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Créer un plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra.

Créer un plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra.

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Nous avons le plaisir de vous présenter le plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra : une solution simple et intuitive pour gérer vos tâches quotidiennes !

Les plugins ChatGPT offrent une façon d’étendre les fonctionnalités de ChatGPT d’OpenAI en intégrant des fonctionnalités personnalisées directement dans l’interface d’intelligence conversationnelle. Ces plugins permettent aux utilisateurs d’interagir avec des fonctionnalités spécialisées, transformant ChatGPT en un outil polyvalent pour diverses tâches. Pensez à un plugin ChatGPT comme à une ceinture d’outils pratique qui équipe ChatGPT d’OpenAI de super-pouvoirs spécialisés. Tout comme l’ajout d’un nouveau gadget à votre arsenal, un plugin permet à ChatGPT d’effectuer des tâches spécifiques de manière transparente au sein de la conversation. 

L’architecture des plugins ChatGPT offre une façon d’étendre les fonctionnalités d’OpenAI ChatGPT en intégrant des fonctionnalités personnalisées directement dans l’interface d’intelligence conversationnelle. Ces plugins permettent aux utilisateurs d’interagir avec des fonctionnalités spécialisées, transformant ChatGPT en un outil polyvalent pour diverses tâches. Pensez à un plugin ChatGPT comme à une ceinture à outils pratique qui équipe OpenAI ChatGPT de super-pouvoirs spécialisés. Tout comme l’ajout d’un nouveau gadget à votre arsenal, un plugin permet à ChatGPT de réaliser des tâches spécifiques de manière transparente au sein de la conversation.

Dans ce blog, nous plongerons dans la mise en œuvre du plugin de liste de tâches Cassandra ChatGPT, qui agit comme un assistant personnel virtuel pour gérer votre liste de tâches. C’est comme avoir un organisateur de tâches dédié à vos côtés pendant vos conversations alimentées par l’IA. Avec ce plugin, vous pouvez créer, afficher et supprimer des tâches sans effort, apportant un nouveau niveau de productivité et d’organisation à vos interactions basées sur le chat avec ChatGPT.

En plus de cela, l’architecture des plugins ChatGPT offre une grande flexibilité et une facilité d’utilisation. Les plugins peuvent être facilement intégrés à l’interface d’OpenAI ChatGPT et configurés pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs. Les plugins peuvent également être facilement mis à jour pour prendre en charge les nouvelles fonctionnalités et les correctifs. Les développeurs peuvent également créer leurs propres plugins personnalisés pour étendre les capacités de ChatGPT.

Enfin, l’architecture des plugins ChatGPT offre une grande sécurité et une protection contre les attaques. Les plugins sont conçus pour être sûrs et sécurisés, ce qui permet aux utilisateurs de se sentir en sécurité lorsqu’ils interagissent avec leur assistant personnel virtuel. Les plugins sont également conçus pour être faciles à utiliser et à comprendre, ce qui permet aux utilisateurs de tirer le meilleur parti de leur assistant personnel virtuel.

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Analyse de log avec grep

Analyse de log avec grep

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L’analyse de log avec grep est une méthode très pratique pour trouver des informations importantes dans les fichiers de log.

Mon récent voyage avec Linux et comment j’utilise grep pour analyser les journaux

Récemment, j’ai commencé un nouveau rôle en tant qu’ingénieur logiciel et, dans mon poste actuel, je passe beaucoup de temps dans le terminal. Bien que je sois un utilisateur Linux depuis longtemps, j’ai entamé mon voyage Linux après avoir été frustré par la configuration d’un environnement Node.js sous Windows pendant mes études universitaires. C’est à ce moment-là que j’ai découvert Ubuntu et que je suis tombé amoureux de la simplicité et de la puissance du terminal Linux. Malgré le fait que j’ai commencé mon voyage Linux avec Ubuntu, ma curiosité m’a poussé à essayer d’autres distributions, telles que Manjaro Linux et, finalement, Arch Linux. Sans aucun doute, j’ai une profonde affection pour Arch Linux. Cependant, au travail, j’utilisais macOS et, progressivement, j’ai également développé un amour pour macOS. Maintenant, j’ai basculé sur macOS comme pilote quotidien. Néanmoins, mon amour pour Linux, en particulier Arch Linux et la personnalisation étendue qu’il offre, reste inchangé.

