Articles

Réparer les installations ratées des mises à jour cumulatives et de sécurité Exchange

Réparer les installations ratées des mises à jour cumulatives et de sécurité Exchange

,

Réparer les installations ratées des mises à jour cumulatives et de sécurité Exchange peut être un défi. Découvrez comment le résoudre facilement!

Problèmes et erreurs courants lors de l’installation des mises à jour Exchange et leurs solutions

Pour corriger les serveurs Exchange contre les menaces connues et corriger les bogues et les vulnérabilités, Microsoft publie des mises à jour cumulatives et de sécurité régulièrement. Ces mises à jour fournissent également de nouvelles fonctionnalités, des correctifs de sécurité et divers autres correctifs. Habituellement, l’installation de ces mises à jour se déroule sans problème si elle est effectuée avec une planification et un processus appropriés. Cependant, parfois, vous pouvez rencontrer des problèmes pendant et après l’installation de ces mises à jour. Dans cet article, nous allons lister certains problèmes courants que vous pouvez rencontrer lors de l’installation des mises à jour CU et SU et les solutions possibles pour les résoudre.

Problèmes et erreurs courants lors de l’installation des mises à jour Exchange et leurs solutions

Ci-dessous, nous avons mentionné certains problèmes courants que vous pouvez rencontrer lors de l’installation des mises à jour cumulatives et de sécurité sur le serveur Exchange, ainsi que leurs solutions. 

Le premier problème que vous pouvez rencontrer est le logiciel antivirus qui bloque l’installation des mises à jour. Cela peut se produire si le logiciel antivirus est mis à jour avec des signatures qui bloquent le téléchargement et l’installation des mises à jour. Pour résoudre ce problème, vous devez désactiver temporairement le logiciel antivirus avant d’installer les mises à jour. Une fois l’installation terminée, vous pouvez réactiver le logiciel antivirus.

Un autre problème courant est une erreur liée au service Windows Update. Si le service Windows Update ne fonctionne pas correctement, vous ne pourrez pas installer les mises à jour. Pour résoudre ce problème, vous devez vérifier si le service Windows Update est en cours d’exécution et s’il est configuré pour démarrer automatiquement. Vous pouvez également exécuter la commande «net start wuauserv» pour démarrer le service.

Enfin, si vous obtenez une erreur disant que la mise à jour ne peut pas être installée car elle n’est pas compatible avec votre système, vous devez vérifier si votre système est à jour. Vous devez également vérifier si votre système a suffisamment d’espace disque disponible pour installer la mise à jour. Si vous ne disposez pas d’espace disque suffisant, vous devrez libérer de l’espace disque avant d’installer la mise à jour.

Source de l’article sur DZONE

/par
Construire des architectures analytiques pour alimenter des applications temps réel

Construire des architectures analytiques pour alimenter des applications temps réel

,

Construire des architectures analytiques pour alimenter des applications temps réel est une tâche complexe qui nécessite une planification minutieuse et une mise en œuvre rigoureuse.

Comprendre le rôle des analyses hors ligne

Testing the Efficiency of Offline Analytics

In order to ensure that an offline analytics architecture is efficient and cost-effective, it’s important to test its performance and scalability. This can be done by running a series of tests that measure the time it takes to process a given dataset, as well as the accuracy of the results. These tests should be conducted on a regular basis to ensure that the architecture is able to handle the increasing volume and complexity of data. Additionally, it’s important to test the architecture’s ability to integrate with existing systems and applications, as well as its ability to scale up or down as needed.

Conclusion

Offline analytics architectures are essential for preparing and enhancing data before it’s ready for real-time application. Testing the efficiency and scalability of such architectures is key to ensuring that they can handle the increasing volume and complexity of data. By running regular tests and monitoring the performance of the architecture, businesses can ensure that their data is ready for real-time insights and applications.

