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4 meilleurs frameworks dApp pour les développeurs Ethereum débutants

4 meilleurs frameworks dApp pour les développeurs Ethereum débutants

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Les développeurs Ethereum débutants peuvent facilement créer des applications décentralisées grâce aux 4 meilleurs frameworks d’app: Truffle, Embark, Dapp et Dapple.

## Qu’est-ce qu’une dApp ?

L’Ethereum a connu une croissance fulgurante ces dernières années. Selon YCharts, la blockchain programmable compte désormais environ 220 millions d’adresses uniques. Liée à l’augmentation des utilisateurs est une explosion du nombre de dApps. Des entreprises et des startups du monde entier, de la finance, des ventes, des RH, de la comptabilité, de la chaîne d’approvisionnement et de la fabrication, utilisent des dApps pour rationaliser les processus et intégrer de nouveaux clients. Plusieurs cadres existent qui simplifient le processus de développement de dApp pour les développeurs Web2 qui souhaitent participer à Web3. Ce post examine quatre des plus populaires. Mais tout d’abord, qu’est-ce qu’une dApp?

Qu’est-ce qu’une dApp?

Une dApp, ou application décentralisée, est un logiciel sans serveur qui s’exécute sur un réseau décentralisé et utilise une blockchain programmable pour la sécurité, la transparence et l’immuabilité. Une dApp combine des contrats intelligents avec une interface utilisateur frontale (HTML5, React, Angular). Les dApps peuvent être utilisées dans une variété d’industries et de services, des médias sociaux à la gestion de la chaîne d’approvisionnement, au suivi des paiements, à la résolution des plaintes et à toutes sortes de services comptables et financiers (décentralisés).

Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Les frameworks fournissent une architecture commune pour le développement et le déploiement de dApps. Ils fournissent également des outils et des bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Quatre des frameworks les plus populaires sont Ethereum, Hyperledger Fabric, EOS et Corda. Chacun offre des caractéristiques uniques qui répondent aux besoins des développeurs Web2.

Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Ethereum est le framework le plus populaire et le plus mature pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Ethereum fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Hyperledger Fabric est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Hyperledger Fabric fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. EOS est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. EOS fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Enfin, Corda est un framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes

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REST vs. Messagerie pour Microservices

REST vs. Messagerie pour Microservices

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Les microservices sont devenus une technologie populaire pour le développement d’applications. REST et Messagerie sont des méthodes populaires pour communiquer entre les microservices. Voyons les avantages et les inconvénients de chacun.

Rapport des tendances en matière d’intégration de logiciels de DZone 2023 : lire le rapport

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture microservices. Cette architecture est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle est de plus en plus utilisée pour construire des systèmes complexes. La principale raison de son succès est qu’elle permet de découper un système complexe en petits modules indépendants qui peuvent être gérés plus facilement.

Cependant, il est important de noter que l’utilisation d’une architecture microservices nécessite une planification et une conception minutieuses. Les développeurs doivent prendre en compte plusieurs facteurs, notamment le nombre de services à créer, leur interdépendance et la façon dont ils communiquent entre eux. De plus, les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

Pour tirer le meilleur parti de l’architecture microservices, les développeurs doivent également mettre en place des outils et des processus de test efficaces. Ces outils peuvent être utilisés pour tester chaque service individuellement et pour vérifier que tous les services fonctionnent correctement ensemble. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier la sécurité et la fiabilité des services. Enfin, les tests peuvent être utilisés pour s’assurer que les performances des services sont optimales.

En conclusion, l’architecture microservices est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle peut être très utile pour construire des systèmes complexes. Cependant, il est important de bien planifier et concevoir l’architecture et d’utiliser des outils et des processus de test efficaces pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

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Créer une solution d'email de notification d'alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform

Créer une solution d’email de notification d’alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform

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Créer une solution d’email de notification d’alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform est une tâche complexe, mais pas impossible. Découvrez comment le faire facilement !

Comment intégrer des messages de journal d’application dans les notifications CloudWatch Alarm

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je vais vous montrer comment intégrer les messages de journal d’application dans le corps de l’e-mail de notification lorsque l’alarme CloudWatch est activée.

