Articles

CockroachDB TIL : Vol. 12

Découvrez le dernier volume de CockroachDB TIL ! Apprenez-en plus sur les fonctionnalités et les améliorations de CockroachDB pour vous aider à développer des applications plus robustes.

Articles précédents

Volumes 1 à 11

Sujets

Le volume 1 à 11 de cet article traite de différents sujets liés au logiciel. Dans ce volume, nous allons examiner le sujet n°1 : Identifier les index partiels. Notre équipe d’ingénieurs a publié un avis technique #96924 indiquant que certains changements de schéma, tels que la suppression de colonnes référencées dans des index partiels, échoueront. Un client demande comment identifier les bases de données, les tables et les index partiels associés qui référencent les colonnes à supprimer. Les méthodes suivantes vont aider à trouver ces index indésirables.

En considérant une table avec les données suivantes :

Table: customers

Columns: id, name, address

Indexes:

CREATE INDEX customers_name_idx ON customers (name) WHERE address IS NOT NULL;

CREATE INDEX customers_address_idx ON customers (address) WHERE name IS NOT NULL;

La première méthode consiste à exécuter une requête SQL pour obtenir les informations sur les index partiels. La requête suivante peut être utilisée pour obtenir les informations sur les index partiels pour la table « customers » :

SELECT * FROM pg_indexes WHERE indpred IS NOT NULL AND tablename = ‘customers’;

Cette requête renvoie les informations sur les index partiels pour la table « customers ». Le résultat de cette requête est le suivant :

indexname | tablename | indpred

———-+———–+———

customers_name_idx | customers | (address IS NOT NULL)

customers_address_idx | customers | (name IS NOT NULL)

La deuxième méthode consiste à utiliser un outil logiciel pour identifier les index partiels. Il existe plusieurs outils logiciels qui peuvent être utilisés pour identifier les index partiels. Certains des outils logiciels populaires sont pg_indexes, pg_stat_user_indexes et pg_stat_all_indexes. Ces outils peuvent être utilisés pour obtenir des informations détaillées sur les index partiels d’une base de données. Ces outils peuvent également être utilisés pour obtenir des informations sur les index partiels pour une table spécifique.

Enfin, la troisième méthode consiste à utiliser le fichier de configuration du serveur PostgreSQL pour identifier les index partiels. Le fichier de configuration du serveur PostgreSQL contient des informations détaillées sur les index partiels. Ces informations peuvent être utilisées pour identifier les index partiels pour une base de données ou une table spécifique.

En conclusion, il existe plusieurs méthodes pour identifier les index partiels dans une base de données PostgreSQL. Ces méthodes peuvent être utilisées pour obtenir des informations détaillées sur les index partiels d’une base de données ou d’une table spécifique. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour identifier les index partiels qui référencent des colonnes à supprimer.

Source de l’article sur DZONE

Développement d'applications mobiles Xamarin pour Android - 2e édition annoncée

La 2e édition du développement d’applications mobiles Xamarin pour Android est annoncée! Découvrez comment créer des applications riches et intuitives pour Android avec Xamarin.

« Xamarin Mobile Application Development pour Android » – Deuxième édition annoncée et disponible à pré-commander. Ce livre devrait être publié en septembre 2015.

Le livre intitulé « Xamarin Mobile Application Development for Android » – Seconde édition est annoncé et est disponible à précommander. Ce livre est attendu pour être publié en septembre 2015.

Si vous êtes un développeur C# qui veut développer des applications Android et améliorer votre ensemble de compétences existant, alors ce livre est idéal pour vous. Une bonne connaissance pratique du C#, .NET et du développement logiciel orienté objet est supposée.

Ce livre est destiné aux développeurs qui souhaitent apprendre à développer des applications Android en utilisant Xamarin. Xamarin est un outil de développement logiciel qui permet aux développeurs de créer des applications natives pour Android, iOS et Windows à l’aide d’une seule base de code. Il s’agit d’une solution très pratique pour les développeurs qui souhaitent créer des applications natives pour plusieurs plates-formes à partir d’un seul code source.

