فصل ۶: پایش، سخت‌سازی امنیتی، آزمون‌ها و تحویل نهایی

۶.۱ معماری Observability

پلتفرم GPU-as-a-Service به دلیل ماهیت چندلایه و ناهمگونی منابع سخت‌افزاری، به معماری منسجم Observability نیاز دارد. این معماری بر سه مؤلفه اصلی متریک‌ها (Metrics)، لاگ‌ها (Logs) و ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing) تکیه دارد. در لایه پایه، Prometheus نقش موتور گردآوری و نگهداشت داده‌های time-series را ایفا می‌کند و با تکیه بر Service Discovery در Kubernetes، اهداف پایش را به‌صورت خودکار شناسایی و ثبت می‌نماید.

پایش منابع GPU با NVIDIA DCGM Exporter انجام می‌شود؛ به‌گونه‌ای که متریک‌هایی مانند دمای GPU، میزان استفاده از حافظه، توان مصرفی و خطاهای سخت‌افزاری استخراج و منتشر می‌گردد. این داده‌ها در کنار متریک‌های سطح Kubernetes (از جمله مصرف CPU و حافظه Pod ها) تحلیل می‌شوند تا تصویری یکپارچه از وضعیت بار کاری و سلامت زیرساخت فراهم شود. در ادامه، Alertmanager وظیفه مدیریت چرخه هشدارها را بر عهده دارد و با سازوکارهای grouping و throttling، از تولید هشدارهای تکراری و پرنویز جلوگیری می‌کند.

در لایه ارائه، Grafana به‌عنوان ابزار بصری‌سازی به کار گرفته شده و داشبوردهای متناسب با نقش‌های مختلف عملیاتی و توسعه‌ای را در اختیار قرار می‌دهد. برای تأمین مقیاس‌پذیری در سناریوهای چندکلاستری، معماری Prometheus مبتنی بر federation طراحی شده است. اجزای پایش نیز در یک Namespace اختصاصی مستقر شده‌اند و با اعمال NetworkPolicy، دسترسی‌ها به حداقل لازم محدود گردیده است. در این چارچوب، نگهداشت متریک‌ها برای حداقل سه ماه، با granularity متغیر متناسب با نوع داده و نیاز تحلیلی، پیش‌بینی شده است.

۶.۲ پیاده‌سازی Monitoring و داشبوردهای GPU

استقرار سامانه پایش در دو گام پیش رفته است. ابتدا NVIDIA GPU Operator به‌صورت خودکار DCGM Exporter را روی همه نودهای دارای GPU مستقر می‌کند. این Exporter با استفاده از DCGM API به درایور NVIDIA متصل می‌شود و متریک‌های لحظه‌ای را در قالب سازگار با Prometheus در اختیار قرار می‌دهد. سپس، Prometheus Operator با Helm Chart رسمی نصب شده و از طریق تعریف ServiceMonitor، اهداف پایش به‌صورت اعلانی (declarative) معرفی شده‌اند.

داشبوردهای Grafana در سه سطح طراحی شده‌اند:  
1) داشبورد کلاستر برای ارائه نمای کلی از وضعیت نودها و GPU ها،  
2) داشبورد Namespace برای تیم‌های توسعه با تمرکز بر مصرف منابع JupyterHub و Notebook های فعال،  
3) داشبورد تخصصی GPU شامل نمودارهای دما، توان، memory utilization و GPU utilization.  
به‌منظور تسهیل تحلیل، این داشبوردها از متغیرهای پویا استفاده می‌کنند تا جابه‌جایی بین نودها و Namespace ها بدون نیاز به بازپیکربندی دستی انجام شود.

در حوزه هشدارهای بحرانی، قوانین alerting در Prometheus تعریف شده‌اند که از جمله آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: دمای GPU بالاتر از 85 درجه، استفاده از حافظه GPU بیش از 90 درصد، خطاهای ECC در حافظه GPU، و قطع ارتباط با DCGM Exporter. مسیر ارسال این هشدارها در Alertmanager به کانال‌هایی مانند Slack و ایمیل متصل است. برای کاهش false positive نیز inhibition rules در نظر گرفته شده تا در صورت فعال بودن هشدارِ علت اصلی، هشدارهای وابسته به‌طور خودکار سرکوب شوند.

۶.۳ پیاده‌سازی Logging و Audit Trail

زیرساخت Logging با هدف جمع‌آوری متمرکز، نمایه‌سازی و امکان جستجوی سریع طراحی شده است. در این معماری، Fluent Bit به‌عنوان agent سبک‌وزن روی همه نودها اجرا می‌شود و لاگ‌های کانتینرها را از مسیر /var/log/containers دریافت می‌کند. پس از پردازش اولیه و enrichment با metadata های Kubernetes (از جمله نام Pod، Namespace و label ها)، داده‌ها به Elasticsearch ارسال می‌شوند. Elasticsearch نیز با سازمان‌دهی لاگ‌ها در index های روزانه، امکان تحلیل و بازیابی مؤثر را فراهم می‌کند.

برای مدیریت چرخه حیات داده‌ها، سیاست Index Lifecycle Management اعمال شده است؛ به این ترتیب لاگ‌های قدیمی‌تر از 30 روز به warm storage منتقل می‌شوند و پس از 90 روز حذف می‌گردند. Kibana به‌عنوان رابط تحلیل و جستجو مورد استفاده قرار گرفته و داشبوردهایی برای الگوهای رایج خطا و رویدادهای امنیتی آماده شده است. کنترل دسترسی نیز با Spaces در Kibana پیاده‌سازی شده تا هر تیم صرفاً به لاگ‌های Namespace مربوط به خود دسترسی داشته باشد.

