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Conception de microservices pour l'IA

Conception de microservices pour l’IA

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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.

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Préserver le contexte entre les threads.

Préserver le contexte entre les threads.

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Préserver le contexte entre les threads est essentiel pour assurer une communication fluide et une bonne coordination entre les différents processus.

Quand on construit une grande architecture de microservices prête à la production, nous rencontrons toujours le défi commun de préserver le contexte de la demande à travers les services et les threads, y compris la propagation du contexte aux threads enfants.

In a microservices architecture, context propagation is the process of passing contextual information from one service to another. This is necessary when a request needs to be processed by multiple services. The context can contain information such as user identity, authentication tokens, and other data that must be passed between services.

Testing Context Propagation

Testing context propagation is an important part of ensuring that the microservices architecture is working properly. It is important to test that the context is being propagated correctly between services and that the data is being passed securely.

The most common way to test context propagation is to use integration tests. Integration tests are designed to test the interaction between different components or services. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Another way to test context propagation is to use unit tests. Unit tests are designed to test the individual components or services in isolation. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Propagation du contexte : Qu’est-ce que c’est ?

La propagation du contexte signifie le passage d’informations ou d’états contextuels entre différents composants ou services dans un système distribué où les applications sont souvent composées de plusieurs services exécutés sur différentes machines ou conteneurs. Ces services doivent communiquer et collaborer pour satisfaire une demande de l’utilisateur ou effectuer un processus commercial.

Dans une architecture de microservices, la propagation du contexte est le processus de transmission d’informations contextuelles d’un service à un autre. Cela est nécessaire lorsqu’une demande doit être traitée par plusieurs services. Le contexte peut contenir des informations telles que l’identité de l’utilisateur, les jetons d’authentification et autres données qui doivent être transmises entre les services.

Tester la propagation du contexte

Tester la propagation du contexte est une partie importante pour s’assurer que l’architecture de microservices fonctionne correctement. Il est important de tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

La manière la plus courante de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests d’intégration. Les tests d’intégration sont conçus pour tester l’interaction entre différents composants ou services. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Une autre façon de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests unitaires. Les tests unitaires sont conçus pour tester les composants ou services individuels en isolation. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Enfin, il est possible de tester la propagation du contexte en utilisant des tests de charge. Les tests de charge sont conçus pour tester le comportement d’un système lorsqu’il est soumis à une charge importante. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Conclusion

La propagation du contexte est un élément essentiel dans une architecture de

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Créer une architecture de microservices avec Java

Créer une architecture de microservices avec Java

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Créer une architecture de microservices avec Java est une tâche complexe, mais qui peut offrir des avantages considérables. Découvrons comment le faire !

« Approche de l’Architecture des Microservices »

En premier lieu, l’architecture des microservices est une approche où un système logiciel est décomposé en services plus petits et indépendants qui communiquent entre eux via des API. Chaque service est responsable d’une fonction commerciale spécifique et peut être développé, déployé et mis à l’échelle indépendamment. Cela facilite la maintenance et la modification du système, car les modifications apportées à un service n’affectent pas l’ensemble du système.

Les avantages de l’architecture des microservices sont nombreux. Tout d’abord, elle permet une plus grande flexibilité et une plus grande évolutivité. Les services peuvent être développés, déployés et mis à l’échelle indépendamment les uns des autres, ce qui permet d’ajouter ou de supprimer des fonctionnalités sans affecter le reste du système. De plus, les microservices sont plus faciles à tester et à maintenir car ils sont isolés et peuvent être testés individuellement.

Java est un excellent choix pour la construction de microservices. Java est une plate-forme très populaire et très répandue, ce qui signifie qu’il y a une grande communauté de développeurs qui peuvent aider à résoudre les problèmes. De plus, Java est très bien adapté pour la construction de microservices car il prend en charge les tests unitaires et intégrés, ce qui permet aux développeurs de tester facilement leurs services. Enfin, Java est très flexible et peut être utilisé pour construire des services basés sur des conteneurs ou des machines virtuelles.

En résumé, l’architecture des microservices est une approche moderne pour construire des systèmes logiciels flexibles, évolutifs et faciles à maintenir. Les avantages de cette approche sont nombreux, notamment une plus grande flexibilité et une plus grande évolutivité. Java est un excellent choix pour la construction de microservices car il prend en charge les tests unitaires et intégrés et est très flexible.

