Articles

Améliorer l'efficacité avec des revues de code plus courtes.

Améliorer l’efficacité avec des revues de code plus courtes.

,

Les revues de code courtes sont un moyen efficace d’améliorer la qualité du code et de réduire le temps de développement. Essayons-le!

Dans le paradigme de logiciel en évolution constante, souvent plusieurs développeurs travaillent sur la base de code partagée de manière collaborative. La gestion du code devient difficile avec le nombre de développeurs, l’étendue des modifications, le rythme de livraison, etc. sur une base de code partagée. Les principaux défis surviennent lors des:

Dans le paradigme logiciel en constante évolution, souvent plusieurs développeurs travaillent sur la base de code partagée de manière collaborative. La gestion du code devient difficile avec le nombre de développeurs, l’étendue des modifications, le rythme de livraison, etc. sur une base de code partagée. Les principaux défis surviennent lors des:

  1. Fusion du code
  2. Création de revues de code 
  3. Réalisation de revues de code
  4. Suivi du déploiement et
  5. Débogage des problèmes dus aux changements de code

Quel que soit le type d’architecture logicielle, c’est-à-dire micro-service ou monolithe, ces défis peuvent avoir un impact sur la productivité quotidienne des développeurs. La création d’un jeu de modifications en morceaux de revues de code plus petites et liées permet de limiter ces problèmes et encourage les collaborations et garantit un service sain. Discutons du problème en détail et comprenons comment l’utilisation de revues de code plus petites peut aider à résoudre ces problèmes.

La fusion du code est l’un des principaux défis pour les équipes de développement. La fusion du code implique la fusion des modifications apportées par plusieurs développeurs à une même base de code. Une fois le code fusionné, il est nécessaire de vérifier le code pour s’assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne provoque pas d’erreurs. Pour cela, les équipes doivent créer des revues de code et les effectuer. Cependant, si le code est trop volumineux, il peut être difficile de trouver les erreurs et les bogues. De plus, le temps passé à effectuer des revues de code peut être long et fastidieux.

Pour résoudre ce problème, il est recommandé d’utiliser des revues de code plus petites et liées. En divisant le code en morceaux plus petits, il est plus facile pour les développeurs de trouver les erreurs et les bogues. De plus, cela permet aux développeurs de se concentrer sur une partie spécifique du code à la fois et d’effectuer des revues de code plus efficaces. En outre, cela permet aux équipes de suivre le processus de déploiement et de résoudre rapidement les problèmes liés aux changements de code. Enfin, cela permet aux équipes de travailler plus efficacement et d’améliorer leur productivité.

Source de l’article sur DZONE

/par
Stratégies d'affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

Stratégies d’affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

,

Les stratégies d’affinage de modèles d’apprentissage machine (LLM) peuvent être appliquées pour adapter des applications spécifiques à un domaine. Découvrez comment ces stratégies peuvent améliorer vos résultats!

## Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses de type humain. Ils sont formés sur de grands jeux de données textuelles – d’où le nom « large » – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Testing LLMs is a crucial step in the development process. It is important to ensure that the model is working as expected and is able to handle different types of inputs. Testing can also help identify any potential issues or bugs in the model. It is also important to test the model’s performance on different datasets to ensure that it is able to generalize well.

Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses similaires à celles des humains. Ils sont formés à partir d’un grand nombre de jeux de données textuelles – d’où le nom «large» – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Une caractéristique remarquable des LLMs est leur capacité à être affinés. Ces derniers peuvent être formés plus avant pour améliorer leur performance globale et leur permettre d’adapter à de nouveaux domaines spécialisés, mettant en évidence leur adaptabilité et leur polyvalence.

Le test des LLMs est une étape cruciale du processus de développement. Il est important de s’assurer que le modèle fonctionne comme prévu et qu’il est capable de gérer différents types d’entrées. Les tests peuvent également aider à identifier tout problème ou bug potentiel dans le modèle. Il est également important de tester les performances du modèle sur différents jeux de données pour s’assurer qu’il est capable de généraliser correctement.

