Découvrez comment créer une architecture événementielle sans serveur avec des fonctions puissantes et flexibles dans cette première partie !
Première chose, architecture événementielle
When an event occurs, the application can take action. This could be as simple as logging the event or sending an email notification. It could also trigger a more complex workflow, such as a series of tasks to process the order. The key benefit of EDA is that it allows applications to respond quickly to events, without having to wait for a user to initiate an action.
Comment fonctionne l’architecture événementielle
L’architecture événementielle (EDA) est un modèle d’architecture logicielle qui utilise des événements pour découpler les différents composants d’une application. Dans ce contexte, un événement est défini comme un changement d’état. Par exemple, pour une application de commerce électronique, un événement pourrait être un client qui clique sur une liste, ajoute cet article à son panier ou soumet ses informations de carte de crédit pour acheter. Les événements englobent également des changements d’état non initiés par l’utilisateur, tels que des tâches planifiées ou des notifications d’un système de surveillance.
Lorsqu’un événement se produit, l’application peut prendre des mesures. Cela pourrait être aussi simple que de journaliser l’événement ou d’envoyer une notification par e-mail. Il pourrait également déclencher un flux de travail plus complexe, comme une série de tâches pour traiter la commande. L’avantage clé de l’EDA est qu’il permet aux applications de réagir rapidement aux événements, sans avoir à attendre qu’un utilisateur initie une action.
Fonctionnalités sans serveur et codage
Les fonctionnalités sans serveur sont une méthode de déploiement qui permet aux développeurs de créer et de déployer des applications sans avoir à gérer les serveurs sur lesquels elles sont exécutées. Les fonctionnalités sans serveur sont exécutées dans des conteneurs qui sont automatiquement gérés par le fournisseur de services cloud. Les développeurs n’ont donc pas à se soucier de la gestion des serveurs et peuvent se concentrer sur le codage.
Les fonctionnalités sans serveur sont particulièrement utiles pour les applications qui doivent réagir rapidement aux événements. Les conteneurs sont automatiquement déployés et exécutés lorsqu’un événement se produit, ce qui permet à l’application de réagir immédiatement. Les fonctionnalités sans serveur sont également très efficaces car elles ne sont exécutées que lorsque nécessaire et peuvent être redimensionnées en fonction des besoins.
Lorsque les fonctionnalités sans serveur et l’architecture événementielle sont combinées, elles offrent une solution efficace et évolutive pour les applications modernes. Les fonctionnalités sans serveur permettent aux applications de réagir rapidement aux événements et d’être redimensionnées en fonction des besoins, tandis que l’architecture événementielle permet aux applications de réagir aux événements sans attendre qu’un utilisateur initie une action.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/10/architecture-evenementielle-avec-fonctions-sans-serveur-partie-1.jpg15362048Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-10-14 19:06:522023-10-14 19:06:52Architecture événementielle avec fonctions sans serveur – Partie 1
Créer une solution d’email de notification d’alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform est une tâche complexe, mais pas impossible. Découvrez comment le faire facilement !
Comment intégrer des messages de journal d’application dans les notifications CloudWatch Alarm
En tant que scientifique informatique enthousiaste, je vais vous montrer comment intégrer les messages de journal d’application dans le corps de l’e-mail de notification lorsque l’alarme CloudWatch est activée.
Amazon CloudWatch est un service qui permet aux clients de surveiller une valeur de métrique ou une expression mathématique pour la métrique et de déclencher des actions lorsque la valeur dépasse une certaine limite. Ces alarmes peuvent être utilisées pour déclencher des notifications envoyées via Amazon SNS, e-mail, SMS, etc. Il est donc nécessaire que les messages de journal d’application soient inclus dans le message de notification de l’alarme afin que le personnel opérationnel puisse facilement identifier la cause racine de la notification de l’alarme.
