JFrog ve AWS, Güvenli Makine Öğrenimi Geliştirmeyi Hızlandırıyor

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Yeni JFrog Artifactory ve Amazon SageMaker entegrasyonu, geliştiricilere ve veri bilimcilerine bulutta ML Modelleri oluşturma, eğitim verme ve dağıtma olanağı sağlıyor

SUNNYVALE, Kaliforniya–(BUSINESS WIRE)–JFrog Ltd. (“JFrog”) (Nasdaq: FROG), Liquid Software şirketi ve JFrog Yazılım Tedarik Zinciri Platformu, bugün yeni bir entegrasyon duyurdu Amazon Adaçayı YapıcıŞirketlerin, tam olarak yönetilen altyapı, araçlar ve iş akışlarıyla her türlü kullanım senaryosuna yönelik makine öğrenimi (ML) modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına yardımcı olur. Eşleştirerek JFrog Sanat Fabrikası Amazon SageMaker ile makine öğrenimi modelleri, modern bir DevSecOps iş akışında diğer tüm yazılım geliştirme bileşenleriyle birlikte sunulabilir; bu da her modelin yayınlanmak üzere olgunlaştıkça değişmez, izlenebilir, güvenli ve doğrulanmış olmasını sağlar. JFrog ayrıca yeni versiyonlama yeteneklerini de açıkladı. ML Model yönetimi çözümüML modeli geliştirmenin her adımına uyumluluk ve güvenliğin dahil edilmesini sağlamaya yardımcı olan.

JFrog Küresel Kanallar ve İttifaklar Kıdemli Başkan Yardımcısı Kelly Hartman, "Daha fazla şirket bulutta büyük verileri yönetmeye başladıkça DevOps ekip liderleri, risk ve karmaşıklığa yol açmadan yazılım dağıtımını hızlandırmak için veri bilimini ve makine öğrenimi yeteneklerini nasıl ölçeklendirebileceklerini soruyor" dedi. "Artifactory ve Amazon SageMaker'ın birleşimi, DevSecOps'un en iyi uygulamalarını bulutta makine öğrenimi modeli geliştirmeye aşılayan tek bir gerçek kaynağı yaratıyor; esneklik, hız, güvenlik ve gönül rahatlığı sunarak MLSecOps'ta yeni bir sınıra doğru ilerliyor."

Bir göre son Forrester araştırmasıVeri karar alıcılarının yüzde 50'si yapay zeka/makine öğrenimi kapsamında yönetim politikalarının uygulanmasının yaygın kullanımdaki en büyük zorluk olduğunu belirtirken, yüzde 45'i veri ve model güvenliğini geçiş faktörü olarak gösterdi. JFrog'un Amazon SageMaker entegrasyonu, DevSecOps'un en iyi uygulamalarını makine öğrenimi model yönetimine uygulayarak geliştiricilerin ve veri bilimcilerinin makine öğrenimi projelerinin gelişimini kurumsal düzeyde, güvenli ve düzenleyici ve kurumsal uyumluluğa uygun bir şekilde genişletmesine, hızlandırmasına ve güvence altına almasına olanak tanır.

JFrog'un yenisi Amazon SageMaker entegrasyonu kuruluşların şunları yapmasına olanak tanır:

Veri bilimcileri ve geliştiriciler için tek bir doğruluk kaynağı bulundurun ve tüm modellerin kolayca erişilebilir, izlenebilir ve tahrifata karşı korumalı olmasını sağlayın.
Modelleri silinmeye veya değiştirilmeye karşı koruyarak ML'yi yazılım geliştirme ve üretim yaşam döngüsü iş akışlarına yakınlaştırın.
ML modellerini geliştirin, eğitin, güvenliğini sağlayın ve dağıtın.
Kuruluş genelinde kötü amaçlı makine öğrenimi modellerinin kullanımını tespit edin ve engelleyin.
Şirket politikalarına ve düzenleyici gerekliliklere uygunluğu sağlamak için ML modeli lisanslarını tarayın.
Daha fazla şeffaflık için güçlü erişim denetimleri ve sürüm oluşturma geçmişiyle evde oluşturulan veya şirket içinde zenginleştirilmiş makine öğrenimi modellerini depolayın.
ML modellerini herhangi bir yazılım sürümünün parçası olarak paketleyin ve dağıtın.

Müdürü ve kurucusu Larry Carvalho, "Geleneksel yazılım geliştirme süreçleri ve makine öğrenimi, mevcut araçlarla entegrasyon eksikliği nedeniyle birbirinden ayrılıyor" dedi. SağlamBulut. “JFrog Artifactory ve Amazon SageMaker birlikte, makine öğrenimi için entegre, uçtan uca yönetilen bir ortam sağlıyor. Bu dünyaları bir araya getirmek, makine öğrenimi süreçlerini yerleşik yazılım geliştirme yaşam döngüleri ve en iyi uygulamalarla uyumlu hale getirmeye yönelik önemli ilerlemeyi temsil ediyor."

Amazon SageMaker entegrasyonunun yanı sıra JFrog yeni sürüm oluşturma yeteneklerini açıkladı onun için ML Model Yönetimi çözümü Geliştiricilerin, DevOps ekiplerinin ve veri bilimcilerinin bir modelin doğru, güvenli sürümünün kullanıldığından emin olabilmesi için her model sürümüne ilişkin şeffaflığı artırmak üzere model geliştirmeyi bir kuruluşun DevSecOps iş akışına dahil eden.

