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Déploiement logiciel : meilleures pratiques en 2023

Déploiement logiciel : meilleures pratiques en 2023

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2023 sera l’année où les meilleures pratiques de déploiement logiciel seront mises en avant. Découvrez comment vous pouvez améliorer votre processus de déploiement !

Le déploiement est le jour où le logiciel est enfin mis à disposition du monde. Pourtant, comme l’a dit le PDG de Stackify, Matt Watson, les organisations manquent de confiance dans le déploiement. L’une des plus grandes forces de l’agilité est la capacité à déployer rapidement. Cependant, en allant trop vite et sans suivre les bonnes procédures, on peut constater des problèmes tels que des interruptions de service, des erreurs et une mauvaise expérience utilisateur.

Le déploiement est le jour où le logiciel est enfin mis à disposition du monde. Pourtant, comme l’a dit le PDG de Stackify, Matt Watson, les organisations manquent de confiance en matière de déploiement. L’une des plus grandes forces de l’agilité est la capacité de déployer rapidement. Cependant, en allant trop vite et sans suivre les bonnes procédures, on peut constater des problèmes tels que des temps d’arrêt, des erreurs et une mauvaise expérience utilisateur.

Pour réussir le déploiement d’une application, il est important de disposer d’une base de données solide et fiable. Une base de données bien conçue peut aider à garantir la qualité et la fiabilité du logiciel déployé. Une base de données peut également fournir des informations précieuses sur les performances et la sécurité du logiciel. En outre, une base de données peut être utilisée pour stocker des informations sur les utilisateurs et leur comportement, ce qui peut être très utile pour améliorer l’expérience utilisateur.

Une bonne base de données peut également aider à réduire les risques liés au déploiement. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des informations sur les tests et les versions précédentes du logiciel, ce qui permet aux développeurs de réaliser des tests plus approfondis avant le déploiement. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les erreurs et les bogues, ce qui permet aux développeurs de trouver et de corriger rapidement les problèmes avant le déploiement. Enfin, une base de données peut être utilisée pour stocker des informations sur le comportement des utilisateurs et leurs interactions avec le logiciel, ce qui permet aux développeurs de mieux comprendre comment le logiciel est utilisé et comment il peut être amélioré.

En conclusion, une bonne base de données est essentielle pour réussir le déploiement d’une application. Une base de données bien conçue peut aider à garantir la qualité et la fiabilité du logiciel déployé, tout en fournissant des informations précieuses sur les performances et la sécurité du logiciel. Une base de données peut également être utilisée pour stocker des informations sur les tests et les versions précédentes du logiciel, ce qui permet aux développeurs de réaliser des tests plus approfondis avant le déploiement. Enfin, une base de données peut être utilisée pour stocker des informations sur le comportement des utilisateurs et leurs interactions avec le logiciel, ce qui permet aux développeurs de mieux comprendre comment le logiciel est utilisé et comment il peut être amélioré.

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Tutoriel de plan de test complet : guide exhaustif avec exemples

Tutoriel de plan de test complet : guide exhaustif avec exemples

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Apprenez à créer un plan de test complet avec ce tutoriel exhaustif qui vous fournit des exemples pratiques.

Test Plan: Un Document Précieux qui Décrit la Stratégie de Test pour un Projet Logiciel ou Matériel

Un plan de test est un document précieux qui décrit la stratégie de test pour un projet logiciel ou matériel. C’est un document qui définit la portée des tests, les ressources nécessaires, l’environnement de test et les cas de test qui seront exécutés. Son objectif est de s’assurer que le processus de test est approfondi et complet et que tous les tests nécessaires sont menés de manière systématique et coordonnée.

Il sert de document détaillé pour assurer le bon fonctionnement du logiciel. La sortie de la phase de test est directement liée à la qualité de la planification qui y est associée. Ces plans de test sont généralement développés pendant la phase de développement pour gagner du temps lors de l’exécution des tests et parvenir à un accord mutuel avec toutes les parties prenantes.

