Tutoriel de test unitaire : guide complet avec exemples et bonnes pratiques

Vous cherchez à apprendre les bonnes pratiques de test unitaire ? Découvrez ce tutoriel complet qui vous guidera à travers des exemples et des conseils pratiques !

## Test unitaire : une étape importante du cycle de développement logiciel

L’unité de test est considérée comme la première étape du cycle de vie de développement de logiciel qui implique la validation de chaque partie testable (également connue sous le nom d’unités / modules / composants) d’une application logicielle pour déterminer si chaque unité du code de l’application fonctionne comme prévu. Le test unitaire est généralement effectué dans les premières étapes du développement d’une application par des développeurs et des ingénieurs QA.

L’objectif principal du test unitaire est d’isoler une section de code et de tester sa correction. Il aide à découvrir les bogues et les défauts précoces dans le code de l’application qui peuvent être plus difficiles à identifier dans les dernières étapes du cycle de vie de test logiciel (STLC).

Le test unitaire est une forme de test automatisé qui permet aux développeurs de vérifier le comportement et le fonctionnement des composants individuels d’une application. Les tests unitaires peuvent être exécutés à tout moment pendant le cycle de vie du développement, mais ils sont généralement exécutés avant que le code ne soit intégré à l’application. Les tests unitaires sont écrits par des développeurs et sont conçus pour tester des fonctionnalités spécifiques et des sections de code spécifiques. Les tests unitaires peuvent être réutilisés et réexécutés à volonté, ce qui permet aux développeurs de vérifier rapidement le comportement des composants individuels.

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Tutoriels vidéo : messages Java consommateur/producteur entre serveur Kafka

Les tutoriels vidéo sur les messages Java consommateur/producteur entre serveur Kafka sont une excellente façon d’apprendre à maîtriser cette technologie. Découvrez comment configurer et utiliser cette technologie !

Comment envoyer et recevoir des messages entre un consommateur Java et un producteur et le serveur Apache Kafka dans cette série de tutoriels vidéo

Premier Paragraphe

L’architecture Apache Kafka est un système de messagerie distribué qui peut être utilisé pour construire des applications de streaming et de traitement des données. Il est largement utilisé dans les applications de streaming et de traitement des données pour la mise en œuvre de pipelines de traitement des données complexes. Dans cette série de tutoriels vidéo, nous allons explorer la procédure d’envoi et de réception de messages entre un consommateur et un producteur Java et le serveur Apache Kafka. Nous allons également examiner le code Java pour consommer des messages à partir du serveur Apache Kafka.

Deuxième Paragraphe

Le code Java pour consommer des messages à partir du serveur Apache Kafka est assez simple. Tout d’abord, vous devez créer un objet KafkaConsumer et spécifier le type de données que vous souhaitez consommer. Ensuite, vous devez définir le serveur Apache Kafka sur lequel vous souhaitez envoyer les messages. Enfin, vous pouvez appeler la méthode subscribe () pour s’abonner à un sujet et commencer à recevoir des messages. Vous pouvez également spécifier le type de données que vous souhaitez recevoir à l’aide de la méthode subscribe ().

Troisième Paragraphe

Une fois que vous avez abonné un sujet, vous pouvez appeler la méthode poll () pour récupérer les messages du serveur Apache Kafka. La méthode poll () prend en charge plusieurs paramètres, notamment le temps d’attente maximal, le nombre maximum de messages à récupérer et le type de données à récupérer. Une fois que vous avez récupéré les messages, vous pouvez les traiter en fonction des besoins de votre application. Une fois que vous avez traité les messages, vous pouvez les envoyer à un autre serveur Apache Kafka ou les stocker dans un magasin de données.

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in Natural Language ProcessingChatGPT : Révolution dans le traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est en train de connaître une révolution avec ChatGPT, une technologie innovante qui offre des possibilités inédites.

