Execution Context
此功能建立了一个集中式注册表，用于管理所有正在运行的机器学习模型，确保从训练数据到生产部署的完整追溯。它通过强制对每个模型进行必填的元数据标记，包括版本历史、性能指标和合规性认证，从而执行治理协议。该系统自动化发现流程，以防止孤立资产，同时简化了面向监管机构的快速审计。通过直接与计算编排层集成，它提供资源利用率和模型健康状况的实时更新，从而实现主动风险管理和战略容量规划。
系统将启动全面的扫描，覆盖所有活跃的计算集群，以识别需要进行库存录入的已注册机器学习模型。
自动化代理能够从源存储库中提取关键元数据，包括模型标识符、训练时间戳以及相关的合规性标签。
数据在写入集中式治理数据库进行永久存储之前，会根据企业策略规则进行验证，以确保数据的完整性。
Operating Checklist
启动对所有活动计算节点和容器编排平台的自动化发现扫描。
从检测到的每个资产中提取标准化的元数据字段，包括模型名称、版本、所有者、训练日期和合规性状态。
验证提取的数据是否符合强制性的治理模板，并标记任何缺失的关键信息，以便进行人工审核。
将经过验证的记录持久化到中央库存数据库，并生成一份全面的审计报告，供相关方查阅。
Integration Surfaces
计算编排层
与 Kubernetes 以及云服务提供商的 API 集成，可自动发现正在运行的模型容器，并提取运行时元数据。
模型注册服务
作为主要的存储后端，用于持久化、索引和提供可供治理团队搜索的标准模型记录。
合规仪表盘
为机器学习管理人员提供可视化分析功能，用于监控库存健康状况、识别文档缺失，并跟踪审计准备状态。
