61、云原生工具助力云基机器学习系统事件响应与风险管理

云原生工具助力云基机器学习系统事件响应与风险管理

1. 利用云原生工具进行事件检测与响应

云原生工具和服务为基于云的机器学习（ML）系统的监控、检测和响应事件提供了强大的功能。这些工具旨在与云环境无缝集成，为组织提供有效管理事件所需的可见性和控制权。

• AWS CloudWatch ：是用于ML系统事件响应的云原生监控服务的典型代表。它允许组织收集和跟踪指标、设置警报，并自动响应环境变化。例如，使用AWS托管ML模型的组织可以设置CloudWatch警报，以检测CPU使用率或网络流量的异常峰值，这可能表明存在安全漏洞或模型故障。一旦检测到异常，CloudWatch可以触发自动响应，如扩展资源以处理增加的负载或启动Lambda函数关闭受影响的实例。

  • 案例 ：一家金融服务公司使用AWS CloudWatch检测到其ML驱动的欺诈检测服务的延迟显著增加。CloudWatch警报触发了自动调查，发现延迟增加是由于针对服务端点的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。通过自动响应机制，该公司通过AWS Shield（托管DDoS保护服务）重新路由流量，并扩展资源以吸收额外负载，减轻了攻击影响，最大限度地减少了服务中断，并保护了欺诈检测模型的完整性。

• Azure Monitor ：为基于云的ML系统提供全面的监控和分析。它从各种来源（包括应用程序、操作系统和网络组件）收集数据，并利用这些数据生成有关系统健康和性能的实时见解。对于ML系统，Azure Monitor可用于跟踪生产中模型的性