某全球运动服饰企业AI Landing Zone设计案例

公司背景与AI创新探索

某全球运动服饰领军企业，在阿里云上已构建了一套成熟、标准的多账号Landing Zone治理体系。随着AI时代的到来，该公司敏锐地洞察到AI在设计领域的巨大潜力，并与阿里云合作，探索利用“PAI+GPU算力+通义模型”的全栈解决方案，为服饰鞋履设计环节注入创新活力。

其核心AI应用场景是通过PAI-ARTLAB训练鞋服设计模型，旨在：

• 提升设计效率：大幅缩短设计师的创意构思与呈现周期。

• 激发创意灵感：通过AIGC生成多样化的设计方案。

• 优化供应链：加速设计定稿，缩短订货周期。

这个AI设计项目，是该公司集团“AI转型战略”的先行试点，其成功与否，以及能否在集团统一的云治理框架下安全、合规、高效地运行，至关重要。

在成熟Landing Zone体系下的新挑战

尽管该公司已拥有标准的多账号Landing Zone，但AI业务的引入带来了新的治理挑战，尤其是在身份权限、财务分账和安全合规方面，原有的治理框架无法完全适配AI平台（如百炼、PAI）的特殊性：

• 身份权限的治理冲突：按照集团安全策略，所有云上权限都应在中央的云SSO中统一管理。然而，在当时的技术条件下，PAI等AI平台的工作空间权限管理依赖于在成员账号中给RAM用户授权，这导致权限管理分散，形成了安全治理的“法外之地”，成为安全部门最大的痛点。

• 财务分账的粒度难题：AI应用的成本构成复杂，如何将百炼、PAI等平台上的模型调用、资源消耗，精准地分摊到具体的业务团队、设计项目甚至单个API Key，是传统基于账号维度的财务分账模式难以解决的。

• 合规审计的能力缺失：新兴的生成式AI应用带来了新的数据安全与合规风险。原有的合规审计体系，缺少针对AI资源（如模型、数据集）的自动化合规检测能力。

因此，核心问题浮出水面：如何在已有的多账号Landing Zone体系下，为新兴的AI业务‘无缝’地嵌入一套既能满足其独特需求，又符合集团整体治理框架的增强能力？ 这正是构建 AI Landing Zone 的核心目标。

资源管理

• 现状：已拥有标准的多账号架构，按功能和业务环境（开发/测试/生产）划分资源夹与成员账号。

• AI增强方案：

  • 在资源目录中，新增一个用于AI项目的的 AI Workloads/ AI Workloads Development、 AI Workloads Production资源夹，专门用于隔离和管理所有AI项目。

  • 在资源夹AI Workloads Development、 AI Workloads Production下，为AI项目组（如设计团队）创建对应独立的成员账号，项目组可以根据自己的需求提出创建测试或者生产阿里云账号。

  • 在成员账号内部，通过百炼或PAI的工作空间（Workspace），对更细粒度的应用设计组进行逻辑隔离。

  • 示例架构图如下：

  

身份权限

• 现状：已通过Azure AD与云SSO集成，实现了多账号的单点登录。同时使用RAM角色和RAM用户方式，但受限于AI/大数据等产品能力，PAI和百炼产品需要依赖RAM用户同步方式去访问，权限管理分散在成员账号，对于该客户是不符合安全规定的。

  

• 痛点：

  • 权限分散：RAM用户权限由成员账号内的业务管理员分配，脱离了云SSO的中央管控。

  • 协同困难：PAI Artlab工作空间中，不同RAM用户无法看到彼此创建的数据集，阻碍了设计团队的协同工作。

• AI增强方案（核心）：

  • 逐渐转向RAM角色：得益于百炼和PAI产品功能的迭代，新方案采用RAM角色替代RAM用户。

  • 权限集中管理：在云SSO中为每个AI项目组（如AI-Design-Group）创建对应的访问配置（如，AIDesignDev），其中包含所有必需的云服务权限。

  • 统一授权：将Azure AD同步过来的用户组，在云SSO中直接授予对应AI成员账号的访问配置（如，AIDesignDev）。

  • 工作空间集成：在PAI/百炼的工作空间中，直接邀请RAM角色（如 AliyunReservedSSO-AIDesignDev）作为成员。这样，项目组所有成员都通过扮演同一个角色访问工作空间，不仅解决了数据集共享的问题，更将权限的最终解释权收归到云SSO，完美解决了权限分散的痛点。

