monitoruje aktualizacje dowodów i wyzwala ponowną ewaluację dotkniętych odpowiedzi.
   • Notification Service – wysyła zdarzenia do Slack, Teams lub e‑mail do interesariuszy.
3. Event Bus (Kafka / Pulsar) – zapewnia dostarczenie przynajmniej raz zdarzeń domenowych (np. EvidenceUploaded, AnswerDrafted).
4. Stack obserwowalności – OpenTelemetry trace’y pomiędzy serwisami, metryki Prometheus i logi Loki.
5. Policy‑as‑Code Engine – ocenia reguły zgodności (pisane w Rego lub OPA) przed oznaczeniem odpowiedzi jako „finalna”.

Wszystkie serwisy komunikują się przez gRPC (dla niskich opóźnień) lub REST (dla integracji zewnętrznych). Projekt promuje zasadę „głupie kolejki, mądre końcówki” – logika biznesowa mieszka tam, gdzie należy, a kolejka jedynie transportuje wiadomości.

3. Przepływ danych – od pytania do audytowalnej odpowiedzi

Poniżej diagram Mermaid ilustrujący typowy cykl życia żądania.

  flowchart TD
    subgraph UI["Interfejs użytkownika"]
        UI1["\"Interfejs webowy\""] -->|Zgłoś kwestionariusz| AG["\"Brama API\""]
    end

    AG -->|Uwierzytelnij i zwaliduj| QMS["\"Serwis kwestionariuszy\""]
    QMS -->|Pobierz szablon| AIOS["\"Serwis orkiestracji AI\""]
    AIOS -->|Pobierz odpowiedni dowód| ES["\"Serwis dowodów\""]
    ES -->|Obiekty dowodów| AIOS
    AIOS -->|Wygeneruj szkic odpowiedzi| RAG["\"Potok RAG\""]
    RAG -->|Wynik LLM| AIOS
    AIOS -->|Zapisz szkic| QMS
    QMS -->|Emituj AnswerDrafted| EB["\"Szyna zdarzeń\""]
    EB -->|Wyzwól| CDS["\"Serwis wykrywania zmian\""]
    CDS -->|Ponownie uruchom przy zmianie dowodu| AIOS
    CDS -->|Emituj AnswerUpdated| EB
    EB -->|Powiadom| NS["\"Serwis powiadomień\""]
    NS -->|Wysyłka do 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

Kluczowe momenty w przepływie:

1. Użytkownik zgłasza nowy kwestionariusz lub wybiera istniejący.
2. Brama API weryfikuje JWT, sprawdza limity i przekazuje do Serwisu Kwestionariuszy.
3. Serwis Kwestionariuszy pobiera szablon kwestionariusza i publikuje zdarzenie do Serwisu Orkiestracji AI.
4. Orkiestracja AI wykonuje krok retrieval – zapytuje Serwis Dowodów o wszystkie artefakty istotne dla danej kontroli (przez podobieństwo wektorowe lub dopasowanie słów kluczowych).
5. Pobranie kontekstów wraz z szablonem promptu jest przekazywane do potoku RAG (np. openAI/gpt‑4o‑preview).
6. Szkic odpowiedzi jest zapisywany z powrotem w Serwisie Kwestionariuszy, oznaczony jako „oczekujący przeglądu”.
7. Serwis wykrywania zmian monitoruje nowe przesłane dowody. Jeśli polityka zostanie zaktualizowana, ponownie wyzwala potok RAG dla dotkniętych odpowiedzi.
8. Po akceptacji recenzenci zatwierdzają szkic; Silnik Policy‑as‑Code weryfikuje, że odpowiedź spełnia wszystkie reguły, zanim zostanie zapisana w niezmiennym dzienniku audytu.

4. Szczegóły implementacji

4.1. Brama API (Envoy + OIDC)

• Routing – POST /questionnaires/:id/answers → questionnaire-service.
• Bezpieczeństwo – wymusza zakresy (questionnaire:write).
• Limitowanie – 100 żądań/min na najemcę, aby chronić koszty LLM.

4.2. Serwis Kwestionariuszy (Go)

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

• Wykorzystuje PostgreSQL do danych relacyjnych, EventStoreDB do zdarzeń domenowych.
• Udostępnia metody gRPC GetTemplate, SaveDraft, FinalizeAnswer.

4.3. Serwis Dowodów (Python + FastAPI)

• Przechowuje pliki w MinIO lub AWS S3 z szyfrowaniem na poziomie bucketu.
• Indeksuje zawartość w Qdrant (baza wektorowa) w celu wyszukiwania podobieństw.
• Udostępnia endpoint POST /search, przyjmujący zapytanie i zwracający top‑k identyfikatorów artefaktów.

