著者
ジェームズ・ヘンダーガートによる記事
エージェント AI では、不正アクセスを防ぐために安全なコンテキスト マッピングが必要です。 ユーザーとサービス アカウントに最小限の権限のアクセスを実装しないと、セキュリティ ギャップが生じるリスクがあります。
Agentic AI は、コードと大規模言語モデル (LLM) の相乗的な組み合わせです。
組織が生成 AI (GenAI) が運用データの実践に与える影響を理解し、GenAI テクノロジーの導入タイムラインを既存の予算、実践、文化とより適切に一致させる方法を学ぶのに役立ちます。
自動化とデータ セキュリティの緊張は、タイムリーな資格情報の更新や最小限の権限のサービス資格情報によって緩和され、自動化をエンタープライズ ガバナンス内の特別なユーザー タイプとして扱うことができます。
生成 AI アプリケーションは生産性と利益を向上させる可能性を秘めていますが、実験段階から生産段階に移行するには、企業が倫理的、法的、技術的なハードルの迷路を乗り越える必要があります。 急速に進化する AI のメリットを享受する方法を学びます。
フルスタックの可観測性は現在では可能ですが、コスト効率と有効性という代償が伴います。eBPF は Linux と Windows をサポートし、ユビキタスになりつつあり、その過程でその方程式も変化します。