按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
AI 编排工具必须在性能与安全性之间取得平衡，确保合规性、数据保护和治理，同时又不牺牲可用性。以下是四个领先平台的比较：
快速比较表：
Each platform has strengths tailored to specific needs. Prompts.ai shines for enterprises needing cost control and governance. SageMaker and Azure ML are ideal for AWS or Microsoft users, while Kubeflow offers unmatched flexibility for Kubernetes experts. Choose based on your team’s expertise and security priorities.
Prompts.ai 是一个强大的企业平台，将 35 种大型语言模型汇集在一个安全的界面中。通过集中 GPT-4、Claude、LLaMA 和 Gemini 等工具，消除了管理多个 AI 工具的混乱，为企业提供了简化的解决方案。
凭借其集成的 FinOps 功能，该平台提供了交互和费用的全面可见性，帮助企业有效管理成本。同时，它确保严格的治理和安全的工作流程，使其成为企业人工智能编排的可靠选择。
Up next, we’ll explore Amazon SageMaker’s approach to security.
Amazon SageMaker 已通过多项国际安全标准认证，包括 ISO/IEC 27001:2022、27017:2015、27018:2019、27701:2019、22301:2019、20000-1:2018 和 9001:2015。这些认证反映了其致力于维护严格的安全协议，为人工智能工作流程提供可靠、安全的环境。这一重点确保企业能够满足高性能需求和监管要求——这是大规模采用人工智能的关键考虑因素。
These certifications provide a foundation for evaluating other security frameworks. Up next, we’ll see how Azure Machine Learning incorporates similar principles into its approach.
Azure 机器学习利用 Microsoft 的高级身份和访问管理系统，集成 Azure RBAC 和 Microsoft Entra ID 等工具，为从个人到大型企业的用户提供安全访问。
该平台采用基于角色的访问控制（RBAC）系统来精确管理权限。通过与 Microsoft Entra ID 集成作为其主要身份提供商，Azure 机器学习可确保安全的身份验证和授权过程。
这些明确定义的角色为整个平台的有效治理和安全奠定了基础。
对于具有独特需求的组织，Azure 机器学习允许创建自定义角色。可以使用 JSON 定义根据高度具体的要求定制这些角色，从而实现对权限和限制的精确控制。自定义角色的范围也可以局限于各个工作区，为不同的团队设置提供灵活性。
Microsoft Entra 安全组通过启用基于团队的访问管理进一步简化治理。团队领导者可以作为组所有者来管理权限，而无需直接对工作区进行所有者级别访问，从而简化了授予和撤销权限的过程。
该平台还支持托管身份，以增强服务之间的安全交互。这些身份有两种形式：
这些身份被授予特定的 Azure RBAC 权限，例如贡献者对工作区和资源组的访问权限或存储 Blob 数据贡献者对存储的访问权限。它们还有助于安全访问 Key Vault 中存储的敏感信息，例如密钥、秘密和证书。
Azure 机器学习进一步允许计算集群使用独立的托管身份进行操作。这确保即使单个用户缺乏直接权限，集群也可以访问安全的数据存储，从而在不影响功能的情况下保持安全性。
为了支持自动化工作流程，该平台包括“MLOps Custom”等专门角色。此角色专为管理 MLOps 管道的服务主体量身定制，允许他们读取管道端点并提交实验运行，同时限制创建计算资源或更改授权设置等操作。这可确保自动化流程保持安全并在定义的范围内。
Kubeflow 基于 Kubernetes 强大的安全框架构建，使其成为管理容器化 AI 工作流程的有力选择。通过将 Kubernetes 的本机安全功能与为 AI 和机器学习量身定制的工具集成，Kubeflow 为复杂的工作流程提供了安全且适应性强的环境。
Kubeflow 使用 Kubernetes 的基于角色的访问控制（RBAC）系统通过四个关键组件来管理权限：
此设置允许通过为特定 API 组和资源（例如 Pod 或部署）指定操作（例如创建、读取、更新或删除）来进行精确控制。权限甚至可以限制于特定的资源实例，确保用户仅访问其任务所需的内容。
Kubeflow 支持三种类型的主体来分配角色：
Kubeflow强调最小权限原则，确保用户和进程只能访问绝对必要的内容，降低潜在风险。
该平台还受益于 Kubernetes 自动维护安全策略的功能。在启动过程中，Kubernetes API 服务器会更新默认集群角色和绑定，修复任何意外更改以确保安全设置保持不变。喜欢手动控制的组织可以禁用此功能。
Kubeflow 中的默认 RBAC 策略旨在向系统组件授予基本权限，而 kube-system 命名空间之外的服务帐户则没有任何权限。这种方法可确保审慎且安全的权限管理。
红帽 2024 年的一份报告显示，46% 的组织因 Kubernetes 安全事件而遭受损失。在 2023 年 4 月的一个著名案例中，Aqua Security 研究人员发现了针对暴露的 Kubernetes 集群的攻击，这些集群的 RBAC 设置配置错误。攻击者利用 API 服务器允许具有提升权限的匿名用户发出未经身份验证的请求。
为了减轻此类风险，使用 Kubeflow 的组织应主动监控 RBAC 配置并定期审核权限。利用 Kubernetes 日志记录和监控工具可以帮助跟踪访问尝试和权限更改，从而能够快速检测和响应潜在威胁。
在分布式 Kubeflow 部署中，保护服务之间的网络通信同样重要。人工智能工作流程通常涉及多个互连的组件，维护安全的通信通道对于保持系统完整性至关重要。
以下总结比较了这些平台的安全功能。
基于我们全面的安全评估，本摘要强调了平台之间的主要区别，为组织确定最适合其需求的平台提供了清晰的指南。每个平台在安全性方面都有自己的优势，下面的比较提供了对其核心属性的快速概述。
Prompts.ai 凭借其企业级治理、简化的 AI 编排、详细的审计跟踪和实时 FinOps 功能而脱颖而出。这些功能可确保强大的数据保护和成本透明度。
Amazon SageMaker leverages AWS's well-established security framework, featuring strong encryption, seamless integration with AWS Identity and Access Management (IAM), and multiple compliance certifications. It’s an excellent option for organizations already using AWS, though it may require advanced AWS expertise to maximize its potential.
