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Optimiser les coûts Kubernetes avec FinOps

Optimiser les coûts Kubernetes avec FinOps est une solution qui permet d’améliorer l’efficacité et la rentabilité des déploiements Kubernetes.

Rapport de tendance DZone 2023 sur Kubernetes dans l’entreprise

Cependant, le chemin vers un FinOps Kubernetes efficace est loin d’être unidimensionnel. Il s’agit d’une pratique en constante évolution qui doit être affinée en fonction des réalités opérationnelles et des exigences architecturales. Si un certain modèle de coûts continue à rapporter des retours sans submerger les ressources, peut-être est-il temps de le mettre à l’échelle. Inversement, un déficit budgétaire récurrent peut signaler la nécessité d’une vaste réforme financière.

Le codage joue un rôle important dans l’optimisation des dépenses liées à Kubernetes. Les outils de codage peuvent aider à automatiser des tâches répétitives et à rationaliser les processus, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des projets plus stratégiques et de réduire les coûts. Les outils de codage peuvent également aider à déployer des applications plus rapidement et à réduire le temps de développement et de mise en production. Enfin, ils peuvent aider les équipes à surveiller et à optimiser les performances des applications, ce qui peut entraîner une réduction des coûts liés à la maintenance et à l’exploitation.

Les outils de codage sont essentiels pour une gestion financière optimale des déploiements Kubernetes. Les organisations doivent s’assurer qu’elles disposent des outils et des compétences nécessaires pour tirer parti des avantages qu’offrent ces technologies. Les outils de codage peuvent aider les organisations à réduire leurs coûts et à améliorer leurs performances, ce qui est essentiel pour rester compétitif dans un monde numérique en constante évolution.

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Lancement en canari: Stratégie pour déploiements logiciels sans heurts.

Le lancement en canari est une stratégie efficace pour déployer des logiciels sans heurts et avec succès. Découvrez comment cette méthode peut vous aider à améliorer vos processus de déploiement !

## Les versions canaries : bénéfices et meilleures pratiques

Les développements logiciels sont souvent accompagnés de mises à jour ou de nouvelles fonctionnalités. Cependant, cela présente des risques et des incertitudes, ce qui en fait une tâche intimidante. Les organisations cherchent à éviter les perturbations de l’expérience utilisateur et du système causées par les nouvelles versions. C’est là que les versions canaries deviennent importantes. Les versions canaries offrent une méthode contrôlée et progressive pour déployer des mises à jour logicielles, réduisant ainsi les risques et obtenant des commentaires cruciaux avant le déploiement à grande échelle.

Dans cet article, nous allons explorer le concept des versions canaries, leurs avantages et les meilleures pratiques pour les mettre en œuvre.

Les versions canaries sont une méthode de déploiement qui consiste à déployer une version d’un logiciel à un petit groupe d’utilisateurs avant de le déployer à l’ensemble de la base d’utilisateurs. Ce groupe est appelé «groupe canary» et est composé d’utilisateurs qui sont prêts à tester le logiciel et à fournir des commentaires sur sa qualité et son fonctionnement. Les versions canaries peuvent être déployées sur un serveur ou un réseau distinct afin de ne pas affecter le système principal. Une fois que le logiciel a été testé et que les commentaires ont été collectés, il peut être déployé à l’ensemble de la base d’utilisateurs.

Les versions canaries offrent plusieurs avantages. Tout d’abord, elles permettent aux organisations de tester leurs logiciels avant leur déploiement à grande échelle. Cela permet aux organisations de trouver et de corriger les bugs avant qu’ils ne se propagent à l’ensemble de la base d’utilisateurs. De plus, les versions canaries permettent aux organisations de collecter des commentaires sur la qualité et le fonctionnement du logiciel avant son déploiement à grande échelle. Les commentaires peuvent être utilisés pour améliorer le logiciel avant qu’il ne soit déployé à l’ensemble de la base d’utilisateurs.

