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4 meilleurs frameworks dApp pour les développeurs Ethereum débutants

Les développeurs Ethereum débutants peuvent facilement créer des applications décentralisées grâce aux 4 meilleurs frameworks d’app: Truffle, Embark, Dapp et Dapple.

## Qu’est-ce qu’une dApp ?

L’Ethereum a connu une croissance fulgurante ces dernières années. Selon YCharts, la blockchain programmable compte désormais environ 220 millions d’adresses uniques. Liée à l’augmentation des utilisateurs est une explosion du nombre de dApps. Des entreprises et des startups du monde entier, de la finance, des ventes, des RH, de la comptabilité, de la chaîne d’approvisionnement et de la fabrication, utilisent des dApps pour rationaliser les processus et intégrer de nouveaux clients. Plusieurs cadres existent qui simplifient le processus de développement de dApp pour les développeurs Web2 qui souhaitent participer à Web3. Ce post examine quatre des plus populaires. Mais tout d’abord, qu’est-ce qu’une dApp?

Qu’est-ce qu’une dApp?

Une dApp, ou application décentralisée, est un logiciel sans serveur qui s’exécute sur un réseau décentralisé et utilise une blockchain programmable pour la sécurité, la transparence et l’immuabilité. Une dApp combine des contrats intelligents avec une interface utilisateur frontale (HTML5, React, Angular). Les dApps peuvent être utilisées dans une variété d’industries et de services, des médias sociaux à la gestion de la chaîne d’approvisionnement, au suivi des paiements, à la résolution des plaintes et à toutes sortes de services comptables et financiers (décentralisés).

Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Les frameworks fournissent une architecture commune pour le développement et le déploiement de dApps. Ils fournissent également des outils et des bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Quatre des frameworks les plus populaires sont Ethereum, Hyperledger Fabric, EOS et Corda. Chacun offre des caractéristiques uniques qui répondent aux besoins des développeurs Web2.

Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Ethereum est le framework le plus populaire et le plus mature pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Ethereum fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Hyperledger Fabric est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Hyperledger Fabric fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. EOS est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. EOS fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Enfin, Corda est un framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes

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REST vs. Messagerie pour Microservices

Les microservices sont devenus une technologie populaire pour le développement d’applications. REST et Messagerie sont des méthodes populaires pour communiquer entre les microservices. Voyons les avantages et les inconvénients de chacun.

Rapport des tendances en matière d’intégration de logiciels de DZone 2023 : lire le rapport

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture microservices. Cette architecture est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle est de plus en plus utilisée pour construire des systèmes complexes. La principale raison de son succès est qu’elle permet de découper un système complexe en petits modules indépendants qui peuvent être gérés plus facilement.

Cependant, il est important de noter que l’utilisation d’une architecture microservices nécessite une planification et une conception minutieuses. Les développeurs doivent prendre en compte plusieurs facteurs, notamment le nombre de services à créer, leur interdépendance et la façon dont ils communiquent entre eux. De plus, les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

Pour tirer le meilleur parti de l’architecture microservices, les développeurs doivent également mettre en place des outils et des processus de test efficaces. Ces outils peuvent être utilisés pour tester chaque service individuellement et pour vérifier que tous les services fonctionnent correctement ensemble. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier la sécurité et la fiabilité des services. Enfin, les tests peuvent être utilisés pour s’assurer que les performances des services sont optimales.

En conclusion, l’architecture microservices est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle peut être très utile pour construire des systèmes complexes. Cependant, il est important de bien planifier et concevoir l’architecture et d’utiliser des outils et des processus de test efficaces pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

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Surveillance Linux OS avec HertzBeat Open Source en temps réel.

Surveiller votre système Linux avec HertzBeat Open Source en temps réel pour une meilleure sécurité et une plus grande efficacité!

## Introduction à HertzBeat

Introduction à HertzBeat

HertzBeat est un système de surveillance en temps réel open source, facile à utiliser et convivial qui ne nécessite pas d’agent et dispose de puissantes fonctionnalités de surveillance personnalisée. Il intègre la surveillance, l’alarme et la notification, prend en charge la surveillance des services applicatifs, des bases de données, des systèmes d’exploitation, du middleware, du cloud natif, etc., des alarmes seuil et des notifications d’alarme (e-mail WeChat Dingding Feishu SMS Slack Discord Telegram). Il possède des spécifications de protocole configurables telles que Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc, etc. Vous n’avez qu’à configurer YML pour utiliser ces protocoles afin de personnaliser et de collecter n’importe quel indicateur que vous souhaitez collecter. Pouvez-vous croire que vous pouvez adapter immédiatement un nouveau type de surveillance, tel que K8s ou Docker, simplement en configurant YML?

