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Les meilleurs plugins pour les IDEs JetBrains.

Les meilleurs plugins pour les IDEs JetBrains.

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Les plugins JetBrains sont indispensables pour améliorer votre expérience de développement. Découvrez les meilleurs plugins pour les IDEs JetBrains !

Les IDE basés sur la plate-forme IntelliJ de JetBrains sont probablement l’un des IDE les plus courants à l’heure actuelle. Leur popularité est particulièrement visible dans la communauté des langages JVM, où IntelliJ IDEA reste le choix immédiat de la plupart des développeurs. Tout cela malgré l’apparition de nouveaux concurrents et l’amélioration des anciens concurrents qui rejoignent à nouveau la table.

Les EDI JetBrains basés sur la plate-forme IntelliJ sont probablement l’un des EDI les plus courants à l’heure actuelle. Leur popularité est particulièrement visible dans la communauté des langages JVM, où IntelliJ IDEA reste le choix immédiat de la plupart des développeurs. Tout cela malgré l’apparition de nouveaux concurrents et l’amélioration des anciens concurrents qui se joignent à nouveau à la table.

Dans ce texte, je voudrais décrire les plugins pour IntelliJ IDEA qui peuvent être d’une grande aide pour vous dans votre combat quotidien avec vos tâches et qui faciliteront votre travail. Certains plugins seront indépendants du langage, tandis que d’autres seront dépendants du langage.

Parmi les plugins les plus populaires pour IntelliJ IDEA, citons le plugin de codage, qui permet aux développeurs de coder plus rapidement et plus efficacement. Le plugin de codage permet aux développeurs de générer du code à partir de modèles prédéfinis, ce qui leur permet d’économiser du temps et de l’effort. Il permet également aux développeurs de créer des raccourcis clavier personnalisés pour accélérer le processus de codage. De plus, le plugin de codage offre une fonctionnalité de recherche avancée qui permet aux développeurs de trouver rapidement le code dont ils ont besoin.

Un autre plugin très utile est le plugin de refactoring. Ce plugin permet aux développeurs de modifier le code sans modifier le comportement du programme. Il permet également aux développeurs de réorganiser le code pour qu’il soit plus facile à maintenir et à comprendre. En outre, le plugin de refactoring offre une fonctionnalité de vérification des erreurs qui peut aider les développeurs à trouver et à corriger rapidement les erreurs dans leur code.

Enfin, il existe un plugin très pratique appelé le plugin de débogage. Ce plugin permet aux développeurs de surveiller le code en cours d’exécution et de voir ce qui se passe à l’intérieur. Il permet également aux développeurs d’effectuer des tests unitaires et d’utiliser des outils de profilage pour optimiser le code. En outre, le plugin de débogage offre une fonctionnalité de journalisation qui permet aux développeurs de voir ce qui se passe dans leur application en temps réel.

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Les 3 meilleures librairies de formulaires React.

Les 3 meilleures librairies de formulaires React.

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Découvrez les 3 meilleures librairies de formulaires React pour créer des formulaires modernes et intuitifs !

## Comment pouvons-nous simplifier le travail à mesure que nos formulaires de projet React deviennent de plus en plus complexes ? Créer et gérer des formulaires dans React peut être un défi et prendre du temps. Heureusement, des bibliothèques tierces peuvent aider. De nombreuses bibliothèques de formulaires exceptionnelles sont disponibles qui peuvent simplifier le processus et rendre le développement de formulaires React plus efficace et plus agréable.

Formik

Formik est une bibliothèque open source qui a été créée par Jared Palmer et qui est très populaire dans la communauté React. Il est conçu pour simplifier la création et la gestion des formulaires complexes dans React. Il fournit des composants prêts à l’emploi qui peuvent être intégrés à des applications React. Formik est très facile à apprendre et à utiliser et permet aux développeurs de créer des formulaires complexes en quelques lignes de code. Il fournit également des outils puissants pour la validation des données, le traitement des erreurs et la gestion des états.

React Hook Form

React Hook Form est une autre bibliothèque open source pour la création et la gestion des formulaires React. Il a été créé par Andrey Okonetchnikov et est très populaire dans la communauté React. Il est conçu pour simplifier la création et la gestion des formulaires complexes dans React. Il fournit un ensemble de composants prêts à l’emploi qui peuvent être intégrés à des applications React. React Hook Form est très facile à apprendre et à utiliser et permet aux développeurs de créer des formulaires complexes en quelques lignes de code. Il fournit également des outils puissants pour la validation des données, le traitement des erreurs et la gestion des états.

