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Guide complet AWS ECS vs Kubernetes

Guide complet AWS ECS vs Kubernetes

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Vous cherchez à comprendre les différences entre AWS ECS et Kubernetes ? Découvrez notre guide complet pour vous aider à choisir le bon outil !

Containerisation : la solution moderne pour un déploiement multi-plateforme où l’application entière vit dans un conteneur qui se déploie sur différentes machines

Software such as Kubernetes, Docker Swarm, and Apache Mesos are the most popular container orchestration tools. They provide a platform for developers to deploy, manage, and scale applications quickly and easily.

La conteneurisation est la solution moderne pour une déploiement multi-plateforme où l’application entière vit à l’intérieur d’un conteneur qui se déploie sur différentes machines. Les conteneurs uniques fonctionnent parfaitement pour les applications simples, mais avec une architecture de micro-services, chaque service nécessite un conteneur séparé.

Cependant, gérer plusieurs conteneurs peut être fastidieux, c’est pourquoi vous disposez d’outils d’orchestration de conteneurs qui facilitent la communication entre conteneurs, le suivi de la santé et la gestion, ainsi que les processus de protocole de sécurité.

Des logiciels tels que Kubernetes, Docker Swarm et Apache Mesos sont les outils d’orchestration de conteneurs les plus populaires. Ils fournissent une plate-forme aux développeurs pour déployer, gérer et mettre à l’échelle rapidement et facilement des applications. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications robustes et évolutives en utilisant des conteneurs qui peuvent être déployés sur des environnements différents. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de gérer et de surveiller facilement leurs applications, ce qui leur permet d’effectuer des mises à jour et des modifications sans interruption des services.

Les outils d’orchestration de conteneurs sont essentiels pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes et évolutives. Les outils d’orchestration de conteneurs offrent une solution complète pour le déploiement, la gestion et le développement des applications. Ils offrent une solution pratique et efficace pour le déploiement et la gestion des applications sur différentes plateformes. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de créer des applications robustes et évolutives en utilisant des conteneurs qui peuvent être déployés sur des environnements différents.

Les outils d’orchestration de conteneurs sont indispensables pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes et évolutives. Les outils d’orchestration de conteneurs offrent une solution complète pour le déploiement, la gestion et le développement des applications. Ils offrent une solution pratique et efficace pour le déploiement et la gestion des applications sur différentes plateformes. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de gérer facilement leurs applications et leur permettent d’effectuer des mises à jour et des modifications sans interruption des services.

Les outils d’orchestration de conteneurs sont indispensables pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes et évolutives. Les outils d’orchestration de conteneurs tels que Kubernetes, Docker Swarm et Apache Mesos sont les plus populaires et offrent une plate-forme aux développeurs pour déployer, gérer et mettre à l’échelle rapidement et facilement des applications. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications robustes et évolutives en utilisant des conteneurs qui peuvent être déployés sur des environnements différents. Les outils d’orchestration de conteneurs permettent aux développeurs de

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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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Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

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La gestion des données Salesforce peut être simplifiée grâce à la migration des pièces jointes vers AWS S3. Découvrez comment!

Le défi : Stockage des pièces jointes Salesforce

La défis : Stockage des pièces jointes Salesforce

Salesforce est une puissante plate-forme de gestion de la relation client (CRM) qui stocke une grande quantité de données, y compris des pièces jointes telles que des documents, des images et des fichiers. Ces pièces jointes sont souvent essentielles aux opérations commerciales et peuvent s’accumuler rapidement, consommant une quantité importante d’espace de stockage dans Salesforce. Cette situation peut entraîner des coûts opérationnels accrus et une réduction des performances du système.

Migration vers AWS S3

Une solution possible consiste à migrer les pièces jointes Salesforce vers Amazon Web Services (AWS) Simple Storage Service (S3) tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. Cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système. Cependant, cette tâche peut être complexe et nécessite une planification et une exécution minutieuses. Heureusement, il existe des outils qui peuvent faciliter le processus de migration.

Test avec Informatica IICS et Python

Informatica IICS est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de migrer facilement des données entre différents systèmes. Il offre une variété de fonctionnalités, notamment la possibilité de migrer des pièces jointes Salesforce vers AWS S3. De plus, il est possible d’utiliser Python pour automatiser le processus de migration. En combinant ces deux outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files.