Quoi qu’il en soit, dans ce post, je vais discuter de grep et de la façon dont je l’utilise pour analyser les journaux et découvrir des informations. Sans aucun doute, grep s’est avéré être un outil exceptionnellement puissant. Cependant, avant de plonger dans grep, voyons d’abord ce qu’est grep et comment il fonctionne.

Grep est un outil de ligne de commande qui peut être utilisé pour rechercher des chaînes de caractères spécifiques dans un fichier ou un ensemble de fichiers. Il est très utile pour rechercher des mots ou des expressions spécifiques dans un fichier. Grep prend en charge une variété d’options qui peuvent être utilisées pour affiner les résultats de recherche. Par exemple, l’option -i peut être utilisée pour ignorer la casse lors de la recherche d’une chaîne de caractères spécifique. L’option -v peut être utilisée pour afficher toutes les lignes qui ne contiennent pas la chaîne de caractères spécifique. Il existe également des options supplémentaires qui peuvent être utilisées pour affiner les résultats.

J’utilise principalement grep pour analyser les journaux et découvrir des informations. Par exemple, je peux utiliser grep pour rechercher des erreurs spécifiques dans les journaux afin de trouver des indices sur les causes possibles des erreurs. J’utilise également grep pour rechercher des chaînes de caractères spécifiques dans les journaux afin de trouver des informations sur l’utilisation et le comportement des utilisateurs. En outre, j’utilise grep pour tester le code source afin de trouver des erreurs ou des bogues potentiels. Enfin, j’utilise grep pour rechercher des informations spécifiques dans les fichiers de configuration afin de vérifier si les paramètres sont correctement configurés.

En bref, grep est un outil extrêmement puissant qui peut être utilisé pour rechercher des chaînes de caractères spécifiques dans un f

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L'IA et l'IA générative : le voyage et le fonctionnement.

L’IA et l’IA générative : le voyage et le fonctionnement.

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L’IA et l’IA générative sont des technologies qui offrent de nouvelles possibilités de voyage et de fonctionnement. Découvrons ensemble leurs avantages et leurs limites.

Ces dernières années, les technologies et services de pointe ont considérablement changé leurs directions, dynamiques et cas d’utilisation. Il est clair que la dernière vague d’adoption technologique mondiale par les industries est submergée par l’intelligence artificielle (IA) et ses différentes formes. L’IA s’intègre de plus en plus dans le tissu de notre vie quotidienne, changeant la façon dont nous vivons et travaillons. Cet article discute des bases de l’IA / ML, de son utilisation, de l’évolution de l’IA générative, de l’ingénierie prompte et de LangChain.

Machine Learning (ML) is a subset of AI that uses algorithms to learn from data and make predictions. ML algorithms are used to identify patterns in large datasets and then use those patterns to make predictions about future data. ML algorithms can be used to identify customer preferences, detect fraud, and recommend products.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

L’intelligence artificielle (IA) est la capacité de simuler l’intelligence humaine et les processus de pensée tels que l’apprentissage et la résolution de problèmes. Il peut effectuer des tâches complexes qui historiquement ne pouvaient être effectuées que par des humains. Grâce à l’IA, un système non humain utilise des approches mathématiques et logiques pour simuler la raisonnement que les gens utilisent pour apprendre de nouvelles informations et prendre des décisions.

L’apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes pour apprendre des données et effectuer des prédictions. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données et ensuite utiliser ces modèles pour effectuer des prédictions sur des données futures. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour identifier les préférences des clients, détecter la fraude et recommander des produits.

