From Remediation to Auto-remediation and GenAI (Part 2) の翻訳版です。
修復から自動修復、そしてGenAIへ - Part2
2024年8月14日
著者: Adam Cave / Product Marketing Manager, HCL AppScan
これは、修復と人工知能 (AI) の使用に関する 2 部構成のシリーズのパート 2 です。パート 1 では、開発者が脆弱性を修正するのを支援するもう 1 つの主要なアプローチ、つまり従来の修復と教育を紹介します。
キュレーションされた自動修正は、ソースコードで見つかった既知の脆弱性に対処するために、人間のセキュリティ専門家によって作成されます。単純な問題の場合、これらの修正は IDE の自動補完レベルであってもほぼ瞬時に適用できます。このアプローチは「実証済みの」方法で、さまざまなセキュリティ問題と非セキュリティ問題に対処するために長年使用されています。
これらの修正の利点は、テストおよび検証されているため、新しい問題を引き起こすことなく、問題を修復する信頼性の高い方法を提供できることです。これらの修正の一貫性により、同じ問題が常に同じ方法で解決され、コードの品質と保守性が向上します。
このようなツールは、即時の解決策だけでなく、修正によってどのように問題が解決されるかを説明する説明が付属していることが多いため、教育的価値も提供します。修復と学習というこの二重の利点は、開発者が将来同様の問題を理解し、防止するのに役立ちます。
キュレーションされた自動修正に欠点があるとすれば、それはスケーラビリティの課題です。これらの修正は手作業で作成されるため、複数の例とユースケースにわたって各言語で実装およびテストするには多大な労力が必要です。この労働集約的なプロセスにより、アプローチをより広範な問題と言語に拡張する能力が制限されます。この課題にもかかわらず、キュレーションされた自動修正の有効性と信頼性は、特によく知られた繰り返し発生する問題に対して、開発者の武器庫にある貴重なツールとなっています。
修復に対する 3 番目のアプローチは、最も有望なものの 1 つであり、Generative AI (GenAI) を活用してオンデマンドの自動修正を作成します。このテクノロジーは、優れたカバレッジと汎用性を提供し、事実上すべてのプログラミング言語の問題に対する修正を提供する可能性があります。
GenAI を使用すると、開発者はさまざまなコーディング環境や要件に適応できる自動化されたオンザフライソリューションにアクセスできるため、修復プロセスの効率と有効性が大幅に向上します。この方法の目標の 1 つは、巧妙なプロンプトエンジニアリングにより、これらの AI 駆動型ソリューションが特定の問題に効果的に対処するコンテキスト認識応答を生成できるようにすることです。このアプローチは比較的迅速な実装とスケーリングを約束し、さまざまなコーディングの問題に対処できるようになります。
GenAI は、大規模言語モデル (LLM) などの基盤となる AI モデルを使用して、十分な情報がない場合でも回答を生成します。その結果、「幻覚」、つまり不正確または無意味な応答が生じることがあります。このため、監視なしでは修正の品質は保証されません。
GenAI の結果は、使用されるプロンプトと、Gen AI モデルがトレーニングされたデータの品質に依存します。ChatGPT や Claude などの事前トレーニング済みモデルは使いやすいですが、これらのモデルは必ずしもコードのみでトレーニングされているわけではなく、検証可能なセキュリティコードでトレーニングされているわけでもありません。
既存のモデルを微調整するのは難しく、修正しようとしている脆弱性をモデルが「理解」していることを保証するものではありません。モデルを最初からトレーニングするのはさらに難しく、非常にコストがかかり、膨大な量のデータが必要になります。さらに、トレーニング済みのモデルは、新たに発見された脆弱性ごとに再トレーニングする必要があり、スケーラビリティはほぼ不可能になります。
修復と AI の使用に関する 3 つのアプローチを検討すると、GenAI 自動修正は有望な方向性である一方で、落とし穴があることは明らかです。組織は、安全なコードをリリースしていることを確認するためのチェックとバランスの方法として、手動による監視を維持する必要があります。
このシリーズのパート 1 で説明したように、教育は常にスキルギャップを埋め、開発者が最初から安全なコードを書くようにトレーニングされるようにするための最良のアプローチです。そして、AI もここで役割を果たします。HCL AppScan は、より複雑な修復アドバイザリのわかりやすい概要をユーザーに提供することで、教育をより実用的なものにするために、GenAI と LLM の使用を検討してきました。
必要な時間とリソースにもかかわらず、キュレートされた自動修正のセットをコンパイルすることは、結果として得られる修正が追加の問題を引き起こすことなく脆弱性に対処すると信頼できるため、多くの場合、努力する価値があります。また、GenAI には、厳選された自動修正の生成とテストの作業負荷を軽減する強力なユースケースがあることも注目に値します。