La puissante personnalisation, le support multi-types, l’expansion facile et le faible couplage d’HertzBeat espèrent aider les développeurs et les petites et moyennes équipes à construire rapidement leur propre système de surveillance. En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture HertzBeat et je suis impatient de l’essayer. HertzBeat est une excellente solution pour les développeurs qui souhaitent créer leur propre système de surveillance. Il est facile à installer et à configurer et offre une variété de fonctionnalités pour surveiller les performances des applications. Les utilisateurs peuvent surveiller les performances des applications et recevoir des notifications en cas de problème. HertzBeat est également très flexible et peut être configuré pour surveiller n’importe quel type d’application ou de service. La puissance de l’architecture HertzBeat permet aux développeurs de créer des systèmes de surveillance personnalisés pour leurs applications.

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Initiation à AWS CodeCommit et GitKraken: Compétences essentielles pour tout développeur

Apprenez les compétences essentielles pour tout développeur: initiation à AWS CodeCommit et GitKraken! Découvrez comment tirer le meilleur parti de ces outils.

Git est un système de gestion de code source qui suit les modifications apportées à sa base de code et qui permet la collaboration avec d’autres membres d’équipe. Il est couramment utilisé pour la gestion de code source dans le développement logiciel, mais il peut suivre les modifications apportées à n’importe quel ensemble de fichiers. Dans un système de contrôle de version, chaque fois qu’un fichier est modifié, une nouvelle version est créée et enregistrée. Cela permet aux utilisateurs de revenir aux versions précédentes du fichier et de permettre à plusieurs ingénieurs de collaborer simultanément sans se chevaucher.

Git est un système de gestion de code source qui enregistre les modifications apportées à la base de code et permet la collaboration entre les membres d’une équipe. Il est communément utilisé pour la gestion de code source dans le développement logiciel, mais peut suivre les changements apportés à n’importe quel ensemble de fichiers.

Dans un système de contrôle de version, chaque fois qu’un fichier est modifié, une nouvelle version est créée et enregistrée. Cela permet aux utilisateurs de revenir aux versions précédentes du fichier et de permettre à plusieurs ingénieurs de collaborer simultanément sans se chevaucher.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que l’utilisation de Git pour le test est très pratique. En effet, cela permet aux développeurs de tester leurs modifications avant de les intégrer à la version principale. De plus, lorsque des erreurs sont détectées, il est facile de revenir à une version antérieure et de corriger le problème. Enfin, le système de contrôle de version permet aux développeurs d’effectuer des tests unitaires sur leurs modifications avant de les intégrer à la version principale.

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gRPC côté client

Le gRPC côté client offre une communication efficace et sécurisée entre un client et un serveur. Il permet une communication rapide et fiable entre les deux parties.

## Sans un standard de validation de schéma, nous devons tomber en arrière sur la validation manuelle dans le code

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je suis très intéressé par les données et leur traitement. Les composants de communication inter-systèmes qui utilisent REST sérialisent leur charge utile en JSON. À l’heure actuelle, JSON manque d’un standard de validation de schéma largement utilisé : le schéma JSON n’est pas répandu. La validation de schéma standard permet de déléguer la validation à une bibliothèque tiers et d’en finir avec elle. Sans celle-ci, nous devons revenir à la validation manuelle dans le code. Pire encore, nous devons garder le code de validation synchronisé avec le schéma.

XML dispose d’une validation de schéma hors boîte : un document XML peut déclarer une grammaire à laquelle il doit se conformer. SOAP, étant basé sur XML, en bénéficie également. Les technologies XML et SOAP sont très populaires et largement utilisées dans les entreprises et les organisations pour leurs systèmes d’information. Cependant, JSON est devenu le format de données préféré pour les communications inter-systèmes, car il est plus léger et plus facile à manipuler que XML.

Heureusement, des outils tels que JSON Schema sont disponibles pour fournir une validation de schéma pour JSON. JSON Schema est un format de description de données qui permet aux développeurs de décrire le contenu des données JSON qu’ils attendent. Il fournit une syntaxe pour décrire les données et permet aux développeurs de valider des données JSON afin de s’assurer qu’elles sont conformes à la structure attendue. En outre, il existe des bibliothèques pour la plupart des langages de programmation qui peuvent être utilisées pour valider automatiquement les données JSON contre un schéma.

JSON Schema est donc un outil très utile pour les développeurs qui travaillent avec des données JSON. Il permet aux développeurs de décrire le contenu des données qu’ils attendent et de valider automatiquement les données pour s’assurer qu’elles sont conformes à la structure attendue. Cela peut grandement simplifier le processus de développement et réduire le temps nécessaire pour tester et déboguer les applications qui utilisent des données JSON.

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Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate et Lambda sont deux technologies très populaires parmi les développeurs cloud. Quel est le meilleur pour votre projet ? Découvrons qui sera le vainqueur !

