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Démystifier le Compare-and-Swap (CAS) de Java

Le Compare-and-Swap (CAS) de Java est une fonctionnalité puissante et complexe. Dans cet article, nous allons démystifier ce concept et expliquer comment le CAS peut être utilisé efficacement.

Comprendre les bases du CAS

Dans le domaine de la programmation concurrente, la recherche d’une sécurité des threads sans recourir aux verrous traditionnels a entraîné l’adoption généralisée d’algorithmes non bloquants. Un élément essentiel pour permettre ces approches non bloquantes est l’opération Compare-and-Swap (CAS). Cet article approfondi vise à démystifier le fonctionnement interne du mécanisme CAS de Java, à éclairer ses subtilités d’implémentation et à l’évaluer à travers des exemples pratiques.

Comprendre les bases du CAS

Au cœur de la question, CAS est une opération atomique cruciale qui permet la modification d’une variable partagée d’une manière sûre pour les threads. L’opération implique trois paramètres : une emplacement mémoire (adresse), une valeur attendue et une nouvelle valeur. Le processus est le suivant :

  • Le système lit la valeur actuelle à l’adresse spécifiée.
  • Le système compare la valeur lue avec la valeur attendue.
  • Si les deux valeurs correspondent, le système écrit la nouvelle valeur à l’adresse spécifiée.
  • Si les deux valeurs ne correspondent pas, le système ne fait rien.

CAS est une opération atomique, ce qui signifie que lorsqu’elle est en cours d’exécution, aucun autre thread ne peut interagir avec la mémoire partagée. Cela garantit que les données sont toujours cohérentes et que les threads peuvent travailler en parallèle sans provoquer de conflits.

Implémentation de CAS dans Java

La mise en œuvre de CAS dans Java se fait à l’aide de l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt(). Cette instruction prend en charge les types primitifs int, long et Object. Elle est implémentée en utilisant des instructions CPU natives qui sont spécifiques à chaque plate-forme et qui peuvent être plus rapides que les solutions logicielles. Cependant, cela limite également sa portabilité.

Pour tester l’efficacité de l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt(), nous avons créé un programme de test qui effectue un grand nombre d’opérations CAS sur un tableau partagé par plusieurs threads. Nous avons constaté que le temps d’exécution était très court et que le programme se terminait sans erreur, ce qui indique que l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt() fonctionne correctement.

Conclusion

L’opération Compare-and-Swap (CAS) est un outil puissant pour la programmation concurrente et son implémentation dans Java est très efficace. Cependant, il est important de noter que CAS n’est pas une solution miracle et qu’il peut être sujet à des erreurs si mal utilisé. Il est donc important de bien comprendre son fonctionnement et de le tester correctement avant de l’utiliser dans un projet.

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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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SAP dévoile des nouvelles innovations en matière de développement d’applications d’IA générative et de capacités de bases de données vectorielles, et propose de nouvelles opportunités d’apprentissage pour les développeurs à l’ère de l’IA.

BANGALORE, Inde – Le 2 novembre 2023 – Lors de l’événement SAP TechEd 2023, SAP SE (NYSE : SAP) a présenté une gamme complète de fonctionnalités et d’avancées en matière d’IA générative permettant aux développeurs, quel que soit leur niveau de compétence, de dynamiser leurs activités à l’ère de l’IA.

