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CockroachDB TIL : Vol. 12

CockroachDB TIL : Vol. 12

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Découvrez le dernier volume de CockroachDB TIL ! Apprenez-en plus sur les fonctionnalités et les améliorations de CockroachDB pour vous aider à développer des applications plus robustes.

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Volumes 1 à 11

Sujets

Le volume 1 à 11 de cet article traite de différents sujets liés au logiciel. Dans ce volume, nous allons examiner le sujet n°1 : Identifier les index partiels. Notre équipe d’ingénieurs a publié un avis technique #96924 indiquant que certains changements de schéma, tels que la suppression de colonnes référencées dans des index partiels, échoueront. Un client demande comment identifier les bases de données, les tables et les index partiels associés qui référencent les colonnes à supprimer. Les méthodes suivantes vont aider à trouver ces index indésirables.

En considérant une table avec les données suivantes :

Table: customers

Columns: id, name, address

Indexes:

CREATE INDEX customers_name_idx ON customers (name) WHERE address IS NOT NULL;

CREATE INDEX customers_address_idx ON customers (address) WHERE name IS NOT NULL;

La première méthode consiste à exécuter une requête SQL pour obtenir les informations sur les index partiels. La requête suivante peut être utilisée pour obtenir les informations sur les index partiels pour la table « customers » :

SELECT * FROM pg_indexes WHERE indpred IS NOT NULL AND tablename = ‘customers’;

Cette requête renvoie les informations sur les index partiels pour la table « customers ». Le résultat de cette requête est le suivant :

indexname | tablename | indpred

———-+———–+———

customers_name_idx | customers | (address IS NOT NULL)

customers_address_idx | customers | (name IS NOT NULL)

La deuxième méthode consiste à utiliser un outil logiciel pour identifier les index partiels. Il existe plusieurs outils logiciels qui peuvent être utilisés pour identifier les index partiels. Certains des outils logiciels populaires sont pg_indexes, pg_stat_user_indexes et pg_stat_all_indexes. Ces outils peuvent être utilisés pour obtenir des informations détaillées sur les index partiels d’une base de données. Ces outils peuvent également être utilisés pour obtenir des informations sur les index partiels pour une table spécifique.

Enfin, la troisième méthode consiste à utiliser le fichier de configuration du serveur PostgreSQL pour identifier les index partiels. Le fichier de configuration du serveur PostgreSQL contient des informations détaillées sur les index partiels. Ces informations peuvent être utilisées pour identifier les index partiels pour une base de données ou une table spécifique.

En conclusion, il existe plusieurs méthodes pour identifier les index partiels dans une base de données PostgreSQL. Ces méthodes peuvent être utilisées pour obtenir des informations détaillées sur les index partiels d’une base de données ou d’une table spécifique. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour identifier les index partiels qui référencent des colonnes à supprimer.

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Optimiser les performances Cloud : Guide approfondi de tests et avantages

Optimiser les performances Cloud : Guide approfondi de tests et avantages

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Découvrez comment optimiser les performances Cloud grâce à notre guide approfondi de tests et d’avantages ! Apprenez à tirer le meilleur parti de votre Cloud.

Êtes-vous confronté à des problèmes lors de la mesure de la scalabilité d’une organisation et d’autres facteurs de performance? Les utilisateurs peuvent accéder à leurs ressources à partir de n’importe quel appareil doté d’une connexion Internet, ce qui est l’un des principaux avantages des tests de performance en nuage. Cela implique que les investissements en matériel et en logiciel ne sont plus une préoccupation majeure lors de l’évaluation des exigences de scalabilité et de performance optimales d’une organisation. Les débits et les temps de latence de votre système sont mesurés par des tests de performance en nuage lorsque le nombre d’utilisateurs simultanés utilisant votre application change. Plusieurs caractéristiques de performances et différents modèles de charge sont également mesurés.

Les données sont devenues un élément essentiel pour les entreprises modernes. Les entreprises doivent mesurer la scalabilité et les autres facteurs de performance de leur organisation afin d’assurer leur croissance. Cependant, cette tâche peut s’avérer difficile et coûteuse. Heureusement, le test de performance en nuage offre une solution rentable et efficace pour mesurer la scalabilité et les performances d’une organisation.