## ChatGPT-4, la nouvelle révolution pour l’industrie du corporate

ChatGPT-4 est la nouvelle révolution pour l’industrie des entreprises. Quatre est la dernière version développée par Open AI – ChatGPT, nommée Generative Pre-Trained Transformer. Cela changera la perception de l’industrie par rapport à la communication avec les machines.

L’apprentissage automatique joue un rôle important en tant que composant dans ChatGPT. ChatGPT comprend l’apprentissage profond et génère des réponses de haute qualité à l’utilisateur en fonction de ses entrées. Il s’agit d’un type de modèle de réseau que nous pouvons considérer comme un modèle de réseau neuronal dans l’apprentissage automatique. Les modèles ne sont rien; certains données formées sur de grands jeux de données textuelles pour comprendre et générer une relation entre les mots ainsi qu’avec des phrases.

ChatGPT-4 est très précis et peut fournir des réponses appropriées à la demande de l’utilisateur. Il peut également être utilisé pour le traitement du langage naturel (NLP), qui est un domaine qui se concentre sur le traitement des données textuelles et leur interprétation. La technologie NLP est utilisée pour analyser et comprendre le langage humain et pour interagir avec lui. ChatGPT-4 peut être utilisé pour analyser les données textuelles et générer des réponses précises et pertinentes à la demande de l’utilisateur.

ChatGPT-4 est une technologie très puissante qui peut être utilisée pour améliorer les processus commerciaux. Il peut être utilisé pour automatiser des tâches répétitives, telles que le traitement des données, la prise de décisions et la gestion des relations avec les clients. Il peut également être utilisé pour améliorer la qualité des services fournis aux clients et pour réduire les coûts liés à la gestion des données. La technologie ChatGPT-4 peut être utilisée pour améliorer la productivité et la rentabilité de l’entreprise en fournissant des informations précises et pertinentes basées sur les données.

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Déploiement logiciel : meilleures pratiques en 2023

2023 sera l’année où les meilleures pratiques de déploiement logiciel seront mises en avant. Découvrez comment vous pouvez améliorer votre processus de déploiement !

Le déploiement est le jour où le logiciel est enfin mis à disposition du monde. Pourtant, comme l’a dit le PDG de Stackify, Matt Watson, les organisations manquent de confiance dans le déploiement. L’une des plus grandes forces de l’agilité est la capacité à déployer rapidement. Cependant, en allant trop vite et sans suivre les bonnes procédures, on peut constater des problèmes tels que des interruptions de service, des erreurs et une mauvaise expérience utilisateur.

Le déploiement est le jour où le logiciel est enfin mis à disposition du monde. Pourtant, comme l’a dit le PDG de Stackify, Matt Watson, les organisations manquent de confiance en matière de déploiement. L’une des plus grandes forces de l’agilité est la capacité de déployer rapidement. Cependant, en allant trop vite et sans suivre les bonnes procédures, on peut constater des problèmes tels que des temps d’arrêt, des erreurs et une mauvaise expérience utilisateur.

Pour réussir le déploiement d’une application, il est important de disposer d’une base de données solide et fiable. Une base de données bien conçue peut aider à garantir la qualité et la fiabilité du logiciel déployé. Une base de données peut également fournir des informations précieuses sur les performances et la sécurité du logiciel. En outre, une base de données peut être utilisée pour stocker des informations sur les utilisateurs et leur comportement, ce qui peut être très utile pour améliorer l’expérience utilisateur.

Une bonne base de données peut également aider à réduire les risques liés au déploiement. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des informations sur les tests et les versions précédentes du logiciel, ce qui permet aux développeurs de réaliser des tests plus approfondis avant le déploiement. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les erreurs et les bogues, ce qui permet aux développeurs de trouver et de corriger rapidement les problèmes avant le déploiement. Enfin, une base de données peut être utilisée pour stocker des informations sur le comportement des utilisateurs et leurs interactions avec le logiciel, ce qui permet aux développeurs de mieux comprendre comment le logiciel est utilisé et comment il peut être amélioré.

