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Die Trennung von KI-Rechenumgebungen (z. B. Entwicklung, Test, Produktion) und Datendomänen zur Begrenzung des Schadensradius bei Ausfällen oder Sicherheitsverletzungen.
Die Praxis der Isolierung von Berechnungs-Workloads, Datenspeichern und Netzwerksegmenten je nach Umgebung oder Klassifizierungsstufe (Entwicklung vs. Produktion, personenbezogene Daten [PII] vs. Nicht-PII), die durch Netzwerkrichtlinien, eindeutige IAM-Rollen sowie separate Cluster oder Namespaces durchgesetzt wird. Die Governance definiert Umgebungsgrenzen, Datendomänen-Label und Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass sich eine Kompromittierung oder ein Ausfall in einem Bereich nicht auf kritische Systeme ausbreitet oder sensible Daten offenlegt.
Praxisbeispiel:
Eine cloudbasierte KI-Plattform führt Entwicklungsworkloads in einem separaten Kubernetes-Namespace ohne Zugriff auf Produktionsdatenbanken aus. Nur genehmigte Release-Pipelines können Container-Images in den Produktions-Namespace befördern – dies gewährleistet eine strikte Workload-Segregation und minimiert das Risiko einer versehentlichen Offenlegung von Daten.