Le test de performance en nuage est une méthode qui permet aux utilisateurs d’accéder à leurs ressources depuis n’importe quel appareil doté d’une connexion Internet. Cela signifie que l’investissement en matériel et en logiciels n’est plus une préoccupation majeure lors de l’évaluation de la scalabilité et des exigences optimales de performance d’une organisation. Le débit et la latence du système sont mesurés à mesure que le nombre d’utilisateurs simultanés utilisant l’application change. De plus, plusieurs caractéristiques de performance et différents modèles de charge sont également mesurés.

Le test de performance en nuage est une méthode très pratique pour les entreprises qui cherchent à mesurer leurs performances et leur scalabilité. Il permet aux entreprises de tester leurs applications à grande échelle sans avoir à investir dans des serveurs et des logiciels coûteux. De plus, il offre une précision et une fiabilité inégalées pour mesurer les performances et la scalabilité des applications. Enfin, le test de performance en nuage est une méthode rapide et rentable pour mesurer la scalabilité et les performances d’une organisation.

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Créer une architecture de microservices avec Java

Créer une architecture de microservices avec Java

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Créer une architecture de microservices avec Java est une tâche complexe, mais qui peut offrir des avantages considérables. Découvrons comment le faire !

« Approche de l’Architecture des Microservices »

En premier lieu, l’architecture des microservices est une approche où un système logiciel est décomposé en services plus petits et indépendants qui communiquent entre eux via des API. Chaque service est responsable d’une fonction commerciale spécifique et peut être développé, déployé et mis à l’échelle indépendamment. Cela facilite la maintenance et la modification du système, car les modifications apportées à un service n’affectent pas l’ensemble du système.

Les avantages de l’architecture des microservices sont nombreux. Tout d’abord, elle permet une plus grande flexibilité et une plus grande évolutivité. Les services peuvent être développés, déployés et mis à l’échelle indépendamment les uns des autres, ce qui permet d’ajouter ou de supprimer des fonctionnalités sans affecter le reste du système. De plus, les microservices sont plus faciles à tester et à maintenir car ils sont isolés et peuvent être testés individuellement.

Java est un excellent choix pour la construction de microservices. Java est une plate-forme très populaire et très répandue, ce qui signifie qu’il y a une grande communauté de développeurs qui peuvent aider à résoudre les problèmes. De plus, Java est très bien adapté pour la construction de microservices car il prend en charge les tests unitaires et intégrés, ce qui permet aux développeurs de tester facilement leurs services. Enfin, Java est très flexible et peut être utilisé pour construire des services basés sur des conteneurs ou des machines virtuelles.

En résumé, l’architecture des microservices est une approche moderne pour construire des systèmes logiciels flexibles, évolutifs et faciles à maintenir. Les avantages de cette approche sont nombreux, notamment une plus grande flexibilité et une plus grande évolutivité. Java est un excellent choix pour la construction de microservices car il prend en charge les tests unitaires et intégrés et est très flexible.

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure n’est pas une tâche facile. Heureusement, avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics, vous pouvez le faire rapidement et efficacement.

Intégration de données avec Azure Data Factory

Processing Data With Apache Spark 

Apache Spark is an open-source distributed computing framework used for big data processing. It is designed to process data in memory, making it much faster than traditional disk-based processing. Spark can be used to process data from various sources such as databases, file systems, and cloud storage. It also provides a rich set of APIs and libraries for data manipulation, machine learning, and graph processing.

Analyzing Data With Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics is a cloud-based analytics platform that enables you to analyze data from various sources. It provides a unified workspace for data preparation, data warehousing, and advanced analytics. It also offers a wide range of features such as data virtualization, machine learning, and natural language processing.

Le traitement des données dans le cloud est devenu de plus en plus populaire en raison de sa scalabilité, de sa flexibilité et de son efficacité économique. Les stacks technologiques modernes tels que Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent des outils puissants pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Cet article explorera comment ces technologies peuvent être utilisées ensemble pour créer un pipeline de données optimisé pour le traitement des données dans le cloud.