4.4. Serwis Orkiestracji AI (Python)

def generate_answer(question: str, evidence_ids: List[str]) -> str:
    evidence = fetch_evidence(evidence_ids)
    context = "\n".join(evidence)
    prompt = f"""Jesteś specjalistą ds. zgodności.
    Korzystając z poniższych dowodów, udziel zwięzłej odpowiedzi na pytanie:\n{context}\n\nPytanie: {question}"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role":"system","content":prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

• RAG – łączy wyszukiwanie wektorowe z system prompt instruującym model o cytowanie identyfikatorów dowodów.
• Cache – przechowuje wygenerowane odpowiedzi przez 24 h, aby uniknąć podwójnych wywołań LLM.

4.5. Serwis wykrywania zmian (Rust)

• Subskrybuje zdarzenia EvidenceUploaded.
• Oblicza hash nowego artefaktu i porównuje z istniejącymi dowodami powiązanymi z każdą kontrolą.
• Jeśli różnica przekroczy konfigurowalny próg, publikuje AnswerRequiresRegen.

4.6. Serwis powiadomień (Node.js)

• Nasłuchuje AnswerDrafted, AnswerFinalized, AnswerRequiresRegen.
• Formatuje wiadomości dla Slacka, Teams (Adaptive Cards) lub e‑maili.
• Obsługuje deduplikację – powiadamia tylko raz o zmianie w danym kwestionariuszu.

5. Bezpieczeństwo i zarządzanie

6. Strategie skalowania

1. Horizontal Pod Autoscaling (HPA) – skalowanie podów Orkiestracji AI w oparciu o wykorzystanie GPU (nvidia.com/gpu).
2. Kolejki burst‑able – wykorzystanie partycjonowania w Kafka w celu izolacji ruchu najemców o dużym natężeniu.
3. Redukcja cold‑startów – utrzymywanie ciepłej puli kontenerów serwera inferencyjnego LLM (np. poprzez KEDA ze scalerem własnym).
4. Kontrola kosztów – wprowadź budżet tokenów per najemca; automatycznie limituj lub naliczaj opłaty za nadmiarowe użycie.

7. Obserwowalność i ciągłe doskonalenie

• Trace’y rozproszone – OpenTelemetry łączy wszystkie etapy od żądania UI → Brama API → Orkiestracja AI → RAG → Serwis Dowodów.
• Metryki – answer_draft_latency_seconds, evidence_upload_bytes, llm_token_usage.
• Agregacja logów – strukturalne logi JSON z propagowanym request_id w całym systemie.
• Pętla sprzężenia zwrotnego – po finalizacji odpowiedzi zbieraj komentarze recenzentów (review_score). Wykorzystaj je do uczenia ze wzmocnieniem, które dostosowuje temperaturę promptu lub wybiera alternatywne źródła dowodów.

8. Krok‑po‑kroku plan migracji dla istniejących zespołów

Stopniowe przyjmowanie komponowalnej architektury pozwala uniknąć ryzyka „big‑bang” i wykazać wczesny zwrot z inwestycji (często 30‑50 % skrócenie czasu odpowiedzi na kwestionariusze).

9. Przyszłość stosu

• Federated Learning – Trenuj lekkie adaptery na danych każdego najemcy, nie przenosząc surowych dowodów poza ich otoczenie, zwiększając trafność odpowiedzi przy jednoczesnym zachowaniu suwerenności danych.
• Zero‑Trust Service Mesh – Zastosuj Istio lub Linkerd z mTLS do zabezpieczenia ruchu wewnątrz‑serwisowego.
• Semantic Governance – Rozszerz silnik Policy‑as‑Code o weryfikację nie tylko treści odpowiedzi, ale także semantycznej podobieństwa pomiędzy dowodami a językiem kontroli.
• Generatywna ścieżka audytowa – Przechowuj dokładną temperaturę LLM, top‑p, oraz system‑prompt wraz z każdą odpowiedzią, aby umożliwić forensic inspection.

10. Podsumowanie

Komponowalna architektura mikro‑serwisów przekształca automatyzację kwestionariuszy bezpieczeństwa z uciążliwego ręcznego procesu w skalowalny, audytowalny i ciągle doskonalony silnik. Rozdzielając odpowiedzialności, wykorzystując LLM w warstwie bezstanowej RAG i łącząc wszystko przy pomocy zdarzeniowego rdzenia, organizacje mogą:

• Odpowiadać na oceny dostawców w minutach, zamiast w dniach.
• Utrzymywać dowody zawsze aktualne dzięki automatycznemu wykrywaniu zmian.
• Dostarczać regulatorom przejrzysty, niezmienny dziennik audytu.

Zacznij od małego, iteruj szybko i niech filozofia mikro‑serwisów poprowadzi Cię ku przyszłości, w której zgodność jest funkcją, a nie wąskim gardłem.

Zobacz także

• OPA Policy‑as‑Code dla mikro‑serwisów