Articles

Construire des architectures analytiques pour alimenter des applications temps réel

Construire des architectures analytiques pour alimenter des applications temps réel est une tâche complexe qui nécessite une planification minutieuse et une mise en œuvre rigoureuse.

Comprendre le rôle des analyses hors ligne

Testing the Efficiency of Offline Analytics

In order to ensure that an offline analytics architecture is efficient and cost-effective, it’s important to test its performance and scalability. This can be done by running a series of tests that measure the time it takes to process a given dataset, as well as the accuracy of the results. These tests should be conducted on a regular basis to ensure that the architecture is able to handle the increasing volume and complexity of data. Additionally, it’s important to test the architecture’s ability to integrate with existing systems and applications, as well as its ability to scale up or down as needed.

Conclusion

Offline analytics architectures are essential for preparing and enhancing data before it’s ready for real-time application. Testing the efficiency and scalability of such architectures is key to ensuring that they can handle the increasing volume and complexity of data. By running regular tests and monitoring the performance of the architecture, businesses can ensure that their data is ready for real-time insights and applications.

Comprendre le rôle des analyses hors ligne

Les analyses hors ligne impliquent le processus de collecte, de traitement et d’analyse de grands volumes de données de manière par lots, souvent sur des périodes plus longues. Cela contraste avec les analyses en temps réel, qui se concentrent sur l’analyse des données lorsqu’elles sont générées, avec des résultats immédiats. Bien que les analyses en temps réel offrent l’avantage d’une prise de conscience rapide, les analyses hors ligne fournissent la base sur laquelle ces informations sont construites. Les architectures d’analyse hors ligne sont conçues pour gérer des jeux de données volumineux, nettoyer et transformer les données et générer des résultats agrégés qui peuvent ensuite être exploités dans des applications en temps réel.

Tester l’efficacité des analyses hors ligne

Pour s’assurer que les architectures d’analyse hors ligne sont efficaces et rentables, il est important de tester leurs performances et leur évolutivité. Cela peut être fait en exécutant une série de tests qui mesurent le temps nécessaire pour traiter un jeu de données donné, ainsi que la précision des résultats. Ces tests doivent être effectués régulièrement pour s’assurer que l’architecture est capable de gérer le volume et la complexité croissants des données. De plus, il est important de tester la capacité de l’architecture à s’intégrer aux systèmes et applications existants, ainsi qu’à son aptitude à évoluer vers le haut ou vers le bas selon les besoins.

Conclusion

Les architectures d’analyse hors ligne sont essentielles pour préparer et améliorer les données avant qu’elles ne soient prêtes pour une application en temps réel. Tester l’efficacité et la scalabilité de ces architectures est essentiel pour s’assurer qu’elles peuvent gérer le volume et la complexité croissants des données. En exécutant des tests réguliers et en surveillant les performances de l’architecture, les entreprises peuvent s’assurer que leurs données sont prêtes pour des informations et des applications en temps réel.

Source de l’article sur DZONE

Optimisation des lignes d'objet d'email et mobile avec AI et ML

Les entreprises peuvent désormais optimiser leurs lignes d’objet d’email et mobile grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning. Une nouvelle ère de marketing commence !

Méthodologie

Architecture

La ligne d’objet et les titres des e-mails et des notifications push jouent un rôle important dans la détermination des taux d’engagement. La communication numérique nécessite la compétence de la conception de lignes d’objet convaincantes et de titres de notifications push concis qui captent l’attention de l’utilisateur. Les marketeurs conçoivent des lignes d’objet en fonction du ton du message à transmettre et du public cible visé. En «enseignant» efficacement cette compétence et en l’optimisant pour la communication numérique, les modèles d’IA générative offrent une avenue passionnante pour automatiser ce processus. L’article examine quelques approches pour créer des lignes d’objet et des titres de notifications push efficaces tout en les combinant avec des modèles classiques d’apprentissage automatique pour prédire les taux d’ouverture avec l’IA générative (Large Language Models).

