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Test d'automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

Test d’automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

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Découvrez comment GenAI peut moderniser les mainframes grâce à son test d’automatisation innovant ! Une solution simple et efficace pour rester à la pointe de la technologie.

## La migration du code et des données d’applications principales vers des technologies contemporaines représente une phase pivotale dans l’évolution des systèmes de technologie de l’information, en particulier dans la poursuite d’une efficacité et d’une scalabilité accrues.

Software solutions such as Worksoft’s Mainframe Migration Solution provide the necessary tools to streamline the migration process and ensure the continuity of existing applications. This solution is designed to enable organizations to quickly and accurately migrate mainframe applications to modernized platforms, while simultaneously ensuring that the migrated applications maintain their original functionalities. The solution also provides automated test suite maintenance capabilities, allowing organizations to quickly and easily update their test suites as new changes are introduced. By leveraging this solution, organizations can ensure that their mainframe applications are successfully migrated and remain operational in their new environment.

La migration des codes d’application et des données de la machine principale vers des technologies contemporaines représente une phase pivotante dans l’évolution des systèmes de technologie de l’information, en particulier dans la poursuite d’une plus grande efficacité et d’une plus grande évolutivité. Cette transition, qui implique souvent le passage d’environnements hérités à des solutions sur site ou basées sur le cloud plus flexibles, n’est pas seulement un déplacement technique des ressources; c’est une transformation fondamentale qui nécessite un test rigoureux pour garantir l’équivalence fonctionnelle. L’objectif est de vérifier que ces applications, une fois exécutées sur des systèmes principaux, conservent leur intégrité et leurs normes de performance lorsqu’elles sont transférées vers des plates-formes modernisées.

Ce processus de migration est encore compliqué par la nature dynamique des environnements d’entreprise. Après la migration, les applications subissent souvent de nombreuses modifications motivées par de nouvelles exigences, des stratégies commerciales évolutives ou des changements de normes réglementaires. Chaque modification, qu’il s’agisse d’un ajustement mineur ou d’une refonte majeure, doit être soigneusement testée. Le défi critique consiste à s’assurer que ces nouveaux changements s’intègrent harmonieusement aux fonctionnalités existantes, sans induire de conséquences ou de perturbations involontaires. Cette double exigence de validation des nouvelles fonctionnalités et de sauvegarde des fonctionnalités existantes souligne la complexité du maintien du jeu de tests automatisés après la migration.

Des solutions logicielles telles que la solution de migration Mainframe Worksoft fournissent les outils nécessaires pour simplifier le processus de migration et assurer la continuité des applications existantes. Cette solution est conçue pour permettre aux organisations de migrer rapidement et précisément les applications principales vers des plates-formes modernisées, tout en garantissant que les applications migrées conservent leurs fonctionnalités originales. La solution fournit également des capacités de maintenance automatisée du jeu de tests, permettant aux organisations de mettre à jour rapidement et facilement leurs jeux de tests lorsque de nouveaux changements sont introduits. En exploitant cette solution, les organisations peuvent s’assurer que leurs applications principales sont migrées avec succès et restent opérationnelles dans leur nouvel environnement.

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Préserver le contexte entre les threads.

Préserver le contexte entre les threads.

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Préserver le contexte entre les threads est essentiel pour assurer une communication fluide et une bonne coordination entre les différents processus.

Quand on construit une grande architecture de microservices prête à la production, nous rencontrons toujours le défi commun de préserver le contexte de la demande à travers les services et les threads, y compris la propagation du contexte aux threads enfants.

In a microservices architecture, context propagation is the process of passing contextual information from one service to another. This is necessary when a request needs to be processed by multiple services. The context can contain information such as user identity, authentication tokens, and other data that must be passed between services.

Testing Context Propagation

Testing context propagation is an important part of ensuring that the microservices architecture is working properly. It is important to test that the context is being propagated correctly between services and that the data is being passed securely.