Les versions canaries peuvent être mises en œuvre en utilisant une base de données pour stocker les informations relatives aux versions canaries. Les informations peuvent inclure la version du logiciel, le groupe d’utilisateurs cible, la date de déploiement et les commentaires des utilisateurs. Une fois que toutes les informations sont stockées dans la base de données, elles peuvent être consultées par les responsables du projet pour prendre des décisions sur le déploiement du logiciel. De plus, la base de données peut être utilisée pour suivre les performances du logiciel après son déploiement à grande échelle.

En conclusion, les versions canaries sont une méthode utile pour tester et déployer des logiciels. Elles offrent aux organisations un moyen de tester leurs logiciels avant leur déploiement à grande échelle et de collecter des commentaires sur la qualité et le fonctionnement du logiciel avant son déploiement à grande échelle. Les versions canaries peuvent être mises en œuvre en utilisant une base de données pour stocker les informations relatives aux versions canaries et pour suivre les performances du logiciel après son déploiement à grande échelle.

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Kubernetes : l'état des lieux

Kubernetes est un système open source qui permet de gérer des clusters de conteneurs. Découvrez l’état des lieux de ce puissant outil !

Rapport de tendance 2023 sur Kubernetes dans l’entreprise de DZone

Selon le rapport sur les tendances Kubernetes dans l’entreprise de DZone de 2023, Kubernetes est un véritable révolutionnaire dans le domaine du développement d’applications modernes. Il a révolutionné la manière dont nous gérons les applications conteneurisées. Certaines personnes ont tendance à penser que Kubernetes est une approche opposée au serveur sans état. Cela est probablement dû à la gestion liée au déploiement d’applications sur Kubernetes – la gestion des nœuds, la configuration des services, la gestion de charge, etc. La programmation sans serveur, célébrée pour sa puissance d’autoscaling et son efficacité économique, est connue pour son développement et son exploitation faciles des applications. Pourtant, les complexités introduites par Kubernetes ont conduit à une quête d’une approche plus automatisée – c’est précisément là que la programmation sans serveur entre en jeu dans Kubernetes.

Afin de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises doivent trouver un moyen de combiner ces deux technologies. Les entreprises peuvent maintenant utiliser des outils tels que Knative pour combiner le meilleur des deux mondes. Knative est une plate-forme open source qui permet aux développeurs de créer et de déployer des applications sans serveur sur Kubernetes. En outre, Knative fournit des fonctionnalités telles que le routage intelligent, la scalabilité automatique et la gestion des données qui aident les développeurs à tirer le meilleur parti de Kubernetes. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que Kubeless pour exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes. Kubeless est un moteur de fonction sans serveur qui permet aux développeurs d’exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes avec une faible latence et une grande scalabilité. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que OpenFaaS pour créer des services sans serveur sur Kubernetes.

En combinant les avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises peuvent bénéficier d’une gestion plus efficace des données et d’une meilleure scalabilité. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes pour gérer leurs applications et leurs données. Ces outils offrent aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts et d’améliorer leurs performances. En utilisant ces outils, les entreprises peuvent gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût.

En conclusion, la combinaison de la programmation sans serveur et de Kubernetes offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de ces technologies pour gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût. Les entreprises peuvent ainsi réduire leurs coûts et améliorer leurs performances en matière de gestion des données.

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Former des données avec ChatGPT : Guide pour développeurs

Apprenez à former des données avec ChatGPT et découvrez comment les développeurs peuvent tirer le meilleur parti de cette technologie puissante !

## Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle AI. Impressionnant hors de la boîte, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des jeux de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA personnalisés qui évoluent avec votre entreprise.

Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.

Testing is a critical part of training ChatGPT models. It’s important to evaluate the performance of your model against a test dataset to ensure that it’s accurately predicting the desired output. Testing also helps identify any potential issues with the model, such as overfitting or underfitting. To get the most out of testing, it’s important to use a variety of metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score.

Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle IA. Impressionnant à l’état brut, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des ensembles de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA adaptés à votre entreprise.

Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.

Le test est une étape essentielle de l’entraînement des modèles ChatGPT. Il est important d’évaluer les performances de votre modèle sur un jeu de données de test pour s’assurer qu’il prédit correctement la sortie souhaitée. Les tests permettent également d’identifier tout problème potentiel avec le modèle, tel que le surapprentissage ou le sous-apprentissage. Pour tirer le meilleur parti des tests, il est important d’utiliser une variété de métriques, telles que la précision, la précision, le rappel et le score F1.

