Arquitetura de Micro‑serviços de IA Componível para Automação Escalável de Questionários de Segurança

Empresas estão se afogando em uma maré crescente de questionários de segurança, avaliações de fornecedores e auditorias de conformidade. Ferramentas monolíticas tradicionais têm dificuldade de acompanhar, especialmente quando precisam integrar ecossistemas de produtos díspares, suportar solicitações multilíngues e fornecer trilhas de auditoria em tempo real.

Uma arquitetura de micro‑serviços componível, construída em torno de grandes modelos de linguagem (LLMs) e geração aumentada por recuperação (RAG), oferece um caminho para escalar a automação enquanto preserva a flexibilidade e a governança exigidas por indústrias reguladas. Neste guia, vamos:

• Explicar os princípios de design centrais que mantêm o sistema seguro, auditável e extensível.
• Percorrer uma implementação de referência diagramada com Mermaid.
• Mostrar como cada serviço pode ser implantado independentemente no Kubernetes, em FaaS serverless ou em runtimes de borda.
• Fornecer recomendações práticas de melhores‑práticas para governança de dados, observabilidade e melhoria contínua.

TL;DR: Divida a plataforma de automação de questionários em pequenos serviços bem definidos, coloque os LLMs atrás de uma camada de inferência sem estado e use pipelines orientados por eventos para manter uma única fonte de verdade para evidências e controle de versão.

1. Por que Compor ao invés de Construir um Monólito Gigante?

O modelo Componível abraça a filosofia “você constrói o que precisa e substitui o que não precisa”. Ele corresponde à natureza dinâmica dos questionários de segurança, onde novos frameworks de controle (ex.: ISO 27001 Rev 2) surgem regularmente e as equipes precisam se adaptar rapidamente.

2. Pilares Arquiteturais Principais

1. API Gateway sem Estado – ponto de entrada para UI, conectores SaaS e ferramentas externas. Gerencia autenticação, validação de solicitações e limitação de taxa.
2. Micro‑serviços de Domínio Específico – cada um encapsula um contexto limitado:
   • Serviço de Questionário – armazena metadados do questionário, versionamento e atribuição de tarefas.
   • Serviço de Evidência – gerencia artefatos (políticas, capturas de tela, logs de auditoria) em um armazenamento de objetos imutável.
   • Serviço de Orquestração de IA – compõe prompts, executa pipelines RAG e devolve rascunhos de respostas.
   • Serviço de Detecção de Mudanças – monitora atualizações de evidência, dispara reavaliação das respostas afetadas.
   • Serviço de Notificação – envia eventos para Slack, Teams ou email aos interessados.
3. Barramento de Eventos (Kafka / Pulsar) – garante entrega pelo menos uma vez de eventos de domínio (ex.: EvidenceUploaded, AnswerDrafted).
4. Stack de Observabilidade – rastreamentos OpenTelemetry entre serviços, métricas Prometheus e logs Loki.
5. Engine de Política‑como‑Código – avalia regras de conformidade (escritas em Rego ou OPA) antes que uma resposta seja marcada como “final”.

Todos os serviços comunicam-se via gRPC (para baixa latência) ou REST (para integrações externas). O design incentiva pipes burros, endpoints inteligentes—a lógica de negócios reside onde deve, enquanto o barramento apenas transporta mensagens.

3. Fluxo de Dados – Da Pergunta à Resposta Auditável

Abaixo está um diagrama Mermaid que visualiza um ciclo de vida típico de solicitação.

  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

Momentos chaves no fluxo:

1. Usuário envia um novo questionário ou seleciona um existente.
2. API Gateway valida o JWT, verifica limites de taxa e encaminha ao Serviço de Questionário.
3. O Serviço de Questionário recupera o modelo do questionário e publica um evento para o Serviço de Orquestração de IA.
4. Orquestração de IA realiza a etapa de recuperação — consulta o Serviço de Evidência por todos os artefatos relevantes ao controle atual (usando similaridade vetorial ou busca por palavras‑chave).
5. Os contextos recuperados, junto ao template de prompt, alimentam um pipeline RAG (ex.: openAI/gpt‑4o‑preview).
6. O rascunho de resposta é armazenado novamente no Serviço de Questionário, marcado como “pendente de revisão.”
7. O Serviço de Detecção de Mudanças observa novos uploads de evidência. Se uma política for atualizada, ele re‑dispara o pipeline RAG para as respostas impactadas.
8. Revisores finais aceitam ou editam o rascunho; ao ser aceito, o Engine de Política‑como‑Código valida que a resposta satisfaz todas as regras antes de comprometê‑la em um log de auditoria imutável.

