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Paris – 1er juillet 2023. Olena Kushakovska (50 ans) actuelle Directrice Générale de SAP Labs France devient la nouvelle Présidente de l’entité R&D de SAP en France.

 

Diplômée de l’Université de Kiev en mathématiques appliquées, de SKEMA Business School et de l’École Polytechnique, Olena Kushakovska rejoint SAP en 2000 en tant qu’ingénieure logicielle. Après plusieurs postes à responsabilité au sein des équipes de développement du Groupe, elle prend la tête du site SAP Labs France de Sophia-Antipolis en 2017. Elle s’engage dans l’écosystème local où elle favorise la création d’un consortium d’entreprises dédié à la recherche en intelligence artificielle.

Après ses succès dans la coordination des activités de R&D et la livraison des services aux clients, elle aura pour mission de renforcer l’attractivité de SAP Labs France en axant sa politique sur trois piliers : excellence opérationnelle, expertise technologique et engagement pour le développement durable.

Actuelle Directrice Générale de SAP Labs France et co-dirigeante du Conseil Industriel pour la Recherche en Intelligence Artificielle (ICAIR), elle devient Présidente de l’entité R&D et succède à Hanno Klausmeier, à ce poste depuis 2007.

« J’ai démarré chez SAP il y a 22 ans en tant que développeuse. J’ai gravi les échelons, jusqu’à prendre la tête aujourd’hui de SAP Labs France. Je ressens de la fierté d’accompagner une équipe de 400 experts et de la reconnaissance envers Clas qui me permet de relever ce nouveau défi », déclare Olena Kushakovska, Présidente de SAP Labs France.

« SAP Labs France, à travers la conception de solutions technologiques innovantes, joue un rôle essentiel dans l’accompagnement de la transformation de nos clients en France et à l’étranger. Je suis ravi que nous ayons trouvé en Olena un grand leader pour SAP Labs France. C’est une dirigeante qui a fait ses preuves et qui saura accomplir les missions qui lui sont confiées.», conclut Clas Neumann, Senior VP – Head of Global SAP Labs Network.

À propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com. 

 

Contact presse : sylvie.lechevin@sap.com

sap@the-arcane.com

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Test des données : la composante manquante de qualité

des logiciels.

Le test des données est un élément essentiel pour garantir la qualité des logiciels. C’est la composante manquante pour assurer leur fiabilité et leur robustesse.

Qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, MDM, CRM et autres projets centrés sur les données. Cependant, la qualité des données est souvent ignorée dans le développement jusqu’à ce que le système soit pleinement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il y avait peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composantes, l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus en profondeur et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

La qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, le MDM, le CRM et d’autres projets axés sur les données. Cependant, DQ est souvent ignoré dans le développement jusqu’à ce que le système soit entièrement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il n’y avait que peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composants : l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus profondément et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

L’assurance qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits répondent aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, l’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Ces outils permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

Le contrôle qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits sont conformes aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Les contrôles de qualité peuvent inclure des tests tels que la vérification de l’intégrité des données, la vérification de la cohérence des données et la vérification de la validité des données. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

En conclusion, l’assurance qualité et le contrôle qualité sont essentiels pour garantir la qualité des données. L’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises. Enfin, pour garantir une bonne qualité des données, il est important d’utiliser à la fois l’assurance qualité et le contrôle qualité.

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Créer une base solide : Implémenter CRUD avec APIs et Bases de Données

Créer une base solide pour votre application est essentiel. Apprenez comment implémenter CRUD avec APIs et Bases de Données pour une infrastructure robuste.

## Qu’est-ce que CRUD?

Dans le développement web, la capacité de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données d’une base de données est essentielle. C’est là que les opérations CRUD entrent en jeu. En mettant en œuvre ces opérations avec des API et des bases de données, les développeurs web peuvent construire des applications puissantes et évolutives qui peuvent prendre en charge une large gamme d’utilisations. Dans cet article, nous examinerons en profondeur comment mettre en œuvre des opérations CRUD avec des API et des bases de données, en fournissant des exemples et des meilleures pratiques tout au long du chemin.