Amazon CloudWatch est un service qui permet aux clients de surveiller une valeur de métrique ou une expression mathématique pour la métrique et de déclencher des actions lorsque la valeur dépasse une certaine limite. Ces alarmes peuvent être utilisées pour déclencher des notifications envoyées via Amazon SNS, e-mail, SMS, etc. Il est donc nécessaire que les messages de journal d’application soient inclus dans le message de notification de l’alarme afin que le personnel opérationnel puisse facilement identifier la cause racine de la notification de l’alarme.

Afin de mettre en œuvre cette solution, nous devons disposer des prérequis suivants : un compte AWS, Terraform installé et prêt à l’emploi, Python version 3.9 ou ultérieure, Node.js version 14.x ou ultérieure. Nous allons maintenant examiner l’architecture cible qui sera utilisée pour mettre en œuvre cette solution. L’architecture cible est représentée par le diagramme suivant et montre les composants impliqués dans cette solution ainsi que leurs interactions.

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Surveillance Linux OS avec HertzBeat Open Source en temps réel.

Surveillance Linux OS avec HertzBeat Open Source en temps réel.

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Surveiller votre système Linux avec HertzBeat Open Source en temps réel pour une meilleure sécurité et une plus grande efficacité!

## Introduction à HertzBeat

Introduction à HertzBeat

HertzBeat est un système de surveillance en temps réel open source, facile à utiliser et convivial qui ne nécessite pas d’agent et dispose de puissantes fonctionnalités de surveillance personnalisée. Il intègre la surveillance, l’alarme et la notification, prend en charge la surveillance des services applicatifs, des bases de données, des systèmes d’exploitation, du middleware, du cloud natif, etc., des alarmes seuil et des notifications d’alarme (e-mail WeChat Dingding Feishu SMS Slack Discord Telegram). Il possède des spécifications de protocole configurables telles que Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc, etc. Vous n’avez qu’à configurer YML pour utiliser ces protocoles afin de personnaliser et de collecter n’importe quel indicateur que vous souhaitez collecter. Pouvez-vous croire que vous pouvez adapter immédiatement un nouveau type de surveillance, tel que K8s ou Docker, simplement en configurant YML?

La puissante personnalisation, le support multi-types, l’expansion facile et le faible couplage d’HertzBeat espèrent aider les développeurs et les petites et moyennes équipes à construire rapidement leur propre système de surveillance. En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture HertzBeat et je suis impatient de l’essayer. HertzBeat est une excellente solution pour les développeurs qui souhaitent créer leur propre système de surveillance. Il est facile à installer et à configurer et offre une variété de fonctionnalités pour surveiller les performances des applications. Les utilisateurs peuvent surveiller les performances des applications et recevoir des notifications en cas de problème. HertzBeat est également très flexible et peut être configuré pour surveiller n’importe quel type d’application ou de service. La puissance de l’architecture HertzBeat permet aux développeurs de créer des systèmes de surveillance personnalisés pour leurs applications.

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Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

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Fargate et Lambda sont deux technologies très populaires parmi les développeurs cloud. Quel est le meilleur pour votre projet ? Découvrons qui sera le vainqueur !

## Comparaison Fargate vs Lambda dans l’espace sans serveur

Quelles sont les différences entre Fargate et Lambda ?

Fargate et Lambda sont deux options de calcul sans serveur populaires disponibles dans l’écosystème AWS. Bien que les deux outils offrent un calcul sans serveur, ils diffèrent en ce qui concerne les cas d’utilisation, les limites opérationnelles, les allocations de ressources d’exécution, le prix et les performances. Fargate est une moteur de calcul sans serveur proposé par Amazon qui vous permet de gérer efficacement les conteneurs sans les tracas de la mise en provision des serveurs et de l’infrastructure sous-jacente. Lambda, quant à lui, est une plateforme de calcul sans serveur qui vous permet d’exécuter du code sans avoir à gérer des serveurs. Lambda est conçu pour prendre en charge des charges de travail à courtes durées et à faible consommation de ressources.

Quelle est la meilleure option pour l’architecture ?

