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Plongée profonde dans AWS CDK : Techniques avancées d'Infrastructure as Code avec Typescript et Python

Plongez dans le monde d’AWS CDK et découvrez les techniques avancées d’Infrastructure as Code avec Typescript et Python !

Comprendre AWS CDK

Comprendre AWS CDK

Qu’est-ce que AWS CDK?

Le Kit de développement Cloud AWS (CDK) est un cadre de développement logiciel open source pour modéliser et fournir des ressources d’application cloud à l’aide de langages de programmation familiers. Les dispositions des applications cloud peuvent être effectuées via AWS CDK dans des langues familières aux développeurs, comme TypeScript et Python, étendant ainsi la flexibilité et la fonctionnalité qui peuvent ne pas être présentes dans une CloudFormation simple basée sur JSON/YAML.

Pourquoi utiliser AWS CDK?

AWS CDK offre une variété d’avantages pour les développeurs qui souhaitent déployer leurs applications cloud. Tout d’abord, il offre une grande flexibilité pour le développement d’applications cloud. Les développeurs peuvent utiliser leur langage de programmation préféré pour définir leurs ressources cloud, ce qui leur permet de créer des applications plus complexes et plus riches. En outre, AWS CDK offre une meilleure visibilité et une meilleure gestion des ressources cloud. Les développeurs peuvent voir clairement ce qui est déployé et comment cela est configuré, ce qui leur permet de mieux gérer leurs applications cloud.

Comment fonctionne AWS CDK?

AWS CDK fonctionne en convertissant le code TypeScript ou Python en CloudFormation. Une fois que le code est converti, il est envoyé à AWS CloudFormation pour être exécuté. AWS CloudFormation prend ensuite le code et le déploie sur les ressources cloud appropriées. Une fois le déploiement terminé, AWS CloudFormation envoie un rapport à l’utilisateur pour confirmer que le déploiement s’est bien déroulé. De plus, AWS CDK fournit des outils supplémentaires pour faciliter le développement et le déploiement des applications cloud.

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Comment se démarquer lors d'entretiens comportementaux en ingénierie

Pour se démarquer lors d’un entretien comportemental en ingénierie, il est important de se préparer et de montrer ses compétences. Faites une bonne impression et démontrez vos capacités !

## Comment utiliser le format STAR pour répondre aux questions comportementales

Après avoir mené des entretiens avec des centaines d’ingénieurs et de gestionnaires d’ingénierie chez Meta, Twitter et d’autres entreprises, j’ai remarqué des modèles communs dans la façon dont les candidats abordaient les questions d’entretien comportemental. Alors que de nombreux candidats se sont bien débrouillés sur le plan technique, ils ont souvent eu du mal à articuler leur travail, leurs réalisations et leurs défis lors d’un entretien, ce qui a entraîné des refus.

Cet article aborde les conseils pour utiliser efficacement le format STAR largement connu pour répondre aux questions comportementales. Il aborde les pièges courants et fournit des exemples illustratifs pour aider les candidats à comprendre comment utiliser le format STAR pour communiquer clairement et se démarquer. C’est le cadre qui m’a aidé à passer avec succès des entretiens de direction technique chez Databricks, Twitter, Airbnb, Plaid, Notion, Uber et d’autres entreprises.

Le format STAR est une méthode très utile pour répondre aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de structurer leurs réponses et de fournir des informations complètes et précises. La méthode STAR est basée sur quatre étapes : Situation, Tâche, Action et Résultat. Chaque étape est essentielle pour répondre à une question comportementale et fournir une réponse complète.

Lorsque vous répondez à une question comportementale en utilisant la méthode STAR, vous devez commencer par décrire la situation ou le contexte dans lequel vous avez travaillé. Vous devez ensuite expliquer la tâche à laquelle vous avez été confronté et comment vous l’avez abordée. Ensuite, vous devez expliquer les actions que vous avez prises pour résoudre le problème. Enfin, vous devez expliquer les résultats obtenus grâce à votre travail. Il est important de se rappeler que les résultats doivent être quantifiables et mesurables.