Dans le développement web, la capacité de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données d’une base de données est essentielle. C’est là que les opérations CRUD entrent en jeu. En implémentant ces opérations avec des API et des bases de données, les développeurs web peuvent construire des applications puissantes et évolutives qui peuvent gérer une large gamme d’utilisations. Dans cet article, nous examinerons en profondeur comment implémenter des opérations CRUD avec des API et des bases de données, en fournissant des exemples et des meilleures pratiques tout au long du chemin.

Qu’est-ce que CRUD?

CRUD est un acronyme qui signifie Créer, Lire, Mettre à jour et Supprimer. Ces quatre opérations sont les fonctions de base qui peuvent être effectuées sur n’importe quel magasin de données persistant, tel qu’une base de données. Dans le développement web, les opérations CRUD sont utilisées pour manipuler les données dans une base de données, généralement via une API (Interface de programmation d’application).

Comment implémenter CRUD avec des API et des bases de données

Lorsque vous implémentez des opérations CRUD avec des API et des bases de données, vous devez d’abord comprendre comment les API et les bases de données fonctionnent ensemble. Les API sont des interfaces qui permettent aux applications de communiquer avec une base de données. Les API fournissent un moyen pour les applications d’accéder aux données stockées dans la base de données et de les manipuler. Les API peuvent également être utilisées pour envoyer des requêtes à la base de données et obtenir des réponses.

Les bases de données sont le stockage persistant des données. Les bases de données sont généralement organisées sous forme de tables, chacune contenant des enregistrements spécifiques. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker tout type de données, telles que des informations sur les utilisateurs, les produits ou les commandes. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les utilisateurs, telles que leurs noms, adresses et informations de connexion.

Une fois que vous comprenez comment fonctionnent les API et les bases de données, vous pouvez commencer à implémenter des opérations CRUD avec elles. La première étape consiste à créer une API qui peut interagir avec la base de données. Vous pouvez ensuite créer des méthodes pour effectuer chaque opération CRUD sur la base de données. Par exemple, vous pouvez créer une méthode pour créer un enregistrement dans la base de données, une méthode pour lire un enregistrement, une méthode pour mettre à jour un enregistrement et une méthode pour supprimer un enregistrement. Vous pouvez également créer des méthodes pour effectuer d’autres opérations sur la base de données, telles que la recherche ou le tri des enregistrements.

Une fois que vous avez créé votre API et vos méthodes CRUD, vous pouvez intégrer votre API à votre application web ou mobile. Vous pou

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Liste des meilleures pratiques pour l'écriture de tests

Écrire des tests efficaces est essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité d’un produit. Découvrez ici les meilleures pratiques pour écrire des tests de qualité !

Les meilleures pratiques à suivre lors de l’écriture de tests

Il est important de suivre les meilleures pratiques lors de l’écriture de tests. Ces directives sont générales et s’appliquent à tous les types de tests.

Tout d’abord, il est essentiel que chaque test soit indépendant des autres. Cela permet d’améliorer la fiabilité des tests, de les exécuter en parallèle et de faciliter le débogage. De cette façon, une erreur dans un test ne peut pas affecter l’exécution ou le résultat d’un autre.

Utiliser des outils de test appropriés

Il est important d’utiliser des outils de test appropriés pour le type de test que vous effectuez. Par exemple, si vous effectuez des tests d’intégration, vous devriez utiliser un logiciel de test d’intégration. Les outils de test peuvent fournir des fonctionnalités telles que la surveillance des performances, la surveillance des erreurs et la surveillance des données. Les outils peuvent également fournir des fonctionnalités supplémentaires telles que la génération de rapports et la surveillance des dépendances.

Écrire des tests réutilisables

Il est important d’écrire des tests qui peuvent être réutilisés pour différents scénarios. Les tests réutilisables peuvent être exécutés plus rapidement et avec moins d’effort. Les tests réutilisables peuvent également être facilement mis à jour et modifiés pour répondre aux nouvelles exigences. Il est important de garder à l’esprit que les tests réutilisables doivent être écrits de manière à ce qu’ils puissent être facilement compris et maintenus.