Le livre couvre tous les aspects du développement d’applications Android avec Xamarin, y compris la configuration de l’environnement de développement, le développement d’interfaces utilisateur, le développement de services Web, le déploiement et la publication d’applications sur le Google Play Store. De plus, le livre fournit des exemples de code et des explications étape par étape pour faciliter la compréhension des concepts. Les lecteurs apprendront également à tester et à déboguer leurs applications et à les optimiser pour une meilleure performance.

Le livre est accompagné d’un site Web qui contient des exemples de code et des ressources supplémentaires pour aider les lecteurs à tirer le meilleur parti de leur apprentissage. Les lecteurs peuvent également accéder à un forum en ligne pour discuter avec d’autres lecteurs et obtenir des conseils et des informations sur le développement d’applications Android avec Xamarin. Enfin, le livre propose des exercices pratiques qui aident les lecteurs à mettre en pratique ce qu’ils ont appris et à tester leurs compétences en matière de développement logiciel.

Source de l’article sur DZONE

Créer une chaîne de données optimisée sur Azure avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics

Créer une chaîne de données optimisée sur Azure n’est pas une tâche facile. Heureusement, avec Spark, Data Factory, Databricks et Synapse Analytics, vous pouvez le faire rapidement et efficacement.

Intégration de données avec Azure Data Factory

Processing Data With Apache Spark 

Apache Spark is an open-source distributed computing framework used for big data processing. It is designed to process data in memory, making it much faster than traditional disk-based processing. Spark can be used to process data from various sources such as databases, file systems, and cloud storage. It also provides a rich set of APIs and libraries for data manipulation, machine learning, and graph processing.

Analyzing Data With Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics is a cloud-based analytics platform that enables you to analyze data from various sources. It provides a unified workspace for data preparation, data warehousing, and advanced analytics. It also offers a wide range of features such as data virtualization, machine learning, and natural language processing.

Le traitement des données dans le cloud est devenu de plus en plus populaire en raison de sa scalabilité, de sa flexibilité et de son efficacité économique. Les stacks technologiques modernes tels que Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent des outils puissants pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Cet article explorera comment ces technologies peuvent être utilisées ensemble pour créer un pipeline de données optimisé pour le traitement des données dans le cloud.

Ingestion des données avec Azure Data Factory 

Azure Data Factory est un service d’intégration de données basé sur le cloud qui vous permet d’ingérer des données à partir de diverses sources vers un lac ou un entrepôt de données basé sur le cloud. Il fournit des connecteurs intégrés pour diverses sources de données telles que des bases de données, des systèmes de fichiers, un stockage dans le cloud et plus encore. En outre, vous pouvez configurer Data Factory pour planifier et orchestrer les processus d’ingestion de données et définir les transformations des flux de données.

Traitement des données avec Apache Spark 

Apache Spark est un cadre de calcul distribué open source utilisé pour le traitement des données volumineuses. Il est conçu pour traiter les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide que le traitement traditionnel basé sur le disque. Spark peut être utilisé pour traiter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des systèmes de fichiers et un stockage dans le cloud. Il fournit également une riche gamme d’API et de bibliothèques pour la manipulation des données, l’apprentissage automatique et le traitement des graphes.

Analyse des données avec Azure Synapse Analytics 

Azure Synapse Analytics est une plateforme d’analyse basée sur le cloud qui vous permet d’analyser des données provenant de diverses sources. Il fournit un espace de travail unifié pour la préparation des données, le stockage des données et l’analyse avancée. Il offre également une large gamme de fonctionnalités telles que la virtualisation des données, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.

Le logiciel est l’outil principal pour le traitement des données dans le cloud. Les technologies modernes telles qu’Apache Spark, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics offrent aux développeurs et aux entreprises une variété d’options pour créer des pipelines de données optimisés qui peuvent ingérer et traiter efficacement les données dans le cloud. Apache Spark est un cadre open source qui permet un traitement rapide des données volumineuses en m

Source de l’article sur DZONE

Qu'est-ce qui succèdera à l'Agilité ?