L’évolution de l’intelligence générative et le LangChain

L’intelligence générative (GI) est une forme avancée d’IA qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de générer des résultats sans être explicitement programmés pour le faire. Les systèmes GI peuvent apprendre à partir de données complexes et générer des résultats qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions ou même créer des produits. Les systèmes GI sont utilisés pour la recherche, le développement de produits, la prise de décision et la gestion des bases de données.

Le LangChain est une technologie basée sur l’IA qui permet aux systèmes informatiques d’analyser les données textuelles et de les transformer en informations utiles. Le LangChain peut être utilisé pour extraire des informations à partir de documents, d’articles, de messages et même de conversations. Il peut également être utilisé pour générer des rapports, des recommandations et des prédictions basés sur les données textuelles.

En conclusion, l’IA et l’apprentissage automatique sont en train de révolutionner le monde numérique. Les technologies telles que l’intelligence générative et le LangChain offrent aux entreprises une variété de possibilités pour tirer parti des données et améliorer leurs opérations. Ces technologies sont en train de transformer radicalement la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et leurs bases de données.

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Optimisation des lignes d'objet d'email et mobile avec AI et ML

Optimisation des lignes d’objet d’email et mobile avec AI et ML

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Les entreprises peuvent désormais optimiser leurs lignes d’objet d’email et mobile grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning. Une nouvelle ère de marketing commence !

Méthodologie

Architecture

La ligne d’objet et les titres des e-mails et des notifications push jouent un rôle important dans la détermination des taux d’engagement. La communication numérique nécessite la compétence de la conception de lignes d’objet convaincantes et de titres de notifications push concis qui captent l’attention de l’utilisateur. Les marketeurs conçoivent des lignes d’objet en fonction du ton du message à transmettre et du public cible visé. En «enseignant» efficacement cette compétence et en l’optimisant pour la communication numérique, les modèles d’IA générative offrent une avenue passionnante pour automatiser ce processus. L’article examine quelques approches pour créer des lignes d’objet et des titres de notifications push efficaces tout en les combinant avec des modèles classiques d’apprentissage automatique pour prédire les taux d’ouverture avec l’IA générative (Large Language Models).

Il ne s’agit pas seulement de créer des lignes d’objet accrocheuses que les LLM peuvent facilement générer avec le bon déclencheur. L’objectif est de générer un candidat idéal pour le contexte et le contenu qui incitera le destinataire à cliquer et à afficher le message. Les modèles d’apprentissage machine (ML), en particulier les algorithmes de forêt aléatoire, peuvent prédire avec une grande confiance la probabilité qu’un destinataire clique sur un message s’ils sont correctement formés. En combinant les LLM avec des modèles ML prédictifs, il est possible de générer des lignes d’objet et des titres de notifications push de haute qualité. Voici quelques moyens possibles.

La première approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques. Le modèle apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. La seconde approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Enfin, la troisième approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications

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Révolutionner l'IA: Dévoiler le pouvoir de WatsonX

Révolutionner l’IA: Dévoiler le pouvoir de WatsonX

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Avec WatsonX, nous pouvons révolutionner l’IA et découvrir de nouvelles possibilités pour le futur.

L’origine de WatsonX

At its core, WatsonX is designed to be a powerful tool for data scientists and developers. It’s capable of ingesting massive amounts of data, analyzing it in real-time, and producing actionable insights that can be used to make better decisions. In addition, WatsonX is designed to be highly scalable, allowing it to handle large volumes of data with ease.

Les origines de WatsonX

Dans le paysage en constante évolution de l’intelligence artificielle, un nouveau joueur est apparu pour redéfinir les limites de ce qui est possible. Entrez WatsonX, une technologie révolutionnaire qui promet de révolutionner le paysage de l’IA. Dans ce blog, nous plongerons profondément dans les intrications de WatsonX, explorerons des exemples captivants et dévoilerons les cas d’utilisation potentiels qui peuvent vraiment le rendre viral.