AI は、セキュリティテストソフトウェアに組み込まれている場合でも、開発者のユーザーエクスペリエンスの一部として組み込まれている場合でも、今後も存在し続けるでしょう。時間とリソースの節約の可能性は莫大です。今日の意思決定者は、コスト削減につながる新しいテクノロジーに内在する潜在的なリスクを考慮し、信頼できる厳選されたツールやアプローチの採用とバランスを取る必要があります。
HCL AppScan にアクセスして、HCLSoftware のアプリケーションセキュリティテストソリューションで現在利用可能な AI および機械学習機能の詳細をご確認ください。
From Remediation to Auto-remediation and GenAI (Part 1) の翻訳版です。
修復から自動修復、そしてGenAIへ - Part1
2024年8月14日
著者: Adam Cave / Product Marketing Manager, HCL AppScan
人工知能 (AI) は誰もが話題にできる話題です。生成 AI (GenAI) と大規模言語モデル (LLM) の登場により、AI の機能は自動化やデータ分析をはるかに超えて拡張され、テクノロジー、ビジネス、日常生活のあらゆる側面に浸透するには、データサイエンスの博士号が実質的に必要になっています。
GenAI は、ますます増え続けるコードをより短い期間で記述しようとしているソフトウェア開発者にとって、ゲームチェンジャーと見なされています。GitHub Copilot、Amazon Code Whisperer、Tabnine などのツールは、シンプルなプロンプトから AI 生成コードを作成できるようになり、開発者の膨大な時間を節約できます。これらのツールは、一般的なコーディングタスクを迅速に処理することに優れていますが、LLM に使用されるトレーニング データに存在していた可能性のあるセキュリティの脆弱性をもたらす可能性があります。
GenAI は、どのように使用しても、生産性を向上させる強力なツールであることは間違いありません。アプリケーションセキュリティの分野では、ユースケースは「防御的 AI」または「攻撃的 AI」のいずれかとして見られることがよくあります。
前者の場合、防御的 AI は、AppSecn テストの結果を整理し、どの結果が最も「興味深い」か、人間の注意を必要とするかを判断する能力が成熟しています。セキュリティの観点から重要度が低いと判断された結果を除外することで、これらのツールは開発チームの時間を大幅に節約できます。
攻撃的 AI とは、データ侵害を可能にするセキュリティ上の欠陥を見つけるために、実行中のソフトウェアアプリケーションへの攻撃を GenAI を使用して調整することです。AI 生成コンテンツを使用したフィッシング攻撃など、さまざまな攻撃ベクトルに国家支援のハッカーを含む悪意のある人物が攻撃的 AI を使用することには大きな懸念があります。諺にあるように、最良の防御は優れた攻撃です。そのため、セキュリティ研究者は、攻撃に効果的に対抗するために、同じ AI ツールを使って GenAI の機能についてさらに学習しています。
脆弱性を見つけることは、堅牢なアプリケーションセキュリティを維持するための重要なステップですが、問題を特定することは始まりに過ぎません。問題を修正することも同様に重要です。ここで修復が重要になります。修復は、セキュリティの脆弱性だけでなく、従来のバグやコーディング規則 (リンティング) にも関係します。修復には、主に 3 つのアプローチがあります。
従来の修復: この教育ベースのアプローチには、よく書かれた記事、トレーニングビデオ、洞察を盛り込んだブログ、さまざまな種類の問題に関する開発者向けのガイダンス、およびさまざまなプログラミング言語やアプリケーションフレームワークでの修正方法の例が含まれます。
自動修復: このアプローチでは、使用されている AppSecn ソフトウェアが、特定の種類の問題に使用するための、手作業で作成された/キュレートされた/事前に作成された自動修正を開発者またはセキュリティ チームに提供します。いずれの場合も、特定の言語が提供され、修正の複雑さは大きく異なる場合があります。
GenAI による自動修復: このアプローチでは、LLM を使用して GenAI がコード修正をオンデマンドで修復します。これは通常、巧妙なプロンプトエンジニアリングを採用した API にラップされており、多くの場合、コードスニペットを GenAI プラットフォームに送信する必要があります。
2 部構成のブログ投稿のパート 1 では、従来の修復に見られる教育ベースのアプローチについて説明します。パート 2 では、手作業で作成/キュレート/事前に作成された自動修正と GenAI 駆動の自動修正の両方を使用した自動修復について詳しく説明します。