Afin de mettre en œuvre cette solution, nous devons disposer des prérequis suivants : un compte AWS, Terraform installé et prêt à l’emploi, Python version 3.9 ou ultérieure, Node.js version 14.x ou ultérieure. Nous allons maintenant examiner l’architecture cible qui sera utilisée pour mettre en œuvre cette solution. L’architecture cible est représentée par le diagramme suivant et montre les composants impliqués dans cette solution ainsi que leurs interactions.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/03/creer-une-solution-demail-de-notification-dalarme-de-metrique-de-journal-personnalise-cloudwatch-avec-terraform.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-03-23 00:35:072023-03-23 00:35:07Créer une solution d’email de notification d’alarme de métrique de journal personnalisé CloudWatch avec Terraform
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.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/03/surveillance-linux-os-avec-hertzbeat-open-source-en-temps-reel.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-03-21 00:50:312023-03-21 00:50:31Surveillance Linux OS avec HertzBeat Open Source en temps réel.
Utiliser FaceIO pour développer le module d’authentification d’utilisateur d’une application web basée sur l’IA est une solution innovante et sécurisée. Découvrez comment cela fonctionne!
Comment développer le module de connexion d’utilisateur du projet d’application Web à l’aide de l’interface de service AI tiers
Dans le passé, le développement des systèmes d’informations web application a nécessité une fonction module d’authentification d’utilisateur indispensable. La fonction d’authentification d’utilisateur comprend l’enregistrement et l’authentification de connexion des utilisateurs. Dans les méthodes de développement passées, la manière courante de réaliser le module de fonction d’authentification d’utilisateur est d’utiliser l’e-mail et le SMS pour vérifier. Maintenant, de nombreux ordinateurs des utilisateurs sont équipés de caméras, qui peuvent pleinement utiliser la technologie d’intelligence artificielle de reconnaissance faciale pour réaliser l’authentification d’utilisateur. J’ai utilisé la bibliothèque JavaScript de FaceIO pour mettre en œuvre l’authentification d’utilisateur dans le projet web app.
Cet article présente principalement comment développer le module de connexion utilisateur du projet web application à travers l’interface de service AI tiers. Le code source du projet web application a été téléchargé sur GitHub et est basé sur le protocole MIT. Il n’y a pas de restrictions.
En tant qu’informaticien enthousiaste, j’ai trouvé que l’utilisation de la reconnaissance faciale pour l’authentification d’utilisateur était très pratique. En outre, j’ai également constaté que la base de données des services AI tiers était très riche et complète. Cela me permet de trouver facilement les informations dont j’ai besoin pour le développement du projet web application. De plus, ces services AI tiers fournissent également des API très pratiques pour intégrer leurs fonctions à mon projet. Grâce à ces API, je peux facilement intégrer la reconnaissance faciale à mon projet web application et réaliser l’authentification d’utilisateur.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/02/utiliser-faceio-pour-developper-le-module-dauthentification-dutilisateur-dune-application-web-basee-sur-lia.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-02-26 04:48:022023-02-26 04:48:02Utiliser FaceIO pour développer le module d’authentification d’utilisateur d’une application web basée sur l’IA.
Protéger les données des utilisateurs est essentiel pour Microsoft 365. Découvrez comment le faire étape par étape grâce à ce guide pas-à-pas !
## Comprendre le paysage des menaces
Malware: Malware is malicious software designed to damage or gain unauthorized access to a system. It can be spread through email, websites, and other sources.
Phishing: Phishing is a type of social engineering attack in which attackers attempt to gain access to sensitive information by sending emails or other messages that appear to be from a legitimate source.
Data Leakage: Data leakage occurs when confidential information is unintentionally shared with unauthorized parties. This can happen through email, file sharing, or other means.
Data Theft: Data theft is the intentional theft of data by an individual or group. This can be done through malicious software, physical theft of devices, or other means.
Introduction
En tant que scientifique informatique enthousiaste, je sais que la sécurité des données est une préoccupation majeure pour les organisations qui utilisent Microsoft 365. Avec la sophistication croissante des menaces cybernétiques, il est essentiel d’être conscient des risques potentiels pour vos comptes utilisateurs et vos données. Dans cet article, nous fournirons un guide étape par étape pour vous aider à protéger votre environnement Microsoft 365 contre la perte de données. Nous couvrirons le paysage des menaces, les fonctionnalités de sécurité Microsoft 365, les meilleures pratiques pour sécuriser les comptes utilisateurs et les solutions de sauvegarde de données pour Microsoft 365. Avec les informations et les recommandations fournies dans ce guide, vous serez bien équipé pour protéger les précieuses données de votre organisation et assurer la continuité des activités.