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Maîtrisez le programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching [Vidéo]

Découvrez comment maîtriser la programmation orientée données avec Java 21 Record et Pattern Matching dans cette vidéo ! Apprenez à créer des applications plus facilement et plus efficacement.

Dans le monde en constante évolution du développement logiciel, les données jouent un rôle central

The main idea behind record patterns is to provide a concise syntax for declaring and deconstructing records. This allows developers to write more expressive code that is easier to read and maintain. Additionally, record patterns make it easier to work with data-oriented programming paradigms such as functional programming.

JEP 441: Pattern Matching for instanceof

JEP 441 introduces pattern matching for the instanceof operator. This feature allows developers to match an object against a pattern, making it easier to process data. The main benefit of this feature is that it makes it easier to write code that is more concise and readable.

Pattern matching for instanceof also provides a more declarative way of processing data. This makes it easier to write code that is more expressive and maintainable. Additionally, this feature makes it easier to work with functional programming paradigms.

Conclusion

Les dernières améliorations apportées à Java 21 sont une preuve supplémentaire de l’importance que les développeurs accordent à la manipulation et au traitement des données. Les JEP 440 et 441 sont des améliorations significatives qui permettent aux développeurs d’écrire du code plus expressif et plus facile à maintenir. Les patrons de données et le filtrage par instanceof offrent une syntaxe plus concise pour déclarer et déconstruire les données, ce qui facilite la navigation et le traitement des données. Ces améliorations sont un pas en avant pour le développement logiciel et permettront aux développeurs d’améliorer leurs compétences et leurs performances.

Améliorations de Java 21 pour le développement logiciel

Dans le monde en constante évolution du développement logiciel, les données jouent un rôle central. La gestion et le traitement efficaces des données sont une préoccupation primordiale pour les développeurs. En tant que l’un des langages de programmation les plus utilisés, Java reconnaît l’importance de la programmation orientée données avec ses dernières améliorations dans Java 21. Deux propositions d’amélioration Java (JEP) se distinguent : JEP 440 et JEP 441.

JEP 440 : patrons de données

JEP 440 est tout au sujet des patrons de données, une fonctionnalité qui améliore considérablement les capacités du langage de programmation Java en matière de manipulation des données. Les patrons de données introduisent une nouvelle façon de déconstruire les valeurs enregistrées, ce qui rend la navigation et le traitement des données plus déclaratifs et composables.

L’idée principale derrière les patrons de données est de fournir une syntaxe concise pour déclarer et déconstruire les enregistrements. Cela permet aux développeurs d’écrire du code plus expressif qui est plus facile à lire et à maintenir. De plus, les patrons de données facilitent la mise en œuvre des paradigmes de programmation orientée données tels que la programmation fonctionnelle.

JEP 441 : filtrage par instanceof

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Créer une API minimaliste RESTful avec .NET Core 7

Créer une API minimaliste RESTful avec .NET Core 7 est un excellent moyen de créer des applications modernes et flexibles. Découvrez comment le faire facilement !

NET Core et ASP.NET Core sont des frameworks populaires pour créer des puissantes API REST. Dans ce tutoriel, nous allons l’utiliser pour développer une simple API Minimal qui simule une cote de crédit. Les API Minimal offrent une approche simplifiée pour créer des API HTTP hautes performances à l’aide d’ASP.NET Core. Ils vous permettent de construire des points de terminaison REST complets avec un minimum de configuration et de code facilement. Au lieu de compter sur les échafaudages et les contrôleurs conventionnels, vous pouvez définir fluemment les routes et les actions API pour simplifier le processus de développement.

NET Core et ASP.NET Core sont des frameworks populaires pour créer des puissantes API REST. Dans ce tutoriel, nous allons l’utiliser pour développer une simple API Minimal qui simule un score de crédit. Les API Minimal offrent une approche simplifiée pour créer des API HTTP hautes performances avec ASP.NET Core. Elles vous permettent de construire des points de terminaison REST complets avec un minimum de configuration et de code facilement. Au lieu de s’appuyer sur des échafaudages et des contrôleurs conventionnels, vous pouvez définir fluemment des routes et des actions API pour simplifier le processus de développement.

