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Créer un plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra.

Créer un plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra.

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

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

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

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

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

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

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Créer une application RESTful avec Quarkus et Eclipse JNoSQL alimentée par MongoDB

Créer une application RESTful avec Quarkus et Eclipse JNoSQL alimentée par MongoDB

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Créer une application RESTful moderne et performante avec Quarkus et Eclipse JNoSQL alimentée par MongoDB, c’est possible ! Découvrez comment dans ce tutoriel.

Intégration Facile des Bases de Données NoSQL avec Eclipse JNoSQL et Quarkus

Quarkus est une plate-forme Java open source qui offre une excellente performance et une faible empreinte mémoire. Il est conçu pour être très rapide à démarrer et à s’exécuter, ce qui en fait un excellent choix pour les applications cloud et mobiles. Quarkus est également très intégré avec Eclipse JNoSQL, ce qui permet aux développeurs de bénéficier des avantages des bases de données NoSQL sans avoir à se soucier des configurations complexes.

L’utilisation conjointe de Eclipse JNoSQL et Quarkus est un excellent moyen de simplifier le développement d’applications modernes qui utilisent des bases de données NoSQL. Les développeurs peuvent facilement intégrer des bases de données NoSQL dans leurs applications grâce à l’API standardisée fournie par Eclipse JNoSQL, tout en bénéficiant des performances et de la faible empreinte mémoire offertes par Quarkus. De plus, le framework offre un environnement de test intégré qui permet aux développeurs de tester leurs applications avec différentes bases de données NoSQL sans avoir à effectuer des configurations complexes. Enfin, Eclipse JNoSQL et Quarkus sont entièrement open source et gratuits, ce qui en fait une solution très abordable pour les développeurs.

Dans l’environnement en constante évolution du développement d’applications modernes, l’adoption des bases de données NoSQL a connu une croissance significative en raison de leurs modèles de données flexibles et de leurs avantages en matière d’évolutivité. Cependant, l’intégration transparente des bases de données NoSQL dans une application peut parfois être complexe et nécessiter des connaissances spécialisées et des configurations complexes. C’est là que Eclipse JNoSQL et Quarkus entrent en jeu, deux technologies puissantes qui, lorsqu’elles sont combinées, simplifient le processus d’intégration et permettent aux développeurs d’exploiter facilement les fonctionnalités des bases de données NoSQL. Eclipse JNoSQL est un framework open source qui fournit une API standardisée et des outils pour travailler avec des bases de données NoSQL. Il offre un modèle de programmation unifié qui masque les complexités des différentes bases de données NoSQL, permettant aux développeurs d’écrire du code indépendant de la technologie sous-jacente. JNoSQL prend en charge une large gamme de bases de données NoSQL, notamment MongoDB, Cassandra, Couchbase et plus encore, ce qui en fait un excellent choix pour la construction d’applications flexibles et évolutives.

Quarkus est une plate-forme Java open source qui offre une excellente performance et une faible empreinte mémoire. Il est conçu pour être très rapide à démarrer et à s’exécuter, ce qui en fait un excellent choix pour les applications cloud et mobiles. Quarkus est également très intégré avec Eclipse JNoSQL, ce qui permet aux développeurs de bénéficier des avantages des bases de données NoSQL sans avoir à se soucier des configurations complexes. De plus, Quarkus propose un environnement de test intuitif qui permet aux développeurs de tester leurs applications avec différentes bases de données NoSQL sans avoir à effectuer des configurations complexes.

L’utilisation conjointe de Eclipse JNoSQL et Quarkus est un excellent moyen de simplifier le développement d

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Kubernetes Data Simplicity: Getting Started With K8ssandra

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You might have heard about the K8ssandra project and want to start contributing, or maybe you want to start using all of its features. If you aren’t familiar with K8ssandra (pronounced like “Kate Sandra”), you can read this overview before digging into the developer activities in this post.

In a nutshell, K8ssandra is an open-source distribution of Apache Cassandra™ for Kubernetes, which includes a rich set of trusted open-source services and tooling. K8ssandra comes with handy features that are baked-in and pluggable, which allows for flexible deployment and configuration.