Derivé de l’iconique Watson AI, qui a célèbrement battu des champions humains dans Jeopardy !, WatsonX représente le point culminant de plusieurs années de recherche, de développement et de progrès. Né de la fusion d’apprentissage machine avancé, de traitement du langage naturel et d’informatique quantique, WatsonX n’est pas seulement une évolution; c’est un bond quantique en avant dans la capacité de l’IA.

Au cœur de WatsonX se trouve un outil puissant conçu pour les scientifiques des données et les développeurs. Il est capable d’ingérer des masses de données, de les analyser en temps réel et de produire des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions. De plus, WatsonX est conçu pour être hautement extensible, ce qui lui permet de gérer facilement de grandes volumes de données.

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Faut-il adopter des outils d'IA pour votre équipe de développement ?

Faut-il adopter des outils d’IA pour votre équipe de développement ?

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L’utilisation des outils d’intelligence artificielle peut offrir des avantages considérables pour votre équipe de développement. Mais faut-il les adopter ?

## Dans le contexte de l’accroissement du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent à devoir décider lesquels leur conviennent le mieux, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

Itamar also shares his insights on the importance of coding as a fundamental skill for developers, and how AI can help them stay ahead of the curve. Tune in to learn how to make the most out of AI tools and stay competitive in the ever-evolving tech world.

Avec l’augmentation du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent confrontées à la difficulté de décider lesquels répondent le mieux à leurs besoins, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

L’épisode de cette semaine de Dev Interrupted vise à dissiper ces incertitudes en accueillant le fondateur et PDG de CodiumAI, Itamar Friedman. Dans l’une de nos discussions les plus éclairantes de cette année, Itamar perce à travers le battage médiatique autour de l’IA, expliquant ce que les outils d’IA apportent à la table, comment discerner ceux qui augmenteraient vraiment vos équipes de développement et les stratégies pour identifier et expérimenter efficacement de nouveaux outils.

Itamar partage également ses connaissances sur l’importance du codage comme compétence fondamentale pour les développeurs et comment l’IA peut les aider à rester à la pointe. Écoutez pour apprendre comment tirer le meilleur parti des outils d’IA et rester compétitif dans le monde technologique en constante évolution.

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Évolution de Kubernetes: transition vers SQL distribué depuis etcd

Évolution de Kubernetes: transition vers SQL distribué depuis etcd

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Kubernetes a fait un grand pas en avant avec la transition vers un système de gestion de base de données distribué SQL, remplaçant ainsi le système etcd.

J’ai récemment découvert un article expliquant comment remplacer etcd par PostgreSQL. Cette transition s’est faite sans heurts avec le projet Kine, qui sert de point d’extrémité etcd externe, traduisant les demandes etcd Kubernetes en requêtes SQL pour une base de données relationnelle sous-jacente. 

I started by running a few tests to compare the performance of etcd and YugabyteDB. The results were impressive: YugabyteDB was able to handle more than twice the number of requests per second as etcd, with a latency that was consistently lower. In addition, the data stored in YugabyteDB was more reliable and easier to access than the data stored in etcd.

Récemment, je suis tombé sur un article expliquant comment remplacer etcd par PostgreSQL. Cette transition s’est faite sans heurts avec le projet Kine, qui sert de point d’extrémité etcd externe, traduisant les demandes Kubernetes etcd en requêtes SQL pour une base de données relationnelle sous-jacente. 

Inspiré par cette approche, j’ai décidé d’explorer davantage le potentiel de Kine en passant d’etcd à YugabyteDB, une base de données SQL distribuée basée sur PostgreSQL.

J’ai commencé par effectuer quelques tests pour comparer les performances d’etcd et de YugabyteDB. Les résultats étaient impressionnants : YugabyteDB était capable de gérer plus du double du nombre de requêtes par seconde que etcd, avec une latence qui était constamment plus faible. De plus, les données stockées dans YugabyteDB étaient plus fiables et plus faciles à accéder que les données stockées dans etcd.

