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

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

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

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

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

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

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

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Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

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

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

Quelles sont les différences entre Fargate et Lambda ?

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

Quelle est la meilleure option pour l’architecture ?

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

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

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L'Intelligence Artificielle et la Modernisation des Applications Héritées.

L’Intelligence Artificielle et la Modernisation des Applications Héritées.

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L’Intelligence Artificielle est en train de révolutionner la modernisation des applications héritées. Elle offre de nouvelles possibilités pour améliorer les performances et l’efficacité.

Comment l’intelligence artificielle (IA) peut-elle moderniser les applications héritées ?

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que les entreprises sont constamment à la recherche de moyens pour rester compétitives et pertinentes sur le marché. L’un des principaux défis qu’elles doivent relever est de moderniser leurs applications héritées afin de répondre aux besoins des clients modernes.

La modernisation des applications héritées peut impliquer un investissement important en termes de temps, de ressources et d’argent. Cependant, avec les avancées technologiques en matière d’intelligence artificielle (IA), les entreprises peuvent désormais moderniser leurs applications héritées plus efficacement et plus efficacement que jamais. Dans ce blog, nous discuterons du rôle de l’IA dans la modernisation des applications héritées et des avantages qu’elle peut apporter.

L’IA est un outil puissant qui peut aider les entreprises à moderniser leurs applications héritées. Les technologies d’IA peuvent être utilisées pour analyser les données des applications héritées et identifier les zones qui nécessitent une modernisation. Les technologies d’IA peuvent également être utilisées pour générer des modèles qui peuvent être utilisés pour mettre à jour les applications héritées. De plus, l’IA peut être utilisée pour automatiser certaines tâches, ce qui permet aux entreprises de gagner du temps et de l’argent.

Les technologies d’IA peuvent également être utilisées pour améliorer la gestion des bases de données. Les technologies d’IA peuvent être utilisées pour analyser les données stockées dans la base de données et identifier les anomalies. Cela permet aux entreprises de mieux comprendre leurs données et de prendre des décisions plus éclairées. De plus, l’IA peut être utilisée pour améliorer la sécurité des bases de données en détectant et en corrigeant les erreurs et en empêchant les attaques malveillantes.

En résumé, l’IA est un outil puissant qui peut aider les entreprises à moderniser leurs applications héritées. Les technologies d’IA peuvent être utilisées pour analyser les données des applications héritées, générer des modèles pour mettre à jour ces applications et automatiser certaines tâches. De plus, l’IA peut être utilisée pour améliorer la gestion des bases de données et la sécurité des bases de données. Les entreprises qui investissent dans l’IA pour moderniser leurs applications héritées peuvent bénéficier d’une meilleure efficacité et d’une meilleure sécurité.

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PlatformCréer un client de secours avec Hazelcast Viridian Platform sans serveur

PlatformCréer un client de secours avec Hazelcast Viridian Platform sans serveur

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Vous pouvez facilement créer un client de secours avec Hazelcast Viridian Platform sans serveur, ce qui vous permet d’accéder à des données et services à tout moment.

Mise en place d’un client de basculement pour une stratégie de reprise après sinistre

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je sais que le failover est une fonctionnalité importante des systèmes qui dépendent d’une disponibilité quasi constante. Dans Hazelcast, un client de failover redirige automatiquement son trafic vers un cluster secondaire lorsque le client ne peut pas se connecter au cluster primaire. Il est conseillé d’utiliser un client de failover avec la réplication WAN comme partie intégrante de votre stratégie de reprise après sinistre. Dans ce tutoriel, vous mettrez à jour le code d’un client Java pour qu’il se connecte automatiquement à un cluster secondaire de failover s’il ne peut pas se connecter à son cluster primaire d’origine. Vous effectuerez également un test simple pour vous assurer que votre configuration est correcte et l’ajusterez ensuite pour inclure la gestion des exceptions. Vous apprendrez comment recueillir toutes les ressources dont vous avez besoin pour créer un client de failover pour un cluster primaire et secondaire, créer un client de failover basé sur le client Java d’exemple, tester le failover et ajouter la gestion des exceptions pour les opérations.