The most common way to test context propagation is to use integration tests. Integration tests are designed to test the interaction between different components or services. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Another way to test context propagation is to use unit tests. Unit tests are designed to test the individual components or services in isolation. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Propagation du contexte : Qu’est-ce que c’est ?

La propagation du contexte signifie le passage d’informations ou d’états contextuels entre différents composants ou services dans un système distribué où les applications sont souvent composées de plusieurs services exécutés sur différentes machines ou conteneurs. Ces services doivent communiquer et collaborer pour satisfaire une demande de l’utilisateur ou effectuer un processus commercial.

Dans une architecture de microservices, la propagation du contexte est le processus de transmission d’informations contextuelles d’un service à un autre. Cela est nécessaire lorsqu’une demande doit être traitée par plusieurs services. Le contexte peut contenir des informations telles que l’identité de l’utilisateur, les jetons d’authentification et autres données qui doivent être transmises entre les services.

Tester la propagation du contexte

Tester la propagation du contexte est une partie importante pour s’assurer que l’architecture de microservices fonctionne correctement. Il est important de tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

La manière la plus courante de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests d’intégration. Les tests d’intégration sont conçus pour tester l’interaction entre différents composants ou services. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Une autre façon de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests unitaires. Les tests unitaires sont conçus pour tester les composants ou services individuels en isolation. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Enfin, il est possible de tester la propagation du contexte en utilisant des tests de charge. Les tests de charge sont conçus pour tester le comportement d’un système lorsqu’il est soumis à une charge importante. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Conclusion

La propagation du contexte est un élément essentiel dans une architecture de

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Diriger le logiciel dans une ère dynamique.

Diriger le logiciel dans une ère dynamique.

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Diriger le logiciel dans une ère dynamique nécessite une compréhension approfondie des technologies actuelles et des tendances à venir. Nous devons nous adapter et trouver des solutions innovantes pour réussir.

Dans le domaine des poursuites professionnelles, il existe une idée fausse commune selon laquelle gérer le développement logiciel est similaire à faire du vélo – une compétence statique qui, une fois acquise, peut être pédalée en avant avec des ajustements minimes. Cependant, dans le paysage en constante évolution de la technologie, une telle comparaison n’est pas seulement trop simpliste, mais peut entraîner de profondes erreurs de jugement en matière de leadership. Contrairement à la prévisibilité inébranlable d’une balade à vélo, le développement logiciel est un processus dynamique et en constante évolution qui défie la nature statique des analogies traditionnelles.

Le développement logiciel est un domaine qui évolue rapidement et qui ne peut pas être comparé à la conduite d’un vélo. Alors que nous célébrons le premier anniversaire de nos projets logiciels, il est important de comprendre que la gestion des projets logiciels est beaucoup plus complexe que de simplement conduire un vélo sur une route familière. Cette méconnaissance provient souvent de dirigeants qui, une fois maîtrisés le codage ou la gestion de projet, se retrouvent piégés dans un état d’esprit qui sous-estime la fluidité du processus de développement logiciel.

Pour comprendre pourquoi le développement logiciel est fondamentalement différent de la conduite d’un vélo, nous devons examiner les différents aspects du processus. Tout d’abord, le développement logiciel est un processus itératif qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Chaque étape du processus doit être testée et validée avant que le projet ne puisse passer à l’étape suivante. En outre, le développement logiciel implique souvent des changements et des ajustements en cours de route, ce qui nécessite une flexibilité et une réactivité constantes de la part des gestionnaires. Enfin, le développement logiciel peut être influencé par des facteurs externes tels que les tendances technologiques et les pratiques commerciales, ce qui signifie que les gestionnaires doivent être conscients des changements et s’adapter rapidement.

