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Démarrer avec Jenkins

Démarrer avec Jenkins

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Découvrez comment démarrer avec Jenkins et profitez de ses avantages pour automatiser vos processus de développement.

Jenkins, un pilier de l’automatisation logicielle depuis plus d’une décennie grâce à ses outils riches en fonctionnalités et son adaptabilité.

Jenkins est un outil d’automatisation de logiciels très populaire depuis plus d’une décennie, grâce à ses fonctionnalités riches et sa grande adaptabilité. Bien que de nombreuses alternatives impressionnantes soient apparues sur le marché, Jenkins reste l’un des vétérans. Malgré son succès, Jenkins peut être difficile à apprendre et sauter dans le vaste monde des plugins et des fonctionnalités Jenkins peut rapidement devenir déroutant.

Dans cet article, nous allons décomposer cette complexité en comprenant d’abord les fondements et les concepts qui sous-tendent Jenkins. Avec cette base, nous apprendrons comment créer un pipeline simple dans Jenkins pour construire et tester une application. Enfin, nous examinerons comment améliorer cet exemple simple pour en faire un projet plus complexe et explorerons quelques alternatives à Jenkins.

Afin de pouvoir bien comprendre Jenkins, il est important de connaître les bases de la base de données. Une base de données est une collection organisée de données qui peut être facilement consultée, modifiée et mise à jour. Jenkins utilise une base de données pour stocker des informations telles que les paramètres du projet, les informations sur les builds et les informations sur les tests. Les bases de données sont également utilisées pour stocker des informations sur les plugins et les outils qui sont utilisés par Jenkins.

Une fois que nous avons compris la base de données, nous pouvons passer à la création d’un pipeline Jenkins pour construire et tester une application. Un pipeline est un ensemble d’étapes qui sont exécutées dans un ordre spécifique afin de produire un résultat final. Les pipelines Jenkins peuvent être configurés pour exécuter des tâches telles que la compilation du code source, le déploiement de l’application et le test des fonctionnalités. Les pipelines peuvent également être configurés pour envoyer des notifications lorsque des erreurs sont détectées ou lorsque des tests échouent.

Une fois que nous avons compris comment créer un pipeline Jenkins simple, nous pouvons passer à des projets plus complexes. Les pipelines Jenkins peuvent être configurés pour exécuter des tâches plus complexes telles que le déploiement dans le cloud, l’intégration continue et le déploiement continu. Ces pipelines peuvent également être configurés pour exécuter des tests plus complexes tels que les tests d’intégration et les tests de performance. Enfin, nous pouvons également explorer des alternatives à Jenkins telles que Travis CI, CircleCI et GitLab CI.

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Alternatives à GitHub pour les projets d'apprentissage machine.

Alternatives à GitHub pour les projets d’apprentissage machine.

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GitHub est un outil très populaire pour le développement de projets, mais il existe d’autres alternatives pour les projets d’apprentissage machine. Découvrez-les ici!

Alternatives populaires à GitHub pour les projets d’apprentissage automatique

2. GitLab (gitlab.com)

GitLab is an all-in-one platform that offers a wide range of features, including code review, issue tracking, and project management. It is an ideal choice for those who are looking for a comprehensive solution for their machine learning projects. It also provides an integrated CI/CD pipeline to automate the process of building, testing, and deploying ML models. Moreover, it offers a robust security system to ensure that your data remains safe and secure.

3. Bitbucket (bitbucket.org)

Bitbucket is another popular platform for managing machine learning projects. It is a great choice for teams that are looking for a powerful yet simple solution to manage their projects. It provides a comprehensive set of features, including code review, issue tracking, and project management. Additionally, it offers an integrated CI/CD pipeline to automate the process of building, testing, and deploying ML models.

