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Créer une application To-Do avec React et Firebase

Créer une application To-Do avec React et Firebase

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Créer une application To-Do avec React et Firebase est une tâche facile à réaliser. Découvrez comment le faire dans ce tutoriel !

Comment construire une application To-Do avec React.js et Firebase Database

The first step is to set up the React.js project. To do this, you will need to install the create-react-app package which is a tool that helps to quickly set up a React.js project. After the installation, you can create a new project by running the command “create-react-app todo-app”. This will create a new folder with all the necessary files and folders for the React.js project.

Les applications To-do sont un des moyens que vous pouvez utiliser pour gérer un ensemble de tâches. En tant que développeurs, apprendre à construire une application To-do vous aidera également à comprendre certains concepts, dont la compréhension de la façon de construire une application avec une base de données.

Dans cet article, vous apprendrez comment construire une application web To-do en utilisant React.js et Firebase Database.

La première étape consiste à configurer le projet React.js. Pour ce faire, vous devrez installer le package create-react-app, qui est un outil qui aide à configurer rapidement un projet React.js. Une fois l’installation terminée, vous pouvez créer un nouveau projet en exécutant la commande «create-react-app todo-app». Cela créera un nouveau dossier avec tous les fichiers et dossiers nécessaires pour le projet React.js.

Une fois le projet React.js configuré, vous devrez configurer Firebase Database. Pour ce faire, vous devrez créer un compte Firebase et créer une nouvelle base de données. Une fois la base de données créée, vous devrez ajouter les informations d’identification à votre projet React.js afin que votre application puisse se connecter à la base de données Firebase.

Ensuite, vous devrez créer le modèle de données pour votre application To-do. Vous pouvez le faire en ajoutant des collections et des documents à votre base de données Firebase. Une collection représente une table dans une base de données relationnelle et un document représente une ligne dans une table. Une fois le modèle de données créé, vous pouvez commencer à écrire le code pour l’application To-do.

Vous devrez écrire du code pour afficher les tâches à l’utilisateur et pour enregistrer les tâches dans la base de données Firebase. Pour afficher les tâches à l’utilisateur, vous devrez écrire du code pour récupérer les tâches à partir de la base de données Firebase et les afficher à l’utilisateur. Pour enregistrer les tâches dans la base de données Firebase, vous devrez écrire du code pour envoyer les données à la base de données Firebase.

Une fois que le code est écrit et que l’application est prête à être utilisée, vous pouvez la déployer sur un serveur web ou sur un service cloud tel que Firebase Hosting. Une fois déployée, votre application To-do sera prête à être utilisée par les utilisateurs.

En conclusion, construire une application To-do avec React.js et Firebase Database est relativement simple et peut être fait en quelques étapes simples. Cela permet aux développeurs de comprendre comment construire une application avec une base de données et comment intégrer une base de données à une application web.

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Implémentation d'Istio et API Gateway

Implémentation d’Istio et API Gateway

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L’implémentation d’Istio et d’un API Gateway peut offrir une meilleure sécurité et une plus grande flexibilité pour votre système. Découvrez les avantages de cette solution !

Avec l’arrivée des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent repenser et réinventer comment simplifier la complexité du réseau et atteindre une sécurité réseau sans confiance avant d’être dans de mauvaises eaux. Il y a des limites aux passerelles API dans le parcours de modernisation des applications lorsque nous considérons Istio par rapport aux passerelles API. Cependant, cet article discutera de différents scénarios pour mettre en œuvre Istio avec votre infrastructure de passerelle API existante.

## Avec l’arrivée des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent réinventer la simplification de la complexité du réseau et atteindre une sécurité réseau sans confiance

Avec l’avènement des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent repenser et réinventer la manière de simplifier la complexité du réseau et d’atteindre une sécurité de réseau sans confiance avant de se retrouver dans de mauvaises eaux. Il existe des limites aux passerelles API dans le parcours de modernisation de l’application lorsque nous considérons Istio par rapport aux passerelles API. Cependant, cet article discutera de différents scénarios pour mettre en œuvre Istio avec votre infrastructure existante de passerelle API.

