Kjell Tore Guttormsen 7ffaa82207 feat(ms-ai-architect): release v1.11.0 — design-system 100%-adoption + visual upgrade

Sesjon 3 av 3 — leverer Fase 7-9 av v1.11.0-planen.

Fase 7 (Acme-rename på demo-state):
- Rename "Acme AS" → "Acme Kommune" og "Demosystem" → "Acme Kunde-chatbot"
  konsistent på tvers av alle 17 fixtures.
- build-demo-state.mjs: organization.name → "Acme Kommune", projects[0] →
  id "acme-kunde-chatbot" / name "Acme: Kunde-chatbot".
- Re-bygd demo-state-v1-blokk i playground HTML.

Fase 8 (Screenshots-regenerering):
- 24 nye PNG-er under playground/screenshots/v1.11.0/ (12 surfaces × 2 tema,
  retina, fullPage). v1.10.0-mappen beholdt som historisk referanse.
- tests/screenshot/run.mjs: OUT_DIR + kommentarer bumpet til v1.11.0.

Fase 9 (Release: docs + versjonsbump):
- plugin.json 1.10.1 → 1.11.0.
- README.md (plugin): version-badge + Version History + screenshot-gallery refs +
  demo-data refs oppdatert.
- CLAUDE.md (plugin): Playground-overskrift v3/v1.10.0 → v3/v1.11.0,
  Demo system-seksjon v1.10.1 → v1.11.0, screenshot-refs v1.10.0 → v1.11.0,
  "Inline CSS-kandidater" konvertert til "Design-system 100%-adoption" status.
- Root README.md: ms-ai-architect-versjon 1.10.1 → 1.11.0, demo-tekst og
  Playground-tekst regenerert for v1.11.0, "271 PASS combined" → "278 PASS".

Verifisering:
- bash tests/run-e2e.sh --playground → 271/271 PASS (static + parsers).
- bash tests/test-playground-migrations.sh → 7/7 PASS.
- Total: 278/278 PASS, 0 FAIL.

Refs: NEXT-SESSION-PROMPT.local.md (Sesjon 3 av 3, plan
.claude/plans/jeg-skal-pr-ve-effervescent-token.md).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

2026-05-04 17:41:36 +02:00

2.1 KiB

Raw Blame History

ADR-001 — Velg Azure AI Foundry som primær AI-plattform for Acme Kunde-chatbot

Status: accepted Date: 2026-04-30 Deciders: AI-arkitekt, sikkerhetsarkitekt, seksjonsleder Consulted: Datatilsynet, juridisk rådgiver, Drift Informed: prosjekteierskap, AI-teamet

Context and Problem Statement

Acme Kommune skal modernisere Acme Kunde-chatbot fra on-prem OCR-løsning til skybasert AI-plattform. Plattformen må støtte custom modell-trening, audit-logging på inferens-nivå, real-time inferens (<100ms P95), og full compliance med EU AI Act + GDPR + sikkerhetsloven.

Decision Drivers

Compliance med EU AI Act høyrisiko-krav (Art. 9-15)
Norsk dataresidens-krav
Customer-managed keys og Private Endpoints
Custom modell-trening kapabilitet
Total cost of ownership over 3 år
Driftbarhet for AI-teamet

Considered Options

Azure AI Foundry — Enterprise AI-plattform med full compliance-pakke
Azure ML + AKS — Mer kontroll, men høyere driftskost
AWS SageMaker — Konkurransedyktig, men mangler norske compliance-sertifiseringer
On-prem GPU-cluster — Maks kontroll, men krever betydelig CapEx og driftskompetanse

Decision Outcome

Chosen option: Azure AI Foundry, fordi det balanserer compliance, driftbarhet, og fleksibilitet best for vår bemanning og tidsramme.

Consequences

Good: full compliance-pakke for leverandøren, raskere time-to-prod, integrert med eksisterende Entra ID
Good: customer-managed keys og Customer Lockbox tilgjengelig
Bad: lock-in til Azure, men mitigert via standardiserte modell-formater (ONNX) og data-portabilitet
Bad: høyere månedlig kostnad enn ren Azure ML — kompenseres ved redusert egen-drift

Validation

Beslutning evalueres etter 12 måneder mot KPI-er:

Saksbehandlingstid (mål: -40%)
Modell-nøyaktighet (mål: ≥96% F1)
Total cost (mål: ≤ NOK 1.7M/år)
Compliance-status (mål: 100% av krav dekket innen 2027-08-02)

More Information

Compare-rapport: see compare-foundry-vs-aml.md
Cost-analyse: see cost-tco-3year.md
Security-vurdering: see security-foundry-baseline.md

2.1 KiB Raw Blame History