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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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Comparaison d'orchestration de conteneurs: Kubernetes vs ECS Amazon

Comparaison d’orchestration de conteneurs: Kubernetes vs ECS Amazon

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Comprendre les différences entre Kubernetes et ECS Amazon peut être un défi. Nous allons comparer leurs avantages et leurs inconvénients pour vous aider à choisir l’orchestration de conteneurs qui vous convient le mieux.

Kubernetes vs. Amazon ECS : Comparez les deux mécanismes les plus étendus pour gérer et mettre à l’échelle des microservices

Kubernetes is an open source platform that can be used to manage containerized applications. It is a powerful tool that can be used to deploy, scale, and manage a wide variety of applications. It is also highly extensible and can be used to deploy applications in a variety of environments. Kubernetes also provides a comprehensive set of APIs and tools for managing and monitoring applications. Additionally, it provides a powerful database for storing and managing application data.

Amazon ECS est un service de cloud computing qui permet de gérer et de déployer des applications conteneurisées. Il est très facile à utiliser et peut être configuré rapidement. Il est également très flexible et peut être utilisé pour déployer des applications dans un large éventail d’environnements. Amazon ECS offre également un ensemble complet d’API et d’outils pour gérer et surveiller les applications. De plus, il fournit une base de données puissante pour stocker et gérer les données des applications.

Les deux outils Kubernetes et Amazon ECS ont leurs avantages et leurs inconvénients. Kubernetes est open source et très extensible, mais il peut être difficile à configurer et à gérer. Amazon ECS est plus facile à configurer et à gérer, mais il est moins flexible que Kubernetes. De plus, Amazon ECS n’offre pas de base de données intégrée pour stocker et gérer les données des applications, ce qui peut être un problème pour les applications qui nécessitent une gestion des données plus avancée.

En fin de compte, le choix entre Kubernetes et Amazon ECS dépendra des besoins spécifiques de votre entreprise. Si vous avez besoin d’une solution open source et extensible, alors Kubernetes est le bon choix. Si vous recherchez une solution plus simple à configurer et à gérer, alors Amazon ECS est la meilleure option. Dans tous les cas, une base de données robuste est nécessaire pour stocker et gérer les données des applications. Quelle que soit la solution choisie, elle doit être capable de fournir une base de données fiable et sûre pour stocker les données des applications.

Comme vous le savez peut-être, de nombreux outils d’orchestration existent pour gérer et mettre à l’échelle les microservices. Mais, dans ce cas, nous allons parler des deux mécanismes les plus étendus : Kubernetes vs Amazon ECS.

Dans cet article, nous allons examiner chacun d’eux individuellement. Nous allons parler de leurs avantages et de leurs inconvénients. Finalement, en fonction des besoins de votre entreprise, nous déciderons lequel est le bon outil d’orchestration de conteneur pour votre application web.

Kubernetes est une plateforme open source qui peut être utilisée pour gérer les applications conteneurisées. C’est un outil puissant qui peut être utilisé pour déployer, mettre à l’échelle et gérer une large variété d’applications. Il est également très extensible et peut être utilisé pour déployer des applications dans une variété d’environnements. Kubernetes fournit également un ensemble complet d’API et d’outils pour gérer et surveiller les applications. De plus, il fournit une base de données puissante pour stocker et gérer les données des applications.

Les avantages et

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Architecture de Patterns: Passerelle API

Architecture de Patterns: Passerelle API

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L’architecture de patterns est un concept important pour la conception et la mise en œuvre d’une passerelle API. Découvrez comment cela peut vous aider à améliorer votre système.

Qu’est-ce qu’une passerelle API ?

API Gateways are also used for testing purposes. They can be used to simulate the behavior of a real API and test the client’s response. This is especially useful when the API is not yet available or when the client needs to be tested with different types of requests.

Qu’est-ce qu’une passerelle API ?

Une passerelle API est un outil qui agit en tant qu’intermédiaire pour les demandes des clients qui recherchent des ressources à partir de serveurs ou de microservices. Il gère, route, agrège et sécurise les demandes API.

Comme pour les modèles que nous avons explorés précédemment, ceci est souvent décrit comme un modèle «contexte de microservices», mais ce n’est pas nécessairement le cas. Il pourrait être utile dans de nombreux cas «non microservices» et parfois ne devrait pas être utilisé dans les microservices.

Les passerelles API sont également utilisées à des fins de tests. Elles peuvent être utilisées pour simuler le comportement d’une véritable API et tester la réponse du client. Cela est particulièrement utile lorsque l’API n’est pas encore disponible ou lorsque le client doit être testé avec différents types de requêtes.