En conclusion, une bonne base de données est essentielle pour réussir le déploiement d’une application. Une base de données bien conçue peut aider à garantir la qualité et la fiabilité du logiciel déployé, tout en fournissant des informations précieuses sur les performances et la sécurité du logiciel. Une base de données peut également être utilisée pour stocker des informations sur les tests et les versions précédentes du logiciel, ce qui permet aux développeurs de réaliser des tests plus approfondis avant le déploiement. Enfin, une base de données peut être utilisée pour stocker des informations sur le comportement des utilisateurs et leurs interactions avec le logiciel, ce qui permet aux développeurs de mieux comprendre comment le logiciel est utilisé et comment il peut être amélioré.

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Tutoriel de plan de test complet : guide exhaustif avec exemples

Apprenez à créer un plan de test complet avec ce tutoriel exhaustif qui vous fournit des exemples pratiques.

Test Plan: Un Document Précieux qui Décrit la Stratégie de Test pour un Projet Logiciel ou Matériel

Un plan de test est un document précieux qui décrit la stratégie de test pour un projet logiciel ou matériel. C’est un document qui définit la portée des tests, les ressources nécessaires, l’environnement de test et les cas de test qui seront exécutés. Son objectif est de s’assurer que le processus de test est approfondi et complet et que tous les tests nécessaires sont menés de manière systématique et coordonnée.

Il sert de document détaillé pour assurer le bon fonctionnement du logiciel. La sortie de la phase de test est directement liée à la qualité de la planification qui y est associée. Ces plans de test sont généralement développés pendant la phase de développement pour gagner du temps lors de l’exécution des tests et parvenir à un accord mutuel avec toutes les parties prenantes.

Le plan de test est un document essentiel pour tout projet logiciel ou matériel. Il permet d’identifier les tests à effectuer, les ressources nécessaires et l’environnement dans lequel ils doivent être exécutés. Il est également utile pour déterminer le niveau de qualité du produit final et pour s’assurer que tous les tests ont été effectués correctement et complètement. Les plans de test peuvent également être utilisés pour documenter les résultats des tests et fournir des informations sur la qualité du produit.

Le plan de test est un outil puissant pour garantir la qualité d’un produit logiciel ou matériel. Il permet aux parties prenantes d’avoir une vision claire des tests à effectuer et des ressources nécessaires pour les exécuter. En outre, il permet aux développeurs et aux testeurs de se concentrer sur leurs tâches respectives et d’atteindre leurs objectifs plus rapidement et plus efficacement. Enfin, il permet aux utilisateurs finaux d’obtenir un produit final fiable et conforme aux spécifications.

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Go et Redis : Mieux Ensemble

Go et Redis sont deux technologies puissantes qui peuvent être utilisées ensemble pour créer des applications robustes et performantes. Découvrez comment tirer le meilleur parti de ces outils !

« Je viens de présenter cette présentation à la Conf42 Golang 2023 et j’ai pensé qu’il serait peut-être une bonne idée de la transformer en un article de blog pour ceux qui ne veulent pas passer 40 minutes à regarder la présentation (cela va, je comprends) ou à regarder simplement les diapositives en essayant d’imaginer ce que je disais.

Alors, voilà! »

Data est un terme qui est devenu très populaire ces dernières années. Il est utilisé dans de nombreux contextes et est souvent associé à des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle et le machine learning. Cependant, la plupart des gens ne comprennent pas vraiment ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée.

C’est pourquoi j’ai présenté une conférence intitulée «Exploiter les données avec Golang» lors de la Conf42 Golang 2023. L’objectif de cette présentation était de fournir une introduction à la donnée et à ses applications possibles avec Golang. J’ai commencé par expliquer ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes. J’ai ensuite discuté des différents types de données et des outils disponibles pour travailler avec elles.