Par exemple, si un recruteur vous demande comment vous avez contribué à améliorer la base de données d’une entreprise, vous pouvez utiliser la méthode STAR pour répondre à cette question. Vous pouvez commencer par expliquer la situation : «J’ai été embauché par une entreprise pour améliorer sa base de données.» Vous pouvez ensuite expliquer la tâche : «Ma tâche consistait à analyser la base de données existante et à identifier les lacunes.» Ensuite, vous pouvez expliquer les actions que vous avez prises : «J’ai analysé la base de données et j’ai identifié plusieurs lacunes. J’ai ensuite mis en œuvre des modifications pour améliorer la qualité et la performance de la base de données.» Enfin, vous pouvez expliquer les résultats obtenus : «Grâce à mes modifications, la base de données a été améliorée de 10 % en termes de qualité et de performance.»

En conclusion, l’utilisation du format STAR est un excellent moyen pour les candidats de structurer leurs réponses aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de communiquer clairement leurs réalisations et leurs

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Exécuter mes applications Go de manière sans serveur - Partie 2

Dans cet article, je vais vous montrer comment exécuter vos applications Go sans serveur, en utilisant des services cloud et des outils de développement. Partie 2 de cette série de tutoriels !

## La première partie de cette série vous a présenté le AWS Lambda Go API Proxy et comment ses implémentations d’adaptateur spécifiques au cadre / package (pour gorilla / mux, echo et net / http) vous permettent d’exécuter des applications Go existantes en tant que fonctions AWS Lambda frontées par Amazon API Gateway.

Le premier volet de cette série vous a présenté le AWS Lambda Go API Proxy et comment ses implémentations adaptées au framework/package spécifique (pour gorilla/mux, echo et net/http) vous permettent d’exécuter des applications Go existantes en tant que fonctions AWS Lambda frontées par Amazon API Gateway. Si vous ne l’avez pas encore fait, je vous encourage à y jeter un coup d’œil pour avoir une compréhension de base du AWS Lambda Go API Proxy.

Le AWS Lambda Go API Proxy prend également en charge Gin, qui est l’un des frameworks web Go les plus populaires ! Ce billet de blog suivant démontrera comment prendre un service de raccourcissement d’URL existant écrit à l’aide du framework Gin et le faire fonctionner en tant que fonction AWS Lambda sans serveur. Au lieu d’utiliser AWS SAM, nous allons changer un peu les choses et utiliser le AWS CDK pour déployer la solution.

Pour cela, nous allons créer une base de données DynamoDB pour stocker les URL raccourcies et une fonction Lambda pour gérer les requêtes entrantes. La fonction Lambda sera appelée par Amazon API Gateway et répondra aux requêtes GET et POST. La fonction Lambda utilisera la base de données DynamoDB pour stocker et récupérer les URL raccourcies. Une fois la base de données configurée et la fonction Lambda créée, nous allons utiliser le AWS CDK pour déployer le tout sur AWS.

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Retour vers le futur: Pages Web côté serveur avec Kotlin (Pt. 1)

Dans cette série, nous allons apprendre à créer des pages web côté serveur avec Kotlin. Vous découvrirez comment créer des applications web modernes et performantes. Prêt à voyager dans le futur ? Allons-y !

Le développement Web a subi de nombreux changements depuis que l’Internet est devenu populaire dans les années 1990 :

L’architecture du développement web a connu une variété de changements depuis que l’internet est devenu populaire dans les années 1990 :

Tout d’abord, il y a eu les pages HTML les plus basiques, complètement statiques, sans aucune dynamique. Plus tard, des technologies telles que l’interface commune de passerelle (Common Gateway Interface) ont permis de générer le code HTML d’une page de manière programmatique. Puis sont arrivés des moteurs de modèles tels que JavaServer Pages (maintenant Jakarta Server Pages), ASP.NET et Thymeleaf, qui ont permis aux développeurs de travailler avec des fichiers de modèles principalement « ressemblant à HTML » avec du code de programmation intermélangé.