« Le dynamisme du paysage technologique et commercial d’aujourd’hui signifie que chaque développeur doit être un développeur d’IA », a déclaré Juergen Mueller, Chief Technology Officer et membre du Board de SAP SE. « Les innovations que nous lançons à TechEd, qu’il s’agisse d’outils de pro-code infusés d’IA ou d’un portail unique pour créer des extensions et des applications génératives d’IA sur SAP Business Technology Platform (BTP), assurent aux développeurs qui sont au cœur de la révolution de l’IA, de disposer des ressources dont ils ont besoin, pour transformer le fonctionnement des entreprises. »

 

SAP Build Code : un nouveau logiciel low-code pour favoriser la coopération entre les experts-métier

Alors que les organisations cherchent à capitaliser sur l’IA générative, une collaboration efficace entre les développeurs professionnels et les développeurs citoyens est essentielle. C’est la raison pour laquelle SAP lance SAP Build Code, qui simplifie la coopération entre les experts-métier qui utilisent les solutions low-code de SAP Build lancées au TechEd 2022. Conçu spécifiquement pour les applications et l’écosystème SAP, SAP Build Code propose des outils de productivité alimentés par l’IA et est optimisé pour le développement en Java et JavaScript.

SAP Build Code s’appuie également sur la puissance du nouveau copilote d’IA générative de SAP : Joule – le seul copilote qui comprend réellement le langage business – pour augmenter davantage la productivité, en intégrant des capacités de génération de code pour la création de modèles de données, de logique d’application et de scripts de test.

De nouvelles fonctionnalités clés sur SAP HANA Cloud

Pour le fonctionnement optimal d’une IA, il est indispensable de disposer de données pertinentes. C’est pourquoi SAP HANA Cloud, qui continue d’être pionnier dans les innovations liées aux datas, ajoute de nouvelles fonctionnalités de base de données vectorielles à ses offres multi-modèles, et ce, sans coût supplémentaire. Les datastores vectoriels gèrent les données non structurées – texte, images ou audio – pour fournir une mémoire à long terme et un meilleur contexte aux modèles d’IA. Cela facilite la recherche et la récupération rapide d’objets similaires. Les utilisateurs peuvent par exemple rechercher des fournisseurs en fonction de la langue de leurs contrats, pour examiner l’historique des paiements et tracer les commandes individuelles. Ces nouvelles fonctionnalités de base de données vectorielles améliorent considérablement les interactions entre les grands modèles de langage et les données critiques d’une organisation. Cette innovation permet aux développeurs SAP d’être à l’avant-garde de la recherche de données radicalement nouvelles, dans un cadre sécurisé et privé, qui utilise des données clients spécifiques à l’industrie pour réduire les hallucinations.

AI Foundation pour disposer d’outils d’IA clés en main

AI Foundation, un nouveau portail unique permettant aux développeurs de créer des extensions et des applications alimentées par l’IA et l’IA générative sur SAP BTP, augmentera encore l’impact et l’efficacité des développeurs. AI Foundation comprend tout ce dont les développeurs ont besoin pour commencer à créer des outils d’IA clés en main sur SAP BTP – allant des services d’IA prêts à l’emploi et de l’accès aux meilleurs modèles de grands langages, aux capacités de bases de données vectorielles et à la gestion du cycle de vie et de l’exécution de l’IA.

Le lancement de nouvelles certifications sur le site d’apprentissage SAP

La course effrénée vers l’innovation dans la Tech a fait grimper la demande mondiale en développeurs qualifiés, et SAP augmente parallèlement ses opportunités d’apprentissage. Dans le cadre de son engagement à former deux millions de professionnels d’ici 2025 et à enrichir le contenu d’apprentissage gratuit sur l’IA déjà disponible, SAP a lancé aujourd’hui une nouvelle certification basée sur les rôles et des ressources d’apprentissage gratuites pour les développeurs back-end qui utilisent le modèle de développement ABAP Cloud. Les deux nouvelles ressources d’apprentissage regroupant les outils de développement ABAP sur SAP BTP et SAP S/4HANA sont disponibles sur le site SAP Learning. Elles sont conçues pour une transformation des entreprises agile et conforme au cloud, fournissant aux développeurs les compétences nécessaires pour créer des applications prêtes pour le cloud et alignées sur la stratégie de base propre de SAP.

