Articles

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

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

,

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

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

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

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

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

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

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

Source de l’article sur DZONE

/par
Expliquer les modèles d'apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

Expliquer les modèles d’apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

,

.

Comprendre comment fonctionnent les modèles d’apprentissage machine est essentiel pour renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA. Découvrons ensemble comment ces modèles fonctionnent!

## Expliquer la signification de l’explicabilité des modèles d’apprentissage automatique

L’explicabilité des modèles est devenue un domaine de recherche très important ces dernières années, car elle permet de comprendre comment fonctionnent les systèmes d’intelligence artificielle et de machine learning. Elle est également essentielle pour garantir la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA. Cet article explore la signification de l’explicabilité des modèles, ses applications à divers domaines et l’influence qu’elle a sur la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle.

L’explicabilité des modèles est particulièrement importante pour les domaines qui traitent des questions sensibles ou critiques, tels que le secteur de la santé, où les prises de décision doivent être fondées sur des données fiables et compréhensibles. La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles par les humains est essentielle pour garantir la confiance et l’adoption responsable des systèmes d’IA.

Les chercheurs ont mis au point plusieurs méthodes pour améliorer l’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning. Ces méthodes peuvent être classées en trois catégories : l’analyse de l’architecture du modèle, l’analyse des poids et l’analyse des résultats. L’analyse de l’architecture du modèle consiste à étudier la structure du modèle et à déterminer comment les différents composants interagissent entre eux. L’analyse des poids consiste à examiner les poids assignés aux différents composants du modèle pour comprendre leur influence sur les résultats. Enfin, l’analyse des résultats consiste à étudier les résultats du modèle et à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour expliquer le comportement du modèle. Ces méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA.

Source de l’article sur DZONE

/par
Processus OS, Threads et Sémaphores

Processus OS, Threads et Sémaphores

,

Les processus OS, les threads et les sémaphores sont des concepts importants pour comprendre le fonctionnement des systèmes d’exploitation. Découvrons-les ensemble !

Dans le monde de l’informatique, il y a de nombreux concepts et termes importants à comprendre. Parmi ceux-ci se trouvent le thread informatique, le sémaphore et le processus. Chacun de ces concepts joue un rôle critique dans le fonctionnement des ordinateurs et comprendre ces concepts est essentiel pour quiconque souhaite travailler dans le domaine.

Les concepts et termes liés à l’informatique sont nombreux et il est important de les comprendre. Parmi ceux-ci, on trouve le thread informatique, le sémaphore et le processus. Chacun de ces concepts joue un rôle essentiel dans le fonctionnement des ordinateurs et comprendre leur fonctionnement est indispensable pour travailler dans ce domaine.

La compréhension des concepts de threads, sémaphores et processus est essentielle pour développer des logiciels efficaces et performants. Ces trois concepts sont fondamentaux pour le fonctionnement des systèmes d’exploitation modernes et des applications, et sont indispensables pour créer des programmes qui peuvent effectuer des tâches complexes tout en maximisant les ressources système.

L’utilisation de ces concepts est un élément clé pour la création de logiciels robustes et fiables. Les threads permettent aux applications de traiter plusieurs tâches simultanément, les sémaphores aident à gérer les accès concurrents aux ressources partagées et les processus fournissent une structure pour organiser le traitement des données. En utilisant ces concepts, les développeurs peuvent créer des applications plus rapides et plus efficaces qui peuvent répondre aux besoins des utilisateurs.

En conclusion, comprendre les concepts de threads, sémaphores et processus est essentiel pour créer des logiciels performants et efficaces. Ces trois concepts jouent un rôle crucial dans le fonctionnement des systèmes d’exploitation modernes et des applications, et sont indispensables pour créer des programmes qui peuvent effectuer des tâches complexes tout en maximisant les ressources système. En utilisant ces concepts, les développeurs peuvent créer des applications robustes et fiables qui peuvent répondre aux besoins des utilisateurs.

Source de l’article sur DZONE

/par
Modélisation des menaces informatiques

Modélisation des menaces informatiques

,

La modélisation des menaces informatiques est une pratique essentielle pour protéger les systèmes informatiques contre les attaques. Elle permet d’identifier et de gérer les risques.