Dans le monde technologique en constante évolution, la recherche continue de plateformes efficaces pour rationaliser les projets d’apprentissage automatique est toujours persistante. Il est indéniable que GitHub a ouvert un chemin facile pour les développeurs du monde entier. Cependant, nous comprenons la nécessité de la diversité et de l’innovation dans ce domaine. C’est pourquoi nous vous présentons les meilleures alternatives à GitHub qui peuvent révolutionner votre approche des projets d’apprentissage automatique. Plongeons-nous dans certaines de ces plateformes qui offrent des fonctionnalités et des fonctionnalités robustes qui peuvent facilement donner à GitHub un combat.

Alternatives populaires à GitHub pour les projets d’apprentissage automatique

1. DVC (dvc.org)

Le contrôle de version des données (DVC) est un puissant outil permettant une gestion et une collaboration rationalisées des projets. Fondamentalement, il simplifie la gestion des données en s’intégrant étroitement à Git, ce qui permet de suivre les modifications des données et des modèles de manière méticuleuse, similaire à la façon dont Git suit les variations du code. Cela favorise une approche plus organisée pour gérer de grands jeux de données et apporte un plus grand degré de reproductibilité, car les membres d’équipe peuvent facilement revenir aux versions précédentes si nécessaire.

2. GitLab (gitlab.com

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Validation des messages CDC avec Schemaverse (Partie 4)

Validation des messages CDC avec Schemaverse (Partie 4)

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Dans cette quatrième partie, nous allons apprendre à valider les messages CDC avec Schemaverse, un outil puissant et facile à utiliser pour la validation des données.

## C’est la partie quatre d’une série de billets de blog sur la construction d’un système moderne à événements avec Memphis.dev.

In this blog post, we will focus on how to use the data captured by Debezium in Memphis.dev to build an event-driven system. We will cover topics such as setting up a data pipeline, creating an event-driven workflow, and deploying the system.

Ceci est la quatrième partie d’une série de billets de blog sur la construction d’un système moderne à événements à l’aide de Memphis.dev.

Dans les deux billets de blog précédents (partie 2 et partie 3), nous avons décrit comment mettre en œuvre une pipeline de capture des données de changement (CDC) pour MongoDB à l’aide de Debezium Server et Memphis.dev.

Dans ce billet de blog, nous nous concentrerons sur la façon d’utiliser les données capturées par Debezium dans Memphis.dev pour construire un système à événements. Nous aborderons des sujets tels que la mise en place d’une pipeline de données, la création d’un flux de travail à événements et le déploiement du système.

Pour commencer, nous devons configurer une pipeline de données pour récupérer les données capturées par Debezium et les envoyer à Memphis.dev. Pour ce faire, nous devons configurer un connecteur Kafka qui envoie les données à un canal Kafka, puis configurer un canal Kafka qui envoie les données à un canal Apache Pulsar. Une fois que la pipeline de données est configurée, nous pouvons commencer à créer des flux de travail à événements basés sur ces données.

Ensuite, nous devons créer un flux de travail à événements qui prend en charge le traitement des données capturées par Debezium. Pour ce faire, nous devons créer un modèle de données qui décrit le schéma des données capturées par Debezium et définir des règles pour le traitement des données. Une fois que le modèle et les règles sont définis, nous pouvons créer un flux de travail à événements qui prend en charge le traitement des données capturées par Debezium.

Enfin, nous devons déployer le système à événements que nous avons construit. Pour ce faire, nous devons déployer le connecteur Kafka et le canal Kafka sur un cluster Kafka, puis déployer le canal Apache Pulsar sur un cluster Pulsar. Une fois que tout est déployé, nous pouvons commencer à envoyer des données capturées par Debezium à notre système à événements et à traiter ces données selon les règles que nous avons définies.

En conclusion, nous avons vu comment utiliser les données capturées par Debezium dans Memphis.dev pour construire un système à événements. Nous avons vu comment configurer une pipeline de données pour récupérer les données capt

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Outils et technologies CI/CD : libérez le pouvoir de DevOps.

Outils et technologies CI/CD : libérez le pouvoir de DevOps.