Nous allons créer un point de terminaison permettant à un utilisateur de récupérer un score de crédit en envoyant une demande à l’API. Nous pouvons également enregistrer et récupérer des scores de crédit à l’aide des méthodes POST et GET. Cependant, il est essentiel de noter que nous ne relierons pas de systèmes backend existants pour extraire un score de crédit; au lieu de cela, nous utiliserons un générateur de nombres aléatoires pour générer le score et le renvoyer à l’utilisateur. Bien que cette API soit relativement simple, elle illustrera les bases du développement d’API REST avec .NET Core 7 et l’approche API Minimal. Ce tutoriel fournira une introduction pratique à la construction d’API REST avec .NET Core 7 et l’approche API Minimal.

Lorsque nous développons une API REST avec .NET Core 7, nous devons suivre certaines conventions d’architecture. Nous devons définir les chemins d’accès à nos API, les méthodes HTTP, les contrôleurs et les actions. Nous devons également définir les modèles de données que nous allons utiliser pour stocker et récupérer les données. Enfin, nous devons définir le format des données que nous allons envoyer et recevoir via l’API. Dans ce tutoriel, nous allons utiliser le format JSON pour envoyer et recevoir les données. Une fois que nous aurons défini ces conventions d’architecture, nous pourrons commencer à développer notre API.

Une fois que nous aurons développé notre API, nous devrons la tester. Nous pouvons tester manuellement l’API en envoyant des requêtes HTTP à l’aide d’un client HTTP tel que Postman ou cURL. Nous pouvons également tester automatiquement l’API en écrivant des tests unitaires et intégrés avec xUnit ou NUnit. Une fois que nous aurons testé l’API, nous pourrons la déployer sur un serveur web tel que IIS ou Kestrel. Une fois déployée, nous pourrons commencer à utiliser notre API pour récupérer des scores de crédit.

En conclusion, ce tutoriel a fourni une introduction pratique à la construction d’API REST avec .NET Core 7 et l’approche API Minimal. Nous avons appris à définir les conventions d’architecture, à développer une API, à tester manuellement et automatiquement l’API et à la déployer sur un serveur web. Bien que cette API soit relativement simple, elle illustre les bases du développement d’API REST avec .NET Core 7 et l’approche API Minimal.

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Eclipse JNoSQL 1.0.2 : Flexibilité NoSQL pour Java

Avec Eclipse JNoSQL 1.0.2, découvrez la flexibilité des bases de données NoSQL pour Java et profitez des avantages qu’elles offrent.

L’intersection entre Java et les bases de données NoSQL représente une frontière dynamique où l’innovation prospère dans le développement logiciel moderne.

The combination of Java and NoSQL databases is a powerful one. Java provides a stable and reliable platform for building applications, while NoSQL databases offer the flexibility and scalability needed to manage large amounts of data. Together, they form the foundation of many modern software solutions, from web-based applications to mobile apps.

Dans le développement de logiciels modernes, l’intersection entre Java et les bases de données NoSQL représente une frontière dynamique où l’innovation prospère. Réputé pour sa fiabilité et sa polyvalence, Java continue d’être un pilier du monde de la programmation, alimentant diverses applications, des systèmes d’entreprise aux applications mobiles Android. Simultanément, l’augmentation de la génération de données et le besoin de solutions de stockage de données flexibles ont conduit à l’émergence des bases de données NoSQL en tant que technologie essentielle.

Les bases de données NoSQL offrent une alternative convaincante aux bases de données relationnelles traditionnelles en offrant une scalabilité, une adaptabilité et des performances qui s’alignent parfaitement sur les exigences des applications axées sur les données d’aujourd’hui. Ils excellent dans la gestion des données non structurées ou semi-structurées, ce qui en fait un choix idéal pour divers cas d’utilisation, notamment les systèmes de gestion de contenu, l’analyse en temps réel et les applications IoT.