Lorsqu’il s’agit de choisir entre Fargate et Lambda, il est important de comprendre leurs différences et leurs avantages. Pour les applications à longue durée et à haute consommation de ressources, Fargate est la meilleure option car il offre une gestion des conteneurs plus efficace et une meilleure performance. Cependant, pour les applications à courtes durées et à faible consommation de ressources, Lambda est la meilleure option car il offre une exécution plus rapide et une meilleure utilisation des ressources. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépend des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture. Il est important de prendre en compte le coût, la performance et les fonctionnalités avant de prendre une décision finale.

Quelle que soit l’application ou l’architecture que vous souhaitez mettre en place, Fargate et Lambda sont tous deux des outils puissants qui peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que ces outils sont très utiles pour créer des applications modernes et évolutives. Fargate et Lambda offrent tous les deux des fonctionnalités avancées qui peuvent être utilisées pour créer des architectures robustes et flexibles. Les deux outils sont faciles à utiliser et peuvent être intégrés à d’autres services AWS pour offrir une expérience utilisateur optimale. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépendra des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture.

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Développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices

Développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices

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Le développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices offre une solution flexible et évolutive pour répondre aux besoins des entreprises.

Dans une architecture de microservices, le code est divisé en petites unités. Ces morceaux de code peuvent être développés en isolation et expédiés indépendamment en production, ce qui réduit les dépendances entre les équipes – le résultat: un développement de fonctionnalités rapide et un temps de mise sur le marché plus rapide.

Bien que l’architecture des microservices apporte de nombreux avantages, la réalité est que ces avantages tendent à diminuer à l’échelle. En particulier, plus un organisme a de microservices, plus il est difficile de s’assurer que les modifications fonctionnent ensemble dans leur ensemble.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que l’architecture microservices est une solution très populaire pour les développeurs. Cette architecture consiste à diviser le code en petites unités qui peuvent être développées et mises en production indépendamment, ce qui réduit les dépendances entre les équipes et permet un développement plus rapide des fonctionnalités et une plus grande rapidité sur le marché.

Cependant, il est important de comprendre que ces avantages diminuent à mesure que la taille de l’organisation augmente. Plus il y a de microservices, plus il est difficile de s’assurer que les changements fonctionnent ensemble. C’est pourquoi il est important d’utiliser une base de données pour gérer ces microservices. Une base de données permet d’organiser et de stocker les informations sur les microservices, ce qui facilite leur gestion et leur maintenance. Elle permet également aux développeurs de voir comment les différents microservices interagissent entre eux et comment les changements affectent le système dans son ensemble.

Enfin, une base de données peut également être utilisée pour surveiller et analyser l’utilisation des microservices. Les développeurs peuvent ainsi suivre l’utilisation des microservices et identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent trop importants. De plus, les données collectées peuvent être utilisées pour améliorer les performances des microservices et pour prendre des décisions basées sur des données. En bref, une base de données est un outil essentiel pour gérer et surveiller les microservices à grande échelle.

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Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

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Construire le prochain Data Lakehouse pour obtenir une performance 10X plus rapide est un défi passionnant. Nous devons trouver des moyens innovants pour exploiter les technologies de données modernes.

Unification: La Nouvelle Paradigme du Data Lakehouse

unifying data, unifying analytics, and unifying governance.

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je peux dire que le concept de data lakehouse est un paradigme révolutionnaire. Il a été défini par Bill Inmon il y a plus de 30 ans comme « une collection intégrée, non volatile et à temps variable de données à des fins de prise de décision ». Cependant, les premiers data warehouses étaient incapables de stocker des données hétérogènes massives, ce qui a conduit à la création des data lakes.

Aujourd’hui, le data lakehouse est une architecture de gestion de données ouverte dotée de puissantes capacités d’analyse et de gouvernance des données, d’une grande flexibilité et d’un stockage ouvert. Si je devais utiliser un seul mot pour décrire le data lakehouse de nouvelle génération, ce serait unification : unifier les données, unifier l’analyse et unifier la gouvernance.

Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de leurs données. Il permet aux entreprises d’accéder à des informations précieuses et d’utiliser des outils d’analyse avancés pour prendre des décisions plus éclairées. Grâce au data lakehouse, les entreprises peuvent facilement intégrer des données hétérogènes et obtenir des informations exploitables pour leurs activités. De plus, le data lakehouse offre une meilleure visibilité sur les données et une meilleure sécurité grâce à des fonctionnalités de codage avancées.

