ログ管理
監査、インシデント対応、モデルパフォーマンスの追跡をサポートするために、AIワークフローからシステムログとアプリケーションログを収集、保存、分析します。
Definition
一元化されたロギングパイプラインは、データ取り込み、トレーニング実行、推論 API、セキュリティイベントからログを取り込みます。ログは構造化され (メタデータを含む JSON)、検索可能なプラットフォーム (ELK、Splunk) でインデックス化され、ポリシーごとに保持されます。ガバナンスは、異常なパターン (エラー率の上昇など) に対するアラートルールを設定し、ハッシュによるログの整合性を強化し、ログアクセス制御と保持スケジュールが法的要件や内部要件に準拠していることを確認します。
Real-World Example
小売店のチャットボットは、すべてのユーザーメッセージ、モデル応答、信頼度スコア、およびランタイムメトリックを安全なELKスタックに記録します。エラー率がしきい値を超えたり、ログに PII が表示されたりすると、セキュリティアラートがトリガーされます。四半期ごとの監査により、ログの完全性と保存ポリシーの順守が検証されるため、インシデントが発生した場合に迅速にフォレンジック調査を行うことができます。
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