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Conception de microservices pour l'IA

La conception de microservices pour l’IA est une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie des principes de l’intelligence artificielle et des technologies modernes.

2. Event-driven Architecture

The event-driven architecture pattern is based on the concept of an event-driven system, where events are generated by components and handled by other components. In AI microservices, events are triggered by changes in data or model parameters, and the corresponding services are notified to take appropriate actions. This pattern is useful for real-time applications such as autonomous vehicles, where the system must respond quickly to changing conditions.

3. Containerization

Containerization is a key component of AI microservices, allowing for the deployment of multiple services in a single environment. This pattern enables the efficient packaging and deployment of AI models, making it easier to scale and manage them. Additionally, containers provide an isolated environment for each service, ensuring that any changes made to one service do not affect the others.

Conclusion

The integration of AI into microservices architecture is becoming increasingly important in today’s software landscape. The 10 design patterns discussed in this article are essential for developing efficient, robust, and scalable AI solutions. By leveraging these patterns, developers can create powerful AI applications that are modular, scalable, and flexible.

1. Modèle en tant que service (MaaS)

MaaS considère chaque modèle d’intelligence artificielle (IA) comme un service autonome. En exposant les fonctionnalités d’IA via des API REST ou gRPC, MaaS permet un redimensionnement et une mise à jour indépendants des modèles. Ce modèle est particulièrement avantageux pour gérer plusieurs modèles d’IA, permettant une intégration et une déploiement continus sans perturber l’ensemble du système.

2. Architecture orientée événement

Le modèle d’architecture orientée événement est basé sur le concept d’un système orienté événement, où les événements sont générés par des composants et traités par d’autres composants. Dans les microservices d’IA, les événements sont déclenchés par des changements de données ou de paramètres de modèle, et les services correspondants sont notifiés pour prendre les actions appropriées. Ce modèle est utile pour les applications en temps réel telles que les véhicules autonomes, où le système doit réagir rapidement aux conditions changeantes.

3. Conteneurisation

La conteneurisation est un composant clé des microservices d’IA, permettant le déploiement de plusieurs services dans un seul environnement. Ce modèle permet l’empaquetage et le déploiement efficaces des modèles d’IA, facilitant leur mise à l’échelle et leur gestion. De plus, les conteneurs fournissent un environnement isolé pour chaque service, ce qui garantit que tout changement apporté à un service n’affecte pas les autres.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans l’architecture des microservices devient de plus en plus importante dans le paysage logiciel actuel. Les 10 modèles de conception discutés dans cet article sont essentiels pour développer des solutions d’IA efficaces, robustes et évolutives. En exploitant ces modèles, les développeurs peuvent créer des applications d’IA puissantes qui sont modulaires, évolutives et flexibles.

Source de l’article sur DZONE

Stratégies LLM pour les gestionnaires de produits

Les gestionnaires de produits doivent adopter des stratégies de gestion de la vie des produits (LLM) pour garantir le succès à long terme de leurs produits.

Embarquer dans l’excitante aventure de faire passer un produit de l’idée à sa mise sur le marché nécessite une planification et un storytelling minutieux. Les responsables produits jouent un rôle crucial dans la définition et la gestion du succès d’un produit. De l’idée à sa mise sur le marché, les responsables produits doivent naviguer à travers divers défis et prendre des décisions stratégiques. En tant que responsable produit, créer des récits et des stratégies convaincants est essentiel au succès. Alors que le LLM bouleverse le marché, les PM peuvent utiliser les LLM pour construire des stratégies efficaces à chaque étape du cycle de vie du produit afin d’améliorer leur productivité.

L’architecture d’un produit est un voyage passionnant qui commence par une idée et se termine par son lancement sur le marché. Les chefs de produit jouent un rôle crucial dans la définition et la réussite d’un produit. De la conception de l’idée à son lancement sur le marché, les chefs de produit doivent relever de nombreux défis et prendre des décisions stratégiques. En tant que chef de produit, il est essentiel de créer des récits et des stratégies convaincants pour réussir. Avec l’arrivée des modèles d’apprentissage automatique, les chefs de produit peuvent utiliser ces outils pour construire des stratégies efficaces à chaque étape du cycle de vie du produit et améliorer leur productivité.

