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SAP et Google Cloud étendent leur partenariat pour construire l’avenir de l’Open Data et de l’IA pour les entreprises

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 La nouvelle offre réunira SAP avec la technologie de données et d’analyse de Google Cloud, rendant les données d’entreprise plus ouvertes et exploitables, et favorisant le développement de l’IA d’entreprise.

Walldorf (Allemagne) & Sunnyvale (Californie, USA), 11 mai 2023 – Aujourd’hui, SAP SE (NYSE: SAP) et Google Cloud ont annoncé une extension majeure de leur partenariat, introduisant une offre Open Data conçue pour simplifier la gestion des ensembles de données et libérer la puissance des données commerciales. Cette offre permet aux clients de construire un cloud de bout en bout qui rassemble les données de l’ensemble des services de l’entreprise à l’aide de la solution SAP® Datasphere associée au cloud de données de Google. Ainsi, les entreprises pourront visualiser l’ensemble de leurs actifs de données en temps réel et maximiser la valeur de leurs investissements dans Google Cloud et les logiciels SAP.

Les données sont la pierre angulaire de la transformation numérique et du développement de l’IA. Les organisations consacrent d’importantes ressources à la mise en place d’intégrations de données complexes, de moteurs d’analyses personnalisées, de modèles d’IA génératifs et de traitement du langage naturel (NLP) avant de commencer à tirer parti de leurs investissements dans les données. Les données provenant des systèmes SAP, en particulier, font partie des actifs les plus précieux des organisations et peuvent contenir des informations indispensables sur les chaînes d’approvisionnement, les prévisions financières, les dossiers des ressources humaines, la vente au détail omnicanal, et bien plus encore. SAP Datasphere combine ces données vitales avec des données provenant de l’ensemble des services de l’entreprise, quelle que soit leur origine. Le fait de pouvoir combiner facilement les données des logiciels SAP et celles des autres logiciels de l’entreprise sur Google Cloud, à partir de n’importe quelle source, permet aux organisations d’accélérer considérablement leur transformation numérique.

« La combinaison des systèmes SAP avec le cloud de Google ouvre de toutes nouvelles perspectives pour les entreprises, leur permettant de tirer un maximum de valeur de l’ensemble de leurs données », déclare Christian Klein, PDG et membre du conseil d’administration de SAP SE. « SAP et Google Cloud partagent un engagement commun en faveur de l’Open Data, et ce partenariat contribuera à éliminer les obstacles entre les données stockées dans les systèmes, les bases de données et les environnements disparates. Nos clients bénéficieront non seulement de l’IA commerciale déjà intégrée à nos systèmes, mais également d’une base de données unifiée. »

« SAP et Google Cloud proposent désormais un cloud de données extrêmement complet et ouvert, offrant ainsi les bases de l’avenir de l’IA d’entreprise », a déclaré Thomas Kurian, PDG de Google Cloud. « Peu de ressources sont aussi importantes pour la transformation numérique que les données. En intégrant en profondeur les données et les systèmes SAP à notre cloud, les clients pourront exploiter nos capacités d’analyse, les outils d’IA avancés et ainsi que des modèles de langage pour trouver de nouvelles perspectives à partir de leurs données. »

 

La nouvelle offre de données ouvertes de SAP et Google Cloud complète la solution RISE with SAP et permettra aux clients de :