En conclusion, le data lakehouse est une solution innovante qui offre aux entreprises une meilleure gestion et une meilleure analyse des données. Il permet aux entreprises de tirer parti de leurs données pour prendre des décisions plus éclairées et améliorer leurs activités. Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui cherchent à intégrer des données hétérogènes et à utiliser des outils d’analyse avancés pour améliorer leurs performances.

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SAP annonce le lancement de SAP® Datasphere pour simplifier la lecture des données de ses clients et s’associe à Collibra, Confluent, Databricks et DataRobot.

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WALLDORF (Allemagne), le 8 mars 2023. SAP SE (NYSE: SAP) annonce des innovations majeures et des partenariats clés dans le domaine de la data, pour permettre aux clients d’accéder aux données critiques de leur entreprise, venant ainsi accélérer la compréhension des informations et améliorer leur prise de décision. SAP lance la solution SAP® Datasphere, la dernière génération de solutions de gestion de données, qui permet aux clients d’accéder facilement aux informations business directement exploitables dans l’ensemble du paysage de la data. SAP annonce également son partenariat avec des entreprises leaders dans les secteurs de la data et de l’IA – Collibra NV, Confluent Inc., DataBricks Inc. et DataRobot Inc. – afin d’enrichir SAP Datasphere et permettre aux entreprises de concevoir une architecture de données unifiée, combinant en toute sécurité les données SAP et non-SAP.

Jusqu’à aujourd’hui, l’accès et l’utilisation des données constituaient un réel défi au vu de la complexité de leur localisation et de leur système, qu’elles soient chez des fournisseurs de cloud computing, de data ou en site propre. Les clients devaient extraire les données depuis leurs sources d’origine et les exporter vers un point central, perdant au passage un aspect essentiel de leur contexte métier, et ne le récupérant qu’au prix d’efforts intenses sur le plan informatique. Avec ces annonces, SAP Datasphere met fin à cette « taxe cachée » sur la data, permettant aux clients de construire leur architecture de données qui fournit rapidement des informations significatives, tout en préservant le contexte et la logique de l’organisation.

« Les clients SAP générant 87% du commerce total mondial, les données SAP font partie des actifs business les plus précieux de l’entreprises et sont contenues dans les fonctions les plus déterminantes d’une organisation : de la fabrication aux chaînes d’approvisionnement, en passant par la finance, les ressources humaines et bien plus encore » a déclaré Juergen Mueller, Chief Technology Officer et Membre Exécutif du Board de SAP. « Nous voulons aider nos clients à passer à la vitesse supérieure pour intégrer facilement, et en toute confiance, les données SAP avec les données non-SAP provenant d’applications et de plateformes tierces, afin de débloquer des informations et des connaissances entièrement nouvelles pour que la transformation digitale atteigne un autre niveau. »

 

SAP Datasphere

Disponible dès aujourd’hui, SAP Datasphere est la nouvelle génération de SAP Data Warehouse Cloud. Elle permet aux professionnels de la data de fournir un accès évolutif aux données critiques de l’entreprise. Grâce à une expérience simplifiée pour l’intégration, le catalogage, la modélisation sémantique, le stockage et la virtualisation des données, SAP Datasphere permet aux professionnels de la data de faciliter la distribution des données critiques de l’entreprise en préservant le contexte et la logique de cette dernière, avec une vision 360° de l’ensemble des données de l’organisation. SAP Datasphere s’appuie sur SAP Business Technology Platform (BTP), intégrant de solides fonctionnalités en termes de sécurité pour l’entreprise : base de données, cryptage, gouvernance. Aucune étape ou migration supplémentaire n’est requise pour les clients actuels de SAP Data Warehouse Cloud, qui bénéficieront automatiquement des nouvelles fonctionnalités de SAP Datasphere dans leur environnement produit. Ces nouvelles fonctionnalités comprennent le catalogage des données qui permet de les découvrir et de les gérer automatiquement, de simplifier leur réplication avec une mise à jour en temps réel, et d’améliorer leur modélisation pour conserver la richesse du contexte métier dans les applications SAP. D’autres fonctionnalités d’intégration d’applications reliant les données et les métadonnées des applications SAP Cloud à SAP Datasphere sont prévues.