React Final Form

React Final Form est une autre bibliothèque open source pour la création et la gestion des formulaires React. Il a été créé par Erik Rasmussen et est très populaire dans la communauté React. Il est conçu pour simplifier la création et la gestion des formulaires complexes dans React. Il fournit un ensemble de composants prêts à l’emploi qui peuvent être intégrés à des applications React. React Final Form est très facile à apprendre et à utiliser et permet aux développeurs de créer des formulaires complexes en quelques lignes de code. Il fournit également des outils puissants pour la validation des données, le traitement des erreurs et la gestion des états. De plus, il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de personnaliser leurs formulaires en fonction de leurs besoins spécifiques.

Conclusion

Il existe de nombreuses bibliothèques de formulaires React disponibles sur le marché qui peuvent simplifier le processus de développement des formulaires React. Les trois bibliothèques les plus populaires sont Formik, React Hook Form et React Final Form. Chacune d’entre elles offre une architecture puissante et modulaire qui permet aux développeurs de créer des formulaires complexes en quelques lignes de code. Elles offrent également des outils puissants pour la validation des données, le traitement des erreurs et la gestion des états. En fin de compte, le choix de la bibliothèque dépendra du projet spécifique et des besoins du développeur.

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Faut-il adopter des outils d'IA pour votre équipe de développement ?

Faut-il adopter des outils d’IA pour votre équipe de développement ?

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L’utilisation des outils d’intelligence artificielle peut offrir des avantages considérables pour votre équipe de développement. Mais faut-il les adopter ?

## Dans le contexte de l’accroissement du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent à devoir décider lesquels leur conviennent le mieux, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

Itamar also shares his insights on the importance of coding as a fundamental skill for developers, and how AI can help them stay ahead of the curve. Tune in to learn how to make the most out of AI tools and stay competitive in the ever-evolving tech world.

Avec l’augmentation du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent confrontées à la difficulté de décider lesquels répondent le mieux à leurs besoins, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

L’épisode de cette semaine de Dev Interrupted vise à dissiper ces incertitudes en accueillant le fondateur et PDG de CodiumAI, Itamar Friedman. Dans l’une de nos discussions les plus éclairantes de cette année, Itamar perce à travers le battage médiatique autour de l’IA, expliquant ce que les outils d’IA apportent à la table, comment discerner ceux qui augmenteraient vraiment vos équipes de développement et les stratégies pour identifier et expérimenter efficacement de nouveaux outils.

Itamar partage également ses connaissances sur l’importance du codage comme compétence fondamentale pour les développeurs et comment l’IA peut les aider à rester à la pointe. Écoutez pour apprendre comment tirer le meilleur parti des outils d’IA et rester compétitif dans le monde technologique en constante évolution.

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Leadership technique vs. adaptatif

Leadership technique vs. adaptatif

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Le leadership technique et le leadership adaptatif sont deux approches différentes pour diriger une équipe. Chacune a ses avantages et ses inconvénients et peut être appliquée dans des situations variées.

Dans le monde des affaires dynamique d’aujourd’hui, le leadership implique le mélange d’expertise technique avec des compétences adaptatives alors que les organisations font face à des défis et des opportunités sans précédent. 

Cet article explore les définitions, les traits, les applications et les impératifs de la combinaison des deux styles de leadership pour guider efficacement les équipes et les entreprises vers une croissance durable.

Software is a key component of modern leadership. It provides the tools and insights that enable leaders to make informed decisions and drive progress. By leveraging software, leaders can quickly identify problems, develop solutions, and implement them in a timely manner. Additionally, software can help leaders to better understand their teams and customers, enabling them to make more informed decisions and better allocate resources. 

Dans le monde des affaires dynamique d’aujourd’hui, le leadership implique de combiner des compétences techniques avec des compétences adaptatives alors que les organisations font face à des défis et des opportunités sans précédent. 

Cet article explore les définitions, les traits, les applications et les impératifs de la combinaison de ces deux styles de leadership pour guider efficacement les équipes et les entreprises vers une croissance durable.

