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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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Guide O11y : Sans observabilité, ce n'est que du code

Guide O11y : Sans observabilité, ce n’est que du code

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« Comprendre et améliorer la qualité et la performance de votre code est essentiel. Guide O11y vous aide à atteindre cet objectif en vous fournissant les outils nécessaires pour une observabilité optimale ! »

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai examiné la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les normes ouvertes disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux que vous pourriez rencontrer lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai regardé la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les standards ouverts disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux auxquels vous pourriez être confrontés lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Aujourd’hui, je vais parler du logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise pour collecter, stocker et analyser les données. Je vais également partager mon expérience personnelle et mes pensées sur la façon dont je me suis retrouvé à utiliser ce logiciel et ce que je pense qu’il fait bien.

Le logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise est appelé Prometheus. C’est un système open source qui a été créé par SoundCloud pour surveiller leur infrastructure cloud. Il est maintenant maintenu par la communauté open source et est largement utilisé par les entreprises pour surveiller leurs applications et leurs services. Prometheus est conçu pour collecter des métriques à partir de sources de données telles que des applications, des services et des systèmes d’exploitation. Il stocke ces métriques dans un format compact et peut être interrogé pour obtenir des informations sur la performance et la disponibilité des applications et des services.

Prometheus est un outil très puissant qui peut être utilisé pour surveiller tous les aspects d’une infrastructure cloud-native. Il peut être utilisé pour surveiller les performances des applications, les performances des services, la disponibilité des services et bien plus encore. Il peut également être utilisé pour surveiller les performances des conteneurs et des microservices. Il offre une variété d’options de visualisation et de tableaux de bord pour afficher les données collectées par Prometheus. En outre, il offre une API REST qui peut être utilisée pour intégrer Prometheus à d’autres outils d’observabilité tels que Grafana ou Kibana.

J’utilise Prometheus depuis plusieurs années maintenant et je suis très satisfait de son fonctionnement. Il est très facile à configurer et à gérer, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs qui souhaitent surveiller leurs applications et leurs services. Il est également très flexible et peut être facilement intégré à d’autres outils d’observabilité. Enfin, il est open source, ce qui signifie qu’il est gratuit à utiliser et qu’il bénéficie du soutien de la communauté open source.

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Sécurité des API : pourquoi c'est un sujet d'actualité ?

Sécurité des API : pourquoi c’est un sujet d’actualité ?

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La sécurité des API est un sujet d’actualité de plus en plus important. La protection des données et des systèmes est essentielle pour garantir la confidentialité et la sécurité des utilisateurs.

Préparation pour Black Hat 2023, il semble que la sécurité API sera un problème clé. Voici ce que vous devez savoir. Qu’est-ce qu’une API?

API security is a critical issue for any organization that uses APIs to connect applications and databases. APIs are the gateways through which applications and databases communicate, and if they are not properly secured, malicious actors can gain access to sensitive data.

API security is a complex issue, and there are many different approaches to securing APIs. Here are some of the most important steps you can take to ensure your API is secure:

1. Authenticate users: Authentication is the process of verifying the identity of a user before allowing them to access an application or database. This can be done using a variety of methods, such as username/password combinations, two-factor authentication, or biometric authentication.

2. Implement authorization: Authorization is the process of granting access to specific resources or functions within an application or database. This can be done by assigning roles and permissions to users, or by using access control lists (ACLs).

3. Encrypt data: Encryption is the process of transforming data into a form that is unreadable to anyone except those with the correct decryption key. This ensures that even if malicious actors gain access to the data, they will not be able to read it.

4. Monitor activity: Monitoring is the process of tracking user activity within an application or database. This can be done using log files, audit trails, or other tools. Monitoring allows you to detect suspicious activity and take action before any damage is done.

5. Test regularly: Testing is the process of verifying that an application or database is functioning correctly. This can be done using automated testing tools, manual testing, or both. Regular testing helps ensure that any vulnerabilities are identified and addressed before they can be exploited.

Préparation pour Black Hat 2023, il semble que la sécurité des API sera un point clé. Voici ce que vous devez savoir.

Qu’est-ce qu’une API ?

Une API, ou interface de programmation d’application, est un ensemble de définitions et de protocoles pour construire et intégrer des logiciels d’application. Une API définit comment deux morceaux de logiciel peuvent interagir l’un avec l’autre. Il spécifie les méthodes, fonctions et structures de données qui sont disponibles pour l’utilisation, ainsi que les règles pour la façon dont ces méthodes et fonctions peuvent être utilisées.