Enfin, j’ai discuté des avantages et des inconvénients de l’utilisation de Golang pour travailler avec des données. J’ai également expliqué comment Golang peut être utilisé pour créer des applications qui exploitent les données. Enfin, j’ai discuté des meilleures pratiques pour le traitement des données et leur analyse.

Au cours de ma présentation, j’ai essayé de montrer comment les développeurs peuvent tirer parti des données pour créer des applications plus puissantes et plus intelligentes. J’espère que cette présentation aidera les développeurs à comprendre comment exploiter les données avec Golang et à créer des applications plus robustes et plus performantes.

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Différences principales entre AWS ECS et AWS Lambda: 5 points clés

Les services AWS ECS et AWS Lambda sont des outils puissants pour le développement et le déploiement d’applications. Découvrez les 5 principales différences entre ces deux services !

## Comment le cloud computing a révolutionné l’industrie du logiciel au cours des 10 dernières années

La technologie cloud a révolutionné l’industrie du logiciel au cours des 10 dernières années. Aujourd’hui, la plupart des organisations préfèrent héberger des applications et des services sur le cloud en raison de la facilité de déploiement, de la sécurité élevée, de la scalabilité et des coûts de maintenance peu élevés par rapport à l’infrastructure sur site. En 2006, Amazon a lancé sa plate-forme de services cloud, Amazon Web Services (AWS), l’un des principaux fournisseurs de cloud à ce jour. Actuellement, AWS propose plus de 200 services cloud, notamment l’hébergement cloud, le stockage, l’apprentissage automatique et la gestion des conteneurs.

L’architecture cloud permet aux entreprises de bénéficier d’une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les entreprises peuvent facilement déployer des applications sur le cloud et les mettre à l’échelle en fonction de leurs besoins. Les services cloud sont également très sûrs et offrent une haute disponibilité et une redondance pour assurer la continuité des activités. Les services cloud sont également très flexibles et peuvent être facilement adaptés aux besoins changeants des entreprises.

Les avantages de l’architecture cloud sont nombreux et divers. Les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande flexibilité et d’une meilleure scalabilité pour répondre aux besoins changeants des clients. Les entreprises peuvent également réduire leurs coûts de maintenance et leurs coûts d’exploitation grâce à l’utilisation des services cloud. Les entreprises peuvent également bénéficier d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité grâce à l’utilisation des services cloud. Enfin, les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande productivité grâce à l’utilisation des services cloud.

L’architecture cloud est un outil puissant qui offre aux entreprises une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande flexibilité, d’une meilleure scalabilité, d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité grâce à l’utilisation des services cloud. En outre, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de maintenance et leurs coûts d’exploitation grâce à l’utilisation des services cloud. Enfin, les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande productivité grâce à l’utilisation des services cloud.

L’architecture cloud est un outil puissant qui offre aux entreprises une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les avantages qu’elle procure sont nombreux et variés, et les entreprises peuvent en tirer parti pour améliorer leur productivité, réduire leurs coûts et améliorer leur sécurité et leur disponibilité. La technologie cloud est donc un outil essentiel pour les entreprises qui souhaitent tirer parti des avantages qu’elle offre pour améliorer leurs activités.

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Tests unitaires et composants d'IBM App Connect Enterprise

Les tests unitaires et les composants d’IBM App Connect Enterprise offrent une solution complète pour la mise en œuvre et le déploiement de solutions intégrées.

Intégration des flux souvent interagir avec plusieurs services externes tels que des bases de données, gestionnaires de files d’attente MQ, régions CICS, etc., et le test des flux a historiquement exigé que tous les services soient disponibles lors de l’exécution des tests. Cela fournit un haut degré de confiance que les flux se comportent correctement pour les scénarios testés, mais le nombre de scénarios qui peuvent être testés de cette façon est souvent trop petit pour fournir une confiance suffisante que la solution globale se comportera correctement dans toutes (ou même la plupart) des circonstances. Le test unitaire avec des services simulés est une solution courante à ce problème dans le monde du développement d’applications, mais les solutions d’intégration peuvent nécessiter un style de test intermédiaire en raison du grand nombre d’interactions de service et des modèles de réutilisation courants dans le monde de l’intégration. Le développement App Connect Enterprise a commencé à appeler ces «tests de composants» il y a quelque temps: des tests unitaires qui testent des sections légèrement plus grandes de code et (à la différence des tests unitaires purs) sont autorisés à communiquer avec des services externes. Cet article tentera d’illustrer cette approche en utilisant une base de données comme exemple de service.

