Indfør OPA som policy-lag i AI- og dataprocesser

AI-løsningerne eksploderer, data-mængderne vokser - og compliance-kravene banker hårdere end nogensinde på. Hvor efterlader det udviklere, data engineers og ML-teams, der skal levere hurtigt uden at gå på kompromis med sikkerhed, privatliv og governance? Svaret kan meget vel staves OPA (Open Policy Agent)

Det lille open-source policy-powerhouse er på rekordtid blevet en defacto-standard til at koble klare regler og kontroller direkte ind i moderne software- og dataplatforme.

I denne artikel stiller IT Forum Danmark skarpt på, hvordan du kan indføre OPA som policy-lag i AI- og dataprocesser - fra de første mikro-services i Kubernetes til fuldblods MLOps-pipelines og LLM-tjenester. Vi viser, hvordan du:

  • Designer en fleksibel arkitektur, hvor OPA nemt flettes ind som sidecar, agent eller central beslutningstjeneste.
  • Skruer policies sammen, så de håndterer alt fra PII-maskering og data residency til prompt-filtrering og rate limiting på inferens-kald.
  • Går fra PoC til produktion med GitOps, versionering, SLO’er og et governance-setup, der imponerer både DPO’en og CISO’en.

Uanset om du kæmper med at holde styr på dataklassifikation i din feature store, eller du vil sikre, at den nye GPT-service først svarer efter et menneske har godkendt følsomme outputs, så giver OPA dig et samlet regelsæt - skrevet i Rego, distribueret som bundles og logget til revision. Og jo, vi dykker også ned i performance, caching og skalerbarhed, så arkitekten i dig kan sove roligt om natten.

Lyder det som noget, der kan gøre dit AI-setup både hurtigere, sikrere og mere compliant? Så læn dig tilbage, og lad os tage rejsen fra koncept til køreklare policies. Velkommen til Fremtidens IT - og velkommen til OPA.

Indfør OPA som policy-lag i AI- og dataprocesser

Arkitektur og integrationsmønstre: Sådan spiller OPA sammen med din stak

Komponent Formål Bemærkninger i AI-/data-kontekst
Rego Policy-sproget der beskriver hvad der må ske - ikke hvordan. Udtryk regelsæt for fx “PII må kun bruges til træning hvis samtykke = true”.
PDP (Policy Decision Point) Beregn beslutningen (allow/deny, score, labels m.m.). Kan køre som sidecar ved en ML-model eller som delt tjeneste for hele dataplatformen.
PEP (Policy Enforcement Point) Det kode- eller infrastruktursted der spørger PDP’en og håndhæver svaret. Et Spark-job kan fx droppe rækker mærket “sensitive” hvis beslutningen er deny.
Policy bundles Versionerede, signerede pakker af Rego + data. Distribuér via OCI-registres eller S3 til alle noder for deterministiske beslutninger.
Decision logging Emit JSON-logs med input, output og metadata. Feed dem til SIEM, data lineage-værktøjer eller model monitoring for auditability.

2. Driftsmønstre - Hvor placerer du hjernen?

  1. Sidecar - ét OPA-eksemplar per applikations- eller ML-pod. Giver lav latency, isolering og zero-trust-noder. Typisk i Kubernetes.
  2. Host-agent - én OPA pr. node eller VM. Godt når mange containere kører samme policy, fx i databehandlingsklynger.
  3. Central service - skalérbar, autoskalet OPA-klynge bag en load balancer. Bruges til globale beslutninger som formålsstyring og quota.

Best practice: start med sidecars for udviklernes kontrol, migrér til hybrid (sidecar + central cache) for store workloads.

3. Integrationsmønstre i den moderne ai- og datastak

  • Validér labels (data-sensitivity, model-risk-level) før en pod får lov at starte.
  • Håndhæv, at GPU-workloads kun kører i bestemte namespaces, og at modelartefakter er scannet for licenser.

Api-gateways & microservices

  • Envoy/NGINX: indskyd OPA som ext_authz for rate limiting på inferenskald baseret på abonnementstype.
  • GraphQL-gateways: row/field-level adgang til features i realtid, styret af samtykke.

Data pipelines / etl

  • Spark, Flink, dbt: wrap læse/skrivetrin i PEP-hooks - OPA afgør om kolonnen “address” skal maskeres eller droppes.
  • Schedule-tid: OPA validerer, at pipeline-grafen ikke flytter data uden for region.

