JFrog And AWS Accelerate Secure Machine Learning Development

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La nuova integrazione di JFrog Artifactory e Amazon SageMaker consente a sviluppatori e data scientist di creare, addestrare e distribuire modelli ML nel cloud

SUNNYVALE, California–(BUSINESS WIRE)–JFrog Ltd. ("JFrog") (Nasdaq: FROG), la società Liquid Software e creatrice di Piattaforma della catena di fornitura software JFrog, ha annunciato oggi una nuova integrazione con Amazon Sage Maker, che aiuta le aziende a creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning (ML) per qualsiasi caso d'uso con infrastrutture, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti. Tramite accoppiamento JFrog Artifabbrica con Amazon SageMaker, i modelli ML possono essere forniti insieme a tutti gli altri componenti di sviluppo software in un moderno flusso di lavoro DevSecOps, rendendo ogni modello immutabile, tracciabile, sicuro e convalidato man mano che matura per il rilascio. JFrog ha anche svelato nuove funzionalità di controllo delle versioni per il suo Soluzione di gestione dei modelli ML, che aiutano a garantire che la conformità e la sicurezza siano integrate in ogni fase dello sviluppo del modello ML.

“Mentre sempre più aziende iniziano a gestire i big data nel cloud, i leader dei team DevOps si chiedono come scalare le capacità di data science e ML per accelerare la distribuzione del software senza introdurre rischi e complessità”, ha affermato Kelly Hartman, SVP, Global Channels and Alliances, JFrog. "La combinazione di Artifactory e Amazon SageMaker crea un'unica fonte di verità che indottrina le migliori pratiche DevSecOps per lo sviluppo di modelli ML nel cloud, offrendo flessibilità, velocità, sicurezza e tranquillità, sfondando una nuova frontiera di MLSecOps."

Secondo un recente indagine Forrester, il 50% dei decisori in materia di dati ha indicato l'applicazione di politiche di governance nell'ambito dell'AI/ML come la sfida più grande per un utilizzo diffuso, mentre il 45% ha citato la sicurezza dei dati e dei modelli come fattore determinante. L'integrazione Amazon SageMaker di JFrog applica le migliori pratiche DevSecOps alla gestione dei modelli ML, consentendo a sviluppatori e data scientist di espandere, accelerare e proteggere lo sviluppo di progetti ML in modo sicuro, di livello aziendale e conforme alla conformità normativa e organizzativa.

JFrog è nuovo Integrazione con Amazon SageMaker consente alle organizzazioni di:

Mantieni un'unica fonte di verità per data scientist e sviluppatori, garantendo che tutti i modelli siano facilmente accessibili, tracciabili e a prova di manomissione.
Avvicina il machine learning ai flussi di lavoro del ciclo di vita di produzione e sviluppo del software, proteggendo i modelli dall'eliminazione o dalla modifica.
Sviluppa, addestra, proteggi e distribuisci modelli ML.
Rileva e blocca l'uso di modelli ML dannosi all'interno dell'organizzazione.
Esegui la scansione delle licenze dei modelli ML per garantire la conformità alle politiche aziendali e ai requisiti normativi.
Archivia modelli ML sviluppati internamente o aumentati internamente con solidi controlli di accesso e cronologia delle versioni per una maggiore trasparenza.
Raggruppa e distribuisci modelli ML come parte di qualsiasi versione del software.

"I tradizionali processi di sviluppo software e l'apprendimento automatico si differenziano per la mancanza di integrazione con gli strumenti esistenti", ha affermato Larry Carvalho, direttore e fondatore di RobustCloud. “Insieme, JFrog Artifactory e Amazon SageMaker forniscono un ambiente governato end-to-end integrato per l’apprendimento automatico. Riunire questi mondi rappresenta un progresso significativo verso l’armonizzazione delle pipeline di machine learning con cicli di vita e best practice consolidati di sviluppo software”.