En conclusion, le développement logiciel est un processus dynamique qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Il est essentiel que les gestionnaires comprennent que le développement logiciel est très différent de la conduite d’un vélo et qu’il nécessite une flexibilité et une réactivité constantes pour s’adapter aux changements en cours de route. Les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque étape du processus est validée avant de passer à l’étape suivante et pour s’adapter aux tendances technologiques et aux pratiques commerciales.

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SAP France renouvelle son partenariat avec l’Association #JamaisSansElles pour faire progresser la mixité et s’engage à créer des solutions d’Intelligence Artificielle inclusives

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Paris, le 16 novembre 2023 – SAP, leader mondial des logiciels d’entreprises, renouvelle sa charte et son partenariat avec l’Association #JamaisSansElles, et réaffirme son engagement concret et déterminé en faveur de la mixité ; engagement dans lequel les membres de la Direction de l’entreprise sont impliqués depuis 2019 et qui est renouvelé cette année en présence de ses partenaires Business tel que PWC.

Cette démarche témoigne des valeurs de l’entreprise et de sa volonté à promouvoir la mixité, la diversité et l’inclusion, jusque dans la création des produits technologiques.

Une ambition individuelle et collective partagée par la Direction de SAP France

 

Les membres du Comité Exécutif de SAP France s’engagent, à titre individuel et collectif, à respecter les engagements de la charte #JamaisSansElles qui concernent avant tout le respect de la parité dans tous les domaines.

Cet engagement se manifeste par le refus de participer à des événements publics et/ou médiatiques excluant les femmes, et à privilégier les interventions mixtes où seraient traités des sujets d’intérêt commun, qu’ils soient sociétaux, politiques, économiques, scientifiques ou stratégiques.

SAP France encourage par ailleurs la présence des femmes entrepreneuses et se fixe pour objectif d’atteindre, d’ici 2028, 45% des entreprises de son portefeuille qui soient fondées ou dirigées par des entrepreneurs sous-représentés. Depuis 2017, son accélérateur SAP.iO Foundry Paris a d’ailleurs mis en place des initiatives spécifiques pour intégrer les entrepreneuses au sein de ses groupes de startups.

Un engagement novateur des équipes R&D pour agir contre les biais dans l’IA

 

Grâce à l’expertise de ses équipes R&D, SAP France travaille sur la création de produits et services novateurs qui encouragent la diversité, l’inclusion, l’éthique, mais aussi à lutter contre les biais, en particulier dans l’IA. Aux côtés du réseau féminin interne « BWN@SAP » l’entreprise participe à l’élaboration du pacte « Femmes & IA » au sein du Cercle InterElles dont l’objectif est d’échanger autour des aspects concrets de la mise en place d’une démarche vertueuse de l’utilisation de l’IA.

 

Au quotidien, une politique interne en faveur de la Diversité et de l’Inclusion (D&I)

 

SAP France a enrichi ses engagements relatifs à l’égalité professionnelle en signant un nouvel accord d’entreprise 2023/2025, qui prévoit la parité d’ici à 2030, et l’atteinte de 36 % de femmes dans ses effectifs d’ici à 2025.

Favoriser l’accès à des postes à responsabilité managériale est par ailleurs l’un des marqueurs forts de SAP France dans sa politique interne D&I qui vise d’ici à 2025 à ce que 30% de femmes soient dans des postes de managers.

SAP France maintient sa politique de tolérance zéro contre le harcèlement, les comportements sexistes, les violences et les stéréotypes en s’appuyant notamment sur l’initiative  StOpE contre le sexisme ordinaire. En outre, SAP sensibilise l’ensemble de ses collaborateurs via sa propre plateforme « Inclusive Mindset Challenge » et soutient les victimes de violences conjugales.

Enfin, SAP France soutient la parentalité et propose une politique inclusive, y compris pour les parents de même genre, avec la mise en place de mesures telles qu’une absence rémunérée en cas de grande prématurité et un congé spécial rémunéré pour des situations de santé spécifiques à l’attention des femmes et hommes de l’entreprise.