Étape 1: Configurer les clusters et les clients

Créez deux clusters Viridian Serverless que vous utiliserez comme clusters primaires et secondaires, puis téléchargez et connectez des clients Java d’exemple à ceux-ci.

Une fois que vous avez créé les clusters et les clients, vous devez créer une base de données qui contient les informations sur les clusters primaires et secondaires. Cette base de données doit être accessible à partir du client Java afin qu’il puisse accéder aux informations relatives aux clusters primaires et secondaires. Vous pouvez créer cette base de données en utilisant n’importe quel type de base de données relationnelle ou non relationnelle. Une fois que vous avez créé la base de données, vous devez y ajouter les informations sur les clusters primaires et secondaires. Vous pouvez également ajouter des informations supplémentaires telles que l’adresse IP du cluster primaire et secondaire, le port utilisé par le cluster, le nom du cluster, etc.

Une fois que vous avez créé la base de données et ajouté les informations sur les clusters primaires et secondaires, vous pouvez maintenant configurer le client Java pour qu’il puisse accéder à cette base de données et récupérer les informations nécessaires. Pour ce faire, vous devez ajouter le code nécessaire à votre client Java pour qu’il puisse se connecter à la base de données et récupérer les informations nécessaires. Une fois que vous avez terminé cette étape, votre client Java est prêt à être utilisé pour se connecter aux clusters primaires et secondaires.

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Développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices

Développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices

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

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

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

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

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

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

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Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

Construire le prochain Data Lakehouse : 10X Performance

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Construire le prochain Data Lakehouse pour obtenir une performance 10X plus rapide est un défi passionnant. Nous devons trouver des moyens innovants pour exploiter les technologies de données modernes.

Unification: La Nouvelle Paradigme du Data Lakehouse

unifying data, unifying analytics, and unifying governance.

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je peux dire que le concept de data lakehouse est un paradigme révolutionnaire. Il a été défini par Bill Inmon il y a plus de 30 ans comme « une collection intégrée, non volatile et à temps variable de données à des fins de prise de décision ». Cependant, les premiers data warehouses étaient incapables de stocker des données hétérogènes massives, ce qui a conduit à la création des data lakes.

Aujourd’hui, le data lakehouse est une architecture de gestion de données ouverte dotée de puissantes capacités d’analyse et de gouvernance des données, d’une grande flexibilité et d’un stockage ouvert. Si je devais utiliser un seul mot pour décrire le data lakehouse de nouvelle génération, ce serait unification : unifier les données, unifier l’analyse et unifier la gouvernance.

Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de leurs données. Il permet aux entreprises d’accéder à des informations précieuses et d’utiliser des outils d’analyse avancés pour prendre des décisions plus éclairées. Grâce au data lakehouse, les entreprises peuvent facilement intégrer des données hétérogènes et obtenir des informations exploitables pour leurs activités. De plus, le data lakehouse offre une meilleure visibilité sur les données et une meilleure sécurité grâce à des fonctionnalités de codage avancées.

En conclusion, le data lakehouse est une solution innovante qui offre aux entreprises une meilleure gestion et une meilleure analyse des données. Il permet aux entreprises de tirer parti de leurs données pour prendre des décisions plus éclairées et améliorer leurs activités. Le data lakehouse est une solution idéale pour les entreprises qui cherchent à intégrer des données hétérogènes et à utiliser des outils d’analyse avancés pour améliorer leurs performances.

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SAP annonce le lancement de SAP® Datasphere pour simplifier la lecture des données de ses clients et s’associe à Collibra, Confluent, Databricks et DataRobot.