Le logiciel est un composant clé du leadership moderne. Il fournit les outils et les informations qui permettent aux leaders de prendre des décisions éclairées et de stimuler le progrès. En exploitant le logiciel, les dirigeants peuvent rapidement identifier les problèmes, développer des solutions et les mettre en œuvre de manière opportune. De plus, le logiciel peut aider les dirigeants à mieux comprendre leurs équipes et leurs clients, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées et de mieux répartir les ressources. 

Le logiciel est un outil puissant pour aider les dirigeants à prendre des décisions stratégiques et à gérer leurs activités. Les dirigeants peuvent utiliser le logiciel pour surveiller et analyser les performances de leur entreprise, identifier des tendances et prendre des mesures pour améliorer la productivité et l’efficacité. Le logiciel peut également aider les dirigeants à communiquer plus efficacement avec leurs employés et à gérer leurs relations avec leurs clients. 

Enfin, le logiciel peut aider les dirigeants à prendre des décisions plus rapides et plus précises. Les dirigeants peuvent utiliser le logiciel pour accéder à des informations en temps réel sur l’état de leur entreprise et prendre des mesures en conséquence. Les dirigeants peuvent également utiliser le logiciel pour surveiller et analyser les performances de leurs concurrents et prendre des mesures pour améliorer leur position sur le marché. 

En conclusion, le logiciel est un outil essentiel pour aider les dirigeants à atteindre leurs objectifs commerciaux. Les dirigeants peuvent utiliser le logiciel pour surveiller et analyser leurs performances, identifier des tendances, communiquer plus efficacement avec leurs employés et prendre des décisions plus rapides et plus précises. Le logiciel peut également aider les dirigeants à mieux comprendre leurs clients et à prendre des mesures pour améliorer leur position sur le marché. 

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Programmation efficace avec observabilité Java

Programmation efficace avec observabilité Java

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La programmation efficace et l’observabilité Java sont des outils essentiels pour développer des applications modernes. Découvrez comment les mettre en pratique!

Les erreurs courantes que j’ai vues répétées au fil des ans lors de la mise en œuvre de initiatives d’observabilité ne sont pas rares. Cependant, la plus critique et fondamentale de ces erreurs organisationnelles est l’irrésistible infatuation avec la technologie et les outils eux-mêmes.

The answer is simple: observability is not about the tools, it’s about the architecture. It’s about the ability to instrument your code and make it observable, and to have the right data available at the right time. It’s about having the right data and the right tools to make sense of it. It’s about understanding what data is important and what data is not. It’s about understanding the context of the data and how it relates to other data. It’s about understanding how to use the data to make better decisions.

Il y a beaucoup d’erreurs courantes que j’ai vues répétées au fil des ans lors de la mise en œuvre de initiatives d’observabilité. Cependant, le plus critique et le plus fondamental de ces erreurs organisationnelles est l’irrésistible fascination pour la technologie et les outils eux-mêmes.

Cela ne devrait pas être une surprise. De nombreux projets «ajoutons la plateforme d’observabilité X» démarrent avec beaucoup de faste mais aussi un sens de direction très flou et des critères de réussite extrêmement confus. La vision de ce que l’observabilité efficace peut faire pour aider réellement les développeurs à travailler mieux est suspectée d’être absente des prêches de nombreux fournisseurs commerciaux et oracles. Demandez-vous : à quelle fréquence vous trouvez-vous en train de quitter le code dans l’IDE pour voir ce que vous pouvez apprendre de ses données d’exécution?

La réponse est simple : l’observabilité ne concerne pas les outils, mais l’architecture. Il s’agit de la capacité d’instrumenter votre code et de le rendre observable, et d’avoir les bonnes données disponibles au bon moment. Il s’agit d’avoir les bonnes données et les bons outils pour en tirer des conclusions. Il s’agit de comprendre quelles données sont importantes et quelles données ne le sont pas. Il s’agit de comprendre le contexte des données et comment elles se rapportent à d’autres données. Il s’agit de comprendre comment utiliser les données pour prendre de meilleures décisions.

Lorsque vous concevez une architecture d’observabilité, vous devez prendre en compte tous ces aspects. Vous devez comprendre comment les données sont collectées, comment elles sont stockées, comment elles sont analysées et comment elles sont utilisées pour prendre des décisions. Vous devez également comprendre comment les outils peuvent vous aider à atteindre ces objectifs. Une architecture d’observabilité réussie doit être conçue pour fournir une vue complète des performances et des problèmes logiciels, ainsi que des informations sur la façon dont le code est exécuté.