La sécurité des API est un problème critique pour toute organisation qui utilise des API pour connecter des applications et des bases de données. Les API sont les portes d’entrée par lesquelles les applications et les bases de données communiquent, et si elles ne sont pas correctement sécurisées, des acteurs malveillants peuvent accéder à des données sensibles.

La sécurité des API est un problème complexe, et il existe de nombreuses approches différentes pour sécuriser les API. Voici quelques-unes des étapes les plus importantes que vous pouvez prendre pour vous assurer que votre API est sécurisée :

1. Authentifier les utilisateurs : L’authentification est le processus de vérification de l’identité d’un utilisateur avant de lui permettre d’accéder à une application ou à une base de données. Cela peut être fait à l’aide d’une variété de méthodes, telles que des combinaisons nom d’utilisateur / mot de passe, une authentification à deux facteurs ou une authentification biométrique.

2. Mettre en œuvre l’autorisation : L’autorisation est le processus d’octroi d’accès à des ressources ou des fonctions spécifiques dans une application ou une base de données. Cela peut être fait en attribuant des rôles et des autorisations aux utilisateurs ou en utilisant des listes de contrôle d’accès (ACL).

3. Chiffrer les données : Le chiffrement

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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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Gérer l'accès avec Azure Bastion et Azure PIM

Gérer l’accès avec Azure Bastion et Azure PIM

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Gérer l’accès à vos ressources cloud de manière sécurisée et efficace avec Azure Bastion et Azure PIM : découvrez comment ces services peuvent vous aider !

Comment Faire Fonctionner le Gestionnaire d’Accès Privilégié (PAM) d’Azure pour une Application Cloud?

Azure PAM is a service that helps organizations protect their cloud applications from cyber risks by monitoring, detecting, and preventing unwanted privileged access. It works by providing users with a secure way to access their applications, and it also helps organizations maintain control over who has access to what.

Comment Azure PAM Fonctionne-t-il pour une Application Cloud?

Azure PAM est une solution qui peut être configurée pour s’adapter à votre application cloud. Il est conçu pour fournir un contrôle granulaire des accès privilégiés et des autorisations, ce qui permet aux organisations de mieux gérer leurs applications et de réduire le risque de compromission.

Le processus de configuration d’Azure PAM commence par la définition des rôles et des autorisations appropriés pour chaque utilisateur. Une fois que ces rôles et autorisations sont définis, Azure PAM peut être configuré pour surveiller et détecter tout accès non autorisé ou non désiré. Une fois que ces accès sont détectés, Azure PAM peut alors prendre des mesures pour les bloquer ou les limiter.

Une fois que la configuration est terminée, Azure PAM peut être testée pour s’assurer qu’elle fonctionne correctement et qu’elle offre la protection nécessaire. Les tests peuvent inclure la vérification des autorisations, le test de la détection des accès non autorisés et le test de la prise en charge des protocoles de sécurité. Ces tests peuvent être effectués manuellement ou automatiquement, selon les besoins de l’organisation.

Enfin, une fois que tous les tests sont terminés et que toutes les fonctionnalités sont validées, Azure PAM peut être mis en production et utilisé pour protéger l’application cloud. En plus de fournir une protection contre les risques informatiques, Azure PAM peut également aider les organisations à améliorer leurs processus de gestion des identités et à réduire leurs coûts liés à la sécurité.

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Surveillance Linux OS avec HertzBeat Open Source en temps réel.

Surveillance Linux OS avec HertzBeat Open Source en temps réel.

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Surveiller votre système Linux avec HertzBeat Open Source en temps réel pour une meilleure sécurité et une plus grande efficacité!

## Introduction à HertzBeat

Introduction à HertzBeat

HertzBeat est un système de surveillance en temps réel open source, facile à utiliser et convivial qui ne nécessite pas d’agent et dispose de puissantes fonctionnalités de surveillance personnalisée. Il intègre la surveillance, l’alarme et la notification, prend en charge la surveillance des services applicatifs, des bases de données, des systèmes d’exploitation, du middleware, du cloud natif, etc., des alarmes seuil et des notifications d’alarme (e-mail WeChat Dingding Feishu SMS Slack Discord Telegram). Il possède des spécifications de protocole configurables telles que Http, Jmx, Ssh, Snmp, Jdbc, etc. Vous n’avez qu’à configurer YML pour utiliser ces protocoles afin de personnaliser et de collecter n’importe quel indicateur que vous souhaitez collecter. Pouvez-vous croire que vous pouvez adapter immédiatement un nouveau type de surveillance, tel que K8s ou Docker, simplement en configurant YML?

