Stratégies d'affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

Stratégies d’affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

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Les stratégies d’affinage de modèles d’apprentissage machine (LLM) peuvent être appliquées pour adapter des applications spécifiques à un domaine. Découvrez comment ces stratégies peuvent améliorer vos résultats!

## Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses de type humain. Ils sont formés sur de grands jeux de données textuelles – d’où le nom « large » – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Testing LLMs is a crucial step in the development process. It is important to ensure that the model is working as expected and is able to handle different types of inputs. Testing can also help identify any potential issues or bugs in the model. It is also important to test the model’s performance on different datasets to ensure that it is able to generalize well.

Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses similaires à celles des humains. Ils sont formés à partir d’un grand nombre de jeux de données textuelles – d’où le nom «large» – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Une caractéristique remarquable des LLMs est leur capacité à être affinés. Ces derniers peuvent être formés plus avant pour améliorer leur performance globale et leur permettre d’adapter à de nouveaux domaines spécialisés, mettant en évidence leur adaptabilité et leur polyvalence.

Le test des LLMs est une étape cruciale du processus de développement. Il est important de s’assurer que le modèle fonctionne comme prévu et qu’il est capable de gérer différents types d’entrées. Les tests peuvent également aider à identifier tout problème ou bug potentiel dans le modèle. Il est également important de tester les performances du modèle sur différents jeux de données pour s’assurer qu’il est capable de généraliser correctement.

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CERTFR-2023-ALE-013 : Vulnérabilité dans Apache Struts 2 (13 décembre 2023)

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Le 4 décembre 2023, Apache a publié un avis de sécurité concernant la vulnérabilité critique CVE-2023-50164 concernant le cadriciel Struts 2. Cette vulnérabilité permet à un attaquant non …

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Est-ce que votre application accepte les portefeuilles numériques ?

Est-ce que votre application accepte les portefeuilles numériques ?

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Oui ! Nous sommes heureux de vous annoncer que notre application accepte désormais les portefeuilles numériques pour faciliter vos transactions.

Portefeuilles numériques et leur fonctionnement

  • You enter your payment information into the digital wallet.

  • The digital wallet securely stores the data.

  • When you make a purchase, the digital wallet transmits the data to the merchant.

  • The merchant receives the data and processes the transaction.

Les portefeuilles numériques

Les portefeuilles numériques sont des systèmes électroniques qui stockent de manière sécurisée des informations de paiement numériquement. Ils facilitent les transactions électroniques en ligne ou en magasin sans utiliser de cartes physiques. Les portefeuilles numériques sont conçus pour la commodité et comprennent souvent des fonctionnalités de sécurité pour protéger vos données financières.

Comment fonctionnent les portefeuilles numériques

Les portefeuilles numériques stockent et gèrent les informations de paiement dans un format numérique sécurisé. Lorsque vous effectuez une transaction, un portefeuille numérique utilise ces données stockées pour faciliter le paiement. Voici une brève explication simplifiée :

  • Vous entrez vos informations de paiement dans le portefeuille numérique.

  • Le portefeuille numérique stocke les données de manière sécurisée.

  • Lorsque vous effectuez un achat, le portefeuille numérique transmet les données au commerçant.

  • Le commerçant reçoit les données et traite la transaction.

Avantages des portefeuilles numériques

Les portefeuilles numériques offrent une variété d’avantages par rapport aux moyens traditionnels de paiement. Les principaux avantages sont :

  • Plus rapide et plus facile : les portefeuilles numériques sont conçus pour être plus rapides et plus faciles à utiliser que les moyens traditionnels de paiement. Vous n’avez pas à vous soucier de sortir votre carte ou de saisir des informations de paiement à chaque fois que vous effectuez un achat.

  • Plus sûr : les portefeuilles numériques sont conçus pour protéger vos données financières. Les portefeuilles numériques utilisent des technologies de cryptage pour protéger vos informations et empêcher les personnes non autorisées d’accéder à vos données. De plus, les portefeuilles numériques offrent souvent des fonctionnalités supplémentaires telles que la protection contre la fraude et le suivi des dépenses.

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Approche fonctionnelle de la manipulation de chaînes en Java

Approche fonctionnelle de la manipulation de chaînes en Java

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La manipulation de chaînes en Java peut être abordée de manière fonctionnelle grâce aux nombreuses fonctionnalités offertes par le langage. Découvrons ensemble cette approche !