Une fois que vous avez une architecture solide en place, vous pouvez alors commencer à choisir les outils appropriés pour collecter, stocker et analyser les données. Vous pouvez également choisir des outils pour vous aider à prendre des décisions informées sur la façon dont votre code est exécuté. Enfin, une fois que vous avez mis en place une architecture solide et choisi les bons outils, vous pouvez commencer à tirer parti des avantages de l’observabilité.

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Guide pratique pour la conception de tests : meilleures pratiques

Guide pratique pour la conception de tests : meilleures pratiques

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Vous cherchez à améliorer votre processus de tests ? Découvrez nos meilleures pratiques pour la conception de tests efficaces et fiables !

## Spécification de conception de test: définition des conditions de test, approche détaillée des tests et cas de test associés à un élément de test

The process of coding test design specifications requires a deep understanding of the product and its features. The document should include a detailed description of the test item, the test environment, the test objectives, and the test cases. It should also include the expected results and the criteria for success. The document should be written in a clear and concise manner that is easy to understand.

La spécification de conception de test est un document qui définit les conditions de test, une approche de test détaillée et des cas de test de haut niveau associés à un élément de test. Il détermine quels ensembles de tests et quels cas de tests exécuter et lesquels ignorer.

En utilisant les spécifications de conception de test, vous pouvez simplifier votre compréhension des cycles de test actuels. Des questions simples comme « Que faisons-nous? », « Comment le faisons-nous? » et « Pourquoi le faisons-nous? » sont toutes répondues dans ce document. Cependant, pour obtenir le résultat, de nombreuses choses doivent fonctionner correctement lors de la création de spécifications pour avoir un sens parfait.

Le processus de codage des spécifications de conception de test nécessite une compréhension approfondie du produit et de ses fonctionnalités. Le document doit comprendre une description détaillée de l’élément de test, de l’environnement de test, des objectifs de test et des cas de test. Il devrait également inclure les résultats attendus et les critères de réussite. Le document doit être rédigé d’une manière claire et concise qui soit facile à comprendre.

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Garder son emploi, mais pas le même.

Garder son emploi, mais pas le même.

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Garder son emploi est une décision difficile à prendre lorsque l’on souhaite changer de métier, mais c’est possible ! Découvrez comment.

## Est-ce que le examen OCP a encore du sens?

Récemment, j’ai consacré trois articles à mon étude réticente pour l’examen OCP-17 Java, en donnant des conseils sur la façon de rendre l’effort moins pénible. Je ne l’ai pas encore passé. Avec chaque nouvelle avancée en assistance à la programmation IA, affiner vos compétences en tant que compilateur humain me semble de plus en plus anachronique. C’était toujours un acte de masochisme, mais je suis de plus en plus convaincu qu’il n’y a aucun avantage professionnel à devenir bon dans quelque chose que la machine est supérieure. Je concède que toute poursuite peut être bénéfique ou agréable pour des raisons autres que la simple utilité, mais en tant que développeur, je suis payé pour être productif. Passer un bon moment au travail est un plus, et les compétences que l’OCP exige ne sont pas mon idée de plaisir.

De nombreuses tâches intellectuelles qui sont difficiles pour les humains sont faciles pour les ordinateurs (échecs, arithmétique, apprentissage par cœur) et le sont depuis des décennies. Nous avons inventé les langages de programmation de haut niveau et la collecte des déchets car les êtres humains sont terribles pour inverser les bits et gérer la mémoire. La feuille de route des langages informatiques et des outils est celle de l’abstraction croissante. GitHub Copilot et ses semblables ne sont que la prochaine étape inévitable pour éliminer la complexité accidentelle.

Bien que je sois un développeur expérimenté, je n’ai pas le temps ou l’envie de passer des heures à apprendre des concepts qui ne sont pas directement liés à mon travail quotidien. De plus, je ne vois pas l’intérêt de passer un examen qui ne me donnera pas une certification reconnue par l’industrie. Cependant, je suis conscient que l’utilisation des données est essentielle pour les développeurs modernes. Les données sont utilisées pour prendre des décisions, améliorer les performances et créer des produits innovants. Les développeurs doivent être à l’aise avec les bases de données, l’analyse des données et le traitement des données. Les compétences en matière de données sont très recherchées par les employeurs et peuvent être acquises par le biais d’un cours ou d’une formation en ligne.