Ensuite, des frameworks de « script côté client » basés sur Javascript tels qu’Angular, React et Vue sont apparus, ce qui a transformé le développement web en deux disciplines distinctes : le développement « backend » qui contenait le code traditionnel du serveur web et de la logique métier, ainsi que le développement « front-end » (en utilisant les frameworks ci-dessus) qui se concentrait sur la visualisation d’un site web et recevait des données du backend.

Cependant, cela ne signifie pas que les tendances de développement ne progressent que dans une seule direction et jamais en arrière. Par exemple, les bases de données NoSQL telles que MongoDB ont rapidement gagné en popularité en grande partie en raison de leur capacité à contenir des données non structurées par rapport aux bases de données SQL traditionnelles telles que PostgreSQL et MySQL, mais ces dernières ont également évolué et peuvent maintenant contenir des données non structurées via les types de données JSONB et JSON, respectivement. De même, de nouveaux frameworks Javascript tels que Next.js commencent à offrir des options pour le rendu côté serveur en plus de leurs capacités de rendu côté client traditionnelles. De nouveau, les moteurs de modèles côté serveur comme Thymeleaf ont également continué à évoluer, Thymeleaf lançant une nouvelle version du framework le mois dernier.

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Révision de code sécurisée

La sécurité des systèmes informatiques est une priorité absolue. La révision de code sécurisée est un moyen essentiel pour assurer la sécurité des données et des systèmes.

## Examen de code sécurisé : essentiel pour assurer la sécurité et l’intégrité des applications logicielles

La revue de code sécurisée est essentielle pour assurer la sécurité et l’intégrité des applications logicielles. En examinant la base de code à la recherche de vulnérabilités et de faiblesses potentielles, les développeurs peuvent identifier et traiter les problèmes de sécurité avant que des acteurs malveillants ne les exploitent. Cet article discutera des meilleures pratiques pour mener une revue de code sécurisée complète et efficace.

Définir les exigences de sécurité

Avant de commencer une revue de code, il est essentiel d’établir des exigences de sécurité précises pour l’application. Ces exigences doivent être conformes aux meilleures pratiques et aux normes de conformité pertinentes pour votre projet. En définissant les objectifs et objectifs de sécurité à l’avance, le réviseur peut fournir un cadre pour évaluer le code et identifier les éventuelles lacunes en matière de sécurité.

Analyse de l’architecture

Une fois les exigences de sécurité définies, le réviseur peut passer à l’analyse de l’architecture. Il est important d’examiner la structure globale du code et de comprendre comment les différents composants interagissent entre eux. Cette étape permet au réviseur d’identifier des points faibles potentiels et d’analyser la façon dont les données sensibles sont traitées et stockées. Il est également important de vérifier si l’application respecte les normes de sécurité et les bonnes pratiques en matière d’architecture.

Examen du code source

Une fois que l’architecture a été analysée, le réviseur peut passer à l’examen du code source. Cette étape implique la recherche de vulnérabilités potentielles, telles que les failles d’injection SQL, les failles XSS et les failles de type buffer overflow. Il est également important de vérifier si le code respecte les normes et les bonnes pratiques en matière de codage. Le réviseur peut également rechercher des erreurs logiques ou des erreurs dans le traitement des données sensibles.

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Créer une application RESTful avec Quarkus et Eclipse JNoSQL alimentée par MongoDB

Créer une application RESTful moderne et performante avec Quarkus et Eclipse JNoSQL alimentée par MongoDB, c’est possible ! Découvrez comment dans ce tutoriel.

Intégration Facile des Bases de Données NoSQL avec Eclipse JNoSQL et Quarkus

Quarkus est une plate-forme Java open source qui offre une excellente performance et une faible empreinte mémoire. Il est conçu pour être très rapide à démarrer et à s’exécuter, ce qui en fait un excellent choix pour les applications cloud et mobiles. Quarkus est également très intégré avec Eclipse JNoSQL, ce qui permet aux développeurs de bénéficier des avantages des bases de données NoSQL sans avoir à se soucier des configurations complexes.