Il ne s’agit pas seulement de créer des lignes d’objet accrocheuses que les LLM peuvent facilement générer avec le bon déclencheur. L’objectif est de générer un candidat idéal pour le contexte et le contenu qui incitera le destinataire à cliquer et à afficher le message. Les modèles d’apprentissage machine (ML), en particulier les algorithmes de forêt aléatoire, peuvent prédire avec une grande confiance la probabilité qu’un destinataire clique sur un message s’ils sont correctement formés. En combinant les LLM avec des modèles ML prédictifs, il est possible de générer des lignes d’objet et des titres de notifications push de haute qualité. Voici quelques moyens possibles.

La première approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques. Le modèle apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. La seconde approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Enfin, la troisième approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications

Source de l’article sur DZONE

Apprentissage profond en reconnaissance d'images: Techniques et défis

L’apprentissage profond en reconnaissance d’images est une technologie puissante qui permet de résoudre des problèmes complexes. Découvrez les techniques et les défis associés à cette technologie.

Dans le vaste royaume de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond est devenu un jeu-changer, en particulier dans le domaine de la reconnaissance d’images. La capacité des machines à reconnaître et à catégoriser des images, à la manière du cerveau humain, a ouvert une multitude d’opportunités et de défis. Plongeons-nous dans les techniques que l’apprentissage profond offre pour la reconnaissance d’images et les obstacles qui y sont associés.

Data: For CNNs to work, large amounts of data are required. The more data that is available, the more accurate the results will be. This is because the network needs to be trained on a variety of images, so it can learn to recognize patterns and distinguish between different objects.

Hurdles: The main challenge with CNNs is that they require a lot of data and computing power. This can be expensive and time-consuming, and it can also lead to overfitting if not enough data is available. Additionally, CNNs are not able to generalize well, meaning they are not able to recognize objects that they have not been trained on.

Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)

Technique : Les CNN sont le pilier des systèmes de reconnaissance d’images modernes. Ils se composent de plusieurs couches de petites collections de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée, appelées champs réceptifs. Les résultats de ces collections sont ensuite assemblés de manière à se chevaucher, afin d’obtenir une meilleure représentation de l’image d’origine ; c’est une caractéristique distinctive des CNN.

Données : Pour que les CNN fonctionnent, des quantités importantes de données sont nécessaires. Plus il y a de données disponibles, plus les résultats seront précis. C’est parce que le réseau doit être formé sur une variété d’images, afin qu’il puisse apprendre à reconnaître des modèles et à distinguer différents objets.

Hurdles : Le principal défi avec les CNN est qu’ils nécessitent beaucoup de données et de puissance de calcul. Cela peut être coûteux et prendre du temps, et cela peut également entraîner un surajustement si pas assez de données sont disponibles. De plus, les CNN ne sont pas en mesure de généraliser bien, ce qui signifie qu’ils ne sont pas en mesure de reconnaître des objets qu’ils n’ont pas été formés.

Réseaux neuronaux profonds (DNN)

Technique : Les DNN sont une variante des CNN qui peuvent être utilisés pour la reconnaissance d’images. Ils sont constitués de plusieurs couches de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée et produisent des résultats plus précis que les CNN. Les DNN peuvent également être utilisés pour la classification d’images et la segmentation d’images.

Données : Les DNN nécessitent également des grandes quantités de données pour fonctionner correctement. Cependant, ils peuvent être entraînés sur des jeux de données plus petits que les CNN et peuvent donc être plus efficaces lorsqu’il n’y a pas assez de données disponibles.

Hurdles : Le principal défi avec les DNN est qu’ils nécessitent beaucoup de temps et de puissance de calcul pour être entraînés correctement. De plus, ils sont sensibles aux bruit et aux variations dans les données d’entrée, ce qui peut entraîner des résultats imprécis.

Source de l’article sur DZONE

Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes

Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes est une tâche importante pour garantir le bon fonctionnement de votre application. Découvrez comment le faire facilement!