Le plan de test est un document essentiel pour tout projet logiciel ou matériel. Il permet d’identifier les tests à effectuer, les ressources nécessaires et l’environnement dans lequel ils doivent être exécutés. Il est également utile pour déterminer le niveau de qualité du produit final et pour s’assurer que tous les tests ont été effectués correctement et complètement. Les plans de test peuvent également être utilisés pour documenter les résultats des tests et fournir des informations sur la qualité du produit.

Le plan de test est un outil puissant pour garantir la qualité d’un produit logiciel ou matériel. Il permet aux parties prenantes d’avoir une vision claire des tests à effectuer et des ressources nécessaires pour les exécuter. En outre, il permet aux développeurs et aux testeurs de se concentrer sur leurs tâches respectives et d’atteindre leurs objectifs plus rapidement et plus efficacement. Enfin, il permet aux utilisateurs finaux d’obtenir un produit final fiable et conforme aux spécifications.

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Go et Redis : Mieux Ensemble

Go et Redis : Mieux Ensemble

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Go et Redis sont deux technologies puissantes qui peuvent être utilisées ensemble pour créer des applications robustes et performantes. Découvrez comment tirer le meilleur parti de ces outils !

« Je viens de présenter cette présentation à la Conf42 Golang 2023 et j’ai pensé qu’il serait peut-être une bonne idée de la transformer en un article de blog pour ceux qui ne veulent pas passer 40 minutes à regarder la présentation (cela va, je comprends) ou à regarder simplement les diapositives en essayant d’imaginer ce que je disais.

Alors, voilà! »

Data est un terme qui est devenu très populaire ces dernières années. Il est utilisé dans de nombreux contextes et est souvent associé à des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle et le machine learning. Cependant, la plupart des gens ne comprennent pas vraiment ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée.

C’est pourquoi j’ai présenté une conférence intitulée «Exploiter les données avec Golang» lors de la Conf42 Golang 2023. L’objectif de cette présentation était de fournir une introduction à la donnée et à ses applications possibles avec Golang. J’ai commencé par expliquer ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes. J’ai ensuite discuté des différents types de données et des outils disponibles pour travailler avec elles.

Enfin, j’ai discuté des avantages et des inconvénients de l’utilisation de Golang pour travailler avec des données. J’ai également expliqué comment Golang peut être utilisé pour créer des applications qui exploitent les données. Enfin, j’ai discuté des meilleures pratiques pour le traitement des données et leur analyse.

Au cours de ma présentation, j’ai essayé de montrer comment les développeurs peuvent tirer parti des données pour créer des applications plus puissantes et plus intelligentes. J’espère que cette présentation aidera les développeurs à comprendre comment exploiter les données avec Golang et à créer des applications plus robustes et plus performantes.

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Leonhart se tourne vers l’avenir avec un ERP SAP S/4HANA en mode Cloud et Nagarro

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Après plusieurs décennies de croissance rapide, le Groupe Leonhart est confronté à une problématique d’homogénéité de son système informatique (SI) : les sites utilisent des outils différents et la consolidation des données est complexe. Leonhart décide en 2020 d’uniformiser et de moderniser son SI, pour renforcer la qualité de ses données, mais aussi tirer parti de la Business Intelligence et profiter des nouvelles technologies. Une aventure accompagnée par les équipes Nagarro, qui ont déployé une solution bâtie autour de SAP S/4HANA Cloud Public.

Leonhart, du sable à l’aménagement extérieur

Le Groupe Leonhart est un acteur majeur de l’extraction et de la valorisation de sable et de granulats. Il propose :

  • des granulats naturels ou recyclés ;
  • des pierres naturelles ;
  • du béton prêt à l’emploi ;
  • des produits en béton pour la préfabrication lourde et légère.

Le groupe couvre l’ensemble de la chaine de valeur, de l’extraction à la livraison, en passant par produit mais propose également des services de transport et de livraison.

 

L’indispensable homogénéisation du système informatique

Si le Groupe Leonhart peut s’enorgueillir d’une croissance rapide ces dernières décennies, son développement en partie lié à des opérations de croissance externe a abouti à un SI hétérogène. De nombreux outils spécifiques à chaque activité cohabitent, sans réelle interconnexion.