Une des principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent Istio est sa capacité à fournir une sécurité de réseau sans confiance. Istio peut être utilisé pour fournir une sécurité de réseau sans confiance en utilisant des stratégies de contrôle d’accès basées sur les rôles, des stratégies de sécurité basées sur le contenu et des stratégies de sécurité basées sur le comportement. Les stratégies de sécurité basées sur le contenu peuvent être appliquées à l’aide d’une base de données qui stocke des informations sur les requêtes et les réponses entre le client et le serveur. Les stratégies de sécurité basées sur le comportement peuvent être appliquées en surveillant les activités des utilisateurs et en identifiant les comportements suspects.

En outre, Istio peut être utilisé pour fournir une visibilité complète du trafic entrant et sortant à l’aide d’un moteur de journalisation intégré. Les journaux peuvent être stockés dans une base de données pour une analyse ultérieure. Les journaux peuvent être utilisés pour surveiller les activités des utilisateurs, identifier les comportements suspects et appliquer des stratégies de sécurité basées sur le comportement. Les journaux peuvent également être utilisés pour déterminer si des attaques ont été effectuées contre le réseau et pour identifier les vulnérabilités du réseau. Enfin, Istio peut être utilisé pour fournir une authentification et une autorisation robustes à l’aide d’une base de données qui stocke des informations sur les utilisateurs et leurs rôles.

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

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

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

## Qu’est-ce que CRUD?

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

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

Qu’est-ce que CRUD?

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

Comment implémenter CRUD avec des API et des bases de données

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

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

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

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

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Guide d'automatisation Jira avec exemples

Guide d’automatisation Jira avec exemples

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

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

Jira Automation 101

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

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

Les avantages de Jira Automation

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

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

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Sécurité des API : pourquoi c'est un sujet d'actualité ?

Sécurité des API : pourquoi c’est un sujet d’actualité ?

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La sécurité des API est un sujet d’actualité de plus en plus important. La protection des données et des systèmes est essentielle pour garantir la confidentialité et la sécurité des utilisateurs.

Préparation pour Black Hat 2023, il semble que la sécurité API sera un problème clé. Voici ce que vous devez savoir. Qu’est-ce qu’une API?

API security is a critical issue for any organization that uses APIs to connect applications and databases. APIs are the gateways through which applications and databases communicate, and if they are not properly secured, malicious actors can gain access to sensitive data.

API security is a complex issue, and there are many different approaches to securing APIs. Here are some of the most important steps you can take to ensure your API is secure:

1. Authenticate users: Authentication is the process of verifying the identity of a user before allowing them to access an application or database. This can be done using a variety of methods, such as username/password combinations, two-factor authentication, or biometric authentication.

2. Implement authorization: Authorization is the process of granting access to specific resources or functions within an application or database. This can be done by assigning roles and permissions to users, or by using access control lists (ACLs).

3. Encrypt data: Encryption is the process of transforming data into a form that is unreadable to anyone except those with the correct decryption key. This ensures that even if malicious actors gain access to the data, they will not be able to read it.

4. Monitor activity: Monitoring is the process of tracking user activity within an application or database. This can be done using log files, audit trails, or other tools. Monitoring allows you to detect suspicious activity and take action before any damage is done.

5. Test regularly: Testing is the process of verifying that an application or database is functioning correctly. This can be done using automated testing tools, manual testing, or both. Regular testing helps ensure that any vulnerabilities are identified and addressed before they can be exploited.

Préparation pour Black Hat 2023, il semble que la sécurité des API sera un point clé. Voici ce que vous devez savoir.

Qu’est-ce qu’une API ?

Une API, ou interface de programmation d’application, est un ensemble de définitions et de protocoles pour construire et intégrer des logiciels d’application. Une API définit comment deux morceaux de logiciel peuvent interagir l’un avec l’autre. Il spécifie les méthodes, fonctions et structures de données qui sont disponibles pour l’utilisation, ainsi que les règles pour la façon dont ces méthodes et fonctions peuvent être utilisées.

La sécurité des API est un problème critique pour toute organisation qui utilise des API pour connecter des applications et des bases de données. Les API sont les portes d’entrée par lesquelles les applications et les bases de données communiquent, et si elles ne sont pas correctement sécurisées, des acteurs malveillants peuvent accéder à des données sensibles.