Comprendre le rôle des analyses hors ligne

Les analyses hors ligne impliquent le processus de collecte, de traitement et d’analyse de grands volumes de données de manière par lots, souvent sur des périodes plus longues. Cela contraste avec les analyses en temps réel, qui se concentrent sur l’analyse des données lorsqu’elles sont générées, avec des résultats immédiats. Bien que les analyses en temps réel offrent l’avantage d’une prise de conscience rapide, les analyses hors ligne fournissent la base sur laquelle ces informations sont construites. Les architectures d’analyse hors ligne sont conçues pour gérer des jeux de données volumineux, nettoyer et transformer les données et générer des résultats agrégés qui peuvent ensuite être exploités dans des applications en temps réel.

Tester l’efficacité des analyses hors ligne

Pour s’assurer que les architectures d’analyse hors ligne sont efficaces et rentables, il est important de tester leurs performances et leur évolutivité. Cela peut être fait en exécutant une série de tests qui mesurent le temps nécessaire pour traiter un jeu de données donné, ainsi que la précision des résultats. Ces tests doivent être effectués régulièrement pour s’assurer que l’architecture est capable de gérer le volume et la complexité croissants des données. De plus, il est important de tester la capacité de l’architecture à s’intégrer aux systèmes et applications existants, ainsi qu’à son aptitude à évoluer vers le haut ou vers le bas selon les besoins.

Conclusion

Les architectures d’analyse hors ligne sont essentielles pour préparer et améliorer les données avant qu’elles ne soient prêtes pour une application en temps réel. Tester l’efficacité et la scalabilité de ces architectures est essentiel pour s’assurer qu’elles peuvent gérer le volume et la complexité croissants des données. En exécutant des tests réguliers et en surveillant les performances de l’architecture, les entreprises peuvent s’assurer que leurs données sont prêtes pour des informations et des applications en temps réel.

Source de l’article sur DZONE

/par
L'IA et l'IA générative : le voyage et le fonctionnement.

L’IA et l’IA générative : le voyage et le fonctionnement.

,

L’IA et l’IA générative sont des technologies qui offrent de nouvelles possibilités de voyage et de fonctionnement. Découvrons ensemble leurs avantages et leurs limites.

Ces dernières années, les technologies et services de pointe ont considérablement changé leurs directions, dynamiques et cas d’utilisation. Il est clair que la dernière vague d’adoption technologique mondiale par les industries est submergée par l’intelligence artificielle (IA) et ses différentes formes. L’IA s’intègre de plus en plus dans le tissu de notre vie quotidienne, changeant la façon dont nous vivons et travaillons. Cet article discute des bases de l’IA / ML, de son utilisation, de l’évolution de l’IA générative, de l’ingénierie prompte et de LangChain.

Machine Learning (ML) is a subset of AI that uses algorithms to learn from data and make predictions. ML algorithms are used to identify patterns in large datasets and then use those patterns to make predictions about future data. ML algorithms can be used to identify customer preferences, detect fraud, and recommend products.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

L’intelligence artificielle (IA) est la capacité de simuler l’intelligence humaine et les processus de pensée tels que l’apprentissage et la résolution de problèmes. Il peut effectuer des tâches complexes qui historiquement ne pouvaient être effectuées que par des humains. Grâce à l’IA, un système non humain utilise des approches mathématiques et logiques pour simuler la raisonnement que les gens utilisent pour apprendre de nouvelles informations et prendre des décisions.

L’apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes pour apprendre des données et effectuer des prédictions. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données et ensuite utiliser ces modèles pour effectuer des prédictions sur des données futures. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour identifier les préférences des clients, détecter la fraude et recommander des produits.

L’évolution de l’intelligence générative et le LangChain

L’intelligence générative (GI) est une forme avancée d’IA qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de générer des résultats sans être explicitement programmés pour le faire. Les systèmes GI peuvent apprendre à partir de données complexes et générer des résultats qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions ou même créer des produits. Les systèmes GI sont utilisés pour la recherche, le développement de produits, la prise de décision et la gestion des bases de données.

Le LangChain est une technologie basée sur l’IA qui permet aux systèmes informatiques d’analyser les données textuelles et de les transformer en informations utiles. Le LangChain peut être utilisé pour extraire des informations à partir de documents, d’articles, de messages et même de conversations. Il peut également être utilisé pour générer des rapports, des recommandations et des prédictions basés sur les données textuelles.