Source de l’article sur DZONE

/par
Approche fonctionnelle de la manipulation de chaînes en Java

Approche fonctionnelle de la manipulation de chaînes en Java

,

La manipulation de chaînes en Java peut être abordée de manière fonctionnelle grâce aux nombreuses fonctionnalités offertes par le langage. Découvrons ensemble cette approche !

Les dernières mises à jour de Java ont vu la classe String subir une série d’ajouts méthodologiques significatifs. Certaines méthodes donnent maintenant des instances de la classe Stream, tandis que certaines sont des fonctions d’ordre supérieur. L’intention derrière l’incorporation de ces méthodes est d’offrir une approche simplifiée pour gérer les chaînes de caractères d’une manière orientée flux. 

La gestion des chaînes de caractères d’une manière orientée flux présente l’avantage de simplifier le code et d’améliorer l’expressivité. Cela rend plus facile l’application d’opérations telles que le filtrage, le mappage, la réduction et plus encore.

Testing is an important part of the development process, and it is essential to ensure that the code is functioning as expected. With the new methods, testing strings has become more efficient and straightforward. Developers no longer need to write complex code to test strings, as the new methods can be used to perform the same operations in a more concise manner. 

Dans les dernières mises à jour de Java, la classe String a subi une série d’ajouts de méthodes significatives. Certaines méthodes donnent maintenant des instances de la classe Stream, tandis que certaines sont des fonctions à haut niveau. L’intention derrière l’incorporation de ces méthodes est d’offrir une approche simplifiée pour manipuler les chaînes de caractères d’une manière orientée flux. 

La gestion des chaînes de caractères d’une manière orientée flux présente l’avantage de simplifier le code et d’améliorer l’expressivité. Cela permet d’appliquer plus facilement des opérations telles que le filtrage, le mappage, la réduction et bien plus encore.

Le test est une partie importante du processus de développement et il est essentiel de s’assurer que le code fonctionne comme prévu. Avec les nouvelles méthodes, le test des chaînes de caractères est devenu plus efficace et plus simple. Les développeurs n’ont plus besoin d’écrire du code complexe pour tester les chaînes de caractères, car les nouvelles méthodes peuvent être utilisées pour effectuer les mêmes opérations de manière plus concise. 

Source de l’article sur DZONE

/par
Gestion d'infra. en code : l'évolution du cloud

Gestion d’infra. en code : l’évolution du cloud

,

computing

Le cloud computing évolue rapidement et la gestion d’infrastructure en code est devenue un outil essentiel pour tirer le meilleur parti des avantages offerts par le cloud. Découvrez comment!

Les entreprises dépendent de plus en plus des services basés sur le cloud pour améliorer l’efficacité, augmenter la scalabilité et rationaliser les opérations dans l’ère numérique en plein développement. La nécessité d’une gestion efficace des ressources s’est multipliée à mesure que le cloud est devenu une partie essentielle des infrastructures informatiques contemporaines. Présentons Infrastructure as Code (IaC), une méthode révolutionnaire pour gérer l’infrastructure qui changera fondamentalement la façon dont nous déployons et gérons les ressources cloud. L’Infrastructure as Code est devenue un pilier de la gestion contemporaine des infrastructures cloud, permettant aux entreprises d’augmenter l’automatisation, l’efficacité et la scalabilité tout en réduisant les risques et la complexité opérationnels liés aux configurations manuelles.

Comment fonctionne l’Infrastructure as Code?

L’Infrastructure as Code (IaC) est une méthode de gestion de l’infrastructure qui permet aux développeurs et aux administrateurs système de gérer et de provisionner des ressources cloud à l’aide des mêmes techniques d’ingénierie logicielle qu’ils utiliseraient pour gérer et provisionner toute autre application logicielle. IaC permet aux équipes de définir et de gérer ces ressources à l’aide de code déclaratif ou impératif, qui peut ensuite être contrôlé par version, testé et déployé automatiquement. Cela élimine la nécessité pour les équipes de configurer manuellement des serveurs, des réseaux, des bases de données et d’autres composants d’infrastructure.