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WALLDORF (Allemagne), le 8 mars 2023. SAP SE (NYSE: SAP) annonce des innovations majeures et des partenariats clés dans le domaine de la data, pour permettre aux clients d’accéder aux données critiques de leur entreprise, venant ainsi accélérer la compréhension des informations et améliorer leur prise de décision. SAP lance la solution SAP® Datasphere, la dernière génération de solutions de gestion de données, qui permet aux clients d’accéder facilement aux informations business directement exploitables dans l’ensemble du paysage de la data. SAP annonce également son partenariat avec des entreprises leaders dans les secteurs de la data et de l’IA – Collibra NV, Confluent Inc., DataBricks Inc. et DataRobot Inc. – afin d’enrichir SAP Datasphere et permettre aux entreprises de concevoir une architecture de données unifiée, combinant en toute sécurité les données SAP et non-SAP.

Jusqu’à aujourd’hui, l’accès et l’utilisation des données constituaient un réel défi au vu de la complexité de leur localisation et de leur système, qu’elles soient chez des fournisseurs de cloud computing, de data ou en site propre. Les clients devaient extraire les données depuis leurs sources d’origine et les exporter vers un point central, perdant au passage un aspect essentiel de leur contexte métier, et ne le récupérant qu’au prix d’efforts intenses sur le plan informatique. Avec ces annonces, SAP Datasphere met fin à cette « taxe cachée » sur la data, permettant aux clients de construire leur architecture de données qui fournit rapidement des informations significatives, tout en préservant le contexte et la logique de l’organisation.

« Les clients SAP générant 87% du commerce total mondial, les données SAP font partie des actifs business les plus précieux de l’entreprises et sont contenues dans les fonctions les plus déterminantes d’une organisation : de la fabrication aux chaînes d’approvisionnement, en passant par la finance, les ressources humaines et bien plus encore » a déclaré Juergen Mueller, Chief Technology Officer et Membre Exécutif du Board de SAP. « Nous voulons aider nos clients à passer à la vitesse supérieure pour intégrer facilement, et en toute confiance, les données SAP avec les données non-SAP provenant d’applications et de plateformes tierces, afin de débloquer des informations et des connaissances entièrement nouvelles pour que la transformation digitale atteigne un autre niveau. »

 

SAP Datasphere

Disponible dès aujourd’hui, SAP Datasphere est la nouvelle génération de SAP Data Warehouse Cloud. Elle permet aux professionnels de la data de fournir un accès évolutif aux données critiques de l’entreprise. Grâce à une expérience simplifiée pour l’intégration, le catalogage, la modélisation sémantique, le stockage et la virtualisation des données, SAP Datasphere permet aux professionnels de la data de faciliter la distribution des données critiques de l’entreprise en préservant le contexte et la logique de cette dernière, avec une vision 360° de l’ensemble des données de l’organisation. SAP Datasphere s’appuie sur SAP Business Technology Platform (BTP), intégrant de solides fonctionnalités en termes de sécurité pour l’entreprise : base de données, cryptage, gouvernance. Aucune étape ou migration supplémentaire n’est requise pour les clients actuels de SAP Data Warehouse Cloud, qui bénéficieront automatiquement des nouvelles fonctionnalités de SAP Datasphere dans leur environnement produit. Ces nouvelles fonctionnalités comprennent le catalogage des données qui permet de les découvrir et de les gérer automatiquement, de simplifier leur réplication avec une mise à jour en temps réel, et d’améliorer leur modélisation pour conserver la richesse du contexte métier dans les applications SAP. D’autres fonctionnalités d’intégration d’applications reliant les données et les métadonnées des applications SAP Cloud à SAP Datasphere sont prévues.

Messer Americas, leader mondial dans le domaine des gaz industriels et médicaux en Amérique du Nord et du Sud, avait besoin d’un accès simple et sécurisé aux données SAP et non SAP au sein de son organisation pour améliorer la prise de décision – pilotée par les données – et de libérer les ressources informatiques afin qu’elles se concentrent sur des tâches plus stratégiques. Grâce à SAP Datasphere, Messer Americas a construit une architecture moderne de données qui préserve le contexte de ses données d’entreprise.

