JFrogソフトウェアサプライチェーンプラットフォームで知られるリキッドソフトウェア企業JFrogは、企業が機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできるようにするフルマネージドサービスであるAmazon SageMakerとの戦略的統合を発表した。このコラボレーションは、機械学習モデルの配信を合理化し、最新のDevSecOpsワークフロー内で機械学習モデルが不変、追跡可能、安全で検証されていることを保証することを目的としている。JFrog ArtifactoryとAmazon SageMakerの統合は、ソフトウェア開発と機械学習の融合に向けた重要な一歩であり、MLモデルのライフサイクルを管理するための統一されたアプローチを提供する。
ガバナンスポリシーを適用し、データとモデルのセキュリティーを確保するという課題は、AIおよびMLテクノロジーの広範な導入に対する大きな障壁となっている。Forresterの調査ではこれらの問題が強調されており、データに関する意思決定者の50%がガバナンスを、45%がセキュリティーを重大な懸念事項として挙げている。これらの課題に対処するため、JFrogとAmazon SageMakerの統合は、DevSecOpsのベストプラクティスを機械学習モデル管理に適用するように設計されている。これにより、エンタープライズグレードのセキュリティー標準とコンプライアンス要件を遵守しながら、MLプロジェクト開発の拡張、加速、強化が可能になる。このソリューションは、データサイエンティストと開発者の両方に単一の信頼できる情報源を提供し、MLモデルのトレーサビリティとセキュリティーを強化し、ソフトウェア開発および実稼働ライフサイクルワークフローとより緊密に統合することを目的としている。
このパートナーシップにより、MLモデルの堅牢なバージョン管理履歴の維持、企業ポリシーへの準拠の確保、無許可または悪意のあるモデルの使用の防止などの新しい機能が組織に導入される。また、ソフトウェアリリースの一部としてMLモデルのバンドルと配布も容易になり、ソフトウェア開発プロセスにより深くMLを組み込むことができる。この統合により、MLモデルを不正な変更から保護することが約束され、それによってモデルとそれが機能するアプリケーションの整合性が保護される。
Amazon SageMakerの統合に加えて、JFrogはMLモデル管理ソリューションの強化されたバージョニング機能も導入した。これらの機能は、MLモデルの開発の透明性を高めるように設計されており、チームがさまざまなバージョンを効果的に追跡および管理できるようになる。これらの機能をDevSecOpsワークフローに組み込むことで、組織はモデルの正しいバージョンが常に使用されていることを保証し、MLアプリケーションのセキュリティーと信頼性を強化できる。
JFrogとAmazon SageMakerの統合がお客様に提供されるようになり、機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイのための包括的な環境が提供される。このコラボレーションは、従来のソフトウェア開発プロセスと急成長する機械学習分野との間のギャップを埋める上での大きな進歩を表している。関心のある方は、JFrogとAWSが主催する教育ウェビナーに参加することで、統合とその利点についてさらに洞察を得ることができる。このウェビナーでは、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組み込むためのベストプラクティスが取り上げられる。
出典：JFrog
この製品の詳細については、JFrog製品ページをご覧ください。
