Drift-Aware Governance-as-Code for Agentic Cloud Operations: Formalizing State Certifiability and Testing Dynamic Authority Control in an AWS Testbed

في عالمنا الرقمي الحديث، تعتمد الشركات على شبكات واسعة من خوادم الكمبيوتر والأدوات البرمجية لإدارة أعمالها. وللحفاظ على سير هذه الأنظمة بسلاسة، تستخدم المؤسسات برامج مؤتمتة، غالباً ما تعمل بالذكاء الاصطناعي، لاتخاذ القرارات وإصلاح المشكلات دون تدخل بشري. يمكن لهذه البرامج زيادة نطاق الخدمات، أو تغيير إعدادات الأمان، أو إعادة تشغيل المكونات المعطلة في جزء من الثانية. ومع ذلك، تعمل هذه الوكلاء المؤتمتين بناءً على "خريطة" للنظام الذي يُفترض بهما إدارته. هذه الخريطة هي قائمة من القواعد والتكوينات التي تصف كيف ينبغي أن يكون شكل النظام. وتنشأ المشكلة عندما يتغير النظام الفعلي بطرق لا تعرفها الخريطة. وتسمى هذه الفجوة بين ما ينبغي أن يكون عليه النظام وما هو عليه بالفعل في أي لحظة معينة بـ "الانحراف" (drift). فإذا حاول وكيل مؤتمت إصلاح مشكلة باستخدام خريطة قديمة، فقد يقوم بتغيير قد يكون آمناً وفقاً للخريطة ولكنه خطير في الواقع. ويتمثل التحدي الجوهري للمهندسين في تحديد متى تصبح الخريطة غير موثوقة لدرجة تستوجب توقف الوكيل عن إجراء التغييرات وانتظار إنسان للتحقق من الوضع.

لقد شرع فريق من الباحثين في حل هذه المشكلة تحديداً عبر ابتكار طريقة جديدة لحوكمة هؤلاء الوكلاء المؤتمتين. فقد طوروا نظاماً يتحقق باستمرار من مدى انحراف النظام الحقيقي عن تصميمه المقصود. وبدلاً من مجرد التحقق مما إذا كانت القاعدة قد نُفذت أم لا، يقيس نظامهم جودة المعلومات التي يستخدمها الوكيل. وقد أطلقوا على هذا المفهوم اسم "قابلية التصديق على الحالة" (state certifiability)، والتي تعني ببساطة طرح السؤال التالي: هل لدينا أدلة موثوقة كافية للقول بأن فهم الوكيل للنظام دقيق بما يكفي للسماح له بالتحرك؟ إذا كانت الأدلة ضعيفة بسبب تغير النظام بشكل كبير أو لأن البيانات قديمة جداً، فإن النظام يقلل تلقائياً من سلطة الوكيل. هو لا يغلق الوكيل تماماً؛ بل يحرمه من القدرة على إجراء تغييرات كبيرة وخطيرة، بينما يسمح له في الوقت نفسه بالقيام بمجموعة صغيرة وآمنة من الإجراءات المصممة لإصلاح المشكلة واستعادة النظام.

ولاختبار هذه الفكرة، بنى الباحثون بيئة محكومة باستخدام "أمازون ويب سيرفيسز" (AWS)، وهي منصة حوسبة سحابية شهيرة. لقد أنشأوا بيئة اختبار حيث يمكنهم محاكاة مستويات مختلفة من الانحراف، بدءاً من عدم وجود تغييرات على الإطلاق وصولاً إلى حالات التباين الفوضوي الشديد بين الخطة والواقع. وأجروا آلاف التجارب حيث حاول وكلاء مؤتمتون تنفيذ مهام مثل تدوير كلمات المرور الأمنية، أو زيادة حجم أعباء العمل الحاسوبية، أو عزل الموارد المخترقة. وقارنوا بين ثلاثة نهج مختلفة: ترك الوكلاء يعملون دون أي قيود، واستخدام مجموعة قياسية من القواعد الثابتة التي لا تتغير بناءً على حالة النظام، ونظامهم الجديد "المدرك للانحراف" الذي يعدل سلطة الوكيل في الوقت الفعلي. كانت النتائج مذهلة؛ فعندما كان النظام في حالة انحراف شديد، خرق الوكلاء غير المقيدين القواعد بنسبة 92.3% من المرات. بينما خرق الوكلاء ذوو القواعد الثابتة القواعد بنسبة 55.2% من المرات. أما الوكلاء الذين تحكمهم منظومتهم الجديدة المدركة للانحراف، فقد خرقوا القواعد بنسبة 25% فقط. وأظهر هذا أنه من خلال جعل سلطة الوكيل تعتمد على مدى فهمه للحالة الراهنة للنظام، استطاع الباحثون تقليل مخاطر الأخطاء الخطيرة بشكل كبير.