Quels sont les avantages de l’Infrastructure as Code?

L’utilisation du code permet aux entreprises d’accroître leur efficacité, leur scalabilité et leur productivité. Les ressources peuvent être gérées plus efficacement et plus rapidement, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts opérationnels et d’accroître leur productivité. Les processus automatisés permettent aux équipes de déployer rapidement des applications et des services, ce qui permet aux entreprises d’accroître leur agilité et leur capacité à répondre rapidement aux changements du marché. Enfin, l’utilisation du code permet aux équipes de surveiller et de gérer plus facilement l’infrastructure, ce qui permet aux entreprises de réduire les risques opérationnels et la complexité liés aux configurations manuelles.

En résumé, l’Infrastructure as Code est une méthode innovante pour gérer l’infrastructure qui a le potentiel de transformer radicalement la façon dont nous déployons et gérons les ressources cloud. En utilisant le code, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité, leur scalabilité et leur productivité tout en réduisant les risques opérationnels et la complexité liés aux configurations manuelles. L’IaC est donc un élément essentiel de la gestion moderne de l’infrastructure cloud.

Source de l’article sur DZONE

/par
La longue route vers les threads virtuels Java

La longue route vers les threads virtuels Java

,

.

Explorer les threads virtuels Java peut être une route longue et difficile, mais avec un peu de persévérance, les résultats en valent la peine!

Il a fallu presque 30 ans. L’introduction de Threads Virtuels Java 1.21 rendra enfin le multitâche presque sans effort dans Java. Pour pleinement apprécier leur nature révolutionnaire, il est utile de jeter un coup d’œil aux diverses solutions imparfaites offertes par Java au fil des ans pour résoudre le problème « faire un travail utile pendant que nous attendons autre chose ».

Il a fallu presque 30 ans. L’introduction de Threads Virtuels de Java 1.21 rendra enfin la multitâche dans Java presque sans effort. Pour pleinement apprécier leur nature révolutionnaire, il est utile de jeter un coup d’œil aux différentes solutions imparfaites offertes par Java au fil des ans pour résoudre le problème «faire un travail utile pendant que nous attendons autre chose».

Java 1 

L’introduction de Java version 1 en 1995 était remarquable. Un langage fortement typé, orienté objet et syntaxe similaire à C qui offrait de nombreuses fonctionnalités, y compris des Threads faciles à utiliser. La classe Thread représentait un objet qui exécuterait le code sélectionné dans un thread séparé du thread d’exécution principal. L’objet Thread était lui-même un wrapper pour un thread de niveau système d’exploitation réel connu sous le nom de thread de plate-forme, également appelé thread noyau. La logique à exécuter était décrite en implémentant une interface Runnable. Java s’occupait de toute la complexité du lancement et de la gestion de ce thread séparé. Maintenant, il sera presque trivial d’effectuer plusieurs tâches simultanément, ou du moins c’est ce qu’il semblerait. Considérez l’exemple suivant:

Les limites des threads

Malgré tous les avantages qu’offre Java, les threads ont leurs limites. Les threads sont très coûteux à créer et à gérer, et leur utilisation peut entraîner une surutilisation des ressources système et une augmentation des temps de latence. De plus, les threads ne peuvent pas être partagés entre plusieurs processus, ce qui signifie que le code doit être dupliqué pour chaque processus et gère indépendamment. Cela peut entraîner des problèmes de cohérence et de synchronisation entre les threads et les processus.

Pour résoudre ces problèmes, Java a introduit un certain nombre de solutions, notamment les threads légers, les threads poolés et les futures. Bien que ces solutions aient permis d’améliorer la gestion des threads, elles n’ont pas réussi à résoudre tous les problèmes liés à la gestion des threads et à l’utilisation des ressources système.