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Les outils et technologies CI/CD sont essentiels pour libérer le pouvoir de DevOps et optimiser votre cycle de développement. Découvrez comment!

Dans le monde trépidant du développement logiciel, l’intégration et le déploiement continus (CI / CD) sont devenus des pratiques indispensables dans les services DevOps.

Continuous Integration (CI)

Continuous Integration is a practice that enables developers to integrate code into a shared repository frequently. This allows teams to detect and fix errors quickly, as well as identify potential conflicts between different branches of code. Jenkins is the most popular CI tool, offering a wide range of features such as automated builds, tests, and deployments. Additionally, Jenkins integrates with a variety of other tools, allowing developers to create complex pipelines for their CI/CD process.

Continuous Delivery (CD)

Continuous Delivery is the practice of automating the process of delivering software updates to production. This ensures that software updates are released more quickly and reliably. To achieve this, developers rely on tools like Ansible and Chef for configuration management and deployment automation. These tools allow developers to define the desired state of their infrastructure and automate the process of provisioning and configuring servers. Additionally, they enable teams to deploy applications to multiple environments with minimal effort.

Conclusion

In conclusion, CI/CD is an essential practice in DevOps services that enables teams to deliver software updates more frequently and reliably. To achieve this, developers rely on a range of cutting-edge tools and technologies such as version control systems, continuous integration tools, and continuous delivery tools. By leveraging these tools, teams can streamline their workflows and automate various stages of the development process, ensuring smooth and reliable software delivery.

Système de contrôle de version (SCV)

Une base solide pour tout processus CI / CD dans les services DevOps est un système de contrôle de version robuste. Git est le SCV le plus utilisé, offrant des capacités puissantes de branchement et de fusion. Les développeurs peuvent collaborer sans heurts, suivre les modifications et résoudre les conflits efficacement, ce qui garantit que le code reste stable et sécurisé. GitHub, GitLab et Bitbucket sont des plateformes populaires qui intègrent Git et offrent des fonctionnalités supplémentaires telles que le suivi des problèmes, les revues de code et la gestion de projet.

Intégration continue (CI)

L’intégration continue est une pratique qui permet aux développeurs d’intégrer fréquemment du code dans un dépôt partagé. Cela permet aux équipes de détecter et de corriger rapidement les erreurs, ainsi que d’identifier les éventuels conflits entre différentes branches de code. Jenkins est l’outil CI le plus populaire, offrant une gamme étendue de fonctionnalités telles que des builds automatisés, des tests et des déploiements. De plus, Jenkins s’intègre à une variété d’autres outils, permettant aux développeurs de créer des pipelines complexes pour leur processus CI / CD.

Livraison continue (CD)

La livraison continue est la pratique qui consiste à automatiser le processus de livraison des mises à jour logicielles en production. Cela garantit que les mises à jour logicielles sont publiées plus rapidement et plus fiablement. Pour y parvenir, les développeurs s’appuient sur des outils tels qu’Ansible et Chef pour la gestion de la configuration et l’automatisation du déploiement. Ces outils permettent aux développeurs de définir l’état souhaité de leur infrastructure et d’automatiser le processus de mise en place et de configuration des serveurs. De plus, ils permettent aux équipes de déployer des applications sur plusieurs environnements avec un effort minimal.

Conclusion

En conclusion, CI / CD est une pratique essentielle dans les services DevOps qui permet aux équipes de livrer des

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Ne Pas Utiliser de Credentiels dans une CI/CD Pipeline

Ne Pas Utiliser de Credentiels dans une CI/CD Pipeline

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Les pipelines CI/CD sont des outils puissants, mais il est important de ne pas utiliser de credentiels sensibles pour éviter les risques de sécurité.

Comment Donner un Accès Sécurisé à des Services Tiers Sans Utiliser de Clés Secrètes

OpenID Connect (OIDC) is a protocol that allows users to authenticate themselves with an external identity provider, such as Auth0 or Okta. It works by exchanging an access token between the identity provider and the application. This token is cryptographically signed and contains a set of claims about the user, such as their name, email, and other attributes. The application can then use this token to authenticate the user and grant them access to resources.