Stream processing

  • Kafka Connect eller Pulsar IO kalder OPA per event-batch: “må denne record streames til US topic?”
  • OPA kan berige beslutningen med taksonomi-metadata fra Glue/Data Catalog.

Feature stores

  • Valider, at kun lav-risiko-features bruges i produktions-inferens.
  • Log begrundelser - senere kan datateamet forklare, hvorfor en feature blev afvist.

Mlops & llm-tjenester

  • Model Registry: OPA beslutter om en model må promotes til “production” baseret på bias-scan-score.
  • Prompt-gate: OPA filtrerer brugergenererede prompts for PII eller jail-break-forsøg før de når LLM’en.
  • Resultat-gate: post-processing PEP beder OPA om lov til at returnere svar, ellers human-in-the-loop.

4. Performance, caching og skalerbarhed

  • In-memory eval: Rego kompileres til AST og kører lokalt - typisk <1 ms for simple regler.
  • Bundle-etag caching: OPA downloader kun nye policies ved versions-skifte.
  • Partial evaluation: pre-beregn statiske dele af regler for at minimere runtime-CPU.
  • Decision caching: slå resultat-cache til i high-QPS API-gateways med lav variationsgrad.
  • Horizontal scaling: central OPA-klynge kan skaleres som enhver stateless web-service; udnyt decision_log_service til asynkron log-upload.
  • Fallback-strategier: definer tidsouts - ukritiske workloads kan “fail-open”, mens PII-kritiske skal “fail-closed”.

Sammenlagt bliver OPA et letvægts-policy-lag, der kan bo alle steder i stakken - uden at slæbe tung Java eller gateway-monolitter med sig. Når byggeklodserne er forstået, kan du rulle styringen ud med samme infrastructure-as-code-disciplin som resten af platformen.

Use cases og policy‑eksempler til AI og data

AI-projekter flytter hurtigt fra eksperimenter til mission-kritiske tjenester. Hver ny pipeline - fra feature store til LLM-API - øger risikoen for, at følsomme data lækker, at regulatoriske krav misligholdes, eller at omkostninger løber løbsk. Med Open Policy Agent (OPA) kan du samle styring ét sted og anvende den på tværs af hele data- og AI-værdikæden.

Typiske brugsscenarier

  1. Finmasket adgangskontrol
    Problem: Ikke alle må se alle kolonner eller rækker i en model-trænings­databank.
    Policy-mønster: Attribute-Based Access Control (ABAC) med dynamiske row_level og column_level tags.
    Rego-idé: Slå op i ACL-tabeller for subject.department + data.sensitivity og returnér en liste af autoriserede felter. Resultatet injekteres som en WHERE/SELECT-filter i din query engine.
  2. Dataklassifikation & PII-maskering
    OPA kalder et DLP-service, der tagger felter som PERSON_NAME eller IDNR. Hvis purpose != "fraud-detection", udstedes en obligation om at maskere eller hash’e værdierne inden data forlader pipeline.
  3. Samtykke- og formålsstyring (Purpose Binding)
    Ved inferens checkes, om det indsamlede samtykke dækker den konkrete purpose (marketing, profiling osv.). OPA kan afvise eller kræve re-consent, før næste proces-trin udføres.
  4. Data residency
    Forespørgsler der krydser regionsgrænser får OPA til at sammenholde geo-metadata fra datalokation, behandlingsknude og brugerens kontrakt. Er behandlingsnoden uden for EU, udstedes et “deny” eller en rewrite til en EU-hosted service.
  5. Cost / Rate limiting for inferens
    LLM-kald koster tokens og penge. OPA kan returnere decision = allow samt en budget_remaining-værdi. Din gateway tæller ned - er budgettet nul, bliver svaret HTTP 429.
  6. Prompt & Response-filtrering
    Prompt: Check for PII eller jailbreak-mønstre før teksten sendes til modellen.
    Response: Kør output igennem policy, der scanner for toxic content; hvis score > threshold, kræv human review (human-in-the-loop).
  7. Modelvalg baseret på risikoniveau
    OPA kan fungere som policy router: Hvis data er confidential og risikoniveau = high, brug intern, kontrolleret model; ellers en kommerciel SaaS-model. Politikken tager højde for latency, SLA og certificeringer (SOC 2, ISO 27001).
  8. Human-in-the-loop-krav
    Visse beslutninger (fx kreditafslag) kræver menneskelig godkendelse. OPA vender {"allow": false, "require_human": true}. Workflow-motoren sender sagen til sagsbehandler, logger beslutning og gensender til OPA som bekræftet.
  9. Audit & forklarbarhed
    OPA’s decision logging lagrer input, result og metrics. Kombineret med model-metadata (feature importance, SHAP-værdier) kan du rekonstruere hele beslutnings­grundlaget i audits eller ved brugerindsigter (GDPR art. 15).

