Execution Context
この機能は、すべての稼働中の機械学習モデルを対象とした集中管理レジストリを確立し、トレーニングデータから本番環境へのデプロイまで、完全なトレーサビリティを保証します。すべてのモデルに対して、バージョン履歴、パフォーマンス指標、コンプライアンス認証を含む必須のメタデータタグ付けを義務付けることで、ガバナンスプロトコルを遵守します。このシステムは、孤立した資産の発生を防ぐために、自動的に資産の検出プロセスを実行し、規制当局による迅速な監査を支援します。また、コンピューティングオーケストレーション層と直接連携することで、リソース利用状況とモデルの状態に関するリアルタイムの情報を提供し、積極的なリスク管理と戦略的なキャパシティプランニングを可能にします。
システムは、すべての稼働中のコンピューティングクラスタ全体を対象とした包括的なスキャンを開始し、登録された機械学習モデルの中から、インベントリ登録が必要なものを特定します。
自動化されたエージェントが、ソースリポジトリから、モデル識別子、トレーニング日時、および関連する規制遵守タグといった重要なメタデータを抽出します。
データは、企業ポリシーに基づいて検証され、完全性を確認した後、中央管理データベースに永続的に保存されます。
Operating Checklist
すべての稼働中のコンピューティングノードおよびコンテナオーケストレーションプラットフォームに対して、自動化されたディスカバリースキャンを開始します。
検出された各アセットから、モデル名、バージョン、所有者、トレーニング日、およびコンプライアンス状況を含む、標準化されたメタデータ項目を抽出します。
抽出されたデータを、必須のガバナンステンプレートと照合し、不足している重要な情報があれば、手動レビューのためにフラグを立てます。
検証済みの記録を中央のインベントリデータベースに登録し、関係者への配布用に詳細な監査レポートを作成します。
Integration Surfaces
コンピューティングオーケストレーション層
KubernetesおよびクラウドプロバイダーのAPIと連携し、稼働中のモデルコンテナを自動的に検出し、実行時メタデータを抽出します。
モデルレジストリサービス
標準化されたモデルレコードを保存し、インデックス化し、検索可能にするための主要なストレージ基盤として機能します。ガバナンスチームが利用できます。
コンプライアンス管理ダッシュボード
機械学習マネージャー向けに、インベントリの状態を監視し、ドキュメントの不足箇所を特定し、監査対応状況を追跡するための可視化分析機能を提供します。