Comprendre le paysage des menaces
Les menaces cybernétiques sont en constante augmentation et il est important de comprendre le paysage des menaces afin de mieux protéger votre environnement Microsoft 365. Les types de perte de données les plus courants auxquels les organisations sont confrontées dans un environnement Microsoft 365 sont les suivants :
Malware : le malware est un logiciel malveillant conçu pour endommager ou obtenir un accès non autorisé à un système. Il peut être diffusé par e-mail, sites web et autres sources.
Phishing : le phishing est une forme d’attaque d’ingénierie sociale dans laquelle des attaquants tentent d’accéder à des informations sensibles en envoyant des e-mails ou d’autres messages qui semblent provenir d’une source légitime.
Fuite de données : la fuite de données se produit lorsque des informations confidentielles sont partagées involontairement avec des parties non autorisées. Cela peut se produire par e-mail, partage de fichiers ou d’autres moyens.
Vol de données : le vol de données est le vol intentionnel de données par un individu ou un groupe. Cela peut être fait par un logiciel malveillant, un vol physique de dispositifs ou d’autres moyens.
Fonctionnalités de sécurité Microsoft 365 et meilleures pratiques
Microsoft 365 propose une gamme de fonctionnalités de sécurité pour protéger vos comptes utilisateurs et vos données. Ces fonctionnalités comprennent l’authentification multifacteur, la protection contre le hameçonnage, la surveillance des activités suspectes, la protection contre les logiciels malveillants et le chiffrement des données. En outre, il existe certaines meilleures pratiques que vous pouvez adopter pour renforcer la sécurité de votre environnement Microsoft 365. Ces pratiques comprennent l’utilisation d’un mot de passe fort et unique pour chaque compte
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/02/proteger-les-donnees-utilisateur-dans-microsoft-365-guide-pas-a-pas.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-02-20 00:07:082023-02-20 00:07:08Protéger les données utilisateur dans Microsoft 365 : Guide pas-à-pas.
Chaque jour, les organisations, les individus et les objets génèrent des quantités massives de données. En 24 heures, nous envoyons collectivement 294 milliards d’e-mails et 500 millions de tweets. Nous effectuons 3,5 milliards de recherches sur Google. Nos voitures connectées génèrent un volume impressionnant de quatre pétaoctets de données. Même nos montres, nos réfrigérateurs et nos téléviseurs créent et partagent constamment des données.
Toutes ces données cachent des informations qui pourraient permettre une explosion de la croissance de l’entreprise. Le défi consiste à les trouver, et c’est là que l’analytique entre en jeu.
Une définition simple de l’analytique
L’analytique est un domaine de l’informatique qui utilise les mathématiques, les statistiques et le machine learning pour trouver des tendances significatives dans les données. L’analytique – ou l’analyse des données – implique de passer au crible des ensembles de données massives pour découvrir, interpréter et partager de nouvelles informations et connaissances.
Qu’est-ce que le reporting analytique ?
En termes très simples, le reporting analytique est l’analytique appliquée aux données d’entreprise. Il se concentre sur les implications business des données, ainsi que sur les décisions et les actions qui doivent être prises en conséquence.
L’importance du reporting analytique
Aujourd’hui, l’utilisation d’une solution analytique est souvent le facteur décisif qui, dans un secteur, départage les gagnants et les perdants. Les entreprises leaders utilisent l’analytique pour contrôler et optimiser chaque aspect de leurs opérations – du marketing à la chaîne d’approvisionnement – en temps réel. Elles s’appuient sur l’analytique pour prendre des décisions rapides et fondées sur les données, accroître leur chiffre d’affaires, établir de nouveaux business models, offrir une expérience client exceptionnelle, aider leurs collaborateurs, acquérir un avantage concurrentiel, et bien plus encore. Les entreprises qui ne disposent pas d’outils analytiques – ou qui n’en ont pas de qualité – doivent prendre des décisions et gérer leurs activités en se fiant uniquement à leur instinct et à leur expérience.