Test avec Informatica IICS et Python

Pour tester la migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3, vous pouvez utiliser Informatica IICS et Python. Tout d’abord, vous devez configurer votre compte AWS et créer un bucket S3. Ensuite, vous pouvez utiliser Informatica IICS pour configurer le flux de données entre Salesforce et S3. Une fois que le flux est configuré, vous pouvez utiliser Python pour automatiser le processus de migration. Vous pouvez également utiliser Python pour tester le flux et vérifier que les données sont bien migrées vers S3. Une fois le test terminé, vous pouvez mettre en production le flux et commencer à migrer les pièces jointes Salesforce vers AWS S3.

Conclusion

La migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3 peut être un processus complexe et fastidieux. Heureusement, il existe des outils tels qu’Informatica IICS et Python qui peuvent faciliter le processus. En combinant ces outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. De plus, cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système.

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Évolution des principaux outils de changement de schéma de base de données

Évolution des principaux outils de changement de schéma de base de données

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Depuis l’avènement des bases de données, les outils permettant leur changement de schéma ont connu une évolution considérable. Découvrons-en plus sur ce sujet !

Migration de schéma de base de données peut être la zone la plus risquée dans le développement d’application – c’est difficile, risqué et douloureux. Les outils de migration de schéma de base de données existent pour soulager la douleur et ont fait des progrès considérables : des outils CLI de base aux outils GUI, des clients SQL simples à la plateforme de collaboration tout-en-un.

These tools are great for testing and debugging, but they can be difficult to use for schema migration. You need to understand the syntax of the SQL language and the structure of the database. If you don’t have the necessary skills, you may end up writing inefficient queries or making mistakes in your schema changes.

GUI Clients – MySQL Workbench / pgAdmin

MySQL Workbench and pgAdmin are graphical user interface (GUI) clients for MySQL and PostgreSQL respectively. They provide a graphical representation of your database schema, allowing you to easily view and modify the structure. You can also use them to write and execute queries.

These tools are great for schema migration, as they allow you to easily view and modify the structure of your database. However, they can be difficult to use for testing, as they don’t provide a way to easily execute multiple queries at once. Additionally, they can be slow when dealing with large databases.

Collaboration Database Platforms

Collaboration database platforms such as Liquibase, Flyway, and Redgate are designed to make database schema migration easier. These tools provide a graphical interface for viewing and modifying the structure of your database, as well as a way to execute multiple queries at once. They also provide version control, allowing you to easily track changes to your database schema.

These tools are great for both testing and schema migration. They provide an easy way to view and modify the structure of your database, as well as a way to easily execute multiple queries at once. Additionally, they provide version control, allowing you to easily track changes to your database schema.

Migration de schéma de base de données – un processus difficile et risqué

La migration de schéma de base de données est peut-être la zone la plus risquée dans le développement d’applications – c’est difficile, risqué et douloureux. Des outils de migration de schéma de base de données existent pour soulager la douleur et ont fait des progrès considérables : des outils en ligne de commande (CLI) aux outils graphiques (GUI), des clients SQL simples aux plateformes de collaboration tout-en-un.

Clients en ligne de commande (CLI) – MySQL / PSQL

MySQL et psql sont les CLI natifs pour MySQL et PostgreSQL respectivement. Vous pouvez envoyer des commandes ou des requêtes directement aux serveurs MySQL ou PostgreSQL à partir de la ligne de commande.

Ces outils sont excellents pour le test et le débogage, mais ils peuvent être difficiles à utiliser pour la migration de schéma. Vous devez comprendre la syntaxe du langage SQL et la structure de la base de données. Si vous n’avez pas les compétences nécessaires, vous risquez d’écrire des requêtes inefficaces ou de faire des erreurs dans vos modifications de schéma.

Clients graphiques (GUI) – MySQL Workbench / pgAdmin

MySQL Workbench et pgAdmin sont des clients d’interface utilisateur graphique (GUI) pour MySQL et PostgreSQL respectivement. Ils fournissent une représentation graphique de votre schéma de base de données, vous permettant de visualiser et de modifier facilement la structure. Vous pouvez également les utiliser pour écrire et exécuter des requêtes.