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Bring Streaming to Apache Cassandra with Apache Pulsar

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Twitch, YouTube, Instagram, Facebook — virtually every major brand nowadays uses live streaming to connect and engage their audience. For enterprises and developers building cloud-native applications, this growing trend creates a need for streaming technologies that can reliably handle the rush of massive amounts of data, while also being flexible and easy to manage for developers.

One such technology is Apache Pulsar® — an open-source, distributed messaging and streaming platform that’s easy to deploy, simple to scale, and packed with developer-friendly APIs. So the next question is: how can you stream from Pulsar to Apache Cassandra®, the powerful NoSQL database designed to support data-heavy applications in the cloud?

Join our beginner-friendly Pulsar workshop on YouTube and learn how to connect Pulsar with Cassandra for streaming! In this post, we’ll set the scene with an introduction to Pulsar and guide you through four hands-on exercises where you’ll use these free, cloud-native technologies: Katacoda, Kesque, GitPod, and DataStax Astra DB. Each exercise will also be linked to the step-by-step instructions on the DataStax Developers GitHub wiki.

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The Serverless Database You Really Want

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The dreaded part of every site reliability engineer’s (SRE) job eventually: capacity planning. You know, the dance between all the stakeholders when deploying your applications. Did engineering really simulate the right load and do we understand how the application scales? Did product managers accurately estimate the amount of usage? Did we make architectural decisions that will keep us from meeting our SLA goals? And then the question that everyone will have to answer eventually: how much is this going to cost? This forces SREs to assume the roles of engineer, accountant, and fortune teller.

The large cloud providers understood this a long time ago and so the term “cloud economics” was coined. Essentially this means: rent everything and only pay for what you need. I would say this message worked because we all love some cloud. It’s not a fad either. SREs can eliminate a lot of the downside when the initial infrastructure capacity discussion was maybe a little off. Being wrong is no longer devastating. Just add more of what you need and in the best cases, the services scale themselves — giving everyone a nice night’s sleep. All this without provisioning a server, which gave rise to the term “serverless.”

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Querying Kafka Topics Using Presto

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Presto is a distributed query engine that allows querying different data sources such as Kafka, MySQL, MongoDB, Oracle, Cassandra, Hive, etc. using SQL. It has the ability to analyze big data and query multiple data sources together.

In this article, we will discuss how Presto can be used to query Kafka topics. Below is the step-by-step process to set up Presto and Kafka, and connect them together. Here, I have considered MacOS, but similar setups can be done on any other system.

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10 AWS Services That Use SQL

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Amazon Web Services (AWS) is the biggest cloud platform in the world, with over 200 features. In this article, we break down 10 AWS services that support at least some SQL syntax, talk about their use cases, and give examples of how to write queries.

Service Description SQL Support Use Case
RDS Postgres, MySQL, etc. Full Small-medium web apps
Aurora Serverless databases Full Serverless apps
Redshift Data warehouse Full OLAP, Petabytes of data, analytics
DynamoDB NoSQL database Some – PartiSQL Ecommerce, building fast
Keyspaces Managed Cassandra (key value) Some – CQL Messaging
Neptune Graph database Some – openCypher Social networks
Timestream Time series database Partial IOT, Logging
Quantum Ledger Cryptographically verified transactions Some – PartiSQL Finance
Athena Ad-hoc queries on S3 Some – CTAS Historical data
Babelfish MSFT SQL Server on Aurora Full .NET

The table above shows how SQL support varies between the services. A graph database cannot be queried in the same way as a classic relational database, and various subsets of SQL, like PartiQL, have emerged to fit these models. In fact, even within standard SQL, there are many SQL dialects for different companies like Oracle and Microsoft.

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Apache Cassandra 4.0: Taming Tail Latencies with Java 16 ZGC

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Like so many others in the Apache Cassandra community, I’m extremely excited to see that the 4.0 release is finally here. There are many, many improvements to Cassandra 4.0. One enhancement that is more important than it might look is the addition of support for Java versions 9 and up. This was not trivial, because Java 9 made changes to some internal APIs that the most performance-oriented Java projects like Cassandra relied on (you can read more about this here).

This is a big deal because with Cassandra 4.0, you not only get the direct improvements to performance added by the Apache Cassandra committers, you also unlock the ability to take advantage of seven years of improvements in the JVM (Java Virtual Machine) itself.

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