Cet article vise à identifier le cycle de vie d’une idée à son lancement sur le marché et à montrer comment nous pouvons utiliser l’ingénierie prompte pour interroger un modèle d’apprentissage automatique et augmenter la productivité en tant que chef de produit.

L’architecture d’un produit est un processus complexe qui nécessite une planification et une gestion minutieuses. Les chefs de produit doivent être en mesure de comprendre les différentes phases du cycle de vie du produit et de prendre des décisions stratégiques à chaque étape. La première étape consiste à développer une idée et à la transformer en un produit viable. Une fois que le produit a été conçu, les chefs de produit doivent le tester et le lancer sur le marché. La dernière étape consiste à surveiller les performances du produit et à apporter des modifications si nécessaire.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour améliorer le processus d’architecture du produit. Les chefs de produit peuvent utiliser ces modèles pour analyser les données du marché et prendre des décisions plus éclairées. Les modèles peuvent également être utilisés pour tester le produit avant son lancement et identifier les points forts et les points faibles. Enfin, les modèles peuvent être utilisés pour surveiller les performances du produit et apporter des modifications si nécessaire.

En conclusion, l’architecture d’un produit est un processus complexe qui nécessite une planification et une gestion minutieuses. Les chefs de produit peuvent utiliser les modèles d’apprentissage automatique pour améliorer le processus d’architecture du produit et augmenter leur productivité. Les modèles peuvent être utilisés pour analyser les données du marché, tester le produit avant son lancement, surveiller les performances du produit et apporter des modifications si nécessaire.

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

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

Comprendre AWS CDK

Comprendre AWS CDK

Qu’est-ce que AWS CDK?

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

Pourquoi utiliser AWS CDK?

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

Comment fonctionne AWS CDK?

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

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Acome modernise son ERP au travers d’une migration vers l’ERP intelligent SAP S/4HANA. Un socle solide qui lui permettra de concrétiser son projet de transformation, consistant à gérer la production industrielle depuis l’ERP.

Acome est un spécialiste des câbles de haute technicité, qui propose ses solutions aux acteurs du monde de l’automobile, des télécoms, du bâtiment ou encore du transport ferroviaire. De par son positionnement, Acome est un acteur clé du développement des véhicules de nouvelle génération, de la fibre, des bâtiments connectés et des villes intelligentes.

Première SCOP de France, Acome dispose de nombreux sites industriels et commerciaux, dans l’hexagone comme à l’étranger. Le groupe ACOME emploie 2000 collaborateurs, dont 1200 en France, pour un chiffre d’affaires annuel de 552 millions d’euros.

« Nous souhaitions refondre notre système d’information industriel, avec – entre autres – la mise en place d’un MES, explique Anne-Laure Gout, Responsable du service Études informatique de la DSI d’Acome. Michael Barbé a su nous convaincre que notre SI industriel pourrait tout à fait être intégré dans notre ERP SAP. La fin de maintenance de SAP ECC approchant, la DSI avait dans le même temps décidé d’opérer la migration vers l’ERP SAP S/4HANA. »

L’industriel décide donc de rapprocher ces deux projets. « Un premier partenaire nous avait proposé de repartir d’une feuille blanche, avec un projet de type greenfield, ce qui ne nous convenait pas. Nous nous sommes alors tournés vers PASàPAS, qui nous suit depuis des années, afin de mener une migration à fonctionnalités et périmètre constants. L’objectif était d’assurer la bascule vers l’ERP SAP S/4HANA avec un minimum d’impacts pour les métiers. »

Découvrez le témoignage de notre client.

Un engagement important de la part de PASàPAS

Le travail s’est fait de concert entre les équipes métiers d’Acome, porteuses du projet industriel, et la DSI de la SCOP, souhaitant opérer la migration de SAP ECC vers SAP S/4HANA. Le projet de migration a démarré en février 2021, pour se terminer 15 mois plus tard, le 30 mai 2022.