Utiliser un logiciel de gestion des tests

Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour organiser et gérer les tests. Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour créer des plans de tests, exécuter des tests, générer des rapports et surveiller les performances. Un logiciel de gestion des tests peut également être utilisé pour organiser les données et les résultats des tests, ce qui permet aux utilisateurs de mieux comprendre les résultats des tests et d’améliorer le processus de test.

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Enregistrer des Convertisseurs Spring en étendant son Interface.

En étendant l’interface, vous pouvez enregistrer des convertisseurs Spring pour faciliter la conversion des données entre différents formats.

Cet article est un guide étape par étape visant à démontrer une approche basée sur l’interface pour utiliser le système de conversion de type Spring.

The system is designed to be extensible, allowing developers to add their own custom type converters. In this article, we will demonstrate how to use the type conversion system in an interface-based approach.

Paragraph 1

Le système de conversion de type de Spring 3 introduit un package core.convert qui fournit un système de conversion de type général. Le système définit une SPI pour implémenter la logique de conversion de type et une API pour effectuer des conversions de type à l’exécution. Le système est conçu pour être extensible, ce qui permet aux développeurs d’ajouter leurs propres convertisseurs de type personnalisés. Dans cet article, nous allons démontrer comment utiliser le système de conversion de type dans une approche basée sur l’interface.

Paragraph 2

Le système de conversion de type Spring est basé sur l’interface ConversionService. Cette interface définit les méthodes pour convertir un objet d’un type à un autre. Le système fournit également une implémentation par défaut, DefaultConversionService, qui peut être utilisée pour effectuer des conversions simples. Cependant, si vous avez besoin de plus de contrôle sur la conversion, vous pouvez créer votre propre implémentation de ConversionService.

Paragraph 3

Une fois que vous avez créé votre implémentation de ConversionService, vous pouvez l’utiliser pour effectuer des conversions. Pour cela, vous devez créer une instance de ConversionService et l’utiliser pour convertir des objets d’un type à un autre. Vous pouvez également utiliser le système pour effectuer des tests unitaires sur votre code de conversion. Pour ce faire, vous pouvez créer une instance de ConversionService et l’utiliser pour tester le comportement de votre code de conversion. Vous pouvez également utiliser le système pour tester la précision des conversions effectuées par votre code.

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Guide O11y : Sans observabilité, ce n'est que du code

« Comprendre et améliorer la qualité et la performance de votre code est essentiel. Guide O11y vous aide à atteindre cet objectif en vous fournissant les outils nécessaires pour une observabilité optimale ! »

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai examiné la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les normes ouvertes disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux que vous pourriez rencontrer lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai regardé la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les standards ouverts disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux auxquels vous pourriez être confrontés lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Aujourd’hui, je vais parler du logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise pour collecter, stocker et analyser les données. Je vais également partager mon expérience personnelle et mes pensées sur la façon dont je me suis retrouvé à utiliser ce logiciel et ce que je pense qu’il fait bien.

Le logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise est appelé Prometheus. C’est un système open source qui a été créé par SoundCloud pour surveiller leur infrastructure cloud. Il est maintenant maintenu par la communauté open source et est largement utilisé par les entreprises pour surveiller leurs applications et leurs services. Prometheus est conçu pour collecter des métriques à partir de sources de données telles que des applications, des services et des systèmes d’exploitation. Il stocke ces métriques dans un format compact et peut être interrogé pour obtenir des informations sur la performance et la disponibilité des applications et des services.

Prometheus est un outil très puissant qui peut être utilisé pour surveiller tous les aspects d’une infrastructure cloud-native. Il peut être utilisé pour surveiller les performances des applications, les performances des services, la disponibilité des services et bien plus encore. Il peut également être utilisé pour surveiller les performances des conteneurs et des microservices. Il offre une variété d’options de visualisation et de tableaux de bord pour afficher les données collectées par Prometheus. En outre, il offre une API REST qui peut être utilisée pour intégrer Prometheus à d’autres outils d’observabilité tels que Grafana ou Kibana.