Messer Americas, leader mondial dans le domaine des gaz industriels et médicaux en Amérique du Nord et du Sud, avait besoin d’un accès simple et sécurisé aux données SAP et non SAP au sein de son organisation pour améliorer la prise de décision – pilotée par les données – et de libérer les ressources informatiques afin qu’elles se concentrent sur des tâches plus stratégiques. Grâce à SAP Datasphere, Messer Americas a construit une architecture moderne de données qui préserve le contexte de ses données d’entreprise.

« SAP Datasphere simplifie notre vue d’ensemble de la data et renforce notre confiance dans les données que nous utilisons tous les jours, ce qui nous permet de mieux répondre aux besoins de l’entreprises » explique David Johnston, Chief Information Officer de Messer Americas. « Nous sommes en mesure de réagir plus rapidement aux changements émergents de l’offre et de la demande, ce qui se traduit par une meilleure gestion des stocks, un meilleur service client et l’optimisation de notre chaîne logistique ».

 

Partenariats stratégiques

SAP et ses nouveaux partenaires open data aideront des centaines de millions d’utilisateurs à travers le monde à prendre des décisions stratégiques fondées sur des quantités massives de données. Les partenaires stratégiques de SAP apportent leur talent unique, issu de leur écosystème, et permettent aux clients de combiner toutes leurs données comme jamais auparavant.

« Tout le monde souhaite avoir accès aux données SAP, c’est pourquoi il est absolument nécessaire de prendre le meilleur des fournisseurs technologiques pour mettre en place une stratégie complète autour de la data », a déclaré Dan Vesset, Vice-Président du Groupe IDC, chargé des analyses et études de marché sur la data. « Les organisations vivent aujourd’hui dans un monde où la lecture de données multi-cloud, multifournisseurs, hors et sur site est la norme. SAP adopte une nouvelle approche en s’associant à un groupe restreint de partenaires de premier plan, traitant les données tierces comme des citoyens de tout premier ordre afin de mieux répondre aux besoins des clients. »

 

A propos des partenaires

  • Collibra prévoit une intégration sur mesure avec SAP, permettant aux clients de mettre en place une stratégie de gouvernance d’entreprise, en construisant un catalogue de données complet, avec un historique sur l’ensemble de leurs données, qu’il s’agisse à la fois de données SAP et non SAP. Collibra rend les données fiables et accessibles à l’ensemble de l’entreprise.
  • Confluent prévoit de connecter sa plateforme de streaming de données, permettant aux entreprises de débloquer des données business précieuses et de les connecter à des applications externes en temps réel. L’offre cloud native de Confluent est la plateforme de référence pour les données dynamiques, permettant un flux illimité en temps réel provenant de diverses sources au sein de l’organisation.
  • Les clients de DataBricks peuvent intégrer leur Data Lakehouse à SAP afin de partager les données tout en préservant leur sémantique et les aide ainsi à simplifier leur vue d’ensemble.
  • DataRobot permet aux clients d’exploiter les capacités d’apprentissage automatique multimodales sur SAP Datasphere et de les intégrer directement dans leur bases, quelle que soit la plateforme cloud où elles sont stockées.

 

A 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

Note aux journalistes
Pour prévisualiser et télécharger des séquences d’archives et des photos de presse pour diffusion, veuillez consulter le site www.sap.com/photos. Vous trouverez sur cette plateforme du contenu en HD pour vos médias.

Pour les clients souhaitant s’informer sur les produits SAP
Global Customer Center : +49 180 534-34-24

Ce document contient des déclarations qui sont des prédictions, des projections concernant des événements futurs. Ces déclarations sont basées sur des attentes, des prévisions et des hypothèses qui sont soumises à des risques et à des incertitudes pouvant entraîner des différences significatives entre les résultats réels. Des informations supplémentaires peuvent être trouvées dans les documents que nous déposons auprès de la Securities and Exchange Commission, y compris, mais sans s’y limiter, la section sur les facteurs de risque du rapport annuel 2022 de SAP sur le formulaire 20-F.

© 2023 SAP SE. Tous droits réservés. SAP et les autres produits et services mentionnés dans le présent document, ainsi que leurs logos respectifs, sont des marques (déposées ou non) de SAP SE en Allemagne et dans d’autres pays.