## Comparaison Fargate vs Lambda dans l’espace sans serveur

Quelles sont les différences entre Fargate et Lambda ?

Fargate et Lambda sont deux options de calcul sans serveur populaires disponibles dans l’écosystème AWS. Bien que les deux outils offrent un calcul sans serveur, ils diffèrent en ce qui concerne les cas d’utilisation, les limites opérationnelles, les allocations de ressources d’exécution, le prix et les performances. Fargate est une moteur de calcul sans serveur proposé par Amazon qui vous permet de gérer efficacement les conteneurs sans les tracas de la mise en provision des serveurs et de l’infrastructure sous-jacente. Lambda, quant à lui, est une plateforme de calcul sans serveur qui vous permet d’exécuter du code sans avoir à gérer des serveurs. Lambda est conçu pour prendre en charge des charges de travail à courtes durées et à faible consommation de ressources.

Quelle est la meilleure option pour l’architecture ?

Lorsqu’il s’agit de choisir entre Fargate et Lambda, il est important de comprendre leurs différences et leurs avantages. Pour les applications à longue durée et à haute consommation de ressources, Fargate est la meilleure option car il offre une gestion des conteneurs plus efficace et une meilleure performance. Cependant, pour les applications à courtes durées et à faible consommation de ressources, Lambda est la meilleure option car il offre une exécution plus rapide et une meilleure utilisation des ressources. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépend des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture. Il est important de prendre en compte le coût, la performance et les fonctionnalités avant de prendre une décision finale.

Quelle que soit l’application ou l’architecture que vous souhaitez mettre en place, Fargate et Lambda sont tous deux des outils puissants qui peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que ces outils sont très utiles pour créer des applications modernes et évolutives. Fargate et Lambda offrent tous les deux des fonctionnalités avancées qui peuvent être utilisées pour créer des architectures robustes et flexibles. Les deux outils sont faciles à utiliser et peuvent être intégrés à d’autres services AWS pour offrir une expérience utilisateur optimale. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépendra des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture.

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Utiliser GPT-3 dans nos applications.

GPT-3 est une technologie révolutionnaire qui peut être intégrée dans nos applications pour améliorer leurs performances et leur fonctionnalité. Découvrons comment l’utiliser !

Bienvenue à un nouvel épisode sur l’intelligence artificielle. Comme je l’ai expliqué dans mon précédent article, GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) est un modèle de traitement du langage de pointe développé par OpenAI. Il a été entraîné sur une grande quantité de données et peut générer du texte similaire à celui des humains sur une large gamme de sujets. L’une des façons d’accéder aux capacités de GPT-3 est via son API, qui permet aux développeurs d’intégrer facilement GPT-3 dans leurs applications.

Dans cet article, nous fournirons un guide détaillé sur la façon d’utiliser l’API GPT-3, y compris comment configurer votre clé API, générer des réponses et accéder au texte généré. À la fin de cet article, nous aurons une base pour savoir comment utiliser GPT-3 dans nos propres projets et applications.

## Guide détaillé pour utiliser l’API GPT-3

Bienvenue dans un nouvel article sur l’intelligence artificielle. Comme je l’ai expliqué dans mon précédent article, GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) est un modèle de traitement du langage de pointe développé par OpenAI. Il a été entraîné sur une grande quantité de données et peut générer du texte similaire à celui des humains sur une large gamme de sujets. L’une des façons d’accéder aux capacités de GPT-3 est via son API, qui permet aux développeurs d’intégrer facilement GPT-3 dans leurs applications.

Dans cet article, nous fournirons un guide détaillé sur la façon d’utiliser l’API GPT-3, y compris comment configurer votre clé API, générer des réponses et accéder au texte généré. À la fin de cet article, nous aurons une base pour savoir comment utiliser GPT-3 dans nos propres projets et applications.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je voudrais partager mon expérience avec l’API GPT-3. Pour commencer, vous devez créer un compte OpenAI et obtenir votre clé API. Une fois que vous avez votre clé API, vous pouvez l’utiliser pour accéder à l’API GPT-3 et générer des réponses à partir de données textuelles. Vous pouvez également spécifier des paramètres supplémentaires pour contrôler le type de réponse que vous souhaitez obtenir. Par exemple, vous pouvez spécifier le nombre de mots que vous souhaitez générer, le type de langage à utiliser et le type de contenu que vous souhaitez obtenir.

Une fois que vous avez généré des réponses à partir de l’API GPT-3, vous pouvez les afficher dans votre application ou les enregistrer dans un fichier pour une utilisation ultérieure. Vous pouvez également utiliser ces réponses pour entraîner un modèle personnalisé qui peut être utilisé pour générer des réponses plus spécifiques à des questions spécifiques. Enfin, vous pouvez également utiliser ces réponses pour créer des applications plus intelligentes qui peuvent comprendre et répondre aux questions des utilisateurs.