Les pratiques Agiles ont permis aux entreprises de s’adapter rapidement aux changements. Mais qu’est-ce qui succédera à l’Agilité ? Découvrons ensemble les nouvelles méthodes qui pourraient révolutionner le monde des affaires.

« Qu’est-ce qui Vient Après l’Agilité? »

Je pense que la plupart des équipes de développement se décrivent comme étant «agiles» et la plupart des équipes de développement ont des standups et des réunions appelées rétrospectives. Il y a également beaucoup de discussion sur «l’agilité», beaucoup écrit sur «l’agilité» et il y a de nombreuses présentations sur «l’agilité». Une question qui est souvent posée est: qu’est-ce qui vient après «l’agilité»? Beaucoup de testeurs travaillent dans des équipes «agiles», donc cette question nous concerne.

Avant de pouvoir considérer ce qui suit l’agilité, nous devons considérer ce qu’est l’agilité – une méthodologie de développement itérative et incrémentale. Les équipes agiles développent des logiciels par itérations et chaque itération fait un pas vers l’objectif de l’équipe. Une équipe agile peut décider, après une ou deux itérations, que l’objectif qu’elle poursuit doit être modifié et commencer à travailler sur un nouvel objectif. Travailler itérativement rend l’équipe agile car elle peut changer de direction rapidement et facilement. Il existe plusieurs méthodologies agiles et l’une des méthodologies les plus utilisées est le scrum.

Une base de données est un outil essentiel pour les équipes agiles car elle leur permet de stocker et d’accéder facilement aux informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions rapides et efficaces. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des informations sur les projets, les tâches, les membres de l’équipe et les progrès réalisés. Les bases de données peuvent également être utilisées pour suivre les performances des membres de l’équipe et leur rendement. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les tests et leurs résultats afin que l’équipe puisse prendre des décisions basées sur des données objectives.

Les bases de données sont un outil puissant pour les équipes agiles car elles leur permettent d’accéder rapidement aux informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions rapides et efficaces. Les bases de données peuvent être utilisées pour suivre le progrès des projets, les performances des membres de l’équipe et leurs résultats, ainsi que les résultats des tests. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les tests et leurs résultats afin que l’équipe puisse prendre des décisions basées sur des données objectives.

Ainsi, les bases de données sont un outil essentiel pour les équipes agiles car elles leur permettent d’accéder rapidement aux informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions rapides et efficaces. Les bases de données peuvent être utilisées pour suivre le progrès des projets, les performances des membres de l’équipe et leurs résultats, ainsi que les résultats des tests. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les tests et leurs résultats afin que l’équipe puisse prend

Source de l’article sur DZONE

Ma liste de souhaits JPA 2.0

Je souhaite que JPA 2.0 apporte des améliorations pour faciliter le développement et la gestion des données. Je vais énumérer mes principaux souhaits pour cette version.

« Profiter de la persistance facile avec JPA 1.0 jusqu’à présent »

Le codage a toujours été un élément essentiel de la programmation Java. Jusqu’à présent, nous avons bénéficié d’une persistance facile grâce à JPA 1.0. Il est vrai que JPA 1.0 a ses limites, mais maintenant nos amis de JSR-317 travaillent dur pour nous offrir un meilleur standard de persistance pour Java.

La nouvelle spécification JPA 2.0 offre une variété d’améliorations par rapport à la version précédente. Les principales caractéristiques de JPA 2.0 sont les suivantes : une API plus riche, une gestion des transactions plus flexible, un support pour les requêtes natives et une gestion des schémas plus robuste. La nouvelle spécification offre également une meilleure intégration avec les technologies Java EE 6 telles que EJB 3.1 et JSF 2.0.

Le codage est l’un des principaux avantages de JPA 2.0. La nouvelle API permet aux développeurs d’utiliser des annotations pour définir leurs entités et leurs relations, ce qui simplifie considérablement le codage et permet aux développeurs de se concentrer sur la logique métier plutôt que sur la configuration des données. La nouvelle API permet également aux développeurs de créer des requêtes natives personnalisées pour interroger la base de données, ce qui réduit considérablement le temps et les efforts nécessaires à l’exécution des requêtes.