Les tests des passerelles API sont une étape importante pour s’assurer que l’API fonctionne correctement et qu’elle répond aux exigences des clients. Les tests peuvent être effectués en simulant des demandes réelles et en vérifiant si la réponse est correcte. Les tests peuvent également être effectués en simulant des scénarios d’erreur pour s’assurer que l’API gère correctement les erreurs.

Les tests peuvent également être effectués pour vérifier la sécurité de l’API. Les tests peuvent être effectués pour vérifier si l’API est vulnérable aux attaques, telles que les attaques par déni de service, les attaques par injection SQL et les attaques par déni de service distribué. Ces tests peuvent aider à s’assurer que l’API est sûre et ne peut pas être exploitée par des tiers malveillants.

Enfin, les tests peuvent également être effectués pour vérifier la performance de l’API. Les tests peuvent être effectués pour vérifier si l’API répond rapidement aux demandes et si elle peut gérer un grand nombre de demandes simultanées sans ralentir. Ces tests peuvent aider à s’assurer que l’API est performante et répond aux exigences des clients.

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Développement Dirigé par l'Observabilité pour LLMs

Développement Dirigé par l’Observabilité pour LLMs

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Le développement dirigé par l’observabilité (DDO) est une approche innovante pour améliorer le développement et le déploiement des logiciels à base de microservices et de logiciels légers (LLMs).

Notre industrie est à ses débuts d’une explosion dans le logiciel utilisant les MLM, ainsi qu’une (séparée, mais liée) révolution dans la façon dont les ingénieurs écrivent et exécutent du code, grâce à l’intelligence générative.

Data is the key to unlocking the potential of this new world. Without data, LLMs and generative AI are nothing more than empty promises. Data is the fuel that powers the engine of ML-driven software development. It is the lifeblood of our industry, and it is essential that we understand how to use it effectively.

Nous sommes à l’aube d’une explosion du logiciel utilisant des modèles d’apprentissage automatique (MLM) et d’une révolution de la façon dont les ingénieurs écrivent et exécutent le code, grâce à l’intelligence artificielle générative.

De nombreux ingénieurs logiciels rencontrent pour la première fois les MLM, tandis que de nombreux ingénieurs en apprentissage automatique sont directement exposés pour la première fois aux systèmes de production. Ces deux types d’ingénieurs se retrouvent plongés dans un nouveau monde déroutant – un monde où un problème de production particulier qu’ils ont peut-être rencontré occasionnellement dans leur carrière est maintenant au centre de l’attention.

Les données sont la clé pour déverrouiller le potentiel de ce nouveau monde. Sans données, les MLM et l’intelligence artificielle générative ne sont rien de plus que des promesses vides. Les données sont le carburant qui alimente le moteur du développement logiciel basé sur l’apprentissage automatique. C’est le sang vital de notre industrie et il est essentiel que nous comprenions comment l’utiliser efficacement.

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Chorégraphie de modèles : optimiser la communication en systèmes distribués.

Chorégraphie de modèles : optimiser la communication en systèmes distribués.

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La chorégraphie de modèles est un outil puissant pour optimiser la communication en systèmes distribués. Elle permet de coordonner et de gérer les interactions entre les différents acteurs.

Dans le paysage technologique en constante évolution d’aujourd’hui, il est commun que les applications migrent vers le cloud pour embrasser l’architecture des microservices.

Logiciel Chorégraphie

La chorégraphie est une méthodologie qui se concentre sur l’interaction entre les services sans l’utilisation d’un orchestrateur central. Au lieu de cela, chaque service est responsable de la communication avec les autres services. Les services peuvent communiquer directement entre eux ou via un bus de messages. La chorégraphie est une méthode très populaire pour gérer la communication entre les microservices car elle offre une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité que l’orchestration. Il est également plus facile à mettre en œuvre et à maintenir.

Avantages et inconvénients de la chorégraphie

Bien que la chorégraphie offre une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité, elle présente également certaines limitations. Par exemple, le développement et le déploiement des services peuvent être plus difficiles car ils doivent être conçus pour fonctionner ensemble. De plus, il est plus difficile de déboguer et de maintenir des applications basées sur la chorégraphie car il n’y a pas d’orchestrateur central pour surveiller le flux de messages entre les services. Enfin, la chorégraphie peut être plus difficile à mettre en œuvre dans des environnements distribués car elle nécessite une coordination stricte entre les services.

Conclusion

La chorégraphie est une méthodologie très populaire pour gérer la communication entre les microservices. Il offre une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité que l’orchestration, mais il présente également certaines limitations. Il est plus difficile à développer et à déployer, à déboguer et à maintenir, et peut être plus difficile à mettre en œuvre dans des environnements distribués. Cependant, dans certains cas, la chorégraphie peut être la meilleure solution pour gérer la communication entre les microservices. Il est important de comprendre les nuances et les avantages et les inconvénients de cette méthodologie avant de choisir le bon logiciel pour votre application.

