Execution Context
この機能により、MLマネージャーは、コンピューティングリソースの変更に対して厳格なガバナンスプロトコルを適用できます。提案された変更の追跡、セキュリティポリシーとの検証、および厳格な監査ログが確立された後にのみデプロイを承認する、エンドツーエンドのワークフローを自動化します。インフラストラクチャ管理システムと直接連携することで、機械学習ワークロードのすべての変更が組織の基準に準拠していることを保証し、同時にリソースの使用状況とアクセス権に関する完全な可視性を維持します。
システムは、MLマネージャーがコンピューティングクラスタまたはモデルトレーニング環境の変更を提案した場合、変更要求を開始します。
自動検証機能により、提案された変更が現在のガバナンスフレームワークおよびリスク評価基準に適合しているかを確認します。
承認後、システムは変更を実行し、すべての操作を記録することで、改ざん防止のための監査記録を保持します。
Operating Checklist
変更提案は、ガバナンスポータルを通じて、詳細なリソース仕様とともにご提出ください。
システムは、リクエストに対して、自動的にポリシー検証とリスクスコアリングを実行します。
機械学習マネージャーは、分析結果を確認し、承認または却下の決定を行います。
承認された変更は自動的に実行され、継続的な監査ログが生成されます。
Integration Surfaces
変更依頼ポータル
機械学習マネージャーが、リソースへの影響分析を含む詳細な提案書を提出し、必要な承認ワークフローを実行するための専用インターフェースです。
自動コンプライアンスエンジン
ポリシー規則と照合して変更パラメータを評価し、リスクレベルに応じて条件付きで承認プロセスを開始するバックエンドサービス。
監査ログシステム
規制報告のための、すべてのリクエスト、意思決定ポイント、および実行イベントに関するタイムスタンプ付きの記録を収集する、集中管理されたリポジトリ。