Enfin, JPA 2.0 offre une meilleure gestion des schémas, ce qui permet aux développeurs de créer des schémas plus robustes et plus cohérents. La nouvelle API permet aux développeurs de créer des schémas plus complexes et plus riches en fonctionnalités, ce qui permet une meilleure organisation des données et une meilleure performance globale.

En somme, JPA 2.0 offre une variété d’améliorations par rapport à JPA 1.0 et permet aux développeurs d’utiliser le codage pour créer des applications plus robustes et plus performantes. Les nouvelles fonctionnalités offertes par JPA 2.0 permettent aux développeurs de créer des applications plus riches en fonctionnalités et plus faciles à maintenir, ce qui en fait un outil très puissant pour les développeurs Java.

Source de l’article sur DZONE

Création de code de transaction de compensation pour Saga Participant

La création d’un code de transaction de compensation pour les participants à Saga est une étape importante pour assurer une expérience de jeu équitable et sécurisée.

La saga Pattern est utilisée pour fournir une intégrité des données entre plusieurs services et le faire pour des transactions potentiellement à long terme. Il existe de nombreux blogs, superficiels car ils tendent à l’être, sur les sagas et les transactions à long terme. Dans cet article, je ne rentrerai pas dans les détails en comparant les avantages et les inconvénients des sagas avec le protocole XA deux phases (2PC), le verrouillage distribué, etc., et je dirai simplement que XA et 2PC nécessitent des verrous distribués (inconvénient) qui gèrent les propriétés ACID de sorte que l’utilisateur puisse simplement exécuter un rollback ou un commit (avantage) alors que les sagas n’utilisent que des transactions locales et n’ont donc pas besoin de verrous distribués (avantage) mais nécessitent que l’utilisateur implémente la logique de compensation, etc. (inconvénient). Comme l’a dit Teddy Roosevelt, «Rien de bon ne vient facilement».

Ce que je ferai, c’est montrer un exemple de code complet d’une application microservices impliquant une saga, y compris la logique de compensation des participants, qui peut être trouvée dans ce dépôt.

La saga pattern est utilisée pour assurer l’intégrité des données entre plusieurs services et pour effectuer des transactions de longue durée. Il existe de nombreux blogs, superficiels, sur les sagas et les transactions de longue durée. Dans cet article, je ne vais pas entrer dans les détails en comparant les avantages et les inconvénients des sagas avec le protocole XA à deux phases (2PC), le verrouillage distribué, etc., et je dirai simplement que XA et 2PC nécessitent des verrous distribués (inconvénient) qui gèrent les propriétés ACID de sorte que l’utilisateur puisse simplement exécuter un rollback ou un commit (avantage), alors que les sagas n’utilisent que des transactions locales et ne nécessitent donc pas de verrous distribués (avantage) mais nécessitent que l’utilisateur implémente la logique de compensation, etc. (inconvénient). Comme l’a dit Teddy Roosevelt : «Rien de bien ne vient facilement».

Ce que je vais faire, c’est montrer un exemple de code complet d’une application microservices impliquant une saga, y compris la logique de compensation des participants, qui peut être trouvée dans ce dépôt.

L’utilisation des sagas pour gérer les transactions de longue durée est une pratique courante dans le développement d’applications microservices. Les sagas sont un moyen efficace de garantir l’intégrité des données entre plusieurs services et de gérer les transactions à long terme. Les sagas sont une bonne alternative aux protocoles XA à deux phases (2PC) et au verrouillage distribué car elles n’utilisent que des transactions locales et ne nécessitent pas de verrous distribués. Cependant, elles nécessitent que l’utilisateur implémente la logique de compensation, etc., ce qui peut être complexe et prendre du temps.

Les sagas sont une excellente solution pour gérer les transactions à long terme car elles offrent une grande flexibilité et une bonne gestion des données. Les sagas sont particulièrement utiles pour les applications qui impliquent plusieurs services car elles peuvent garantir la cohérence des données entre ces services. De plus, les sagas peuvent être facilement mises en œuvre dans un environnement microservices car elles peuvent être facilement intégrées aux services existants. Enfin, les sagas peuvent être facilement mises à jour pour prendre en charge les changements dans le système et ainsi garantir la cohérence des données.

