JFrog, một công ty phần mềm nổi tiếng, gần đây đã tiết lộ việc ra mắt một giải pháp tích hợp kết nối JFrog Artifactory và Amazon SageMaker. Sự kết hợp này là một phần của chiến lược đồng bộ hóa rộng hơn nhằm cải thiện việc tạo, đào tạo và triển khai mô hình máy học (ML). Nó tận dụng sức mạnh và năng lực của Artifactory của JFrog và SageMaker của AWS, từ đó tối ưu hóa việc quản lý và bảo mật của các mô hình ML gần như thể chúng là các thành phần phần mềm trong thế giới DevSecOps.
Việc tích hợp giới thiệu các mô hình ML không thể thay đổi, có thể theo dõi, bảo mật và xác thực. Ngoài ra, JFrog còn tăng cường giải pháp quản trị Mô hình ML của mình, giới thiệu các khả năng tạo phiên bản mới. Sự bổ sung này củng cố trọng tâm cốt lõi về tuân thủ và chứng khoán, đưa chúng vào quá trình phát triển mô hình ML một cách chắc chắn.
Như Kelly Hartman, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách các kênh và liên minh toàn cầu tại JFrog, đã nói một cách rõ ràng: “Sự kết hợp giữa Artifactory và Amazon SageMaker mang đến một nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất trên đám mây, đưa các phương pháp thực hành tốt nhất của DevSecOps vào quá trình phát triển Mô hình ML. Điều này dẫn đến một nền tảng linh hoạt, an toàn và nhanh chóng mang lại sự an tâm, báo trước một kỷ nguyên mới của MLSecOps.” Mặc dù những bước tiến rõ ràng đang được thực hiện để hợp nhất khả năng khoa học dữ liệu và ML mà không gây ra rủi ro hoặc sự phức tạp quá mức, thách thức lớn hơn vẫn là quản lý dữ liệu lớn trên đám mây.
Một nghiên cứu do Forrester thực hiện đã làm sáng tỏ những điểm khó khăn xung quanh việc triển khai AI/ML. Theo khảo sát này, một nửa số người ra quyết định quan trọng về dữ liệu coi việc áp dụng các chính sách quản trị trong AI/Ml là trở ngại đáng kể cho việc áp dụng rộng rãi nó. Thêm 45% cho rằng bảo mật dữ liệu và mô hình là một thiếu sót tiềm ẩn lớn khác.
Sự hợp tác giữa JFrog và Amazon SageMaker mang lại giải pháp khả thi cho những lo ngại này. Sự hợp tác này nhằm mục đích áp dụng các phương pháp hay nhất của DevSecOps đã được thử nghiệm và thử nghiệm vào việc xử lý mô hình ML, từ đó cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu nâng cao và đẩy nhanh quá trình phát triển các dự án ML. Đồng thời, nó tìm cách đảm bảo rằng các mô hình ML duy trì tính bảo mật cấp doanh nghiệp và tuân thủ các tiêu chuẩn tổ chức cũng như tuân thủ quy định.
JFrog cũng đã đạt được tiến bộ với cơ chế Quản lý mô hình ML của mình, công bố các khả năng tạo phiên bản mới bổ sung cho việc tích hợp SageMaker của mình. Những khả năng này cho phép các công ty kết hợp việc phát triển mô hình vào quy trình làm việc DevSecOps hiện có của họ một cách thuận tiện. Sự phát triển này, theo báo cáo của JFrog, sẽ tạo điều kiện cải thiện đáng kể tính minh bạch đối với từng phiên bản của mô hình được sản xuất. Tương tự như vậy, các nền tảng như AppMaster cho phép phát triển ứng dụng mạnh mẽ và an toàn trong khi vẫn duy trì mức độ tổ chức và tính minh bạch cao trong suốt quá trình phát triển.