Cependant, avec l’introduction des Threads Virtuels de Java 1.21, ces problèmes sont enfin résolus. Les Threads Virtuels sont une solution plus efficace pour la gestion des threads qui offre une meilleure utilisation des ressources système et une meilleure gestion des threads. Les Threads Virtuels sont basés sur le concept de «threads légers» qui permettent aux développeurs de créer et de gérer facilement des threads sans avoir à se soucier des coûts associés à la gestion des threads. De plus

Source de l’article sur DZONE

/par
Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle SQL ?

Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle SQL ?

,

Une base de données vectorielle SQL est un système de gestion de données qui permet de stocker, gérer et extraire des informations.

## Les modèles de langue larges (LLMs) ont facilité de nombreuses tâches, comme la création de chatbots, la traduction de langues, la résumé de texte et bien d’autres. Autrefois, nous devions écrire des modèles pour différentes tâches et il y avait toujours le problème de leur performance. Maintenant, nous pouvons facilement effectuer la plupart des tâches grâce aux LLMs. Cependant, les LLMs ont quelques limites lorsqu’ils sont appliqués à des cas d’utilisation du monde réel. Ils manquent d’informations spécifiques ou à jour, ce qui entraîne un phénomène appelé hallucination où le modèle génère des résultats incorrects ou imprévisibles. Les bases de données vectorielles se sont avérées très utiles pour atténuer le problème d’hallucination dans les LLMs en fournissant une base de données de données spécifiques au domaine que les modèles peuvent référencer. Cela réduit les instances de réponses inexactes ou incohérentes.

Coding is an essential part of LLMs. It is used to create the algorithms that are used to train the model. It also helps in creating the architecture of the model, which is the way the model is structured. The code helps the model to understand the data and make predictions. It also helps in optimizing the performance of the model by making sure that it is using the right parameters and hyperparameters.

Les grandes modèles linguistiques (LLMs) ont rendu de nombreuses tâches plus faciles, comme la création de chatbots, la traduction de langue, le résumé de texte et bien d’autres. Dans le passé, nous devions écrire des modèles pour différentes tâches, et il y avait toujours le problème de leur performance. Maintenant, nous pouvons facilement faire la plupart des tâches avec l’aide des LLMs. Cependant, les LLMs ont quelques limitations lorsqu’elles sont appliquées à des cas d’utilisation du monde réel. Elles manquent d’informations spécifiques ou à jour, ce qui conduit à un phénomène appelé hallucination où le modèle génère des résultats incorrects ou imprévisibles.

Les bases de données vectorielles se sont avérées très utiles pour atténuer le problème de l’hallucination dans les LLMs en fournissant une base de données de données spécifiques au domaine que les modèles peuvent référencer. Cela réduit les cas de réponses inexactes ou incohérentes.

Le codage est une partie essentielle des LLMs. Il est utilisé pour créer les algorithmes qui sont utilisés pour entraîner le modèle. Il aide également à créer l’architecture du modèle, qui est la façon dont le modèle est structuré. Le code aide le modèle à comprendre les données et à faire des prédictions. Il aide également à optimiser les performances du modèle en s’assurant qu’il utilise les bons paramètres et hyperparamètres.

Source de l’article sur DZONE

/par
Libérez vos ingénieurs logiciels avec Unblocked.

Libérez vos ingénieurs logiciels avec Unblocked.

,

Libérez vos ingénieurs logiciels des contraintes du travail en équipe grâce à Unblocked. Une plateforme qui facilite la collaboration et l’innovation.

## Développeurs passent des semaines ou même des mois à embarquer dans une nouvelle entreprise. Se mettre à niveau dans une nouvelle base de code prend du temps. Pendant ce temps, le développeur aura de nombreuses questions (comme il se doit)! Cependant, ces questions interrompent les autres membres de l’équipe qui doivent arrêter ce qu’ils font pour fournir des réponses.