## Kubernetes Custom Resource Definitions (CRDs) : Un tutoriel

First, you’ll need to define the custom resource. This is done using the Kubernetes API, which is a declarative way of defining objects. You’ll need to provide the name of the resource, its fields, and any validation rules you want to apply. Once you’ve defined the resource, you can create instances of it using the Kubernetes API.

Next, you’ll need to create a controller for the CRD. This is a piece of code that will watch for changes to the custom resource and take action accordingly. For example, if you create a new instance of the resource, the controller could create a new pod or service based on the data in the resource. The controller can also be used to update existing resources when their data changes.

Finally, you’ll need to deploy the controller. This is done using the Kubernetes API, and it will allow the controller to start watching for changes to the custom resource. Once deployed, the controller will be able to take action based on changes to the custom resource.

Kubernetes est une plateforme open-source populaire utilisée pour automatiser le déploiement, le dimensionnement et la gestion des applications conteneurisées. Il fournit une puissante API pour gérer les ressources, mais parfois ses ressources intégrées ne sont pas suffisantes pour votre cas d’utilisation. C’est là que les définitions de ressources personnalisées (CRD) de Kubernetes entrent en jeu. Les CRD vous permettent de définir vos propres ressources personnalisées, qui peuvent être gérées de la même manière que les ressources intégrées telles que les pods et les services.

Dans ce tutoriel, nous allons passer en revue les étapes pour mettre en œuvre une CRD Kubernetes.

Tout d’abord, vous devrez définir la ressource personnalisée. Cela se fait à l’aide de l’API Kubernetes, qui est une manière déclarative de définir des objets. Vous devrez fournir le nom de la ressource, ses champs et toutes les règles de validation que vous souhaitez appliquer. Une fois la ressource définie, vous pouvez créer des instances de celle-ci à l’aide de l’API Kubernetes.

Ensuite, vous devrez créer un contrôleur pour la CRD. Il s’agit d’un morceau de code qui surveillera les modifications apportées à la ressource personnalisée et agira en conséquence. Par exemple, si vous créez une nouvelle instance de la ressource, le contrôleur peut créer un nouveau pod ou un nouveau service en fonction des données de la ressource. Le contrôleur peut également être utilisé pour mettre à jour les ressources existantes lorsque leurs données changent.

Enfin, vous devrez déployer le contrôleur. Cela se fait à l’aide de l’API Kubernetes et permettra au contrôleur de commencer à surveiller les modifications apportées à la ressource personnalisée. Une fois déployé, le contrôleur sera en mesure d’agir en fonction des modifications apportées à la ressource personnalisée.

Les CRD Kubernetes offrent une grande flexibilité et permettent aux développeurs d’utiliser des données personnalisées pour gérer leurs applications sur Kubernetes. Les CRD peuvent être utilisés pour créer des objets personnalisés tels que des bases de données, des services réseau ou des services d’analyse. Les contrôleurs associés

Source de l’article sur DZONE

API en mouvement : maintenez vos APIs à jour

Les API sont en mouvement constant et il est essentiel de les maintenir à jour pour assurer le bon fonctionnement de votre application. Découvrez comment!

Dans le monde en constante évolution de la technologie, les applications logicielles sont devenues le pilier de la société moderne.

L’importance des APIs dans l’architecture logicielle moderne

Dans le monde en constante évolution de la technologie, les applications logicielles sont devenues le pilier de la société moderne. Des applications mobiles qui simplifient nos tâches quotidiennes aux plates-formes web qui nous connectent à l’échelle mondiale, ces applications dépendent d’une communication et d’un échange de données sans faille. C’est là que les interfaces de programmation d’application (API) entrent en jeu. Les APIs sont devenues le pilier du développement logiciel moderne, révolutionnant la façon dont les applications sont conçues, construites et intégrées. Leur importance provient de leur capacité à faciliter la communication et l’échange de données entre diverses applications et services. Au cœur de l’API, ou interface de programmation d’application, se trouve un ensemble de règles, de protocoles et d’outils qui permettent à différentes applications logicielles de communiquer et d’interagir entre elles. Les APIs agissent comme des ponts, permettant à une application d’accéder et d’utiliser les services et fonctionnalités fournis par une autre application ou plate-forme. Cette interopérabilité permet aux développeurs de combiner les forces de diverses applications et de créer des solutions intégrées puissantes.