En tant qu’utilisateur qui construit et maintient des infrastructures cloud, j’ai toujours été méfiant du point de vue de la sécurité lorsque je donne un accès à des services tiers, tels que les plateformes CI/CD. Tous les fournisseurs de services prétendent prendre des précautions strictes et mettre en œuvre des processus infaillibles, mais les vulnérabilités sont toujours exploitées et les erreurs arrivent. Par conséquent, ma préférence est d’utiliser des outils qui peuvent être hébergés en interne. Cependant, je ne peux pas toujours avoir le choix si l’organisation est déjà engagée auprès d’un partenaire externe, tel que Bitbucket Pipelines ou GitHub Actions. Dans ce cas, pour appliquer un IaC Terraform ou déployer un groupe d’échelle automatique, il n’y a pas d’autre choix que de fournir à l’outil externe une clé secrète API, n’est-ce pas ? Faux ! Avec la prolifération de OpenID Connect, il est possible de donner aux plates-formes tierces un accès basé sur des jetons qui n’exige pas de clés secrètes.

Le problème avec une clé secrète est qu’il y a toujours une chance qu’elle soit divulguée. Le risque augmente plus elle est partagée, ce qui se produit lorsque des employés quittent et que de nouveaux arrivent. L’un d’entre eux peut le divulguer intentionnellement ou ils peuvent être victimes d’une hameçonnage ou d’une violation. Lorsqu’une clé secrète est stockée dans un système externe, cela introduit un tout nouvel ensemble de vecteurs de fuite potentiels. Atténuer le risque implique de changer périodiquement les informations d’identification, ce qui est une tâche qui n’ajoute pas de valeur perceptible.

OpenID Connect (OIDC) est un protocole qui permet aux utilisateurs de s’authentifier auprès d’un fournisseur d’identité externe, tel qu’Auth0 ou Okta. Il fonctionne en échangeant un jeton d’accès entre le fournisseur d’identité et l’application. Ce jeton est signé de manière cryptographique et contient un ensemble de revendications sur l’utilisateur, telles que son nom, son adresse électronique et d’autres attributs. L’application peut ensuite utiliser ce jeton pour authentifier l’utilisateur et lui donner accès aux ressources.

Les jetons OIDC sont une alternative intéressante aux clés secrètes pour donner aux plates-formes tierces un accès limité aux ressources cloud. Les jetons sont générés par le fournisseur d’identité et peuvent être limités à une durée de vie spécifique et à un ensemble de revendications spécifiques. De plus, ils peuvent être révoqués à tout moment par le fournisseur d’identité si nécessaire. Les jetons OIDC sont donc une solution plus sûre et plus flexible pour donner aux plates-formes tierces un accè

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Chaîner des requêtes API avec API Gateway

Chaîner des requêtes API avec API Gateway

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Avec API Gateway, vous pouvez facilement chaîner des requêtes API pour créer des solutions plus complexes et plus riches.

Pourquoi avons-nous besoin d’une demande API enchaînée?

La demande API enchaînée (ou demande de pipeline, ou appels API séquentiels) est une technique utilisée dans le développement logiciel pour gérer la complexité des interactions API lorsque le logiciel nécessite plusieurs appels API pour accomplir une tâche. Il est similaire au traitement des demandes par lots, où vous regroupez plusieurs demandes API en une seule demande et les envoyez au serveur en tant que lot. Bien qu’ils puissent sembler similaires, une demande de pipeline implique l’envoi d’une seule demande au serveur qui déclenche une séquence d’appels API à exécuter dans un ordre défini. Chaque demande API dans la séquence peut modifier les données de demande et de réponse, et la réponse d’une demande API est transmise en entrée à la prochaine demande API dans la séquence. Les demandes de pipeline peuvent être utiles lorsqu’un client doit exécuter une séquence de demandes API dépendantes qui doivent être exécutées dans un ordre spécifique.

