DevSecOpsのツールとソリューション

アプリのデプロイメントと配信を加速するセキュリティー

自動化されたリアルタイムのチェック、洞察、検証によって、インフラストラクチャーのプロビジョニングからランタイムまで、DevOpsパイプラインのあらゆるステップに、セキュリティー、コンプライアンス、脆弱性、エクスポージャー管理を組み込みます。

セキュリティーをデフォルトに

コード・レベルのリスク検知と、検証済みのインフラストラクチャー定義、ポリシーの自動適用、継続的なオブザーバビリティー、管理下の修復によって、セキュリティーは事後対策ではなく、最初から当たり前のものになります。

AI駆動型のインテリジェンスでリスクを優先

AI搭載の優先順位付けにより、チームは重要性の低いアラートを追跡するのではなく、本番環境を損ねたりリリースを阻害したりしかねない、クリティカルな脆弱性や問題に専念できるようになります。

コードとインフラストラクチャーにガードレールを組み込む

コード、IaS（Infrastructure as code）、および開発ワークフローにセキュリティーおよびポリシー・チェックが直接組み込まれているため、チームはパイプラインの破損後ではなく、構築中に問題を発見できます。

安全なコード配信を加速

自動テスト、リアルタイムの洞察、合理化されたセキュリティー・プロセスによって修正作業と遅れを減らし、チームは安全なアプリケーションをより速やかに出荷できるようになります。

DevOpsパイプラインにおけるセキュリティー上の課題

脆弱性の発見が遅すぎる

脆弱性は、とかくビルドが終わってから明らかになるので、再作業や配信遅延の原因になります。チェックを初期から自動化しておけば、脆弱性を早期に検知し、最もクリティカル問題を優先して、修復を合理化できます。そのため、摩擦が減り、危険なコードがそのまま先に進んでしまうのを防ぐことができます。

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オートメーション・ツールキットからのブロックを表したデジタル・レンダリング。貨幣価値をアウトプットに結び付け、財務上の責任とリソースの可視性を表すさまざまなワイヤーが描かれています。

オートメーション・ツールキットからのブロックを表したデジタル・レンダリング。コードを生成する自然言語へのインプットと、クラウド・インフラストラクチャーを表す3Dオブジェクトが配置され、資産を管理するコードの開発を示しています。

手動のCI/CDセットアップに時間がかかる

従来の監視ツールは、コーディングやスクリプトに関する高度な専門知識や経験を必要とし、セットアップに多くの手間と時間がかかります。このようなツールは、軽微なUI変更などが原因で、誤検知アラートを発生させやすいという課題もあります。

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アラートにノイズがあり、トリアージが非効率

ITチームは、コンテキストの欠如が原因でアラートの優先順位付けに苦慮することがあるため、ノイズが発生し、インシデントのトリアージにも時間がかかります。アプリケーションの信号と、影響に基づくアラート・ランキングとのインテリジェントな相関によってノイズを削減でき、根本原因の特定が加速します。

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オートメーション・ツールキットからのブロックを表したデジタル・レンダリング。ホイール、透明なボックス、各種アプリを含むカルーセルのような構造が描かれ、アプリケーション管理とAI駆動型の洞察が示されています。

オートメーション・ツールキットからのブロックを表したデジタル・レンダリング。オペレーションの状況やスライダーを表すオブジェクトが突出したマップ付きのブロックが描かれ、設備パフォーマンス管理が表されています。

インフラストラクチャーの変更が管理と一貫性を欠く

手作業によるクラウドの編集、環境の違い、一貫性のないテンプレートなどが原因で、運用、セキュリティー、コンプライアンス、コストの点でリスクが大きくなります。ポリシー主導のIaCを記録のシステムとして確立し、ポリシー・アズ・コードのガードレールを実施しましょう。ハイブリッド環境の全体を通じて、どの変更もバージョン管理と検証が済み、コンプライアンスに適合するよう標準化します。

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