Execution Context
この機能は、モデルに関するインシデントのライフサイクル全体を管理し、迅速な検知、封じ込め、および解決を保証するとともに、厳格なガバナンスプロトコルを遵守します。これにより、機械学習担当者は、モデルの動作を監査し、コンプライアンスアラートをトリガーし、本番環境の計算リソースを中断することなく、是正措置のワークフローを実行できます。このシステムは、監視ツールと直接連携し、インシデントデータと運用メトリクスを関連付け、展開されているすべてのモデルにおける深刻度レベルと対応時間を追跡するための集中型ダッシュボードを提供します。
システムは、リアルタイムの計算ストリームにおいて異常が検出された際に、あらかじめ定義されたコンプライアンス基準に対するモデル出力の自動監査を開始します。
機械学習マネージャーは、統合されたダッシュボードを通じて、インシデントの範囲、影響を受けたモデル、および推奨される対応策に関する、優先度の高い通知を受け取ります。
承認後、システムは自動的に修復スクリプトを実行し、問題のあるモデルインスタンスを隔離するとともに、監査ログを保持し、規制当局のレビューに対応します。
Operating Checklist
リアルタイムの計算リソース監視を通じてモデルの異常を検出し、レビューのためにフラグを立てます。
高優先度のインシデントチケットを作成し、詳細な状況説明と影響を受けたモデルの識別子を含めます。
機械学習マネージャーは、証拠を精査し、封じ込め計画を承認し、是正措置の実行を許可します。
システムは、異常が発生したインスタンスを隔離し、修正を実行し、すべての操作を記録して、コンプライアンス監査に対応します。
Integration Surfaces
異常検知エンジン
計算処理ストリームを監視し、ベースラインモデルのパフォーマンスからの逸脱を検知します。統計的な閾値に基づいて、初期のインシデントフラグを発生させます。
機械学習マネージャー ダッシュボード
アクティブなインシデントの一覧を集中管理し、マネージャーが詳細を確認したり、封じ込め戦略を承認したり、解決状況を追跡したりすることを可能にします。
コンプライアンス監査ログ
外部の規制要件および社内統制基準を満たすため、すべてのインシデント対応アクションおよび承認を、改ざん不可能な形で記録します。