La puissante personnalisation, le support multi-types, l’expansion facile et le faible couplage d’HertzBeat espèrent aider les développeurs et les petites et moyennes équipes à construire rapidement leur propre système de surveillance. En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis très intéressé par l’architecture HertzBeat et je suis impatient de l’essayer. HertzBeat est une excellente solution pour les développeurs qui souhaitent créer leur propre système de surveillance. Il est facile à installer et à configurer et offre une variété de fonctionnalités pour surveiller les performances des applications. Les utilisateurs peuvent surveiller les performances des applications et recevoir des notifications en cas de problème. HertzBeat est également très flexible et peut être configuré pour surveiller n’importe quel type d’application ou de service. La puissance de l’architecture HertzBeat permet aux développeurs de créer des systèmes de surveillance personnalisés pour leurs applications.

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Atelier Prometheus : Installation de Prometheus

Atelier Prometheus : Installation de Prometheus

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Bienvenue à l’Atelier Prometheus ! Nous vous guiderons à travers l’installation de Prometheus et vous aiderons à surveiller vos systèmes.

Êtes-vous à la recherche d’un moyen de vous éloigner des instruments propriétaires? Êtes-vous intéressé par l’observabilité open source, mais manquez-vous de connaissances pour vous y lancer? Ce workshop est fait pour vous et a été conçu pour élargir vos connaissances et votre compréhension des outils d’observabilité open source disponibles aujourd’hui. Plongez-vous dans un atelier gratuit, en ligne et à votre rythme, pour vous familiariser avec Prometheus. Prometheus est un kit d’outils de surveillance et d’alerte open source qui vous permet de démarrer rapidement la découverte, la collecte et l’interrogation de votre observabilité. Au cours de ce workshop, vous apprendrez ce qu’est Prometheus, ce qu’il n’est pas, comment l’installer, comment commencer à collecter des métriques et tout ce que vous devez savoir pour devenir efficace dans l’utilisation de Prometheus dans votre pile d’observabilité.

## Découvrez Prometheus avec un atelier en ligne gratuit et à votre rythme

En tant qu’informaticien enthousiaste, je cherche à m’éloigner des instruments propriétaires ? Vous êtes intéressé par l’observabilité open source, mais manquez de connaissances pour vous y lancer ? Ce workshop est fait pour vous, conçu pour élargir vos connaissances et votre compréhension des outils d’observabilité open source disponibles aujourd’hui. Plongez directement dans un atelier en ligne gratuit, à votre rythme et pratique, vous introduisant à Prometheus. Prometheus est un kit d’outils open source de surveillance et d’alerte des systèmes qui vous permet de démarrer rapidement avec la découverte, la collecte et l’interrogation de votre observabilité aujourd’hui. Au cours de ce workshop, vous apprendrez ce qu’est Prometheus, ce qu’il n’est pas, comment l’installer, comment collecter des métriques et tout ce que vous devez savoir pour devenir efficace dans l’utilisation de Prometheus dans votre pile d’observabilité.

Afin de tester vos connaissances, le workshop comprend des exercices pratiques qui vous permettront de mettre en pratique ce que vous avez appris. Vous apprendrez à configurer Prometheus et à créer des alertes, à utiliser des outils tels que Grafana pour afficher les métriques et à utiliser des outils tels que PromQL pour interroger les métriques. Vous apprendrez également à surveiller des applications web et à utiliser des exposants pour exposer les métriques à Prometheus.

Une fois le workshop terminé, vous serez en mesure de mettre en œuvre Prometheus dans votre environnement et de commencer à surveiller et à alerter sur les performances de votre système. Vous serez également en mesure de développer des outils personnalisés pour collecter et afficher des métriques spécifiques à votre application. Vous aurez acquis une solide base de connaissances sur l’utilisation de Prometheus et serez prêt à l’utiliser pour améliorer votre observabilité.