包括的なリソースを通じて開発者を教育することで、開発者は問題を特定して理解できるようになるだけでなく、ソリューションのニュアンスも把握できるようになります。この理解の深さは、開発者が将来同じ間違いを繰り返さないようにするための準備となるため、非常に重要です。このような教育コンテンツは、セキュリティを開発者のスキル セットに組み込むのに役立ち、セキュリティの問題に対するリアクティブではなくプロアクティブなアプローチを促進します。
さまざまな種類の問題を詳しく説明し、さまざまなプログラミング言語で問題を解決する方法の例を提供する、よく書かれた記事は、アプリケーション セキュリティで長期的に成功するための最良の方法の 1 つであると言えます。セキュリティソフトウェアのユーザーインターフェイス (UI) の一部として完全な記事または要約が提供される場合があり、開発者は問題が指摘されたときにその背景を把握できます。
さらに、スケーラブルで包括的なトレーニングモジュールは、開発者がスキルを継続的に向上させ、新しいセキュリティ上の課題に適応するのに役立ちます。セキュリティを優れたコーディングプラクティスの不可欠な要素にすることで、記事と教育リソースは、より堅牢で回復力のある開発文化に貢献します。
熟練した開発者は、高品質で効率的でスケーラブルなコードを作成することが期待されるのと同様に、コードのセキュリティを確保することも期待されます。教育は、開発組織の複数のメンバーのスキル全体でこれを実現する最も効果的な方法です。
手作業で作成/キュレート/事前に作成された自動修正と GenAI 駆動の自動修正の長所と短所、および 3 つのアプローチの比較の概要については、このシリーズの第 2 部で詳しく説明します。
HCL AppScan のページにアクセスして、HCLSoftware のアプリケーションセキュリティテストソリューションで現在利用可能な AI および機械学習機能の詳細をご確認ください。
Power Manufacturing Digital Transformation with HCL Total Experience (TX) の翻訳版です。
HCL Total Experience (TX) で製造業のデジタル変革を強化
2024年8月13日
Andrew Manby / Vice President of Product Management
ターゲットを絞った変革戦略を通じて達成された優れたビジネス成果を紹介する別のブログへようこそ。このエディションでは、製造業の世界に飛び込みます。企業が HCL Total Experience (TX) を活用して、ビジネス オペレーション全体で具体的な成果を上げる方法を探ります。
歴史的に、製造業者は最終顧客を理解することで成功してきました。この「消費者に直接」つながることで、関連性を維持し、消費を促進し、将来のニーズを予測できます。これは、今日の絶えず変化する市場において重要なシグナルです。これは販売側 (小売パートナーシップを含む) の成功につながりますが、生産とアフターマーケット オペレーションの最適化も同様に重要です。ここでデジタル化が役立ちます。つまり、生産性、効率性を高め、無駄を減らすためにプロセスを合理化することです。課題の概要は次のとおりです。
それでは、HCL Total Experience がどのように大きなビジネス価値をもたらすために使用されているかを見てみましょう。
TX を使用すると、検査、在庫チェック、注文リクエスト用のユーザー フレンドリなモバイル アプリで手動タスクを置き換えることで、検査と補充を効率化できます。さらに、TX は、製造、在庫、販売実績の全体像を提供するモバイル ダッシュボードを経営幹部に提供することで、リアルタイム ビジネスを強化します。外部需要の洞察と組み合わせることで、メーカーはデータ主導の意思決定を使用して、予想される需要に合わせて業務を最適化できます。ある消費者製品メーカーは、TX を使用して、経営幹部が予測可能性を実現し、コストを削減できるようにしました。
機器、ロボット、および作業員の活動と結合された IoT (モノのインターネット) エッジ デバイスを活用して、生産業務に関するリアルタイムの洞察を獲得します。たとえば、機械学習から得られた洞察は、予測的なメンテナンス スケジュールと改善された障害診断に役立ち、生産の損失を減らし、より堅牢なサプライ チェーン管理を実現します。たとえば、あるメーカーは、TX を使用して、デジタル ロックがオペレーターのプロセスの一部となり、適切な原材料のみが調達されるようにしました。
競争力のあるプロトタイピングと製造は、すべての人に適しているわけではありませんが、医療から建築製品、自動車製造まで、ますます強力なユース ケースになっています。TX を使用すると、競争力のある独自のプロトタイプや製品を作成する少量生産メーカーが、市場や顧客とより簡単につながり、在庫を減らし、より迅速な履行で新しいサービス レベル契約 (SLA) を作成できます。たとえば、あるメーカーは、TX を使用して、外科医が患者に直接カスタム交換用頭蓋部品を要求できるようにし、時間と労力を節約しました。