  • Accéder aux données stratégiques de l’entreprise en temps réel : L’intégration entre SAP Datasphere et Google Cloud BigQuery permet aux clients d’accéder facilement à leurs données les plus stratégiques en temps réel et sans doublon. Cette offre conjointe unifie les données des systèmes logiciels SAP, tels que SAP S/4HANA® et SAP HANA® Cloud, offrant ainsi aux entreprises un aperçu complet des données les plus essentielles sur Google data cloud.
  • Simplifier la structure des données : SAP et Google Cloud ont co-conçu de puissantes technologies de réplication et de fédération des données, qui permettent aux entreprises d’intégrer facilement les données des logiciels SAP aux environnements BigQuery et de tirer profit des capacités d’analyse de données de pointe de SAP et de Google Cloud. Désormais, les clients peuvent fédérer des requêtes entre SAP Datasphere et BigQuery pour mélanger des données provenant de logiciels SAP et non-SAP. Cela permet d’éliminer les cloisonnements de données en provenance de diverses sources comme le marketing, les ventes, la finance, la chaîne d’approvisionnement et bien plus encore. Par exemple, les clients ayant des modèles de distribution basés sur le commerce de gros peuvent désormais avoir une visibilité complète sur leurs produits tout au long du processus de vente et jusqu’à leur livraison aux clients.
  • Créer des informations fiables grâce aux modèles avancés d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) de Google Cloud : Les entreprises pourront utiliser les services d’IA et de ML de Google pour former des modèles sur des données provenant de systèmes SAP et non SAP.
  • Effectuer des analyses avancées : Les entreprises peuvent utiliser les capacités analytiques de la solution SAP Analytics Cloud dans Google Cloud pour analyser les résultats financiers et commerciaux tout en optimisant la fiabilité des modélisations. Grâce à une simple intégration aux données de BigQuery avec SAP Datasphere, les clients peuvent planifier avec une vue unique et complète leurs activités.
  • Utiliser des solutions conjointes pour le développement durable : SAP et Google Cloud explorent les moyens de combiner SAP Datasphere avec des ensembles de données ESG plus larges et des informations fournies par Google Cloud afin d’accélérer les parcours de développement durable grâce à des informations exploitables.
  • Utiliser la plateforme technologique d’entreprise SAP (SAP BTP) sur Google Cloud à l’échelle mondiale : SAP fera évoluer ses offres multi-cloud en élargissant la prise en charge régionale de SAP BTP et de SAP HANA Cloud sur Google Cloud, ce qui inclut la gestion de SAP Analytics Cloud et de SAP Datasphere. SAP et Google Cloud ont l’intention de lancer SAP BTP dans cinq nouvelles régions cette année, pour atteindre un total de huit régions prises en charge d’ici 2025.

Les deux entreprises prévoient également de s’associer dans le cadre d’initiatives conjointes de mise sur le marché pour les plus grands projets de données des entreprises, permettant aux clients d’adopter des produits de données à la fois de SAP et de Google Cloud. Les participants à la conférence SAP SAPPHIRE® pourront assister à des démonstrations de solutions conjointes d’IA et de données sur le stand de Google Cloud. Elles montrent notamment comment les entreprises peuvent appliquer l’IA générative à des processus et applications courantes, comme l’utilisation d’un chatbot pour rechercher, créer et modifier des demandes d’achat. La conférence SAPPHIRE se tiendra les 16 et 17 mai à Orlando, en Floride.

 

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La vision de SAP pour des entreprises pérennes à l’ère de l’IA se concrétise

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SAP Business AI, Green Ledger et les dernières innovations SAP soulignent la capacité de l’entreprise à accompagner durablement les clients dans la résolution de leurs problèmes urgents.

16 mai 2023 – A Sapphire Orlando, SAP SE (NYSE : SAP) a dévoilé des innovations et de nouveaux partenariats pour faire face, avec confiance, à un avenir incertain. SAP aide les clients à transformer leurs business model vers le cloud, à placer la durabilité au centre de leurs opérations et à renforcer leur agilité dans des marchés en pleine transformation. Ces innovations comprennent une IA responsable intégrée aux logiciels d’entreprise, une comptabilité basée sur un suivi de l’impact carbone et des réseaux spécifiques à l’industrie pour renforcer la supply chain.

 

Une IA conçue pour les entreprises.

Alors que l’IA prend une nouvelle place dans le quotidien, SAP renforce son engagement pour l’intégrer au maximum dans son portefeuille de solutions, pour s’assurer que les clients puissent résoudre les problèmes critiques de l’entreprise. Cela comprend de nouveaux partenariats avec :

Une nouvelle collaboration avec Microsoft, incluant les nouveautés en matière d’IA générative prête à utiliser pour accompagner les grands défis commerciaux des clients.

Les entreprises pourront intégrer les solutions SAP SucessFactors avec Microsoft 365 Copilot et Copilot dans Viva Learning, ainsi que le service Azure OpenAI de Microsoft pour accéder à une IA analytique et génératrice de langage. Ces intégrations faciliteront l’expérience des collaborateurs. Pour en savoir plus, cliquez ici.