Mise à jour et évolution des APIs au fil du temps

Les APIs sont essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement. Les mises à jour et les modifications apportées aux APIs sont nécessaires pour s’assurer que les applications peuvent continuer à communiquer et à échanger des données sans problème. Les mises à jour peuvent être apportées pour corriger des bogues, ajouter des fonctionnalités supplémentaires ou améliorer la sécurité. De plus, les mises à jour peuvent être apportées pour s’adapter aux changements technologiques et aux nouvelles exigences des utilisateurs. Les mises à jour peuvent également être apportées pour s’adapter aux nouvelles normes et technologies, ce qui permet aux applications de rester compétitives. Les mises à jour des APIs sont donc essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement.

Conclusion

Les APIs sont essentielles pour faciliter la communication et l’échange de données entre diverses applications et services. Elles sont également essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement. Les mises à jour et les modifications apportées aux APIs sont nécessaires pour s’assurer que les applications peuvent continuer à communiquer et à échanger des données sans problème. Les mises à jour peuvent être apportées pour corriger des bogues, ajouter des fonctionnalités supplémentaires ou améliorer la sécurité. De plus, les mises à jour peuvent être apportées pour s’adapter aux changements technologiques et aux nouvelles exigences des utilisateurs. Les mises à jour des APIs sont donc essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement.

L’importance des APIs dans l’architecture

Source de l’article sur DZONE

Utiliser les fonctionnalités de prévisualisation JDK21 et/ou les classes incubatrices

Découvrez comment tirer le meilleur parti des fonctionnalités de prévisualisation JDK21 et des classes incubatrices pour améliorer votre code Java.

Comment configurer votre build Maven pour prendre en charge une leçon de jeu avec les nouvelles fonctionnalités de JDK21 (ou même plus récentes) comme les fonctionnalités d’aperçu et peut-être certaines classes de l’incubateur ? C’est plus facile que vous ne le pensez. Commençons la configuration. Je suppose que vous souhaitez jouer avec les fonctionnalités d’aperçu de JDK21, par exemple les modèles de chaînes (JEP430). Je viens de sélectionner ce JEP pour la démonstration. Vous pouvez sélectionner n’importe quel JEP en aperçu. La première chose à savoir est que vous devez activer les fonctionnalités d’aperçu via :

Parfois, vous souhaitez jouer avec les nouvelles fonctionnalités de JDK21 (ou même des JDK plus récents) comme les fonctionnalités de prévisualisation et peut-être certaines classes de l’incubateur. Alors, comment pouvez-vous configurer votre build Maven pour prendre en charge une telle leçon de jeu? C’est plus facile que vous ne le pensez. Commençons la configuration. Mon hypothèse est que vous souhaiteriez jouer avec les fonctionnalités de prévisualisation de JDK21, par exemple les modèles de chaîne (JEP430). Je n’ai sélectionné ce JEP que pour la démonstration. Vous pouvez sélectionner n’importe quel JEP en prévisualisation. La première chose à savoir est que vous devez activer les fonctionnalités de prévisualisation via:

XML

org.apache.maven.plugins

maven-compiler-plugin

true

Une fois cette étape terminée, vous pouvez ajouter des dépendances supplémentaires à votre projet pour prendre en charge les fonctionnalités de prévisualisation. Pour le JEP430, vous devez ajouter la dépendance suivante:

XML

org.openjdk.jmh

jmh-core

1.21.0-SNAPSHOT

test

Une fois cette étape terminée, vous pouvez commencer à utiliser les fonctionnalités de prévisualisation dans votre projet. Vous pouvez également utiliser des outils tels que JMH pour mesurer les performances des fonctionnalités de prévisualisation et comparer leurs performances avec les versions stables. Vous pouvez également utiliser des outils tels que JUnit pour tester le comportement des fonctionnalités de prévisualisation et vous assurer qu’elles fonctionnent comme prévu. Enfin, vous pouvez utiliser des outils tels que SonarQube pour surveiller la qualité du code et vous assurer que les fonctionnalités de prévisualisation ne compromettent pas la qualité du code.