 

« SAP France souhaite faire de la mixité l’une de ses grandes Priorités et a pour ambition d’atteindre une parfaite équitée Femme/Homme. Le Comité exécutif de SAP France œuvre pour continuer à faire progresser la représentativité des femmes, aussi bien en interne que dans tout son écosystème. C’est en ce sens que nous avons signé notre nouvel accord d’égalité professionnelle en août dernier, présentant de nombreuses mesures avant-gardistes. Notre partenariat avec l’Association #JamaisSansElles, lancé depuis 5 ans, offre une réelle dynamique au sein de notre entreprise et nous fait progresser continuellement en nous encourageant fortement à revisiter chacune de nos politiques, produits technologiques, processus et initiatives à l’aune de cette mixité souhaitée. Le renouvellement de notre Engagement avec #JamaisSansElles fait parfaitement sens en ce que s’il se traduit en actions fermes et concrètes en faveur la mixite. » déclare Caroline Garnier, Directrice des Ressources Humaines chez SAP France.

 

« Nous sommes heureux de poursuivre notre collaboration avec la direction renouvelée de SAP France, après une première signature il y a quatre ans de sa charte #JamaisSansElles. Ensemble, nous réaffirmons notre volonté d’agir en faveur de la mixité et d’une gouvernance partagée. Si nous voulons faire tomber le plafond de verre, c’est pour que femmes et hommes prennent place ensemble dans tous les domaines de la société, et participent conjointement à la gestion des affaires humaines. Cette charte propose des engagements avec des objectifs clairs pour renforcer la participation des femmes dans toutes les sphères décisionnelles et en faveur de leur visibilité. C’est avec des partenaires fidèles tels que SAP France que nous menons des actions concrètes et que nous progressons. Il est temps d’actualiser le monde, car la vision qui sous-tend ces engagements est universelle et fondamentale. Plus que jamais pour #JamaisSansElles, le féminisme est un humanisme ! », déclare Natacha Quester-Séméon, Directrice Générale de l’Association #JamaisSansElles.

 

À 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 26 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.

 

À propos de #JamaisSansElles :

#JamaisSansElles est un mouvement féministe et humaniste. Il agit en faveur de la mixité dans tous les domaines de la société et pour une gouvernance partagée. Ce do-tank propose des actions concrètes et immédiates pour promouvoir l’égale participation et visibilité des femmes dans les instances de décision et aux postes de responsabilité et de représentation pour briser le plafond de verre. Il développe des chartes d’engagements avec des entreprises, des administrations, ainsi que des institutions. #JamaisSansElles est le plus important mouvement français qui agit pour la mixité et l’égalité femmes-hommes dans le monde professionnel. Près de 2 000 hommes et femmes sont engagés à titre individuel avec #JamaisSansElles à ne plus jamais participer à des événements sans femmes : dirigeants, managers, collaborateurs, politiques, députés, sénateurs, ambassadeurs et ambassadrices de France. Les signataires sont présents dans de nombreux pays. Le mouvement s’investit également dans le champ de l’éducation avec la “Journée nationale #JamaisSansElles pour la mixité des métiers” dans les collèges et lycées afin de lutter contre les stéréotypes et biais de genre, avec le soutien du ministère de l’Économie, du ministère de l’Éducation nationale. Pour ce mouvement, le féminisme est un humanisme. Pour en savoir plus : https://www.jamaissanselles.fr/

 

Contact presse :

Sylvie Léchevin : sylvie.lechevin@sap.com / sap@the-arcane.com

 

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L'Impact de l'IoT sur l'Intégration des Données: Un Voyage Transformateur

L’Impact de l’IoT sur l’Intégration des Données: Un Voyage Transformateur

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L’Internet des Objets (IoT) a révolutionné la manière dont les données sont intégrées et utilisées. Découvrez comment cette transformation a un impact sur le voyage!

