Составляемая микросервисная архитектура ИИ для масштабируемой автоматизации вопросов по безопасности

Предприятия утопают в постоянно растущем потоке вопросов по безопасности, оценок поставщиков и аудитов соответствия. Традиционные монолитные инструменты не успевают, особенно когда необходимо интегрироваться с разрозненными экосистемами продуктов, поддерживать многоязычные запросы и предоставлять трассировку в реальном времени.

Составляемая микросервисная архитектура, построенная вокруг больших языковых моделей (LLM) и генерации с поддержкой поиска (RAG), предлагает способ масштабировать автоматизацию, сохраняя гибкость и управление, требуемые регулируемыми отраслями. В этом руководстве мы:

• Описываем основные принципы проектирования, которые делают систему безопасной, аудируемой и расширяемой.
• Проводим подробный разбор референс‑реализации, диаграммированную с помощью Mermaid.
• Показуем, как каждый сервис может быть развернут независимо в Kubernetes, безсерверных FaaS или на периферийных средах.
• Предлагаем практические рекомендации по управлению данными, наблюдаемости и непрерывному улучшению.

TL;DR: Разделите платформу автоматизации вопросов на небольшие, чётко определённые сервисы, разместите LLM за безсостоянием уровня инференса и используйте событийно‑ориентированные конвейеры, чтобы поддерживать единый источник правды для доказательств и контроля версий.

1. Почему стоит собрать, а не строить гигантский монолит?

Составляемая модель воплощает философию «строишь то, что нужно, и заменяешь то, что не нужно». Она соответствует динамичной природе вопросов по безопасности, где регулярно появляются новые контрольные рамки (например, ISO 27001 Rev 2) и командам необходимо быстро адаптироваться.

2. Ключевые архитектурные столпы

1. Бесстатный API‑шлюз – точка входа для UI, SaaS‑коннекторов и внешних инструментов. Обрабатывает аутентификацию, валидацию запросов и ограничение скорости.
2. Микросервисы предметных областей – каждый инкапсулирует ограниченный контекст:
   • Сервис вопросов – хранит метаданные вопросов, версии и назначения задач.
   • Сервис доказательств – управляет артефактами (политиками, скриншотами, журналами аудита) в неизменяемом объектном хранилище.
   • Сервис оркестрации ИИ – формирует подсказки, запускает RAG‑конвейеры и возвращает черновики ответов.
   • Сервис обнаружения изменений – следит за загрузкой новых доказательств, инициирует переоценку затронутых ответов.
   • Сервис уведомлений – отправляет сообщения в Slack, Teams или по email заинтересованным сторонам.
3. Шина событий (Kafka / Pulsar) – гарантирует доставку событий «по крайней мере один раз» (например, EvidenceUploaded, AnswerDrafted).
4. Стек наблюдаемости – трассировки OpenTelemetry между сервисами, метрики Prometheus и логи Loki.
5. Engine политики как кода – проверяет правила соответствия (написанные в Rego или OPA) перед тем, как ответ будет помечен «окончательным».

Все сервисы взаимодействуют через gRPC (для низкой задержки) или REST (для внешних интеграций). Дизайн поощряет «глупые каналы, умные эндпоинты» — бизнес‑логика живёт там, где ей место, а шина лишь транспортирует сообщения.

3. Поток данных – от вопроса к аудируемому ответу

Ниже представлена диаграмма Mermaid, визуализирующая типичный жизненный цикл запроса.

  flowchart TD
    subgraph UI["Пользовательский интерфейс"]
        UI1["\"Веб‑интерфейс\""] -->|Отправить вопрос| AG["\"API шлюз\""]
    end

    AG -->|Аутентификация и валидация| QMS["\"Сервис вопросов\""]
    QMS -->|Получить шаблон| AIOS["\"Сервис оркестрации ИИ\""]
    AIOS -->|Извлечь релевантные доказательства| ES["\"Сервис доказательств\""]
    ES -->|Объекты доказательств| AIOS
    AIOS -->|Сгенерировать черновик ответа| RAG["\"Конвейер RAG\""]
    RAG -->|Вывод LLM| AIOS
    AIOS -->|Сохранить черновик| QMS
    QMS -->|Сгенерировать событие AnswerDrafted| EB["\"Шина событий\""]
    EB -->|Триггер| CDS["\"Сервис обнаружения изменений\""]
    CDS -->|Перезапустить при изменении доказательств| AIOS
    CDS -->|Создать событие AnswerUpdated| EB
    EB -->|Уведомить| NS["\"Сервис уведомлений\""]
    NS -->|Отправить в 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

Ключевые моменты потока:

1. Пользователь отправляет новый вопрос или выбирает существующий.
2. API‑шлюз проверяет JWT, проверяет лимиты и перенаправляет запрос в Сервис вопросов.
3. Сервис вопросов вытягивает шаблон вопроса и публикует событие в Сервис оркестрации ИИ.
4. Сервис оркестрации ИИ выполняет шаг retrieval – запрашивает у Сервиса доказательств все артефакты, релевантные текущему контролю (через векторное сходство или поиск по ключевым словам).
5. Полученные контексты вместе с шаблоном подсказки передаются в конвейер RAG (например, openAI/gpt‑4o‑preview).
6. Черновик ответа сохраняется обратно в Сервис вопросов, помеченный как «в ожидании проверки».
7. Сервис обнаружения изменений наблюдает загрузки новых доказательств. Если политика обновилась, он пере‑запускает RAG‑конвейер для затронутых ответов.
8. После одобрения ревьюером, Engine политики как кода проверяет, что ответ удовлетворяет всем правилам, прежде чем зафиксировать его в неизменяемом журнале аудита.