« SAP Datasphere simplifie notre vue d’ensemble de la data et renforce notre confiance dans les données que nous utilisons tous les jours, ce qui nous permet de mieux répondre aux besoins de l’entreprises » explique David Johnston, Chief Information Officer de Messer Americas. « Nous sommes en mesure de réagir plus rapidement aux changements émergents de l’offre et de la demande, ce qui se traduit par une meilleure gestion des stocks, un meilleur service client et l’optimisation de notre chaîne logistique ».

 

Partenariats stratégiques

SAP et ses nouveaux partenaires open data aideront des centaines de millions d’utilisateurs à travers le monde à prendre des décisions stratégiques fondées sur des quantités massives de données. Les partenaires stratégiques de SAP apportent leur talent unique, issu de leur écosystème, et permettent aux clients de combiner toutes leurs données comme jamais auparavant.

« Tout le monde souhaite avoir accès aux données SAP, c’est pourquoi il est absolument nécessaire de prendre le meilleur des fournisseurs technologiques pour mettre en place une stratégie complète autour de la data », a déclaré Dan Vesset, Vice-Président du Groupe IDC, chargé des analyses et études de marché sur la data. « Les organisations vivent aujourd’hui dans un monde où la lecture de données multi-cloud, multifournisseurs, hors et sur site est la norme. SAP adopte une nouvelle approche en s’associant à un groupe restreint de partenaires de premier plan, traitant les données tierces comme des citoyens de tout premier ordre afin de mieux répondre aux besoins des clients. »

 

A propos des partenaires

  • Collibra prévoit une intégration sur mesure avec SAP, permettant aux clients de mettre en place une stratégie de gouvernance d’entreprise, en construisant un catalogue de données complet, avec un historique sur l’ensemble de leurs données, qu’il s’agisse à la fois de données SAP et non SAP. Collibra rend les données fiables et accessibles à l’ensemble de l’entreprise.
  • Confluent prévoit de connecter sa plateforme de streaming de données, permettant aux entreprises de débloquer des données business précieuses et de les connecter à des applications externes en temps réel. L’offre cloud native de Confluent est la plateforme de référence pour les données dynamiques, permettant un flux illimité en temps réel provenant de diverses sources au sein de l’organisation.
  • Les clients de DataBricks peuvent intégrer leur Data Lakehouse à SAP afin de partager les données tout en préservant leur sémantique et les aide ainsi à simplifier leur vue d’ensemble.
  • DataRobot permet aux clients d’exploiter les capacités d’apprentissage automatique multimodales sur SAP Datasphere et de les intégrer directement dans leur bases, quelle que soit la plateforme cloud où elles sont stockées.

 

A propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com. 

 

Contact presse

sylvie.lechevin@sap.com

Note aux journalistes
Pour prévisualiser et télécharger des séquences d’archives et des photos de presse pour diffusion, veuillez consulter le site www.sap.com/photos. Vous trouverez sur cette plateforme du contenu en HD pour vos médias.

Pour les clients souhaitant s’informer sur les produits SAP
Global Customer Center : +49 180 534-34-24

Ce document contient des déclarations qui sont des prédictions, des projections concernant des événements futurs. Ces déclarations sont basées sur des attentes, des prévisions et des hypothèses qui sont soumises à des risques et à des incertitudes pouvant entraîner des différences significatives entre les résultats réels. Des informations supplémentaires peuvent être trouvées dans les documents que nous déposons auprès de la Securities and Exchange Commission, y compris, mais sans s’y limiter, la section sur les facteurs de risque du rapport annuel 2022 de SAP sur le formulaire 20-F.

© 2023 SAP SE. Tous droits réservés. SAP et les autres produits et services mentionnés dans le présent document, ainsi que leurs logos respectifs, sont des marques (déposées ou non) de SAP SE en Allemagne et dans d’autres pays.

Veuillez consulter https://www.sap.com/copyright pour obtenir des informations supplémentaires sur les marques.