« Dans tous les secteurs, les entreprises leaders brandissent les données et l’analytique comme des armes concurrentielles. » –Gartner
Les principaux avantages de l’analytique sont les suivants :
L’amélioration de l’efficacité et de la productivité
Une prise de décision plus rapide et efficace
Une meilleure performance financière
L’identification et la création de nouvelles sources de revenus
L’amélioration de l’acquisition et de la fidélisation des clients
Dans le domaine des logiciels d’entreprise, l’analytique est l’un des marchés qui connaît la croissance la plus rapide. Récemment, cette croissance s’est encore accélérée en raison de la pandémie de COVID-19, qui a forcé de nombreuses entreprises à trouver de nouveaux moyens de réaliser des profits, de réduire les coûts et de naviguer dans la turbulente « nouvelle normalité ». Selon Gartner, l’analytique, la Business Intelligence (BI) et la science des données sont les cas d’utilisation les plus courants accélérés en raison de la pandémie – surpassant l’Internet des objets (IoT) et les applications cloud. Les capacités de résolution de problèmes et de prédiction de l’analytique aident les entreprises à relever les défis urgents liés à la pandémie, comme la prévision précise de la demande, la protection des employés à risque et l’identification des perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement.
94% des entreprises déclarent que l’analytique est importante pour leur croissance et leur transformation numérique (1)
59% des organisations utilisent actuellement des outils d’analyse avancée et prédictive (1)
65% des entreprises mondiales prévoient d’augmenter leurs dépenses en analytique en 2021 (1)
Quatre types d’analytiques
Il existe quatre types d’analytiques différents : descriptive, de diagnostic, prédictive et prescriptive. Utilisés conjointement, ils permettent aux décideurs de comprendre parfaitement ce qui se passe, pourquoi cela se passe, ce qui va se passer et ce qu’il faut faire, quel que soit le scénario.
1. L’analyse descriptive
L’analyse descriptive répond à la question « Que s’est-il passé ? ». Cette forme simple d’analyse utilise les mathématiques de base, comme les moyennes et les pourcentages de variation, pour montrer ce qui s’est déjà passé dans une entreprise. L’analyse descriptive, également appelée Business Intelligence (BI) traditionnelle, est la première étape du processus d’analyse, créant un point de départ pour une enquête plus approfondie.
2. L’analyse de diagnostic
L’analyse de diagnostic répond à la question « Pourquoi cela s’est produit ? ». Elle va plus loin que l’analyse descriptive, en utilisant des techniques telles que la découverte de données, l’exploration et les corrélations pour plonger plus profondément dans les données et identifier les causes profondes des événements et des comportements.
3. L’analyse prédictive
L’analyse prédictive répond à la question « Que va-t-il se passer à l’avenir ? ». Cette branche de l’analyse avancée utilise les résultats de l’analyse descriptive et de diagnostic – ainsi que des techniques sophistiquées de modélisation prédictive, de machine learning et de deep learning – pour prédire ce qui va se passer.
4. L’analyse prescriptive
L’analyse prescriptive répond à la question « Quelles actions devrions-nous mener ? ». Ce type d’analyse de pointe s’appuie sur les résultats de l’analyse descriptive, de diagnostic et prédictive et utilise des outils et techniques très avancés pour évaluer les conséquences des décisions possibles et déterminer le meilleur plan d’action dans un scénario.
Composants communs de l’analytique
L’analytique d’entreprise est un vaste domaine qui comporte de nombreux composants et outils différents. Voici quelques-uns des plus courants :
L’agrégation des données : Avant de pouvoir être analysées, les données doivent être collectées à partir de nombreuses sources différentes, organisées et nettoyées. Une solide stratégie de gestion des données et un entrepôt de données moderne sont essentiels pour l’analytique.
Le data mining : Le data mining utilise l’analyse statistique et les algorithmes de machine learning pour passer au crible de grandes bases de données, analyser les données sous plusieurs angles et identifier des tendances, des modèles et des relations inconnus jusqu’alors.
L’analyse du Big Data : L’analyse du Big Data utilise des techniques avancées – notamment le data mining, l’analyse prédictive et le machine learning – pour analyser des ensembles massifs de données structurées et non structurées dans des bases de données, des entrepôts de données et des systèmes Hadoop.