Ces outils sont excellents pour la migration de schéma, car ils vous permettent de visualiser et de modifier facilement la structure de votre base de données. Cependant, ils peuvent être difficiles à utiliser pour le test, car ils ne fournissent pas un moyen d’exécuter facilement plusieurs requêtes en même temps. De plus, ils peu

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Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes

Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes

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Créer des définitions de ressources clients sur Kubernetes est une tâche importante pour garantir le bon fonctionnement de votre application. Découvrez comment le faire facilement!

## Kubernetes Custom Resource Definitions (CRDs) : Un tutoriel

First, you’ll need to define the custom resource. This is done using the Kubernetes API, which is a declarative way of defining objects. You’ll need to provide the name of the resource, its fields, and any validation rules you want to apply. Once you’ve defined the resource, you can create instances of it using the Kubernetes API.

Next, you’ll need to create a controller for the CRD. This is a piece of code that will watch for changes to the custom resource and take action accordingly. For example, if you create a new instance of the resource, the controller could create a new pod or service based on the data in the resource. The controller can also be used to update existing resources when their data changes.

Finally, you’ll need to deploy the controller. This is done using the Kubernetes API, and it will allow the controller to start watching for changes to the custom resource. Once deployed, the controller will be able to take action based on changes to the custom resource.

Kubernetes est une plateforme open-source populaire utilisée pour automatiser le déploiement, le dimensionnement et la gestion des applications conteneurisées. Il fournit une puissante API pour gérer les ressources, mais parfois ses ressources intégrées ne sont pas suffisantes pour votre cas d’utilisation. C’est là que les définitions de ressources personnalisées (CRD) de Kubernetes entrent en jeu. Les CRD vous permettent de définir vos propres ressources personnalisées, qui peuvent être gérées de la même manière que les ressources intégrées telles que les pods et les services.

Dans ce tutoriel, nous allons passer en revue les étapes pour mettre en œuvre une CRD Kubernetes.

Tout d’abord, vous devrez définir la ressource personnalisée. Cela se fait à l’aide de l’API Kubernetes, qui est une manière déclarative de définir des objets. Vous devrez fournir le nom de la ressource, ses champs et toutes les règles de validation que vous souhaitez appliquer. Une fois la ressource définie, vous pouvez créer des instances de celle-ci à l’aide de l’API Kubernetes.

Ensuite, vous devrez créer un contrôleur pour la CRD. Il s’agit d’un morceau de code qui surveillera les modifications apportées à la ressource personnalisée et agira en conséquence. Par exemple, si vous créez une nouvelle instance de la ressource, le contrôleur peut créer un nouveau pod ou un nouveau service en fonction des données de la ressource. Le contrôleur peut également être utilisé pour mettre à jour les ressources existantes lorsque leurs données changent.

Enfin, vous devrez déployer le contrôleur. Cela se fait à l’aide de l’API Kubernetes et permettra au contrôleur de commencer à surveiller les modifications apportées à la ressource personnalisée. Une fois déployé, le contrôleur sera en mesure d’agir en fonction des modifications apportées à la ressource personnalisée.

Les CRD Kubernetes offrent une grande flexibilité et permettent aux développeurs d’utiliser des données personnalisées pour gérer leurs applications sur Kubernetes. Les CRD peuvent être utilisés pour créer des objets personnalisés tels que des bases de données, des services réseau ou des services d’analyse. Les contrôleurs associés

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Les meilleurs plugins pour les IDEs JetBrains.

Les meilleurs plugins pour les IDEs JetBrains.

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Les plugins JetBrains sont indispensables pour améliorer votre expérience de développement. Découvrez les meilleurs plugins pour les IDEs JetBrains !

Les IDE basés sur la plate-forme IntelliJ de JetBrains sont probablement l’un des IDE les plus courants à l’heure actuelle. Leur popularité est particulièrement visible dans la communauté des langages JVM, où IntelliJ IDEA reste le choix immédiat de la plupart des développeurs. Tout cela malgré l’apparition de nouveaux concurrents et l’amélioration des anciens concurrents qui rejoignent à nouveau la table.