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Structures et Algos Clés pour Ingénieurs Données

Structures et Algos Clés pour Ingénieurs Données

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Les structures de données et les algorithmes sont des outils essentiels pour les ingénieurs en données. Découvrez comment les maîtriser pour optimiser vos performances !

Données d’ingénierie : gérer efficacement de grandes quantités de données

En tant qu’informaticien enthousiaste, je vais explorer dans cet article les structures de données et les algorithmes les plus importants que les ingénieurs en données devraient connaître, ainsi que leurs utilisations et leurs avantages. La gestion des grandes quantités de données est une pratique essentielle pour un ingénieur en données, allant de l’entreposage et du traitement à l’analyse et à la visualisation. Par conséquent, les ingénieurs en données doivent être bien informés des structures de données et des algorithmes qui peuvent les aider à gérer et à manipuler les données efficacement.

Les bases de données sont l’un des outils les plus importants pour les ingénieurs en données. Les bases de données sont des systèmes de gestion de données qui permettent de stocker, de manipuler et d’analyser des données. Elles sont conçues pour être faciles à utiliser et à mettre à jour, et offrent une grande flexibilité et une grande scalabilité. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des données à court terme ou à long terme, et peuvent être utilisées pour stocker des données structurées ou non structurées. Les bases de données sont également très utiles pour effectuer des analyses complexes sur des jeux de données volumineux.

Les algorithmes sont également très importants pour les ingénieurs en données. Les algorithmes sont des instructions qui décrivent comment une tâche doit être effectuée. Les algorithmes peuvent être utilisés pour effectuer des opérations sur des jeux de données, tels que le tri, le filtrage et la recherche. Les algorithmes peuvent également être utilisés pour effectuer des analyses complexes sur des jeux de données volumineux. Les algorithmes peuvent être implémentés dans des bases de données ou dans des applications logicielles pour améliorer leur performance et leur efficacité.

En conclusion, les bases de données et les algorithmes sont essentiels pour les ingénieurs en données. Les bases de données sont utiles pour stocker et manipuler des données, tandis que les algorithmes sont utiles pour effectuer des opérations sur ces données et pour effectuer des analyses complexes. Les ingénieurs en données doivent être bien informés des structures de données et des algorithmes qui peuvent les aider à gérer et à manipuler les données efficacement.

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Surveiller Apache Flink avec OpenTelemetry

Surveiller Apache Flink avec OpenTelemetry

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Surveiller Apache Flink avec OpenTelemetry est une tâche importante pour assurer le bon fonctionnement des applications. Découvrez comment le faire facilement!

Support de surveillance Apache Flink disponible dans le collecteur OpenTelemetry open source

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis ravi d’apprendre que le support de surveillance Apache Flink est maintenant disponible dans le collecteur OpenTelemetry open source. Vous pouvez vérifier le dépôt OpenTelemetry ici ! Vous pouvez utiliser ce récepteur conjointement avec n’importe quel collecteur OTel : y compris le collecteur OpenTelemetry et d’autres distributions du collecteur.

Aujourd’hui, nous utiliserons la distribution OpenTelemetry d’observIQ et expédierons les télémétries Apache Flink vers un backend populaire : Google Cloud Ops. Vous pouvez en savoir plus sur la page GitHub : https://github.com/observIQ/observiq-otel-collector.

Le logiciel Apache Flink est un framework open source pour le traitement des données en temps réel et la gestion des flux de données. Il est conçu pour gérer des applications à grande échelle et fournit une solution hautement évolutive et fiable pour le traitement des données. La surveillance est l’une des fonctionnalités les plus importantes de Apache Flink, car elle permet aux utilisateurs de surveiller et de contrôler leurs applications en temps réel.

Grâce à l’ajout du support de surveillance Apache Flink à OpenTelemetry, les utilisateurs peuvent désormais surveiller leurs applications Apache Flink avec une précision et une granularité accrues. Les utilisateurs peuvent maintenant surveiller leurs applications Apache Flink à l’aide de la distribution OpenTelemetry d’observIQ et expédier les télémétries Apache Flink vers un backend populaire tel que Google Cloud Ops. Cela permet aux utilisateurs de surveiller leurs applications Apache Flink avec une précision et une granularité accrues, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées et de résoudre plus rapidement les problèmes.