La relation intrinsèque entre l’IoT et l’intégration des données

The challenge of data integration is compounded by the sheer volume of data generated by IoT devices. The sheer number of devices, combined with their ability to generate data at high speeds, has resulted in an exponential growth in the amount of data that needs to be managed. This data must be integrated, analyzed, and acted upon in real-time. To do this, organizations must develop a comprehensive architecture that can handle the scale and complexity of the data.

L’intrinsèque relation entre l’IoT et l’intégration des données

La prolifération des appareils IoT a ajouté une nouvelle dimension au paysage déjà complexe de la gestion des données. Ces appareils produisent une variété de types de données, telles que des données en série temporelle, des journaux structurés et semi-structurés et même du texte non structuré provenant d’interfaces utilisateur. Ainsi, l’intégration des données est maintenant chargée de quelque chose de bien plus complexe que simplement assimiler des bases de données et des stockages en nuage ; il s’agit de comprendre un monde connecté par des milliards d’appareils. Comme l’a judicieusement déclaré la scientifique des données Hilary Mason : « Les données sont le matériau brut de l’ère de l’information ». Et en effet, la qualité et la forme de ce « matériau brut » ont considérablement évolué avec l’avènement de l’IoT.

Le défi de l’intégration des données est amplifié par le volume phénoménal de données générées par les appareils IoT. Le nombre considérable d’appareils, combiné à leur capacité à générer des données à grande vitesse, a entraîné une croissance exponentielle de la quantité de données à gérer. Ces données doivent être intégrées, analysées et traitées en temps réel. Pour ce faire, les organisations doivent développer une architecture globale qui puisse gérer l’ampleur et la complexité des données.

L’architecture IoT pour l’intégration des données

Pour réussir à intégrer les données IoT, les organisations doivent mettre en place une architecture qui prend en compte la variété et la vitesse des données. Cette architecture doit être capable de collecter, stocker, traiter et analyser les données en temps réel. Elle doit également être capable d’intégrer les données provenant de sources diverses et hétérogènes. Les technologies modernes telles que le streaming en temps réel, le traitement distribué et le traitement par lots peuvent être utilisés pour mettre en œuvre cette architecture. Les technologies d’intégration des données telles que les outils d’ETL (Extraction, Transformation et Chargement) peuvent également être utilisés pour intégrer les données provenant de différents systèmes.

La mise en place d’une architecture IoT pour l’intégration des données est essentielle pour tirer parti des avantages offerts par l’IoT. Une architecture robuste permet aux organisations de collecter et d’analyser les données à grande échelle afin de prendre des décisions plus rapides et plus précises. Elle

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Les pièges de l'utilisation de l'IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l'humain.

Les pièges de l’utilisation de l’IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l’humain.

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Les développeurs logiciels sont confrontés aux risques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle générale. Une approche centrée sur l’humain est nécessaire pour éviter ces pièges.

## Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité.

The primary challenge is testing. Testing is a critical step in the software development process, as it ensures that the code is functioning correctly and that the system is performing as expected. However, when it comes to General AI-based systems, testing can be a daunting task. This is because the system’s behavior is not predetermined, but rather determined by its own internal logic and learning algorithms. As such, it is difficult to anticipate how the system will behave in a given situation, making it difficult to test for potential bugs and errors.

Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité. Dans le domaine du développement logiciel, l’idée d’utiliser les capacités cognitives de l’IA générale a suscité un intérêt considérable. L’idée d’un logiciel qui peut penser, apprendre et s’adapter comme un programmeur humain est séduisante et promet de rationaliser les processus de développement et de potentiellement révolutionner l’industrie. Cependant, sous le charme de surface se trouve un défi important : la difficulté de modifier les systèmes basés sur l’IA générale une fois qu’ils sont déployés.

L’IA générale, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (AGI), incarne le concept des machines possédant une intelligence et une adaptabilité humaines. Dans le monde du développement logiciel, elle a le potentiel d’automatiser une multitude de tâches, allant du codage au débogage. Néanmoins, à mesure que nous plongeons dans les promesses et les périls de l’intégration de l’IA générale dans le processus de développement logiciel, une série de préoccupations et de défis critiques se présentent.