SAP continue d’étendre son portefeuille SAP Business AI en y intégrant l’intelligence artificielle, autour d’une technologie de pointe pour l’industrie et de nouveaux process pour accompagner les clients pour les problèmes les plus urgents. Parmi les autres nouveautés :

  • Augmentation de la visibilité, de la productivité et des résultats par l’IA qui anticipe et gère plus facilement les changements des entreprises
  • Intégration de l’IA pour SAP Business Network, SAP SucessFactors et SAP S/4HANA Cloud.
  • Renforcement de l’expérience client avec une nouvelle application utilisant l’IA pour donner aux vendeurs des informations globales, des recommandations et ainsi générer automatiquement du contenu.
  • SAP Predictive Replenishment et SAP Intelligent Product Recommendations, deux nouvelles solutions SAP visant à fournir des améliorations des process métiers spécifiques à chaque industrie.

 

Vers un « Green Ledger ».

Il y a cinquante ans, SAP révolutionnait la comptabilité financière avec l’ERP (Enterprise Resource Planning). Aujourd’hui, SAP réinvente le « R » d’ERP en élargissant la définition des ressources à l’impact carbone. Avec son nouveau « Green Ledger », SAP rend la compatibilité carbone aussi importante que la comptabilité financière. Les innovations annoncées incluent :

  • Mise à jour de SAP Sustainability Footprint Management, une solution unique de calcul et de gestion des émissions carbone de l’entreprise, de la supply chain et des produits.
  • SAP Sustainability Data Exchange, une nouvelle solution d’échanges sécurisés de données de développement durable avec leurs partenaires et fournisseurs afin qu’ils puissent plus rapidement décarboner leur supply chain.

Ces deux offres feront partie de RISE with SAP et GROW with SAP pour SAP S/4HANA Cloud, édition grand public.

  • Un partenariat avec Planon pour fournir des solutions durables de gestion de l’immobilier et des espaces de travail afin d’accroître la durabilité dans les portefeuilles commerciaux et d’entreprise.

 

Connecter les industries et les entreprises.

Les transformations de la supply chain ont considérablement modifié la façon dont les organisations commercent. SAP Business Network, plateforme de collaboration B2B contribue à renforcer la résilience de la supply chain mondiale, via des transactions, des process et des informations partagées. Les nouvelles innovations publiées comprennent :

  • Le lancement de SAP Business Network for Industry, combinant les avantages de la supply chain en réseau avec une expertise unique pour accompagner les clients issus de la grande distribution, la haute technologie, les sciences et la fabrication industrielle. A l’avenir, cette solution sera complétée par un guide des meilleurs pratiques, afin d’aider les clients.
  • Le choix pour les services achats sur SAP Business Network des fournisseurs en fonction du prix, de la disponibilité mais également des historiques en matière de respect des droits de l’homme et des certifications de durabilité.
  • Un nouvel ensemble de fonctionnalités proposant des informations sur les fournisseurs, les catalogues des marketplace, une connexion vers les prospects et des profils d’entreprise augmentés.
  • SAP Blockchain Business Connector – une nouvelle offre pour collaborer avec plusieurs entreprises, individus ou institutions sans dépendre d’un système centralisé de vérification des données.

 

Préparer l’avenir.

Les entreprises ont besoin de voir l’ensemble de leurs applications, processus et données pour innover, automatiser et ainsi augmenter la productivité. SAP lance aujourd’hui une multitude d’innovations, et notamment :

  • Un partenariat renforcé avec Google Cloud pour simplifier le paysage de données et permettre aux clients de créer un data cloud de bout en bout qui rassemble les données via Datasphere avec Google Cloud, afin que les entreprises puissent visualiser l’ensemble de leurs données en temps réel. Pour en savoir plus, cliquez ici.
  • De nouvelles fonctionnalités pour SAP Integration Suite pour gérer plus facilement les paysages de données et rassembler les process sur des systèmes SAP et non SAP dans le cloud.
  • Des nouveautés pour SAP Signavio, réunissant la puissance de la technologie SAP et de Signavio pour fournir aux clients des informations stratégiques en quelques heures, et non en quelques jours.

 

Les innovations lancées sur l’ensemble de la plateforme SAP Business Technology accélèrent considérablement l’optimisation des process métiers et facilitent l’automatisation de l’entreprise à grande échelle. SAP continuera d’aider les clients à tirer le meilleur parti de ses dernières innovations augmentant l’expérience et la productivité autour d’outils low-code améliorés et de nouveaux partenariats pour améliorer l’analyse de données critiques.