En 2020, Leonhart décide de déployer un nouveau SI, standardisé et structurant. Son objectif est de s’appuyer sur une plateforme unique :

  • pour couvrir l’ensemble de ses processus métiers du Groupe,
  • pour améliorer la qualité des données,
  • permettant un accès rapide aux données,
  • avec une sécurité optimale,
  • à un coup maîtrisé.

 

Le choix du cloud et d’une solution SaaS

Un appel d’offres est lancé fin 2020. Le Groupe Leonhart, qui a élaboré un cahier des charges précis et détaillé, souhaite mener une étude exhaustive des solutions disponibles sur le marché et des modes de déploiement proposés par les intégrateurs.

Rapidement, le cloud et une solution SaaS s’impose pour :

  • la maîtrise des coûts, et le ROI rapide,
  • la facilité à monter en version, pour accompagner les projets et ambitions du Groupe et donc l’évolution de ses besoins et garantir la pérennité de la solution.

Le Groupe Leonhart choisit de se faire accompagner par Nagarro, pour :

  • l’expertise de ses consultants,
  • le compromis idéal entre solidité et taille humaine,
  • sa santé financière,
  • sa capacité à proposer une solution globale, intégrant un nécessaire développement spécifique.

Le projet est lancé en février 2021.

 

3 modules pour une plateforme unique

Nagarro a déployé une plateforme unique, bâtie sur des éléments complémentaires : L’ERP SAP S/4HANA Cloud Public pour couvrir les besoins métiers, avec un périmètre fonctionnel très étendu: extraction, négoce, finance, contrôle de gestion, production, logistique ou encore relation client sont entièrement couverts par les standards SAP et sa méthodologie d’implémentation Fit-toStandard.

Leonhart va également passer à la Business Intelligence, grâce à l’analytique, à la fois puissante et simple d’utilisation, intégrée à SAP S/4HANA Cloud.

Avec l’analyse Fit-to-Standard, une série d’ateliers a été organisé pour valider les processus métier prédéfinis (et reposant sur les best practices) de SAP et identifier les exigences spécifiques.

L’interconnexion avec le reste du SI de l’entreprise via la SAP Business Transformation Platform (SAP BTP). Cette plateforme regroupe dans un même environnement unifié les données et l’analytique, l’Intelligence Artificielle, le développement d’applications, l’automatisation et l’intégration.

Un développement spécifique, reposant sur SAP BTP, pour couvrir un besoin très spécifique : la pesée des camions entrant et sortant des sablières. Pour développer cette fonctionnalité non couverte par la solution standard, Nagarro a misé sur l’innovation : la reconnaissance visuelle et l’Internet des Objets permettent d’automatiser les peser et de connecter le pont bascule à SAP.

 

Le mot du client : Vers de nouveaux projets avec SAP

Une première étape franchie avec le déploiement d’un ERP standard, fiable et évolutif, le Groupe Leonhart veut aller plus loin et entrer dans « l’industrie 4.0 ».

« L’ERP étant également un socle robuste pour l’innovation, nous avons un nouveau projet avec SAP et Nagarro, le développement d’une gravière connectée. C’est l’un des prochains défis que nous allons relever »

 

Nicolas Battesti, DAF du groupe Leonhart.

 

Le partenaire, Nagarro : Expertise, pragmatisme et transparence

Nagarro France fait partie de la Business Unit SAP du groupe international Nagarro. Entreprise de services du numérique spécialisée dans l’intégration de solutions logicielles dédiées aux PME et ETI, nous accompagnons nos clients dans leur transformation numérique. Notre ambition : aider nos clients à saisir les opportunités et innovations du numérique pour améliorer leur performance et leur agilité, à travers une relation de confiance bâtie sur le long terme. Nagarro France bénéfice de toute la force et de l’expertise du Groupe, présent dans 33 pays et regroupant plus de 18 000 collaborateurs.

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Différences principales entre AWS ECS et AWS Lambda: 5 points clés

Différences principales entre AWS ECS et AWS Lambda: 5 points clés

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Les services AWS ECS et AWS Lambda sont des outils puissants pour le développement et le déploiement d’applications. Découvrez les 5 principales différences entre ces deux services !