Les EDI JetBrains basés sur la plate-forme IntelliJ sont probablement l’un des EDI les plus courants à l’heure actuelle. Leur popularité est particulièrement visible dans la communauté des langages JVM, où IntelliJ IDEA reste le choix immédiat de la plupart des développeurs. Tout cela malgré l’apparition de nouveaux concurrents et l’amélioration des anciens concurrents qui se joignent à nouveau à la table.

Dans ce texte, je voudrais décrire les plugins pour IntelliJ IDEA qui peuvent être d’une grande aide pour vous dans votre combat quotidien avec vos tâches et qui faciliteront votre travail. Certains plugins seront indépendants du langage, tandis que d’autres seront dépendants du langage.

Parmi les plugins les plus populaires pour IntelliJ IDEA, citons le plugin de codage, qui permet aux développeurs de coder plus rapidement et plus efficacement. Le plugin de codage permet aux développeurs de générer du code à partir de modèles prédéfinis, ce qui leur permet d’économiser du temps et de l’effort. Il permet également aux développeurs de créer des raccourcis clavier personnalisés pour accélérer le processus de codage. De plus, le plugin de codage offre une fonctionnalité de recherche avancée qui permet aux développeurs de trouver rapidement le code dont ils ont besoin.

Un autre plugin très utile est le plugin de refactoring. Ce plugin permet aux développeurs de modifier le code sans modifier le comportement du programme. Il permet également aux développeurs de réorganiser le code pour qu’il soit plus facile à maintenir et à comprendre. En outre, le plugin de refactoring offre une fonctionnalité de vérification des erreurs qui peut aider les développeurs à trouver et à corriger rapidement les erreurs dans leur code.

Enfin, il existe un plugin très pratique appelé le plugin de débogage. Ce plugin permet aux développeurs de surveiller le code en cours d’exécution et de voir ce qui se passe à l’intérieur. Il permet également aux développeurs d’effectuer des tests unitaires et d’utiliser des outils de profilage pour optimiser le code. En outre, le plugin de débogage offre une fonctionnalité de journalisation qui permet aux développeurs de voir ce qui se passe dans leur application en temps réel.

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API en mouvement : maintenez vos APIs à jour

API en mouvement : maintenez vos APIs à jour

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Les API sont en mouvement constant et il est essentiel de les maintenir à jour pour assurer le bon fonctionnement de votre application. Découvrez comment!

Dans le monde en constante évolution de la technologie, les applications logicielles sont devenues le pilier de la société moderne.

L’importance des APIs dans l’architecture logicielle moderne

Dans le monde en constante évolution de la technologie, les applications logicielles sont devenues le pilier de la société moderne. Des applications mobiles qui simplifient nos tâches quotidiennes aux plates-formes web qui nous connectent à l’échelle mondiale, ces applications dépendent d’une communication et d’un échange de données sans faille. C’est là que les interfaces de programmation d’application (API) entrent en jeu. Les APIs sont devenues le pilier du développement logiciel moderne, révolutionnant la façon dont les applications sont conçues, construites et intégrées. Leur importance provient de leur capacité à faciliter la communication et l’échange de données entre diverses applications et services. Au cœur de l’API, ou interface de programmation d’application, se trouve un ensemble de règles, de protocoles et d’outils qui permettent à différentes applications logicielles de communiquer et d’interagir entre elles. Les APIs agissent comme des ponts, permettant à une application d’accéder et d’utiliser les services et fonctionnalités fournis par une autre application ou plate-forme. Cette interopérabilité permet aux développeurs de combiner les forces de diverses applications et de créer des solutions intégrées puissantes.

Mise à jour et évolution des APIs au fil du temps

Les APIs sont essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement. Les mises à jour et les modifications apportées aux APIs sont nécessaires pour s’assurer que les applications peuvent continuer à communiquer et à échanger des données sans problème. Les mises à jour peuvent être apportées pour corriger des bogues, ajouter des fonctionnalités supplémentaires ou améliorer la sécurité. De plus, les mises à jour peuvent être apportées pour s’adapter aux changements technologiques et aux nouvelles exigences des utilisateurs. Les mises à jour peuvent également être apportées pour s’adapter aux nouvelles normes et technologies, ce qui permet aux applications de rester compétitives. Les mises à jour des APIs sont donc essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement.

