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...
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DevOps／アジャイル 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...
DevOps／アジャイル JFrog エビデンス コレクションがリリースされました！
ソフトウェアの SDLC (ソフトウェア開発ライフサイクル) において、実行されたアクションの追跡性やエビデンスの重要性が高まっています。また、安全なソフトウェア開発に関する新たな規制やポリシーは急速に進化しており、この変化に先んじて対応す...
DevOps／アジャイル サイロの打破 ～ DevOps と MLOps を統合したソフトウェア サプライ チェーンの構築 (パート 1)
多くの企業が人工知能 (AI) の可能性に気が付いた時点で、機械学習オペレーション (MLOps) をビジネス戦略に導入する競争が始まりました。しかし、現実世界への機械学習 (ML) の統合は簡単ではなく、開発と導入の間に大きなギャップがあ...
DevOps／アジャイル GitHub と JFrog の連携で安全かつ効率的な開発の実現
効率的なソフトウェア開発へのハードルビルドが失敗した際その原因をすぐに突き止めるのは難しく、膨大な手作業が必要になる場合があります。エラー メッセージやビルド ジョブのサマリーおよび構成を確認し、テストをデバッグし、ビルド コンテキストを詳...
DevOps／アジャイル イメージ整合性違反の軽減 ～ ランタイム環境における実際の例を紹介
ソフトウェアのリリース サイクルを高速化するために、ソフトウェア開発における成果物のセキュリティと整合性の確保は、これまで以上に重要になっています。アプリケーションのビルド、テスト、デプロイは継続的に行われるため、ソース コードからコンテナ...
DevOps／アジャイル ランタイム環境における脆弱性の発見と修正を実現する JFrog Runtime のリリース
開発者が本番環境にセキュリティ リスクのあるソフトウェアをリリースするのを防ぐため、JFrog 社は強力なセキュリティ ソリューションの提供に力を入れています。現在、ソフトウェア サプライ チェーンのセキュリティは、ソフトウェア開発ライフサ...
DevOps／アジャイル 依存関係を適切に管理してソフトウェアを安全に保つ方法
2023 年、米国ではサプライ チェーンへのサイバー攻撃が過去最高を記録し、2,769 もの組織が影響を受けました。この数字は 2017 年以来過去最大の記録であり、影響を受けた組織は年間約 58% 増加しています。ほとんどの組織のソフトウ...
DevOps／アジャイル GenAI プロジェクトを本番環境に移行する
生成 AI と大規模言語モデル (LLM) は、人工知能の新しい革命であり、2 年前には想像もつかなかったような機能を実現しています。ディープラーニングなどの過去のマイルストーンとは異なり、現在、この領域は目まぐるしい勢いで成長しています。...
DevOps／アジャイル JFrog Platform を GitHub 環境に接続してシームレスな統合を実現する方法
GitHub と JFrog パートナーシップにより、ソースコードとバイナリをシームレスに統合して、お気に入りのソリューションを簡単に組み合わせることができます。つまり、一つのシームレスなシステム内で、安全性が確保された状態で、ソフトウェア...