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Private Preview

AWS Bedrock

Rencore überwacht AWS Bedrock über 30 Governance-Richtlinien, 15 Berichte und 19 Inventare und erkennt Risiken beim Modellzugriff, Kostenüberschreitungen und Nutzungsanomalien automatisch.

Veröffentlicht For IT-Leiter, CISO, CIO / CXO
AI & Agents

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Definition

Rencore AWS Bedrock Governance ist ein Satz aus 30 Richtlinien, 15 Berichten, 19 Inventaren und 4 Bereitstellungsvorlagen, der die Bedrock-Plattform von Amazon auf Sicherheitslücken, Kostenüberschreitungen und betriebliche Risiken prüft. Sie erkennt Modelle, die ohne passende Guardrails aufgerufen werden, Agenten mit zu weitreichenden Berechtigungen, Wissensdatenbanken mit veralteten Datenquellen und Kostenspitzen über Modellaufrufe hinweg und gibt der IT volle Transparenz über die unternehmensweite Nutzung generativer KI auf AWS.

AWS Bedrock in Rencore erleben

Schritt 1 von 4

92 governance capabilities: 19 inventories · 30 policies · 15 reports · 16 segments · 1 automations · 4 provisioning templates

Why govern AWS Bedrock with Rencore

Modellzugriff und Guardrails kontrollieren

Erkennen Sie Bedrock-Modelle, die ohne Guardrail-Richtlinien aufgerufen werden, Agenten mit zu weitreichenden Berechtigungen und Wissensdatenbanken, die mit vertraulichen Datenquellen verbunden sind. Jeder Befund enthält Schweregrad und empfohlene Behebung.

Kosten für generative KI steuern

Verfolgen Sie Ausgaben über Modellaufrufe, Foundation-Modelle und benutzerdefinierte Modelle hinweg. Richtlinien warnen, wenn Kosten Schwellenwerte auf Konto-, Projekt- oder Modellebene überschreiten. Berichte schlüsseln Ausgaben nach Modell, Region und Team auf.

Adoption und Nutzungsmuster überwachen

Berichte zeigen, welche Foundation-Modelle Teams am häufigsten nutzen, Aufruftrends im Zeitverlauf, Token-Verbrauch je Projekt und Agenten-Aktivität. Identifizieren Sie ungenutzten bereitgestellten Durchsatz, der freigegeben werden kann.

What Rencore discovers

Rencore automatically inventories these AWS Bedrock object types.

AWS Bedrock Account Region
An AWS account and region combination representing a Bedrock deployment scope
AWS Bedrock Foundation Model
Available AI foundation models in AWS Bedrock that can be used for inference
AWS Bedrock Custom Model
Custom fine-tuned or distilled models created in AWS Bedrock
AWS Bedrock Guardrail
Content filtering guardrails that control AI model inputs and outputs in AWS Bedrock
AWS Bedrock Agent
AI agents that orchestrate foundation models, knowledge bases, and action groups in AWS Bedrock
AWS Bedrock Knowledge Base
Knowledge bases for retrieval-augmented generation (RAG) in AWS Bedrock
AWS Bedrock inventory card in Rencore

So funktioniert AWS Bedrock Governance in Rencore

Rencore verbindet sich über die AWS-API mit AWS Bedrock und inventarisiert Foundation-Modelle, benutzerdefinierte Modelle, Agenten, Wissensdatenbanken, Guardrails und bereitgestellten Durchsatz über Ihre Konten hinweg. Richtlinien laufen in jedem Scan-Zyklus und bewerten jede Ressource anhand von Governance-Regeln, wobei sie Sicherheits-, Kosten- und Betriebsprobleme kennzeichnen.

Die Herausforderung der Multi-Cloud-KI-Governance

Organisationen, die generative KI auf AWS Bedrock neben Microsoft 365 Copilot und anderen KI-Tools betreiben, brauchen eine einzige Sicht auf die KI-Governance über alle Plattformen. Rencore liefert diese einheitliche Sicht und wendet konsistente Governance-Richtlinien an, ganz gleich, ob Ihre KI-Workloads auf AWS, Azure oder Drittanbieter-Plattformen laufen.

Wer AWS Bedrock Governance nutzt

CISOs setzen damit Guardrail-Richtlinien durch und überwachen, welche Modelle Zugriff auf vertrauliche Daten haben. Heads of IT verfolgen Kostentrends und identifizieren Optimierungspotenziale über die Bedrock-Konten hinweg. CIOs nutzen Adoptionsberichte, um den ROI ihrer Investitionen in generative KI zu messen.

