DevOps／アジャイル JFrog で実現するスケーラブルな Docker 運用 ～ 未認証ユーザーの Docker Hub レート制限を緩和
Docker Hub のレート制限変更に備える動きがありましたが、先月、最終的にその変更は保留となりました。それに伴い、多くの JFrog の顧客から「Docker Hub のレート制限が変更されたら、自社にはどのような影響があるのか？」と...
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DevOps／アジャイル API の検索、評価、統合を容易にするツール「Swagger Explore」を使ってみよう！
API Hub は 2025 年 11 月に Swagger に名称が変更されました。これに伴い、各コンポーネントの名称も以下の通り変更されました。・API Hub for Design → Swagger Studio・API Hub f...
DevOps／アジャイル JFrog スマート アーカイブのリリース ～ ソフトウェア アセットをスマートに長期保管
世界中の開発チームは日々新しいソフトウェアをリリースしています。しかし、本番環境では使われなくなった過去のリリースはどうなっているのでしょうか？多くの組織では、社内ポリシーや外部規制、あるいはデータを失うことへの不安から、それらを保存してい...
DevOps／アジャイル 安全なソフトウェア リリース：来日エンジニア・セールスによるデモンストレーションのご案内（5月12日～16日）
フィーチャー フラグ管理プラットフォーム「LaunchDarkly」の開発元である米国 LaunchDarkly 社より、セールスおよび技術担当者が来日。個別のデモやワークショップを提供いたします。
DevOps／アジャイル エンタープライズ AI 開発の加速～ JFrog と NVIDIA NIM の統合ガイド
AI をアプリケーションへ統合しようと試みる企業は多いもの、プロトタイプから本番環境への移行は依然として大きな課題です。機械学習モデルを効率的に管理しながら、セキュリティとガバナンスを確保することが求められています。JFrog の NVID...
DevOps／アジャイル LaunchDarkly ケース スタディー ＃01 : HP 社
機能フラグを活用し、ソフトウェア開発の効率化とリスク軽減を実現する LaunchDarkly。グローバルテクノロジー企業である HP 社が、標準化とスケーラブルなリリース体制を構築するためにどのように活用したかのケーススタディーをご紹介。
DevOps／アジャイル Docker を使ってローカルで LLM を実行する ～ Model Runner クイックスタート ガイド
AI は今や多くのアプリケーションの中核を担う存在になりつつありますが、大規模言語モデル (LLM) をローカルで動かすのは、まだまだ手間がかかるのが現状です。モデルの選定から、ハードウェア固有の問題への対応、パフォーマンスの最適化まで、開...
DevOps／アジャイル Docker Desktop 4.40 ～ LLM をローカルで実行する Model Runner、Setting Reporting のベータ版リリース
Docker では、開発者やチームが高品質なアプリケーションをより簡単にビルドできるよう支援しています。生成 AIを活用したアプリ開発もその一つです。そこで今回、Docker Desktop 4.40 のリリースにあわせて、GenAI アプ...
DevOps／アジャイル Docker Desktop 4.39 ～ よりスマートな AI Agent、Docker Desktop CLI の GA 版リリース
アプリケーションを素早く安全にビルド、共有、実行する手段を求めている開発者は多く、Docker はその実現を支援します。Docker Desktop 4.39リリースでは、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) や Kubernete...
DevOps／アジャイル JFrog × Hugging Face ～ AI/ML モデルの脆弱性における 96% 誤検知削減と真の脅威特定を実現
現在、ML の運用者、データ サイエンティスト、開発者は、大きなセキュリティ課題に直面しています。まず、攻撃手法の進化に対応するには、常に警戒しながらセキュリティの知識を身につける必要がありますが、それを徹底するには専任のセキュリティ チー...