Conclusion

Les APIs sont essentielles pour faciliter la communication et l’échange de données entre diverses applications et services. Elles sont également essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement. Les mises à jour et les modifications apportées aux APIs sont nécessaires pour s’assurer que les applications peuvent continuer à communiquer et à échanger des données sans problème. Les mises à jour peuvent être apportées pour corriger des bogues, ajouter des fonctionnalités supplémentaires ou améliorer la sécurité. De plus, les mises à jour peuvent être apportées pour s’adapter aux changements technologiques et aux nouvelles exigences des utilisateurs. Les mises à jour des APIs sont donc essentielles pour maintenir l’architecture logicielle à jour et en bon état de fonctionnement.

L’importance des APIs dans l’architecture

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Guide simple à l'ingénierie inverse de l'algorithme Twitter avec LangChain, Activeloop et DeepInfra

Guide simple à l’ingénierie inverse de l’algorithme Twitter avec LangChain, Activeloop et DeepInfra

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Découvrez comment utiliser LangChain, Activeloop et DeepInfra pour effectuer une ingénierie inverse de l’algorithme Twitter facilement et rapidement !

## Imaginez écrire un logiciel qui puisse comprendre, assister et même générer du code, comme le ferait un développeur expérimenté.

LangChain is a data-driven platform that enables developers to create, modify, and debug code faster and more efficiently. It works by analyzing code and extracting meaningful information from it. This data is then used to build models that can understand and generate code. The models are then used to generate code that is tailored to the user’s needs.

LangChain est une plateforme basée sur les données qui permet aux développeurs de créer, modifier et déboguer le code plus rapidement et plus efficacement. Il fonctionne en analysant le code et en extrayant des informations significatives de celui-ci. Ces données sont ensuite utilisées pour créer des modèles qui peuvent comprendre et générer du code. Les modèles sont ensuite utilisés pour générer du code adapté aux besoins de l’utilisateur.

LangChain nous permet d’atteindre un nouveau niveau de compréhension et de génération de code grâce à des modèles avancés tels que VectorStores, Conversational RetrieverChain et LLMs. Avec LangChain, il est possible d’imaginer un logiciel capable de comprendre, d’assister et même de générer du code, comme un développeur expérimenté le ferait. Grâce à cette technologie, les développeurs peuvent gagner du temps et de l’argent en réduisant le temps nécessaire pour créer, modifier et déboguer le code.

LangChain est un outil très puissant qui peut être utilisé par les développeurs pour améliorer leurs compétences et leur productivité. Il permet aux développeurs de comprendre le code plus rapidement et de le modifier plus facilement. En outre, il peut être utilisé pour générer du code à partir de données existantes ou pour créer des modèles qui peuvent être utilisés pour générer du code à partir de données nouvelles ou existantes. Enfin, LangChain peut être utilisé pour trouver des erreurs dans le code et les corriger rapidement.

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Stratégie de données en évolution à grande banque canadienne

Stratégie de données en évolution à grande banque canadienne

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La grande banque canadienne s’est engagée à mettre en œuvre une stratégie de données en évolution pour offrir une expérience client plus personnalisée et plus intuitive.

## Avec la quantité et la variété croissantes de données, les exigences réglementaires et législatives en constante évolution, de nouvelles capacités et techniques pour traiter les données, pour devenir une organisation axée sur les données, la CIBC traverse d’énormes changements dans tous les aspects de l’utilisation, de la gestion et de la gouvernance des données.

Avec la quantité et la variété croissantes de données, les exigences réglementaires et législatives en constante augmentation, de nouvelles capacités et techniques pour traiter les données, pour devenir une organisation axée sur les données, la CIBC traverse d’énormes changements dans tous les aspects de l’utilisation, de la gestion et de la gouvernance des données.

Pour répondre aux exigences de cette nouvelle réalité, la CIBC a embrassé le paradigme du maillage de données et a développé un motif de données générique à deux parties. Du côté des affaires, le motif a introduit une stratégie de produits de données pour définir les domaines de données et les produits de données de bout en bout détenus par les équipes de produits de données inter fonctionnelles. Du côté de la technologie, la CIBC a mis en œuvre une architecture de maillage de données pour soutenir la stratégie de produits de données. La partie centrale de cette architecture est représentée par une plateforme de gestion des données fournissant une plateforme partagée et des services de gestion et de gouvernance des données. Cet article présente et discute les principes directeurs qui sous-tendent la stratégie des données.

