JFrog と AWS が安全な機械学習開発を加速

プラトン再発行

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新しい JFrog Artifactory と Amazon SageMaker の統合により、開発者とデータサイエンティストはクラウドで ML モデルを構築、トレーニング、デプロイできるようになります

カリフォルニア州サニーベール.–（ビジネスワイヤ）-JFrogLtd。 (「JFrog」) (ナスダック: FROG)、Liquid Software 会社および JFrog ソフトウェアサプライチェーンプラットフォーム、本日、との新たな統合を発表しました。アマゾンセージメーカーこれは、企業がフルマネージドのインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して、あらゆるユースケースに対応する機械学習 (ML) モデルを構築、トレーニング、展開するのに役立ちます。ペアリングすることで JFrog Artifactory Amazon SageMaker を使用すると、最新の DevSecOps ワークフローで他のすべてのソフトウェア開発コンポーネントと一緒に ML モデルを配信できるため、各モデルは不変、追跡可能、安全で、リリースに向けて成熟するにつれて検証されます。 JFrog は、新しいバージョン管理機能も発表しました。 ML モデル管理ソリューション、ML モデル開発のあらゆる段階でコンプライアンスとセキュリティを確実に組み込むのに役立ちます。

JFrog のグローバルチャネルおよびアライアンス担当シニアバイスプレジデントのケリーハートマン氏は次のように述べています。「クラウドでビッグデータを管理し始める企業が増えるにつれ、DevOps チームのリーダーたちは、リスクや複雑さを導入することなくソフトウェアの配信を加速するために、データサイエンスと ML の機能をどのように拡張できるかを求めています。」「Artifactory と Amazon SageMaker を組み合わせることで、クラウドでの ML モデル開発に DevSecOps のベストプラクティスを教え込む単一の真実の情報源が作成され、柔軟性、スピード、セキュリティ、安心感が実現し、MLSecOps の新たな境地に突入します。」

によると、最近の Forrester 調査, データ意思決定者の 50% が、AI/ML 内でのガバナンスポリシーの適用が広範な利用に対する最大の課題であると述べ、45% がデータとモデルのセキュリティをゲート要素として挙げました。 JFrog の Amazon SageMaker 統合は、DevSecOps のベストプラクティスを ML モデル管理に適用し、開発者やデータサイエンティストがエンタープライズグレードで安全な方法で、規制や組織のコンプライアンスを順守した方法で ML プロジェクトの開発を拡張、加速、安全に行うことができるようにします。

JFrogの新作 Amazon SageMaker の統合組織は次のことを行うことができます。

データサイエンティストと開発者にとって唯一の信頼できる情報源を維持し、すべてのモデルが容易にアクセスでき、追跡可能で、改ざん防止が可能であることを保証します。
ML をソフトウェア開発および実稼働ライフサイクルのワークフローに近づけ、モデルを削除や変更から保護します。
ML モデルを開発、トレーニング、保護、デプロイします。
組織全体で悪意のある ML モデルの使用を検出し、ブロックします。
ML モデルのライセンスをスキャンして、企業のポリシーと規制要件への準拠を確認します。
透明性を高めるため、堅牢なアクセス制御とバージョン管理履歴を備えた自家製または内部で拡張された ML モデルを保存します。
ML モデルをソフトウェアリリースの一部としてバンドルして配布します。

「従来のソフトウェア開発プロセスと機械学習は独立しており、既存のツールとの統合が欠けています」とプリンシパル兼創設者のラリー・カルヴァリョ氏は述べています。堅牢なクラウド。「JFrog Artifactory と Amazon SageMaker は連携して、機械学習のための統合されたエンドツーエンドの管理された環境を提供します。これらの世界を統合することは、機械学習パイプラインと確立されたソフトウェア開発ライフサイクルおよびベストプラクティスの調和に向けた大きな進歩を意味します。」

Amazon SageMaker の統合に加えて、JFrog 新しいバージョン管理機能を発表そのための ML モデル管理ソリューションこれは、組織の DevSecOps ワークフローにモデル開発を組み込んで各モデルバージョンの透明性を高め、開発者、DevOps チーム、データサイエンティストがモデルの正しく安全なバージョンが確実に利用できるようにします。

