k8s-aibom 開源：唔改 Pod 都可盤點 Kubernetes 入面嘅影子 AI
靠設定同 image 線索辨認 AI 工作負載，未去到完整行為監察
公司可能連自己跑緊咩 AI 都答唔清
AI 專案好多時由小型試驗開始，開發團隊換咗模型、加咗 agent framework，或者臨時喺另一個 namespace 起服務，資產表未必跟得上。iThome 報道，Google Cloud 今次用 Apache 2.0 授權開源 k8s-aibom，目標係搵出 GKE 同其他 Kubernetes cluster 入面已登記或漏登記嘅 AI 工作負載。呢類 shadow AI 未必有人刻意偷跑，好多時只係部署快過公司內部嘅盤點同審批。
圖片：Google Cloud
一個 controller 點樣砌出份清單
裝好後，平台團隊先標籤要納入嘅 namespace，controller 就會監看 KServe、Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Job 同 CronJob，再由 container image、digest、環境變數、啟動參數、annotation 同 volume 設定搵線索。現版涵蓋 vLLM、Triton、TGI、Ollama 等 inference runtime，亦認得 LangChain、AutoGen、CrewAI、Milvus、Qdrant、pgvector，同部分訓練及評估工具。結果會寫入 AIBOM custom resource，亦可送去 Google Cloud Storage 或 webhook，格式跟 CycloneDX 1.6 ML-BOM。
輕手部署，但平台團隊仍有功夫做
Google Cloud 官方公告主打低侵入：工具只用一個冇特殊權限嘅 Deployment，唔使 sidecar、privileged DaemonSet、kernel access 或 eBPF，原有 Pod spec 同 CI/CD 都唔使郁。呢個做法對怕影響 production cluster 嘅 SRE 幾吸引。不過 Google 暫時冇提供預先建好嘅 container image 或 Helm repository，平台團隊要自行 build、放入 registry、設定權限同保存清單，部署成本始終存在。
Runtime 呢個字要睇清楚
官方雖然將佢定位做 runtime 盤點工具，但現版 controller 主要讀 Kubernetes API 入面嘅 workload spec 同 Pod status，再用 pattern matching 推斷內容，佢冇入 container 追 process、模型載入事件或對外連線。GitHub roadmap將 eBPF scraper、egress destination 同運行中 process 版本核實列入日後 v2，亦清楚畫出 v1 嘅界線。按現有設計推斷，自訂 image 名、藏喺 app config 嘅模型資料，或者程式運行時先揀嘅外部 AI API，都可能只得到模糊結果，甚至偵測唔到；官方文件亦冇提供誤報率或漏報率數字。
三級 confidence 唔可以撈亂
每項資料會標成 declared、inferred 或 unresolved。Declared 代表工程師已喺參數、環境變數或 annotation 寫明；inferred 代表工具靠 image 名等規則估出嚟；unresolved 就係知道有 AI 痕跡，但模型、權重、版本或 digest 仲講唔實。Declared 亦唔等於 verified，只代表設定有人寫過，未證明內容真確。項目 roadmap 要到 v1.1 先加入配合 Sigstore 或 OMS 簽署嘅 verified 級別，所以審查人員仍要跟進 inferred 同 unresolved 項目。
合規用途要同官方 marketing 分開睇
Google 用「audit-grade」形容呢套方案，又提到 EU AI Act、NIST AI RMF 同 ISO/IEC 42001。GCS sink 用最低寫入權限同 DoesNotExist precondition，的確有助防止同一路徑喺冇人知情下俾人覆寫。不過 repo 自己列明，k8s-aibom 唔會認證公司符合任何框架，輸出只係合規流程可採用嘅證據。CycloneDX 可令清單變成統一、機器可讀嘅格式；至於每欄資料準唔準、覆蓋齊唔齊，仍要靠偵測規則、權限設計、保存政策同人手覆核。
Alpha 階段適合由非關鍵環境開始
項目現時標為 v1.0 alpha，官方只建議用喺非關鍵觀察場景，亦講明佢唔屬於有正式支援嘅 Google 產品。對用 Kubernetes 跑內部 AI、RAG 或 agent 嘅企業同金融團隊，佢可以放喺資產盤點、保安審查同合規留證前段，補充 build-time 掃描同 cloud security posture 工具。公司 IT 可以先喺測試 cluster 對照一份已知清單，睇清楚偵測率、誤報情況同操作成本，再決定擴大到咩範圍。
參考來源
- iThome — Google Cloud開源k8s-aibom專案，協助盤點Kubernetes叢集內的AI工作負載 — original report
- Google Cloud：Introducing k8s-aibom on GKE — 核實架構、支援工作負載、輸出方式、confidence 分級同官方合規說法
- GoogleCloudPlatform：k8s-aibom GitHub repository — 核實 Apache 2.0 授權、alpha 狀態、部署要求、限制、roadmap 同免責聲明
- CycloneDX：CycloneDX 1.6 發布說明 — 核實 CycloneDX 1.6 嘅機器可讀 BOM 格式同 AI／ML 支援背景
本文根據原文及公開資料整理；資料有出入時，以原文及官方資料為準。