J’utilise Prometheus depuis plusieurs années maintenant et je suis très satisfait de son fonctionnement. Il est très facile à configurer et à gérer, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs qui souhaitent surveiller leurs applications et leurs services. Il est également très flexible et peut être facilement intégré à d’autres outils d’observabilité. Enfin, il est open source, ce qui signifie qu’il est gratuit à utiliser et qu’il bénéficie du soutien de la communauté open source.

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Guide d'automatisation Jira avec exemples

Découvrez comment automatiser votre flux de travail Jira avec des exemples pratiques et faciles à suivre. Apprenez à optimiser votre productivité !

Les défauts de Jira ont été critiqués par de nombreux concurrents comme monday.com. Pourtant, il y a une raison pour laquelle Atlassian domine le marché de la gestion de projet avec un impressionnant 86,63 % sur le marché du suivi des bogues et des problèmes : la flexibilité et la personnalisation de leurs solutions.

Jira Automation 101

L’automatisation de Jira est une fonction sans code qui permet aux utilisateurs de Jira de créer des conditions « si ceci, alors cela » basées sur une large sélection d’événements et de déclencheurs, par exemple, un problème déplacé de « à faire » à « en cours » ou toutes les sous-tâches d’un problème parent déplacées vers « terminé ».

Jira Automation est une fonctionnalité sans code qui permet aux utilisateurs de Jira de créer des conditions « si ceci, alors cela » basées sur une large sélection d’événements et de déclencheurs, par exemple, un problème qui est déplacé de « à faire » à « en cours » ou toutes les sous-tâches d’une demande parente qui sont déplacées vers « terminé ». Cette fonctionnalité est très pratique pour automatiser les processus et les flux de travail complexes, et elle peut être personnalisée et adaptée aux besoins spécifiques de l’utilisateur.

Les avantages de Jira Automation

Jira Automation est très utile pour automatiser les processus et les flux de travail complexes. Il peut être personnalisé et adapté aux besoins spécifiques de l’utilisateur. Il permet également aux utilisateurs de créer des rapports personnalisés et des tableaux de bord pour suivre leurs projets. En outre, Jira Automation est intégré à la base de données Jira, ce qui signifie que les données sont stockées en toute sécurité et peuvent être facilement consultées à tout moment. Cela permet aux utilisateurs de gagner du temps et d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin. De plus, Jira Automation est facile à apprendre et à utiliser, ce qui en fait un outil très pratique pour les utilisateurs débutants.

En conclusion, Jira Automation est une fonctionnalité très pratique qui permet aux utilisateurs de Jira d’automatiser leurs processus et leurs flux de travail complexes. Il offre une grande flexibilité et personnalisation, ce qui en fait un outil très utile pour les utilisateurs. En outre, il est intégré à la base de données Jira, ce qui permet aux utilisateurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin. C’est pourquoi Jira est l’un des outils de gestion de projet les plus populaires sur le marché.

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Créer une application web full-stack avec Firebase, Angular 15, React.js, Vue.js et Blazor [Vidéo]

Créer une application web full-stack avec Firebase, Angular 15, React.js, Vue.js et Blazor est un projet passionnant et complexe. Dans cette vidéo, je vais vous montrer comment le réaliser.

Comment construire une application web à partir de zéro avec Firebase et Angular 15

Firebase is a cloud-based platform that provides a backend for web applications. It offers a wide range of features, such as authentication, data storage, hosting, and more.

Angular 15 is a popular JavaScript framework for building web applications. It is used to create interactive user interfaces and dynamic web pages.

To build our web application, we will use Firebase as the backend and Angular 15 as the front end. We will create a simple web application that displays a list of items. We will use Firebase to store the data and Angular 15 to create the user interface.

React.js et Vue.js

Ensuite, nous allons utiliser React.js et Vue.js pour créer des interfaces utilisateur différentes. React.js est un cadre JavaScript populaire pour créer des applications web. Il est conçu pour créer des interfaces utilisateur interactives et des applications web dynamiques. Vue.js est un autre cadre JavaScript populaire qui est conçu pour créer des applications web modernes et réactives.

