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Tests unitaires et composants d'IBM App Connect Enterprise

Tests unitaires et composants d’IBM App Connect Enterprise

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Les tests unitaires et les composants d’IBM App Connect Enterprise offrent une solution complète pour la mise en œuvre et le déploiement de solutions intégrées.

Intégration des flux souvent interagir avec plusieurs services externes tels que des bases de données, gestionnaires de files d’attente MQ, régions CICS, etc., et le test des flux a historiquement exigé que tous les services soient disponibles lors de l’exécution des tests. Cela fournit un haut degré de confiance que les flux se comportent correctement pour les scénarios testés, mais le nombre de scénarios qui peuvent être testés de cette façon est souvent trop petit pour fournir une confiance suffisante que la solution globale se comportera correctement dans toutes (ou même la plupart) des circonstances. Le test unitaire avec des services simulés est une solution courante à ce problème dans le monde du développement d’applications, mais les solutions d’intégration peuvent nécessiter un style de test intermédiaire en raison du grand nombre d’interactions de service et des modèles de réutilisation courants dans le monde de l’intégration. Le développement App Connect Enterprise a commencé à appeler ces «tests de composants» il y a quelque temps: des tests unitaires qui testent des sections légèrement plus grandes de code et (à la différence des tests unitaires purs) sont autorisés à communiquer avec des services externes. Cet article tentera d’illustrer cette approche en utilisant une base de données comme exemple de service.

L’intégration des flux nécessite souvent l’interaction avec de multiples services externes tels que des bases de données, des gestionnaires de files d’attente MQ, des régions CICS, etc. La mise à l’essai des flux a historiquement nécessité que tous ces services soient disponibles lors des tests. Cela offre une grande confiance quant au fonctionnement correct des flux pour les scénarios testés, mais le nombre de scénarios qui peuvent être testés de cette manière est souvent trop faible pour donner une confiance suffisante quant au bon fonctionnement de la solution globale dans toutes les circonstances (ou même la plupart).

Le test unitaire avec des services simulés est une solution courante à ce problème dans le monde du développement d’applications, mais les solutions d’intégration peuvent nécessiter un style de test intermédiaire en raison du grand nombre d’interactions entre les services et des modèles de réutilisation courants dans le monde de l’intégration. Le développement d’App Connect Enterprise a commencé à appeler ces «tests composants» il y a un certain temps : des tests unitaires qui testent des sections légèrement plus grandes de code et (à la différence des tests unitaires purs) sont autorisés à communiquer avec des services externes. Cet article tentera d’illustrer cette approche à l’aide d’une base de données en tant que service d’exemple.

L’architecture des tests composants est relativement simple. Au lieu de tester le code en interagissant avec un service externe réel, un service simulé est utilisé à sa place. Les services simulés peuvent être écrits pour répondre à des requêtes spécifiques et retourner des données prédéfinies ou générées dynamiquement. Les tests composants peuvent alors être écrits pour tester le code en interagissant avec le service simulé, ce qui permet aux tests d’être exécutés sans avoir à dépendre d’un service externe réel. Les tests composants offrent une couverture plus large et plus complète que les tests unitaires, car ils peuvent être conçus pour tester plusieurs scénarios différents et pour tester le code en interagissant avec un service externe.

Les tests composants peuvent être utilisés pour tester les intégrations qui utilisent une base de données comme service externe. Les tests peuvent être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données, en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects. Les tests peuvent également être conçus pour tester le code qui interagit avec la base de données en envoyant des requêtes SQL et en vérifiant que les résultats sont corrects.

Les tests composants peuvent offrir une couverture plus large et plus complè

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Guide détaillé avec exemples de code pour l'entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

Guide détaillé avec exemples de code pour l’entraînement personnalisé de grands modèles linguistiques

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Vous souhaitez entraîner des modèles linguistiques complexes ? Ce guide vous fournira des exemples de code et des instructions détaillées pour vous aider à atteindre vos objectifs.

H2: Dans les dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un grand intérêt en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé et étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code. Prérequis

• A GPU-enabled machine with at least 8GB of RAM

• An understanding of basic ML concepts

• Familiarity with Python and TensorFlow

• Access to a large dataset

Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLMs) tels que GPT-4 ont suscité un intérêt considérable en raison de leurs incroyables capacités en compréhension et en génération du langage naturel. Cependant, pour adapter un LLM à des tâches ou des domaines spécifiques, une formation personnalisée est nécessaire. Cet article propose un guide détaillé étape par étape sur la formation personnalisée des LLMs, accompagné d’exemples et d’extraits de code.