La plateforme de gestion des données est le cœur du maillage des données et fournit une base commune pour la gestion et la gouvernance des données. La plateforme est basée sur une base de données centralisée qui stocke toutes les données pertinentes pour le maillage des données. La plateforme offre également des services d’intégration, d’analyse, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés par les produits de données pour fournir des informations exploitables. La plateforme fournit également des services pour garantir que toutes les données sont sûres, conformes et accessibles aux personnes autorisées.

La plateforme de gestion des données est conçue pour s’adapter aux exigences changeantes en matière de gestion des données. La plateforme peut être étendue pour prendre en charge des technologies supplémentaires telles que le traitement en temps réel, l’analyse avancée et l’apprentissage automatique. La plateforme peut également être intégrée à des systèmes tiers pour fournir une vue intégrée des données. Enfin, la plateforme peut être étendue pour prendre en charge des fonctionnalités supplémentaires telles que la gouvernance des données, la protection des données et l’audit.

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Programmation efficace avec observabilité Java

Programmation efficace avec observabilité Java

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La programmation efficace et l’observabilité Java sont des outils essentiels pour développer des applications modernes. Découvrez comment les mettre en pratique!

Les erreurs courantes que j’ai vues répétées au fil des ans lors de la mise en œuvre de initiatives d’observabilité ne sont pas rares. Cependant, la plus critique et fondamentale de ces erreurs organisationnelles est l’irrésistible infatuation avec la technologie et les outils eux-mêmes.

The answer is simple: observability is not about the tools, it’s about the architecture. It’s about the ability to instrument your code and make it observable, and to have the right data available at the right time. It’s about having the right data and the right tools to make sense of it. It’s about understanding what data is important and what data is not. It’s about understanding the context of the data and how it relates to other data. It’s about understanding how to use the data to make better decisions.

Il y a beaucoup d’erreurs courantes que j’ai vues répétées au fil des ans lors de la mise en œuvre de initiatives d’observabilité. Cependant, le plus critique et le plus fondamental de ces erreurs organisationnelles est l’irrésistible fascination pour la technologie et les outils eux-mêmes.

Cela ne devrait pas être une surprise. De nombreux projets «ajoutons la plateforme d’observabilité X» démarrent avec beaucoup de faste mais aussi un sens de direction très flou et des critères de réussite extrêmement confus. La vision de ce que l’observabilité efficace peut faire pour aider réellement les développeurs à travailler mieux est suspectée d’être absente des prêches de nombreux fournisseurs commerciaux et oracles. Demandez-vous : à quelle fréquence vous trouvez-vous en train de quitter le code dans l’IDE pour voir ce que vous pouvez apprendre de ses données d’exécution?

La réponse est simple : l’observabilité ne concerne pas les outils, mais l’architecture. Il s’agit de la capacité d’instrumenter votre code et de le rendre observable, et d’avoir les bonnes données disponibles au bon moment. Il s’agit d’avoir les bonnes données et les bons outils pour en tirer des conclusions. Il s’agit de comprendre quelles données sont importantes et quelles données ne le sont pas. Il s’agit de comprendre le contexte des données et comment elles se rapportent à d’autres données. Il s’agit de comprendre comment utiliser les données pour prendre de meilleures décisions.

Lorsque vous concevez une architecture d’observabilité, vous devez prendre en compte tous ces aspects. Vous devez comprendre comment les données sont collectées, comment elles sont stockées, comment elles sont analysées et comment elles sont utilisées pour prendre des décisions. Vous devez également comprendre comment les outils peuvent vous aider à atteindre ces objectifs. Une architecture d’observabilité réussie doit être conçue pour fournir une vue complète des performances et des problèmes logiciels, ainsi que des informations sur la façon dont le code est exécuté.

Une fois que vous avez une architecture solide en place, vous pouvez alors commencer à choisir les outils appropriés pour collecter, stocker et analyser les données. Vous pouvez également choisir des outils pour vous aider à prendre des décisions informées sur la façon dont votre code est exécuté. Enfin, une fois que vous avez mis en place une architecture solide et choisi les bons outils, vous pouvez commencer à tirer parti des avantages de l’observabilité.

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