Je pense que les développeurs doivent se concentrer sur leurs compétences en matière de données plutôt que sur l’apprentissage d’un langage de programmation spécifique. Les technologies évoluent rapidement et il est important de rester à jour. Les développeurs doivent être en mesure d’utiliser les technologies les plus récentes et les plus pertinentes pour leurs projets. Les compétences en matière de données sont essentielles pour réussir dans ce domaine et devraient être une priorité pour tout développeur.

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Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

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Ne prenez pas le développement IA à la légère ! Évitez ces erreurs courantes pour réussir votre projet.

La preuve est dans la préparation

The key to success is data. AI models need data to learn and improve. The more data you have, the better your model will be. It’s important to have a clear understanding of the data you’re working with. You need to know what data is available, what data is missing, and what data is relevant. You also need to make sure that your data is clean and consistent. Once you have the right data, you can start building your model.

La preuve est dans la préparation

Entraîner un modèle d’IA peut sembler facile : donnez à un réseau neuronal des données et vous avez votre IA. Ce n’est pas du tout le cas et il y a de nombreux facteurs à prendre en compte pour développer le bon modèle pour le bon travail.

Développer et mettre en œuvre des systèmes d’IA de qualité est un processus complexe qui comporte des pièges potentiels. Ces lacunes peuvent entraîner des résultats suboptimaux, une utilisation inefficace des ressources et même des défis importants.

La clé du succès est les données. Les modèles d’IA ont besoin de données pour apprendre et s’améliorer. Plus vous avez de données, meilleur sera votre modèle. Il est important de bien comprendre les données avec lesquelles vous travaillez. Vous devez savoir quelles données sont disponibles, quelles données manquent et quelles données sont pertinentes. Vous devez également vous assurer que vos données sont propres et cohérentes. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle.

Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle. Vous devez déterminer quel type de modèle convient le mieux à votre problème et le configurer correctement. Une fois le modèle configuré, vous pouvez entraîner le modèle sur les données et le tester pour voir comment il se comporte. Vous pouvez ensuite affiner le modèle en ajustant les paramètres et en lui fournissant plus de données.

Une fois le modèle entraîné, vous pouvez le déployer et le surveiller en continu pour voir comment il se comporte dans la pratique. Le déploiement et la surveillance sont essentiels pour garantir que votre modèle fonctionne correctement et produit des résultats précis et fiables.

En résumé, le développement et la mise en œuvre réussis d’un système d’IA reposent sur une préparation minutieuse et une surveillance constante. Les données sont la clé du succès et il est important de comprendre ce qui est disponible, ce qui manque et ce qui est pertinent. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle et le déployer avec succès.

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Qu'est-ce que Envoy Gateway et pourquoi est-il nécessaire pour Kubernetes ?

Qu’est-ce que Envoy Gateway et pourquoi est-il nécessaire pour Kubernetes ?

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Envoy Gateway est un service proxy open source qui fournit une connectivité sécurisée et un routage intelligent pour les applications Kubernetes. Il est nécessaire pour assurer la sécurité et la disponibilité des applications.

## Envoy Gateway : Faciliter la configuration d’Envoy proxy comme passerelle API et contrôleur d’entrée

Envoy Gateway est un projet qui a été créé pour faciliter le codage des applications multicloud. Il est basé sur le proxy Envoy, qui est le plan de données du service mesh Istio. Envoy est utilisé pour gérer le trafic est-ouest (communication de service à service à l’intérieur d’un centre de données). Cependant, pour que Istio gère un réseau d’applications multicloud, Envoy a été configuré comme un proxy côté pour gérer le trafic nord-sud (trafic entrant et sortant des centres de données).

Il a été constaté que les développeurs d’applications trouvaient difficile de configurer le proxy Envoy en tant que passerelle API et contrôleur d’entrée. Cela prenait beaucoup de temps, ce qui a conduit la communauté à utiliser l’API Gateway Kubernetes en tant que partie du projet Envoy et à finalement construire Envoy Gateway. Envoy Gateway est conçu pour être facilement configurable et peut être utilisé pour fournir des fonctionnalités telles que la sécurité, la mise en cache, la journalisation et la surveillance des API. Il peut également être utilisé pour fournir des fonctionnalités telles que la mise en œuvre de règles de routage, la gestion des certificats TLS et le contrôle d’accès.