Les dernières mises à jour de Java ont vu la classe String subir une série d’ajouts méthodologiques significatifs. Certaines méthodes donnent maintenant des instances de la classe Stream, tandis que certaines sont des fonctions d’ordre supérieur. L’intention derrière l’incorporation de ces méthodes est d’offrir une approche simplifiée pour gérer les chaînes de caractères d’une manière orientée flux. 

La gestion des chaînes de caractères d’une manière orientée flux présente l’avantage de simplifier le code et d’améliorer l’expressivité. Cela rend plus facile l’application d’opérations telles que le filtrage, le mappage, la réduction et plus encore.

Testing is an important part of the development process, and it is essential to ensure that the code is functioning as expected. With the new methods, testing strings has become more efficient and straightforward. Developers no longer need to write complex code to test strings, as the new methods can be used to perform the same operations in a more concise manner. 

Dans les dernières mises à jour de Java, la classe String a subi une série d’ajouts de méthodes significatives. Certaines méthodes donnent maintenant des instances de la classe Stream, tandis que certaines sont des fonctions à haut niveau. L’intention derrière l’incorporation de ces méthodes est d’offrir une approche simplifiée pour manipuler les chaînes de caractères d’une manière orientée flux. 

La gestion des chaînes de caractères d’une manière orientée flux présente l’avantage de simplifier le code et d’améliorer l’expressivité. Cela permet d’appliquer plus facilement des opérations telles que le filtrage, le mappage, la réduction et bien plus encore.

Le test est une partie importante du processus de développement et il est essentiel de s’assurer que le code fonctionne comme prévu. Avec les nouvelles méthodes, le test des chaînes de caractères est devenu plus efficace et plus simple. Les développeurs n’ont plus besoin d’écrire du code complexe pour tester les chaînes de caractères, car les nouvelles méthodes peuvent être utilisées pour effectuer les mêmes opérations de manière plus concise. 

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Nuages de mots : représentation visuelle du langage

Nuages de mots : représentation visuelle du langage

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Les nuages de mots sont une représentation visuelle intéressante du langage, qui permet de visualiser les mots les plus utilisés dans un texte.

Dans le domaine de la visualisation des données, les nuages de mots sont devenus une manière populaire et captivante de représenter des informations textuelles. Également connus sous le nom de nuages de tags ou de wordle, les nuages de mots offrent une représentation visuellement attrayante de la fréquence des mots dans un texte ou un jeu de données donné. Leur conception simple mais puissante permet aux spectateurs de comprendre rapidement les mots ou les thèmes les plus prévalents d’une manière visuellement attrayante.

Dans le domaine de la visualisation des données, les nuages de mots sont devenus une manière populaire et captivante de représenter des informations textuelles. Également connus sous le nom de nuages de tags ou de Wordle, les nuages de mots offrent une représentation visuellement attrayante de la fréquence des mots dans un texte ou un jeu de données donné. Leur conception simple et puissante permet aux spectateurs de comprendre rapidement les mots ou les thèmes les plus fréquents d’une manière visuellement attrayante.

Dans cet article, nous explorerons le concept, le processus de création et les applications des nuages de mots, ainsi que leur importance pour comprendre la langue et l’analyse des données. Les nuages de mots sont une forme d’architecture visuelle qui permet aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement des informations complexes. Ils sont souvent utilisés pour représenter des données textuelles, telles que des mots clés, des thèmes ou des sentiments. Les nuages de mots peuvent être créés à partir de n’importe quel type de texte, qu’il s’agisse d’un document, d’un blog ou d’un corpus de données. Les mots sont représentés par des formes et des tailles différentes, ce qui permet aux utilisateurs de voir rapidement les mots les plus fréquents.

Les nuages de mots peuvent être utilisés pour diverses applications, notamment pour comprendre le contenu d’un texte, identifier des tendances ou des thèmes, et analyser les sentiments associés à un sujet. Ils peuvent également être utilisés pour comparer des corpus de données ou pour trouver des relations entre des mots. Les nuages de mots peuvent également être utilisés pour créer une architecture visuelle unique et attrayante pour présenter des informations complexes. Ils peuvent être utilisés pour créer des affiches, des présentations ou des sites Web attrayants qui mettent en valeur les informations textuelles.

En conclusion, les nuages de mots sont une forme puissante et attrayante d’architecture visuelle qui permet aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement des informations complexes. Ils peuvent être utilisés pour représenter des données textuelles, identifier des tendances ou analyser les sentiments associés à un sujet. Les nuages de mots peuvent également être utilisés pour créer une architecture visuelle unique et attrayante pour présenter des informations complexes. Enfin, ils peuvent être utilisés pour créer des affiches, des présentations ou des sites Web attrayants qui mettent en valeur les informations textuelles.