En conclusion, l’IA et l’apprentissage automatique sont en train de révolutionner le monde numérique. Les technologies telles que l’intelligence générative et le LangChain offrent aux entreprises une variété de possibilités pour tirer parti des données et améliorer leurs opérations. Ces technologies sont en train de transformer radicalement la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et leurs bases de données.

Source de l’article sur DZONE

/par
Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes

Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes

,

Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes est une tâche importante pour garantir le bon fonctionnement de votre application. Découvrez comment le faire facilement!

## Kubernetes Custom Resource Definitions (CRDs) : Un tutoriel

First, you’ll need to define the custom resource. This is done using the Kubernetes API, which is a declarative way of defining objects. You’ll need to provide the name of the resource, its fields, and any validation rules you want to apply. Once you’ve defined the resource, you can create instances of it using the Kubernetes API.

Next, you’ll need to create a controller for the CRD. This is a piece of code that will watch for changes to the custom resource and take action accordingly. For example, if you create a new instance of the resource, the controller could create a new pod or service based on the data in the resource. The controller can also be used to update existing resources when their data changes.

Finally, you’ll need to deploy the controller. This is done using the Kubernetes API, and it will allow the controller to start watching for changes to the custom resource. Once deployed, the controller will be able to take action based on changes to the custom resource.

Kubernetes est une plateforme open-source populaire utilisée pour automatiser le déploiement, le dimensionnement et la gestion des applications conteneurisées. Il fournit une puissante API pour gérer les ressources, mais parfois ses ressources intégrées ne sont pas suffisantes pour votre cas d’utilisation. C’est là que les définitions de ressources personnalisées (CRD) de Kubernetes entrent en jeu. Les CRD vous permettent de définir vos propres ressources personnalisées, qui peuvent être gérées de la même manière que les ressources intégrées telles que les pods et les services.

Dans ce tutoriel, nous allons passer en revue les étapes pour mettre en œuvre une CRD Kubernetes.

Tout d’abord, vous devrez définir la ressource personnalisée. Cela se fait à l’aide de l’API Kubernetes, qui est une manière déclarative de définir des objets. Vous devrez fournir le nom de la ressource, ses champs et toutes les règles de validation que vous souhaitez appliquer. Une fois la ressource définie, vous pouvez créer des instances de celle-ci à l’aide de l’API Kubernetes.

Ensuite, vous devrez créer un contrôleur pour la CRD. Il s’agit d’un morceau de code qui surveillera les modifications apportées à la ressource personnalisée et agira en conséquence. Par exemple, si vous créez une nouvelle instance de la ressource, le contrôleur peut créer un nouveau pod ou un nouveau service en fonction des données de la ressource. Le contrôleur peut également être utilisé pour mettre à jour les ressources existantes lorsque leurs données changent.

Enfin, vous devrez déployer le contrôleur. Cela se fait à l’aide de l’API Kubernetes et permettra au contrôleur de commencer à surveiller les modifications apportées à la ressource personnalisée. Une fois déployé, le contrôleur sera en mesure d’agir en fonction des modifications apportées à la ressource personnalisée.

Les CRD Kubernetes offrent une grande flexibilité et permettent aux développeurs d’utiliser des données personnalisées pour gérer leurs applications sur Kubernetes. Les CRD peuvent être utilisés pour créer des objets personnalisés tels que des bases de données, des services réseau ou des services d’analyse. Les contrôleurs associés

Source de l’article sur DZONE

/par
4 Règles pour Diriger des Équipes Dev en Période Économique Difficile

4 Règles pour Diriger des Équipes Dev en Période Économique Difficile

,

Diriger une équipe de développement en période économique difficile peut être un défi. Voici 4 règles pour vous aider à y parvenir !

Une perspective peu reluisante pour de nombreuses entreprises technologiques en 2023

## Une perspective peu reluisante pour de nombreuses entreprises technologiques en 2023

Michael Stahkne explained that communication should be frequent and transparent. He believes that “it’s important to be honest and open about the challenges the company is facing and the decisions that need to be made.” This helps to create a sense of trust and understanding between the leadership and the team.