Şu anda JFrog müşterileri ve Amazon SageMaker kullanıcıları için mevcut olan JFrog'un Amazon SageMaker ile entegrasyonu, veri bilimcileri tarafından tüketilen veya makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için kullanılan tüm yapıların JFrog Artifactory'den alınıp buraya kaydedilmesini sağlar.

Entegrasyona ve nasıl çalıştığına daha derinlemesine bakmak için okuyun Bu blogu. Ayrıca JFrog ve AWS'ye katılmak için 31 Ocak Çarşamba günü saat 1:10 ET/XNUMX:XNUMX PT'de eğitim amaçlı bir web seminerine kaydolabilirsiniz. "Gelecek için inşa etmek: AI/ML model geliştirme çağında DevSecOps, " Güvenli yazılım tedarik zinciri ve geliştirme süreçlerine model kullanımı ve geliştirmeyi dahil etmeye yönelik en iyi uygulamaları açıklamak.

Bu hikayeyi beğendin mi? Bunu X'te (eski adıyla Twitter) yayınlayın: .@jfrog, yazılım geliştirme yaşam döngüsü boyunca daha fazla #ML #güvenliği ve yeniliğin kilidini açmak için @awscloud SageMaker ile yeni entegrasyonu kullanıma sunuyor. Daha fazla bilgi edin: https://jfrog.co/4aW18gT #SoftwareSupplyChain #DevSecOps #SDLC #MachineLearning #AI

JFrog Hakkında

JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG), geliştiriciden cihaza sürtüşme olmadan teslim edilen bir yazılım dünyası yaratma misyonundadır. "Sıvı Yazılım" vizyonuyla desteklenen JFrog Yazılım Tedarik Zinciri Platformu, kuruluşların yazılımı hızlı ve güvenli bir şekilde oluşturmasına, yönetmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan, yazılımın kullanılabilir, izlenebilir ve tahrifata dayanıklı olmasını sağlayan tek bir kayıt sistemidir. Entegre güvenlik özellikleri aynı zamanda tehditlerin ve güvenlik açıklarının belirlenmesine, korunmasına ve bunlara karşı çözüm bulunmasına da yardımcı olur. JFrog'un hibrit, evrensel, çoklu bulut platformu, büyük bulut hizmet sağlayıcılarında hem kendi kendine barındırılan hem de SaaS hizmetleri olarak mevcuttur. Fortune 7'ün çoğunluğu da dahil olmak üzere dünya çapında milyonlarca kullanıcı ve 100 binden fazla müşteri, dijital dönüşümü güvenli bir şekilde benimsemek için JFrog çözümlerine güveniyor. Bir kere ileri sıçrarsan geri dönmeyeceksin! Daha fazlasını şu adreste öğrenin: jfrog.com ve bizi Twitter'da takip edin: @jfrog.

İleriye Dönük Beyanlara İlişkin Uyarı Notu

Bu basın bülteni, JFrog Artifactory ve Amazon SageMaker entegrasyonu ile ML Modellerinin oluşturulması ve dağıtılması, JFrog'un yeni sürüm oluşturma yetenekleri konusunda işbirliğine olanak tanıyan açıklamalar dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere ABD federal menkul kıymetler yasalarında tanımlandığı şekliyle "ileriye dönük" ifadeler içermektedir. ML Model Yönetimi çözümü ve müşterilere beklenen faydaları için.

Bu ileriye dönük beyanlar, mevcut varsayımlarımıza, beklentilerimize ve inançlarımıza dayanmaktadır ve JFrog'un gerçek sonuçlarının, performansının veya başarılarının herhangi bir ileriye yönelik ifadede ifade edilen veya ima edilenlerden maddi olarak farklı olmasına neden olabilecek önemli risklere, belirsizliklere, varsayımlara ve koşullardaki değişikliklere tabidir. görünümlü bir ifade. Fiili sonuçların, performansın veya başarıların bu basın bülteninde yapılan beyanlardan önemli ölçüde farklı olmasına neden olabilecek önemli sayıda faktör vardır; bunlar arasında, yıllık raporumuzda yer alan Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonuna yaptığımız başvurularda ayrıntıları verilen riskler yer alır ancak bunlarla sınırlı değildir. 10 Aralık 31'de sona eren yıla ait Form 2022-K, Form 10-Q'ya ilişkin üç aylık raporlarımız ve zaman zaman Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu'na sunabileceğimiz diğer dosya ve raporlar. İleriye yönelik beyanlar, yalnızca bu basın bülteninin yayınlandığı tarih itibarıyla inançlarımızı ve varsayımlarımızı temsil etmektedir. İleriye dönük beyanları güncelleme yükümlülüğünü reddediyoruz.

Bize Ulaşın

Medya Temas:
Siobhan Lyons, Kıdemli MarComm Müdürü, JFrog, siobhanL@jfrog.com

Yatırımcı İletişim Bilgileri:
Jeff Schreiner, Yatırımcı İlişkileri Başkan Yardımcısı, jeffS@jfrog.com