ビジネス開発担当者をサポートするメーカーにとって、デジタル化は効果を発揮します。たとえば、棚スペースの最大化やプロモーション効果などの店内プロモーション活動が正しく実行され、小売店で証拠が取得されるようにします。さらに、あるメーカーは、すべてのビジネス開発担当者にモバイル アプリを装備して、ルート最適化拡張機能を含むタスクを自動化し、時間を節約してコストを削減しました。
顧客との関係を維持することは、すべてのメーカーの念頭にあり、これを実現する方法の 1 つは、ビジネスに消費者直販チャネルを用意することです。このアプローチは、ブランド ロイヤルティの構築、新しい市場の開拓、または製品拡張機能の追加に使用できます。たとえば、ある消費者製品メーカーは、ジオフェンス プロモーションによって認定小売業者への購入を促進し、ニーズを満たし、消費を深めることで、オンラインと実店舗のビジネス全体でシームレスなカスタマー ジャーニーを実現し、統一されたカスタマー エクスペリエンスを促進しました。
常にそうであるように、HCLSoftwareのトータル エクスペリエンスの使命は、ビジネス上の課題をより迅速に解決するカスタマイズされた結果を提供することです。IT 部門にとっての目標は、TX の採用により、他のプラットフォーム アプローチと比較して複雑さ、配信時間、コストを削減できるように支援することです。
魔法を見る準備はできましたか? HCLSoftwareに連絡してデモをスケジュールし、TX がビジネスをどのように変革できるかを確認してください。
HCL AppScan をご利用のお客様にありましては、以下の記事をご一読いただきますようお願いいたします。
新しい試みのトライアルとして、1週間分のサポート技術情報更新のインデックスを作成してみました。しばらく継続してみます。新規追加と内容更新したものが含まれています。システム上、軽微な修正であってもリストに含まれてしまいます。予めご了解ください。
HCL Domino Portfolio Download Packages Now Available Exclusively on My HCLSoftware の翻訳版です。
HCL Domino ポートフォリオのダウンロードパッケージが My HCLSoftware でのみ利用可能です
2024年7月31日
著者: Analyn Policarpio / Product Manager for HCL Domino & Notes 共著: Trevor Tallackson / Product Manager for HCL Sametime
製品配布の大幅な強化を発表できることを嬉しく思います。2024 年 7 月 29 日より、HCL Sametime や HCL Nomad、HCL Verse、HCL Domino Leap、HCL Notes などのコンポーネントを含む、現在および将来のすべての HCL Domino ポートフォリオ製品リリースのソフトウェア ダウンロード パッケージが、My HCLSoftware (MHS) ポータルでのみ利用可能になります (これまでの HCL Software License Management Portal からはダウンロードできません)。
このステップは、単一のユーザー フレンドリーなポータルを通じてすべてのデジタル ソリューション製品へのアクセスを簡素化するという、より大規模な取り組みの初期段階を意味します。MHS ポータルは、シームレスなユーザー エクスペリエンスを提供するように設計されており、お客様とパートナーが必要なダウンロード パッケージに効率的にアクセスできます。
ベータ テスターからの初期のフィードバックは圧倒的に肯定的で、あるユーザーは「ダウンロード ポータルを試してみましたが、完璧に機能し、クリーンで使いやすいです。他に付け加えることはありません。ただし、これを本番環境で利用できるのはいつですか?」と述べています。同様に、別の満足した顧客は、「新しいダウンロード ポータルは素晴らしい機能強化です。これをデフォルトにしてください。」と述べています。このようなお客様の声は、ユーザー満足度の向上とダウンロード プロセスの合理化に対する HCLSoftware の取り組みを強調しています。
この最初のフェーズに続いて、Connections、Digital Experience、Leap、Volt MX などの他のデジタル ソリューション製品も展開されます。HCLSoftwareの目標は、すべてのお客様に統一された直感的なエクスペリエンスを提供し、デジタル ソリューション製品ポートフォリオの完全なスイートにこれまで以上に簡単にアクセスできるようにすることです。MHS ポータルの機能の改善と拡張を継続して行っていますので、今後の更新にご期待ください。
すべての製品とコンポーネントについては、以下のリストを参照してください。また、HCL 製品ライフサイクル ページにアクセスして、MHS でのみ利用可能なアクティブなソフトウェア バージョンを確認してください。