Logiciel Chorégraphie

La chorégraphie est une méthodologie qui se concentre sur l’interaction entre les services sans l’utilisation d’un orchestrateur central. Au lieu de cela, chaque service est responsable de la communication avec les autres services. Les services peuvent communiquer directement entre eux ou via un bus de messages. La chorégraphie est une méthode très populaire pour gérer la communication entre les microservices car elle offre une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité que l’orchestration. Il est également plus facile à mettre en œuvre et à maintenir.

Avantages du logiciel Chorégraphie

La chorégraphie offre une variété d’avantages par rapport à l’orchestration. Tout d’abord, elle permet aux services de communiquer directement entre eux sans avoir à passer par un orchestrateur central. Cela signifie que chaque service peut fonctionner indépendamment des autres, ce qui permet une plus grande flexibilité et une plus grande scalabilité. De plus, la chorégraphie est plus facile à mettre en œuvre et à maintenir car il n’y a pas d’or

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Cycle de test automatisé

Cycle de test automatisé

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Le cycle de test automatisé est une méthode efficace pour vérifier la qualité et la fiabilité des logiciels. Il permet d’accélérer le processus de développement et de réduire les coûts.

Rapport de tendances sur les tests automatisés de DZone 2023

Selon le rapport de DZone 2023 sur les tendances en matière de tests automatisés, le marché des tests automatisés a dépassé les 20 milliards de dollars (USD) en 2022 et devrait connaître une croissance annuelle composée (CAGR) de plus de 15 % entre 2023 et 2032. Cela peut être attribué à la volonté des organisations d’utiliser des techniques sophistiquées de test automatisé dans le cadre du processus d’assurance qualité (QAOps). En réduisant le temps nécessaire à l’automatisation des fonctionnalités, cela accélère la commercialisation des solutions logicielles. Il offre également une extermination rapide des bogues et un débogage post-déploiement et aide à l’intégrité du logiciel grâce à des notifications précoces de changements imprévus.

Les tests automatisés sont une partie essentielle du processus de développement logiciel. Les tests automatisés aident à réduire les coûts et à améliorer la qualité du logiciel. Les outils de test automatisés sont conçus pour exécuter des tests répétitifs et répétitifs, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur le codage et l’amélioration du produit. Les outils de test automatisés peuvent être utilisés pour tester l’intégration, le déploiement, la sécurité, le codage, les performances et l’accessibilité. Les outils de test automatisés peuvent être intégrés à des outils d’intégration continue (CI) pour fournir des résultats plus précis et plus rapides. Les outils de test automatisés peuvent être utilisés pour tester les applications Web, mobiles et natives.

Les tests automatisés sont également utiles pour tester les API et les microservices. Les tests automatisés peuvent être utilisés pour tester les API et les microservices en exécutant des tests unitaires, des tests d’intégration et des tests d’acceptation. Les tests automatisés peuvent également être utilisés pour tester les API REST et SOAP. Les tests automatisés peuvent être utilisés pour tester les performances, la sécurité et la fiabilité des API et des microservices. Les tests automatisés peuvent également être utilisés pour vérifier la conformité aux normes et aux réglementations.

En conclusion, les tests automatisés sont essentiels pour assurer la qualité du logiciel et améliorer l’efficacité des processus de développement logiciel. Les outils de test automatisés peuvent être intégrés à des outils d’intégration continue pour fournir des résultats plus précis et plus rapides. Les tests automatisés peuvent être utilisés pour tester l’intégration, le déploiement, la sécurité, le codage, les performances et l’accessibilité. Les tests automatisés peuvent également être utilisés pour tester les API et les microservices en exécutant des tests unitaires, des tests d’intégration et des tests d’acceptation.

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:Architecture Cloud-Nomade : bien comprendre

:Architecture Cloud-Nomade : bien comprendre

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ses avantages

Découvrez les avantages de l’architecture cloud-nomade et comment elle peut améliorer votre productivité !

## Une révolution silencieuse s’est produite dans l’industrie du logiciel, avec de nombreuses organisations qui se détournent du cloud computing et des microservices. Ces décisions sont principalement influencées par le contrôle des coûts et les performances.

  • The benefits of testing
  • How testing can help reduce costs
  • The importance of testing for performance

    • Testing is an essential part of any software development process. It helps to ensure that the software is of high quality and meets the requirements of the customer. Testing can also help to identify potential problems before they become major issues. This can save time and money in the long run.

