Komponovateľná AI Mikroslužbová Architektúra pre Škálovateľnú Automatizáciu Bezpečnostných Dotazníkov

Podniky sa topia v neustále rastúcom počte bezpečnostných dotazníkov, hodnotení dodávateľov a auditov zhody. Tradičné monolitické nástroje ťažko držia krok, najmä keď musia integrovane s rôznymi ekosystémami produktov, podporovať viacjazyčné požiadavky a poskytovať realtime auditné stopy.

Komponovateľná mikroslužbová architektúra, postavená okolo modelov veľkých jazykov (LLM) a retrieval‑augmented generation (RAG), ponúka spôsob, ako škálovať automatizáciu so zachovaním flexibility a riadenia, ktoré regulované odvetvia vyžadujú. V tomto sprievodcovi:

• načrtneme hlavné dizajnové princípy, ktoré udržia systém bezpečný, audítovateľný a rozšíriteľný.
• prejdeme referenčnú implementáciu zobrazenú pomocou Mermaid.
• ukážeme, ako môže byť každá služba nasadená nezávisle na Kubernetes, serverless FaaS alebo edge runtime.
• poskytneme konkrétne odporúčania najlepších praktík pre správu dát, observabilitu a kontinuálne zlepšovanie.

TL;DR: Rozdeľte platformu pre automatizáciu dotazníkov na malé, dobre definované služby, nechajte LLM fungovať za bezstavovou vrstvou inference a použite udalostne‑riadené pipeline na udržanie jedného zdroja pravdy pre dôkazy a verziovanie.

1. Prečo Komponovať Namiesto Budovania Obrovského Monolitu?

Komponovateľný model prijíma filozofiu „stavíte to, čo potrebujete, a nahrazujete to, čo nepotrebujete“. Zapadá do dynamickej povahy bezpečnostných dotazníkov, kde sa pravidelne objavujú nové kontrolné rámce (napr. ISO 27001 Rev 2) a tímy musia rýchlo reagovať.

2. Základné Pilierky Architektúry

1. Stateless API Gateway – vstupný bod pre UI, SaaS konektory a externé nástroje. Rieši autentifikáciu, validáciu požiadaviek a throttling.
2. Doménovo‑špecifické mikroslužby – každá zapuzdruje ohraničený kontext:
   • Questionnaire Service – ukladá metadáta dotazníka, verzovanie a priradenie úloh.
   • Evidence Service – spravuje artefakty (politiky, screenshoty, audit logy) v immutable objektovom úložisku.
   • AI Orchestration Service – skladá prompt, spúšťa RAG pipeline a vracia návrhy odpovedí.
   • Change‑Detection Service – sleduje aktualizácie dôkazov, spúšťa prehodnotenie ovplyvnených odpovedí.
   • Notification Service – posiela udalosti do Slacku, Teams alebo emailu zainteresovaným stranám.
3. Event Bus (Kafka / Pulsar) – zaručuje aspoň‑jednorazové doručenie doménových udalostí (napr. EvidenceUploaded, AnswerDrafted).
4. Observability Stack – OpenTelemetry trace naprieč službami, Prometheus metriky a Loki logy.
5. Policy‑as‑Code Engine – vyhodnocuje pravidlá zhody (napísané v Rego alebo OPA) pred označením odpovede ako „finálnej“.

Všetky služby komunikujú cez gRPC (pre nízku latenciu) alebo REST (pre externé integrácie). Dizajn podporuje princíp hlúpe rúry, inteligentné koncové body – biznis logika žije tam, kde patrí, a bus len prenáša správy.

3. Dátový Tok – Od Otázky po Audítovateľnú Odpoveď

Nižšie je Mermaid diagram, ktorý vizualizuje typický životný cyklus požiadavky.

  flowchart TD
    subgraph UI["Používateľské Rozhranie"]
        UI1["\"Web UI\""] -->|Odoslať dotazník| 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

Kľúčové momenty v toku:

1. Používateľ odosiela nový dotazník alebo vyberá existujúci.
2. API Gateway overí JWT, skontroluje rate limity a odovzdá požiadavku Questionnaire Service.
3. Questionnaire Service načíta šablónu dotazníka a pošle udalosť do AI Orchestration Service.
4. AI Orchestration vykoná retrieval krok – dotazuje Evidence Service na všetky artefakty relevantné k aktuálnej kontrole (pomocou vektorovej podobnosti alebo kľúčových slov).
5. Získaný kontext spolu s prompt šablónou vstúpi do RAG pipeline (napr. openAI/gpt‑4o‑preview).
6. Návrh odpovede sa uloží späť do Questionnaire Service a označí sa „čaká na revíziu“.
7. Change‑Detection Service sleduje nahrávanie nových dôkazov. Ak sa politika aktualizuje, opätovne spustí RAG pipeline pre ovplyvnené odpovede.
8. Finálni revízori prijmú alebo upravia návrh; po schválení Policy‑as‑Code Engine overí, že odpoveď spĺňa všetky pravidlá, predtým než ju zapíše do immutable audit logu.