Les sagas sont un outil puissant pour garantir l’intégrité des données entre plusieurs services et pour gérer les transactions à long terme. Bien qu’elles nécessitent une implémentation complexe et prennent du temps, elles offrent une grande flexibilité et une bonne gestion des données. Elles peuvent également être facilement intégrées aux services existants et mises à jour pour prendre en charge les changements dans le système. Les sagas sont donc un excellent outil pour garantir la cohérence des données entre plusieurs services et pour gérer les transactions à long terme.

Source de l’article sur DZONE

Déploiement de Prometheus et Grafana avec ArgoCD, incluant tableaux de bord.

Découvrez comment déployer facilement Prometheus et Grafana avec ArgoCD, et créer des tableaux de bord pour surveiller vos applications !

Comment installer et gérer facilement des services d’infrastructure tels que Prometheus et Grafana avec ArgoCD ?

Si vous êtes fatigué de gérer votre infrastructure manuellement, ArgoCD est l’outil parfait pour rationaliser vos processus et vous assurer que vos services sont toujours synchronisés avec votre code source. Avec ArgoCD, toutes les modifications apportées à votre système de contrôle de version seront automatiquement synchronisées avec les environnements dédiés de votre organisation, ce qui facilite la centralisation. Dites adieu aux maux de tête de la gestion manuelle de l’infrastructure et bonjour à une approche plus efficace et plus évolutive avec ArgoCD!

Cet article vous apprendra comment installer et gérer facilement des services d’infrastructure tels que Prometheus et Grafana avec ArgoCD. Notre guide pas à pas rend la mise en œuvre de vos processus de déploiement simple et permet de maintenir votre infrastructure à jour. ArgoCD est un logiciel open source qui permet aux organisations de déployer et de gérer des applications sur des environnements multiples. Il offre une solution complète pour le déploiement continu et la gestion des versions, ce qui permet aux organisations de maintenir leurs applications à jour et d’améliorer leur productivité.

ArgoCD est très facile à installer et à configurer. Une fois installé, vous pouvez créer des applications et définir des règles pour leur déploiement, leur mise à jour et leur suppression. Vous pouvez également définir des stratégies de versionnement pour chaque application afin de garantir que les mises à jour sont appliquées correctement et sans interruption. Enfin, ArgoCD offre une fonctionnalité d’audit qui vous permet de surveiller les modifications apportées à vos applications et d’enregistrer les modifications effectuées par les utilisateurs.

Source de l’article sur DZONE

L’arrivée de SAP S/4HANA 1809 a donné à Groupe Atlantic l’opportunité de basculer vers une gestion du transport totalement intégrée. Une offre qui a été déployée avec succès sur les deux principaux sites de distribution français du groupe.

En conservant son esprit d’entreprise familiale, Groupe Atlantic connaît une croissance fulgurante qui lui vaut aujourd’hui d’être devenu un acteur international, leader européen des solutions de confort thermique.

Le catalogue de l’industriel comprend des solutions à destination des particuliers comme des professionnels, avec des produits dédiés au chauffage, à la production d’eau chaude sanitaire, au traitement de l’air ou encore à son rafraîchissement. Le tout étant distribué sous un grand nombre de marques reconnues, dont – en France – Atlantic, Sauter ou encore Thermor.

Groupe Atlantic est aujourd’hui présent sur 4 continents, avec 31 sites industriels et une très forte présence sur le sol français. Il fait travailler 11.600 collaborateurs, pour un chiffre d’affaires annuel de 2,7 milliards d’euros. Un CA qui a été doublé en seulement 6 ans !

Pour maintenir cette dynamique, l’industriel se doit de desservir ses clients avec toujours plus d’efficacité. Groupe Atlantic dispose de deux principaux centres logistiques en France : à l’ouest celui de La Roche-sur-Yon (le siège du groupe) et à l’est celui de Saint-Louis, Atlantic Logistique Est.