Comment Apache APISIX API Gateway peut-il nous aider?

Apache APISIX est un moteur de routage et de mise en cache open source pour les services Web modernes. Il fournit une solution complète pour gérer les demandes API enchaînées. En utilisant Apache APISIX, vous pouvez créer des plugins personnalisés pour gérer les demandes client qui doivent être appelées en séquence. Par exemple, vous pouvez créer un plugin qui envoie une requête à l’API de recherche de produits, puis une requête à l’API de détails de produits pour récupérer des informations supplémentaires sur les produits. Apache APISIX fournit également des outils pour surveiller et analyser les performances des API, ce qui permet aux développeurs de mieux comprendre le comportement des API et d’améliorer leurs performances. Enfin, Apache APISIX fournit des fonctionnalités de sécurité pour protéger les données et les services contre les attaques malveillantes.

En conclusion, l’utilisation d’une demande API enchaînée peut aider à gérer la complexité des interactions API et à améliorer la qualité des services Web. Apache APISIX offre une solution complète pour gérer les demandes API enchaînées, y compris des outils pour surveiller et analyser les performances des API, ainsi que des fonctionnalités de sécurité pour protéger les données et les services contre les attaques malveillantes.

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

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

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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

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Chasse au trésor Agile-DevOps : réaliser la transition DevOps

Chasse au trésor Agile-DevOps : réaliser la transition DevOps

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avec succès

La chasse au trésor Agile-DevOps est une méthodologie innovante qui permet aux organisations de réaliser la transition DevOps avec succès. Découvrez comment!

Les flux de valeur ont été un principe central de la pensée Lean depuis des décennies, à commencer par Toyota et le mouvement Lean Manufacturing, et sont désormais largement adoptés dans tous les secteurs. Malgré cela, de nombreuses entreprises doivent encore exploiter pleinement le potentiel des flux de valeur pour provoquer un changement organisationnel et atteindre une plus grande efficacité et efficience. Au lieu de cela, elles peuvent se concentrer uniquement sur des métriques telles que la vitesse d’équipe ou la vitesse du pipeline de production, en manquant le tableau plus large du système de bout en bout.

Dans le développement de produits modernes, la compréhension des flux de valeur est cruciale pour optimiser nos modes de travail et fournir de la valeur aux clients. En cartographiant le chemin vers la valeur, nous pouvons obtenir une visibilité sur nos processus et identifier les domaines d’amélioration, tels que les goulots d’étranglement du déploiement du code ou les incompatibilités entre les personnels et les rôles.

L’architecture des flux de valeur a été un principe central de la pensée Lean depuis des décennies, à partir de Toyota et du mouvement Lean Manufacturing, et est maintenant largement adoptée dans tous les secteurs. Malgré cela, de nombreuses entreprises doivent encore exploiter pleinement le potentiel des flux de valeur pour stimuler le changement organisationnel et atteindre une plus grande efficacité et efficience. Au lieu de cela, ils peuvent se concentrer uniquement sur des métriques telles que la vitesse d’équipe ou la vitesse du pipeline de production, en manquant le tableau d’ensemble du système de bout en bout.

Dans le développement de produits modernes, comprendre les flux de valeur est essentiel pour optimiser nos modes de travail et livrer de la valeur aux clients. En cartographiant le chemin vers la valeur, nous pouvons obtenir une visibilité sur nos processus et identifier les domaines d’amélioration, tels que les goulots d’étranglement du déploiement du code ou les incompatibilités entre le personnel et les rôles.

En outre, en comprenant les flux de valeur, nous pouvons mieux aligner les équipes et les processus sur l’objectif de livrer de la valeur à nos clients. Nous pouvons également identifier les points d’accélération et les points de friction dans le système et prendre des mesures pour améliorer la qualité et la rapidité des livraisons. Enfin, en surveillant les flux de valeur, nous pouvons mieux comprendre comment les changements apportés à l’architecture affectent la capacité de l’organisation à livrer de la valeur à ses clients.