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REST vs. Messagerie pour Microservices

REST vs. Messagerie pour Microservices

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Les microservices sont devenus une technologie populaire pour le développement d’applications. REST et Messagerie sont des méthodes populaires pour communiquer entre les microservices. Voyons les avantages et les inconvénients de chacun.

Rapport des tendances en matière d’intégration de logiciels de DZone 2023 : lire le rapport

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture microservices. Cette architecture est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle est de plus en plus utilisée pour construire des systèmes complexes. La principale raison de son succès est qu’elle permet de découper un système complexe en petits modules indépendants qui peuvent être gérés plus facilement.

Cependant, il est important de noter que l’utilisation d’une architecture microservices nécessite une planification et une conception minutieuses. Les développeurs doivent prendre en compte plusieurs facteurs, notamment le nombre de services à créer, leur interdépendance et la façon dont ils communiquent entre eux. De plus, les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

Pour tirer le meilleur parti de l’architecture microservices, les développeurs doivent également mettre en place des outils et des processus de test efficaces. Ces outils peuvent être utilisés pour tester chaque service individuellement et pour vérifier que tous les services fonctionnent correctement ensemble. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier la sécurité et la fiabilité des services. Enfin, les tests peuvent être utilisés pour s’assurer que les performances des services sont optimales.

En conclusion, l’architecture microservices est une tendance très populaire dans le développement logiciel et elle peut être très utile pour construire des systèmes complexes. Cependant, il est important de bien planifier et concevoir l’architecture et d’utiliser des outils et des processus de test efficaces pour s’assurer que chaque service fonctionne correctement et qu’il n’y a pas de problèmes de compatibilité entre les services.

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Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

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Fargate et Lambda sont deux technologies très populaires parmi les développeurs cloud. Quel est le meilleur pour votre projet ? Découvrons qui sera le vainqueur !

## Comparaison Fargate vs Lambda dans l’espace sans serveur

Quelles sont les différences entre Fargate et Lambda ?

Fargate et Lambda sont deux options de calcul sans serveur populaires disponibles dans l’écosystème AWS. Bien que les deux outils offrent un calcul sans serveur, ils diffèrent en ce qui concerne les cas d’utilisation, les limites opérationnelles, les allocations de ressources d’exécution, le prix et les performances. Fargate est une moteur de calcul sans serveur proposé par Amazon qui vous permet de gérer efficacement les conteneurs sans les tracas de la mise en provision des serveurs et de l’infrastructure sous-jacente. Lambda, quant à lui, est une plateforme de calcul sans serveur qui vous permet d’exécuter du code sans avoir à gérer des serveurs. Lambda est conçu pour prendre en charge des charges de travail à courtes durées et à faible consommation de ressources.

Quelle est la meilleure option pour l’architecture ?

Lorsqu’il s’agit de choisir entre Fargate et Lambda, il est important de comprendre leurs différences et leurs avantages. Pour les applications à longue durée et à haute consommation de ressources, Fargate est la meilleure option car il offre une gestion des conteneurs plus efficace et une meilleure performance. Cependant, pour les applications à courtes durées et à faible consommation de ressources, Lambda est la meilleure option car il offre une exécution plus rapide et une meilleure utilisation des ressources. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépend des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture. Il est important de prendre en compte le coût, la performance et les fonctionnalités avant de prendre une décision finale.

Quelle que soit l’application ou l’architecture que vous souhaitez mettre en place, Fargate et Lambda sont tous deux des outils puissants qui peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que ces outils sont très utiles pour créer des applications modernes et évolutives. Fargate et Lambda offrent tous les deux des fonctionnalités avancées qui peuvent être utilisées pour créer des architectures robustes et flexibles. Les deux outils sont faciles à utiliser et peuvent être intégrés à d’autres services AWS pour offrir une expérience utilisateur optimale. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépendra des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture.

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Développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices

Développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices

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Le développement collaboratif de nouvelles fonctionnalités avec microservices offre une solution flexible et évolutive pour répondre aux besoins des entreprises.

Dans une architecture de microservices, le code est divisé en petites unités. Ces morceaux de code peuvent être développés en isolation et expédiés indépendamment en production, ce qui réduit les dépendances entre les équipes – le résultat: un développement de fonctionnalités rapide et un temps de mise sur le marché plus rapide.