در بخش Audit Trail، Kubernetes Audit Logs فعال شده و با تعریف سیاست‌های دقیق، رویدادهای حساس مانند ایجاد/حذف Secret ها، تغییرات RBAC و دسترسی به منابع GPU ثبت می‌شوند. لاگ‌های audit در index مجزا نگهداری شده و با retention policy طولانی‌تر (یک سال) ذخیره می‌گردند. افزون بر نگهداشت، alert های خودکار برای الگوهای مشکوک—از جمله تلاش‌های ناموفق احراز هویت به‌صورت متوالی، دسترسی به منابع غیرمجاز و تغییرات ناگهانی در پیکربندی‌های حیاتی—تنظیم شده است.

۶.۴ پیاده‌سازی Alerting

در معماری پایش، هشداردهی حلقه اتصال بین داده‌های خام متریک و اقدام عملیاتی است. بر همین اساس، Alertmanager در کنار Prometheus مستقر شده تا مدیریت، گروه‌بندی و توزیع هشدارها به‌صورت متمرکز انجام گیرد.

قواعد هشدار در Prometheus در سه دسته تنظیم شده‌اند: هشدارهای زیرساختی، هشدارهای مرتبط با GPU و هشدارهای سطح اپلیکیشن. در لایه زیرساخت، سلامت Node ها، مصرف CPU و حافظه، و وضعیت دیسک پایش می‌شود. برای نمونه، قانون NodeMemoryPressure زمانی فعال می‌گردد که مصرف حافظه از 85 درصد فراتر رود و این وضعیت بیش از 5 دقیقه پایدار بماند.

برای GPU نیز قوانین اختصاصی در نظر گرفته شده است؛ از جمله پایش دمای کارت‌ها، استفاده از حافظه GPU و وضعیت عملیاتی DCGM Exporter. به‌عنوان مثال، هشدار GPUTemperatureHigh در صورت عبور دمای GPU از 80 درجه سانتی‌گراد با اولویت بالا صادر می‌شود تا احتمال آسیب سخت‌افزاری کاهش یابد.

Alertmanager با الگوی routing tree پیکربندی شده است تا هشدارها بر مبنای severity و منشأ، به مسیرهای متفاوت هدایت شوند. هشدارهای critical به‌صورت فوری به تیم DevOps ارسال می‌شوند، در حالی‌که هشدارهای warning پس از گروه‌بندی، در بازه‌های زمانی مشخص توزیع می‌گردند تا از alert fatigue جلوگیری شود. برای کنترل تکرار هشدار نیز سازوکارهای inhibition و silencing به کار گرفته شده‌اند؛ به‌طور نمونه، در صورت خارج شدن کامل یک Node از دسترس، هشدارهای مربوط به Pod های همان Node به‌صورت خودکار سرکوب می‌شوند تا تمرکز تیم روی علت اصلی باقی بماند.

۶.۵ هاردنینگ امنیتی در سطح کلاستر کوبرنتیز

سخت‌سازی امنیتی کلاستر Kubernetes با رویکرد چندلایه و مبتنی بر اصل defense in depth انجام شده است. اقدامات اجرایی با اتکا به CIS Kubernetes Benchmark و توصیه‌های امنیتی NSA طراحی و پیاده‌سازی گردید.

در سطح احراز هویت و مجوزدهی، RBAC (Role-Based Access Control) به‌صورت دقیق تنظیم شده است. به‌جای اتکا به ClusterRole های پیش‌فرض با دامنه دسترسی وسیع، Role های سفارشی بر اساس اصل least privilege تعریف گردید. برای هر Namespace، ServiceAccount های مجزا ایجاد و فقط دسترسی‌های ضروری به آن‌ها اعطا شد. همچنین استفاده از ServiceAccount پیش‌فرض در Namespace ها غیرفعال شده تا احتمال دسترسی‌های ناخواسته کاهش یابد.

Pod Security Standards در سه سطح Privileged، Baseline و Restricted تعریف و اعمال شده‌اند. برای Namespace های حساس، از جمله فضای کاری کاربران، سطح Restricted در نظر گرفته شده که محدودیت‌هایی مانند منع اجرای Container با کاربر root، الزام به تعریف resource limits و جلوگیری از به‌کارگیری قابلیت‌های پرریسک Linux را شامل می‌شود.

در لایه شبکه، NetworkPolicy به‌منظور microsegmentation پیاده‌سازی شده است. سیاست پیش‌فرض برای ترافیک ورودی به Pod ها حالت deny دارد و ارتباطات مجاز فقط به‌صورت صریح تعریف می‌شوند. این رویکرد zero-trust سبب می‌شود در صورت نفوذ به یک Pod، امکان lateral movement در کلاستر تا حد زیادی محدود گردد.

برای حفاظت از داده‌های حساس، Secret ها در etcd به شکل رمزنگاری‌شده ذخیره می‌شوند. پیکربندی encryption at rest با KMS provider فعال شده و کلیدهای رمزنگاری نیز به‌صورت دوره‌ای چرخش داده می‌شوند. دسترسی به API Server صرفاً از طریق TLS نسخه 1.3 و با cipher suite های قوی مجاز است و پروتکل‌های قدیمی‌تر غیرفعال شده‌اند.