JFrog と Amazon SageMaker の統合は、JFrog の顧客および Amazon SageMaker ユーザーが現在利用可能であり、データサイエンティストが使用する、または ML アプリケーションの開発に使用されるすべてのアーティファクトが JFrog Artifactory から取得され、保存されるようになります。

統合とその仕組みについて詳しくは、以下を参照してください。このブログ。 31 月 1 日水曜日午後 10 時 (東部時間) / 午前 XNUMX 時 (太平洋時間) に開催される教育ウェビナーのために、JFrog と AWS に登録することもできます。「未来に向けた構築: AI/ML モデル開発時代の DevSecOps" モデルの使用と開発を安全なソフトウェアサプライチェーンと開発プロセスに導入するためのベストプラクティスについて説明します。

この話が好きですか？これを X (以前の Twitter) に投稿してください: .@jfrog は、@awscloud SageMaker との新しい統合を展開し、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって、より優れた #ML #セキュリティとイノベーションを実現します。もっと詳しく知る： https://jfrog.co/4aW18gT #ソフトウェアサプライチェーン #DevSecOps #SDLC #機械学習 #AI

JFrogについて

JFrog Ltd. (ナスダック: FROG) は、開発者からデバイスまで摩擦なく配信されるソフトウェアの世界を構築するという使命を担っています。「リキッドソフトウェア」のビジョンに基づいて推進される JFrog ソフトウェアサプライチェーンプラットフォームは、組織がソフトウェアを迅速かつ安全に構築、管理、配布できるようにする単一の記録システムであり、ソフトウェアの可用性、追跡可能性、および改ざん防止を保証します。統合されたセキュリティ機能は、脅威や脆弱性の特定、保護、修復にも役立ちます。 JFrog のハイブリッド、ユニバーサル、マルチクラウドプラットフォームは、セルフホスト型サービスと SaaS サービスの両方として、主要なクラウドサービスプロバイダーで利用できます。 Fortune 7 企業の大多数を含む世界中の何百万ものユーザーと 100 人以上の顧客が、デジタル変革を安全に受け入れるために JFrog ソリューションを利用しています。一度踏み出したらもう戻れません！詳細については、こちらをご覧ください jfrog.com Twitterでフォローしてください： @jfrog

将来の見通しに関する記述に関する注意事項

このプレスリリースには、米国連邦証券法で定義されている「将来の見通し」に関する記述が含まれています。これには、ML モデルの構築とデプロイにおけるコラボレーションを可能にする JFrog Artifactory と Amazon SageMaker の統合、JFrog の新しいバージョニング機能に関する記述が含まれますが、これらに限定されません。 ML モデル管理ソリューションと顧客に期待されるメリットについて。

これらの将来予想に関する記述は、当社の現在の仮定、期待、信念に基づいており、JFrog の実際の結果、実績、成果が将来予測で明示または黙示されているものと大きく異なる可能性がある、重大なリスク、不確実性、仮定、および状況の変化の影響を受ける可能性があります。見た目のステートメント。実際の結果、実績、成果がこのプレスリリースでの記述と大きく異なる原因となる可能性のある多数の要因が存在します。これには、当社の年次報告書を含む証券取引委員会への提出書類に詳述されているリスクが含まれますが、これらに限定されません。 10 年 31 月 2022 日終了年度の Form 10-K による四半期報告書、Form XNUMX-Q による四半期報告書、および当社が証券取引委員会に随時提出するその他の提出書類および報告書。将来の見通しに関する記述は、このプレスリリースの日付時点における当社の信念と仮定のみを表しています。当社は、将来の見通しに関する記述を更新する義務を負いません。

連絡先情報

メディア連絡先：
Siobhan Lyons 氏、JFrog シニア MarComm マネージャー、 siobhanL@jfrog.com

投資家の連絡先：
ジェフ・シュライナー氏、投資家向け広報担当副社長、 jeffS@jfrog.com