Avec le support de surveillance Apache Flink dans OpenTelemetry, les utilisateurs peuvent maintenant surveiller leurs applications Apache Flink avec une précision et une granularité accrues. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d’accéder à des informations plus détaillées sur leurs applications et de prendre des décisions plus éclairées. De plus, cela permet aux utilisateurs de résoudre rapidement les problèmes et d’améliorer la fiabilité et la performance de leurs applications.

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SAP intègre Neobrain, la 1ère Talent Marketplace d’Europe, sur son SAP Store

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Le 27 février 2023, SAP France (SAP:SE) et Neobrain s’unissent en intégrant les solutions clés de la 1ère Talent Marketplace Européenne au sein du SAP Store, leur objectif étant de proposer aux clients SAP les outils cruciaux pour détecter, mobiliser et anticiper les compétences.

SAP Store est la marketplace en ligne où les clients SAP du monde entier peuvent découvrir, essayer, acheter et renouveler les solutions de SAP, mais aussi celles de ses partenaires de confiance. Disponible dans plus de 200 pays et territoires dans le monde, le SAP Store permet d’accéder à des solutions innovantes afin que chaque entreprise devienne plus intelligente et puisse accélérer ou transformer ses usages et activités.

Conscients de l’enjeu déterminant de proposer aux entreprises les outils les plus adaptés pour valoriser le travail des collaborateurs, suivre leurs évolutions et faire coïncider les enjeux RH et la croissance, SAP innove et intègre Neobrain dont les solutions répondent à ces besoins essentiels.

Neobrain offre en effet trois solutions permettant de répondre aux besoins urgents des RH et des managers : AI Skills Management, Talent Marketplace et Strategic Workforce Planning pour apporter des réponses aux besoins suivants :

  • Visualiser en temps réel les compétences disponibles ou émergentes des Talents sur son secteur d’activité
  • Rendre plus accessibles et transparentes les opportunités internes (formations, postes ouverts, passerelles métiers possibles, etc.)
  • Mettre en place les stratégies RH visant à assurer la croissance de l’entreprise

 

Thierry Mathoulin, Head of HXM at SAP SuccessFactors France, déclare : « L’intégration de Neobrain au SAP Store est une étape clé dans la démarche de SAP qui vise à offrir à nos clients des services complets pour répondre à chacun de leurs besoins. Avec des assets et outils RH aussi reconnus, nous offrons désormais la possibilité à tous de faire du Talent Management un levier au service de leur croissance. »

« Que de chemin parcouru en 5 ans ! Nous sommes fiers de la reconnaissance et de la confiance accordées par SAP. Cette présence sur la marketplace SAP Store matérialise notre parfaite intégration avec les solutions SAP SuccessFactors. Neobrain se positionne comme le moteur d’intelligence embarquée pour construire une organisation basée sur les compétences. » précise Paul Courtaud, CEO de Neobrain

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com. 

Contact presse : sylvie.lechevin@sap.com

 

A propos de Neobrain

Fondée en 2018 par Paul Courtaud, jeune entrepreneur âgé de seulement 22 ans à l’époque, NEOBRAIN est une scale-up spécialisée dans l’utilisation de l’IA au service de la gestion des compétences et du Workforce Planning. Elle est à l’origine d’une technologie (plateformes et application) permettant d’anticiper les compétences qui émergent et d’identifier les gaps avec les ressources disponibles. Parmi ses 120 clients : SAGE, TotalEnergies ou encore BOSCH… En 2022, la société réalise une levée de fonds de plus de 20M€ et rachète WiserSkills. Aujourd’hui, Neobrain compte 140 Neobrainers répartis entre Paris, Lisbonne et Francfort.

Plus d’infos sur neobrain.io

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