La combinaison de Java et de bases de données NoSQL est puissante. Java fournit une plate-forme stable et fiable pour la construction d’applications, tandis que les bases de données NoSQL offrent la flexibilité et la scalabilité nécessaires pour gérer de grandes quantités de données. Ensemble, ils forment la base de nombreuses solutions logicielles modernes, des applications Web aux applications mobiles.

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Directement intégré aux solutions qui alimentent les processus les plus critiques,

Joule est un copilote qui comprend vraiment l’entreprise.

 

WALLDORF, Allemagne – le 26 septembre 2023 — SAP SE (NYSE: SAP) a présenté aujourd’hui Joule, un copilote d’intelligence artificielle générative en langage naturel, destiné à transformer la manière dont les entreprises fonctionnent. Joule sera intégré à l’ensemble du portefeuille d’entreprises ayant choisi les solutions cloud de SAP, qui fournissent des informations proactives et contextualisées, issues de l’ensemble de la gamme de solutions SAP, ainsi que de sources tierces. En triant et en contextualisant rapidement des réseaux complexes de données d’entreprises cloisonnées, le nouvel assistant est en mesure de proposer des aperçus complets. Grâce à l’IA générative, Joule améliore la productivité en entreprise et favorise l’atteinte de meilleurs résultats commerciaux, de manière sécurisée et en conformité avec les règlementations. Joule s’inscrit dans la lignée des innovations révolutionnaires de SAP, faisant ses preuves avec des résultats concrets.

 

Joule : une intégration dans l’écosystème de solutions SAP

 

Avec près de 300 millions d’utilisateurs professionnels dans le monde entier qui travaillent régulièrement avec les solutions cloud de SAP, Joule a le pouvoir de redéfinir la manière dont les entreprises – et leurs employés – travaillent“, déclare Christian Klein, PDG et membre du conseil exécutif de SAP SE. “Joule s’appuie sur la position unique de SAP, au carrefour des écosystèmes de l’entreprise et de la technologie, et repose sur l’approche pertinente, fiable et responsable de l’IA métier que nous avons initiée pour continuer à aider nos clients à résoudre leurs problèmes les plus urgents. Joule comprendra ce que vous voulez dire, pas seulement ce que vous dites.”

 

Joule sera intégré aux applications SAP, de la gestion des Ressources Humaines à la Finance, en passant par la Supply Chain, les Achats et la User Expérience, ainsi qu’à la plateforme technologique commerciale de SAP.

 

La capacité de s’adapter à une multitude de cas concrets

 

Le fonctionnement est simple : les employés posent les questions qu’ils souhaitent ou exposent un problème à résoudre, en langage clair, et reçoivent des réponses intelligentes tirées des données commerciales, de textes, d’images et d’informations provenant de l’ensemble du portefeuille de solutions SAP, ainsi que de sources tierces.

 

Imaginez, par exemple, un fabricant demander à Joule de l’aider à mieux comprendre les performances de ventes en magasin : en se connectant à un ensemble de données, Joule est capable de détecter un problème dans la chaîne d’approvisionnement et de proposer des solutions. Joule proposera continuellement et au fil du temps de nouveaux scénarios de plus en plus élaborés, et pour toutes les solutions. Pour les Ressources Humaines, par exemple, il aidera à rédiger des fiches de poste conformes et à générer des questions pertinentes pour les entretiens.

 

« À mesure que l’IA générative dépasse l’engouement initial, le travail visant à garantir un retour sur investissement mesurable commence », précise Phil Carter, vice-président du Groupe, Worldwide Thought Leadership Research, IDC. « SAP a compris que l’IA générative finira par faire partie intégrante de la vie courante et professionnelle de chacun d’entre-nous, et a pris le temps de construire un copilote business qui se concentre sur la réponse à des problématiques du monde réel. Par ailleurs, le Groupe a accordé une importance particulière à la mise en place de garde-fous nécessaires pour garantir la responsabilité des choix de Joule. »

 

Un déploiement progressif prévu à partir du mois de novembre

 

Joule sera disponible avant la fin de l’année avec les solutions SAP SuccessFactors et SAP Start, puis avec SAP S/4HANA Public Cloud Edition en début d’année prochaine. SAP Customer Experience, les solutions SAP Ariba et la plateforme technologique commerciale de SAP suivront avec de nombreuses autres mises à jour à venir dans l’ensemble du portefeuille de SAP, qui seront annoncées lors de SAP SuccessConnect du 2 au 4 octobre, SAP Spend Connect Live du 9 au 11 octobre, SAP Customer Experience Live du 25 octobre, et SAP TechEd du 2 au 3 novembre.

