Execution Context
该功能协调模型事件的整个生命周期，确保快速检测、隔离和解决问题，同时遵守严格的治理协议。它赋能机器学习管理者，使其能够审计模型行为、触发合规性警报，并执行补救流程，而无需中断生产计算资源。该系统直接与监控工具集成，将事件数据与运营指标关联起来，提供一个集中式仪表板，用于跟踪所有已部署模型的严重程度和响应时间。
当实时计算流中检测到异常时，系统将自动启动对模型输出结果的合规性检查，并与预定义的阈值进行比对。
机器学习 (ML) 负责人通过集成仪表盘接收到高优先级通知，该通知详细说明了事件范围、受影响的模型以及建议的控制措施。
经批准后，系统将执行自动化修复脚本，以隔离故障的模型实例，同时保留审计日志，以便进行合规性审查。
Operating Checklist
通过实时计算监控检测模型异常，并标记以便审查。
生成包含完整上下文和受影响模型标识的高优先级故障工单。
机器学习 (ML) 负责人审查证据，批准遏制方案，并授权执行补救措施。
系统会隔离故障实例，执行修复操作，并记录所有操作以供合规性审计。
Integration Surfaces
异常检测引擎
监控计算流，检测其性能是否偏离基准模型，并根据统计阈值触发初步的事件告警。
机器学习管理仪表盘
提供集中式视图，展示当前发生的事件，方便管理人员查看详细信息、批准控制措施并跟踪问题解决进度。
合规审计日志
记录所有事件操作和审批过程，且不可篡改，以满足外部监管要求和内部治理标准。