    Une révolution silencieuse a eu lieu dans l’industrie du logiciel, avec de nombreuses organisations qui se détournent du cloud computing et des microservices. Ces décisions sont principalement influencées par le contrôle des coûts et les performances.

    Le test est une partie essentielle de tout processus de développement de logiciel. Il aide à garantir que le logiciel est de haute qualité et répond aux exigences du client. Le test peut également aider à identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent des problèmes majeurs. Cela peut économiser du temps et de l’argent à long terme.

    Dans cet article, nous examinons : les avantages du test, comment le test peut aider à réduire les coûts et l’importance du test pour les performances. Les tests peuvent aider à réduire les coûts en identifiant et en résolvant les problèmes avant qu’ils ne deviennent trop coûteux. Les tests peuvent également aider à améliorer les performances en identifiant et en corrigeant les problèmes avant qu’ils ne deviennent trop complexes. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier la qualité et la cohérence du code, ce qui peut aider à améliorer la qualité globale du logiciel.

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    Architecture d'observabilité: Exemple de calculs financiers

    Architecture d’observabilité: Exemple de calculs financiers

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    L’architecture d’observabilité permet de calculer des données financières avec précision et efficacité. Découvrez un exemple de calculs financiers à travers cet article.

    Technologies Cloud-Native : Comment les services de paiement sont-ils architecturés ? En 2020, j’ai présenté une série avec des insights issus de mises en œuvre réelles adoptant des technologies open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement. Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter de discuter de tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiements financiers.

    La technologie cloud-native a changé la façon dont les services de paiement sont architecturés. En 2020, j’ai présenté une série d’informations issues de mises en œuvre réelles adoptant la technologie open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement.

    Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiement financier.

    Les données sont le moteur de l’observabilité cloud-native. Les données peuvent être collectées à partir de sources telles que les journaux, les métriques et les traces. Ces données peuvent être utilisées pour comprendre le comportement des applications et des services, identifier les problèmes et prendre des décisions informées. Une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut fournir des outils pour collecter, stocker, analyser et visualiser ces données.

    L’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

    En conclusion, l’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour collecter, stocker, analyser et visualiser des données afin de surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

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    Implémentation d'Istio et API Gateway

    Implémentation d’Istio et API Gateway

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    L’implémentation d’Istio et d’un API Gateway peut offrir une meilleure sécurité et une plus grande flexibilité pour votre système. Découvrez les avantages de cette solution !

    Avec l’arrivée des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent repenser et réinventer comment simplifier la complexité du réseau et atteindre une sécurité réseau sans confiance avant d’être dans de mauvaises eaux. Il y a des limites aux passerelles API dans le parcours de modernisation des applications lorsque nous considérons Istio par rapport aux passerelles API. Cependant, cet article discutera de différents scénarios pour mettre en œuvre Istio avec votre infrastructure de passerelle API existante.

    ## Avec l’arrivée des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent réinventer la simplification de la complexité du réseau et atteindre une sécurité réseau sans confiance

    Avec l’avènement des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent repenser et réinventer la manière de simplifier la complexité du réseau et d’atteindre une sécurité de réseau sans confiance avant de se retrouver dans de mauvaises eaux. Il existe des limites aux passerelles API dans le parcours de modernisation de l’application lorsque nous considérons Istio par rapport aux passerelles API. Cependant, cet article discutera de différents scénarios pour mettre en œuvre Istio avec votre infrastructure existante de passerelle API.

    Une des principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent Istio est sa capacité à fournir une sécurité de réseau sans confiance. Istio peut être utilisé pour fournir une sécurité de réseau sans confiance en utilisant des stratégies de contrôle d’accès basées sur les rôles, des stratégies de sécurité basées sur le contenu et des stratégies de sécurité basées sur le comportement. Les stratégies de sécurité basées sur le contenu peuvent être appliquées à l’aide d’une base de données qui stocke des informations sur les requêtes et les réponses entre le client et le serveur. Les stratégies de sécurité basées sur le comportement peuvent être appliquées en surveillant les activités des utilisateurs et en identifiant les comportements suspects.

    En outre, Istio peut être utilisé pour fournir une visibilité complète du trafic entrant et sortant à l’aide d’un moteur de journalisation intégré. Les journaux peuvent être stockés dans une base de données pour une analyse ultérieure. Les journaux peuvent être utilisés pour surveiller les activités des utilisateurs, identifier les comportements suspects et appliquer des stratégies de sécurité basées sur le comportement. Les journaux peuvent également être utilisés pour déterminer si des attaques ont été effectuées contre le réseau et pour identifier les vulnérabilités du réseau. Enfin, Istio peut être utilisé pour fournir une authentification et une autorisation robustes à l’aide d’une base de données qui stocke des informations sur les utilisateurs et leurs rôles.

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