Prérequis

Avant de plonger, assurez-vous d’avoir :

• Une machine dotée d’une carte graphique et d’au moins 8 Go de RAM

• Une compréhension des concepts de base d’apprentissage machine

• De la familiarité avec Python et TensorFlow

• Un accès à une grande base de données

Mise en œuvre

Une fois les prérequis remplis, vous êtes prêt à commencer à former votre modèle. La première étape consiste à préparer votre base de données. Vous devrez peut-être nettoyer et normaliser vos données avant de les charger dans votre modèle. Une fois que vos données sont prêtes, vous pouvez les charger dans votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant TensorFlow ou un autre framework de deep learning. Une fois que vos données sont chargées, vous pouvez commencer à entraîner votre modèle. Vous pouvez le faire en utilisant des algorithmes d’apprentissage supervisé ou non supervisé. Lorsque vous entraînez votre modèle, vous devrez définir des paramètres tels que le nombre d’itérations, le taux d’apprentissage et le nombre de couches cachées. Vous devrez également définir des métriques pour mesurer la performance de votre modèle.

Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez le tester sur des données réelles pour voir comment il se comporte. Vous pouvez également effectuer une validation croisée pour vérifier si votre modèle est capable de généraliser ses résultats sur des données différentes. Une fois que vous êtes satisfait des performances de votre modèle, vous pouvez le déployer pour l’utiliser dans un environnement réel. Vous pouvez le déployer sur un serveur ou un cloud public tel que Google Cloud Platform ou Amazon Web Services. Une fois déployé, votre modèle sera prêt à être utilisé par les utilisateurs finaux.

Enfin, vous devrez peut-être maintenir et mettre à jour votre modèle au fil du temps. Vous devrez peut-être ajouter de nouvelles données à votre base de données ou ajuster les paramètres de votre modèle pour améliorer ses performances. Vous devrez également surveiller les performances de votre modèle pour vous assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne se dégrade pas avec le temps. Enfin, vous devrez peut-être effectuer une analyse des performances pour comprendre comment votre modèle est utilisé et pourquoi il fonctionne bien ou mal.

En résumé, la

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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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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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GitHub: Une Clé SSH Privée Dévoilée: Que Faut-il Savoir?

GitHub: Une Clé SSH Privée Dévoilée: Que Faut-il Savoir?

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GitHub est une plateforme très populaire pour le partage et le développement de logiciels. Mais que faut-il savoir si une clé SSH privée est dévoilée? Découvrons-le ensemble!

« Déclaration sur les fuites de secrets: GitHub a récemment découvert une exposition de clé privée SSH RSA »

GitHub a récemment annoncé sur son blog une exposition de clé privée SSH :

La semaine dernière, GitHub a découvert que la clé privée RSA SSH de GitHub.com était brièvement exposée dans un dépôt GitHub public.

La société a rassuré le public en expliquant que cette clé n’était utilisée que pour sécuriser les opérations Git via SSH à l’aide de RSA, ce qui signifie que aucun système interne, aucune donnée client ni aucune connexion TLS sécurisée n’était en danger. Ils ont réagi immédiatement en détectant l’incident et en changeant la clé :

GitHub a également annoncé qu’ils allaient mener des tests supplémentaires pour s’assurer que leur infrastructure est sûre et qu’il n’y a pas d’autres problèmes de sécurité. Ils ont déclaré qu’ils allaient travailler avec des experts externes pour vérifier leurs systèmes et leurs pratiques de sécurité.

GitHub a également déclaré qu’ils allaient mettre en place des mesures supplémentaires pour s’assurer que ce type d’incident ne se reproduise pas. Ils ont déclaré qu’ils allaient améliorer leurs processus de contrôle et de surveillance, et qu’ils allaient tester leurs systèmes plus fréquemment. Ils ont également annoncé qu’ils allaient former leurs employés à la sécurité et à la confidentialité des données.

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Optimiser les performances Cloud : Guide approfondi de tests et avantages

Optimiser les performances Cloud : Guide approfondi de tests et avantages

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Découvrez comment optimiser les performances Cloud grâce à notre guide approfondi de tests et d’avantages ! Apprenez à tirer le meilleur parti de votre Cloud.