Designer des logiciels sécurisés offre une large gamme de bénéfices

Le codage sécurisé offre de nombreux avantages, allant de la réduction du nombre d’heures humaines passées à corriger les vulnérabilités de sécurité en production à la limitation des pertes financières et des pénalités réglementaires, ce qui permet d’obtenir un avantage concurrentiel et d’accroître la fidélité des clients.

Le modélisation des menaces est un élément essentiel des principes directeurs « Sécurité par conception ». Cette fiche de référence fournira les principes fondamentaux de la modélisation des menaces, les pratiques de base pour une mise en œuvre sécurisée et les éléments clés pour mener à bien des examens de modèles de menace réussis. En explorant l’importance des outils modernes pour automatiser et rationaliser les processus de modélisation des menaces, nous examinerons comment améliorer la précision des résultats et faciliter l’intégration et la collaboration entre les équipes de logiciels et de sécurité tout au long du cycle de développement logiciel.

Enfin, nous verrons comment le codage peut être utilisé pour améliorer la sécurité des logiciels. Les outils de codage peuvent être utilisés pour détecter et corriger les failles de sécurité dans le code source, ainsi que pour vérifier que le code est conforme aux normes de sécurité. Les outils peuvent également être utilisés pour surveiller les modifications apportées au code et identifier les vulnérabilités potentielles. De plus, ils peuvent être utilisés pour analyser le comportement du code et détecter les anomalies, ce qui permet aux développeurs de prendre des mesures pour corriger les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques.

Source de l’article sur DZONE

/par
Ne Pas Utiliser de Credentiels dans une CI/CD Pipeline

Ne Pas Utiliser de Credentiels dans une CI/CD Pipeline

,

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

Source de l’article sur DZONE

/par
Déploiement logiciel : meilleures pratiques en 2023

Déploiement logiciel : meilleures pratiques en 2023

,

2023 sera l’année où les meilleures pratiques de déploiement logiciel seront mises en avant. Découvrez comment vous pouvez améliorer votre processus de déploiement !

Le déploiement est le jour où le logiciel est enfin mis à disposition du monde. Pourtant, comme l’a dit le PDG de Stackify, Matt Watson, les organisations manquent de confiance dans le déploiement. L’une des plus grandes forces de l’agilité est la capacité à déployer rapidement. Cependant, en allant trop vite et sans suivre les bonnes procédures, on peut constater des problèmes tels que des interruptions de service, des erreurs et une mauvaise expérience utilisateur.

Le déploiement est le jour où le logiciel est enfin mis à disposition du monde. Pourtant, comme l’a dit le PDG de Stackify, Matt Watson, les organisations manquent de confiance en matière de déploiement. L’une des plus grandes forces de l’agilité est la capacité de déployer rapidement. Cependant, en allant trop vite et sans suivre les bonnes procédures, on peut constater des problèmes tels que des temps d’arrêt, des erreurs et une mauvaise expérience utilisateur.

Pour réussir le déploiement d’une application, il est important de disposer d’une base de données solide et fiable. Une base de données bien conçue peut aider à garantir la qualité et la fiabilité du logiciel déployé. Une base de données peut également fournir des informations précieuses sur les performances et la sécurité du logiciel. En outre, une base de données peut être utilisée pour stocker des informations sur les utilisateurs et leur comportement, ce qui peut être très utile pour améliorer l’expérience utilisateur.

Une bonne base de données peut également aider à réduire les risques liés au déploiement. Les bases de données peuvent être utilisées pour stocker des informations sur les tests et les versions précédentes du logiciel, ce qui permet aux développeurs de réaliser des tests plus approfondis avant le déploiement. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur les erreurs et les bogues, ce qui permet aux développeurs de trouver et de corriger rapidement les problèmes avant le déploiement. Enfin, une base de données peut être utilisée pour stocker des informations sur le comportement des utilisateurs et leurs interactions avec le logiciel, ce qui permet aux développeurs de mieux comprendre comment le logiciel est utilisé et comment il peut être amélioré.