Ingestion des données avec Azure Data Factory 

Azure Data Factory est un service d’intégration de données basé sur le cloud qui vous permet d’ingérer des données à partir de diverses sources vers un lac ou un entrepôt de données basé sur le cloud. Il fournit des connecteurs intégrés pour diverses sources de données telles que des bases de données, des systèmes de fichiers, un stockage dans le cloud et plus encore. En outre, vous pouvez configurer Data Factory pour planifier et orchestrer les processus d’ingestion de données et définir les transformations des flux de données.

Traitement des données avec Apache Spark 

Apache Spark est un cadre de calcul distribué open source utilisé pour le traitement des données volumineuses. Il est conçu pour traiter les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide que le traitement traditionnel basé sur le disque. Spark peut être utilisé pour traiter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des systèmes de fichiers et un stockage dans le cloud. Il fournit également une riche gamme d’API et de bibliothèques pour la manipulation des données, l’apprentissage automatique et le traitement des graphes.

Analyse des données avec Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics est une plateforme d’analyse basée sur le cloud qui vous permet d’analyser des données provenant de diverses sources. Il fournit un espace de travail unifié pour la préparation des données, le stockage des données et l’analyse avancée. Il offre également une large gamme de fonctionnalités telles que la virtualisation des données, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Le logiciel est l’outil principal pour le traitement des données dans le cloud. Les technologies modernes telles qu’Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent aux développeurs et aux entreprises une variété d’options pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Apache Spark est un cadre open source qui permet un traitement rapide des données volumineuses en m

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Chasse au trésor Agile-DevOps : réaliser la transition DevOps

Chasse au trésor Agile-DevOps : réaliser la transition DevOps

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avec succès

La chasse au trésor Agile-DevOps est une méthodologie innovante qui permet aux organisations de réaliser la transition DevOps avec succès. Découvrez comment!

Les flux de valeur ont été un principe central de la pensée Lean depuis des décennies, à commencer par Toyota et le mouvement Lean Manufacturing, et sont désormais largement adoptés dans tous les secteurs. Malgré cela, de nombreuses entreprises doivent encore exploiter pleinement le potentiel des flux de valeur pour provoquer un changement organisationnel et atteindre une plus grande efficacité et efficience. Au lieu de cela, elles peuvent se concentrer uniquement sur des métriques telles que la vitesse d’équipe ou la vitesse du pipeline de production, en manquant le tableau plus large du système de bout en bout.

Dans le développement de produits modernes, la compréhension des flux de valeur est cruciale pour optimiser nos modes de travail et fournir de la valeur aux clients. En cartographiant le chemin vers la valeur, nous pouvons obtenir une visibilité sur nos processus et identifier les domaines d’amélioration, tels que les goulots d’étranglement du déploiement du code ou les incompatibilités entre les personnels et les rôles.

L’architecture des flux de valeur a été un principe central de la pensée Lean depuis des décennies, à partir de Toyota et du mouvement Lean Manufacturing, et est maintenant largement adoptée dans tous les secteurs. Malgré cela, de nombreuses entreprises doivent encore exploiter pleinement le potentiel des flux de valeur pour stimuler le changement organisationnel et atteindre une plus grande efficacité et efficience. Au lieu de cela, ils peuvent se concentrer uniquement sur des métriques telles que la vitesse d’équipe ou la vitesse du pipeline de production, en manquant le tableau d’ensemble du système de bout en bout.

Dans le développement de produits modernes, comprendre les flux de valeur est essentiel pour optimiser nos modes de travail et livrer de la valeur aux clients. En cartographiant le chemin vers la valeur, nous pouvons obtenir une visibilité sur nos processus et identifier les domaines d’amélioration, tels que les goulots d’étranglement du déploiement du code ou les incompatibilités entre le personnel et les rôles.