La sécurité des API est un problème complexe, et il existe de nombreuses approches différentes pour sécuriser les API. Voici quelques-unes des étapes les plus importantes que vous pouvez prendre pour vous assurer que votre API est sécurisée :

1. Authentifier les utilisateurs : L’authentification est le processus de vérification de l’identité d’un utilisateur avant de lui permettre d’accéder à une application ou à une base de données. Cela peut être fait à l’aide d’une variété de méthodes, telles que des combinaisons nom d’utilisateur / mot de passe, une authentification à deux facteurs ou une authentification biométrique.

2. Mettre en œuvre l’autorisation : L’autorisation est le processus d’octroi d’accès à des ressources ou des fonctions spécifiques dans une application ou une base de données. Cela peut être fait en attribuant des rôles et des autorisations aux utilisateurs ou en utilisant des listes de contrôle d’accès (ACL).

3. Chiffrer les données : Le chiffrement

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SAP et Google Cloud étendent leur partenariat pour construire l’avenir de l’Open Data et de l’IA pour les entreprises

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 La nouvelle offre réunira SAP avec la technologie de données et d’analyse de Google Cloud, rendant les données d’entreprise plus ouvertes et exploitables, et favorisant le développement de l’IA d’entreprise.

Walldorf (Allemagne) & Sunnyvale (Californie, USA), 11 mai 2023 – Aujourd’hui, SAP SE (NYSE: SAP) et Google Cloud ont annoncé une extension majeure de leur partenariat, introduisant une offre Open Data conçue pour simplifier la gestion des ensembles de données et libérer la puissance des données commerciales. Cette offre permet aux clients de construire un cloud de bout en bout qui rassemble les données de l’ensemble des services de l’entreprise à l’aide de la solution SAP® Datasphere associée au cloud de données de Google. Ainsi, les entreprises pourront visualiser l’ensemble de leurs actifs de données en temps réel et maximiser la valeur de leurs investissements dans Google Cloud et les logiciels SAP.

Les données sont la pierre angulaire de la transformation numérique et du développement de l’IA. Les organisations consacrent d’importantes ressources à la mise en place d’intégrations de données complexes, de moteurs d’analyses personnalisées, de modèles d’IA génératifs et de traitement du langage naturel (NLP) avant de commencer à tirer parti de leurs investissements dans les données. Les données provenant des systèmes SAP, en particulier, font partie des actifs les plus précieux des organisations et peuvent contenir des informations indispensables sur les chaînes d’approvisionnement, les prévisions financières, les dossiers des ressources humaines, la vente au détail omnicanal, et bien plus encore. SAP Datasphere combine ces données vitales avec des données provenant de l’ensemble des services de l’entreprise, quelle que soit leur origine. Le fait de pouvoir combiner facilement les données des logiciels SAP et celles des autres logiciels de l’entreprise sur Google Cloud, à partir de n’importe quelle source, permet aux organisations d’accélérer considérablement leur transformation numérique.

« La combinaison des systèmes SAP avec le cloud de Google ouvre de toutes nouvelles perspectives pour les entreprises, leur permettant de tirer un maximum de valeur de l’ensemble de leurs données », déclare Christian Klein, PDG et membre du conseil d’administration de SAP SE. « SAP et Google Cloud partagent un engagement commun en faveur de l’Open Data, et ce partenariat contribuera à éliminer les obstacles entre les données stockées dans les systèmes, les bases de données et les environnements disparates. Nos clients bénéficieront non seulement de l’IA commerciale déjà intégrée à nos systèmes, mais également d’une base de données unifiée. »

« SAP et Google Cloud proposent désormais un cloud de données extrêmement complet et ouvert, offrant ainsi les bases de l’avenir de l’IA d’entreprise », a déclaré Thomas Kurian, PDG de Google Cloud. « Peu de ressources sont aussi importantes pour la transformation numérique que les données. En intégrant en profondeur les données et les systèmes SAP à notre cloud, les clients pourront exploiter nos capacités d’analyse, les outils d’IA avancés et ainsi que des modèles de langage pour trouver de nouvelles perspectives à partir de leurs données. »

 

La nouvelle offre de données ouvertes de SAP et Google Cloud complète la solution RISE with SAP et permettra aux clients de :

