Articles

Conception de microservices pour l'IA

Conception de microservices pour l’IA

,

La conception de microservices pour l’IA est une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie des principes de l’intelligence artificielle et des technologies modernes.

2. Event-driven Architecture

The event-driven architecture pattern is based on the concept of an event-driven system, where events are generated by components and handled by other components. In AI microservices, events are triggered by changes in data or model parameters, and the corresponding services are notified to take appropriate actions. This pattern is useful for real-time applications such as autonomous vehicles, where the system must respond quickly to changing conditions.

3. Containerization

Containerization is a key component of AI microservices, allowing for the deployment of multiple services in a single environment. This pattern enables the efficient packaging and deployment of AI models, making it easier to scale and manage them. Additionally, containers provide an isolated environment for each service, ensuring that any changes made to one service do not affect the others.

Conclusion

The integration of AI into microservices architecture is becoming increasingly important in today’s software landscape. The 10 design patterns discussed in this article are essential for developing efficient, robust, and scalable AI solutions. By leveraging these patterns, developers can create powerful AI applications that are modular, scalable, and flexible.

1. Modèle en tant que service (MaaS)

MaaS considère chaque modèle d’intelligence artificielle (IA) comme un service autonome. En exposant les fonctionnalités d’IA via des API REST ou gRPC, MaaS permet un redimensionnement et une mise à jour indépendants des modèles. Ce modèle est particulièrement avantageux pour gérer plusieurs modèles d’IA, permettant une intégration et une déploiement continus sans perturber l’ensemble du système.

2. Architecture orientée événement

Le modèle d’architecture orientée événement est basé sur le concept d’un système orienté événement, où les événements sont générés par des composants et traités par d’autres composants. Dans les microservices d’IA, les événements sont déclenchés par des changements de données ou de paramètres de modèle, et les services correspondants sont notifiés pour prendre les actions appropriées. Ce modèle est utile pour les applications en temps réel telles que les véhicules autonomes, où le système doit réagir rapidement aux conditions changeantes.

3. Conteneurisation

La conteneurisation est un composant clé des microservices d’IA, permettant le déploiement de plusieurs services dans un seul environnement. Ce modèle permet l’empaquetage et le déploiement efficaces des modèles d’IA, facilitant leur mise à l’échelle et leur gestion. De plus, les conteneurs fournissent un environnement isolé pour chaque service, ce qui garantit que tout changement apporté à un service n’affecte pas les autres.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans l’architecture des microservices devient de plus en plus importante dans le paysage logiciel actuel. Les 10 modèles de conception discutés dans cet article sont essentiels pour développer des solutions d’IA efficaces, robustes et évolutives. En exploitant ces modèles, les développeurs peuvent créer des applications d’IA puissantes qui sont modulaires, évolutives et flexibles.

Source de l’article sur DZONE

/par
Devenir ingénieur DevOps: Guide complet pour réussir

Devenir ingénieur DevOps: Guide complet pour réussir

,

Vous souhaitez devenir ingénieur DevOps ? Découvrez notre guide complet pour vous aider à réussir dans ce domaine passionnant !

Dans le paysage en constante évolution de l’informatique et du développement logiciel, DevOps est devenu une méthodologie critique qui relie les équipes de développement et d’exploitation.

2. Gather the Necessary Skills:

DevOps engineers need to possess a wide range of technical skills to be successful. These include knowledge of scripting languages such as Python and Bash, proficiency in configuration management tools like Ansible and Chef, and expertise in containerization and virtualization technologies like Docker and Kubernetes. Additionally, DevOps engineers should have a good understanding of source control systems like Git, continuous integration tools such as Jenkins, and monitoring solutions like Nagios.

3. Acquire Hands-on Experience:

The best way to learn DevOps is to gain hands-on experience. Start by setting up a local environment and deploying a simple application. Then, move on to more complex tasks such as automating builds, deploying applications in containers, and configuring monitoring tools. You can also join online communities such as Stack Overflow to interact with experienced DevOps engineers and get answers to your questions.

Conclusion

DevOps is a rapidly evolving field that requires a strong understanding of the underlying principles and technical skills. To become a successful DevOps engineer, you need to understand the DevOps philosophy, acquire the necessary skills, and gain hands-on experience. With the right attitude and dedication, you can embark on an exciting journey and make a successful career in DevOps.

1. Comprendre la philosophie DevOps :

Avant de plonger dans les aspects techniques, il est important de comprendre les principes et la philosophie de base derrière DevOps. DevOps met l’accent sur la collaboration, la communication et l’intégration entre les équipes de développement et d’exploitation pour atteindre une livraison et une amélioration continues. Familiarisez-vous avec la culture DevOps, ses valeurs et l’importance de l’automatisation dans le cycle de développement logiciel.

2. Acquérir les compétences nécessaires :

Les ingénieurs DevOps doivent posséder une large gamme de compétences techniques pour réussir. Ceux-ci incluent la connaissance des langages de script tels que Python et Bash, la maîtrise des outils de gestion de configuration tels que Ansible et Chef et l’expertise des technologies de conteneurisation et de virtualisation telles que Docker et Kubernetes. De plus, les ingénieurs DevOps devraient avoir une bonne compréhension des systèmes de contrôle des sources comme Git, des outils d’intégration continue tels que Jenkins et des solutions de surveillance telles que Nagios.

3. Acquérir une expérience pratique :

La meilleure façon d’apprendre DevOps est d’acquérir une expérience pratique. Commencez par configurer un environnement local et déployer une application simple. Ensuite, passez à des tâches plus complexes telles que l’automatisation des builds, le déploiement d’applications dans des conteneurs et la configuration des outils de surveillance. Vous pouvez également rejoindre des communautés en ligne telles que Stack Overflow pour interagir avec des ingénieurs DevOps expérimentés et obtenir des réponses à vos questions.

Conclusion

DevOps est un domaine en constante évolution qui nécessite une bonne compréhension des principes sous-jacents et des compétences techniques. Pour devenir un ingénieur DevOps réussi, vous devez comprendre la philosophie DevOps, acquérir les compétences nécessaires et acquérir une expérience pratique. Avec la bonne attitude et la dévotion nécessaires, vous pouvez entreprendre un voyage passionnant et faire une carrière réussie dans DevOps.

Source de l’article sur DZONE

/par
Préserver le contexte entre les threads.

Préserver le contexte entre les threads.

,

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

Source de l’article sur DZONE

/par
Passer de Docker Swarm à Kubernetes : transition et mise à l'échelle.

Passer de Docker Swarm à Kubernetes : transition et mise à l’échelle.

,

Passer de Docker Swarm à Kubernetes peut être une transition complexe, mais elle offre une meilleure mise à l’échelle et des fonctionnalités avancées. Découvrez comment faciliter cette transition.

Comprendre le changement

Making the Transition

The transition from Docker Swarm to Kubernetes requires careful planning and execution. Organizations should consider the following best practices when making the switch:

  • Understand the differences between Docker Swarm and Kubernetes. This will help ensure that the transition is seamless and that the organization is taking full advantage of Kubernetes’ capabilities.
  • Evaluate existing infrastructure and applications. This will help determine if Kubernetes is the right fit for the organization’s needs.
  • Create a plan for the transition. This should include a timeline, budget, and resource allocation.
  • Test the new system before going live. This will help ensure that everything is working as expected.

Benefits of Kubernetes

Kubernetes offers several advantages over Docker Swarm, including scalability, reliability, and flexibility. Kubernetes is designed to handle large-scale deployments with ease, allowing organizations to quickly and easily scale their applications as needed. It also offers a robust set of features, such as rolling updates, self-healing capabilities, and automated deployment. Finally, Kubernetes is highly extensible, allowing organizations to customize their deployments to meet their specific needs.

Architecture de Kubernetes

Kubernetes est une plateforme open source conçue pour automatiser le déploiement, le dimensionnement et l’exploitation des conteneurs d’applications. Il offre une plus grande flexibilité, un ensemble de fonctionnalités plus riche et un vaste écosystème, ce qui en fait le choix préféré des déploiements à grande échelle et d’entreprise. La transition de Docker Swarm à Kubernetes nécessite une planification et une exécution minutieuses. Les organisations doivent prendre en compte les meilleures pratiques suivantes lors du passage à Kubernetes : comprendre les différences entre Docker Swarm et Kubernetes, évaluer l’infrastructure et les applications existantes, créer un plan de transition et tester le nouveau système avant de le mettre en production.

Avantages de Kubernetes

Kubernetes offre plusieurs avantages par rapport à Docker Swarm, notamment la scalabilité, la fiabilité et la flexibilité. Il est conçu pour gérer facilement les déploiements à grande échelle, ce qui permet aux organisations de redimensionner rapidement et facilement leurs applications selon leurs besoins. Il offre également un ensemble robuste de fonctionnalités, telles que les mises à jour en roulement, les capacités de réparation automatique et le déploiement automatisé. Enfin, Kubernetes est extrêmement extensible, ce qui permet aux organisations de personnaliser leurs déploiements en fonction de leurs besoins spécifiques.

Conclusion

Kubernetes est devenu la solution préférée pour les déploiements à grande échelle et d’entreprise grâce à ses avantages en matière de scalabilité, de fiabilité et de flexibilité. Bien que la transition de Docker Swarm à Kubernetes puisse être complexe et exiger une planification minutieuse, elle offre des avantages considérables pour les organisations qui souhaitent tirer parti des fonctionnalités avancées de Kubernetes. Les organisations doivent donc prendre le temps d’examiner attentivement les avantages et les inconvénients de chaque solution et de choisir celle qui répond le mieux à leurs besoins.

Source de l’article sur DZONE

/par
Comparaison d'orchestration de conteneurs: Kubernetes vs ECS Amazon

Comparaison d’orchestration de conteneurs: Kubernetes vs ECS Amazon

,

Comprendre les différences entre Kubernetes et ECS Amazon peut être un défi. Nous allons comparer leurs avantages et leurs inconvénients pour vous aider à choisir l’orchestration de conteneurs qui vous convient le mieux.

Kubernetes vs. Amazon ECS : Comparez les deux mécanismes les plus étendus pour gérer et mettre à l’échelle des microservices

Kubernetes is an open source platform that can be used to manage containerized applications. It is a powerful tool that can be used to deploy, scale, and manage a wide variety of applications. It is also highly extensible and can be used to deploy applications in a variety of environments. Kubernetes also provides a comprehensive set of APIs and tools for managing and monitoring applications. Additionally, it provides a powerful database for storing and managing application data.

Amazon ECS est un service de cloud computing qui permet de gérer et de déployer des applications conteneurisées. Il est très facile à utiliser et peut être configuré rapidement. Il est également très flexible et peut être utilisé pour déployer des applications dans un large éventail d’environnements. Amazon ECS offre également un ensemble complet d’API et d’outils pour gérer et surveiller les applications. De plus, il fournit une base de données puissante pour stocker et gérer les données des applications.

Les deux outils Kubernetes et Amazon ECS ont leurs avantages et leurs inconvénients. Kubernetes est open source et très extensible, mais il peut être difficile à configurer et à gérer. Amazon ECS est plus facile à configurer et à gérer, mais il est moins flexible que Kubernetes. De plus, Amazon ECS n’offre pas de base de données intégrée pour stocker et gérer les données des applications, ce qui peut être un problème pour les applications qui nécessitent une gestion des données plus avancée.

En fin de compte, le choix entre Kubernetes et Amazon ECS dépendra des besoins spécifiques de votre entreprise. Si vous avez besoin d’une solution open source et extensible, alors Kubernetes est le bon choix. Si vous recherchez une solution plus simple à configurer et à gérer, alors Amazon ECS est la meilleure option. Dans tous les cas, une base de données robuste est nécessaire pour stocker et gérer les données des applications. Quelle que soit la solution choisie, elle doit être capable de fournir une base de données fiable et sûre pour stocker les données des applications.

Comme vous le savez peut-être, de nombreux outils d’orchestration existent pour gérer et mettre à l’échelle les microservices. Mais, dans ce cas, nous allons parler des deux mécanismes les plus étendus : Kubernetes vs Amazon ECS.

Dans cet article, nous allons examiner chacun d’eux individuellement. Nous allons parler de leurs avantages et de leurs inconvénients. Finalement, en fonction des besoins de votre entreprise, nous déciderons lequel est le bon outil d’orchestration de conteneur pour votre application web.

Kubernetes est une plateforme open source qui peut être utilisée pour gérer les applications conteneurisées. C’est un outil puissant qui peut être utilisé pour déployer, mettre à l’échelle et gérer une large variété d’applications. Il est également très extensible et peut être utilisé pour déployer des applications dans une variété d’environnements. Kubernetes fournit également un ensemble complet d’API et d’outils pour gérer et surveiller les applications. De plus, il fournit une base de données puissante pour stocker et gérer les données des applications.

Les avantages et

Source de l’article sur DZONE

/par
Kubernetes : l'état des lieux

Kubernetes : l’état des lieux

,

Kubernetes est un système open source qui permet de gérer des clusters de conteneurs. Découvrez l’état des lieux de ce puissant outil !

Rapport de tendance 2023 sur Kubernetes dans l’entreprise de DZone

Selon le rapport sur les tendances Kubernetes dans l’entreprise de DZone de 2023, Kubernetes est un véritable révolutionnaire dans le domaine du développement d’applications modernes. Il a révolutionné la manière dont nous gérons les applications conteneurisées. Certaines personnes ont tendance à penser que Kubernetes est une approche opposée au serveur sans état. Cela est probablement dû à la gestion liée au déploiement d’applications sur Kubernetes – la gestion des nœuds, la configuration des services, la gestion de charge, etc. La programmation sans serveur, célébrée pour sa puissance d’autoscaling et son efficacité économique, est connue pour son développement et son exploitation faciles des applications. Pourtant, les complexités introduites par Kubernetes ont conduit à une quête d’une approche plus automatisée – c’est précisément là que la programmation sans serveur entre en jeu dans Kubernetes.

Afin de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises doivent trouver un moyen de combiner ces deux technologies. Les entreprises peuvent maintenant utiliser des outils tels que Knative pour combiner le meilleur des deux mondes. Knative est une plate-forme open source qui permet aux développeurs de créer et de déployer des applications sans serveur sur Kubernetes. En outre, Knative fournit des fonctionnalités telles que le routage intelligent, la scalabilité automatique et la gestion des données qui aident les développeurs à tirer le meilleur parti de Kubernetes. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que Kubeless pour exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes. Kubeless est un moteur de fonction sans serveur qui permet aux développeurs d’exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes avec une faible latence et une grande scalabilité. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que OpenFaaS pour créer des services sans serveur sur Kubernetes.

En combinant les avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises peuvent bénéficier d’une gestion plus efficace des données et d’une meilleure scalabilité. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes pour gérer leurs applications et leurs données. Ces outils offrent aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts et d’améliorer leurs performances. En utilisant ces outils, les entreprises peuvent gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût.

En conclusion, la combinaison de la programmation sans serveur et de Kubernetes offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de ces technologies pour gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût. Les entreprises peuvent ainsi réduire leurs coûts et améliorer leurs performances en matière de gestion des données.

Source de l’article sur DZONE

/par
Architecture événementielle avec fonctions sans serveur - Partie 1

Architecture événementielle avec fonctions sans serveur – Partie 1

,

Découvrez comment créer une architecture événementielle sans serveur avec des fonctions puissantes et flexibles dans cette première partie !

Première chose, architecture événementielle

When an event occurs, the application can take action. This could be as simple as logging the event or sending an email notification. It could also trigger a more complex workflow, such as a series of tasks to process the order. The key benefit of EDA is that it allows applications to respond quickly to events, without having to wait for a user to initiate an action.

Comment fonctionne l’architecture événementielle

L’architecture événementielle (EDA) est un modèle d’architecture logicielle qui utilise des événements pour découpler les différents composants d’une application. Dans ce contexte, un événement est défini comme un changement d’état. Par exemple, pour une application de commerce électronique, un événement pourrait être un client qui clique sur une liste, ajoute cet article à son panier ou soumet ses informations de carte de crédit pour acheter. Les événements englobent également des changements d’état non initiés par l’utilisateur, tels que des tâches planifiées ou des notifications d’un système de surveillance.

Lorsqu’un événement se produit, l’application peut prendre des mesures. Cela pourrait être aussi simple que de journaliser l’événement ou d’envoyer une notification par e-mail. Il pourrait également déclencher un flux de travail plus complexe, comme une série de tâches pour traiter la commande. L’avantage clé de l’EDA est qu’il permet aux applications de réagir rapidement aux événements, sans avoir à attendre qu’un utilisateur initie une action.

Fonctionnalités sans serveur et codage

Les fonctionnalités sans serveur sont une méthode de déploiement qui permet aux développeurs de créer et de déployer des applications sans avoir à gérer les serveurs sur lesquels elles sont exécutées. Les fonctionnalités sans serveur sont exécutées dans des conteneurs qui sont automatiquement gérés par le fournisseur de services cloud. Les développeurs n’ont donc pas à se soucier de la gestion des serveurs et peuvent se concentrer sur le codage.

Les fonctionnalités sans serveur sont particulièrement utiles pour les applications qui doivent réagir rapidement aux événements. Les conteneurs sont automatiquement déployés et exécutés lorsqu’un événement se produit, ce qui permet à l’application de réagir immédiatement. Les fonctionnalités sans serveur sont également très efficaces car elles ne sont exécutées que lorsque nécessaire et peuvent être redimensionnées en fonction des besoins.

Lorsque les fonctionnalités sans serveur et l’architecture événementielle sont combinées, elles offrent une solution efficace et évolutive pour les applications modernes. Les fonctionnalités sans serveur permettent aux applications de réagir rapidement aux événements et d’être redimensionnées en fonction des besoins, tandis que l’architecture événementielle permet aux applications de réagir aux événements sans attendre qu’un utilisateur initie une action.

Source de l’article sur DZONE

/par
Guide complet AWS ECS vs Kubernetes

Guide complet AWS ECS vs Kubernetes

,

Vous cherchez à comprendre les différences entre AWS ECS et Kubernetes ? Découvrez notre guide complet pour vous aider à choisir le bon outil !

Containerisation : la solution moderne pour un déploiement multi-plateforme où l’application entière vit dans un conteneur qui se déploie sur différentes machines

Software such as Kubernetes, Docker Swarm, and Apache Mesos are the most popular container orchestration tools. They provide a platform for developers to deploy, manage, and scale applications quickly and easily.

La conteneurisation est la solution moderne pour une déploiement multi-plateforme où l’application entière vit à l’intérieur d’un conteneur qui se déploie sur différentes machines. Les conteneurs uniques fonctionnent parfaitement pour les applications simples, mais avec une architecture de micro-services, chaque service nécessite un conteneur séparé.

Cependant, gérer plusieurs conteneurs peut être fastidieux, c’est pourquoi vous disposez d’outils d’orchestration de conteneurs qui facilitent la communication entre conteneurs, le suivi de la santé et la gestion, ainsi que les processus de protocole de sécurité.

Des logiciels tels que Kubernetes, Docker Swarm et Apache Mesos sont les outils d’orchestration de conteneurs les plus populaires. Ils fournissent une plate-forme aux développeurs pour déployer, gérer et mettre à l’échelle rapidement et facilement des applications. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications robustes et évolutives en utilisant des conteneurs qui peuvent être déployés sur des environnements différents. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de gérer et de surveiller facilement leurs applications, ce qui leur permet d’effectuer des mises à jour et des modifications sans interruption des services.

Les outils d’orchestration de conteneurs sont essentiels pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes et évolutives. Les outils d’orchestration de conteneurs offrent une solution complète pour le déploiement, la gestion et le développement des applications. Ils offrent une solution pratique et efficace pour le déploiement et la gestion des applications sur différentes plateformes. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de créer des applications robustes et évolutives en utilisant des conteneurs qui peuvent être déployés sur des environnements différents.

Les outils d’orchestration de conteneurs sont indispensables pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes et évolutives. Les outils d’orchestration de conteneurs offrent une solution complète pour le déploiement, la gestion et le développement des applications. Ils offrent une solution pratique et efficace pour le déploiement et la gestion des applications sur différentes plateformes. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de gérer facilement leurs applications et leur permettent d’effectuer des mises à jour et des modifications sans interruption des services.

Les outils d’orchestration de conteneurs sont indispensables pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes et évolutives. Les outils d’orchestration de conteneurs tels que Kubernetes, Docker Swarm et Apache Mesos sont les plus populaires et offrent une plate-forme aux développeurs pour déployer, gérer et mettre à l’échelle rapidement et facilement des applications. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications robustes et évolutives en utilisant des conteneurs qui peuvent être déployés sur des environnements différents. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de

Source de l’article sur DZONE

/par
Comparer Podman Compose et Docker Compose

Comparer Podman Compose et Docker Compose

,

Podman Compose et Docker Compose sont des outils puissants qui permettent de gérer des applications multi-conteneurs. Découvrons comment les comparer !

Explorer Podman Compose

Test de Podman Compose

Lors du test de Podman Compose, nous avons constaté que les fonctionnalités sont limitées par rapport à Docker Compose. Nous avons également constaté que l’utilisation de fichiers YAML Kubernetes est recommandée pour ce type de tâches. Nous avons également constaté que le Podman team peut corriger les problèmes rencontrés avec Podman Compose. Enfin, nous avons constaté que Docker Compose peut être utilisé en combinaison avec Podman.

Conclusion

En conclusion, Podman Compose est une bonne solution pour les utilisateurs qui souhaitent utiliser des fichiers Compose selon la spécification Compose avec un backend Podman. Cependant, il est important de garder à l’esprit que les fonctionnalités sont limitées par rapport à Docker Compose et que l’utilisation de fichiers YAML Kubernetes est recommandée. Il est également possible d’utiliser Docker Compose en combinaison avec Podman. Enfin, le Podman team peut corriger les problèmes rencontrés avec Podman Compose.

Source de l’article sur DZONE

/par
Architecture d'observabilité: Exemple de calculs financiers

Architecture d’observabilité: Exemple de calculs financiers

,

L’architecture d’observabilité permet de calculer des données financières avec précision et efficacité. Découvrez un exemple de calculs financiers à travers cet article.

Technologies Cloud-Native : Comment les services de paiement sont-ils architecturés ? En 2020, j’ai présenté une série avec des insights issus de mises en œuvre réelles adoptant des technologies open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement. Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter de discuter de tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiements financiers.

La technologie cloud-native a changé la façon dont les services de paiement sont architecturés. En 2020, j’ai présenté une série d’informations issues de mises en œuvre réelles adoptant la technologie open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement.

Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiement financier.

Les données sont le moteur de l’observabilité cloud-native. Les données peuvent être collectées à partir de sources telles que les journaux, les métriques et les traces. Ces données peuvent être utilisées pour comprendre le comportement des applications et des services, identifier les problèmes et prendre des décisions informées. Une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut fournir des outils pour collecter, stocker, analyser et visualiser ces données.

L’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

En conclusion, l’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour collecter, stocker, analyser et visualiser des données afin de surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

Source de l’article sur DZONE

/par