Le défi principal est le test. Le test est une étape essentielle du processus de développement logiciel, car il garantit que le code fonctionne correctement et que le système se comporte comme prévu. Cependant, lorsqu’il s’agit des systèmes basés sur l’IA générale, le test peut être une tâche redoutable. Cela est dû au fait que le comportement du système n’est pas prédéterminé, mais déterminé par sa propre logique interne et ses algorithmes d’apprentissage. Par conséquent, il est difficile de prévoir comment le système se comportera dans une situation donnée, ce qui rend difficile le test des bogues et des erreurs potentiels.

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Chorégraphie de modèles : optimiser la communication en systèmes distribués.

Chorégraphie de modèles : optimiser la communication en systèmes distribués.

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La chorégraphie de modèles est un outil puissant pour optimiser la communication en systèmes distribués. Elle permet de coordonner et de gérer les interactions entre les différents acteurs.

Dans le paysage technologique en constante évolution d’aujourd’hui, il est commun que les applications migrent vers le cloud pour embrasser l’architecture des microservices.

Logiciel Chorégraphie

La chorégraphie est une méthodologie qui se concentre sur l’interaction entre les services sans l’utilisation d’un orchestrateur central. Au lieu de cela, chaque service est responsable de la communication avec les autres services. Les services peuvent communiquer directement entre eux ou via un bus de messages. La chorégraphie est une méthode très populaire pour gérer la communication entre les microservices car elle offre une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité que l’orchestration. Il est également plus facile à mettre en œuvre et à maintenir.

Avantages et inconvénients de la chorégraphie

Bien que la chorégraphie offre une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité, elle présente également certaines limitations. Par exemple, le développement et le déploiement des services peuvent être plus difficiles car ils doivent être conçus pour fonctionner ensemble. De plus, il est plus difficile de déboguer et de maintenir des applications basées sur la chorégraphie car il n’y a pas d’orchestrateur central pour surveiller le flux de messages entre les services. Enfin, la chorégraphie peut être plus difficile à mettre en œuvre dans des environnements distribués car elle nécessite une coordination stricte entre les services.

Conclusion

La chorégraphie est une méthodologie très populaire pour gérer la communication entre les microservices. Il offre une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité que l’orchestration, mais il présente également certaines limitations. Il est plus difficile à développer et à déployer, à déboguer et à maintenir, et peut être plus difficile à mettre en œuvre dans des environnements distribués. Cependant, dans certains cas, la chorégraphie peut être la meilleure solution pour gérer la communication entre les microservices. Il est important de comprendre les nuances et les avantages et les inconvénients de cette méthodologie avant de choisir le bon logiciel pour votre application.

Logiciel Chorégraphie

La chorégraphie est une méthodologie qui se concentre sur l’interaction entre les services sans l’utilisation d’un orchestrateur central. Au lieu de cela, chaque service est responsable de la communication avec les autres services. Les services peuvent communiquer directement entre eux ou via un bus de messages. La chorégraphie est une méthode très populaire pour gérer la communication entre les microservices car elle offre une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité que l’orchestration. Il est également plus facile à mettre en œuvre et à maintenir.

Avantages du logiciel Chorégraphie

La chorégraphie offre une variété d’avantages par rapport à l’orchestration. Tout d’abord, elle permet aux services de communiquer directement entre eux sans avoir à passer par un orchestrateur central. Cela signifie que chaque service peut fonctionner indépendamment des autres, ce qui permet une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité. De plus, la chorégraphie est plus facile à mettre en œuvre et à maintenir car il n’y a pas d’or

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Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

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La gestion des données Salesforce peut être simplifiée grâce à la migration des pièces jointes vers AWS S3. Découvrez comment!