« De nombreuses personnes ont été impliquées, que ce soit chez PASàPAS, qui a mobilisé une cinquantaine de consultants, que du côté d’Acome, avec une équipe projet de 50 personnes et 80 key users, explique Michael Barbé, Directeur de programme chez Acome. Nous avons su rester concentrés tout au long de ces 15 mois, avec des objectifs précis qui nous ont permis de ne pas nous éparpiller et de mettre en fonction notre nouvel ERP dans les délais fixés. Le tout avec un appui sans faille de notre direction et des métiers. »

L’objectif de l’entreprise était de disposer d’un socle solide, propice au déploiement de nouvelles fonctionnalités. L’ERP SAP S/4HANA couvre d’ores et déjà un large périmètre (achats, ventes, finance, maintenance…), mais devrait prendre de l’ampleur rapidement (production, revue budgétaire…). Le tout avec la volonté de recourir aussi peu que possible aux spécifiques. « Nous voulions mettre en place une solution cohérente, qui permette de revenir à l’essentiel en s’appuyant autant que possible sur des processus standards. »

Migration réussie ! Place à l’innovation

L’ERP SAP S/4HANA est aujourd’hui en production. « Une importante phase de stabilisation a été réalisée pendant le premier mois, mais tout est aujourd’hui fonctionnel, avec une nette amélioration des performances par rapport à notre ancien ERP. Nous pouvons donc considérer cette étape de conversion comme réussie. Ce n’est toutefois que le premier jalon de notre projet de transformation », détaille Anne-Laure Gout. Si une ‘fiorisation’ progressive de l’interface et une revue des processus sont prévues, c’est bien le volet industriel qui est aujourd’hui au coeur des attentions.

« Nous redémarrons maintenant la phase industrielle de notre projet, confirme Michael Barbé. Dès janvier 2023, notre atelier de production de tubes dédiés aux planchers chauffants sera équipé de l’ERP SAP S/4HANA. Les machines de l’atelier seront connectées au SI, afin de permettre une remontée des données et un pilotage de ces équipements dans l’ERP. Nous espérons avec cet outil être capables d’aller chercher de nouveaux gains sur le terrain de la performance industrielle. L’ERP sera ensuite déployé sur une autre de nos activités courant 2024, puis progressivement sur des activités de plus en plus complexes. »

PASàPAS est reconduit sur toute cette première phase de déploiement et devrait donc accompagner Acome sur ce projet au minimum jusqu’à la fin du premier trimestre 2024. À mesure que ce SI industriel sera déployé, le nombre d’utilisateurs de l’ERP SAP S/4HANA va s’accroître chez Acome. « Nous avons d’ores et déjà adapté notre parc de licences afin de permettre aux opérateurs travaillant en production d’accéder à l’ERP. Demain, 500 utilisateurs pourront ainsi se connecter à SAP S/4HANA », conclut Anne-Laure Gout.

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Source de l’article sur sap.com

Contrôle de Congestion dans les Systèmes Distribués à l'Échelle du Cloud

Le contrôle de congestion dans les systèmes distribués à l’échelle du cloud est un sujet important pour assurer des performances optimales. Nous allons examiner comment le contrôle de congestion peut être mis en œuvre dans ce type de système.

Systèmes distribués composés de plusieurs systèmes reliés pour fournir une fonctionnalité spécifique

Testing is a key part of distributed system development. It is used to measure the performance of the system under various conditions. The tests should be designed to simulate the expected traffic surges and should be run frequently to ensure that the system is performing as expected. The results of the tests should be analyzed to identify any potential issues and to ensure that the system is able to handle the expected traffic surges. 

Les systèmes distribués sont composés de plusieurs systèmes reliés entre eux pour fournir une fonctionnalité spécifique. Les systèmes qui fonctionnent à l’échelle du cloud peuvent recevoir des pics de trafic attendus ou inattendus d’un ou de plusieurs appelants et sont censés fonctionner de manière prévisible. 