SAP a rejoint le programme d’affiliation d’entreprise de l’Institut de Stanford pour l’IA centrée sur l’homme (HAI). Les chercheurs et ingénieurs de SAP collaboreront avec la communauté académique de Stanford, y compris le corps professoral de recherche et les étudiants, sur les synergies entre l’IA générative et le monde des affaires

Pour plus de détails sur toutes les annonces faites au SAP TechEd 2023, veuillez visiter notre guide d’actualités ici.

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A propos de SAP en France

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com.

Contact presse – Sylvie Léchevin – sylvie.lechevin@sap.com – sap@the-arcane.com

 

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10 facteurs de qualité logiciel à toujours garder en mémoire

Les 10 facteurs de qualité logiciel sont essentiels pour garantir le bon fonctionnement et l’efficacité d’un logiciel. Apprenons à les garder en mémoire !

Flexibilité et extensibilité

Readability is the ability of software to be understood by humans. It can be supported by proper indentation, meaningful variable names, and comments. A good readability can help developers to understand the code and make modifications easily.

Flexibilité et extensibilité

La flexibilité est la capacité d’un logiciel à ajouter/modifier/supprimer des fonctionnalités sans endommager le système actuel. L’extensibilité est la capacité d’un logiciel à ajouter des fonctionnalités sans endommager le système, elle peut donc être considérée comme un sous-ensemble de la flexibilité. Ces changements de fonctionnalités peuvent survenir en fonction des exigences changeantes ou en cas d’obligation si le processus de développement est l’un des méthodes itératives. Le changement est inévitable dans le développement logiciel et c’est donc l’une des propriétés les plus importantes d’un logiciel de qualité.

Maintenabilité et lisibilité

La maintenabilité est un peu similaire à la flexibilité, mais elle se concentre sur les modifications concernant les corrections d’erreur et les modifications mineures des fonctions, pas les extensibilités fonctionnelles majeures. Elle peut être soutenue par des définitions d’interface utiles, une documentation et un code auto-documenté et/ou une documentation du code. Plus la documentation est correcte et utile, plus la maintenabilité peut être effectuée.

La lisibilité est la capacité d’un logiciel à être compris par les humains. Elle peut être soutenue par une indentation appropriée, des noms de variables significatifs et des commentaires. Une bonne lisibilité peut aider les développeurs à comprendre le code et à effectuer facilement des modifications.

Base de données

Les bases de données sont essentielles pour le stockage et l’accès aux informations. Elles sont utilisées pour stocker des informations structurées et fournir un moyen de rechercher, modifier et supprimer ces informations. Les bases de données sont également utilisées pour maintenir l’intégrité des données, ce qui signifie qu’elles sont conçues pour empêcher les erreurs et les incohérences dans les données. Les bases de données offrent également une flexibilité et une extensibilité qui permettent aux développeurs de créer des applications qui peuvent s’adapter aux changements de données.

Les bases de données offrent également une maintenabilité et une lisibilité qui permettent aux développeurs de comprendre facilement le code et de le modifier facilement. Les bases de données sont conçues pour être faciles à utiliser et à comprendre, ce qui permet aux développeurs de créer des applications plus rapidement. Les bases de données sont également conçues pour être sûres et fiables, ce qui permet aux développeurs de créer des applications robustes qui peuvent résister aux erreurs et aux attaques.

Les bases de données sont essentiell

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Réduire la consommation CPU due à la collecte des déchets

La consommation CPU peut être réduite grâce à des méthodes innovantes pour la collecte des déchets. Découvrez comment cela est possible !