En outre, en comprenant les flux de valeur, nous pouvons mieux aligner les équipes et les processus sur l’objectif de livrer de la valeur à nos clients. Nous pouvons également identifier les points d’accélération et les points de friction dans le système et prendre des mesures pour améliorer la qualité et la rapidité des livraisons. Enfin, en surveillant les flux de valeur, nous pouvons mieux comprendre comment les changements apportés à l’architecture affectent la capacité de l’organisation à livrer de la valeur à ses clients.

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Étapes pour les développeurs vers l'IT durable.

Étapes pour les développeurs vers l’IT durable.

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Les développeurs sont à la pointe de l’innovation technologique. Mais comment peuvent-ils adopter une approche durable pour leurs projets IT ? Découvrez les étapes à suivre !

Les conséquences réelles de quelque chose d’aussi abstrait que le logiciel

Même quelque chose d’aussi abstrait que le logiciel a des conséquences concrètes. Les centres de données consomment environ 1 % de l’énergie mondiale et ces serveurs à haute consommation représentent une fraction minime de l’utilisation totale de l’énergie informatique. Il est temps pour les développeurs informatiques de prendre au sérieux la réduction de leur empreinte carbone.

Aller vert peut prendre plusieurs formes, y compris l’écriture de meilleurs codes, des modifications matérielles et des changements dans la culture du lieu de travail. Les professionnels de l’informatique peuvent utiliser les techniques suivantes pour minimiser l’impact environnemental.

La première étape consiste à optimiser les bases de données. Les bases de données sont un élément essentiel des systèmes informatiques et peuvent consommer une quantité significative d’énergie. Les développeurs peuvent réduire la consommation d’énergie en optimisant leur base de données. Cela peut être fait en réduisant le nombre de requêtes, en réduisant le nombre de tables et en supprimant les données non utilisées. Les développeurs peuvent également améliorer l’efficacité des bases de données en utilisant des outils tels que l’indexation et la compression des données.

Deuxièmement, les développeurs peuvent réduire leur empreinte carbone en réduisant le nombre de serveurs nécessaires. Les serveurs sont l’un des principaux consommateurs d’énergie dans les centres de données et peuvent facilement être réduits en consolidant plusieurs serveurs sur un seul serveur. Les développeurs peuvent également réduire le nombre de serveurs en utilisant des technologies telles que le cloud computing et le virtualisation. Ces technologies permettent aux développeurs d’utiliser plusieurs serveurs virtuels sur un seul serveur physique, ce qui permet une meilleure utilisation des ressources et une réduction des coûts.

Enfin, les développeurs peuvent également réduire leur empreinte carbone en modifiant leur culture de travail. Les développeurs peuvent encourager l’utilisation de technologies plus écologiques telles que les écrans à LED et les imprimantes à faible consommation d’énergie. Ils peuvent également encourager l’utilisation des transports publics ou du covoiturage pour se rendre au travail et encourager le télétravail pour les employés qui le peuvent. Enfin, ils peuvent encourager les employés à recycler et à adopter des pratiques plus respectueuses de l’environnement.

Même si le logiciel est abstrait, il a des conséquences concrètes sur l’environnement. Les professionnels de l’informatique peuvent réduire leur empreinte carbone en optimisant leurs bases de données, en réduisant le nombre de serveurs nécessaires et en modifiant leur culture de travail. En adoptant ces techniques, les développeurs informatiques peuvent contribuer à la protection de l’environnement et à la préservation des ressources naturelles pour les générations futures.

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Architecture Data Mesh : Changement de Paradigme en Ingénierie des Données

Architecture Data Mesh : Changement de Paradigme en Ingénierie des Données

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L’Architecture Data Mesh représente un changement de paradigme dans l’ingénierie des données, offrant une nouvelle approche pour tirer le meilleur parti des données.

## Data Mesh : Une architecture de données répartie et orientée domaine qui fait évoluer le paradigme de l’ingénierie des données

Data Mesh is based on the idea of a “data mesh”, which is an interconnected network of data services that are designed to be loosely coupled and highly distributed. Data Mesh focuses on the domain-oriented design of data services, which allows for greater agility and flexibility in data engineering. Additionally, Data Mesh emphasizes the use of open source software and cloud-native technologies, which can help organizations reduce costs and increase scalability.