4. Implementačné Detaily

4.1. API Gateway (Envoy + OIDC)

• Routing – POST /questionnaires/:id/answers → questionnaire-service.
• Security – Vynucuje scopy (questionnaire:write).
• Rate limiting – 100 požiadaviek/min na tenant na ochranu nákladov LLM.

4.2. Questionnaire Service (Go)

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

• Používa PostgreSQL pre relačné dáta, EventStoreDB pre domain events.
• Exponuje gRPC metódy GetTemplate, SaveDraft, FinalizeAnswer.

4.3. Evidence Service (Python + FastAPI)

• Ukladá súbory v MinIO alebo AWS S3 s šifrovaním na úrovni bucketu.
• Indexuje obsah v Qdrant (vektorová DB) pre vyhľadávanie podobnosti.
• Poskytuje endpoint POST /search, ktorý prijme dotaz a vráti top‑k ID artefaktov.

4.4. AI Orchestration Service (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 – Kombinuje vektorové vyhľadávanie s system prompt ktorý inštruuje model citovať ID dôkazov.
• Caching – Ukladá vygenerované odpovede na 24 h, aby sa predišlo duplicitným volaniam LLM.

4.5. Change‑Detection Service (Rust)

• Odberá udalosti EvidenceUploaded.
• Vypočíta hash nového artefaktu a porovná ho s existujúcimi dôkazmi spojenými s každou kontrolou.
• Ak rozdiel prekročí konfigurovateľný prah, publikovať AnswerRequiresRegen.

4.6. Notification Service (Node.js)

• Počúva AnswerDrafted, AnswerFinalized, AnswerRequiresRegen.
• Formátuje Slack bloky, Teams Adaptive Cards alebo emailové šablóny.
• Podporuje deduplication – notifikácia sa pošle iba raz na zmenu na konkrétny dotazník.

5. Bezpečnosť & Riadenie

6. Škálovacie Stratégie

1. Horizontal Pod Autoscaling (HPA) – Škálovať AI Orchestration podsy na základe využitia GPU (nvidia.com/gpu).
2. Burst‑able Queues – Využiť Kafka partitioning na izoláciu tenantov s vysokou záťažou.
3. Zníženie Cold‑Startov – Udržiavať warm pool kontajnerov pre LLM inference server (napr. pomocou KEDA s custom scaler).
4. Kontrola nákladov – Aplikovať token‑based budgeting na úrovni tenantov; automaticky throttle alebo fakturovať nadmerné používanie.

7. Observabilita & Kontinuálne Zlepšovanie

• Distributed Tracing – OpenTelemetry spany od UI požiadavky → API Gateway → AI Orchestration → RAG → Evidence Service.
• Metriky – answer_draft_latency_seconds, evidence_upload_bytes, llm_token_usage.
• Log Aggregation – Štruktúrované JSON logy s request_id propagovaným naprieč službami.
• Feedback Loop – Po finalizácii odpovede zachytiť komentáre reviewerov (review_score). Použiť ich ako vstup do reinforcement learning modelu, ktorý upraví teplotu promptu alebo vyberie alternatívne dôkazy.

8. Krok‑za‑Krokom Migračná Cesta pre Existujúce Tímy

Inkrementálnym prijímaním komponovateľnej architektúry tímy predídú „big‑bang“ rizikám a môžu ukázať skorú návratnosť investícií (často 30‑50 % zníženie doby spracovania dotazníkov).

9. Budúcnosť Stacku

• Federated Learning – Trénovať ľahké adaptéry na dátach každého tenantov bez presunu surových dôkazov, čím sa zvýši relevantnosť odpovedí a zachová suverenita dát.
• Zero‑Trust Service Mesh – Použiť Istio alebo Linkerd s mutual TLS na zabezpečenie intra‑service trafficu.
• Semantic Governance – Rozšíriť Policy‑as‑Code engine na validáciu nielen obsahu odpovede, ale aj semantickej podobnosti medzi dôkazmi a jazykom kontrol.
• Generative Traceability – Ukladať presnú teplotu LLM, top‑p a systémový prompt spolu s každou odpoveďou pre forenznú kontrolu.

10. Záver

Komponovateľná mikroslužbová architektúra premieňa automatizáciu bezpečnostných dotazníkov z bolavého manuálneho procesu na škálovateľný, audítovateľný a neustále sa zlepšujúci engine. Odpojením zodpovedností, využitím LLM cez bezstavovú RAG vrstvu a prepojením všetkého udalosťovým backbone, organizácie môžu:

• Odpovedať na hodnotenia dodávateľov za minúty namiesto dní.
• Udržiavať dôkazy vždy aktuálne vďaka automatickému detekčnému mechanizmu.
• Poskytnúť regulátorom jasnú, immutable auditnú stopu.

Začnite malé, iterujte rýchlo a nechajte filozofiu mikroslužieb viesť k budúcnosti, kde je zhoda funkčnosťou, nie prekážkou.

Ďalšie Zdroje

• OPA Policy‑as‑Code pre Mikroslužby