Cet article analyse les effets des pics de trafic sur un système distribué. Il présente une analyse détaillée de la façon dont chaque couche est affectée et fournit des mécanismes pour obtenir une performance prévisible pendant les pics de trafic. 

Le test est une partie essentielle du développement des systèmes distribués. Il est utilisé pour mesurer les performances du système dans différentes conditions. Les tests doivent être conçus pour simuler les pics de trafic attendus et doivent être exécutés fréquemment pour s’assurer que le système fonctionne comme prévu. Les résultats des tests doivent être analysés pour identifier tout problème potentiel et pour s’assurer que le système est capable de gérer les pics de trafic attendus. 

Source de l’article sur DZONE

Devenir ingénieur DevOps: Guide complet pour réussir

Vous souhaitez devenir ingénieur DevOps ? Découvrez notre guide complet pour vous aider à réussir dans ce domaine passionnant !

Dans le paysage en constante évolution de l’informatique et du développement logiciel, DevOps est devenu une méthodologie critique qui relie les équipes de développement et d’exploitation.

2. Gather the Necessary Skills:

DevOps engineers need to possess a wide range of technical skills to be successful. These include knowledge of scripting languages such as Python and Bash, proficiency in configuration management tools like Ansible and Chef, and expertise in containerization and virtualization technologies like Docker and Kubernetes. Additionally, DevOps engineers should have a good understanding of source control systems like Git, continuous integration tools such as Jenkins, and monitoring solutions like Nagios.

3. Acquire Hands-on Experience:

The best way to learn DevOps is to gain hands-on experience. Start by setting up a local environment and deploying a simple application. Then, move on to more complex tasks such as automating builds, deploying applications in containers, and configuring monitoring tools. You can also join online communities such as Stack Overflow to interact with experienced DevOps engineers and get answers to your questions.

Conclusion

DevOps is a rapidly evolving field that requires a strong understanding of the underlying principles and technical skills. To become a successful DevOps engineer, you need to understand the DevOps philosophy, acquire the necessary skills, and gain hands-on experience. With the right attitude and dedication, you can embark on an exciting journey and make a successful career in DevOps.

1. Comprendre la philosophie DevOps :

Avant de plonger dans les aspects techniques, il est important de comprendre les principes et la philosophie de base derrière DevOps. DevOps met l’accent sur la collaboration, la communication et l’intégration entre les équipes de développement et d’exploitation pour atteindre une livraison et une amélioration continues. Familiarisez-vous avec la culture DevOps, ses valeurs et l’importance de l’automatisation dans le cycle de développement logiciel.

2. Acquérir les compétences nécessaires :

Les ingénieurs DevOps doivent posséder une large gamme de compétences techniques pour réussir. Ceux-ci incluent la connaissance des langages de script tels que Python et Bash, la maîtrise des outils de gestion de configuration tels que Ansible et Chef et l’expertise des technologies de conteneurisation et de virtualisation telles que Docker et Kubernetes. De plus, les ingénieurs DevOps devraient avoir une bonne compréhension des systèmes de contrôle des sources comme Git, des outils d’intégration continue tels que Jenkins et des solutions de surveillance telles que Nagios.

3. Acquérir une expérience pratique :

La meilleure façon d’apprendre DevOps est d’acquérir une expérience pratique. Commencez par configurer un environnement local et déployer une application simple. Ensuite, passez à des tâches plus complexes telles que l’automatisation des builds, le déploiement d’applications dans des conteneurs et la configuration des outils de surveillance. Vous pouvez également rejoindre des communautés en ligne telles que Stack Overflow pour interagir avec des ingénieurs DevOps expérimentés et obtenir des réponses à vos questions.

Conclusion

DevOps est un domaine en constante évolution qui nécessite une bonne compréhension des principes sous-jacents et des compétences techniques. Pour devenir un ingénieur DevOps réussi, vous devez comprendre la philosophie DevOps, acquérir les compétences nécessaires et acquérir une expérience pratique. Avec la bonne attitude et la dévotion nécessaires, vous pouvez entreprendre un voyage passionnant et faire une carrière réussie dans DevOps.