Nous allons utiliser React.js et Vue.js pour créer des interfaces utilisateur différentes pour notre application web. Nous allons utiliser Firebase comme backend et React.js et Vue.js comme frontend. Nous allons créer une application web qui affiche une liste d’articles et qui permet aux utilisateurs de les trier par différents critères.

Blazor

Enfin, nous allons utiliser Blazor pour créer une architecture client-serveur pour notre application web. Blazor est un cadre open source qui permet de créer des applications web riches en utilisant le langage C# et le modèle de programmation Razor. Il offre une variété de fonctionnalités telles que le routage, les composants, les requêtes HTTP, etc.

Nous allons utiliser Blazor pour créer une architecture client-serveur pour notre application web. Nous allons utiliser Firebase comme backend et Blazor comme frontend. Nous allons créer une application web qui affiche une liste d’articles et qui permet aux utilisateurs de les trier par différents critères et de les rechercher en fonction de leurs besoins.

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Accélérer la transformation numérique avec le cloud et DevOps.

La transformation numérique est essentielle pour rester compétitif. Le cloud et DevOps peuvent aider à accélérer ce processus et à améliorer l’efficacité.

Nuage et DevOps : un aperçu

La transformation numérique est devenue une initiative critique pour les entreprises qui souhaitent prospérer à l’ère moderne. Afin d’accélérer cette transformation, les organisations utilisent la puissance du cloud computing et adoptent des pratiques DevOps. Le cloud computing offre une infrastructure évolutive et flexible, tandis que DevOps permet une culture de collaboration et de livraison continue. Cet article explorera comment le cloud et DevOps contribuent à accélérer la transformation numérique et les avantages qu’ils apportent aux entreprises.

Cloud dans la transformation numérique

Le cloud computing joue un rôle vital dans la conduite de la transformation numérique des entreprises. Voici comment il facilite le processus :

Premièrement, le cloud computing offre aux entreprises une infrastructure flexible et évolutive. Les entreprises peuvent ainsi facilement adapter leurs systèmes à l’évolution des besoins et des exigences des clients. Les services cloud sont également très faciles à mettre en œuvre et à gérer, ce qui permet aux entreprises de se concentrer sur leurs activités principales plutôt que sur la gestion de leurs infrastructures. De plus, le cloud computing permet aux entreprises d’accéder à des logiciels et à des services qui ne sont pas disponibles sur leurs propres systèmes, ce qui les aide à rester compétitives.

Deuxièmement, le cloud computing permet aux entreprises de réduire leurs coûts de développement et d’exploitation. Les entreprises peuvent ainsi économiser sur les coûts de matériel et de personnel, car elles n’ont pas besoin d’acheter et de gérer leurs propres serveurs. De plus, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de maintenance en utilisant des services cloud, car elles n’ont pas à se soucier des mises à jour logicielles ou des correctifs.

Enfin, le cloud computing permet aux entreprises d’accéder à des logiciels et à des services spécialisés qui peuvent aider à accélérer le processus de transformation numérique. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser des outils de développement logiciel pour créer des applications plus rapidement et plus efficacement. Les entreprises peuvent également utiliser des services d’analyse pour mieux comprendre leurs clients et leurs marchés. Enfin, les entreprises peuvent utiliser des services de sécurité pour protéger leurs données et leurs systèmes contre les menaces en ligne.

DevOps dans la transformation numérique

DevOps est une pratique qui permet aux entreprises d’accélérer leur transformation numérique en améliorant la collaboration entre les différentes équipes informatiques. Voici comment DevOps facilite le processus :

Premièrement, DevOps permet aux équipes informatiques de travailler plus efficacement en mettant en œuvre des processus automatisés et en partageant les informations entre les différentes équipes. De plus, DevOps permet aux équipes informatiques de développer et de déployer des applications plus rapidement grâce à l’automatisation des processus et à l’utilisation d’outils spécialisés. Enfin, DevOps permet aux équipes informatiques de surveiller et de maintenir leurs applications plus facilement grâce à l’utilisation d’outils d’analyse et de surveillance.

Deuxièmement, DevOps permet aux entreprises de réduire les temps de développement et de déploiement des applications. Les équipes informatiques peuvent ainsi développer et déployer des applications plus rapidement grâce à l’automat

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