Le défi : Stockage des pièces jointes Salesforce

La défis : Stockage des pièces jointes Salesforce

Salesforce est une puissante plate-forme de gestion de la relation client (CRM) qui stocke une grande quantité de données, y compris des pièces jointes telles que des documents, des images et des fichiers. Ces pièces jointes sont souvent essentielles aux opérations commerciales et peuvent s’accumuler rapidement, consommant une quantité importante d’espace de stockage dans Salesforce. Cette situation peut entraîner des coûts opérationnels accrus et une réduction des performances du système.

Migration vers AWS S3

Une solution possible consiste à migrer les pièces jointes Salesforce vers Amazon Web Services (AWS) Simple Storage Service (S3) tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. Cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système. Cependant, cette tâche peut être complexe et nécessite une planification et une exécution minutieuses. Heureusement, il existe des outils qui peuvent faciliter le processus de migration.

Test avec Informatica IICS et Python

Informatica IICS est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de migrer facilement des données entre différents systèmes. Il offre une variété de fonctionnalités, notamment la possibilité de migrer des pièces jointes Salesforce vers AWS S3. De plus, il est possible d’utiliser Python pour automatiser le processus de migration. En combinant ces deux outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files.

Test avec Informatica IICS et Python

Pour tester la migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3, vous pouvez utiliser Informatica IICS et Python. Tout d’abord, vous devez configurer votre compte AWS et créer un bucket S3. Ensuite, vous pouvez utiliser Informatica IICS pour configurer le flux de données entre Salesforce et S3. Une fois que le flux est configuré, vous pouvez utiliser Python pour automatiser le processus de migration. Vous pouvez également utiliser Python pour tester le flux et vérifier que les données sont bien migrées vers S3. Une fois le test terminé, vous pouvez mettre en production le flux et commencer à migrer les pièces jointes Salesforce vers AWS S3.

Conclusion

La migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3 peut être un processus complexe et fastidieux. Heureusement, il existe des outils tels qu’Informatica IICS et Python qui peuvent faciliter le processus. En combinant ces outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. De plus, cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système.

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Architecture TDD pour Services

Architecture TDD pour Services

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Web

L’architecture TDD pour les services web est une méthode de développement qui permet de construire des applications robustes et fiables. Elle offre une grande flexibilité et des tests automatisés.

Au-delà des tests unitaires

It doesn’t have to be this way. By leveraging the same TDD techniques used for unit tests, developers can create tests that span services and data stores, while still providing the same level of confidence and quality. Such tests can be written in the same language as the codebase, using the same tools, and can be managed as part of the same process. This approach also provides a more complete view of the system under test, allowing for more comprehensive testing, earlier detection of errors, and a better overall development process.

Au-delà du test unitaire

Le développement piloté par les tests (TDD) est une technique bien reconnue pour améliorer le processus de développement, que ce soit pour le développement de nouveau code ou pour la correction de bogues. Tout d’abord, écrivez un test qui échoue, puis faites-le fonctionner de manière minimale, puis faites-le fonctionner correctement ; rincez et répétez. Ce processus maintient l’accent sur le travail à valeur ajoutée et tire parti du processus de test comme un défi pour améliorer la conception testée plutôt que de vérifier uniquement son comportement. Cela améliore également la qualité de vos tests, qui deviennent une partie plus précieuse du processus global plutôt qu’une pensée après coup.

Le discours commun sur le TDD tourne autour des unités relativement petites et en cours de traitement, souvent d’une seule classe. Cela fonctionne très bien, mais qu’en est-il des unités «livrables» plus importantes ? Lors de l’écriture d’un microservice, ce sont les services qui sont primordiaux, tandis que les différentes constructions d’implémentation sont simplement des outils pour atteindre cet objectif. Le test des services est souvent considéré comme étant hors du champ d’un développeur travaillant dans une seule base de code. Ces tests sont souvent gérés séparément, peut-être par une équipe distincte, à l’aide d’outils et de langages différents. Cela rend souvent ces tests opaques et de moins bonne qualité et ajoute des inefficacités en nécessitant un commit/deploy ainsi qu’une coordination avec une équipe distincte.