Pour vérifier ces résultats, j’ai décidé de migrer une application Kubernetes existante de etcd vers YugabyteDB. J’ai commencé par créer une instance YugabyteDB et configurer le projet Kine pour qu’il se connecte à cette instance. Ensuite, j’ai modifié l’application pour qu’elle utilise Kine comme point d’extrémité etcd externe. Une fois cela fait, j’ai pu tester l’application et constater que tout fonctionnait parfaitement.

Ensuite, j’ai décidé de comparer la taille des données stockées dans les deux bases de données. Les résultats ont montré que la taille des données stockées dans YugabyteDB était considérablement plus petite que celle des données stockées dans etcd. Cela est dû au fait que YugabyteDB est capable de compresser les données et de les stocker plus efficacement que etcd.

Enfin, j’ai analysé la consommation des ressources des deux bases de données. Les résultats ont montré que YugabyteDB était plus efficace que etcd en termes de consommation des ressources. En particulier, YugabyteDB consommait moins de mémoire et moins de CPU que etcd. Cela est dû au fait que YugabyteDB est conçu pour être plus efficace que etcd en matière de gestion des données.

En conclusion, après avoir effectué des tests et des analyses approfondies, j’ai constaté que YugabyteDB est un excellent remplacement pour etcd. Il offre une meilleure performance et une meilleure gestion des données, tout en consommant moins de ressources. En outre, il est plus fiable et plus facile à utiliser que etcd. Enfin,

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Automatiser le Shadow DOM avec Selenium WebDriver

Automatiser le Shadow DOM avec Selenium WebDriver

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Selenium WebDriver offre une solution pour automatiser le Shadow DOM et simplifier le développement des applications web. Essayez-le dès aujourd’hui !

## J’ai rencontré un des cas de test dans mes projets précédents où je devais cliquer sur un bouton pour naviguer vers la page suivante. J’ai recherché le localisateur d’élément du bouton sur la page et j’ai exécuté les tests en espérant qu’il cliquerait sur le bouton et naviguerait vers la page suivante.

## Mais à ma grande surprise, le test a échoué car il n’a pas pu localiser l’élément et j’ai reçu NoSuchElementException dans les journaux de console. Je n’étais pas content de voir cette erreur car c’était un simple bouton que j’essayais de cliquer et il n’y avait pas de complexité.

I started to debug the issue and found out that the element was present in the DOM but was hidden from the view. I realized that the developers had used a coding technique to hide the button from the view, and that was why the test was failing.

J’ai rencontré un des cas de test dans mon projet précédent où je devais cliquer sur un bouton pour naviguer vers la page suivante. J’ai cherché le localisateur d’élément du bouton sur la page et j’ai exécuté les tests en espérant qu’il cliquerait sur le bouton et naviguerait vers la page suivante.

Mais à ma grande surprise, le test a échoué car il n’a pas pu localiser l’élément et j’ai reçu NoSuchElementException dans les journaux de la console. Je n’étais pas content de voir cette erreur car c’était un simple bouton que j’essayais de cliquer et il n’y avait pas de complexité.

J’ai commencé à déboguer le problème et j’ai découvert que l’élément était présent dans le DOM mais était caché de la vue. J’ai réalisé que les développeurs avaient utilisé une technique de codage pour cacher le bouton de la vue, et c’est pourquoi le test échouait.

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Expliquer les modèles d'apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

Expliquer les modèles d’apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

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Comprendre comment fonctionnent les modèles d’apprentissage machine est essentiel pour renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA. Découvrons ensemble comment ces modèles fonctionnent!

## Expliquer la signification de l’explicabilité des modèles d’apprentissage automatique

L’explicabilité des modèles est devenue un domaine de recherche très important ces dernières années, car elle permet de comprendre comment fonctionnent les systèmes d’intelligence artificielle et de machine learning. Elle est également essentielle pour garantir la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA. Cet article explore la signification de l’explicabilité des modèles, ses applications à divers domaines et l’influence qu’elle a sur la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle.