Christian Klein, PDG de SAP, déclare : « Dans un monde marqué par des transformations de marchés, de paysages réglementaires changeants et des pénuries de talents, les entreprises continuent de se tourner vers SAP pour les solutions dont ils ont besoin afin de résoudre leurs problèmes urgents. Les innovations annoncées à SAP Sapphire s’appuient sur notre riche héritage technologique disruptif et développé de manière responsable, conçu depuis des décennies d’expertise dans l’industrie par des process pour assurer la prospérité de nos clients, aujourd’hui comme demain ».

 

Guide des actualités SAP Sapphire 2023

Plus de détails sur nos actualités, lancements et mises à jour dans le Sapphire News Guide.

Visitez le SAP News Center ici  et suivez SAP sur Twitter via @SAPNews.

 

 

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in Natural Language ProcessingChatGPT : Révolution dans le traitement du langage naturel

in Natural Language ProcessingChatGPT : Révolution dans le traitement du langage naturel

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Le traitement du langage naturel est en train de connaître une révolution avec ChatGPT, une technologie innovante qui offre des possibilités inédites.

## ChatGPT-4, la nouvelle révolution pour l’industrie du corporate

ChatGPT-4 est la nouvelle révolution pour l’industrie des entreprises. Quatre est la dernière version développée par Open AI – ChatGPT, nommée Generative Pre-Trained Transformer. Cela changera la perception de l’industrie par rapport à la communication avec les machines.

L’apprentissage automatique joue un rôle important en tant que composant dans ChatGPT. ChatGPT comprend l’apprentissage profond et génère des réponses de haute qualité à l’utilisateur en fonction de ses entrées. Il s’agit d’un type de modèle de réseau que nous pouvons considérer comme un modèle de réseau neuronal dans l’apprentissage automatique. Les modèles ne sont rien; certains données formées sur de grands jeux de données textuelles pour comprendre et générer une relation entre les mots ainsi qu’avec des phrases.

ChatGPT-4 est très précis et peut fournir des réponses appropriées à la demande de l’utilisateur. Il peut également être utilisé pour le traitement du langage naturel (NLP), qui est un domaine qui se concentre sur le traitement des données textuelles et leur interprétation. La technologie NLP est utilisée pour analyser et comprendre le langage humain et pour interagir avec lui. ChatGPT-4 peut être utilisé pour analyser les données textuelles et générer des réponses précises et pertinentes à la demande de l’utilisateur.

ChatGPT-4 est une technologie très puissante qui peut être utilisée pour améliorer les processus commerciaux. Il peut être utilisé pour automatiser des tâches répétitives, telles que le traitement des données, la prise de décisions et la gestion des relations avec les clients. Il peut également être utilisé pour améliorer la qualité des services fournis aux clients et pour réduire les coûts liés à la gestion des données. La technologie ChatGPT-4 peut être utilisée pour améliorer la productivité et la rentabilité de l’entreprise en fournissant des informations précises et pertinentes basées sur les données.

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Go et Redis : Mieux Ensemble

Go et Redis : Mieux Ensemble

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Go et Redis sont deux technologies puissantes qui peuvent être utilisées ensemble pour créer des applications robustes et performantes. Découvrez comment tirer le meilleur parti de ces outils !

« Je viens de présenter cette présentation à la Conf42 Golang 2023 et j’ai pensé qu’il serait peut-être une bonne idée de la transformer en un article de blog pour ceux qui ne veulent pas passer 40 minutes à regarder la présentation (cela va, je comprends) ou à regarder simplement les diapositives en essayant d’imaginer ce que je disais.

Alors, voilà! »

Data est un terme qui est devenu très populaire ces dernières années. Il est utilisé dans de nombreux contextes et est souvent associé à des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle et le machine learning. Cependant, la plupart des gens ne comprennent pas vraiment ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée.

C’est pourquoi j’ai présenté une conférence intitulée «Exploiter les données avec Golang» lors de la Conf42 Golang 2023. L’objectif de cette présentation était de fournir une introduction à la donnée et à ses applications possibles avec Golang. J’ai commencé par expliquer ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes. J’ai ensuite discuté des différents types de données et des outils disponibles pour travailler avec elles.