  • 其中，RAM角色方案的重点在于，事先要设计好Azure用户组、用户，以及云SSO里该用户组所对应的访问配置（包含名称和所需云服务的权限）。

  

• RAM角色和RAM用户两个方案的对比：

  • 由于不同的客户内部安全要求不同，特对两个方案进行整理比对，用户可以结合内部要求进行选择。

  • 总结：

    • 选择RAM角色方案：优先考虑统一权限管理和团队协作效率，适合标准化流程和资源共享场景。

    • 选择RAM用户方案：优先考虑操作审计合规性和项目级灵活权限，适合高敏感业务和动态需求。

  • 方案特点、核心优势和差异：

    	RAM角色方案	RAM用户方案
    方案特点与核心优势	统一管理：权限通过云SSO的访问配置概述集中配置，运维组可全局管控权限策略。 匿名操作：工作空间无法显示具体操作人名（需通过什么是操作审计查看具体操作者）。 团队级共享：在PAI Artlab产品里，不同用户通过RAM角色访问时，可共享同一工作空间的资源（如数据集）。	分散管理：权限由业务管理者在成员账号的权限策略概览里逐个设置，因此项目组管理者管理权限更加灵活和方式，适合灵活的项目级权限分配。 实名操作：工作空间内可直接查看操作人名，满足安全合规要求。 用户级隔离：在PAI Artlab产品里，不同RAM用户创建的资源（如数据集）默认互相不可见。
    核心差异点	统一配置：权限变更只需在云SSO中调整一次，节省80%运维时间（基于阿里云最佳实践数据）。 工作空间内匿名：需要通过操作审计（ActionTrail）查看操作人（需额外配置）。 低复杂度：适合标准化流程（如批量任务执行）。 共享资源特殊场景：团队成员通过角色访问同一资源（如PAI Artlab数据集），提升协作效率。	分散配置：需逐个用户分配权限，适合小规模团队（<50人），但管理成本较高。 工作空间显示人名：满足ISO 27001等合规要求，无需额外配置。 高灵活性：支持细粒度权限（如按用户分配临时凭证），适合动态业务需求。 用户隔离：在PAI Artlab场景里资源默认私有，需手动共享，适合高敏感业务。

  • 典型场景推荐与效率提升

    	RAM角色方案	RAM用户方案
    适用场景	企业级统一权限管理（如跨部门协作）； 截止发稿时，在PAI Artlab工作空间中需要数据集共享的场景。	需要工作空间中看到具体用户的敏感业务；或者AI项目内需要灵活授权、或精细化权限管理。
    具体场景	跨部门统一权限管理等场景	项目级个性化权限；敏感业务操作审计等场景。
    解决的问题	运维组集中管理权限，避免重复配置，业务组无需介入权限审批； 多用户共享同一数据集/模型，避免重复创建。	按用户分配不同权限（如只读/编辑），适配复杂项目分工； 工作空间显示人名，满足合规要求（如GDPR、等保2.0）。
    提升效率	角色/用户权限配置时间； PAI Artlab 的数据集中，资源利用率提升（减少冗余存储和计算）。	权限冲突减少（避免角色权限覆盖问题）； 审计追溯时间从小时级 → 分钟级（通过日志自动关联用户身份）。

财务分账

• 现状：主要通过财务单元和标签，以成员账号（环境）维度进行成本分摊。

• AI增强方案：

  • 百炼场景：建立两级财务单元体系。一级财务单元对应业务空间，二级财务单元对应工作空间内的API Key，实现对模型调用成本的精准归因。

  • PAI场景：采用资源组+标签的方式。为不同团队或项目创建专属的PAI计算资源组，并将资源组绑定到指定的工作空间。结合cost-center等自定义标签，实现对PAI训练和推理成本的精细化分摊。

    

合规审计

• 现状：已建立事前、事中、事后的通用合规审计体系。

• AI增强方案：

  • 在配置审计服务中，为所有AI成员账号启用阿里云官方提供的 “生成式AI合规最佳实践”合规包。

  • 该合规包内置了一系列针对AI资源的检查规则（如数据隐私、模型训练规范等），能够自动化、持续性地对AI环境进行合规检测，主动发现并预警潜在的法律与数据风险。