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Gestion d'infra. en code : l'évolution du cloud

Gestion d’infra. en code : l’évolution du cloud

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computing

Le cloud computing évolue rapidement et la gestion d’infrastructure en code est devenue un outil essentiel pour tirer le meilleur parti des avantages offerts par le cloud. Découvrez comment!

Les entreprises dépendent de plus en plus des services basés sur le cloud pour améliorer l’efficacité, augmenter la scalabilité et rationaliser les opérations dans l’ère numérique en plein développement. La nécessité d’une gestion efficace des ressources s’est multipliée à mesure que le cloud est devenu une partie essentielle des infrastructures informatiques contemporaines. Présentons Infrastructure as Code (IaC), une méthode révolutionnaire pour gérer l’infrastructure qui changera fondamentalement la façon dont nous déployons et gérons les ressources cloud. L’Infrastructure as Code est devenue un pilier de la gestion contemporaine des infrastructures cloud, permettant aux entreprises d’augmenter l’automatisation, l’efficacité et la scalabilité tout en réduisant les risques et la complexité opérationnels liés aux configurations manuelles.

Comment fonctionne l’Infrastructure as Code?

L’Infrastructure as Code (IaC) est une méthode de gestion de l’infrastructure qui permet aux développeurs et aux administrateurs système de gérer et de provisionner des ressources cloud à l’aide des mêmes techniques d’ingénierie logicielle qu’ils utiliseraient pour gérer et provisionner toute autre application logicielle. IaC permet aux équipes de définir et de gérer ces ressources à l’aide de code déclaratif ou impératif, qui peut ensuite être contrôlé par version, testé et déployé automatiquement. Cela élimine la nécessité pour les équipes de configurer manuellement des serveurs, des réseaux, des bases de données et d’autres composants d’infrastructure.

Quels sont les avantages de l’Infrastructure as Code?

L’utilisation du code permet aux entreprises d’accroître leur efficacité, leur scalabilité et leur productivité. Les ressources peuvent être gérées plus efficacement et plus rapidement, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts opérationnels et d’accroître leur productivité. Les processus automatisés permettent aux équipes de déployer rapidement des applications et des services, ce qui permet aux entreprises d’accroître leur agilité et leur capacité à répondre rapidement aux changements du marché. Enfin, l’utilisation du code permet aux équipes de surveiller et de gérer plus facilement l’infrastructure, ce qui permet aux entreprises de réduire les risques opérationnels et la complexité liés aux configurations manuelles.

En résumé, l’Infrastructure as Code est une méthode innovante pour gérer l’infrastructure qui a le potentiel de transformer radicalement la façon dont nous déployons et gérons les ressources cloud. En utilisant le code, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité, leur scalabilité et leur productivité tout en réduisant les risques opérationnels et la complexité liés aux configurations manuelles. L’IaC est donc un élément essentiel de la gestion moderne de l’infrastructure cloud.

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IA générative 2024 et au-delà : un aperçu de l'avenir

IA générative 2024 et au-delà : un aperçu de l’avenir

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L’intelligence artificielle générative est en train de révolutionner le monde. Découvrons ensemble ce que nous réserve l’avenir à partir de 2024 et au-delà.

Alors que nous entamons l’année 2024, le domaine de l’IA générative évolue non seulement, mais révolutionne également notre interaction avec la technologie et remodèle les défis commerciaux et mondiaux. Ce voyage est ancré dans les remarquables avancées de 2023, une année charnière dans l’évolution de l’IA.

Tout d’abord, l’intelligence artificielle générative offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure efficacité. Les entreprises peuvent désormais automatiser des tâches complexes et chronophages telles que la génération de contenu, la traduction et le traitement des données. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’accélérer leurs processus et de réduire leurs coûts. De plus, les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services plus personnalisés en fonction des besoins spécifiques des clients. Enfin, l’IA générative peut être utilisée pour améliorer la sécurité et la confidentialité des données des entreprises en identifiant et en corrigeant les erreurs et les anomalies.

Deuxièmement, l’IA générative peut aider les entreprises à améliorer leurs opérations en fournissant des informations précises et à jour sur les tendances du marché. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour analyser les données du marché et identifier les opportunités de croissance. De plus, l’IA générative peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à leur fournir des produits et services personnalisés. Enfin, l’IA générative peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en fournissant des informations précises et à jour sur le marché.

