ワークロード分離
AIコンピュート環境（例えば、開発、テスト、本番）とデータドメインを分離し、障害やセキュリティ侵害の影響範囲を制限します。
環境や分類レベル（開発環境と本番環境、PII と非 PII）に応じて、計算ワークロード、データストア、ネットワークセグメントを分離する実践を指します。これは、ネットワークポリシー、明確に分離された IAM ロール、ならびに独立したクラスターまたは名前空間によって適用されます。ガバナンスは、環境境界、データドメインラベル、アクセス制御を定義し、ある領域で侵害や障害が発生しても、重要システムへの波及や機密データの露出を防止します。
クラウドベースのAIプラットフォームは、開発ワークロードを本番データベースへのアクセス権を持たない分離されたKubernetesネームスペースで実行します。承認済みのリリースパイプラインのみがコンテナイメージを本番ネームスペースへ昇格できるため、ワークロードの厳格な分離を徹底し、偶発的なデータ露出リスクを最小化します。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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