HCL Domino プラットフォーム - My HCLSoftware でのみのダウンロード対象製品 |
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Domino |
Domino Leap |
Notes (including Designer, Admin Client) |
Nomad (for web browsers) |
Verse |
Nomad Mobile (Android) |
Verse Mobile (Android) |
SafeLinx |
Traveler |
Traveler for Outlook (HTMO) |
Domino License Analysis Utility (DLAU) |
Domino Connector (SAP Solutions) |
Enterprise Integrator (HEI) |
Domino Tools (NICE and NotesPeek) |
C API Kit |
Domino REST API |
HCL Sametime Premium - My HCLSoftware でのみのダウンロード対象製品 |
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Sametime |
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すべてのユーザーに My HCLSoftware ポータルの使用を開始することを推奨します。このポータルでは、HCLSoftware カスタマー サポートなどの他のポータルで使用されているものと同じ HCLSoftware ID とシングル サインオン システムを使用して認証されます。
My HCLSoftware からソフトウェアを表示およびダウンロードするには、HCLSoftware ライセンス & ダウンロード ポータルの登録ユーザーであり、資格のあるアカウントのメンバーである必要があります。次の手順に従ってください:
注:
Upcoming Architecture-Level Changes for HCL Volt Iris on Apple Silicon の翻訳版です。
Apple Silicon 上の HCL Volt Iris の今後のアーキテクチャ レベルの変更
2024年7月31日
著者: HCL Volt MX Team
Apple が Intel チップから自社製 M シリーズ (M1、M2、M3) に大きく移行したことで、Mac ユーザーの間で興奮の波が巻き起こっています。Apple Silicon の人気が高まる中、HCL Volt MX は継続的なイノベーションと、ユーザーに可能な限り最高のエクスペリエンスを提供することに注力しています。
そのため、これらの強力なプロセッサでパフォーマンスを最適化するように特別に設計された Volt Iris の今後のアーキテクチャ レベルの変更を発表できることを嬉しく思います。
このブログ投稿では、今後の変更、Apple チップと Intel チップの違い、Volt Iris への影響、ネイティブ M シリーズ サポートの利点について詳しく説明します。
Apple Silicon デバイスのパフォーマンスの将来について探ってみましょう。
Apple M1: 2020 年に華々しく発売された Apple M1 チップは、Intel との長年にわたるコラボレーションからの脱却を示しました。 ARM ベースのアーキテクチャを誇る M1 チップは、CPU、GPU、統合メモリなど、複数のコンポーネントを 1 つのチップに統合しました。この統合により、比類のないパフォーマンスと電力効率が実現しました。
Apple M2: M1 の後継機である Apple M2 チップは、前任機が築いた基盤の上に構築されています。処理能力が強化され、エネルギー効率が改善された M2 は、Mac デバイスのユーザー エクスペリエンスをさらに高めることを目指しています。
Apple M3: 強力な 8 コア CPU、最大 10 コア GPU、最大 24GB の統合メモリのサポートを備えた新しい MacBook Air は、M1 搭載モデルよりも最大 60% 高速で、最速の Intel ベースの MacBook Air よりも最大 13 倍高速です。再設計された GPU には、ダイナミック キャッシュ、メッシュ シェーディング、ハードウェア アクセラレーション レイ トレーシングなどの機能が含まれています。ダイナミック キャッシュ テクノロジーは、ローカル メモリをリアルタイムで割り当てます。
MacBook の Intel チップ: 長年にわたり、Intel は Mac コンピューティングの代名詞でした。x86 アーキテクチャを備えた Intel チップは、多数の Mac デバイスに搭載され、さまざまなタスクで信頼性の高いパフォーマンスを提供してきました。しかし、Apple の M シリーズ チップへの移行は、この長年の提携からの離脱を示しています。