Source de l’article sur DZONE

Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS

Ocealia opte pour l’ERP SAP S/4HANA en mode cloud, déployé chez un hyperscaler avec l’appui des équipes de PASàPAS. Un projet mené à bien en huit mois, qui permet au groupe de disposer d’un outil innovant, sur le plan fonctionnel comme ergonomique.

 

Ocealia est un acteur du secteur de l’agroalimentaire présent dans le centre ouest de la France (Poitou-Charentes, Dordogne et Limousin). Particulièrement polyvalent, ce groupe coopératif rassemble 10.000 adhérents, avec un réseau de distribution couvrant 340 implantations.

Ses multiples filiales lui permettent de couvrir un vaste spectre d’activités : productions végétales et animales, viticulture, jardinerie, snacking, mais aussi de l’alimentation animale ainsi qu’une filiale dédiée au transport. Ocealia réalise un chiffre d’affaires annuel de 810 millions d’euros, pour 1533 collaborateurs.

En 2009, Ocealia met en place un ERP SAP, qui l’accompagne depuis dans sa croissance et ses opérations de fusion/acquisition. Cet ERP reste aujourd’hui une des pièces centrales du système d’information du groupe.

« De multiples facteurs nous ont poussés à réfléchir à la modernisation de notre ERP, explique Philippe Cote, DSI d’Ocealia. Nous avions la volonté d’intégrer de nouveaux processus dans l’ERP, comme la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. La fin de maintenance annoncée de l’ERP SAP ECC 6 a également motivé cette décision. Nous souhaitions aussi bénéficier d’autres avancées apportées par l’ERP SAP S/4HANA : interface utilisateur rénovée, meilleure automatisation des processus, analytique intégrée ou encore l’accès à de nouvelles technologies comme l’IoT ou l’IA. »

Enfin, Ocealia voulait profiter de ce projet de conversion pour basculer vers le cloud d’un hyperscaler. Son contrat d’hébergement arrivant à terme en mars 2022, le nouvel ERP devait être prêt à cette date.

 

Un choix mûrement réfléchi

Le projet démarre en septembre 2020, lors d’un passage du CODIR à l’Experience Business Center parisien de SAP. Une visite suivie de démonstrations permettant de découvrir les fonctionnalités clés de l’ERP SAP S/4HANA.

Convaincu, Ocealia se tourne vers PASàPAS pour prendre en charge ce projet de migration de SAP ECC vers l’ERP SAP S/4HANA. « PASàPAS assure la TMA de notre environnement SAP depuis de nombreuses années, rappelle Philippe Cote. Ses équipes nous ont également accompagnés en 2018 lors de la mise à niveau de notre environnement SAP ECC et du passage vers la base de données SAP HANA. »

De janvier à mai 2021, Ocealia et PASàPAS travaillent au cadrage et à la méthodologie du projet. « Cette phase nous a permis de définir nos besoins, de structurer et de sécuriser nos travaux. Nous avons choisi de migrer notre ERP à fonctionnalités équivalentes, tout en définissant une feuille de route permettant l’intégration ultérieure de nouvelles fonctionnalités. »

En mai 2021, une “conversion à blanc” avec les données de productions est mis en place, afin de s’assurer de la faisabilité de la migration, mais également de permettre la réalisation de premiers tests. Cette préparation minutieuse a participé à un déroulé fluide du projet pendant les huit mois suivants, avec un démarrage à la date prévue et sans difficulté majeure, le 14 février 2022.

« La conversion factory de PASàPAS est indéniablement un atout sur ce type de projet. Les processus sont bien rodés, avec un suivi hebdomadaire des tâches à réaliser qui permet de s’assurer de ne rien rater, tout en offrant l’opportunité de régler les problèmes au fil de l’eau. »

Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS (French)

Une bascule vers un hyperscaler

Lors de la migration vers l’ERP SAP S/4HANA, Ocealia a fait le choix de passer d’un cloud privé hébergé vers une solution proposée par un hyperscaler. En l’occurrence Google, au travers de l’offre RISE with SAP S/4HANA.