4. Detalhes de Implementação

4.1. API Gateway (Envoy + OIDC)

• Roteamento – POST /questionnaires/:id/answers → questionnaire-service.
• Segurança – Imposição de escopos (questionnaire:write).
• Limitação de taxa – 100 requisições/min por inquilino para proteger custos de LLM downstream.

4.2. Serviço de Questionário (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
}

• Utiliza PostgreSQL para dados relacionais, EventStoreDB para eventos de domínio.
• Exponha métodos gRPC GetTemplate, SaveDraft, FinalizeAnswer.

4.3. Serviço de Evidência (Python + FastAPI)

• Armazena arquivos em MinIO ou AWS S3 com criptografia ao nível de bucket.
• Indexa conteúdo em Qdrant (DB vetorial) para busca por similaridade.
• Fornece endpoint POST /search que aceita uma consulta e retorna os IDs dos artefatos mais relevantes.

4.4. Serviço de Orquestração de IA (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 – combina busca vetorial com um prompt de sistema que instrui o modelo a citar IDs de evidência.
• Cache – armazena respostas geradas por 24 h para evitar chamadas duplicadas ao LLM.

4.5. Serviço de Detecção de Mudanças (Rust)

• Inscreve‑se em eventos EvidenceUploaded.
• Calcula um hash do novo artefato e executa um diff contra evidências já vinculadas a cada controle.
• Se o diff ultrapassar um limiar configurável, publica AnswerRequiresRegen.

4.6. Serviço de Notificação (Node.js)

• Escuta AnswerDrafted, AnswerFinalized, AnswerRequiresRegen.
• Formata blocos para Slack, cartões adaptáveis do Teams ou templates de email.
• Suporta desduplicação – notifica apenas uma vez por mudança por questionário.

5. Segurança & Governança

6. Estratégias de Escala

1. Horizontal Pod Autoscaling (HPA) – Escale os pods de Orquestração de IA com base na utilização de GPU (nvidia.com/gpu).
2. Filas de Explosão – Use particionamento Kafka para isolar inquilinos de alto tráfego.
3. Redução de Cold‑Start – Mantenha um pool quente de containers para o servidor de inferência de LLM (ex.: via KEDA com escalador customizado).
4. Controles de Custos – Aplique budget de tokens por inquilino; limite ou cobre uso excessivo automaticamente.

7. Observabilidade & Melhoria Contínua

• Tracing Distribuído – spans OpenTelemetry do request UI → API Gateway → Orquestração de IA → RAG → Serviço de Evidência.
• Métricas – answer_draft_latency_seconds, evidence_upload_bytes, llm_token_usage.
• Agregação de Logs – Logs JSON estruturados com request_id propagado entre serviços.
• Loop de Feedback – Após finalização da resposta, capture comentários do revisor (review_score). Alimente esses dados em um modelo de reinforcement learning que ajusta temperatura de prompt ou seleciona fontes de evidência alternativas.

8. Roteiro Passo‑a‑Passo para Migração de Times Existentes

Ao adotar a arquitetura componível de forma incremental, os times evitam o risco de “big‑bang” e podem demonstrar ROI precoce (geralmente redução de 30‑50 % no tempo de resposta a questionários).

9. Preparando o Futuro da Pilha

• Aprendizado Federado – Treine adaptadores leves nos dados de cada inquilino sem mover a evidência bruta, aumentando a relevância das respostas enquanto respeita soberania de dados.
• Service Mesh Zero‑Trust – Use Istio ou Linkerd com mTLS para proteger tráfego intra‑serviço.
• Governança Semântica – Expanda o engine de Política‑como‑Código para validar não apenas conteúdo da resposta, mas também a similaridade semântica entre evidência e linguagem de controle.
• Rastreabilidade Generativa – Armazene temperatura, top‑p e prompt exato usado em cada resposta ao lado da resposta para inspeção forense.

10. Conclusão

Uma arquitetura de micro‑serviços componível transforma a automação de questionários de segurança de uma tarefa manual penosa em um motor escalável, auditável e em melhoria contínua. Ao desacoplar responsabilidades, aproveitar LLMs via camada RAG sem estado e orquestrar tudo com um backbone orientado a eventos, as organizações podem:

• Responder a avaliações de fornecedores em minutos ao invés de dias.
• Manter evidências de conformidade sempre atualizadas com detecção automática de mudanças.
• Fornecer aos reguladores uma trilha de auditoria clara e imutável.

Comece pequeno, itere rápido e deixe a filosofia de micro‑serviços guiar sua jornada rumo a um futuro onde a conformidade é um recurso, não um gargalo.

Veja Também

• OPA Policy-as-Code para Micro‑serviços