Aller vers toujours plus d’intégration

William Guillet est Business Process Owner Logistique chez Groupe Atlantic. Dès 2017, il a été chargé de travailler à l’intégration de SAP Transportation Management (SAP TM) dans le nouveau système d’information du groupe, centré sur l’ERP SAP S/4HANA. L’objectif était de disposer d’un outil solide permettant d’organiser la logistique aval du groupe : expéditions comme retours.

« SAP S/4HANA 1809 a introduit une version embarquée de SAP TM. Nous y avons vu l’opportunité de disposer d’une solution de gestion de la logistique mieux intégrée à l’ERP, mais aussi à notre outil de gestion des entrepôts SAP EWM. Il s’est avéré toutefois difficile de trouver des experts SAP TM capables de nous accompagner sur ce projet. Après une phase de prise de contact, il est apparu que NTT DATA Business Solutions saurait répondre à nos besoins. » William Guillet Business Process Owner Logistique

Groupe Atlantic décide tout d’abord de doter sa jeune filiale Atlantic Logistique Est (ALE) de cette version totalement intégrée. Un projet démarré en août 2020, avec comme objectif un déploiement en janvier 2022.

« Nous sommes repartis de zéro, mais tout en conservant les processus que nous avions éprouvés avec la version standalone de SAP TM, poursuit William Guillet : gestion du fret, calcul des coûts de transport, etc. Nous avons conservé les processus déjà en place, en améliorant certaines fonctionnalités et en en introduisant d’autres, comme Optimizer (planification et optimisation des transports). Nous avons également mis en place de nouvelles intégrations permettant à SAP TM et SAP EWM (gestion des entrepôts) de se parler directement, sans passer par l’ERP. »

Un second déploiement à La Roche-sur-Yon

Après ce premier succès, Groupe Atlantic programme le déploiement de SAP TM sur son site de distribution de La Roche-sur-Yon. Le plus important de France, avec plus de 1000 salariés. « Nous avons apprécié alors l’expertise de NTT DATA Business Solutions, qui a travaillé avec nous sur des améliorations conséquentes de la solution, permettant de mieux couvrir les besoins métiers exprimés par nos équipes. »

Le déploiement de la solution sur le site de La Roche-sur-Yon est effectif depuis avril 2022. Trop tôt donc pour en mesurer les bénéfices. « Le plus gros des difficultés rencontrées a été aujourd’hui solutionné et nos référents métiers sont unanimes sur un point : ils ne reviendraient pas en arrière, précise William Guillet. Comme notre activité logistique ne ralentit pas – elle va même connaître un pic avec l’arrivée de la période de chauffe – nous comptons sur SAP TM pour accompagner l’évolution de notre supply chain, ainsi que la croissance de Groupe Atlantic. »

Avec ce déploiement, la relation avec les équipes de NTT DATA Business Solutions arrive à son terme… pour le moment. SAP TM est en effet intégré dans le core model de l’environnement SAP S/4HANA développé pour Groupe Atlantic. « Notre prochain déploiement concernera la Turquie, qui n’a pas besoin de SAP TM. Les équipes de NTT DATA Business Solutions pourraient toutefois être mobilisées lors de déploiements futurs de SAP TM, par exemple sur des sites de distribution qui n’en seraient pas dotés, ou basculant depuis un autre TMS. »

The post Groupe Atlantic internalise la gestion de sa logistique dans SAP S/4HANA avec SAP TM appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

gRPC côté client

Le gRPC côté client offre une communication efficace et sécurisée entre un client et un serveur. Il permet une communication rapide et fiable entre les deux parties.

## Sans un standard de validation de schéma, nous devons tomber en arrière sur la validation manuelle dans le code

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je suis très intéressé par les données et leur traitement. Les composants de communication inter-systèmes qui utilisent REST sérialisent leur charge utile en JSON. À l’heure actuelle, JSON manque d’un standard de validation de schéma largement utilisé : le schéma JSON n’est pas répandu. La validation de schéma standard permet de déléguer la validation à une bibliothèque tiers et d’en finir avec elle. Sans celle-ci, nous devons revenir à la validation manuelle dans le code. Pire encore, nous devons garder le code de validation synchronisé avec le schéma.

