DeviDevs

3 sprinturi. Atat a stat o vulnerabilitate critica la coada pentru ca SAST-ul zicea "medium" si DAST-ul zicea "exploitabil" dar nimeni nu le punea cap la cap.

La DeviDevs le integram intr-un singur pipeline. Nu pentru ca e la moda, ci pentru ca un finding confirmat de ambele instrumente nu mai sta la coada.

Rezultat: mai putine false pozitive, fix-uri mai rapide, problemele critice prinse inainte de production. Ghidul complet pe blog:

SAST and DAST Integration for Complete Application Security Comprehensive guide to integrating Static and Dynamic Application Security Testing into CI/CD pipelines with correlation engines and unified vulnerability.

Articolul 12 din EU AI Act: loguri automate, continue, integrate direct in sistem. Nu un PDF intr-un folder pe care nu-l deschide nimeni.

Standardul tehnic e inca in lucru, dar directia e clara. Companiile care construiesc infrastructura de logging acum se adapteaza usor la varianta finala.

Restul o sa improvizeze sub presiune. La DeviDevs ajutam organizatii sa construiasca compliance AI de la zero, inclusiv logging-ul cerut de Article 12.

Ne-am obisnuit sa lucram cu specificatii in miscare.

"Avem SAST, suntem acoperiti." Auzim asta des. Problema? SAST vede codul sursa. Nu vede ce se intampla cand aplicatia ruleaza de fapt - auth bypass, sesiuni configurate gresit, API-uri expuse fara sa stie nimeni.

Asta e treaba DAST-ului, si fara el ai un punct mort serios. Ghidul nostru nou arata concret unde fiecare tool e util, unde e complet orb, si cm le integrezi in CI/CD fara sa pierzi 40 de minute la fiecare merge.

SAST and DAST: Security Testing Implementation Complete guide to implementing Static Application Security Testing (SAST) and Dynamic Application Security Testing (DAST) in your development pipeline.

88% din organizatii au avut incidente de securitate cu agenti AI. Dar stiti ce e si mai ingrijorator? 82% din executivi cred ca sunt protejati.

Iar doar 14.4% din agenti au trecut vreodata printr-un proces de aprobare de securitate. La DeviDevs vedem asta constant - firme care au 30, 50, 100 de agenti AI ruland in productie si nimeni nu stie exact cati sunt, ce date acceseaza sau cine a decis sa-i puna acolo.

Nu e o problema de tehnologie. E o problema de "n-am stiut ca trebuie sa intreb".

Stiti momentul ala cand alegi un tool de MLOps d**a demo si d**a 3 luni realizezi ca nu scala? Da, am trecut prin asta. Am facut o comparatie practica - nu "top 10 tools" cu logo-uri, ci ce merge efectiv in productie.

Experiment tracking, model serving, feature stores, monitoring. Cu plusuri si minusuri reale, nu marketing.

MLOps Tools Comparison 2026: The Complete Stack Guide The definitive 2026 MLOps tools comparison. We tested 40+ tools across experiment tracking, pipelines, feature stores, model serving, and monitoring. Here.

LiteLLM - 97 de milioane de descarcari lunare, prezent in 36% din mediile cloud. Un singur pachet malitios pe PyPI, disponibil doar 40 de minute, a fost suficient sa compromita Mercor (startup AI evaluat la $10 miliarde). 4TB de date furate.

La DeviDevs facem audit complet pe lantul de dependinte in fiecare proiect de securitate AI. De ce? Pentru ca exact asta vedem de fiecare data: echipele investesc luni sa securizeze modelul, dar pipeline-ul care il serveste are sute de pachete pe care nimeni nu le-a verificat vreodata.

Atacatorii nu intra prin usa din fata. Intra prin pip install.

La DeviDevs ajutam companiile sa treaca de la "avem AI" la "avem AI care respecta regulile."

Evaluare gratuita de risc AI pe

DeviDevs | EU AI Act Compliance & AI Security EU AI Act compliance consulting and AI security assessments before the August 2026 deadline. Risk classification, conformity assessments, and AI red teaming for high-risk AI systems.

Unul din proiectele noastre a pierdut trei saptamani pe Airflow pana cand am migrat pe Kubeflow. Aceeasi treaba, doua zile.

Am documentat cand merita fiecare orchestrator, din experienta reala.

ML Pipeline Orchestration: Airflow vs Kubeflow Compare the top ML pipeline orchestration tools. Deep dive into Apache Airflow, Kubeflow Pipelines, and Prefect for machine learning workflows.

Echipele ML ignora data versioning pana cand nu mai pot reproduce un experiment de acum 2 saptamani. Am comparat DVC, lakeFS si Delta Lake cu trade-off-uri reale - nu liste de features - ca sa stiti ce sa alegeti inainte sa fie tarziu.

Data Versioning for ML: DVC, lakeFS, and Delta Lake Compared Compare data versioning tools for machine learning workflows. Covers DVC, lakeFS, and Delta Lake with practical examples for reproducible ML experiments.

CloudHub sau Runtime Fabric? Decizia de deployment MuleSoft care iti defineste intreaga arhitectura de integrare. Am vazut echipe care au ales CloudHub pentru viteza si apoi au lovit limitari de scalare.

Si echipe care au ales RTF pentru control si apoi s-au pierdut in complexitatea Kubernetes. Ghidul nostru complet acopera tradeoff-urile reale - scenarii de deployment, analiza de cost si cai de migrare.

CloudHub vs Runtime Fabric: Complete Comparison Guide In-depth comparison of MuleSoft CloudHub and Runtime Fabric covering architecture, pricing, performance, security, and decision criteria for enterprise.

CloudHub 2.0 sau Runtime Fabric? Alegerea gresita inseamna luni de refactoring. Am facut un ghid complet de comparatie - performanta, securitate, costuri si scenarii reale de deployment.

Ca sa alegi pe baza infrastructurii tale, nu pe baza prezentarii de vanzari.

CloudHub vs Runtime Fabric: Complete Comparison Guide In-depth comparison of MuleSoft CloudHub and Runtime Fabric covering architecture, pricing, performance, security, and decision criteria for enterprise.