Enfin, j’ai discuté des avantages et des inconvénients de l’utilisation de Golang pour travailler avec des données. J’ai également expliqué comment Golang peut être utilisé pour créer des applications qui exploitent les données. Enfin, j’ai discuté des meilleures pratiques pour le traitement des données et leur analyse.

Au cours de ma présentation, j’ai essayé de montrer comment les développeurs peuvent tirer parti des données pour créer des applications plus puissantes et plus intelligentes. J’espère que cette présentation aidera les développeurs à comprendre comment exploiter les données avec Golang et à créer des applications plus robustes et plus performantes.

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Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry

Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry

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Produire et consommer des messages Avro avec Redpanda Schema Registry est une tâche essentielle pour les applications modernes. Découvrez comment le faire facilement!

Si vous êtes familier avec Apache Kafka®, vous avez peut-être rencontré un registre de schémas compatible avec Kafka – un composant distinct que vous déployez en dehors de votre cluster Kafka, car Kafka n’en a pas intégré. 

Essentiellement, un schéma est une description logique de la façon dont vos données sont organisées, et donc un registre de schémas fournit un référentiel central pour ces schémas, permettant aux producteurs et aux consommateurs d’envoyer et de recevoir des données entre eux de manière transparente. Pour les architectures orientées événements, cela peut devenir complexe et difficile à gérer à mesure que vous évoluez, car les schémas de données peuvent changer et évoluer au fil du temps (pouvant potentiellement tout casser plus tard). 

## Utilisation d’un registre de schémas compatible avec Apache Kafka®

L’architecture Apache Kafka® est bien connue et il est possible de rencontrer un registre de schémas compatible avec Kafka, qui est un composant distinct que l’on déploie en dehors du cluster Kafka, car celui-ci n’en comporte pas.

Essentiellement, un schéma est une description logique de la façon dont vos données sont organisées et un registre de schémas fournit donc un référentiel central pour ces schémas, permettant aux producteurs et aux consommateurs d’envoyer et de recevoir des données entre eux sans heurts. Pour les architectures orientées événements, cela peut devenir complexe et difficile à gérer à mesure que l’on se développe, car les schémas de données peuvent changer et évoluer dans le temps (pouvant potentiellement provoquer des dysfonctionnements plus tard).

Un registre de schémas est donc une solution très pratique pour gérer ce type d’architecture. Il permet aux producteurs et aux consommateurs d’accéder facilement aux schémas des données, ce qui leur permet de s’assurer que les données envoyées et reçues sont cohérentes et conformes. De plus, le registre de schémas permet de conserver l’historique des versions des schémas, ce qui peut être très utile pour le débogage et le développement.

Enfin, le registre de schémas peut également être utilisé pour aider à la validation des données. Les producteurs peuvent envoyer des données à un registre de schémas avant de les envoyer à Kafka, ce qui permet de s’assurer que les données sont conformes aux schémas attendus. De même, les consommateurs peuvent également valider les données reçues avant de les traiter, ce qui permet d’assurer la qualité des données et d’améliorer l’efficacité des processus.

En somme, le registre de schémas est un outil très pratique pour gérer les architectures orientées événements. Il permet aux producteurs et aux consommateurs d’accéder facilement aux schémas des données, ce qui leur permet de s’assurer que les données envoyées et reçues sont cohérentes et conformes. De plus, il permet également d’aider à la validation des données, ce qui permet d’améliorer la qualité et l’efficacité des processus.

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CockroachDB TIL : Vol. 12

CockroachDB TIL : Vol. 12

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Découvrez le dernier volume de CockroachDB TIL ! Apprenez-en plus sur les fonctionnalités et les améliorations de CockroachDB pour vous aider à développer des applications plus robustes.

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Volumes 1 à 11

Sujets

Le volume 1 à 11 de cet article traite de différents sujets liés au logiciel. Dans ce volume, nous allons examiner le sujet n°1 : Identifier les index partiels. Notre équipe d’ingénieurs a publié un avis technique #96924 indiquant que certains changements de schéma, tels que la suppression de colonnes référencées dans des index partiels, échoueront. Un client demande comment identifier les bases de données, les tables et les index partiels associés qui référencent les colonnes à supprimer. Les méthodes suivantes vont aider à trouver ces index indésirables.