XML dispose d’une validation de schéma hors boîte : un document XML peut déclarer une grammaire à laquelle il doit se conformer. SOAP, étant basé sur XML, en bénéficie également. Les technologies XML et SOAP sont très populaires et largement utilisées dans les entreprises et les organisations pour leurs systèmes d’information. Cependant, JSON est devenu le format de données préféré pour les communications inter-systèmes, car il est plus léger et plus facile à manipuler que XML.

Heureusement, des outils tels que JSON Schema sont disponibles pour fournir une validation de schéma pour JSON. JSON Schema est un format de description de données qui permet aux développeurs de décrire le contenu des données JSON qu’ils attendent. Il fournit une syntaxe pour décrire les données et permet aux développeurs de valider des données JSON afin de s’assurer qu’elles sont conformes à la structure attendue. En outre, il existe des bibliothèques pour la plupart des langages de programmation qui peuvent être utilisées pour valider automatiquement les données JSON contre un schéma.

JSON Schema est donc un outil très utile pour les développeurs qui travaillent avec des données JSON. Il permet aux développeurs de décrire le contenu des données qu’ils attendent et de valider automatiquement les données pour s’assurer qu’elles sont conformes à la structure attendue. Cela peut grandement simplifier le processus de développement et réduire le temps nécessaire pour tester et déboguer les applications qui utilisent des données JSON.

Source de l’article sur DZONE

Créer un lecteur de code-barres pour faciliter la vie.

Créer un lecteur de code-barres pour simplifier les tâches quotidiennes et gagner du temps : c’est ce que nous proposons ! Découvrez comment cet outil peut vous aider.

Les codes-barres et les lecteurs de codes-barres sont devenus une composante essentielle des économies d’aujourd’hui et de notre vie en général depuis leur introduction dans les années 1970

En tant qu’informaticien enthousiaste, je me suis récemment intéressé à un article qui disait que les codes-barres et les lecteurs de codes-barres sont devenus une partie essentielle des économies modernes et de nos vies depuis leur introduction dans les années 1970. Pour vérifier cette affirmation, j’ai décidé de voir à quel point je rencontrais des lecteurs de codes-barres au cours d’une journée typique. Et – surprise ! – ils se sont avérés plus importants que je ne le pensais.

Dès le matin, j’ai pu constater l’importance des lecteurs de codes-barres. En effet, lorsque je me rends à la boulangerie pour acheter du pain, je dois passer devant un lecteur de codes-barres qui scanne le produit et me permet de payer. De même, lorsque je vais à la pharmacie pour acheter des médicaments, je dois également passer devant un lecteur de codes-barres pour payer.

Ensuite, lorsque je me rends au supermarché pour faire mes courses, je remarque que tous les produits sont équipés de codes-barres qui peuvent être scannés par un lecteur de codes-barres. Cela me permet de payer rapidement et facilement mes achats sans avoir à attendre longtemps dans la file d’attente. De plus, grâce aux lecteurs de codes-barres, je peux également obtenir des informations supplémentaires sur les produits que je souhaite acheter.

Enfin, lorsque je me rends à mon travail, je remarque que mon lieu de travail est équipé d’un système de codage qui permet aux employés d’accéder aux différentes zones du bâtiment. Ce système est basé sur des codes-barres qui sont scannés par un lecteur de codes-barres. De plus, ce système est également utilisé pour contrôler l’accès aux différents postes de travail et pour vérifier les heures de travail des employés.

Ainsi, au cours d’une journée typique, j’ai pu constater à quel point les lecteurs de codes-barres sont importants pour notre vie quotidienne. En effet, ils nous permettent d’accéder aux produits et services dont nous avons besoin et nous facilitent la vie en nous permettant de payer rapidement et facilement nos achats. De plus, ils sont également utilisés pour contrôler l’accès aux différentes zones et postes de travail. Ainsi, il est clair que les lecteurs de codes-barres sont indispensables à notre économie moderne et à notre vie quotidienne.

Source de l’article sur DZONE