Une fois que vous avez configuré votre projet pour prendre en charge les fonctionnalités de prévisualisation, vous pouvez commencer à explorer les données et à tirer parti des nouvelles fonctionnalités. Vous pouvez par exemple analyser les données pour voir comment les nouvelles fonctionnalités affectent les performances ou la qualité du code. Vous pouvez également utiliser des outils tels que Spark ou Hadoop pour traiter et analyser des jeux de données volumineux et tirer des conclusions sur les performances et la qualité des fonctionnalités de prévisualisation. Vous pouvez même créer des modèles d’apprentissage automatique pour prédire le comportement des n

Source de l’article sur DZONE

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

Source de l’article sur DZONE

Créer une base solide : Implémenter CRUD avec APIs et Bases de Données

Créer une base solide pour votre application est essentiel. Apprenez comment implémenter CRUD avec APIs et Bases de Données pour une infrastructure robuste.

## Qu’est-ce que CRUD?

Dans le développement web, la capacité de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données d’une base de données est essentielle. C’est là que les opérations CRUD entrent en jeu. En mettant en œuvre ces opérations avec des API et des bases de données, les développeurs web peuvent construire des applications puissantes et évolutives qui peuvent prendre en charge une large gamme d’utilisations. Dans cet article, nous examinerons en profondeur comment mettre en œuvre des opérations CRUD avec des API et des bases de données, en fournissant des exemples et des meilleures pratiques tout au long du chemin.

Dans le développement web, la capacité de créer, lire, mettre à jour et supprimer des données d’une base de données est essentielle. C’est là que les opérations CRUD entrent en jeu. En implémentant ces opérations avec des API et des bases de données, les développeurs web peuvent construire des applications puissantes et évolutives qui peuvent gérer une large gamme d’utilisations. Dans cet article, nous examinerons en profondeur comment implémenter des opérations CRUD avec des API et des bases de données, en fournissant des exemples et des meilleures pratiques tout au long du chemin.

Qu’est-ce que CRUD?

CRUD est un acronyme qui signifie Créer, Lire, Mettre à jour et Supprimer. Ces quatre opérations sont les fonctions de base qui peuvent être effectuées sur n’importe quel magasin de données persistant, tel qu’une base de données. Dans le développement web, les opérations CRUD sont utilisées pour manipuler les données dans une base de données, généralement via une API (Interface de programmation d’application).

Comment implémenter CRUD avec des API et des bases de données

Lorsque vous implémentez des opérations CRUD avec des API et des bases de données, vous devez d’abord comprendre comment les API et les bases de données fonctionnent ensemble. Les API sont des interfaces qui permettent aux applications de communiquer avec une base de données. Les API fournissent un moyen pour les applications d’accéder aux données stockées dans la base de données et de les manipuler. Les API peuvent également être utilisées pour envoyer des requêtes à la base de données et obtenir des réponses.

Les bases de données sont le stockage persistant des données. Les bases de données sont généralement organisées sous forme de tables, chacune contenant des enregistrements spécifiques. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker tout type de données, telles que des informations sur les utilisateurs, les produits ou les commandes. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les utilisateurs, telles que leurs noms, adresses et informations de connexion.

Une fois que vous comprenez comment fonctionnent les API et les bases de données, vous pouvez commencer à implémenter des opérations CRUD avec elles. La première étape consiste à créer une API qui peut interagir avec la base de données. Vous pouvez ensuite créer des méthodes pour effectuer chaque opération CRUD sur la base de données. Par exemple, vous pouvez créer une méthode pour créer un enregistrement dans la base de données, une méthode pour lire un enregistrement, une méthode pour mettre à jour un enregistrement et une méthode pour supprimer un enregistrement. Vous pouvez également créer des méthodes pour effectuer d’autres opérations sur la base de données, telles que la recherche ou le tri des enregistrements.