Erste Schritte

Stellen Sie Rencore AWS-API-Anmeldedaten mit Geltungsbereich für Bedrock bereit. Alle 30 Richtlinien werden beim ersten Scan aktiv und decken Modelle, Agenten, Wissensdatenbanken und Guardrails ab. Keine Konfiguration je Modell erforderlich.

Policies

30 governance rules that detect violations and risks.

AWS Bedrock policies card in Rencore
Agent can perform actions
Agents with an enabled action group can invoke external APIs, raising the likelihood of real-world impact
High Security
AWS Bedrock Agent using deprecated model
Detects agents using foundation models with LEGACY or EOL lifecycle status
High Security
AWS Bedrock Agent in failed state
Detects agents with FAILED or NOT_PREPARED status
High Operation
AWS Bedrock Flow in failed state
Detects flows with Failed status
High Operation
AWS Bedrock Guardrail without content policy
Detects guardrails that do not have a content filtering policy configured
High Security
AWS Bedrock region without invocation logging
Detects account regions where model invocation logging is not enabled
High Security

Need a rule that isn't listed? Rencore's Policy Builder lets you create custom policies tailored to your organization.

Reports

15 analytics views and dashboards.

AWS Bedrock Agents by Foundation Model
Shows the number of agents grouped by foundation model
Bar Chart · Adoption
AWS Bedrock Guardrails by Status
Shows the distribution of guardrails by their current status
Donut Chart · Security
AWS Bedrock Custom Models by Type
Shows the number of custom models grouped by customization type
Bar Chart · Adoption
AWS Bedrock Foundation Models by Provider
Shows the number of foundation models grouped by provider
Donut Chart · Adoption
KB Data Sources by Status
Shows the distribution of knowledge base data sources by status
Donut Chart · Operation
Customization Jobs by Status
Shows the distribution of model customization jobs by status
Donut Chart · Operation
AWS Bedrock reports card in Rencore

Automations

1 automated remediation workflows.

Delete AWS Bedrock Agent
Automatically deletes an AWS Bedrock agent after approval

Segments

16 data groupings for targeted filtering.

Active AWS Bedrock AgentsFailed AWS Bedrock AgentsActive AWS Bedrock GuardrailsActive Provisioned ThroughputsFailed AWS Bedrock FlowsFailed AWS Bedrock Knowledge BasesActive KB Data SourcesFailed Customization JobsDisabled Agent Action GroupsAgent Knowledge Base AssociationsIAM Users without MFAIAM Users with Console AccessBedrock IAM RolesRecent Bedrock API ActivityHigh-Cost DaysProvisioned Throughput Costs

Provisioning templates

4 resource creation templates.

Create AWS Bedrock Agent with approval
Request a new AWS Bedrock agent with approval of your manager
Create AWS Bedrock Knowledge Base with approval
Request a new AWS Bedrock knowledge base with approval of your manager
Create AWS Bedrock Guardrail with approval
Request a new AWS Bedrock guardrail with approval of your manager
Create AWS Bedrock Prompt with approval
Request a new AWS Bedrock prompt template with approval of your manager

Häufig gestellte Fragen

Unterstützt Rencore Governance für KI-Tools über Microsoft Copilot hinaus?
Ja. Rencore verbindet sich mit Claude, OpenAI, Gemini, GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, AWS Bedrock, Azure AI Foundry und weiteren KI-Plattformen. Jeder Connector liefert maßgeschneiderte Richtlinien für Kostenkontrolle, Sicherheit, Adoptionsverfolgung und Zugriffssteuerung und gibt der IT eine einheitliche Governance-Sicht über alle KI-Tools, die die Organisation nutzt.
Was ist Rencore Governance?
Rencore Governance ist eine SaaS-Plattform, die Ihren Microsoft 365 Mandanten kontinuierlich auf Richtlinienverstöße, Konfigurationsabweichungen und Sicherheitsrisiken über SharePoint, Teams, Power Platform, Copilot und AI Agents hinweg überwacht. Sie automatisiert das Sammeln von Compliance-Nachweisen, deckt Oversharing und Wildwuchs auf und stellt umsetzbare Workflows zur Behebung bereit. Das senkt den manuellen Aufwand für Audits um bis zu 80 %.
Wie funktionieren Rencore-Richtlinien?
Rencore liefert Hunderte vordefinierter Richtlinien, die Governance-Verstöße über jeden Connector erkennen: Oversharing, Wildwuchs, Kostenüberschreitungen, Sicherheitsrisiken und Compliance-Lücken. Richtlinien laufen nach einem fortlaufenden Zeitplan, prüfen jedes erkannte Objekt gegen konfigurierbare Regeln und kennzeichnen Verstöße mit Schweregrad (Hoch, Mittel, Niedrig), Kategorie und einer empfohlenen Maßnahme.

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