Veuillez consulter https://www.sap.com/copyright pour obtenir des informations supplémentaires sur les marques.

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Choisissez un nombre svp

Choisissez un nombre svp

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Bienvenue! Je vous invite à choisir un nombre entre 1 et 10. Une fois que vous aurez choisi, je vous expliquerai ce que vous devez faire ensuite.

# Aléatoire dans les données

L’importance de l’aléatoire dans l’architecture informatique

Lorsque nous parlons d’aléatoire dans le domaine de l’informatique, nous faisons référence à la capacité d’un système à produire des résultats imprévisibles. Bien que les ordinateurs soient conçus pour être prévisibles, ils peuvent être utilisés pour produire des résultats aléatoires. Cette capacité est très importante dans l’architecture informatique, car elle permet de générer des clés de certificats ou des jetons d’accès qui sont difficiles à prédire par les attaquants.

Utilisation de l’aléatoire dans l’architecture informatique

L’utilisation de l’aléatoire dans l’architecture informatique est très courante. Par exemple, il est souvent utilisé pour générer des mots de passe aléatoires et sécurisés. Les mots de passe aléatoires sont plus difficiles à deviner et à pirater que les mots de passe créés par l’utilisateur. De plus, l’aléatoire est souvent utilisé pour générer des clés de chiffrement qui sont utilisées pour crypter les données sensibles. Ces clés doivent être suffisamment aléatoires pour empêcher les attaquants de deviner leur contenu.

En outre, l’aléatoire est également utilisé pour générer des nombres aléatoires qui peuvent être utilisés pour créer des algorithmes plus efficaces et plus sûrs. Par exemple, les algorithmes de tri peuvent être améliorés en utilisant des nombres aléatoires pour déterminer leur ordre. De plus, les algorithmes de recherche peuvent également bénéficier de l’utilisation d’un nombre aléatoire pour déterminer leur direction. Enfin, l’aléatoire est également utilisé pour générer des nombres pseudo-aléatoires qui peuvent être utilisés pour créer des simulations plus réalistes et plus précises.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que l’utilisation de l’aléatoire dans l’architecture informatique est très intéressante et utile. Cela permet aux développeurs de créer des systèmes plus sûrs et plus efficaces. De plus, cela permet également aux utilisateurs finaux de bénéficier d’une meilleure sécurité et d’une meilleure expérience utilisateur.

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Créer des microservices Micronaut avec MicrostarterCLI

Créer des microservices Micronaut avec MicrostarterCLI

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Créer des microservices Micronaut avec MicrostarterCLI est une excellente façon de développer des applications modernes et robustes. Essayez-le dès aujourd’hui!

MicrostarterCLI : Outil de développement rapide

Premier Paragraphe

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis ravi de vous présenter MicrostarterCLI, un outil de développement rapide qui permet aux développeurs de générer des codes, des configurations ou des modèles standard réutilisables dont ils ont besoin dans leur application. Dans un article précédent, j’ai décrit un exemple de base pour créer des points de terminaison REST et GraphQL dans une application Micronaut. Cet article démontre un exemple de démarrage d’une application de microservices Micronaut à l’aide de MicrostarterCLI. L’architecture de l’application est la suivante:

Deuxième Paragraphe

Le processus de test commence par la génération des fichiers nécessaires à l’application à l’aide de MicrostarterCLI. Une fois ces fichiers générés, le processus de test peut commencer. La première étape consiste à tester le code généré pour s’assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il est conforme aux spécifications. La deuxième étape consiste à tester les API REST et GraphQL générées par MicrostarterCLI. Pour ce faire, nous utilisons un outil appelé Postman. Postman est un outil très utile pour tester les API REST et GraphQL. Il permet de tester rapidement et facilement les API et de vérifier si elles fonctionnent correctement.

Troisième Paragraphe

Une fois le test des API terminé, nous pouvons passer à la dernière étape du processus de test, à savoir le test des performances. Pour ce faire, nous utilisons un outil appelé JMeter. JMeter est un outil très puissant qui permet de tester les performances d’une application en simulant des charges réelles. Il permet également d’analyser les performances de l’application et de repérer les problèmes potentiels. Une fois le test des performances terminé, nous pouvons être sûrs que notre application est prête à être déployée en production.

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