En considérant une table avec les données suivantes :

Table: customers

Columns: id, name, address

Indexes:

CREATE INDEX customers_name_idx ON customers (name) WHERE address IS NOT NULL;

CREATE INDEX customers_address_idx ON customers (address) WHERE name IS NOT NULL;

La première méthode consiste à exécuter une requête SQL pour obtenir les informations sur les index partiels. La requête suivante peut être utilisée pour obtenir les informations sur les index partiels pour la table « customers » :

SELECT * FROM pg_indexes WHERE indpred IS NOT NULL AND tablename = ‘customers’;

Cette requête renvoie les informations sur les index partiels pour la table « customers ». Le résultat de cette requête est le suivant :

indexname | tablename | indpred

———-+———–+———

customers_name_idx | customers | (address IS NOT NULL)

customers_address_idx | customers | (name IS NOT NULL)

La deuxième méthode consiste à utiliser un outil logiciel pour identifier les index partiels. Il existe plusieurs outils logiciels qui peuvent être utilisés pour identifier les index partiels. Certains des outils logiciels populaires sont pg_indexes, pg_stat_user_indexes et pg_stat_all_indexes. Ces outils peuvent être utilisés pour obtenir des informations détaillées sur les index partiels d’une base de données. Ces outils peuvent également être utilisés pour obtenir des informations sur les index partiels pour une table spécifique.

Enfin, la troisième méthode consiste à utiliser le fichier de configuration du serveur PostgreSQL pour identifier les index partiels. Le fichier de configuration du serveur PostgreSQL contient des informations détaillées sur les index partiels. Ces informations peuvent être utilisées pour identifier les index partiels pour une base de données ou une table spécifique.

En conclusion, il existe plusieurs méthodes pour identifier les index partiels dans une base de données PostgreSQL. Ces méthodes peuvent être utilisées pour obtenir des informations détaillées sur les index partiels d’une base de données ou d’une table spécifique. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour identifier les index partiels qui référencent des colonnes à supprimer.

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Améliorer l'intégration Web3 grâce à l'abstraction des comptes et des flux

Améliorer l’intégration Web3 grâce à l’abstraction des comptes et des flux

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de données.

L’abstraction des comptes et des flux de données est une solution pour améliorer l’intégration Web3 et faciliter l’interaction entre les utilisateurs et les applications.

Si vous êtes un développeur travaillant sur une application web3, vous savez qu’il est difficile d’intégrer des utilisateurs grand public à web3.

Même avec la promesse de vraiment posséder vos données, de faire des paiements presque gratuits à l’échelle mondiale et d’utiliser un système sans censure, le processus actuel de création et d’utilisation d’un portefeuille numérique est tout simplement trop difficile.

Si vous êtes un développeur travaillant sur une application web3, vous savez qu’il est difficile d’intégrer des utilisateurs grand public à web3.

Même avec la promesse de véritablement posséder vos données, de faire des paiements presque gratuits à l’échelle mondiale et d’utiliser un système sans censure, le processus actuel de création et d’utilisation d’un portefeuille numérique est tout simplement trop difficile.

C’est pourquoi le codage est si important pour faciliter l’onboarding des utilisateurs sur web3. Les développeurs peuvent utiliser des outils tels que Web3.js et EthereumJS pour créer des applications web3 qui sont faciles à utiliser pour les utilisateurs finaux. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications web3 qui sont simples à utiliser et qui offrent une expérience utilisateur fluide et intuitive.

En outre, le codage peut également aider à améliorer la sécurité de l’application web3. Les développeurs peuvent créer des applications web3 qui sont plus sûres et qui protègent les données des utilisateurs. Les développeurs peuvent également utiliser des outils tels que Solidity et Truffle pour créer des contrats intelligents qui peuvent être exécutés sur la blockchain Ethereum. Ces contrats intelligents peuvent être utilisés pour garantir la sécurité des données des utilisateurs et pour assurer que les transactions sont effectuées en toute sécurité.

Enfin, le codage peut également aider à améliorer l’expérience utilisateur globale des applications web3. Les développeurs peuvent créer des applications web3 qui sont plus intuitives et qui offrent une meilleure expérience utilisateur. Les développeurs peuvent également utiliser des outils tels que React et Redux pour créer des applications web3 qui sont plus rapides et plus réactives. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications web3 qui sont plus intuitives et qui offrent une meilleure expérience utilisateur pour les utilisateurs finaux.