En conclusion, l’API GPT-3 est un outil puissant qui peut être utilisé pour créer des applications plus intelligentes et plus interactives. Il offre aux développeurs une façon simple et rapide d’accéder aux capacités de GPT-3 et de générer des réponses à partir de données textuelles. En utilisant cette API, les développeurs peuvent créer des applications plus intelligentes et plus interactives qui peuvent comprendre et répondre aux questions des utilisateurs.

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Développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices

Le développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices offre une solution flexible et évolutive pour répondre aux besoins des entreprises.

Dans une architecture de microservices, le code est divisé en petites unités. Ces morceaux de code peuvent être développés en isolation et expédiés indépendamment en production, ce qui réduit les dépendances entre les équipes – le résultat: un développement de fonctionnalités rapide et un temps de mise sur le marché plus rapide.

Bien que l’architecture des microservices apporte de nombreux avantages, la réalité est que ces avantages tendent à diminuer à l’échelle. En particulier, plus un organisme a de microservices, plus il est difficile de s’assurer que les modifications fonctionnent ensemble dans leur ensemble.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que l’architecture microservices est une solution très populaire pour les développeurs. Cette architecture consiste à diviser le code en petites unités qui peuvent être développées et mises en production indépendamment, ce qui réduit les dépendances entre les équipes et permet un développement plus rapide des fonctionnalités et une plus grande rapidité sur le marché.

Cependant, il est important de comprendre que ces avantages diminuent à mesure que la taille de l’organisation augmente. Plus il y a de microservices, plus il est difficile de s’assurer que les changements fonctionnent ensemble. C’est pourquoi il est important d’utiliser une base de données pour gérer ces microservices. Une base de données permet d’organiser et de stocker les informations sur les microservices, ce qui facilite leur gestion et leur maintenance. Elle permet également aux développeurs de voir comment les différents microservices interagissent entre eux et comment les changements affectent le système dans son ensemble.

Enfin, une base de données peut également être utilisée pour surveiller et analyser l’utilisation des microservices. Les développeurs peuvent ainsi suivre l’utilisation des microservices et identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent trop importants. De plus, les données collectées peuvent être utilisées pour améliorer les performances des microservices et pour prendre des décisions basées sur des données. En bref, une base de données est un outil essentiel pour gérer et surveiller les microservices à grande échelle.

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11 commandes Git que chaque développeur doit connaître

Les développeurs doivent connaître les 11 commandes Git essentielles pour travailler efficacement. Apprenez-les et devenez un expert en versionnage !

Git : Un système de contrôle de version qui est devenu un outil essentiel pour les développeurs du monde entier. Il permet aux développeurs de suivre les modifications apportées à la base de code d’un projet, de collaborer avec d’autres sur la même base de code et de revenir en arrière lorsque nécessaire. Voici les 11 meilleurs commandes Git que tout développeur devrait connaître.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que Git est un système de contrôle de version qui est devenu un outil essentiel pour les développeurs à travers le monde. Il permet aux développeurs de suivre les modifications apportées à la base de code d’un projet, de collaborer avec d’autres sur la même base de code et de revenir en arrière si nécessaire.

C’est pourquoi je voudrais partager avec vous les 11 commandes Git que tout développeur devrait connaître. La première est « git init », qui permet de créer un nouveau dépôt Git. Ensuite, il y a « git clone » qui permet de cloner un dépôt existant sur votre ordinateur. La troisième commande est « git add », qui permet d’ajouter des fichiers à un dépôt. La quatrième est « git commit », qui permet d’enregistrer les modifications apportées à un dépôt. La cinquième est « git push », qui permet d’envoyer des modifications vers un dépôt distant. La sixième est « git pull », qui permet de récupérer des modifications depuis un dépôt distant. La septième est « git branch », qui permet de créer une nouvelle branche dans un dépôt. La huitième est « git checkout », qui permet de basculer entre les branches d’un dépôt. La neuvième est « git merge », qui permet de fusionner des branches dans un dépôt. La dixième est « git log », qui permet d’afficher l’historique des commits d’un dépôt. Et enfin, la onzième est « git status », qui permet d’afficher l’état actuel du dépôt.

En tant que développeur, maîtriser ces commandes Git est essentiel pour travailler efficacement avec le code et pour collaborer avec d’autres développeurs. Grâce à ces commandes, vous serez en mesure de gérer facilement vos projets et de partager votre code avec d’autres personnes. Vous serez également en mesure de récupérer des modifications et de revenir en arrière si nécessaire. Ces commandes sont donc essentielles pour tout développeur qui souhaite travailler avec le code et le partager avec d’autres.

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