Carolyn Vo agreed, adding that “it’s important to be clear about the decisions you’re making and why you’re making them.” She also suggested that leaders should “take the time to explain the context of the decisions, so that everyone understands why they are being made.”

2. Utiliser des bases de données pour prendre des décisions éclairées

Les dirigeants doivent prendre des décisions en temps de crise et il est important qu’ils disposent des informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées. Lewis Tuff a expliqué que les bases de données sont un outil précieux pour les leaders car elles leur permettent d’accéder à des informations précises et à jour.

Il a expliqué que les bases de données peuvent être utilisées pour collecter des données sur les performances des employés et les tendances du marché, ce qui peut aider les dirigeants à prendre des décisions plus éclairées. Il a également souligné que les bases de données peuvent être utilisées pour surveiller les performances des produits et des services, ce qui peut aider les dirigeants à prendre des décisions plus judicieuses.

3. Faire preuve de flexibilité et d’adaptabilité

Les dirigeants doivent être flexibles et adaptables en temps de crise. Carolyn Vo a expliqué que les dirigeants doivent être prêts à modifier leurs plans en fonction des circonstances changeantes. Elle a souligné que les dirigeants doivent être prêts à s’adapter aux changements et à prendre des mesures rapides pour s’assurer que l’entreprise reste compétitive.

Michael Stahkne a également souligné l’importance de la flexibilité et de l’adaptabilité en temps de crise. Il a expliqué que les dirigeants doivent être prêts à prendre des risques calculés et à s’adapter aux changements du marché et à l’environnement concurrentiel. Il a également souligné l’importance d’utiliser des bases de données pour prendre des décisions éclairées et de se concentrer sur la recherche de nouvelles opportunités pour l’entreprise.

Source de l’article sur DZONE

/par
Test des données : la composante manquante de qualité

Test des données : la composante manquante de qualité

,

des logiciels.

Le test des données est un élément essentiel pour garantir la qualité des logiciels. C’est la composante manquante pour assurer leur fiabilité et leur robustesse.

Qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, MDM, CRM et autres projets centrés sur les données. Cependant, la qualité des données est souvent ignorée dans le développement jusqu’à ce que le système soit pleinement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il y avait peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composantes, l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus en profondeur et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

La qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, le MDM, le CRM et d’autres projets axés sur les données. Cependant, DQ est souvent ignoré dans le développement jusqu’à ce que le système soit entièrement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il n’y avait que peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composants : l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus profondément et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

L’assurance qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits répondent aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, l’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Ces outils permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

Le contrôle qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits sont conformes aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Les contrôles de qualité peuvent inclure des tests tels que la vérification de l’intégrité des données, la vérification de la cohérence des données et la vérification de la validité des données. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

En conclusion, l’assurance qualité et le contrôle qualité sont essentiels pour garantir la qualité des données. L’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises. Enfin, pour garantir une bonne qualité des données, il est important d’utiliser à la fois l’assurance qualité et le contrôle qualité.

Source de l’article sur DZONE

/par
Guide d'automatisation Jira avec exemples

Guide d’automatisation Jira avec exemples

,

Découvrez comment automatiser votre flux de travail Jira avec des exemples pratiques et faciles à suivre. Apprenez à optimiser votre productivité !

Les défauts de Jira ont été critiqués par de nombreux concurrents comme monday.com. Pourtant, il y a une raison pour laquelle Atlassian domine le marché de la gestion de projet avec un impressionnant 86,63 % sur le marché du suivi des bogues et des problèmes : la flexibilité et la personnalisation de leurs solutions.

Jira Automation 101

L’automatisation de Jira est une fonction sans code qui permet aux utilisateurs de Jira de créer des conditions « si ceci, alors cela » basées sur une large sélection d’événements et de déclencheurs, par exemple, un problème déplacé de « à faire » à « en cours » ou toutes les sous-tâches d’un problème parent déplacées vers « terminé ».

