【要約】Oracle AI Database Private Agent Factory を構築してみてみた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
エンタープライズのシステム開発者が、AI Agentを導入する際に、データの機密性と認証情報の管理に直面する。具体的には以下の課題がある。
- ・AI Agentが参照する業務データと、プラットフォームの管理データを混在させると、セキュリティリスクが高まる。
- ・LLMへの接続にAPI署名秘密鍵を使用すると、鍵の漏洩リスクや管理コストが増大する。
- ・規制対象業界では、完全に隔離された環境（Air-Gapped）での実行が求められる。
// Approach
開発者が、セキュアなAI Agent基盤を構築するために、OCIの機能を組み合わせた構成を採用した。以下のステップで環境を構築する。
- ・OCI MarketplaceからPAF VMをデプロイし、Oracle Linux 8環境を準備する。
- ・Autonomous AI DatabaseをPAF専用リポジトリとして構築し、業務データ用スキーマと分離する。
- ・PAF VMにDynamic Groupを設定し、Instance Principalを用いてOCI Generative AIへ安全に接続する。
- ・Database Walletを用いて、PAF VMからAutonomous AI Databaseへのセキュアな接続を確立する。
// Result
開発者が本構成を適用することで、高度なセキュリティを維持したAI Agent構築基盤を実現した。
- ・PAFのリポジトリと業務データを分離し、最小権限の原則に基づいたデータ管理が可能となった。
- ・API署名秘密鍵を管理することなく、Instance Principalによる安全なLLM利用を実現した。
- ・ノーコード環境でのModel ManagementやAgent Builderの利用が確認できた。
Senior Engineer Insight
> エンタープライズAIの導入において、セキュリティと運用の分離は不可欠である。本構成は、リポジトリの分離やInstance Principalの活用により、実戦に耐えうる設計となっている。ただし、MarketplaceのVMはマネージドサービスではないため、OSのパッチ適用やバックアップ等の運用責任がユーザー側に残る点に注意が必要だ。スケーラビリティの観点では、VCNやLoad Balancerの設計が鍵となる。