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Exemples de mauvais logiciels : à quel point le mauvais code peut-il vous nuire ?

Le mauvais code peut avoir des conséquences graves, en particulier lorsqu’il s’agit de logiciels. Découvrez les exemples de mauvais logiciels et à quel point ils peuvent vous nuire.

Un logiciel défectueux a conduit à la condamnation de 736 employés innocents par la Poste britannique

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Tout le monde sait qu’il existe des mauvais logiciels. Dans un monde imparfait, un ensemble de quelques coïncidences, par exemple des erreurs humaines, du code défectueux ou des circonstances imprévues, peuvent entraîner une énorme panne même dans de très bons systèmes. Aujourd’hui, examinons des exemples concrets où des pannes ou des erreurs logicielles catastrophiques ont entraîné d’énormes pertes et même coûté la vie à une personne.

Un bug logiciel de la Poste britannique a conduit à la condamnation de 736 employés innocents

La Poste britannique utilise depuis 20 ans un logiciel appelé Horizon. Il avait des bugs qui faisaient en sorte qu’il signalait que des comptes sous le contrôle des employés étaient manquants. Cela ressemblait à ce qu’un employé ait volé des milliers de livres. En conséquence, 736 opérateurs de poste ont été condamnés. Des gens ont perdu leur emploi, leur famille et une femme a été envoyée en prison alors qu’elle était enceinte. Un homme s’est suicidé après que le système ait montré que son compte manquait 100 000 £.

Une base de données défectueuse a entraîné la mort d’un patient

En 2008, un homme de 59 ans est mort à l’hôpital de l’Université du Michigan après avoir reçu une dose massive d’un médicament contre le cancer à cause d’une base de données défectueuse. Le médecin a utilisé une base de données qui ne prenait pas en compte le poids du patient et a donc administré une dose beaucoup trop élevée. L’homme est décédé dans les heures qui ont suivi. Le système informatique était censé protéger les patients contre ce genre d’erreur, mais il n’a pas fonctionné.

Ces exemples montrent à quel point les erreurs logicielles peuvent être coûteuses et catastrophiques. Les développeurs doivent donc prendre des mesures pour s’assurer que leurs logiciels sont robustes et fiables et qu’ils ne causeront pas des dommages inutiles. Les bases de données doivent également être soigneusement vérifiées et testées pour s’assurer qu’elles sont à jour et exactes.

Source de l’article sur DZONE

Expliquer l'IIoT : exemples, technologies, avantages et défis.

L’IIoT (Internet des Objets Industriel) est un domaine en pleine expansion qui combine les technologies de l’information et de la communication pour améliorer l’efficacité et la productivité des processus industriels. Découvrez les exemples, technologies, avantages et défis de l’IIoT.

Qu’est-ce que l’Internet industriel des objets (IIoT) ?

IIoT technology is being used in a variety of industrial settings, from manufacturing to energy production. It’s enabling the development of smart factories, where machines are connected to the internet and can communicate with each other. This allows for greater automation, improved efficiency, and increased productivity. Additionally, IIoT technology is being used in predictive maintenance, where sensors monitor machinery and alert operators when maintenance is needed. This reduces downtime and improves safety.

Qu’est-ce que l’Internet Industriel des Objets (IIoT) ?

L’Internet Industriel des Objets (IIoT), ou IIoT, est un terme utilisé pour décrire l’application de la technologie de l’Internet des Objets (IoT) dans des environnements industriels. Il englobe l’intégration de capteurs avancés, de logiciels et de machines avec une connectivité Internet pour collecter, analyser et agir sur d’immenses quantités de données. Cette approche basée sur les données permet de prendre des décisions en temps réel et d’utiliser l’analyse prédictive, ce qui conduit à une efficacité opérationnelle améliorée, des coûts réduits et une qualité de produit améliorée.

L’IIoT est un composant clé de l’Industrie 4.0, la quatrième révolution industrielle, caractérisée par la fusion des technologies numériques, physiques et biologiques. Il révolutionne les industries traditionnelles, facilitant la transformation des processus manuels et intensifs en main-d’œuvre en opérations automatisées et basées sur les données.

La technologie IIoT est utilisée dans une variété de contextes industriels, allant de la fabrication à la production d’énergie. Elle permet le développement de usines intelligentes, où les machines sont connectées à Internet et peuvent communiquer entre elles. Cela permet une plus grande automatisation, une efficacité accrue et une productivité accrue. De plus, la technologie IIoT est utilisée dans la maintenance prédictive, où des capteurs surveillent les machines et alertent les opérateurs lorsqu’une maintenance est nécessaire. Cela réduit les temps d’arrêt et améliore la sécurité.

Source de l’article sur DZONE

With the advent of microservices in Kubernetes, individual developer teams now manage their own data, middleware, and databases. Automated tests and CI/CD pipelines must be revisited to include these new requirements.

This session demonstrates how to use Kustomize and Tekton to provide Kube-Native automated workflows taking into account new parameters such as database operators, StorageClass, and PVC.

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If you’re relatively new to Kubernetes, or not entirely sure what an Operator is, and why IBM created one for IBM App Connect, this post is for you. 

You do not have to use the Operator to use IBM App Connect in containers. However, we aim to show how the Operator significantly simplifies Kubernetes deployment.

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For developers working with low-resource environments that nevertheless wish to harness the full advantages of Kubernetes, the open-source Red Hat MicroShift project and Shipa (an application-as-code platform you can spin up for free) offer a rather compelling pairing. In this article, I’ll take you through the steps of using MicroShift to set up a lightweight Kubernetes distribution, and then manage the same cluster using the “free forever” version of Shipa Cloud. 

But first, why MicroShift? A research project started by Red Hat, MicroShift is built for running Kubernetes clusters in environments with tight resource constraints, such as edge and IoT devices. It’s a memory-optimized lightweight flavor of OpenShift/Kubernetes, and currently supports Fedora, RHEL, and CentOS Linux distributions. Shipa fits in here by helping solve some of the usual problems faced by developers and platform operators. It lets developers focus on what they’re good at and want to do (building applications) and reduces the time platform operators spend on deployments and governance. Onboarding MicroShift to Shipa offers some nice benefits by making it possible to manage multiple clusters from an administration and operations perspective. 

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Mulesoft DataWeave is a simple powerful tool to transform data inside a flow. Numerous core operators and functions are already present to perform various operations such as capitalize, camelize, upper, and lower.

For string operations, there are no core functions present to resolve a wildcard. I hope the DataWeave(DWL 1.0) function below helps you to perform a requirement where you want to resolve a wildcard using a set of parameters.

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Introduction

Local storage volumes remain the preferred choice when it comes to the control of managing cluster services and achieving higher performance.

In this article, we highlight how Vadim Tkachenko, CTO, Percona, deployed a Percona Kubernetes Operator using OpenEBS Local Persistent Volumes for enhanced database efficiency. 

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As a consistent user and developer on the OpenShift platform over the years, I’ve tried helping users by sharing my application development content as we’ve journeyed from cartridges all the way to container base development.

With container based development we’ve also transitioned from using templates to define how to deploy our tooling and applications, to operators. There are many examples of how to work with the templated versions of our applications around decision management and process automation found on Red Hat Demo Central and JBoss Demo Central.

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