Text mining : L’exploration de texte explore des ensembles de données textuelles non structurées telles que des documents, des courriels, des messages sur les médias sociaux, des commentaires de blog, des scripts de centre d’appels et d’autres sources textuelles à des fins d’analyse qualitative et quantitative.
Prévision et analyse prédictive : La prévision utilise des données historiques pour faire des estimations sur les résultats futurs, et l’analyse prédictive utilise des techniques avancées pour déterminer la probabilité que ces résultats se produisent.
Simulation et analyse des hypothèses : Une fois les prévisions et les projections créées, la simulation et l’analyse des hypothèses permettent de tester différents scénarios et d’optimiser les décisions potentielles avant qu’elles ne soient prises.
Visualisation des données et storytelling : Les visualisations de données – comme les diagrammes et les graphiques – offrent un moyen facile de comprendre et de communiquer les tendances, les valeurs atypiques et les modèles dans les données. Ces visualisations peuvent être reliées entre elles pour raconter une histoire de données plus importante et guider la prise de décision.
Exemples d’analytique
L’analytique est utilisée par des entreprises de toutes tailles, dans tous les secteurs d’activité – du commerce de détail à la santé en passant par le sport. De nombreuses solutions analytiques sont adaptées à un secteur d’activité, à un objectif spécifique ou à une branche d’activité. Voici quelques exemples de l’analytique aujourd’hui :
L’analyse financière
Traditionnellement, l’analyse financière était utilisée pour générer un ensemble standard de rapports. Mais maintenant que la finance joue un rôle plus stratégique dans l’entreprise, l’analyse financière a évolué – combinant des données financières et opérationnelles avec des sources de données externes pour répondre à un large éventail de questions. Ces questions vont de « Sommes-nous en train d’investir dans les bonnes opportunités ? » à « Comment nos marges futures seront-elles affectées par les décisions que nous prenons aujourd’hui ? ».
L’analyse marketing
L’analyse marketing relie les données de plusieurs canaux – médias sociaux, Web, e-mail, mobile, etc. – pour donner aux responsables marketing une vision complète des performances de leurs programmes. Les utilisateurs peuvent exploiter des millions de lignes de données pour améliorer l’efficacité des campagnes, personnaliser les messages marketing, analyser les sentiments sur les médias sociaux, cibler les clients potentiels au bon moment, et bien plus encore.
L’analyse supply chain
L’explosion du e-commerce, la volatilité accrue des marchés, la mondialisation et d’autres forces ont rendu les chaînes logistiques incroyablement complexes. L’analyse de la chaîne logistique aide les entreprises à éviter les perturbations, à maintenir la circulation des marchandises et à améliorer la résilience et l’agilité. Elles utilisent des données en temps réel provenant d’une grande variété de sources – y compris les capteurs de l’Internet des objets – pour tout optimiser : l’approvisionnement, la production et l’inventaire, le transport et la logistique.
Technologies analytiques modernes
Aujourd’hui, le stockage quasi illimité des données et les vitesses de traitement fulgurantes ont inauguré l’ère de l’Intelligence Artificielle (IA) et du machine learning. Ces technologies « augmentent » les analyses, les rendant plus puissantes que jamais.
L’IA et le machine learning permettent de détecter des modèles, de trouver des valeurs anormales et d’établir des liens dans le Big Data beaucoup plus rapidement et avec une précision bien supérieure à ce qui était possible auparavant. Grâce au cloud, ils peuvent exploiter davantage de données provenant de plus de sources – y compris les médias sociaux et les capteurs de l’Internet des objets – et faire apparaître des insights, des opportunités et des risques qui resteraient autrement cachés.
Les algorithmes de machine learning peuvent également automatiser certaines des étapes les plus complexes du processus d’analyse, ce qui signifie que des utilisateurs métier relativement peu formés – et plus seulement les data scientists – peuvent manier des analyses avancées et prédictives. Le traitement du langage naturel (NLP), un type d’intelligence artificielle, fait progresser le libre-service d’un cran et permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données (et d’obtenir des réponses) de manière simple et conversationnelle, comme s’ils tapaient une requête dans Google ou posaient une question à Siri.
Et bien sûr, tout cela est disponible sur les appareils mobiles – les utilisateurs peuvent donc obtenir des réponses à des requêtes ad hoc d’où qu’ils soient.
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