كما استكشفت الدراسة ما يحدث عندما يقرر النظام حظر وكيل ما. فهناك خوف شائع من أن حظر الوكيل قد يمنعه من إصلاح مشكلة حرجة، مما يترك النظام معطلاً. وقد اختبر الباحثون تصميماً محدداً حيث يُسمح للوكيل، حتى عند حظره، بالقيام بمجموعة محدودة من "إجراءات الاستعادة فقط"، مثل عزل خادم مخترق أو التراجع عن تغيير سيئ. ووجدوا أن هذا النهج يمثل حلاً وسطاً ذكياً. فالحظر الصارم الذي يوقف جميع الإجراءات قلل من مخاطر التحركات غير الآمنة بأكثر من 80%، ولكنه منع الوكيل من إصلاح المشكلة في معظم الحالات. ومع ذلك، فإن نهج "الاستعادة فقط" قلل من مخاطر التحركات غير الآمنة بنسبة 55% تقريباً، بينما سمح للوكيل بإصلاح المشكلة بنجاح في نحو 84% من الحالات. وقد أثبت هذا أنه من الممكن الحفاظ على سلامة النظام دون شله، بشرما يتم السماح للوكيل باتخاذ خطوات محددة ومعتمدة مسبقاً لاستعادة النظام.

كانت واحدة من أهم نتائج البحث تتعلق بطبيعة "نقطة الحظر". فقد وضع الفريق عتبة محددة يتوقف عندها الوكيل عن عمليات تشغيله العادية، آملين أن يمثل هذا الرقم نقطة كسر طبيعية يصبح فيها النظام خطيراً جداً للإدارة. ومع ذلك، أظهرت بياناتهم أن خطر وقوع الأخطاء لم يقفز فجأة عند ذلك الرقم المحدد، بل زاد تدريجياً مع زيادة انحراف النظام عن خطته. وهذا يعني أن قرار حظر الوكيل ليس اكتشافاً لقانون طبيعي، بل هو قرار سياساتي مدروس؛ وهو قرار تنظيمي مفاده: "نحن مستعدون لقبول بعض المخاطر، ولكن بمجرد أن يتجاوز عدم اليقين هذا الحد، لن نعود نثق في خريطة الوكيل". وخلص الباحثون إلى أنه لا يوجد رقم سحري واحد يصلح لكل المواقف؛ بل يجب على المؤسسات اختيار حدودها الخاصة بعناية بناءً على احتياجاتها المحددة ومدى تحملها للمخاطر.

كما أكدت الدراسة أن النظام الجديد يعمل حتى عندما تكون البيانات التي يعتمد عليها غير كاملة. فقد اختبروا أداء النظام عندما كانت قياسات الانحراف غير دقيقة تماماً أو عندما كانت البيانات قديمة بعض الشيء. وظل النظام قوياً، حيث حدد المواقف الخطيرة وقيد سلطة الوكيل في معظم الحالات. علاوة على ذلك، أجروا عملية تحقق منفصلة باستخدام أوامر حقيقية ومباشرة على المنصة السحابية لضمان عمل النظام خارج نطاق المحاكاة. وفي هذه الاختبارات الواقعية، خفض النظام الجديد الإجراءات غير المصرح بها من قرابة 9% إلى ما يزيد قليلاً عن 1%، مما يثبت أن المفهوم لا يعمل نظرياً فحسب، بل يعمل في الممارسة العملية أيضاً. وتشير الأبحاث إلى أن مستقبل العمليات السحابية الآمنة والمؤتمتة يكمن في التعامل مع سلطة الوكيل كمتغير مرن. فمن خلال التساؤل المستمر عما إذا كان علم الوكيل موثوقاً بما يكفي لتبرير إجراء معين، يمكن للمؤسسات ترك أنظمتها المؤتمتة تعمل بشكل أسرع وأكثر حرية مع الحفاظ على قبضة محكمة على السلامة.