Jira Automation est une fonctionnalité sans code qui permet aux utilisateurs de Jira de créer des conditions « si ceci, alors cela » basées sur une large sélection d’événements et de déclencheurs, par exemple, un problème qui est déplacé de « à faire » à « en cours » ou toutes les sous-tâches d’une demande parente qui sont déplacées vers « terminé ». Cette fonctionnalité est très pratique pour automatiser les processus et les flux de travail complexes, et elle peut être personnalisée et adaptée aux besoins spécifiques de l’utilisateur.

Les avantages de Jira Automation

Jira Automation est très utile pour automatiser les processus et les flux de travail complexes. Il peut être personnalisé et adapté aux besoins spécifiques de l’utilisateur. Il permet également aux utilisateurs de créer des rapports personnalisés et des tableaux de bord pour suivre leurs projets. En outre, Jira Automation est intégré à la base de données Jira, ce qui signifie que les données sont stockées en toute sécurité et peuvent être facilement consultées à tout moment. Cela permet aux utilisateurs de gagner du temps et d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin. De plus, Jira Automation est facile à apprendre et à utiliser, ce qui en fait un outil très pratique pour les utilisateurs débutants.

En conclusion, Jira Automation est une fonctionnalité très pratique qui permet aux utilisateurs de Jira d’automatiser leurs processus et leurs flux de travail complexes. Il offre une grande flexibilité et personnalisation, ce qui en fait un outil très utile pour les utilisateurs. En outre, il est intégré à la base de données Jira, ce qui permet aux utilisateurs d’accéder rapidement aux informations dont ils ont besoin. C’est pourquoi Jira est l’un des outils de gestion de projet les plus populaires sur le marché.

Source de l’article sur DZONE

/par
Sécurité des API : pourquoi c'est un sujet d'actualité ?

Sécurité des API : pourquoi c’est un sujet d’actualité ?

,

La sécurité des API est un sujet d’actualité de plus en plus important. La protection des données et des systèmes est essentielle pour garantir la confidentialité et la sécurité des utilisateurs.

Préparation pour Black Hat 2023, il semble que la sécurité API sera un problème clé. Voici ce que vous devez savoir. Qu’est-ce qu’une API?

API security is a critical issue for any organization that uses APIs to connect applications and databases. APIs are the gateways through which applications and databases communicate, and if they are not properly secured, malicious actors can gain access to sensitive data.

API security is a complex issue, and there are many different approaches to securing APIs. Here are some of the most important steps you can take to ensure your API is secure:

1. Authenticate users: Authentication is the process of verifying the identity of a user before allowing them to access an application or database. This can be done using a variety of methods, such as username/password combinations, two-factor authentication, or biometric authentication.

2. Implement authorization: Authorization is the process of granting access to specific resources or functions within an application or database. This can be done by assigning roles and permissions to users, or by using access control lists (ACLs).

3. Encrypt data: Encryption is the process of transforming data into a form that is unreadable to anyone except those with the correct decryption key. This ensures that even if malicious actors gain access to the data, they will not be able to read it.

4. Monitor activity: Monitoring is the process of tracking user activity within an application or database. This can be done using log files, audit trails, or other tools. Monitoring allows you to detect suspicious activity and take action before any damage is done.

5. Test regularly: Testing is the process of verifying that an application or database is functioning correctly. This can be done using automated testing tools, manual testing, or both. Regular testing helps ensure that any vulnerabilities are identified and addressed before they can be exploited.

Préparation pour Black Hat 2023, il semble que la sécurité des API sera un point clé. Voici ce que vous devez savoir.

Qu’est-ce qu’une API ?

Une API, ou interface de programmation d’application, est un ensemble de définitions et de protocoles pour construire et intégrer des logiciels d’application. Une API définit comment deux morceaux de logiciel peuvent interagir l’un avec l’autre. Il spécifie les méthodes, fonctions et structures de données qui sont disponibles pour l’utilisation, ainsi que les règles pour la façon dont ces méthodes et fonctions peuvent être utilisées.