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Intégration Firebase Firestore et Redux Toolkit Query

Intégration Firebase Firestore et Redux Toolkit Query

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L’intégration de Firebase Firestore et Redux Toolkit Query permet de créer des applications web plus robustes et plus performantes. Découvrez comment cela fonctionne!

## Avantages de l’utilisation de Firebase Firestore avec Redux Toolkit Query

1. Simplified Data Management: Firebase Firestore and Redux Toolkit Query work together to simplify data management. Firebase Firestore provides a powerful NoSQL document-oriented database that can store and manage data. Redux Toolkit Query helps to simplify the management of API data in a Redux store. This combination makes it easier to manage data in a web application.

2. Improved Performance: Firebase Firestore and Redux Toolkit Query can improve the performance of a web application. Firebase Firestore is optimized for performance, and Redux Toolkit Query helps to reduce the amount of code needed to manage API data. This combination can help to improve the overall performance of a web application.

3. Reduced Development Time: Firebase Firestore and Redux Toolkit Query can reduce the amount of time needed to develop a web application. By using this combination, developers can quickly and easily manage data in a web application. This reduces the amount of time needed to develop a web application and makes it easier to deploy it.

Intégrer Firebase Firestore à Redux Toolkit Query est un moyen efficace de gérer les données dans les applications web modernes. Redux Toolkit Query est une bibliothèque qui aide à simplifier la gestion des données API dans un magasin Redux. Firebase Firestore, d’autre part, est une base de données orientée document NoSQL qui peut stocker, récupérer et gérer les données. Cet article technique expliquera comment le code ci-dessus intègre Firebase Firestore à Redux Toolkit Query pour organiser le code et les avantages de cette approche.

Avantages de l’utilisation de Firebase Firestore avec Redux Toolkit Query

L’utilisation de Firebase Firestore avec Redux Toolkit Query offre plusieurs avantages. Voici trois d’entre eux :

1. Gestion des données simplifiée : Firebase Firestore et Redux Toolkit Query travaillent ensemble pour simplifier la gestion des données. Firebase Firestore fournit une puissante base de données orientée document NoSQL qui peut stocker et gérer les données. Redux Toolkit Query aide à simplifier la gestion des données API dans un magasin Redux. Cette combinaison facilite la gestion des données dans une application web.

2. Performance améliorée : Firebase Firestore et Redux Toolkit Query peuvent améliorer les performances d’une application web. Firebase Firestore est optimisé pour les performances et Redux Toolkit Query aide à réduire le nombre de lignes de code nécessaires pour gérer les données API. Cette combinaison peut contribuer à améliorer les performances globales d’une application web.

3. Temps de développement réduit : Firebase Firestore et Redux Toolkit Query peuvent réduire le temps nécessaire pour développer une application web. En utilisant cette combinaison, les développeurs peuvent gérer rapidement et facilement les données dans une application web. Cela réduit le temps nécessaire pour développer une application web et la rend plus facile à déployer.

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De zéro à héros: Apprendre Web3 avec Infura et Python

De zéro à héros: Apprendre Web3 avec Infura et Python

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Devenez un héros du Web3 en apprenant à utiliser Infura et Python ! Découvrez comment créer des applications décentralisées avec ces outils puissants.

Comment démarrer avec le Web3

Pour commencer

Même si je code depuis la fin des années 90, je suis vraiment un débutant complet dans le monde de Web3. Je ne suis pas un expert, donc je n’essaierai pas d’expliquer les fondamentaux. Il y a beaucoup de guides et de tutoriels de contenu excellents là-bas. Je suggère de commencer par la documentation Infura, qui est très complète et compréhensible.

Comprendre les prérequis

Avant de commencer à développer des applications Web3, il est important de comprendre les prérequis. Tout d’abord, vous devez comprendre les principes fondamentaux de la blockchain et des crypto-monnaies. Ensuite, vous devez comprendre le protocole Ethereum et la plate-forme Ethereum. Enfin, vous devez comprendre le langage de programmation Solidity et le framework Web3.js. Une fois que vous avez compris ces concepts, vous pouvez commencer à développer des applications Web3.

