Execution Context
该功能使机器学习管理员能够强制执行严格的治理协议，以管理计算资源的修改。它自动化了跟踪变更建议、验证安全策略以及仅在建立严格的审计跟踪后才能批准部署的整个工作流程。通过与基础设施管理系统直接集成，该功能确保机器学习工作负载的每一次修改都符合组织标准，同时保持对资源利用率和访问权限的完全可见性。
当机器学习 (ML) 负责人提出对计算集群或模型训练环境的修改建议时，系统会发起变更请求。
自动化验证检查可确保提出的变更符合现有的治理框架和风险评估标准。
在获得批准后，系统将执行变更，并记录所有操作，以确保可追溯的审计合规性。
Operating Checklist
请通过治理平台提交变更建议，并提供完整的资源配置信息。
系统执行自动化策略验证和风险评分，以评估请求。
机器学习 (ML) 负责人审核结果并做出明确的批准或拒绝决定。
已批准的变更将自动执行，并持续生成审计记录。
Integration Surfaces
变更请求门户
专门的界面，用于机器学习管理人员提交详细的提案，其中包含资源影响分析以及所需的审批流程。
自动化合规引擎
后端服务，用于评估变更参数与策略规则的一致性，并根据风险等级触发相应的审批流程。
审计日志系统
集中式存储库，用于记录所有请求、决策点和执行事件的时间戳，以满足监管报告需求。
