El controlador de ingreso: Piedra de toque para proteger aplicaciones de IA/ML en Kubernetes

Una de las ventajas clave de ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en Kubernetes es tener un punto de control central para todas las solicitudes entrantes a través del controlador de ingreso. Es un módulo versátil que actúa como equilibrador de carga y puerta de enlace de API, proporcionando una base sólida para proteger las aplicações de IA/ML en un entorno de Kubernetes.

Como herramienta unificada, el controlador de ingreso es un punto de contacto conveniente para aplicar medidas de seguridad y rendimiento, monitorear la actividad y exigir el cumplimiento. Más específicamente, proteger las aplicações de IA/ML en el controlador de ingreso en un entorno de Kubernetes ofrece varias ventajas estratégicas que exploramos en este blog.

Control centralizado de seguridad y cumplimiento

Debido a que Ingress Controller actúa como una puerta de enlace a su clúster de Kubernetes, permite que los equipos de ingeniería de plataformas y MLOps implementen un punto centralizado para aplicar políticas de seguridad. Esto reduce la complejidad de configurar los ajustes de seguridad por pod o por servicio. Al centralizar los controles de seguridad en el nivel de Ingress, simplifica el proceso de cumplimiento y facilita la gestión y el monitoreo del estado de cumplimiento.

Autenticación y autorización consolidadas

El controlador de ingreso también es la ubicación lógica para implementar y aplicar la autenticación y autorización para el acceso a todas sus aplicações de IA/ML. Al agregar una sólida gestión de la autoridad de certificación, el controlador de ingreso también es el eje de la creación de arquitecturas de confianza cero (ZT) para Kubernetes. ZT es crucial para garantizar la seguridad y el cumplimiento continuos de aplicações de inteligencia artificial sensibles que se ejecutan en datos propietarios de gran valor.

Limitación de velocidad y control de acceso

El controlador de ingreso es el lugar ideal para aplicar limitaciones de velocidad y proteger sus aplicações de abusos, como ataques DDoS o llamadas API excesivas, lo cual es crucial para las API de IA/ML públicas. Con el aumento de nuevas amenazas de IA, como el robo de modelos y la fuga de datos, la aplicación de limitaciones de velocidad y el control de acceso se vuelve más importante para protegerse contra ataques de fuerza bruta. También ayuda a evitar que los adversarios abusen de la lógica empresarial o rompan las barreras de protección para extraer datos y modelar el entrenamiento o la información de peso.

Integración de firewall de aplicação web (WAF)

Muchos controladores de ingreso admiten la integración con WAF, que son elementos básicos para proteger las aplicações y los servicios expuestos. Los WAF proporcionan una capa adicional de seguridad contra vulnerabilidades y ataques web comunes como OWASP 10. Aún más crucial, cuando se ajustan adecuadamente, los WAF protegen contra ataques más específicos dirigidos a aplicações de IA/ML. Una consideración clave para las aplicaciones de IA/ML, donde la latencia y el rendimiento son cruciales, es la posible sobrecarga introducida por un WAF. Además, para que sea eficaz para las aplicaciones de IA/ML, el WAF debe estar estrechamente integrado en el controlador de ingreso para los paneles de monitoreo y observabilidad y las estructuras de alerta. Si el WAF y el controlador de ingreso pueden compartir un plano de datos común, esto es ideal.

Conclusión: Inclusión del controlador de ingreso en las primeras etapas de la planificación de arquitecturas de IA/ML

Debido a que el controlador de ingreso ocupa un lugar tan importante en la implementación de aplicação de Kubernetes para aplicaciones de IA/ML, es mejor incluir sus capacidades como parte de la arquitectura de aplicações de IA/ML. Esto puede aliviar la duplicación de funcionalidad y puede conducir a una mejor decisión sobre un controlador de ingreso que escalará y crecerá con las necesidades de su aplicação de IA/ML. Para los equipos de MLOps, el controlador de ingreso se convierte en un punto de control central para muchas de sus capacidades críticas de plataforma y operaciones, siendo la seguridad una de las principales prioridades.

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