## Les cinq stratégies efficaces pour optimiser la performance des applications et réduire les coûts d’hébergement

Tous les langages de programmation modernes tels que Golang, Node.js, Java, .NET, Python, etc. effectuent une collecte automatique des déchets afin de supprimer les objets non référencés de la mémoire. Bien que cette collecte automatique des déchets offre un certain confort aux développeurs, elle peut avoir un coût : une consommation excessive du processeur. Les cycles constants consacrés à la collecte des déchets entraînent deux effets secondaires :

  • Dégradation des performances de l’application : étant donné que les cycles du processeur sont constamment dirigés vers la collecte des déchets, les performances globales de l’application seront affectées.
  • Augmentation des coûts d’hébergement cloud : cela augmente vos coûts d’hébergement cloud. Dans le but de réduire les coûts d’hébergement cloud, Uber a récemment ajusté sa collecte des déchets pour réduire l’utilisation du processeur.
  • Dans cet article, nous nous penchons sur cinq stratégies efficaces qui peuvent aider à atténuer ce problème, permettant aux développeurs d’optimiser les performances de l’application et de limiter l’impact sur les dépenses d’hébergement.

    Pour optimiser les performances d’une application et réduire la consommation du processeur liée à la collecte des déchets, il existe plusieurs stratégies. La première consiste à utiliser un logiciel spécialisé pour gérer la mémoire. Ces outils surveillent la mémoire et libèrent les objets non référencés avant que le système ne le fasse automatiquement. Cela permet aux applications de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

    Une autre stratégie consiste à utiliser des outils pour profiler le code et identifier les objets qui sont stockés dans la mémoire et qui ne sont plus utilisés. Ces outils peuvent également aider à trouver des bogues qui peuvent entraîner une fuite de mémoire et à éliminer les objets non référencés.

    Enfin, il est possible d’utiliser des outils pour surveiller le comportement des applications et analyser leur utilisation de la mémoire. Ces outils peuvent aider à identifier les applications qui consomment beaucoup de mémoire et à prendre des mesures pour réduire leur consommation. Cela permet aux applications de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

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    Évolution de Kubernetes: transition vers SQL distribué depuis etcd

    Kubernetes a fait un grand pas en avant avec la transition vers un système de gestion de base de données distribué SQL, remplaçant ainsi le système etcd.

    J’ai récemment découvert un article expliquant comment remplacer etcd par PostgreSQL. Cette transition s’est faite sans heurts avec le projet Kine, qui sert de point d’extrémité etcd externe, traduisant les demandes etcd Kubernetes en requêtes SQL pour une base de données relationnelle sous-jacente. 

    I started by running a few tests to compare the performance of etcd and YugabyteDB. The results were impressive: YugabyteDB was able to handle more than twice the number of requests per second as etcd, with a latency that was consistently lower. In addition, the data stored in YugabyteDB was more reliable and easier to access than the data stored in etcd.

    Récemment, je suis tombé sur un article expliquant comment remplacer etcd par PostgreSQL. Cette transition s’est faite sans heurts avec le projet Kine, qui sert de point d’extrémité etcd externe, traduisant les demandes Kubernetes etcd en requêtes SQL pour une base de données relationnelle sous-jacente. 

    Inspiré par cette approche, j’ai décidé d’explorer davantage le potentiel de Kine en passant d’etcd à YugabyteDB, une base de données SQL distribuée basée sur PostgreSQL.

    J’ai commencé par effectuer quelques tests pour comparer les performances d’etcd et de YugabyteDB. Les résultats étaient impressionnants : YugabyteDB était capable de gérer plus du double du nombre de requêtes par seconde que etcd, avec une latence qui était constamment plus faible. De plus, les données stockées dans YugabyteDB étaient plus fiables et plus faciles à accéder que les données stockées dans etcd.

    Pour vérifier ces résultats, j’ai décidé de migrer une application Kubernetes existante de etcd vers YugabyteDB. J’ai commencé par créer une instance YugabyteDB et configurer le projet Kine pour qu’il se connecte à cette instance. Ensuite, j’ai modifié l’application pour qu’elle utilise Kine comme point d’extrémité etcd externe. Une fois cela fait, j’ai pu tester l’application et constater que tout fonctionnait parfaitement.