L’intégration des flux nécessite souvent l’interaction avec de multiples services externes tels que des bases de données, des gestionnaires de files d’attente MQ, des régions CICS, etc. La mise à l’essai des flux a historiquement nécessité que tous ces services soient disponibles lors des tests. Cela offre une grande confiance quant au fonctionnement correct des flux pour les scénarios testés, mais le nombre de scénarios qui peuvent être testés de cette manière est souvent trop faible pour donner une confiance suffisante quant au bon fonctionnement de la solution globale dans toutes les circonstances (ou même la plupart).

Le test unitaire avec des services simulés est une solution courante à ce problème dans le monde du développement d’applications, mais les solutions d’intégration peuvent nécessiter un style de test intermédiaire en raison du grand nombre d’interactions entre les services et des modèles de réutilisation courants dans le monde de l’intégration. Le développement d’App Connect Enterprise a commencé à appeler ces «tests composants» il y a un certain temps : des tests unitaires qui testent des sections légèrement plus grandes de code et (à la différence des tests unitaires purs) sont autorisés à communiquer avec des services externes. Cet article tentera d’illustrer cette approche à l’aide d’une base de données en tant que service d’exemple.

L’architecture des tests composants est relativement simple. Au lieu de tester le code en interagissant avec un service externe réel, un service simulé est utilisé à sa place. Les services simulés peuvent être écrits pour répondre à des requêtes spécifiques et retourner des données prédéfinies ou générées dynamiquement. Les tests composants peuvent alors être écrits pour tester le code en interagissant avec le service simulé, ce qui permet aux tests d’être exécutés sans avoir à dépendre d’un service externe réel. Les tests composants offrent une couverture plus large et plus complète que les tests unitaires, car ils peuvent être conçus pour tester plusieurs scénarios différents et pour tester le code en interagissant avec un service externe.

Les tests composants peuvent être utilisés pour tester les intégrations qui utilisent une base de données comme service externe. Les tests peuvent être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données, en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects.

Les tests composants peuvent offrir une couverture plus large et plus complè

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Guide détaillé avec exemples de code pour l'entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

Vous souhaitez entraîner des modèles linguistiques complexes ? Ce guide vous fournira des exemples de code et des instructions détaillées pour vous aider à atteindre vos objectifs.

H2: Dans les dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un grand intérêt en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé et étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code. Prérequis

• A GPU-enabled machine with at least 8GB of RAM

• An understanding of basic ML concepts

• Familiarity with Python and TensorFlow

• Access to a large dataset

Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un intérêt considérable en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code.

Prérequis

Avant de plonger, assurez-vous d’avoir :

• Une machine dotée d’une carte graphique et d’au moins 8 Go de RAM

• Une compréhension des concepts de base d’apprentissage machine

• De la familiarité avec Python et TensorFlow

• Un accès à une grande base de données

Mise en œuvre

Une fois les prérequis remplis, vous êtes prêt à commencer à former votre modèle. La première étape consiste à préparer votre base de données. Vous devrez peut-être nettoyer et normaliser vos données avant de les charger dans votre modèle. Une fois que vos données sont prêtes, vous pouvez les charger dans votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant TensorFlow ou un autre framework de deep learning. Une fois que vos données sont chargées, vous pouvez commencer à entraîner votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Lorsque vous entraînez votre modèle, vous devrez définir des paramètres tels que le nombre d’itérations, le taux d’apprentissage et le nombre de couches cachées. Vous devrez également définir des métriques pour mesurer la performance de votre modèle.

Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez le tester sur des données réelles pour voir comment il se comporte. Vous pouvez également effectuer une validation croisée pour vérifier si votre modèle est capable de généraliser ses résultats sur des données différentes. Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre modèle, vous pouvez le déployer pour l’utiliser dans un environnement réel. Vous pouvez le déployer sur un serveur ou un cloud public tel que Google Cloud Platform ou Amazon Web Services. Une fois déployé, votre modèle sera prêt à être utilisé par les utilisateurs finaux.

Enfin, vous devrez peut-être maintenir et mettre à jour votre modèle au fil du temps. Vous devrez peut-être ajouter de nouvelles données à votre base de données ou ajuster les paramètres de votre modèle pour améliorer ses performances. Vous devrez également surveiller les performances de votre modèle pour vous assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne se dégrade pas avec le temps. Enfin, vous devrez peut-être effectuer une analyse des performances pour comprendre comment votre modèle est utilisé et pourquoi il fonctionne bien ou mal.

En résumé, la

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Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry

Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry est une tâche essentielle pour les applications modernes. Découvrez comment le faire facilement!

Si vous êtes familier avec Apache Kafka®, vous avez peut-être rencontré un registre de schémas compatible avec Kafka – un composant distinct que vous déployez en dehors de votre cluster Kafka, car Kafka n’en a pas intégré. 

Essentiellement, un schéma est une description logique de la façon dont vos données sont organisées, et donc un registre de schémas fournit un référentiel central pour ces schémas, permettant aux producteurs et aux consommateurs d’envoyer et de recevoir des données entre eux de manière transparente. Pour les architectures orientées événements, cela peut devenir complexe et difficile à gérer à mesure que vous évoluez, car les schémas de données peuvent changer et évoluer au fil du temps (pouvant potentiellement tout casser plus tard). 

## Utilisation d’un registre de schémas compatible avec Apache Kafka®

L’architecture Apache Kafka® est bien connue et il est possible de rencontrer un registre de schémas compatible avec Kafka, qui est un composant distinct que l’on déploie en dehors du cluster Kafka, car celui-ci n’en comporte pas.

Essentiellement, un schéma est une description logique de la façon dont vos données sont organisées et un registre de schémas fournit donc un référentiel central pour ces schémas, permettant aux producteurs et aux consommateurs d’envoyer et de recevoir des données entre eux sans heurts. Pour les architectures orientées événements, cela peut devenir complexe et difficile à gérer à mesure que l’on se développe, car les schémas de données peuvent changer et évoluer dans le temps (pouvant potentiellement provoquer des dysfonctionnements plus tard).

Un registre de schémas est donc une solution très pratique pour gérer ce type d’architecture. Il permet aux producteurs et aux consommateurs d’accéder facilement aux schémas des données, ce qui leur permet de s’assurer que les données envoyées et reçues sont cohérentes et conformes. De plus, le registre de schémas permet de conserver l’historique des versions des schémas, ce qui peut être très utile pour le débogage et le développement.

Enfin, le registre de schémas peut également être utilisé pour aider à la validation des données. Les producteurs peuvent envoyer des données à un registre de schémas avant de les envoyer à Kafka, ce qui permet de s’assurer que les données sont conformes aux schémas attendus. De même, les consommateurs peuvent également valider les données reçues avant de les traiter, ce qui permet d’assurer la qualité des données et d’améliorer l’efficacité des processus.

En somme, le registre de schémas est un outil très pratique pour gérer les architectures orientées événements. Il permet aux producteurs et aux consommateurs d’accéder facilement aux schémas des données, ce qui leur permet de s’assurer que les données envoyées et reçues sont cohérentes et conformes. De plus, il permet également d’aider à la validation des données, ce qui permet d’améliorer la qualité et l’efficacité des processus.

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