Os pipelines de IA estão transformando como as empresas lidam com os dados, mas também são alvos principais para riscos de segurança. Ao “projetar uma estrutura ETL orientada a metadados com ADF do Azure”, mostrei como os metadados podem otimizar a integração de dados com o Azure Data Factory (ADF). Com a IA agora na vanguarda, proteger esses pipelines – dados, modelos e tudo – é crítico.
Então, decidi construir uma arquitetura zero de trust para MLOPs no Azure, usando o Microsoft ENTRA ID, o Azure Key Vault e o Private Link, todos orquestrados com metadados. Este artigo segue minha abordagem, os desafios que acabei e o que aprendi ao longo do caminho. A Figura 1 mostra a arquitetura, estabelecendo como mantém as cargas de trabalho de IA trancadas.
Projetando uma arquitetura MLOPS de trust zero
Vikram Garg
A mentalidade de confiança zero
Zero-Trust significa não confiar em nada por padrão-todo usuário, serviço e fluxo de dados devem provar a si mesmo. Para MLOPs, onde dados confidenciais e modelos proprietários estão em jogo, isso não é negociável. Eu construí a arquitetura em torno de três princípios:
