Articles

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

.

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

Source de l’article sur DZONE

Retour vers le futur: Pages Web côté serveur avec Kotlin (Pt. 1)

Dans cette série, nous allons apprendre à créer des pages web côté serveur avec Kotlin. Vous découvrirez comment créer des applications web modernes et performantes. Prêt à voyager dans le futur ? Allons-y !

Le développement Web a subi de nombreux changements depuis que l’Internet est devenu populaire dans les années 1990 :

L’architecture du développement web a connu une variété de changements depuis que l’internet est devenu populaire dans les années 1990 :

Tout d’abord, il y a eu les pages HTML les plus basiques, complètement statiques, sans aucune dynamique. Plus tard, des technologies telles que l’interface commune de passerelle (Common Gateway Interface) ont permis de générer le code HTML d’une page de manière programmatique. Puis sont arrivés des moteurs de modèles tels que JavaServer Pages (maintenant Jakarta Server Pages), ASP.NET et Thymeleaf, qui ont permis aux développeurs de travailler avec des fichiers de modèles principalement « ressemblant à HTML » avec du code de programmation intermélangé.

Ensuite, des frameworks de « script côté client » basés sur Javascript tels qu’Angular, React et Vue sont apparus, ce qui a transformé le développement web en deux disciplines distinctes : le développement « backend » qui contenait le code traditionnel du serveur web et de la logique métier, ainsi que le développement « front-end » (en utilisant les frameworks ci-dessus) qui se concentrait sur la visualisation d’un site web et recevait des données du backend.

Cependant, cela ne signifie pas que les tendances de développement ne progressent que dans une seule direction et jamais en arrière. Par exemple, les bases de données NoSQL telles que MongoDB ont rapidement gagné en popularité en grande partie en raison de leur capacité à contenir des données non structurées par rapport aux bases de données SQL traditionnelles telles que PostgreSQL et MySQL, mais ces dernières ont également évolué et peuvent maintenant contenir des données non structurées via les types de données JSONB et JSON, respectivement. De même, de nouveaux frameworks Javascript tels que Next.js commencent à offrir des options pour le rendu côté serveur en plus de leurs capacités de rendu côté client traditionnelles. De nouveau, les moteurs de modèles côté serveur comme Thymeleaf ont également continué à évoluer, Thymeleaf lançant une nouvelle version du framework le mois dernier.

Source de l’article sur DZONE

What Is Text Classification?

Text Classification is the process of categorizing text into one or more different classes to organize, structure, and filter into any parameter. For example, text classification is used in legal documents, medical studies, and files, or as simple as product reviews. Data is more important than ever; companies are spending fortunes trying to extract as many insights as possible.

With text/document data being much more abundant than other data types, new methods of utilizing them are imperative. Since data is inherently unstructured and extremely plentiful, organizing data to understand it in digestible ways can drastically improve its value. Using Text Classification with Machine Learning can automatically structure relevant text in a faster and more cost-effective way.

Source de l’article sur DZONE

This Refcard contains all things MySQL. From MySQL’s most important applications, popular features, common data types and commands to how to get started on Linux, this Refcard is a must-read for all developers, DBAs, and other tech professionals working in MySQL.
Source de l’article sur DZONE