Test

Une fois que vous avez compris les prérequis, vous pouvez commencer à tester votre application Web3. Pour ce faire, vous pouvez utiliser un service d’API tel que Infura pour accéder à la blockchain Ethereum. Vous pouvez également utiliser Python pour interagir avec la blockchain via Infura. Une fois que vous avez mis en place votre environnement de développement, vous pouvez commencer à tester votre application Web3 en utilisant des outils tels que Truffle et Ganache. Vous pouvez également tester votre application sur un réseau réel en utilisant un service tel que MetaMask.

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Verrouillage pessimiste et optimiste avec MySQL, jOOQ et Kotlin.

Verrouillage pessimiste et optimiste avec MySQL, jOOQ et Kotlin.

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Découvrez comment MySQL, jOOQ et Kotlin peuvent être utilisés pour mettre en œuvre des verrouillages pessimistes et optimistes !

Gérer l’accès concurrent à des données partagées peut être un défi, mais en utilisant la bonne stratégie de verrouillage, vous pouvez vous assurer que vos applications fonctionnent correctement et éviter les conflits qui pourraient entraîner une corruption des données ou des résultats incohérents.

Dans cet article, nous explorerons comment mettre en œuvre le verrouillage pessimiste et optimiste à l’aide de Kotlin, Ktor et jOOQ et fournirons des exemples pratiques pour vous aider à comprendre quand utiliser chaque approche.

Gérer l’accès concurrent à des données partagées peut être un défi, mais en utilisant la bonne stratégie de verrouillage, vous pouvez vous assurer que vos applications fonctionnent correctement et éviter les conflits qui pourraient entraîner une corruption de données ou des résultats incohérents. Dans cet article, nous explorerons comment implémenter le verrouillage pessimiste et optimiste en utilisant Kotlin, Ktor et jOOQ et fournirons des exemples pratiques pour vous aider à comprendre quand utiliser chaque approche.

Le verrouillage pessimiste est une stratégie de verrouillage qui bloque les données partagées lorsqu’un thread tente d’y accéder. Cela signifie que tout autre thread qui tente d’accéder aux mêmes données sera bloqué jusqu’à ce que le premier thread ait terminé son traitement. Cette approche est utile lorsque vous souhaitez éviter tout conflit entre les threads et garantir que les données restent cohérentes.

Pour implémenter le verrouillage pessimiste avec Kotlin, Ktor et jOOQ, vous pouvez créer une méthode qui prend en charge le verrouillage des données partagées. Dans cette méthode, vous pouvez utiliser la classe jOOQ Lock pour verrouiller les données partagées et la classe Ktor Transaction pour gérer la transaction. Une fois que les données sont verrouillées, vous pouvez effectuer des opérations sur les données partagées sans craindre de conflit entre les threads. Lorsque vous avez terminé, vous pouvez déverrouiller les données et terminer la transaction.

Le verrouillage optimiste est une stratégie de verrouillage qui ne bloque pas les données partagées lorsqu’un thread tente d’y accéder. Au lieu de cela, il compare les données partagées avec une version antérieure pour s’assurer qu’elles n’ont pas été modifiées par un autre thread pendant que le thread courant y accède. Si les données ont été modifiées, le thread courant est bloqué jusqu’à ce que les données soient mises à jour. Cette approche est utile lorsque vous souhaitez minimiser le temps de verrouillage et éviter les conflits entre les threads.

Pour implémenter le verrouillage optimiste avec Kotlin, Ktor et jOOQ, vous pouvez créer une méthode qui prend en charge le verrouillage des données partagées. Dans cette méthode, vous pouvez utiliser la classe jOOQ Lock pour récupérer la version actuelle des données partagées et la classe Ktor Transaction pour gérer la transaction. Vous pouvez ensuite comparer la version actuelle des données à la version antérieure pour s’assurer qu’elles n’ont pas été modifiées par un autre thread. Si elles ont été modifiées, vous pouvez récupérer la version mise à jour des données et continuer à traiter la transaction. Une fois que vous avez terminé, vous pouvez déverrouiller les données et terminer la transaction.

En conclusion, le choix entre le verrouillage pessimiste et optimiste dépend de votre application et de ses exigences. Si vous souhaitez éviter tout conflit entre les threads et garantir que les données restent coh

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