La sécurité des API est un problème critique pour toute organisation qui utilise des API pour connecter des applications et des bases de données. Les API sont les portes d’entrée par lesquelles les applications et les bases de données communiquent, et si elles ne sont pas correctement sécurisées, des acteurs malveillants peuvent accéder à des données sensibles.

La sécurité des API est un problème complexe, et il existe de nombreuses approches différentes pour sécuriser les API. Voici quelques-unes des étapes les plus importantes que vous pouvez prendre pour vous assurer que votre API est sécurisée :

1. Authentifier les utilisateurs : L’authentification est le processus de vérification de l’identité d’un utilisateur avant de lui permettre d’accéder à une application ou à une base de données. Cela peut être fait à l’aide d’une variété de méthodes, telles que des combinaisons nom d’utilisateur / mot de passe, une authentification à deux facteurs ou une authentification biométrique.

2. Mettre en œuvre l’autorisation : L’autorisation est le processus d’octroi d’accès à des ressources ou des fonctions spécifiques dans une application ou une base de données. Cela peut être fait en attribuant des rôles et des autorisations aux utilisateurs ou en utilisant des listes de contrôle d’accès (ACL).

3. Chiffrer les données : Le chiffrement

Source de l’article sur DZONE

/par
Résoudre le casse-tête de sécurité Kubernetes.

Résoudre le casse-tête de sécurité Kubernetes.

,

Kubernetes est une technologie de sécurité complexe, mais résoudre le casse-tête peut être réalisé avec une bonne compréhension des principes de base et une planification adéquate.

Les avantages de l’adoption des pratiques cloud-native ont été discutés par des professionnels de l’industrie ad nauseam, chacun vantant sa capacité à réduire les coûts, à facilement évoluer et à stimuler l’innovation comme jamais auparavant. Facile à dire qu’à faire.

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je suis convaincu que l’adoption des pratiques natives du cloud est un pas important vers le développement et l’innovation. Les avantages de cette adoption sont nombreux et ont été abondamment discutés par les professionnels de l’industrie : réduction des coûts, possibilité de scalabilité et de stimulation de l’innovation. Mais, comme on dit, c’est plus facile à dire qu’à faire.

Le développement et l’utilisation de logiciels natives du cloud est une étape essentielle pour tirer pleinement parti des avantages du cloud. Les logiciels natives du cloud sont conçus pour être exécutés sur un environnement cloud et sont conçus pour tirer parti des fonctionnalités spécifiques du cloud. Les logiciels natives du cloud offrent une plus grande flexibilité et une meilleure scalabilité que les solutions traditionnelles, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts et de répondre plus rapidement aux besoins changeants des clients.

En outre, les logiciels natives du cloud permettent aux entreprises de bénéficier d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité. Les logiciels natives du cloud sont conçus pour être exécutés sur un environnement cloud sécurisé et peuvent être mis à jour en temps réel pour répondre aux exigences de sécurité les plus strictes. De plus, les logiciels natives du cloud peuvent être mis à l’échelle en fonction des besoins changeants des entreprises, ce qui permet aux entreprises de bénéficier d’une meilleure disponibilité et d’une plus grande fiabilité.

Enfin, les logiciels natives du cloud permettent aux entreprises de bénéficier d’une plus grande flexibilité et d’une plus grande agilité. Les logiciels natives du cloud peuvent être déployés rapidement et à moindre coût, ce qui permet aux entreprises de répondre rapidement aux besoins changeants des clients et de s’adapter rapidement aux nouvelles technologies. De plus, les logiciels natives du cloud peuvent être intégrés facilement avec d’autres systèmes et applications, ce qui permet aux entreprises de tirer pleinement parti des avantages du cloud.

En conclusion, l’adoption des pratiques natives du cloud est essentielle pour tirer pleinement parti des avantages du cloud. Les logiciels natives du cloud offrent une plus grande flexibilité, une meilleure scalabilité, une meilleure sécurité et une meilleure disponibilité. De plus, ils permettent aux entreprises de bénéficier d’une plus grande agilité et d’une plus grande flexibilité pour répondre aux besoins changeants des clients.

Source de l’article sur DZONE

/par
gRPC côté client

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.

Source de l’article sur DZONE

/par