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。
コンピューティングワークロード、データストア、およびネットワークセグメントを、環境または分類レベル （開発対本番、PII対非PII） に応じて隔離する実践は、ネットワークポリシー、異なるIAM役割、および別個のクラスターやネームスペースを通じて強制されます。ガバナンスは、環境の境界、データドメインのラベル、およびアクセス制御を定義し、1つの領域の妥協や障害が重要なシステムに波及したり、機密データが公開されたりしないことを保証します。
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運用データベースへのアクセスがない別のKubernetesネームスペースで実行します。承認されたリリースパイプラインのみがコンテナイメージを運用ネームスペースに昇格することができ、厳格なワークロード分離を実施し、不注意によるデータ漏洩のリスクを最小限に抑えます。
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Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
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AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
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