Le Data engineering est un domaine en constante évolution qui est constamment mis à l’épreuve par le volume croissant, la vitesse et la variété des données générées et traitées par les organisations. Les approches traditionnelles de data engineering sont souvent centralisées et monolithiques, ce qui peut entraîner des difficultés en matière d’évolutivité, d’agilité et de flexibilité. Ces dernières années, un nouveau paradigme architectural appelé Data Mesh a émergé comme une nouvelle façon de relever ces défis et de permettre une data engineering plus efficace et plus efficace.

Data Mesh est une architecture de données distribuée et orientée vers le domaine qui prône un changement de paradigme dans la façon dont le data engineering est abordé au sein des organisations. Il a été introduit pour la première fois par Zhamak Dehghani, un leader de pensée dans la communauté du data engineering, et a suscité un intérêt considérable en tant qu’approche prometteuse pour le data engineering moderne.

Data Mesh repose sur l’idée d’un «maillage de données», qui est un réseau interconnecté de services de données conçus pour être faiblement couplés et hautement distribués. Data Mesh se concentre sur la conception orientée vers le domaine des services de données, ce qui permet une plus grande agilité et flexibilité dans le data engineering. En outre, Data Mesh met l’accent sur l’utilisation de logiciels open source et de technologies natives du cloud, ce qui peut aider les organisations à réduire leurs coûts et à augmenter leur évolutivité.

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Concevoir une architecture hybride durable: le rôle crucial de l'empreinte carbone

Concevoir une architecture hybride durable: le rôle crucial de l’empreinte carbone

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La conception d’une architecture hybride durable est un défi majeur. Une attention particulière doit être portée à l’empreinte carbone pour garantir une solution durable.

L’augmentation de la demande en services de cloud computing et son impact sur l’environnement, mettant en évidence la nécessité de prioriser la durabilité et de réduire les émissions de carbone dans les environnements cloud hybrides, sont abordés dans cet article. Il souligne l’importance des exigences non fonctionnelles, en particulier l’empreinte carbone, dans la conception de l’architecture cloud hybride et la nécessité d’un rapport standardisé des émissions de carbone pour la transparence et le respect des obligations. L’article explore également diverses opportunités pour minimiser l’empreinte carbone, notamment l’optimisation de l’utilisation de l’énergie et des exigences matérielles, ainsi que la gestion de l’empreinte carbone par le suivi et le reporting des émissions, l’optimisation de l’utilisation du matériel et l’adoption de sources d’énergie renouvelables. Le rôle des fournisseurs de cloud dans l’aide aux entreprises à réduire leur empreinte carbone est discuté, ainsi que l’importance de la collaboration entre les dirigeants d’entreprise, les équipes informatiques et les fournisseurs de cloud pour intégrer la durabilité dans le processus de conception de la solution. De plus, l’article met en évidence l’impact significatif des exigences non fonctionnelles telles que le placement des charges de travail et le routage du réseau sur l’empreinte carbone d’une entreprise, soulignant la nécessité de prendre en compte les facteurs de durabilité pendant la conception et la mise en œuvre des environnements cloud hybrides pour réduire les émissions de carbone et se conformer aux exigences réglementaires.

## L’impact de la demande croissante en services de cloud computing sur l’environnement et la nécessité de prioriser la durabilité

L’utilisation croissante des services de cloud computing et son impact sur l’environnement soulignent la nécessité de prioriser la durabilité et de réduire les émissions de carbone dans les environnements hybrides cloud. Il est important de mettre l’accent sur les exigences non fonctionnelles, en particulier l’empreinte carbone, dans la conception de l’architecture hybride cloud et la nécessité d’un rapport standardisé des émissions de carbone pour la transparence et le respect des obligations.

