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Marco Codes Live: Gavin King et Hibernate 6.3 [Vidéo]

Découvrez la vidéo de Marco Codes Live avec Gavin King et Hibernate 6.3! Une occasion unique d’en apprendre plus sur la dernière version de Hibernate.

Dans la vidéo ci-dessous, nous couvrirons la nouvelle version de Hibernate 6.3.

We’ll also look at the architecture of Hibernate 6.3 and how it fits into the larger Java ecosystem.

Dans la vidéo ci-dessous, nous couvrirons la nouvelle version Hibernate 6.3.

Avec ses capacités de traitement des annotations, il offre des approches alternatives aux frameworks tels que Spring Data JPA, et nous explorerons ces approches avec un peu de codage en direct.

Nous examinerons également l’architecture de Hibernate 6.3 et sa place dans le plus grand écosystème Java.

Hibernate 6.3 est une version très puissante et pratique qui offre des fonctionnalités supplémentaires par rapport à ses versions précédentes. Il intègre des technologies telles que Java Persistence API (JPA), Java Transaction API (JTA) et Java Database Connectivity (JDBC). Ces technologies sont très utiles pour le développement d’applications web et mobiles. De plus, Hibernate 6.3 offre une architecture modulaire et extensible qui permet aux développeurs de créer des applications plus flexibles et robustes.

Hibernate 6.3 est également livré avec une série d’outils et de bibliothèques qui aident les développeurs à créer des applications plus efficaces et à améliorer leur productivité. Les outils incluent des moteurs de recherche, des moteurs de mapping, des moteurs de validation et des moteurs de génération de code. Ces outils peuvent être utilisés pour créer des applications plus performantes et plus faciles à maintenir.

Enfin, Hibernate 6.3 offre une architecture extensible qui permet aux développeurs d’ajouter des fonctionnalités supplémentaires à leurs applications. Les développeurs peuvent ajouter des modules supplémentaires pour améliorer la performance et la fonctionnalité de leurs applications. Les développeurs peuvent également ajouter des plugins pour ajouter des fonctionnalités supplémentaires à leurs applications.

En résumé, Hibernate 6.3 est une version puissante et pratique qui offre une architecture modulaire et extensible qui permet aux développeurs de créer des applications plus flexibles et robustes. Il offre également une série d’outils et de bibliothèques qui aident les développeurs à créer des applications plus efficaces et à améliorer leur productivité. Enfin, il offre une architecture extensible qui permet aux développeurs d’ajouter des fonctionnalités supplémentaires à leurs applications.

Source de l’article sur DZONE

Surveillance Linux OS avec HertzBeat Open Source en temps réel.

Surveiller votre système Linux avec HertzBeat Open Source en temps réel pour une meilleure sécurité et une plus grande efficacité!

## Introduction à HertzBeat

Introduction à HertzBeat

HertzBeat est un système de surveillance en temps réel open source, facile à utiliser et convivial qui ne nécessite pas d’agent et dispose de puissantes fonctionnalités de surveillance personnalisée. Il intègre la surveillance, l’alarme et la notification, prend en charge la surveillance des services applicatifs, des bases de données, des systèmes d’exploitation, du middleware, du cloud natif, etc., des alarmes seuil et des notifications d’alarme (e-mail WeChat Dingding Feishu SMS Slack Discord Telegram). Il possède des spécifications de protocole configurables telles que Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc, etc. Vous n’avez qu’à configurer YML pour utiliser ces protocoles afin de personnaliser et de collecter n’importe quel indicateur que vous souhaitez collecter. Pouvez-vous croire que vous pouvez adapter immédiatement un nouveau type de surveillance, tel que K8s ou Docker, simplement en configurant YML?

La puissante personnalisation, le support multi-types, l’expansion facile et le faible couplage d’HertzBeat espèrent aider les développeurs et les petites et moyennes équipes à construire rapidement leur propre système de surveillance. En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture HertzBeat et je suis impatient de l’essayer. HertzBeat est une excellente solution pour les développeurs qui souhaitent créer leur propre système de surveillance. Il est facile à installer et à configurer et offre une variété de fonctionnalités pour surveiller les performances des applications. Les utilisateurs peuvent surveiller les performances des applications et recevoir des notifications en cas de problème. HertzBeat est également très flexible et peut être configuré pour surveiller n’importe quel type d’application ou de service. La puissance de l’architecture HertzBeat permet aux développeurs de créer des systèmes de surveillance personnalisés pour leurs applications.

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In the video below, we take a closer look at JDBC PreparedStatement with example and Statement vs PreparedStatement. Let’s get started!

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In this blog, we will be discussing about implementing persistent object store using MYSQL with Anypoint Clustering. We will going to see that how we can use MYSQL database to persist the object store data. One of the advantages of using persistent object store is that we will be not loosing data in case Mule Runtime or Mule Application get restarted or shutdown or crashes. In such cases, your object store data will persisted in Database. 

Enabling Persistent Object Store Using MySQL With Anypoint Clustering

To enable, Persistent object store using MySQL required few steps and there are few prerequisites.

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I’ve run across a fun little trick to simulate latency in your development environments when testing some SQL queries. Possible use-cases including to validate that backend latency won’t bring down your frontend, or that your UX is still bearable, etc.


The solution is PostgreSQL and Hibernate specific, though it doesn’t have to be. Besides, it uses a stored function to work around the limitations of a VOID function in PostgreSQL, but that can be worked around differently as well, without storing anything auxiliary to the catalog.

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In the video below, we take a closer look at how to insert a record in the database using JdbcTemplate with Spring Boot. Let’s get started!

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Data that has been collected, collated, and cleansed is ripe for analysis and insight generation. Advances in Machine Learning and AI are helping deliver on the promises of augmented analytics to produce actionable insights. Pairing Machine Learning techniques with prepared data enables organizations to achieve more accurate predictions and measurable analysis on all kinds of business functions.

A growing number of BI and Analytics tools vendors are responding to the need for augmented BI by opening their platforms through APIs and making stored data more easily accessible. This is a critical first step that gives IT the ability to build connections from Machine Learning products to raw, cleaned, and prepared data.


Source de l’article sur DZONE (AI)