
El desarrollo de Davinci TI con Snyk nos permite identificar y corregir vulnerabilidades a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software. La propuesta es clara: integrar la seguridad desde el inicio del código hasta el despliegue en producción, facilitando un enfoque DevSecOps sin fricciones.

Integramos Snyk en tu proceso de desarrollo para que la seguridad sea parte de cada etapa sin frenar la productividad.
Analizamos y corrigemos vulnerabilidades desde el momento en que se escribe el código.
Compatible con GitHub, GitLab y otros sistemas de control de versiones, ayudando a identificar riesgos en cada commit o pull request.
Nos integramos con herramientas como Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI y otras, garantizando que el software pase controles de seguridad automáticos antes de su despliegue.
Analizamos dependencias, imágenes de contenedores y configuraciones de seguridad en entornos de Kubernetes y cloud providers como AWS, Google Cloud y Azure.
Junto con Snyk, no solo analizamos tu código fuente, sino también tus dependencias, contenedores e infraestructura, asegurando una seguridad completa en todo tu entorno de desarrollo.
Aseguramos que el software no esté expuesto a vulnerabilidades conocidas.
Ayudamos a detectar y mitigar riesgos en Docker y Kubernetes.
Reducimos el tiempo de respuesta ante amenazas.

Descubre cómo junto a Snyk podemos ayudarte a identificar y corregir vulnerabilidades en cada etapa del desarrollo.
Seguridad sin fricciones, sin comprometer la velocidad.

Evolucionamos junto a Snyk para enfrentar los nuevos desafíos de la IA en el desarrollo.
Identificando posibles vulnerabilidades y garantizando una mayor seguridad.
Usamos DeepCode AI de Snyk para el análisis de código, mejorando la detección y prevención de amenazas.





Contamos un equipo de más de 20 desarrolladores expertos certificados en Snyk y en múltiples tecnologías para proveer de toda la cadena de valor: desde la conceptualización hasta el despligue pasando por el desarrollo.

Snyk Certified Technical Professional

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