Il existe plusieurs possibilités pour minimiser l’empreinte carbone, notamment l’optimisation de l’utilisation de l’énergie et des exigences matérielles, ainsi que la gestion de l’empreinte carbone par le suivi et le rapport des émissions, l’optimisation de l’utilisation du matériel et l’adoption de sources d’énergie renouvelables. Le rôle des fournisseurs de cloud dans l’aide aux entreprises à réduire leur empreinte carbone est discuté, ainsi que l’importance de la collaboration entre les dirigeants d’entreprise, les équipes informatiques et les fournisseurs de cloud pour intégrer la durabilité dans le processus de conception des solutions. De plus, l’article met en évidence l’impact significatif des exigences non fonctionnelles telles que le placement des charges de travail et le routage du réseau sur l’empreinte carbone d’une entreprise, soulignant la nécessité de prendre en compte les facteurs de durabilité lors de la conception et de la mise en œuvre des environnements hybrides cloud pour réduire les émissions de carbone et se conformer aux exigences réglementaires.

Les solutions hybrides cloud sont un moyen efficace pour les entreprises de réduire leur empreinte carbone et de répondre aux exigences réglementaires. Les fournisseurs de cloud doivent travailler en étroite collaboration avec les entreprises pour intégrer la durabilité dans le processus de conception des solutions. Les entreprises doivent également prendre en compte les exigences non fonctionnelles telles que le placement des charges de travail et le routage du réseau pour réduire leur empreinte carbone. Enfin, il est important d’adopter des sources d’énergie renouvelables et d’optimiser l’utilisation des ressources matérielles et énergétiques pour minimiser l’empreinte carbone et respecter les exigences réglementaires. La conception d’une architecture hybride cloud durable est essentielle pour assurer une empreinte carbone minimale et une conformité aux exigences réglementaires.

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Création de code de transaction de compensation pour Saga Participant

Création de code de transaction de compensation pour Saga Participant

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La création d’un code de transaction de compensation pour les participants à Saga est une étape importante pour assurer une expérience de jeu équitable et sécurisée.

La saga Pattern est utilisée pour fournir une intégrité des données entre plusieurs services et le faire pour des transactions potentiellement à long terme. Il existe de nombreux blogs, superficiels car ils tendent à l’être, sur les sagas et les transactions à long terme. Dans cet article, je ne rentrerai pas dans les détails en comparant les avantages et les inconvénients des sagas avec le protocole XA deux phases (2PC), le verrouillage distribué, etc., et je dirai simplement que XA et 2PC nécessitent des verrous distribués (inconvénient) qui gèrent les propriétés ACID de sorte que l’utilisateur puisse simplement exécuter un rollback ou un commit (avantage) alors que les sagas n’utilisent que des transactions locales et n’ont donc pas besoin de verrous distribués (avantage) mais nécessitent que l’utilisateur implémente la logique de compensation, etc. (inconvénient). Comme l’a dit Teddy Roosevelt, «Rien de bon ne vient facilement».

Ce que je ferai, c’est montrer un exemple de code complet d’une application microservices impliquant une saga, y compris la logique de compensation des participants, qui peut être trouvée dans ce dépôt.

La saga pattern est utilisée pour assurer l’intégrité des données entre plusieurs services et pour effectuer des transactions de longue durée. Il existe de nombreux blogs, superficiels, sur les sagas et les transactions de longue durée. Dans cet article, je ne vais pas entrer dans les détails en comparant les avantages et les inconvénients des sagas avec le protocole XA à deux phases (2PC), le verrouillage distribué, etc., et je dirai simplement que XA et 2PC nécessitent des verrous distribués (inconvénient) qui gèrent les propriétés ACID de sorte que l’utilisateur puisse simplement exécuter un rollback ou un commit (avantage), alors que les sagas n’utilisent que des transactions locales et ne nécessitent donc pas de verrous distribués (avantage) mais nécessitent que l’utilisateur implémente la logique de compensation, etc. (inconvénient). Comme l’a dit Teddy Roosevelt : «Rien de bien ne vient facilement».

Ce que je vais faire, c’est montrer un exemple de code complet d’une application microservices impliquant une saga, y compris la logique de compensation des participants, qui peut être trouvée dans ce dépôt.