Envoy Gateway est un outil très pratique pour les développeurs d’applications multicloud. Il permet aux développeurs de configurer et de gérer facilement leurs applications multicloud. Il permet également aux développeurs de mettre en œuvre des fonctionnalités avancées telles que la sécurité, la mise en cache, la journalisation et la surveillance des API. En outre, il permet aux développeurs de mettre en œuvre des règles de routage, de gérer les certificats TLS et de contrôler l’accès aux applications. Enfin, Envoy Gateway offre une grande flexibilité et une grande scalabilité pour les applications multicloud.

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Mise en œuvre de la découverte de services avec Spring Cloud (Partie 1)

Mise en œuvre de la découverte de services avec Spring Cloud (Partie 1)

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Découvrez comment mettre en œuvre la découverte de services avec Spring Cloud dans cette première partie. Apprenez à configurer et à utiliser le service Discovery Server et le client Discovery.

Dans les articles précédents, Spring Cloud: Comment gérer la configuration des microservices (Partie 1) et Spring Cloud: Comment gérer la configuration des microservices (Partie 2), nous avons vu comment gérer la configuration à distance des microservices. Dans ce post, nous allons parler d’une autre fonctionnalité importante dans le contexte des microservices, à savoir la découverte de services. La découverte de services joue le rôle d’un registre central dans lequel tous les services stockent leurs informations de métadonnées et à partir duquel ils peuvent obtenir les métadonnées d’autres services.

La fonctionnalité de découverte de services est implémentée par un serveur et un client correspondant. Dans cet article, nous allons décrire comment configurer un serveur de découverte et permettre aux services clients de l’atteindre et de l’utiliser. Nous verrons également comment configurer une configuration basée sur ce qu’on appelle l’«affinité de zone».

## Découverte de services et affinité de zone dans Spring Cloud

Dans les articles précédents, Spring Cloud: Comment gérer la configuration des microservices (Partie 1) et Spring Cloud: Comment gérer la configuration des microservices (Partie 2), nous avons vu comment gérer la configuration à distance des microservices. Dans ce post, nous allons parler d’une autre fonctionnalité importante dans le contexte des microservices, à savoir la découverte de services. La découverte de services joue le rôle d’un registre central dans lequel tous les services stockent leurs métadonnées et à partir duquel ils peuvent obtenir les métadonnées d’autres services.

La fonctionnalité de découverte de services est implémentée par un serveur et un client correspondant. Dans cet article, nous allons décrire comment configurer un serveur de découverte et comment les services clients peuvent l’atteindre et l’utiliser. Nous verrons également comment définir une configuration basée sur ce qu’on appelle l' »affinité de zone ».

Une fois que le serveur de découverte est configuré, les services clients peuvent s’enregistrer auprès du serveur et obtenir leurs métadonnées. Pour ce faire, ils doivent configurer leurs applications en utilisant un client Discovery. Il existe plusieurs implémentations de client Discovery disponibles, dont Eureka, Consul et Zookeeper. Chacun de ces clients Discovery offre des fonctionnalités supplémentaires telles que le monitoring et le testing.

Une fois que les clients Discovery sont configurés, ils peuvent s’enregistrer auprès du serveur de découverte et obtenir les métadonnées des autres services. Les clients peuvent également utiliser le serveur de découverte pour effectuer des tests et vérifier si les services sont disponibles. Par exemple, un client peut tester si un service est disponible en envoyant une requête au serveur de découverte et en vérifiant si le service est répertorié dans la liste des services enregistrés. Si le service est répertorié, cela signifie qu’il est disponible et prêt à être utilisé.

Enfin, nous verrons comment configurer la fonctionnalité d’affinité de zone. L’affinité de zone est une fonctionnalité qui permet aux services d’être exécutés sur des instances spécifiques. Cela permet aux services d’être exécutés sur des instances qui sont situées dans des zones spécifiques. Par exemple, un service peut être exécuté sur une instance située dans une zone spécifique pour réduire la latence et améliorer les performances. La configuration de l’affinité de zone peut être faite en ajoutant des métadonnées supplémentaires aux services lors de leur enregistrement auprès du serveur de découverte. Les clients peuvent ensuite utiliser ces métadonnées pour effectuer des tests et s’assurer que le service est exécuté sur l’instance appropriée.

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