  • Accéder aux données stratégiques de l’entreprise en temps réel : L’intégration entre SAP Datasphere et Google Cloud BigQuery permet aux clients d’accéder facilement à leurs données les plus stratégiques en temps réel et sans doublon. Cette offre conjointe unifie les données des systèmes logiciels SAP, tels que SAP S/4HANA® et SAP HANA® Cloud, offrant ainsi aux entreprises un aperçu complet des données les plus essentielles sur Google data cloud.
  • Simplifier la structure des données : SAP et Google Cloud ont co-conçu de puissantes technologies de réplication et de fédération des données, qui permettent aux entreprises d’intégrer facilement les données des logiciels SAP aux environnements BigQuery et de tirer profit des capacités d’analyse de données de pointe de SAP et de Google Cloud. Désormais, les clients peuvent fédérer des requêtes entre SAP Datasphere et BigQuery pour mélanger des données provenant de logiciels SAP et non-SAP. Cela permet d’éliminer les cloisonnements de données en provenance de diverses sources comme le marketing, les ventes, la finance, la chaîne d’approvisionnement et bien plus encore. Par exemple, les clients ayant des modèles de distribution basés sur le commerce de gros peuvent désormais avoir une visibilité complète sur leurs produits tout au long du processus de vente et jusqu’à leur livraison aux clients.
  • Créer des informations fiables grâce aux modèles avancés d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) de Google Cloud : Les entreprises pourront utiliser les services d’IA et de ML de Google pour former des modèles sur des données provenant de systèmes SAP et non SAP.
  • Effectuer des analyses avancées : Les entreprises peuvent utiliser les capacités analytiques de la solution SAP Analytics Cloud dans Google Cloud pour analyser les résultats financiers et commerciaux tout en optimisant la fiabilité des modélisations. Grâce à une simple intégration aux données de BigQuery avec SAP Datasphere, les clients peuvent planifier avec une vue unique et complète leurs activités.
  • Utiliser des solutions conjointes pour le développement durable : SAP et Google Cloud explorent les moyens de combiner SAP Datasphere avec des ensembles de données ESG plus larges et des informations fournies par Google Cloud afin d’accélérer les parcours de développement durable grâce à des informations exploitables.
  • Utiliser la plateforme technologique d’entreprise SAP (SAP BTP) sur Google Cloud à l’échelle mondiale : SAP fera évoluer ses offres multi-cloud en élargissant la prise en charge régionale de SAP BTP et de SAP HANA Cloud sur Google Cloud, ce qui inclut la gestion de SAP Analytics Cloud et de SAP Datasphere. SAP et Google Cloud ont l’intention de lancer SAP BTP dans cinq nouvelles régions cette année, pour atteindre un total de huit régions prises en charge d’ici 2025.

Les deux entreprises prévoient également de s’associer dans le cadre d’initiatives conjointes de mise sur le marché pour les plus grands projets de données des entreprises, permettant aux clients d’adopter des produits de données à la fois de SAP et de Google Cloud. Les participants à la conférence SAP SAPPHIRE® pourront assister à des démonstrations de solutions conjointes d’IA et de données sur le stand de Google Cloud. Elles montrent notamment comment les entreprises peuvent appliquer l’IA générative à des processus et applications courantes, comme l’utilisation d’un chatbot pour rechercher, créer et modifier des demandes d’achat. La conférence SAPPHIRE se tiendra les 16 et 17 mai à Orlando, en Floride.

 

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Déploiement logiciel : meilleures pratiques en 2023

Déploiement logiciel : meilleures pratiques en 2023

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

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

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

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

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

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

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Tests unitaires et composants d'IBM App Connect Enterprise

Tests unitaires et composants d’IBM App Connect Enterprise

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

• An understanding of basic ML concepts

• Familiarity with Python and TensorFlow

• Access to a large dataset

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

Prérequis

Avant de plonger, assurez-vous d’avoir :

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

• Une compréhension des concepts de base d’apprentissage machine

• De la familiarité avec Python et TensorFlow

• Un accès à une grande base de données

Mise en œuvre

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

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

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

En résumé, la

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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.

Articles précédents

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.

Source de l’article sur DZONE

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