L’utilisation des sagas pour gérer les transactions de longue durée est une pratique courante dans le développement d’applications microservices. Les sagas sont un moyen efficace de garantir l’intégrité des données entre plusieurs services et de gérer les transactions à long terme. Les sagas sont une bonne alternative aux protocoles XA à deux phases (2PC) et au verrouillage distribué car elles n’utilisent que des transactions locales et ne nécessitent pas de verrous distribués. Cependant, elles nécessitent que l’utilisateur implémente la logique de compensation, etc., ce qui peut être complexe et prendre du temps.

Les sagas sont une excellente solution pour gérer les transactions à long terme car elles offrent une grande flexibilité et une bonne gestion des données. Les sagas sont particulièrement utiles pour les applications qui impliquent plusieurs services car elles peuvent garantir la cohérence des données entre ces services. De plus, les sagas peuvent être facilement mises en œuvre dans un environnement microservices car elles peuvent être facilement intégrées aux services existants. Enfin, les sagas peuvent être facilement mises à jour pour prendre en charge les changements dans le système et ainsi garantir la cohérence des données.

Les sagas sont un outil puissant pour garantir l’intégrité des données entre plusieurs services et pour gérer les transactions à long terme. Bien qu’elles nécessitent une implémentation complexe et prennent du temps, elles offrent une grande flexibilité et une bonne gestion des données. Elles peuvent également être facilement intégrées aux services existants et mises à jour pour prendre en charge les changements dans le système. Les sagas sont donc un excellent outil pour garantir la cohérence des données entre plusieurs services et pour gérer les transactions à long terme.

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Analyser et Classer le Sentiment des Textes en Java

Analyser et Classer le Sentiment des Textes en Java

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Découvrez comment analyser et classer le sentiment des textes en Java grâce à cet article ! Nous allons vous guider pas à pas pour vous aider à maîtriser cette technique.

L’empathie mutuelle joue un rôle clé dans la définition du succès de la relation entre une entreprise et ses clients

De la même manière que l’empathie mutuelle définit le développement de relations à long terme avec nos amis, elle joue également un rôle clé dans la définition du succès de la relation de notre entreprise avec ses clients. Lorsque les clients prennent le temps de taper leurs pensées et leurs sentiments dans une critique d’un produit ou d’un service, partager leurs sentiments via une plate-forme de médias sociaux ou fournir des commentaires via un médium similaire, il est de notre devoir d’éprouver de l’empathie pour eux en tant qu’êtres humains et de déterminer collectivement comment ils se sentent par rapport à ce qu’ils ont vécu. En utilisant des solutions programmatiques, nous pouvons rapidement analyser et ensuite ajuster (ou maintenir) l’expérience que nous offrons à nos clients à grande échelle, améliorant efficacement les relations des clients avec notre marque.

Bien sûr, contrairement au cerveau humain, les ordinateurs ne sont pas élevés et socialisés pour tirer des conclusions émotionnelles spécifiques d’une langue humaine en évolution. Ils doivent être formés pour le faire – et c’est là que le domaine de l’analyse et de la classification des sentiments entre en jeu. En utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP), nous pouvons former des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser et classer des sentiments uniques dans le texte. Ces algorithmes peuvent être entraînés sur des jeux de données étiquetés qui contiennent des exemples de phrases et de leurs sentiments associés. Une fois entraînés, ces algorithmes peuvent être appliqués à des données non étiquetées pour prédire le sentiment associé à chaque phrase.

Les algorithmes d’analyse et de classification des sentiments peuvent être utilisés pour comprendre les sentiments des clients à l’égard de votre marque, produit ou service. Les données collectées peuvent être analysées pour déterminer si les clients sont satisfaits ou insatisfaits, et pourquoi. Les données peuvent également être utilisées pour identifier les points forts et les points faibles du produit ou du service, ainsi que pour comprendre les tendances et les préférences des clients. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer l’expérience client en répondant aux besoins et aux préférences des clients. Enfin, les données peuvent être utilisées pour aider à développer des stratégies marketing plus efficaces et plus ciblées.

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