Dernière mise à jour :
Séparer les environnements de calcul IA (ex. développement, test, production) et les domaines de données afin de limiter le rayon d'impact des défaillances ou des failles de sécurité.
La pratique consistant à isoler les charges de travail informatiques, les banques de données et les segments de réseau en fonction de l'environnement ou du niveau de classification (développement par rapport à la production, données personnelles par rapport aux données non personnelles), appliquée par le biais de politiques réseau, de rôles IAM distincts ainsi que de clusters ou d'espaces de noms séparés. La gouvernance définit les limites de l'environnement, les étiquettes de domaine de données et les contrôles d'accès, garantissant ainsi qu'une compromission ou une défaillance dans un domaine ne se propage pas aux systèmes critiques et n'expose pas de données sensibles.
Exemple concret :
Une plateforme d'IA basée sur le cloud exécute les charges de travail de développement dans un espace de noms Kubernetes distinct, sans aucun accès aux bases de données de production. Seuls les pipelines de déploiement approuvés peuvent promouvoir les images de conteneurs vers l'espace de noms de production, garantissant ainsi une ségrégation stricte des charges de travail et minimisant le risque d'exposition accidentelle des données.