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Surveiller Apache Flink avec OpenTelemetry

Surveiller Apache Flink avec OpenTelemetry

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Surveiller Apache Flink avec OpenTelemetry est une tâche importante pour assurer le bon fonctionnement des applications. Découvrez comment le faire facilement!

Support de surveillance Apache Flink disponible dans le collecteur OpenTelemetry open source

En tant qu’informaticien enthousiaste, je suis ravi d’apprendre que le support de surveillance Apache Flink est maintenant disponible dans le collecteur OpenTelemetry open source. Vous pouvez vérifier le dépôt OpenTelemetry ici ! Vous pouvez utiliser ce récepteur conjointement avec n’importe quel collecteur OTel : y compris le collecteur OpenTelemetry et d’autres distributions du collecteur.

Aujourd’hui, nous utiliserons la distribution OpenTelemetry d’observIQ et expédierons les télémétries Apache Flink vers un backend populaire : Google Cloud Ops. Vous pouvez en savoir plus sur la page GitHub : https://github.com/observIQ/observiq-otel-collector.

Le logiciel Apache Flink est un framework open source pour le traitement des données en temps réel et la gestion des flux de données. Il est conçu pour gérer des applications à grande échelle et fournit une solution hautement évolutive et fiable pour le traitement des données. La surveillance est l’une des fonctionnalités les plus importantes de Apache Flink, car elle permet aux utilisateurs de surveiller et de contrôler leurs applications en temps réel.

Grâce à l’ajout du support de surveillance Apache Flink à OpenTelemetry, les utilisateurs peuvent désormais surveiller leurs applications Apache Flink avec une précision et une granularité accrues. Les utilisateurs peuvent maintenant surveiller leurs applications Apache Flink à l’aide de la distribution OpenTelemetry d’observIQ et expédier les télémétries Apache Flink vers un backend populaire tel que Google Cloud Ops. Cela permet aux utilisateurs de surveiller leurs applications Apache Flink avec une précision et une granularité accrues, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées et de résoudre plus rapidement les problèmes.

Avec le support de surveillance Apache Flink dans OpenTelemetry, les utilisateurs peuvent maintenant surveiller leurs applications Apache Flink avec une précision et une granularité accrues. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d’accéder à des informations plus détaillées sur leurs applications et de prendre des décisions plus éclairées. De plus, cela permet aux utilisateurs de résoudre rapidement les problèmes et d’améliorer la fiabilité et la performance de leurs applications.

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Continuous Integration Patterns and Anti-Patterns

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Reap the full benefits of enhanced code quality, better testing practices, and early error detection with proper implementation of continuous integration processes. This Refcard explains detailed patterns and anti-patterns for core areas of CI, including version control, the build stage, pipeline monitoring, documentation, as well as communication and collaboration across teams and within the organization.
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SAP S/4HANA, Microsoft SQL Integration and Hard Deletion Handling

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This article will demonstrate the heterogeneous systems integration and building of the BI system and mainly talk about the DELTA load issues and how to overcome them. How can we compare the source table and target table when we cannot find a proper way to identify the changes in the source table using the SSIS ETL Tool?

Systems Used

  • SAP S/4HANA is an Enterprise Resource Planning (ERP) software package meant to cover all day-to-day processes of an enterprise, e.g., order-to-cash, procure-to-pay, finance & controlling request-to-service, and core capabilities. SAP HANA is a column-oriented, in-memory relational database that combines OLAP and OLTP operations into a single system.
  • SAP Landscape Transformation (SLT) Replication is a trigger-based data replication method in the HANA system. It is a perfect solution for replicating real-time data or schedule-based replication from SAP and non-SAP sources.
  • Azure SQL Database is a fully managed platform as a service (PaaS) database engine that handles most of the management functions offered by the database, including backups, patching, upgrading, and monitoring, with minimal user involvement.
  • SQL Server Integration Services (SSIS) is a platform for building enterprise-level data integration and transformation solutions. SSIS is used to integrate and establish the pipeline for ETL and solve complex business problems by copying or downloading files, loading data warehouses, cleansing, and mining data.
  • Power BI is an interactive data visualization software developed by Microsoft with a primary focus on business intelligence.

Business Requirement

Let us first talk about the business requirements. We have more than 20 different Point-of-Sale (POS) data from other online retailers like Target, Walmart, Amazon, Macy’s, Kohl’s, JC Penney, etc. Apart from this, the primary business transactions will happen in SAP S/4HANA, and business users will require the BI reports for analysis purposes.

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