Apple M シリーズ: M シリーズ チップは、パフォーマンスの基準を引き上げました。ベンチマークによると、日常的なコンピューティングから、ビデオ編集や 3D レンダリングなどのリソースを大量に消費するプロセスまで、さまざまなタスクが驚くほど効率的に処理されています。M2 は、その進歩により、さらにスムーズなパフォーマンスを約束し、Mac で可能なことの限界を押し広げます。
Intel チップ: コンピューティングの伝統を持つ Intel は、長年にわたって一貫したパフォーマンスを提供してきました。しかし、Apple が M シリーズで方向性を定めるにつれ、Intel チップはこれらの新しい競合製品の効率とパワーに追いつくという課題に直面しています。
Apple M シリーズ: M シリーズ チップの際立った特徴の 1 つは、その電力効率です。ユーザーからは、M1 搭載 Mac のバッテリー寿命が大幅に延びたという報告があります。これにより、携帯性が向上するだけでなく、MacBook が 1 回の充電でどのくらい長く動作できるかというユーザーの期待が再定義されます。Apple のアーキテクチャへの移行は、電力だけでなく、その電力の効率的な使用も重視しており、充電間の使用時間が長くなります。
Intel チップ: Intel チップはこれまで満足のいくバッテリー寿命を提供してきましたが、M シリーズ チップは可能性の新しいベンチマークを設定しました。
Apple M シリーズ: M シリーズ チップへの移行により、ソフトウェアの互換性に関する懸念が生じました。しかし、Apple が Rosetta 2 とユニバーサル アプリ フレームワークを導入したことで、移行が容易になり、ユーザーにとって比較的シームレスなエクスペリエンスが実現しました。
Intel チップ: 長年 Mac コンピューティングの基盤となってきた Intel チップは、引き続き幅広いソフトウェア サポートを受けています。特定のアプリケーションやワークフローに依存しているユーザーは、Intel ベースの Mac の使いやすさと互換性に安心感を覚えるかもしれません。
Apple M シリーズ: GPU を統合した M シリーズ チップは、そのグラフィックス機能で多くの人を驚かせました。グラフィック デザインからゲームまで、M シリーズは専用グラフィックス カードを必要とせずに優れたパフォーマンスを発揮しました。
Intel チップ: 歴史的に、ハイエンドのグラフィックス機能を必要とする Mac ユーザーは、Intel 搭載の専用 GPU を搭載したモデルに目を向けてきました。
Apple M シリーズ: Apple M シリーズ チップは、Mac コンピューティングの将来に対する Apple のビジョンを表しています。M2 の導入は、イノベーションと継続的な改善への取り組みを示唆しています。ユーザーは、今後数年間でさらに強力で効率的な Mac デバイスを期待できます。
Intel チップ: 半導体業界の巨大企業である Intel は、撤退するつもりはありません。同社はチップ技術の進歩に投資を続けており、将来の Intel ベースの Mac は、進行中のイノベーションの物語に新たな章をもたらす可能性があります。
Mac ラップトップの Apple の M シリーズ チップと Intel チップの違いを理解するにあたり、ユーザーは極めて重要な決断に直面します。M シリーズは最先端のパフォーマンスと電力効率を約束し、Mac コンピューティングの新しい標準を確立します。ただし、Intel ベースのワークフローに深く根ざしているユーザーや特定のアプリケーションに依存しているユーザーにとっては、Intel チップの使い慣れた互換性が安心感を与える可能性があります。
結局のところ、M シリーズと Intel チップの選択は、個人のニーズと好みを反映しています。Apple の M シリーズが進化し続けるにつれて、テクノロジーの世界はイノベーションの新たな高みを目の当たりにし、世界中の Mac ユーザーの可能性を再定義することになります。Mac コンピューティングの未来への旅に乗り出すユーザーにとって、今やその力はユーザーの手にあります。
Volt MX チームはこれらの変更に積極的に取り組んでいます。範囲、潜在的なリグレッション、アプリケーションを適応させるためのベスト プラクティスに関する詳細をドキュメントに引き続き更新します。さらに、Volt MX ポータルを通じて更新とリリースの詳細を提供します。
アプリケーション向けの統合データ ファブリックの可能性を解き放つ準備はできていますか? すべてのバックエンド操作を管理するための Volt Iris IDE と Volt Foundry のダウンロードを含む Volt MX を無料でお試しください。
新しい試みのトライアルとして、1週間分のサポート技術情報更新のインデックスを作成してみました。しばらく継続してみます。新規追加と内容更新したものが含まれています。システム上、軽微な修正であってもリストに含まれてしまいます。予めご了解ください。