En conclusion, une bonne base de données est essentielle pour réussir le déploiement d’une application. Une base de données bien conçue peut aider à garantir la qualité et la fiabilité du logiciel déployé, tout en fournissant des informations précieuses sur les performances et la sécurité du logiciel. Une base de données peut également être utilisée pour stocker des informations sur les tests et les versions précédentes du logiciel, ce qui permet aux développeurs de réaliser des tests plus approfondis avant le déploiement. Enfin, une base de données peut être utilisée pour stocker des informations sur le comportement des utilisateurs et leurs interactions avec le logiciel, ce qui permet aux développeurs de mieux comprendre comment le logiciel est utilisé et comment il peut être amélioré.

Source de l’article sur DZONE

/par
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

,

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

Intégration de données avec Azure Data Factory

Processing Data With Apache Spark 

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

Analyzing Data With Azure Synapse Analytics 

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

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

Ingestion des données avec Azure Data Factory 

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

Traitement des données avec Apache Spark 

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

Analyse des données avec Azure Synapse Analytics 

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

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

Source de l’article sur DZONE

/par
Chasse au trésor Agile-DevOps : réaliser la transition DevOps

Chasse au trésor Agile-DevOps : réaliser la transition DevOps

,

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.

Source de l’article sur DZONE

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

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

,

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

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

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

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

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

Source de l’article sur DZONE

/par
4 meilleurs frameworks dApp pour les développeurs Ethereum débutants

4 meilleurs frameworks dApp pour les développeurs Ethereum débutants

,

Les développeurs Ethereum débutants peuvent facilement créer des applications décentralisées grâce aux 4 meilleurs frameworks d’app: Truffle, Embark, Dapp et Dapple.

## Qu’est-ce qu’une dApp ?

L’Ethereum a connu une croissance fulgurante ces dernières années. Selon YCharts, la blockchain programmable compte désormais environ 220 millions d’adresses uniques. Liée à l’augmentation des utilisateurs est une explosion du nombre de dApps. Des entreprises et des startups du monde entier, de la finance, des ventes, des RH, de la comptabilité, de la chaîne d’approvisionnement et de la fabrication, utilisent des dApps pour rationaliser les processus et intégrer de nouveaux clients. Plusieurs cadres existent qui simplifient le processus de développement de dApp pour les développeurs Web2 qui souhaitent participer à Web3. Ce post examine quatre des plus populaires. Mais tout d’abord, qu’est-ce qu’une dApp?

Qu’est-ce qu’une dApp?

Une dApp, ou application décentralisée, est un logiciel sans serveur qui s’exécute sur un réseau décentralisé et utilise une blockchain programmable pour la sécurité, la transparence et l’immuabilité. Une dApp combine des contrats intelligents avec une interface utilisateur frontale (HTML5, React, Angular). Les dApps peuvent être utilisées dans une variété d’industries et de services, des médias sociaux à la gestion de la chaîne d’approvisionnement, au suivi des paiements, à la résolution des plaintes et à toutes sortes de services comptables et financiers (décentralisés).

Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Les frameworks fournissent une architecture commune pour le développement et le déploiement de dApps. Ils fournissent également des outils et des bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Quatre des frameworks les plus populaires sont Ethereum, Hyperledger Fabric, EOS et Corda. Chacun offre des caractéristiques uniques qui répondent aux besoins des développeurs Web2.

Les frameworks pour le développement de dApps sont essentiels pour permettre aux développeurs Web2 de participer à Web3. Ethereum est le framework le plus populaire et le plus mature pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Ethereum fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Hyperledger Fabric est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. Hyperledger Fabric fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. EOS est un autre framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes avec des contrats intelligents. EOS fournit également une variété d’outils et de bibliothèques qui facilitent le processus de développement et permettent aux développeurs Web2 de se familiariser avec les technologies Web3. Enfin, Corda est un framework populaire pour le développement de dApps. Il offre une architecture modulaire qui permet aux développeurs de créer des applications complexes

Source de l’article sur DZONE

/par