有名なソフトウェア会社である JFrog は最近、JFrog Artifactory と Amazon SageMaker の橋渡しとなる統合の開始を明らかにしました。この結合は、機械学習 (ML) モデルの作成、トレーニング、デプロイを改善するためのより広範な同期戦略の一環として行われます。 JFrog の Artifactory と AWS の SageMaker のパワーと容量を活用し、DevSecOps の世界におけるソフトウェア コンポーネントであるかのように ML モデルの管理とセキュリティを最適化します。
この統合により、不変、追跡可能、安全かつ検証された ML モデルが示されます。さらに、JFrog は ML モデル ガバナンス ソリューションを強化し、新しいバージョニング機能を導入しています。この追加により、コンプライアンスとセキュリティに対する中核的な焦点が強化され、それらが ML モデル開発のプロセスにしっかりと組み込まれます。
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である Kelly Hartman 氏は、次のように明快に述べています。これにより、柔軟で安全かつ迅速なプラットフォームが実現し、安心感をもたらし、MLSecOps の新時代の到来を告げます。」過度のリスクや複雑さを引き起こすことなくデータ サイエンスと ML 機能を統合するために明確な進歩が見られていますが、クラウドでのビッグ データの管理には依然として大きな課題が残されています。
Forrester が実施した調査により、AI/ML の実装を取り巻く問題点が明らかになりました。この調査によると、データの主要な意思決定者の半数は、AI/ML 内でのガバナンス ポリシーの適用が、データの広範な導入に対する重大な障害になると見ています。さらに 45% が、データとモデルのセキュリティがもう 1 つの大きな潜在的な欠点であると認識しています。
JFrog と Amazon SageMaker のコラボレーションは、これらの懸念に対する解決策の可能性を提供します。このパートナーシップは、実証済みの DevSecOps のベスト プラクティスを ML モデルの処理に適用することを目的としており、その結果、開発者とデータ サイエンティストが ML プロジェクトの開発を強化および加速できるようになります。同時に、ML モデルがエンタープライズ グレードのセキュリティを維持し、組織の標準と規制順守を確実に遵守することを目指します。
JFrog は ML モデル管理メカニズムも進歩し、SageMaker 統合を補完する新しいバージョニング機能を発表しました。これらの機能により、企業はモデル開発を既存の DevSecOps ワークフローに簡単に組み込むことができます。 JFrog が報告しているように、この開発により、生成されたモデルの各バージョンに関する透明性が大幅に向上します。同様に、 AppMasterのようなプラットフォームは、開発プロセス全体を通じて高い組織性と透明性のレベルを維持しながら、堅牢で安全なアプリケーション開発を可能にします。