 

Joule s’appuie sur les offres Business AI existantes de SAP alors que plus de 26 000 clients cloud SAP ont maintenant accès à SAP Business AI. La stratégie globale de SAP visant à construire un écosystème d’IA d’avenir comprend des investissements directs, comme ceux annoncés en juillet avec Aleph Alpha, Anthropic et Cohere, ainsi que des partenariats avec des tiers, notamment ceux avec Microsoft, Google Cloud et IBM annoncés en mai 2023. Sapphire Ventures LLC, une société mondiale de capital-risque en logiciels soutenue par SAP, consacre plus d’un milliard de dollars au financement de start-ups technologiques d’entreprise alimentées par l’IA.

 

À propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

 

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com. 

 

Contact presse : sylvie.lechevin@sap.com | sap@the-arcane.com

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Source de l’article sur sap.com

Libre de coder sur des plateformes low-code.

Libre de coder sans limites sur des plateformes low-code, découvrez les avantages de cette nouvelle façon de développer des applications !

## Les plateformes low-code offrent une visibilité, une extensibilité et une propriété partielle ou complète du code. Ces caractéristiques varient considérablement d’un fournisseur à l’autre. Les développeurs professionnels peuvent réaliser leur plein potentiel sur les plateformes low-code uniquement avec une liberté complète pour accéder et modifier le code.

Low-code development platforms provide a database-driven approach to application development. This means that the data used in the application is stored in a database, and the application is built on top of this data. This approach allows for faster development, as the data can be accessed quickly and easily. Additionally, it allows for better scalability, as the application can be easily adapted to different databases or data sources.

Les plates-formes de développement low-code offrent une variété significative en termes d’accès, de visibilité, d’extensibilité et de propriété du code. Les développeurs professionnels peuvent réaliser leur plein potentiel sur ces plates-formes low-code uniquement s’ils ont la liberté complète d’accéder et de modifier le code.

Ces dernières années, les plates-formes de développement low-code ont gagné en popularité, permettant aux utilisateurs de créer des applications avec un minimum de connaissances ou d’expérience en programmation. Elles abstraient une grande partie de la complexité impliquée dans le codage traditionnel en fournissant des composants préconstruits et des interfaces visuelles.

Les plates-formes de développement low-code offrent une approche basée sur une base de données pour le développement d’applications. Cela signifie que les données utilisées dans l’application sont stockées dans une base de données et que l’application est construite à partir de ces données. Cette approche permet un développement plus rapide, car les données peuvent être facilement et rapidement accessibles. De plus, elle permet une meilleure évolutivité, car l’application peut être facilement adaptée à différentes bases de données ou sources de données.

En outre, les plates-formes de développement low-code offrent une flexibilité supplémentaire en ce qui concerne la gestion des bases de données. Les utilisateurs peuvent choisir entre différents types de bases de données, ce qui leur permet d’adapter leur application à leurs besoins spécifiques. Les plates-formes low-code offrent également des outils pour gérer et maintenir la base de données, ce qui permet aux utilisateurs de garantir que leurs données sont sûres et à jour.

Enfin, les plates-formes low-code offrent une variété d’outils pour faciliter le développement et la gestion des applications. Ces outils comprennent des outils pour la gestion des versions, la surveillance des performances et la gestion des erreurs. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications plus robustes et fiables, ce qui améliore l’expérience utilisateur finale.

En conclusion, les plates-formes de développement low-code offrent aux développeurs une variété d’avantages en matière de base de données et d’outils pour le développement et la gestion des applications. Ces avantages permettent aux développeurs de créer des applications plus rapides, plus flexibles et plus fiables qui répondent aux besoins spécifiques des utilisateurs.

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Cycle de test automatisé

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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