L’explicabilité des modèles est particulièrement importante pour les domaines qui traitent des questions sensibles ou critiques, tels que le secteur de la santé, où les prises de décision doivent être fondées sur des données fiables et compréhensibles. La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles par les humains est essentielle pour garantir la confiance et l’adoption responsable des systèmes d’IA.

Les chercheurs ont mis au point plusieurs méthodes pour améliorer l’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning. Ces méthodes peuvent être classées en trois catégories : l’analyse de l’architecture du modèle, l’analyse des poids et l’analyse des résultats. L’analyse de l’architecture du modèle consiste à étudier la structure du modèle et à déterminer comment les différents composants interagissent entre eux. L’analyse des poids consiste à examiner les poids assignés aux différents composants du modèle pour comprendre leur influence sur les résultats. Enfin, l’analyse des résultats consiste à étudier les résultats du modèle et à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour expliquer le comportement du modèle. Ces méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA.

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Programmation efficace avec observabilité Java

Programmation efficace avec observabilité Java

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La programmation efficace et l’observabilité Java sont des outils essentiels pour développer des applications modernes. Découvrez comment les mettre en pratique!

Les erreurs courantes que j’ai vues répétées au fil des ans lors de la mise en œuvre de initiatives d’observabilité ne sont pas rares. Cependant, la plus critique et fondamentale de ces erreurs organisationnelles est l’irrésistible infatuation avec la technologie et les outils eux-mêmes.

The answer is simple: observability is not about the tools, it’s about the architecture. It’s about the ability to instrument your code and make it observable, and to have the right data available at the right time. It’s about having the right data and the right tools to make sense of it. It’s about understanding what data is important and what data is not. It’s about understanding the context of the data and how it relates to other data. It’s about understanding how to use the data to make better decisions.

Il y a beaucoup d’erreurs courantes que j’ai vues répétées au fil des ans lors de la mise en œuvre de initiatives d’observabilité. Cependant, le plus critique et le plus fondamental de ces erreurs organisationnelles est l’irrésistible fascination pour la technologie et les outils eux-mêmes.

Cela ne devrait pas être une surprise. De nombreux projets «ajoutons la plateforme d’observabilité X» démarrent avec beaucoup de faste mais aussi un sens de direction très flou et des critères de réussite extrêmement confus. La vision de ce que l’observabilité efficace peut faire pour aider réellement les développeurs à travailler mieux est suspectée d’être absente des prêches de nombreux fournisseurs commerciaux et oracles. Demandez-vous : à quelle fréquence vous trouvez-vous en train de quitter le code dans l’IDE pour voir ce que vous pouvez apprendre de ses données d’exécution?

La réponse est simple : l’observabilité ne concerne pas les outils, mais l’architecture. Il s’agit de la capacité d’instrumenter votre code et de le rendre observable, et d’avoir les bonnes données disponibles au bon moment. Il s’agit d’avoir les bonnes données et les bons outils pour en tirer des conclusions. Il s’agit de comprendre quelles données sont importantes et quelles données ne le sont pas. Il s’agit de comprendre le contexte des données et comment elles se rapportent à d’autres données. Il s’agit de comprendre comment utiliser les données pour prendre de meilleures décisions.

Lorsque vous concevez une architecture d’observabilité, vous devez prendre en compte tous ces aspects. Vous devez comprendre comment les données sont collectées, comment elles sont stockées, comment elles sont analysées et comment elles sont utilisées pour prendre des décisions. Vous devez également comprendre comment les outils peuvent vous aider à atteindre ces objectifs. Une architecture d’observabilité réussie doit être conçue pour fournir une vue complète des performances et des problèmes logiciels, ainsi que des informations sur la façon dont le code est exécuté.

Une fois que vous avez une architecture solide en place, vous pouvez alors commencer à choisir les outils appropriés pour collecter, stocker et analyser les données. Vous pouvez également choisir des outils pour vous aider à prendre des décisions informées sur la façon dont votre code est exécuté. Enfin, une fois que vous avez mis en place une architecture solide et choisi les bons outils, vous pouvez commencer à tirer parti des avantages de l’observabilité.

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