## Comment le cloud computing a révolutionné l’industrie du logiciel au cours des 10 dernières années

La technologie cloud a révolutionné l’industrie du logiciel au cours des 10 dernières années. Aujourd’hui, la plupart des organisations préfèrent héberger des applications et des services sur le cloud en raison de la facilité de déploiement, de la sécurité élevée, de la scalabilité et des coûts de maintenance peu élevés par rapport à l’infrastructure sur site. En 2006, Amazon a lancé sa plate-forme de services cloud, Amazon Web Services (AWS), l’un des principaux fournisseurs de cloud à ce jour. Actuellement, AWS propose plus de 200 services cloud, notamment l’hébergement cloud, le stockage, l’apprentissage automatique et la gestion des conteneurs.

L’architecture cloud permet aux entreprises de bénéficier d’une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les entreprises peuvent facilement déployer des applications sur le cloud et les mettre à l’échelle en fonction de leurs besoins. Les services cloud sont également très sûrs et offrent une haute disponibilité et une redondance pour assurer la continuité des activités. Les services cloud sont également très flexibles et peuvent être facilement adaptés aux besoins changeants des entreprises.

Les avantages de l’architecture cloud sont nombreux et divers. Les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande flexibilité et d’une meilleure scalabilité pour répondre aux besoins changeants des clients. Les entreprises peuvent également réduire leurs coûts de maintenance et leurs coûts d’exploitation grâce à l’utilisation des services cloud. Les entreprises peuvent également bénéficier d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité grâce à l’utilisation des services cloud. Enfin, les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande productivité grâce à l’utilisation des services cloud.

L’architecture cloud est un outil puissant qui offre aux entreprises une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande flexibilité, d’une meilleure scalabilité, d’une plus grande sécurité et d’une meilleure disponibilité grâce à l’utilisation des services cloud. En outre, les entreprises peuvent réduire leurs coûts de maintenance et leurs coûts d’exploitation grâce à l’utilisation des services cloud. Enfin, les entreprises peuvent bénéficier d’une plus grande productivité grâce à l’utilisation des services cloud.

L’architecture cloud est un outil puissant qui offre aux entreprises une variété de services et d’applications à un coût réduit. Les avantages qu’elle procure sont nombreux et variés, et les entreprises peuvent en tirer parti pour améliorer leur productivité, réduire leurs coûts et améliorer leur sécurité et leur disponibilité. La technologie cloud est donc un outil essentiel pour les entreprises qui souhaitent tirer parti des avantages qu’elle offre pour améliorer leurs activités.

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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.

Articles précédents

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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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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De zéro à héros: Apprendre Web3 avec Infura et Python

De zéro à héros: Apprendre Web3 avec Infura et Python

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Devenez un héros du Web3 en apprenant à utiliser Infura et Python ! Découvrez comment créer des applications décentralisées avec ces outils puissants.

Comment démarrer avec le Web3

Pour commencer

Même si je code depuis la fin des années 90, je suis vraiment un débutant complet dans le monde de Web3. Je ne suis pas un expert, donc je n’essaierai pas d’expliquer les fondamentaux. Il y a beaucoup de guides et de tutoriels de contenu excellents là-bas. Je suggère de commencer par la documentation Infura, qui est très complète et compréhensible.

Comprendre les prérequis

Avant de commencer à développer des applications Web3, il est important de comprendre les prérequis. Tout d’abord, vous devez comprendre les principes fondamentaux de la blockchain et des crypto-monnaies. Ensuite, vous devez comprendre le protocole Ethereum et la plate-forme Ethereum. Enfin, vous devez comprendre le langage de programmation Solidity et le framework Web3.js. Une fois que vous avez compris ces concepts, vous pouvez commencer à développer des applications Web3.

Test

Une fois que vous avez compris les prérequis, vous pouvez commencer à tester votre application Web3. Pour ce faire, vous pouvez utiliser un service d’API tel que Infura pour accéder à la blockchain Ethereum. Vous pouvez également utiliser Python pour interagir avec la blockchain via Infura. Une fois que vous avez mis en place votre environnement de développement, vous pouvez commencer à tester votre application Web3 en utilisant des outils tels que Truffle et Ganache. Vous pouvez également tester votre application sur un réseau réel en utilisant un service tel que MetaMask.

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