Azure 机器学习在混合和多云环境中表现出色，可与 Active Directory 等 Microsoft 企业工具无缝集成。其安全框架旨在补充微软的生态系统，为已经投资其工具的企业提供可靠的选择。
Kubeflow 以其基于 Kubernetes 的开源架构提供了无与伦比的灵活性。其 Kubernetes 基于角色的访问控制 (RBAC) 可实现高度精细的安全管理，但需要大量 Kubernetes 专业知识才能有效运行。
此细分说明了每个平台如何与各种运营和安全优先级保持一致。例如，Prompts.ai 不仅提供强大的安全性，还集成了 FinOps 工具，可提高成本可见性和运营效率，这对于优先考虑安全和财务监督的组织来说是一个额外的优势。
最终，理想的平台取决于平衡安全要求、操作复杂性和团队中可用的专业知识。
When selecting an AI orchestration platform, it’s crucial to align your choice with your security needs, infrastructure setup, and level of technical expertise. Each platform caters to distinct enterprise requirements, so understanding their strengths will help guide your decision.
对于优先考虑安全和成本管理的美国企业来说，Prompts.ai 脱颖而出。它提供强大的保护和完全的成本透明度，将企业级治理与实时 FinOps 工具相结合。这使您可以清楚地了解人工智能支出，同时保持严格的安全措施。其统一的界面简化了操作，最大限度地降低了与管理多个工具相关的风险，并减少了因工具蔓延而导致的潜在漏洞。
对于与 AWS 深度集成的组织来说，Amazon SageMaker 是自然之选。其 VPC 隔离和无缝 IAM 集成等功能使其成为已经使用 AWS 基础设施的公司的绝佳选择。然而，要充分利用其安全功能，对 AWS 工具的深入了解至关重要，这可能会增加运营开销。
Similarly, Azure Machine Learning is ideal for companies that rely on Microsoft’s ecosystem. Its integration with Active Directory and hybrid cloud capabilities provides flexibility for businesses transitioning between on-premises and cloud setups, all while maintaining consistent security policies.
为了实现最大程度的定制，Kubeflow 凭借其开源架构提供了无与伦比的控制。拥有高级 Kubernetes 专业知识的组织可以创建高度定制的安全配置。然而，这种程度的灵活性伴随着复杂性的增加以及对专业技术技能的需求。
美国企业在实施安全措施时也应牢记共同责任模式。针对人工智能平台和应用程序级别的分层方法对于防范快速注入和有毒内容生成等风险至关重要。
Ultimately, the right choice depends on balancing your security priorities with operational complexity and your team’s technical capabilities. For those seeking a balance between security and cost efficiency, Prompts.ai’s integrated approach is a strong contender. On the other hand, businesses with specific ecosystem dependencies may find the tailored benefits of SageMaker, Azure ML, or Kubeflow more suitable. By considering these insights, you can confidently select a platform that aligns with your organization’s unique needs.
在评估人工智能模型编排平台时，请确保数据保护是重中之重。需要寻找的关键功能包括对静态和传输中的数据进行加密，以及强大的用户访问控制以阻止未经授权的访问。包含实时威胁检测和缓解的平台可以帮助在漏洞成为严重问题之前识别和解决它们。
同样重要的是，确认平台遵守相关行业标准和法规，例如 GDPR 或 HIPAA（如果这些标准和法规适用于您的运营）。安全数据处理、漏洞管理和审核日志记录等其他保护措施可以显着增强人工智能工作流程的安全性，最大限度地降低数据泄露和其他安全挑战的风险。
Prompts.ai 使企业能够在不影响安全性的情况下密切关注其支出。借助实时成本跟踪、动态路由和集成 FinOps 工具等功能，组织可以轻松监控和微调其支出。
在安全方面，Prompts.ai 提供安全的 API 访问、基于角色的权限和详细的审计跟踪。这些工具协同工作，可以保护敏感数据、确保合规性并保持 AI 工作流程的安全和财务透明。
有效管理 Kubeflow 或 Amazon SageMaker 等人工智能平台的安全功能需要平衡地结合技术知识和实践经验。关键专业领域包括对数据加密技术、用户访问管理和网络安全协议的深入了解。同样重要的是精通 GDPR、HIPAA 和 SOC 2 等合规标准，确保工作流程符合监管要求。
云安全工具、容器编排和 AI/ML 工作流程的实践经验可以使管理员能够设计和维护适合其组织特定需求的安全措施。鉴于人工智能领域的安全威胁和最佳实践不断变化，致力于持续学习对于保持领先地位至关重要。