Enfin, l’utilisation de l’IA générative est un moyen efficace pour les entreprises de se démarquer de la concurrence. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services innovants qui répondent aux besoins spécifiques des clients. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises de s’adapter rapidement aux changements du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Enfin, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’améliorer leur productivité et leur efficacité en automatisant des tâches complexes et chronophages.

En conclusion, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative est un moyen puissant pour les entreprises de se démarquer de la concurrence, d’améliorer leurs opérations et d’accroître leur productivité. L’utilisation de cette technologie permet aux entreprises de créer des produits et services innovants, d’analyser les données du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Dans un avenir proche, l’utilisation de l’IA générative deviendra une norme pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives et réussir dans un monde numérique en constante évolution.

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La longue route vers les threads virtuels Java

La longue route vers les threads virtuels Java

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Explorer les threads virtuels Java peut être une route longue et difficile, mais avec un peu de persévérance, les résultats en valent la peine!

Il a fallu presque 30 ans. L’introduction de Threads Virtuels Java 1.21 rendra enfin le multitâche presque sans effort dans Java. Pour pleinement apprécier leur nature révolutionnaire, il est utile de jeter un coup d’œil aux diverses solutions imparfaites offertes par Java au fil des ans pour résoudre le problème « faire un travail utile pendant que nous attendons autre chose ».

Il a fallu presque 30 ans. L’introduction de Threads Virtuels de Java 1.21 rendra enfin la multitâche dans Java presque sans effort. Pour pleinement apprécier leur nature révolutionnaire, il est utile de jeter un coup d’œil aux différentes solutions imparfaites offertes par Java au fil des ans pour résoudre le problème «faire un travail utile pendant que nous attendons autre chose».

Java 1 

L’introduction de Java version 1 en 1995 était remarquable. Un langage fortement typé, orienté objet et syntaxe similaire à C qui offrait de nombreuses fonctionnalités, y compris des Threads faciles à utiliser. La classe Thread représentait un objet qui exécuterait le code sélectionné dans un thread séparé du thread d’exécution principal. L’objet Thread était lui-même un wrapper pour un thread de niveau système d’exploitation réel connu sous le nom de thread de plate-forme, également appelé thread noyau. La logique à exécuter était décrite en implémentant une interface Runnable. Java s’occupait de toute la complexité du lancement et de la gestion de ce thread séparé. Maintenant, il sera presque trivial d’effectuer plusieurs tâches simultanément, ou du moins c’est ce qu’il semblerait. Considérez l’exemple suivant:

Les limites des threads

Malgré tous les avantages qu’offre Java, les threads ont leurs limites. Les threads sont très coûteux à créer et à gérer, et leur utilisation peut entraîner une surutilisation des ressources système et une augmentation des temps de latence. De plus, les threads ne peuvent pas être partagés entre plusieurs processus, ce qui signifie que le code doit être dupliqué pour chaque processus et gère indépendamment. Cela peut entraîner des problèmes de cohérence et de synchronisation entre les threads et les processus.

Pour résoudre ces problèmes, Java a introduit un certain nombre de solutions, notamment les threads légers, les threads poolés et les futures. Bien que ces solutions aient permis d’améliorer la gestion des threads, elles n’ont pas réussi à résoudre tous les problèmes liés à la gestion des threads et à l’utilisation des ressources système.

Cependant, avec l’introduction des Threads Virtuels de Java 1.21, ces problèmes sont enfin résolus. Les Threads Virtuels sont une solution plus efficace pour la gestion des threads qui offre une meilleure utilisation des ressources système et une meilleure gestion des threads. Les Threads Virtuels sont basés sur le concept de «threads légers» qui permettent aux développeurs de créer et de gérer facilement des threads sans avoir à se soucier des coûts associés à la gestion des threads. De plus

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Utiliser l'API CronJob de Kubernetes pour un planning de tâches efficace.

Utiliser l’API CronJob de Kubernetes pour un planning de tâches efficace.

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Utilisez l’API CronJob de Kubernetes pour planifier vos tâches de manière efficace et automatique ! Gérez vos tâches avec précision et sans effort.

Prérequis pour l’API CronJob de Kubernetes

La base de données API CronJob de Kubernetes est une fonctionnalité clé pour automatiser les tâches régulières dans un environnement cloud-native. Ce guide vous guide pas à pas à travers les étapes pour utiliser cette API et illustre également des cas d’utilisation pratiques où elle peut être très bénéfique.