4. Подробности реализации

4.1. API‑шлюз (Envoy + OIDC)

• Маршрутизация – POST /questionnaires/:id/answers → questionnaire-service.
• Безопасность – Принудительно проверять scopes (questionnaire:write).
• Ограничение скорости – 100 запросов/минуту на арендатора, чтобы контролировать затраты на LLM.

4.2. Сервис вопросов (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
}

• Использует PostgreSQL для реляционных данных, EventStoreDB для доменных событий.
• Предоставляет gRPC‑методы GetTemplate, SaveDraft, FinalizeAnswer.

4.3. Сервис доказательств (Python + FastAPI)

• Хранит файлы в MinIO или AWS S3 с шифрованием на уровне бакета.
• Индексирует содержимое в Qdrant (векторная БД) для поиска сходства.
• Предлагает эндпоинт POST /search, принимающий запрос и возвращающий top‑k ID артефактов.

4.4. Сервис оркестрации ИИ (Python)

def generate_answer(question: str, evidence_ids: List[str]) -> str:
    evidence = fetch_evidence(evidence_ids)
    context = "\n".join(evidence)
    prompt = f"""Вы — специалист по соответствию.
    Используя следующие доказательства, дайте краткий ответ на вопрос:\n{context}\n\nВопрос: {question}"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role":"system","content":prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

• RAG – комбинирует векторный поиск с системной подсказкой, требующей указания ID доказательств.
• Кеширование – хранит сгенерированные ответы в течение 24 ч, чтобы избежать дублирования запросов к LLM.

4.5. Сервис обнаружения изменений (Rust)

• Подписывается на события EvidenceUploaded.
• Вычисляет хеш нового артефакта и сравнивает его с уже привязанными к каждому контролю доказательствами.
• При превышении порогового различия публикует AnswerRequiresRegen.

4.6. Сервис уведомлений (Node.js)

• Слушает AnswerDrafted, AnswerFinalized, AnswerRequiresRegen.
• Формирует сообщения для Slack, Teams или email.
• Поддерживает дедупликацию – уведомление отправляется один раз per изменение per questionnaire.

5. Безопасность и управление

6. Стратегии масштабирования

1. Горизонтальное автоскейлирование (HPA) – масштабировать поды Сервиса оркестрации ИИ исходя из загрузки GPU (nvidia.com/gpu).
2. Очереди для всплесков – использовать сегментацию Kafka, изолируя трафик высокоприоритетных арендаторов.
3. Снижение холодного старта – поддерживать «тёплый» пул контейнеров для сервера инференса LLM (например, через KEDA с кастомным скейлером).
4. Контроль расходов – внедрить бюджет токенов на арендатора; автоматически ограничивать или тарифицировать перерасход.

7. Наблюдаемость и непрерывное улучшение

• Распределённые трассировки – OpenTelemetry спаны от UI‑запроса → API‑шлюз → Сервис оркестрации ИИ → RAG → Сервис доказательств.
• Метрики – answer_draft_latency_seconds, evidence_upload_bytes, llm_token_usage.
• Агрегация логов – структурированные JSON‑логи с транслируемым request_id во всех сервисах.
• Цикл обратной связи – после финализации ответа фиксировать комментарии ревьюеров (review_score). П feeding‑back‑ом обучать модель‑усиления, регулируя температуру подсказки или выбирая альтернативные источники доказательств.

8. Пошаговый путь миграции для существующих команд

Постепенно внедряя составляемую архитектуру, команды избегают риска «одним ударом» и могут уже на ранних этапах продемонстрировать возврат инвестиций (обычно 30‑50 % сокращение времени ответа на вопросы).

9. Обеспечение будущей готовности стека

• Federated Learning – обучать лёгкие адаптеры на данных каждого арендатора без выгрузки исходных доказательств, повышая релевантность ответов при соблюдении суверенитета данных.
• Zero‑Trust Service Mesh – использовать Istio или Linkerd с взаимной TLS для защиты внутреннего трафика.
• Семантическое управление – расширить Engine политики как кода, чтобы проверять не только содержание ответа, но и семантическую схожесть между доказательствами и формулировкой контроля.
• Генеративная трассируемость – сохранять точные параметры LLM (temperature, top‑p, системную подсказку) вместе с каждым ответом для форензической проверки.

10. Заключение

Составляемая микросервисная архитектура превращает автоматизацию вопросов по безопасности из мучительной ручной работы в масштабируемый, аудируемый и постоянно улучшающийся механизм. Разделяя обязанности, используя LLM через безсостоящий RAG‑слой и связывая всё событием, организации могут:

• Отвечать на запросы поставщиков за минуты, а не дни.
• Держать доказательства всегда актуальными благодаря авто‑перегенерации.
• Предоставлять регуляторам чёткую, неизменяемую трассировку.

Начинайте с малого, быстро итеративно улучшайте, и пусть микросервисы помогут сделать соответствие фичей, а не узким местом.

Смотрите также

• OPA Policy-as-Code for Micro‑services