L’utilisation conjointe de Eclipse JNoSQL et Quarkus est un excellent moyen de simplifier le développement d’applications modernes qui utilisent des bases de données NoSQL. Les développeurs peuvent facilement intégrer des bases de données NoSQL dans leurs applications grâce à l’API standardisée fournie par Eclipse JNoSQL, tout en bénéficiant des performances et de la faible empreinte mémoire offertes par Quarkus. De plus, le framework offre un environnement de test intégré qui permet aux développeurs de tester leurs applications avec différentes bases de données NoSQL sans avoir à effectuer des configurations complexes. Enfin, Eclipse JNoSQL et Quarkus sont entièrement open source et gratuits, ce qui en fait une solution très abordable pour les développeurs.

Dans l’environnement en constante évolution du développement d’applications modernes, l’adoption des bases de données NoSQL a connu une croissance significative en raison de leurs modèles de données flexibles et de leurs avantages en matière d’évolutivité. Cependant, l’intégration transparente des bases de données NoSQL dans une application peut parfois être complexe et nécessiter des connaissances spécialisées et des configurations complexes. C’est là que Eclipse JNoSQL et Quarkus entrent en jeu, deux technologies puissantes qui, lorsqu’elles sont combinées, simplifient le processus d’intégration et permettent aux développeurs d’exploiter facilement les fonctionnalités des bases de données NoSQL. Eclipse JNoSQL est un framework open source qui fournit une API standardisée et des outils pour travailler avec des bases de données NoSQL. Il offre un modèle de programmation unifié qui masque les complexités des différentes bases de données NoSQL, permettant aux développeurs d’écrire du code indépendant de la technologie sous-jacente. JNoSQL prend en charge une large gamme de bases de données NoSQL, notamment MongoDB, Cassandra, Couchbase et plus encore, ce qui en fait un excellent choix pour la construction d’applications flexibles et évolutives.

Quarkus est une plate-forme Java open source qui offre une excellente performance et une faible empreinte mémoire. Il est conçu pour être très rapide à démarrer et à s’exécuter, ce qui en fait un excellent choix pour les applications cloud et mobiles. Quarkus est également très intégré avec Eclipse JNoSQL, ce qui permet aux développeurs de bénéficier des avantages des bases de données NoSQL sans avoir à se soucier des configurations complexes. De plus, Quarkus propose un environnement de test intuitif qui permet aux développeurs de tester leurs applications avec différentes bases de données NoSQL sans avoir à effectuer des configurations complexes.

L’utilisation conjointe de Eclipse JNoSQL et Quarkus est un excellent moyen de simplifier le développement d

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Créer une application web full-stack avec Firebase, Angular 15, React.js, Vue.js et Blazor [Vidéo]

Créer une application web full-stack avec Firebase, Angular 15, React.js, Vue.js et Blazor est un projet passionnant et complexe. Dans cette vidéo, je vais vous montrer comment le réaliser.

Comment construire une application web à partir de zéro avec Firebase et Angular 15

Firebase is a cloud-based platform that provides a backend for web applications. It offers a wide range of features, such as authentication, data storage, hosting, and more.

Angular 15 is a popular JavaScript framework for building web applications. It is used to create interactive user interfaces and dynamic web pages.

To build our web application, we will use Firebase as the backend and Angular 15 as the front end. We will create a simple web application that displays a list of items. We will use Firebase to store the data and Angular 15 to create the user interface.

React.js et Vue.js

Ensuite, nous allons utiliser React.js et Vue.js pour créer des interfaces utilisateur différentes. React.js est un cadre JavaScript populaire pour créer des applications web. Il est conçu pour créer des interfaces utilisateur interactives et des applications web dynamiques. Vue.js est un autre cadre JavaScript populaire qui est conçu pour créer des applications web modernes et réactives.

Nous allons utiliser React.js et Vue.js pour créer des interfaces utilisateur différentes pour notre application web. Nous allons utiliser Firebase comme backend et React.js et Vue.js comme frontend. Nous allons créer une application web qui affiche une liste d’articles et qui permet aux utilisateurs de les trier par différents critères.