Prérequis

  • Un cluster Kubernetes en cours d’exécution (version 1.21 ou ultérieure)
  • Outil de ligne de commande kubectl
  • Connaissances de base sur Kubernetes (Pods, Jobs, CronJobs)

Comprendre l’API CronJob

La ressource CronJob de Kubernetes est conçue pour l’exécution de tâches basées sur le temps. La nouvelle API (batch/v1) apporte des améliorations en matière de fiabilité et de scalabilité.

L’API CronJob de Kubernetes est un moyen pratique et efficace pour automatiser des tâches régulières et périodiques. Les développeurs peuvent définir des tâches à exécuter à intervalles réguliers, à des moments spécifiques ou à des dates spécifiques. Cela permet aux applications de se mettre à jour automatiquement et de rester à jour, ce qui est essentiel pour les applications cloud-native. La nouvelle API (batch/v1) apporte des améliorations en matière de fiabilité et de scalabilité, ce qui permet aux développeurs d’utiliser des clusters Kubernetes plus grands et plus complexes.

Les développeurs peuvent utiliser l’API CronJob pour automatiser des tâches telles que la sauvegarde des bases de données, la mise à jour des applications, la synchronisation des données entre les clusters, l’exécution de tests et bien plus encore. L’API CronJob est très utile pour les applications qui nécessitent une mise à jour régulière ou des tâches qui doivent être exécutées à intervalles réguliers. En outre, l’API permet aux développeurs de surveiller l’état des tâches et d’effectuer des ajustements si nécessaire.

En résumé, l’API CronJob de Kubernetes est un outil pratique et puissant pour automatiser des tâches régulières et périodiques. Les développeurs peuvent définir des tâches à exécuter à intervalles réguliers, à des moments spécifiques ou à des dates spécifiques. La nouvelle API (batch/v1) apporte des améliorations en matière de fiabilité et de scalabilité, ce qui permet aux développeurs d’utiliser des clusters Kubernetes plus grands et plus complexes. Cela permet aux applications de se mettre à jour automatiquement et de rester à jour, ce qui est essentiel pour les applications cloud-native. Les développeurs peuvent utiliser l’API CronJob pour automatiser des tâches telles que la sauvegarde des bases de données, la mise à jour des applications, la synchronisation des données entre les clusters, l’exécution de tests et bien plus encore.

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Préserver le contexte entre les threads.

Préserver le contexte entre les threads.

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Préserver le contexte entre les threads est essentiel pour assurer une communication fluide et une bonne coordination entre les différents processus.

Quand on construit une grande architecture de microservices prête à la production, nous rencontrons toujours le défi commun de préserver le contexte de la demande à travers les services et les threads, y compris la propagation du contexte aux threads enfants.

In a microservices architecture, context propagation is the process of passing contextual information from one service to another. This is necessary when a request needs to be processed by multiple services. The context can contain information such as user identity, authentication tokens, and other data that must be passed between services.

Testing Context Propagation

Testing context propagation is an important part of ensuring that the microservices architecture is working properly. It is important to test that the context is being propagated correctly between services and that the data is being passed securely.

The most common way to test context propagation is to use integration tests. Integration tests are designed to test the interaction between different components or services. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Another way to test context propagation is to use unit tests. Unit tests are designed to test the individual components or services in isolation. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Propagation du contexte : Qu’est-ce que c’est ?

La propagation du contexte signifie le passage d’informations ou d’états contextuels entre différents composants ou services dans un système distribué où les applications sont souvent composées de plusieurs services exécutés sur différentes machines ou conteneurs. Ces services doivent communiquer et collaborer pour satisfaire une demande de l’utilisateur ou effectuer un processus commercial.

Dans une architecture de microservices, la propagation du contexte est le processus de transmission d’informations contextuelles d’un service à un autre. Cela est nécessaire lorsqu’une demande doit être traitée par plusieurs services. Le contexte peut contenir des informations telles que l’identité de l’utilisateur, les jetons d’authentification et autres données qui doivent être transmises entre les services.

Tester la propagation du contexte

Tester la propagation du contexte est une partie importante pour s’assurer que l’architecture de microservices fonctionne correctement. Il est important de tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

La manière la plus courante de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests d’intégration. Les tests d’intégration sont conçus pour tester l’interaction entre différents composants ou services. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Une autre façon de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests unitaires. Les tests unitaires sont conçus pour tester les composants ou services individuels en isolation. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Enfin, il est possible de tester la propagation du contexte en utilisant des tests de charge. Les tests de charge sont conçus pour tester le comportement d’un système lorsqu’il est soumis à une charge importante. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Conclusion

La propagation du contexte est un élément essentiel dans une architecture de

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