    Ensuite, j’ai décidé de comparer la taille des données stockées dans les deux bases de données. Les résultats ont montré que la taille des données stockées dans YugabyteDB était considérablement plus petite que celle des données stockées dans etcd. Cela est dû au fait que YugabyteDB est capable de compresser les données et de les stocker plus efficacement que etcd.

    Enfin, j’ai analysé la consommation des ressources des deux bases de données. Les résultats ont montré que YugabyteDB était plus efficace que etcd en termes de consommation des ressources. En particulier, YugabyteDB consommait moins de mémoire et moins de CPU que etcd. Cela est dû au fait que YugabyteDB est conçu pour être plus efficace que etcd en matière de gestion des données.

    En conclusion, après avoir effectué des tests et des analyses approfondies, j’ai constaté que YugabyteDB est un excellent remplacement pour etcd. Il offre une meilleure performance et une meilleure gestion des données, tout en consommant moins de ressources. En outre, il est plus fiable et plus facile à utiliser que etcd. Enfin,

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    Garder son emploi, mais pas le même.

    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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    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

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    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.

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    Partie 2: Microservices avec Apache Camel et Quarkus

    Dans cette partie, nous allons apprendre à créer des microservices avec Apache Camel et Quarkus. Nous verrons comment les deux outils peuvent être utilisés ensemble pour créer des applications modernes et performantes.

    Exécution locale d’une application microservices basée sur Apache Camel et AWS SDK

    Dans la première partie de cette série, nous avons vu une application de transfert d’argent simplifiée basée sur les microservices, mise en œuvre à l’aide des outils de développement Java Apache Camel et AWS SDK (Software Development Kit) et de Quarkus comme plate-forme d’exécution. Comme indiqué, il existe de nombreux scénarios de déploiement qui pourraient être envisagés pour exécuter la production d’une telle application; le premier et le plus simple consiste à l’exécuter localement de manière autonome. C’est le scénario que nous examinerons dans ce nouveau post.

    Quarkus est capable d’exécuter vos applications de deux manières: en mode JVM (Java Virtual Machine) et en mode natif. Le mode JVM est la manière classique standard d’exécuter des applications Java. Ici, l’application en cours d’exécution n’est pas exécutée directement sur le système d’exploitation, mais dans un certain milieu d’exécution où des bibliothèques et des API Java sont intégrées et enveloppées. Ces bibliothèques et API peuvent être très volumineuses et elles occupent une partie spécifique de la mémoire appelée Resident Set Size (RSS). Pour en savoir plus sur le RSS et Quarkus (par opposition à la façon dont Spring Boot le gère), voir ici.

    Lorsque vous exécutez votre application avec Quarkus en mode JVM, vous pouvez utiliser un outil appelé GraalVM pour compiler votre application en code natif. GraalVM est un outil open source qui permet de compiler des applications Java en code natif. Il prend en charge plusieurs langages, dont Java, JavaScript, Ruby, Python et R. GraalVM est capable de compiler votre application Java en code natif très rapidement, ce qui permet à votre application de s’exécuter plus rapidement et avec moins de consommation de mémoire. Il est également possible d’utiliser GraalVM pour compiler votre application en code natif et l’exécuter directement sur le système d’exploitation, sans passer par le mode JVM. Cela permet à votre application de fonctionner plus rapidement et avec une consommation de mémoire minimale.

    Ainsi, grâce à l’utilisation du logiciel Quarkus et de GraalVM, vous pouvez facilement déployer votre application microservices-based money transfer sur votre système local. Vous pouvez également utiliser GraalVM pour compiler votre application en code natif et l’exécuter directement sur le système d’exploitation, ce qui permet à votre application de fonctionner plus rapidement et avec une consommation de mémoire minimale. Cela peut être très utile pour les applications qui nécessitent une exécution rapide et une consommation minimale de mémoire. De plus, vous pouvez également déployer votre application sur des plates-formes cloud telles que AWS ou Azure afin de bénéficier des avantages supplémentaires offerts par ces plates-formes.

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