Blazor

Enfin, nous allons utiliser Blazor pour créer une architecture client-serveur pour notre application web. Blazor est un cadre open source qui permet de créer des applications web riches en utilisant le langage C# et le modèle de programmation Razor. Il offre une variété de fonctionnalités telles que le routage, les composants, les requêtes HTTP, etc.

Nous allons utiliser Blazor pour créer une architecture client-serveur pour notre application web. Nous allons utiliser Firebase comme backend et Blazor comme frontend. Nous allons créer une application web qui affiche une liste d’articles et qui permet aux utilisateurs de les trier par différents critères et de les rechercher en fonction de leurs besoins.

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Guide à l'implémentation de l'architecture BLoC dans Flutter

Découvrez comment implémenter facilement l’architecture BLoC dans Flutter avec ce guide pratique ! Apprenez à créer des applications plus robustes et plus faciles à maintenir.

## Flutter : Un Cadre de Développement d’Applications Mobiles Open-Source Très Populaire Créé par Google

Le logiciel Flutter est un cadre de développement d’applications mobiles open source très populaire créé par Google. Il permet aux développeurs de créer des applications mobiles, web et de bureau natives à partir d’une seule base de code.

Selon le dernier sondage mené par Google, plus de 50 % des développeurs Flutter ont utilisé le cadre depuis moins d’un an. Près de 90 % ont déclaré être «satisfaits» ou «très satisfaits» de Flutter. De plus, Flutter a été reconnu comme un cadre à hautes performances en matière de satisfaction et d’adoption des développeurs par de nombreux rapports de l’industrie, tels que les «résultats du sondage des développeurs 2020» de Stack Overflow et le rapport «Cadres de développement d’applications mobiles 2021» de GoodFirms.

Flutter offre aux développeurs une variété d’outils et de fonctionnalités pour faciliter le développement d’applications mobiles. Il comprend un kit de développement logiciel (SDK) qui comprend des bibliothèques, des outils et des composants pour créer des applications natives pour iOS et Android. Il offre également des outils pour le développement Web, tels que le navigateur Web Flutter, qui permet aux développeurs de créer des applications Web à partir du même code source que les applications mobiles.

Flutter offre aux développeurs une variété d’outils et de fonctionnalités pour faciliter le développement d’applications mobiles. Il comprend un kit de développement logiciel (SDK) qui comprend des bibliothèques, des outils et des composants pour créer des applications natives pour iOS et Android. Il offre également des outils pour le développement Web, tels que le navigateur Web Flutter, qui permet aux développeurs de créer des applications Web à partir du même code source que les applications mobiles. De plus, Flutter propose une variété de widgets personnalisables qui peuvent être utilisés pour créer des interfaces utilisateur riches et intuitives. Les widgets sont conçus pour être facilement personnalisables et réutilisables, ce qui permet aux développeurs de créer rapidement des applications à l’aspect professionnel.

Enfin, Flutter est livré avec un ensemble complet d’outils de débogage et de tests pour aider les développeurs à tester et à déboguer leurs applications. Les outils comprennent un débogueur intégré, un simulateur mobile intégré et un ensemble d’outils de test automatisés. Ces outils permettent aux développeurs de tester facilement leurs applications et d’identifier rapidement les bogues avant la mise en production. En outre, Flutter est entièrement compatible avec les principaux systèmes d’exploitation mobiles, ce qui permet aux développeurs de publier facilement leurs applications sur les magasins d’applications respectifs.

En résumé, Flutter est une plateforme de développement d’applications mobile très populaire et puissante qui offre aux développeurs une variété d’outils et de fonctionnalités pour faciliter le développement d’applications mobiles. Les outils intégrés, tels que le SDK, le navigateur Web Flutter et les widgets personnalisables, permettent aux développeurs de créer rapidement des applications à l’aspect professionnel. De plus, Flutter est livré avec un ensemble complet d’outils de débogage et de tests pour aider les développeurs à tester

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

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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