La plupart des organisations d’ingénierie font face au dilemme de s’assurer que le nouveau développeur obtient le soutien dont il a besoin sans ralentir trop le reste de l’équipe.

Software like Stack Overflow for Teams can help. Stack Overflow for Teams is a private, secure platform for teams to ask questions, share knowledge, and find answers. It’s a great way to ensure new developers have the support they need without disrupting the rest of the team.

Les développeurs passent des semaines, voire des mois, à s’intégrer à une nouvelle entreprise. Il faut du temps pour se familiariser avec un nouveau code source. Pendant ce temps, le développeur aura beaucoup de questions (et c’est normal !). Cependant, ces questions interrompent les autres membres de l’équipe qui doivent alors arrêter ce qu’ils font pour fournir des réponses.

La plupart des organisations d’ingénierie font face au dilemme de s’assurer que le nouveau développeur obtienne le soutien dont il a besoin sans trop ralentir le reste de l’équipe.

Des logiciels tels que Stack Overflow for Teams peuvent aider. Stack Overflow for Teams est une plate-forme privée et sécurisée pour les équipes afin de poser des questions, partager des connaissances et trouver des réponses. C’est un excellent moyen de s’assurer que les nouveaux développeurs disposent du soutien dont ils ont besoin sans perturber le reste de l’équipe.

Source de l’article sur DZONE

/par
Faut-il tester plus le code généré par l'IA ?

Faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

,

L’utilisation des technologies d’intelligence artificielle (IA) pour générer du code est en plein essor. Mais faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

Les outils alimentés par l’IA pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains affirment également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Data is key to understanding the effectiveness of AI-powered code writing tools. By collecting data on the code written by these tools, we can measure the quality of the code and determine whether it is suitable for use in production. This data can also be used to identify areas where the tools need improvement, and to provide feedback to developers on how to improve their code. 

Les outils alimentés par l’intelligence artificielle pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains prétendent également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. 

Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Les données sont essentielles pour comprendre l’efficacité des outils d’écriture de code alimentés par l’IA. En collectant des données sur le code écrit par ces outils, nous pouvons mesurer la qualité du code et déterminer s’il est approprié pour une utilisation en production. Ces données peuvent également être utilisées pour identifier les domaines où les outils doivent être améliorés et fournir des commentaires aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

En conclusion, les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. 

Source de l’article sur DZONE

/par
Vues PostgreSQL avec paramètres d'exécution

Vues PostgreSQL avec paramètres d’exécution

,

Les vues PostgreSQL sont une fonctionnalité puissante qui permettent aux utilisateurs de créer des vues avec des paramètres d’exécution spécifiques. Découvrez comment les utiliser!

Il y a de nombreuses situations où les applications sont demandées pour être assez agiles et polyvalentes afin qu’elles puissent exécuter des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution.

Cet article vise à présenter une façon d’atteindre cet objectif en utilisant les paramètres de configuration temporaires pris en charge par les bases de données PostgreSQL.

The idea is to create a database table that will contain the parameters that will be used by the application. The application will be responsible for populating this table with the required parameters before running the report. The report query can then use the parameters from this table to filter the data.

Il y a de nombreuses situations où des applications doivent être suffisamment agiles et polyvalentes pour pouvoir exécuter des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution.

Cet article vise à présenter une façon d’atteindre cet objectif en utilisant les paramètres de configuration temporaires pris en charge par les bases de données PostgreSQL.

L’idée est de créer une table de base de données qui contiendra les paramètres qui seront utilisés par l’application. L’application sera responsable du remplissage de cette table avec les paramètres nécessaires avant de lancer le rapport. La requête du rapport peut alors utiliser les paramètres de cette table pour filtrer les données.