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Guide de conception de tests pour votre pipeline CI/CD

Guide de conception de tests pour votre pipeline CI/CD

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Découvrez comment optimiser votre pipeline CI/CD grâce à notre guide de conception de tests complet et facile à suivre !

Lors de la livraison plus rapide du logiciel sur le marché, il est essentiel d’intégrer des tests automatisés dans votre pipeline de livraison continue pour vérifier que le logiciel respecte les normes attendues par vos clients. Votre pipeline de livraison continue peut également comporter de nombreuses étapes qui doivent déclencher ces tests automatisés pour vérifier les portes de qualité définies avant que le logiciel ne puisse passer à la prochaine étape et finalement être mis en production (voir la figure 1). Selon l’étape de votre pipeline, vos tests automatisés peuvent varier en complexité, allant des tests unitaires, d’intégration, fonctionnels et de performances. En tenant compte de la quantité et de la complexité des tests, ainsi que de la possibilité d’avoir plusieurs étapes dans votre pipeline, il peut y avoir de nombreux défis lors de l’intégration, de l’exécution et de l’évaluation de la qualité de votre logiciel avant sa sortie. 

Comment intégrer des tests automatisés pour accélérer la livraison du logiciel sur le marché tout en maintenant la qualité ?

En tant qu’informaticien enthousiaste, je sais que pour livrer plus rapidement des logiciels sur le marché, il est essentiel d’intégrer des tests automatisés dans votre pipeline de livraison continue afin de vérifier que le logiciel répond aux normes attendues par vos clients. Votre pipeline de livraison continue peut également comporter de nombreuses étapes qui doivent déclencher ces tests automatisés pour vérifier les portes de qualité définies avant que le logiciel ne puisse passer à l’étape suivante et finalement être mis en production (voir la figure 1). Selon l’étape de votre pipeline, vos tests automatisés peuvent aller de la simplicité des tests unitaires, d’intégration, d’extrémité à extrémité et de performances. En tenant compte de la quantité et de la complexité des tests, ainsi que de la possibilité d’avoir plusieurs étapes dans votre pipeline, il peut y avoir de nombreux défis à relever lors de l’intégration, de l’exécution et de l’évaluation de la qualité de votre logiciel avant sa mise en production.

Cet article décrira certains de ces défis. Je fournirai également des lignes directrices sur les meilleures pratiques à suivre pour que vos tests automatisés respectent un contrat afin d’accroître la livraison de votre logiciel sur le marché tout en maintenant la qualité. Suivre un contrat aide à intégrer vos tests de manière opportune et plus efficace. Cela aide également lorsque d’autres personnes de votre organisation doivent résoudre des problèmes dans le pipeline.

En tant qu’informaticien passionné, je sais que le codage est un élément essentiel pour intégrer des tests automatisés dans un pipeline de livraison continue. Les tests automatisés peuvent être codés pour vérifier que le logiciel répond aux normes attendues par les clients et que les portes de qualité sont respectées avant que le logiciel ne puisse passer à l’étape suivante et être mis en production. Cependant, lorsque vous codifiez des tests automatisés, il est important de tenir compte des problèmes liés à la qualité et à la fiabilité des tests. Par exemple, les tests peuvent être codés pour s’exécuter plus rapidement, mais cela peut entraîner une baisse de la qualité des résultats. Il est donc important de trouver un équilibre entre la vitesse et la qualité des tests pour garantir que le logiciel répond aux normes attendues par les clients. De plus, il est important de s’assurer que les tests automatisés sont suffisamment robustes pour pouvoir être exécutés sur différents systèmes et environnements. Cela garantit que les tests sont fiables et peuvent être utilisés pour vérifier la qualité du logiciel avant sa mise en production.

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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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