Policy-mønstre i praksis

Mønster Når det bruges Typisk Rego-struktur
ABAC Finmasket adgang, data residency allow { subject.roles[_] == "analyst"; object.region == subject.region }
Risk Scoring Modelvalg, HITL-krav risk := sum([d1, d2]) ; allow { risk < 5 }
Obligations Maskering, logging mask_fields := {"email", "phone"}
Budget Enforcement Rate limiting remaining := user.quota - input.tokens

Opsummering

Med OPA som fælles policy brain kan du lave decoupled governance, hvor regler skrives én gang og håndhæves fra SQL-lag til API-gateways og MLOps-platforme. Resultatet er hurtigere compliance, færre manuelle kontroller og en AI-stack, der kan skalere sikkert frem mod de næste reguleringsbølger.

Roadmap og best practices: Fra pilot til drift i skala

  1. Definér målarkitektur & succeskriterier
    • Kortlæg beslutningspunkter (API-kald, datalagring, ML-inferens) og placer PDP/PEP-komponenter.
    • Vælg deployment-mode (sidecar, agent, central) pr. domæne og skitser netværks- & latency-krav.
    • Formuler SLO’er for policy-latency, tilgængelighed og fejl-rate. Fastlæg fallback-regler, fx “fail-open” under development og “fail-closed” i prod.
  2. Proof-of-Concept (4-6 uger)
    • Vælg én høj-værdi use case (f.eks. row-level adgangskontrol i feature store).
    • Implementér 3-5 kerneregler i Rego, udstil /v1/data-endpoint og mål performance.
    • Demonstrér decision logging & visualisering i Grafana/Tempo.
  3. Policy-katalog og domæneejerskab
    • Etabler Policy Design Guide (naming-convention, test-strategi, modulstruktur).
    • Fordel ansvar efter “you build it, you own it” - domæneteams ejer deres egne bundles.
    • Central platform-enhed stiller platform-policies (PII-maskering, data residency) til rådighed som libraries.
  4. GitOps, CI/CD & test
    • Alle Rego-filer i git, versionér via semver.
    • Automatiske conftest/opa test-kørsler ved pull request.
    • Implementér policy-staging: dev → staging → prod med canary-trafik (1-5 %).
  5. Change management & stakeholder-alignment
    Rolle Ansvarspunkt
    Juridisk/DPO Kortlæg lovkrav (GDPR, AI-forordning), godkend “high-risk” policies.
    Data-ejer Datascopes, klassifikation, consent-modeller.
    Platform-team Drift, SLO’er, ensartet telemetry.
  6. Observabilitet & drift i skala
    • Eksporter decision logs til OpenTelemetry; korrelér med trace-ID fra microservices.
    • Sæt SLO’er: P99 decision latency < 10 ms, PDP-uptime > 99.95 %.
    • Alarmer på policy-fejlrate > 0.1 % eller fallback-aktivering.

Sikkerhed & fallback-strategier

  • Signér bundles og verificér SHA-256 i sidecars.
  • Brug mTLS mellem PEP og PDP for at hindre “policy injection”.
  • Konfigurer adaptive caching: korte TTL for PII-kritiske beslutninger, længere for statiske.
  • Etabler graceful degradation: hvis PDP ikke svarer, log beslutningen, informer bruger og kør reduceret funktionalitet.

Governance-principper

  • Policy as Code er en first-class asset - samme review-processer som applikationskode.
  • Quarterly policy-audits med repræsentanter fra compliance, data og security.
  • Automatisk rapportering af “top-denied” queries for at opdage fejlkonfiguration eller misbrug.

Anti-patterns du skal undgå

  • “Big-bang” rollout uden canary - resulterer i uforudsete stop af forretningskritiske flows.
  • Hardkode policy-parametre i applikationskode - gør ændringer langsomme og skaber driftsgæld.
  • Central “godkender-gate” for hver policy-ændring - dræber domæneteamets ansvar og hastighed.
  • Ignorere decision logs - uden feedback-loop bliver false positives aldrig udbedret.

Indholdsfortegnelse