Êtes-vous confronté à des problèmes lors de la mesure de la scalabilité d’une organisation et d’autres facteurs de performance? Les utilisateurs peuvent accéder à leurs ressources à partir de n’importe quel appareil doté d’une connexion Internet, ce qui est l’un des principaux avantages des tests de performance en nuage. Cela implique que les investissements en matériel et en logiciel ne sont plus une préoccupation majeure lors de l’évaluation des exigences de scalabilité et de performance optimales d’une organisation. Les débits et les temps de latence de votre système sont mesurés par des tests de performance en nuage lorsque le nombre d’utilisateurs simultanés utilisant votre application change. Plusieurs caractéristiques de performances et différents modèles de charge sont également mesurés.

Les données sont devenues un élément essentiel pour les entreprises modernes. Les entreprises doivent mesurer la scalabilité et les autres facteurs de performance de leur organisation afin d’assurer leur croissance. Cependant, cette tâche peut s’avérer difficile et coûteuse. Heureusement, le test de performance en nuage offre une solution rentable et efficace pour mesurer la scalabilité et les performances d’une organisation.

Le test de performance en nuage est une méthode qui permet aux utilisateurs d’accéder à leurs ressources depuis n’importe quel appareil doté d’une connexion Internet. Cela signifie que l’investissement en matériel et en logiciels n’est plus une préoccupation majeure lors de l’évaluation de la scalabilité et des exigences optimales de performance d’une organisation. Le débit et la latence du système sont mesurés à mesure que le nombre d’utilisateurs simultanés utilisant l’application change. De plus, plusieurs caractéristiques de performance et différents modèles de charge sont également mesurés.

Le test de performance en nuage est une méthode très pratique pour les entreprises qui cherchent à mesurer leurs performances et leur scalabilité. Il permet aux entreprises de tester leurs applications à grande échelle sans avoir à investir dans des serveurs et des logiciels coûteux. De plus, il offre une précision et une fiabilité inégalées pour mesurer les performances et la scalabilité des applications. Enfin, le test de performance en nuage est une méthode rapide et rentable pour mesurer la scalabilité et les performances d’une organisation.

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

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Créer une chaîne de données optimisée sur Azure n’est pas une tâche facile. Heureusement, avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics, vous pouvez le faire rapidement et efficacement.

Intégration de données avec Azure Data Factory

Processing Data With Apache Spark 

Apache Spark is an open-source distributed computing framework used for big data processing. It is designed to process data in memory, making it much faster than traditional disk-based processing. Spark can be used to process data from various sources such as databases, file systems, and cloud storage. It also provides a rich set of APIs and libraries for data manipulation, machine learning, and graph processing.

Analyzing Data With Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics is a cloud-based analytics platform that enables you to analyze data from various sources. It provides a unified workspace for data preparation, data warehousing, and advanced analytics. It also offers a wide range of features such as data virtualization, machine learning, and natural language processing.

Le traitement des données dans le cloud est devenu de plus en plus populaire en raison de sa scalabilité, de sa flexibilité et de son efficacité économique. Les stacks technologiques modernes tels que Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent des outils puissants pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Cet article explorera comment ces technologies peuvent être utilisées ensemble pour créer un pipeline de données optimisé pour le traitement des données dans le cloud.

Ingestion des données avec Azure Data Factory 

Azure Data Factory est un service d’intégration de données basé sur le cloud qui vous permet d’ingérer des données à partir de diverses sources vers un lac ou un entrepôt de données basé sur le cloud. Il fournit des connecteurs intégrés pour diverses sources de données telles que des bases de données, des systèmes de fichiers, un stockage dans le cloud et plus encore. En outre, vous pouvez configurer Data Factory pour planifier et orchestrer les processus d’ingestion de données et définir les transformations des flux de données.

Traitement des données avec Apache Spark 

Apache Spark est un cadre de calcul distribué open source utilisé pour le traitement des données volumineuses. Il est conçu pour traiter les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide que le traitement traditionnel basé sur le disque. Spark peut être utilisé pour traiter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des systèmes de fichiers et un stockage dans le cloud. Il fournit également une riche gamme d’API et de bibliothèques pour la manipulation des données, l’apprentissage automatique et le traitement des graphes.

Analyse des données avec Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics est une plateforme d’analyse basée sur le cloud qui vous permet d’analyser des données provenant de diverses sources. Il fournit un espace de travail unifié pour la préparation des données, le stockage des données et l’analyse avancée. Il offre également une large gamme de fonctionnalités telles que la virtualisation des données, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Le logiciel est l’outil principal pour le traitement des données dans le cloud. Les technologies modernes telles qu’Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent aux développeurs et aux entreprises une variété d’options pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Apache Spark est un cadre open source qui permet un traitement rapide des données volumineuses en m

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