Insieme alla sua integrazione con Amazon SageMaker, JFrog ha presentato nuove funzionalità di controllo delle versioni per la sua Soluzione di gestione dei modelli ML che incorporano lo sviluppo del modello nel flusso di lavoro DevSecOps di un'organizzazione per aumentare la trasparenza su ciascuna versione del modello in modo che gli sviluppatori, i team DevOps e i data scientist possano garantire che venga utilizzata la versione corretta e sicura di un modello.

L'integrazione di JFrog con Amazon SageMaker, ora disponibile per i clienti JFrog e gli utenti di Amazon SageMaker, garantisce che tutti gli artefatti utilizzati dai data scientist o utilizzati per sviluppare applicazioni ML vengano estratti e salvati in JFrog Artifactory.

Per uno sguardo più approfondito all'integrazione e al suo funzionamento, leggi questo blog. Puoi anche registrarti per unirti a JFrog e AWS mercoledì 31 gennaio alle 1:10 ET/XNUMX:XNUMX PT per un webinar educativo, "Costruire per il futuro: DevSecOps nell'era dello sviluppo di modelli AI/ML, " descrivere le migliori pratiche per introdurre l'uso e lo sviluppo del modello nella catena di fornitura di software sicura e nei processi di sviluppo.

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A proposito di JFrog

JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG) ha la missione di creare un mondo di software distribuito senza attriti dallo sviluppatore al dispositivo. Guidata da una visione di "software liquido", la piattaforma JFrog Software Supply Chain è un unico sistema di registrazione che consente alle organizzazioni di creare, gestire e distribuire software in modo rapido e sicuro, garantendo che sia disponibile, tracciabile e a prova di manomissione. Le funzionalità di sicurezza integrate aiutano inoltre a identificare, proteggere e rimediare a minacce e vulnerabilità. La piattaforma ibrida, universale e multi-cloud di JFrog è disponibile sia come servizio self-hosted che SaaS tra i principali fornitori di servizi cloud. Milioni di utenti e oltre 7 clienti in tutto il mondo, tra cui la maggior parte delle aziende Fortune 100, dipendono dalle soluzioni JFrog per abbracciare in modo sicuro la trasformazione digitale. Una volta che fai un salto in avanti, non tornerai indietro! Scopri di più su jfrog.com e seguici su Twitter: @jfrog.

Nota cautelativa sulle dichiarazioni previsionali

Questo comunicato stampa contiene dichiarazioni "previsionali", come definito dalle leggi federali statunitensi sui titoli, incluse ma non limitate a dichiarazioni riguardanti l'integrazione di JFrog Artifactory e Amazon SageMaker che consentono la collaborazione sulla creazione e l'implementazione di modelli ML, le nuove funzionalità di controllo delle versioni di JFrog per la sua soluzione ML Model Management e i vantaggi attesi per i clienti.

Queste dichiarazioni previsionali si basano sulle nostre attuali ipotesi, aspettative e convinzioni e sono soggette a rischi sostanziali, incertezze, ipotesi e cambiamenti nelle circostanze che potrebbero far sì che i risultati, le prestazioni o i risultati effettivi di JFrog differiscano materialmente da quelli espressi o impliciti in qualsiasi futuro dichiarazione d'aspetto. Esiste un numero significativo di fattori che potrebbero far sì che i risultati, le prestazioni o i risultati effettivi differiscano materialmente dalle dichiarazioni rilasciate in questo comunicato stampa, inclusi ma non limitati ai rischi dettagliati nei nostri documenti depositati presso la Securities and Exchange Commission, incluso nella nostra relazione annuale sul modulo 10-K per l'anno terminato il 31 dicembre 2022, le nostre relazioni trimestrali sul modulo 10-Q e altri documenti e rapporti che potremmo presentare di volta in volta alla Securities and Exchange Commission. Le dichiarazioni previsionali rappresentano le nostre convinzioni e ipotesi solo alla data del presente comunicato stampa. Decliniamo qualsiasi obbligo di aggiornare le dichiarazioni previsionali.

Contatti

Referente per i media:
Siobhan Lyons, Responsabile Sr. MarComm, JFrog, siobhanL@jfrog.com

Contatto per gli investitori:
Jeff Schreiner, vicepresidente delle relazioni con gli investitori, jeffS@jfrog.com