Cela n’a pas à être ainsi. En utilisant les mêmes techniques TDD utilisées pour les tests unitaires, les développeurs peuvent créer des tests qui couvrent les services et les magasins de données, tout en fournissant le même niveau de confiance et de qualité. Ces tests peuvent être écrits dans le même langage que la base de code, à l’aide des mêmes outils, et peuvent être gérés dans le cadre du même processus. Cette approche fournit également une vue plus complète du système sous test, permettant un test plus complet, une détection plus précoce des erreurs et un meilleur processus de développement global.

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Apprentissage profond en reconnaissance d'images: Techniques et défis

Apprentissage profond en reconnaissance d’images: Techniques et défis

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L’apprentissage profond en reconnaissance d’images est une technologie puissante qui permet de résoudre des problèmes complexes. Découvrez les techniques et les défis associés à cette technologie.

Dans le vaste royaume de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond est devenu un jeu-changer, en particulier dans le domaine de la reconnaissance d’images. La capacité des machines à reconnaître et à catégoriser des images, à la manière du cerveau humain, a ouvert une multitude d’opportunités et de défis. Plongeons-nous dans les techniques que l’apprentissage profond offre pour la reconnaissance d’images et les obstacles qui y sont associés.

Data: For CNNs to work, large amounts of data are required. The more data that is available, the more accurate the results will be. This is because the network needs to be trained on a variety of images, so it can learn to recognize patterns and distinguish between different objects.

Hurdles: The main challenge with CNNs is that they require a lot of data and computing power. This can be expensive and time-consuming, and it can also lead to overfitting if not enough data is available. Additionally, CNNs are not able to generalize well, meaning they are not able to recognize objects that they have not been trained on.

Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)

Technique : Les CNN sont le pilier des systèmes de reconnaissance d’images modernes. Ils se composent de plusieurs couches de petites collections de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée, appelées champs réceptifs. Les résultats de ces collections sont ensuite assemblés de manière à se chevaucher, afin d’obtenir une meilleure représentation de l’image d’origine ; c’est une caractéristique distinctive des CNN.

Données : Pour que les CNN fonctionnent, des quantités importantes de données sont nécessaires. Plus il y a de données disponibles, plus les résultats seront précis. C’est parce que le réseau doit être formé sur une variété d’images, afin qu’il puisse apprendre à reconnaître des modèles et à distinguer différents objets.

Hurdles : Le principal défi avec les CNN est qu’ils nécessitent beaucoup de données et de puissance de calcul. Cela peut être coûteux et prendre du temps, et cela peut également entraîner un surajustement si pas assez de données sont disponibles. De plus, les CNN ne sont pas en mesure de généraliser bien, ce qui signifie qu’ils ne sont pas en mesure de reconnaître des objets qu’ils n’ont pas été formés.

Réseaux neuronaux profonds (DNN)

Technique : Les DNN sont une variante des CNN qui peuvent être utilisés pour la reconnaissance d’images. Ils sont constitués de plusieurs couches de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée et produisent des résultats plus précis que les CNN. Les DNN peuvent également être utilisés pour la classification d’images et la segmentation d’images.

Données : Les DNN nécessitent également des grandes quantités de données pour fonctionner correctement. Cependant, ils peuvent être entraînés sur des jeux de données plus petits que les CNN et peuvent donc être plus efficaces lorsqu’il n’y a pas assez de données disponibles.

Hurdles : Le principal défi avec les DNN est qu’ils nécessitent beaucoup de temps et de puissance de calcul pour être entraînés correctement. De plus, ils sont sensibles aux bruit et aux variations dans les données d’entrée, ce qui peut entraîner des résultats imprécis.

Source de l’article sur DZONE

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