« Nous étions déjà clients de Google sur son offre Workspace et souhaitions continuer à travailler avec cette entreprise, explique Philippe Cote. Aujourd’hui, nous avons d’un côté une offre RISE, hébergée sur les serveurs de Google et garantie par SAP, et d’autre part des serveurs complémentaires dédiés aux autres composants de notre SI SAP (BW, BO, Content Server…), hébergés eux aussi chez Google, mais opérés par PASàPAS.”

La conciergerie, un service de pilotage global mis en place par PASàPAS, permet de faciliter la gestion au quotidien de l’ensemble. « La partie technologique est entièrement prise en charge par PASàPAS, ce qui nous permet de nous concentrer sur les développements métiers. »

Via ce service, PASàPAS accompagne également ses clients de façon proactive dans la gestion des cycles de vie de leur solution ERP dans RISE en leur proposant également des services complémentaires contextualisés à leurs organisations.

 

Un ERP en cours de fiorisation

« C’est un projet réussi, résume le DSI d’Ocealia. Les équipes se sont bien entendues, malgré les périodes de stress et de tension… et la crise sanitaire, qui nous a obligés à travailler en distanciel. Les métiers ont parfaitement joué le jeu, avec beaucoup de temps passé sur les tests. »

La migration à fonctionnalités équivalentes a permis de limiter les perturbations pour les utilisateurs. Mais Ocealia entend bien profiter rapidement des avancées proposées par l’ERP SAP S/4HANA. Les travaux ont ainsi débuté sur la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. D’ici la fin de l’année, des tuiles Fiori seront également déployées sur des fonctionnalités plus classiques, afin de quitter progressivement le mode transactionnel pour adopter une approche plus moderne.

« Nous allons mettre en place un laboratoire interne regroupant des utilisateurs qui disposeront d’un environnement “fiorisé”. Ceci nous permettra ainsi d’avancer sur la modernisation de l’interface utilisateur de notre ERP, tout en formant des key users qui participeront à son adoption auprès des équipes métiers. »

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Observabilité des données : fiabilité à l'ère de l'IA

L’observabilité des données est un concept clé pour assurer la fiabilité des systèmes à l’ère de l’IA. Découvrez comment elle peut vous aider.

Lorsque nous avons introduit le concept de l’observabilité des données il y a quatre ans, cela a résonné avec les organisations qui avaient débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face au potentiel considérable… et aux défis considérables posés par l’IA générative. 

Software is the key to unlocking the potential of data observability and generative AI. It’s the tool that allows organizations to quickly and easily gain visibility into their data, identify problems, and take action. 

Il y a quatre ans, lorsque nous avons introduit le concept de data observability, il a résonné avec les organisations qui ont débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face aux incroyables potentiels… et aux incroyables défis posés par l’IA générative. 

Le logiciel est la clé pour débloquer le potentiel de l’observabilité des données et de l’IA générative. C’est l’outil qui permet aux organisations d’obtenir rapidement et facilement une visibilité sur leurs données, d’identifier les problèmes et d’agir. 

Le logiciel est un outil essentiel pour exploiter pleinement les avantages de l’observabilité des données et de l’IA générative. Il permet aux organisations de surveiller leurs données en temps réel, de détecter les anomalies et de prendre des mesures correctives. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à créer des modèles prédictifs et à développer des applications basées sur l’IA. 

Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer leurs processus métiers et à réduire les coûts opérationnels. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour automatiser les processus métiers, ce qui permet aux organisations de réaliser des gains de productivité et d’efficacité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer la qualité des données et à améliorer la prise de décision. 

Enfin, le logiciel peut aider les organisations à améliorer la sécurité des données et à se conformer aux exigences réglementaires. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour surveiller les données et détecter les violations de sécurité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à se conformer aux exigences réglementaires en matière de confidentialité des données et à limiter leur exposition aux risques juridiques et financiers.