Les bases de données PostgreSQL offrent un moyen pratique de gérer ces paramètres temporaires. La fonctionnalité de configuration temporaire permet aux développeurs d’utiliser des variables pour stocker des valeurs qui peuvent être modifiées à la volée. Ces variables peuvent être utilisées dans les requêtes SQL pour filtrer les données et fournir des résultats dynamiques.

Les variables de configuration temporaire peuvent être définies à l’aide de la commande SET ou de la fonction spéciale SET_CONFIG. Les variables peuvent être récupérées à l’aide de la fonction GET_CONFIG et peuvent être supprimées à l’aide de la commande RESET ou de la fonction spéciale RESET_CONFIG.

Les développeurs peuvent créer une table de base de données qui contiendra les paramètres nécessaires à l’exécution du rapport. L’application peut alors remplir cette table avec les paramètres nécessaires avant l’exécution du rapport. La requête du rapport peut alors utiliser ces paramètres pour filtrer les données et fournir des résultats dynamiques.

La fonctionnalité de configuration temporaire est très utile pour les applications qui doivent générer des rapports dynamiques dont les entrées sont fournies à l’exécution. Elle permet aux développeurs de créer des rapports flexibles et dynamiques sans avoir à modifier le code source. En outre, elle offre une solution simple et efficace pour gérer les paramètres d’une application.

Source de l’article sur DZONE

/par
Démarrer avec Jenkins

Démarrer avec Jenkins

,

Découvrez comment démarrer avec Jenkins et profitez de ses avantages pour automatiser vos processus de développement.

Jenkins, un pilier de l’automatisation logicielle depuis plus d’une décennie grâce à ses outils riches en fonctionnalités et son adaptabilité.

Jenkins est un outil d’automatisation de logiciels très populaire depuis plus d’une décennie, grâce à ses fonctionnalités riches et sa grande adaptabilité. Bien que de nombreuses alternatives impressionnantes soient apparues sur le marché, Jenkins reste l’un des vétérans. Malgré son succès, Jenkins peut être difficile à apprendre et sauter dans le vaste monde des plugins et des fonctionnalités Jenkins peut rapidement devenir déroutant.

Dans cet article, nous allons décomposer cette complexité en comprenant d’abord les fondements et les concepts qui sous-tendent Jenkins. Avec cette base, nous apprendrons comment créer un pipeline simple dans Jenkins pour construire et tester une application. Enfin, nous examinerons comment améliorer cet exemple simple pour en faire un projet plus complexe et explorerons quelques alternatives à Jenkins.

Afin de pouvoir bien comprendre Jenkins, il est important de connaître les bases de la base de données. Une base de données est une collection organisée de données qui peut être facilement consultée, modifiée et mise à jour. Jenkins utilise une base de données pour stocker des informations telles que les paramètres du projet, les informations sur les builds et les informations sur les tests. Les bases de données sont également utilisées pour stocker des informations sur les plugins et les outils qui sont utilisés par Jenkins.

Une fois que nous avons compris la base de données, nous pouvons passer à la création d’un pipeline Jenkins pour construire et tester une application. Un pipeline est un ensemble d’étapes qui sont exécutées dans un ordre spécifique afin de produire un résultat final. Les pipelines Jenkins peuvent être configurés pour exécuter des tâches telles que la compilation du code source, le déploiement de l’application et le test des fonctionnalités. Les pipelines peuvent également être configurés pour envoyer des notifications lorsque des erreurs sont détectées ou lorsque des tests échouent.

Une fois que nous avons compris comment créer un pipeline Jenkins simple, nous pouvons passer à des projets plus complexes. Les pipelines Jenkins peuvent être configurés pour exécuter des tâches plus complexes telles que le déploiement dans le cloud, l’intégration continue et le déploiement continu. Ces pipelines peuvent également être configurés pour exécuter des tests plus complexes tels que les tests d’intégration et les tests de performance. Enfin, nous pouvons également explorer des alternatives à Jenkins telles que Travis CI, CircleCI et GitLab CI.

Source de l’article sur DZONE

/par