Une fois que vous avez créé votre API et vos méthodes CRUD, vous pouvez intégrer votre API à votre application web ou mobile. Vous pou

Source de l’article sur DZONE

Optimiser l'utilisation des ressources API avec limitation de taux et contrôles de régulation.

Apprenez à optimiser l’utilisation des ressources API avec des techniques de limitation de taux et de contrôles de régulation pour améliorer la productivité et la sécurité.

Comment optimiser l’utilisation des ressources API ?

Les API sont un composant essentiel dans le paysage numérique moderne, permettant aux applications d’interagir entre elles et d’accéder à des données provenant de différentes sources. Cependant, à mesure que le nombre d’applications qui dépendent des API continue de croître, il est de plus en plus crucial de s’assurer que les API peuvent gérer la charge et fonctionner efficacement. C’est là que l’optimisation de l’utilisation des ressources API entre en jeu.

L’utilisation des ressources API fait référence à l’utilisation de ressources telles que le CPU, la mémoire et la bande passante réseau par les API pour traiter les demandes entrantes. Si l’utilisation de ces ressources n’est pas optimisée, cela peut entraîner une mauvaise performance, des problèmes de stabilité et une mauvaise expérience utilisateur.

Il existe plusieurs façons d’optimiser l’utilisation des ressources API. La première consiste à surveiller les performances des API afin de déterminer si elles sont surchargées ou sous-utilisées. Cela permet d’identifier les points faibles et de prendre les mesures nécessaires pour améliorer la performance des API. Une autre façon d’optimiser l’utilisation des ressources API est de mettre en œuvre des stratégies de mise en cache. Cela permet de réduire le nombre de requêtes envoyées aux API et d’améliorer le temps de réponse. Enfin, il est important d’utiliser des outils tels que les journaux et les tableaux de bord pour surveiller en temps réel l’utilisation des ressources API et identifier les problèmes potentiels.

En somme, l’optimisation de l’utilisation des ressources API est essentielle pour assurer le bon fonctionnement des API et offrir une bonne expérience utilisateur. Il existe plusieurs façons d’optimiser l’utilisation des ressources API, notamment la surveillance des performances, la mise en œuvre de stratégies de mise en cache et l’utilisation d’outils tels que les journaux et les tableaux de bord pour surveiller en temps réel l’utilisation des données. En prenant ces mesures, vous pouvez vous assurer que vos API sont optimisées et prêtes à gérer la charge et à fournir une expérience utilisateur optimale.

Source de l’article sur DZONE

Révolutionner le trading algorithmique : le pouvoir de l'apprentissage par renforcement

La technologie d’apprentissage par renforcement est en train de révolutionner le trading algorithmique. Elle offre aux traders des possibilités inédites pour améliorer leurs performances.

En tant que professionnels de la technologie, nous sommes déjà conscients que notre monde est de plus en plus axé sur les données. C’est particulièrement vrai dans le domaine des marchés financiers, où le trading algorithmique est devenu la norme, utilisant des algorithmes complexes pour exécuter des transactions à des vitesses et fréquences qui dépassent largement les capacités humaines. Dans ce monde où les millisecondes peuvent faire la différence entre le profit et la perte, le trading algorithmique offre un avantage en rendant le trading plus systématique et moins influencé par les biais émotionnels humains.

Mais que se passerait-il si nous pouvions aller plus loin? Et si nos algorithmes de trading pouvaient apprendre de leurs erreurs, s’adapter à de nouvelles conditions de marché et améliorer constamment leur performance au fil du temps? C’est là que l’apprentissage par renforcement, un domaine de pointe de l’intelligence artificielle, entre en jeu.

Source de l’article sur DZONE