Bien que l’architecture des microservices apporte de nombreux avantages, la réalité est que ces avantages tendent à diminuer à l’échelle. En particulier, plus un organisme a de microservices, plus il est difficile de s’assurer que les modifications fonctionnent ensemble dans leur ensemble.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que l’architecture microservices est une solution très populaire pour les développeurs. Cette architecture consiste à diviser le code en petites unités qui peuvent être développées et mises en production indépendamment, ce qui réduit les dépendances entre les équipes et permet un développement plus rapide des fonctionnalités et une plus grande rapidité sur le marché.

Cependant, il est important de comprendre que ces avantages diminuent à mesure que la taille de l’organisation augmente. Plus il y a de microservices, plus il est difficile de s’assurer que les changements fonctionnent ensemble. C’est pourquoi il est important d’utiliser une base de données pour gérer ces microservices. Une base de données permet d’organiser et de stocker les informations sur les microservices, ce qui facilite leur gestion et leur maintenance. Elle permet également aux développeurs de voir comment les différents microservices interagissent entre eux et comment les changements affectent le système dans son ensemble.

Enfin, une base de données peut également être utilisée pour surveiller et analyser l’utilisation des microservices. Les développeurs peuvent ainsi suivre l’utilisation des microservices et identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent trop importants. De plus, les données collectées peuvent être utilisées pour améliorer les performances des microservices et pour prendre des décisions basées sur des données. En bref, une base de données est un outil essentiel pour gérer et surveiller les microservices à grande échelle.

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Automatically Creating Microservices Architecture Diagrams

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In application development, microservices is an architectural style where larger applications are structured as a collection of smaller, independent, yet interconnected services. While this allows for highly maintainable and testable applications (as each service can be maintained independent of the larger application), the problem with this method is the inherent complexity of interactions between microservices. It can be difficult for developers and team members to visualize how these microservices are connected to each other. We have been looking for ways to produce architectural diagrams that illustrate these interactions. We found that GraphViz helped us to solve part of this problem, as it can take the microservices structure of an application in the DOT language and convert it into a PNG format. However, we wanted this process to be even more user-friendly and more automatic, so that the user would not have to manually generate a DOT file of their microservices architecture. 

In-Browser Tool

As we could not find such a tool, we decided to create one ourselves. We decided that the most user-friendly interface would be to create an in-browser tool that allows the user to upload a jar  file containing a packaged service, and to have an image automatically rendered. This article discusses how we went about creating this tool and includes an example of what happens « behind the scenes » of this interface. 

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Observability for Monitoring Microservices: Top 5 Tools

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With microservices architecture becoming the de facto standard for web applications now, effective debugging and anomaly detection calls for a system that is observable — which means, the internal state of an application can be inferred by observing and tracking the metrics, traces, and logs.

Observability is all about data exposure and easy access to information required to find issues when the communications fail, internal events do not occur as expected or events occur when they shouldn’t. Here, you’ll learn and know about different microservices monitoring tools and how to monitor microservices. Let’s take a look!

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Custom Authentication in the Cloud with Amazon API Gateway and Lambda Authorizers

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Image Source: Pixabay

An API Gateway is an essential component of any microservices architecture. Amazon provides its own API Gateway service, which you can use to enable user access to a microservices application, and manage API communication between microservices. 

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Open Source Solution for Building Invincible Apps

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Introduction

I left Microsoft after 19 years, where I led teams that built system software for highly scalable cloud applications. This included leading development of the Microsoft Orleans framework from its inception at Microsoft Research until it became one of the most successful open-source projects within the .NET ecosystem. Orleans powers a number of large-scale Microsoft systems such as Xbox Game Services, Skype, Azure IoT, Azure ML, Azure Active Directory, and many more cloud services outside Microsoft. So if you’ve ever played online multiplayer games like Halo or Call of Duty, our team built much of the underlying infrastructure that supports it.

When I originally joined Orleans, cloud computing was still in its infancy. We had a 10,000-foot vision and not a single line of actual code. We needed to reimagine how cloud-scale applications should be coded because, at the time, available and high-performance scalable systems were only achievable by experts. And while everyone knew the cloud was coming, we had no idea how to build applications in a way that ensured they would be accessible and productive for millions of software engineers.

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