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Faut-il tester plus le code généré par l'IA ?

L’utilisation des technologies d’intelligence artificielle (IA) pour générer du code est en plein essor. Mais faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

Les outils alimentés par l’IA pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains affirment également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Data is key to understanding the effectiveness of AI-powered code writing tools. By collecting data on the code written by these tools, we can measure the quality of the code and determine whether it is suitable for use in production. This data can also be used to identify areas where the tools need improvement, and to provide feedback to developers on how to improve their code. 

Les outils alimentés par l’intelligence artificielle pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains prétendent également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. 

Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Les données sont essentielles pour comprendre l’efficacité des outils d’écriture de code alimentés par l’IA. En collectant des données sur le code écrit par ces outils, nous pouvons mesurer la qualité du code et déterminer s’il est approprié pour une utilisation en production. Ces données peuvent également être utilisées pour identifier les domaines où les outils doivent être améliorés et fournir des commentaires aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

En conclusion, les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. 

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Exploration approfondie d'Amazon EC2 : optimiser les charges de travail avec les données matérielles

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Explorer Amazon EC2 en profondeur pour optimiser les charges de travail avec les données matérielles. Découvrez comment tirer le meilleur parti de votre infrastructure cloud !

Comprendre le matériel sous-jacent aux instances EC2 d’Amazon

EC2 Instance Types and Hardware

Amazon EC2 offre une variété d’instances pour répondre aux besoins des utilisateurs. Chaque type d’instance est conçu pour offrir un ensemble spécifique de performances et de capacités. Les principaux types d’instances EC2 sont les suivants :

  • Instances à mémoire haute performance (HIMEM) : Ces instances sont conçues pour offrir une mémoire et une puissance de calcul élevées. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.
  • Instances à processeur haute performance (HIPROC) : Ces instances sont conçues pour offrir une puissance de calcul élevée et une grande quantité de mémoire. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.
  • Instances à processeur haute densité (HIDEN) : Ces instances sont conçues pour offrir une puissance de calcul élevée et une grande quantité de mémoire. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.
  • Instances à processeur haute densité (HIDEN) : Ces instances sont conçues pour offrir une puissance de calcul élevée et une grande quantité de mémoire. Elles sont idéales pour les applications qui nécessitent des performances de calcul élevées et une grande quantité de mémoire.

Chaque type d’instance est alimenté par un matériel spécifique qui lui est propre. Par exemple, les instances à mémoire haute performance (HIMEM) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon E5-2686 v4, des processeurs Intel Xeon E5-2676 v3 et des processeurs Intel Xeon E5-2676 v2. Les instances à processeur haute performance (HIPROC) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon E5-2686 v4, des processeurs Intel Xeon E5-2676 v3 et des processeurs Intel Xeon E5-2676 v2. Les instances à processeur haute densité (HIDEN) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon D-1541, des processeurs Intel Xeon D-1531 et des processeurs Intel Xeon D-1521. Enfin, les instances à processeur haute densité (HIDEN) sont alimentées par des processeurs Intel Xeon D-1541, des processeurs Intel Xeon D-1531 et des processeurs Intel Xeon D-1521.

Conclusion

Amazon EC2 offre une variété d’instances pour répondre aux besoins des utilisateurs. Chaque type d’instance est conçu pour offrir un ensemble spécifique de performances et de capacités, et est alimenté par un matériel spécifique. Comprendre le matériel qui se trouve sous le capot des instances EC2 est essentiel pour prendre les bonnes décisions lors du choix du type d’instance le plus adapté à votre cas d’utilisation. En ayant une compréhension fondamentale du matériel qui se trouve derrière les instances EC2, vous serez en mesure d’optimiser les performances et les coûts, ainsi que d’assurer le bon fonctionnement de vos applications.

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) est l’un des principaux services du cloud AWS, offrant une plateforme polyvalente pour le calcul sur demande. La vraie
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