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Optimiser les coûts Kubernetes avec FinOps

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

Rapport de tendance DZone 2023 sur Kubernetes dans l’entreprise

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

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

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

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Rôle de la Science des Données et de l'Analyse pour les Décisions Stratégiques

La science des données et l’analyse jouent un rôle crucial dans le processus de prise de décisions stratégiques. Elles offrent une vision claire et précise des informations nécessaires pour prendre les bonnes décisions.

Dans le monde d’aujourd’hui axé sur les données, les organisations se tournent vers la science des données et l’analyse pour obtenir un avantage concurrentiel et prendre des décisions stratégiques éclairées.

Data science est une discipline qui combine des techniques statistiques, des algorithmes et des technologies pour extraire des informations utiles à partir de données brutes. Les données peuvent être structurées ou non structurées, et peuvent provenir de sources internes ou externes. Les scientifiques des données utilisent ces informations pour comprendre et prédire les tendances, les comportements et les préférences des consommateurs.

L’analyse est le processus d’examen et d’interprétation des données pour en tirer des conclusions et prendre des décisions. L’analyse peut être descriptive, prédictive ou prescriptive. Les analystes peuvent utiliser des outils tels que le traitement de texte, les tableaux croisés dynamiques et les systèmes de gestion de bases de données pour analyser les données et générer des rapports.

2. Utilisation de la science des données et de l’analyse pour prendre des décisions stratégiques

Les entreprises peuvent utiliser la science des données et l’analyse pour prendre des décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les consommateurs réagissent aux produits et services, ce qui permet aux entreprises de mieux cibler leurs efforts marketing. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire la demande future et aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques sur la production, les stocks, les prix et autres.

Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour améliorer leurs processus et leurs opérations. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les processus sont mis en œuvre et comment ils peuvent être améliorés. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire les résultats des tests et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.

3. Testez vos décisions stratégiques

Une fois que vous avez pris une décision stratégique, vous devez la tester avant de l’implémenter. La science des données et l’analyse peuvent vous aider à tester vos décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment une décision stratégique affectera les consommateurs et leurs comportements. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’une décision stratégique et aider les entreprises à prendre des décisions informées.

Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour tester leurs processus. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment un processus est mis en œuvre et comment il peut être amélioré. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’un test et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.

Conclusion

La science des données et l’analyse jouent un rô

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Développement Dirigé par l'Observabilité pour LLMs

Le développement dirigé par l’observabilité (DDO) est une approche innovante pour améliorer le développement et le déploiement des logiciels à base de microservices et de logiciels légers (LLMs).

Notre industrie est à ses débuts d’une explosion dans le logiciel utilisant les MLM, ainsi qu’une (séparée, mais liée) révolution dans la façon dont les ingénieurs écrivent et exécutent du code, grâce à l’intelligence générative.

Data is the key to unlocking the potential of this new world. Without data, LLMs and generative AI are nothing more than empty promises. Data is the fuel that powers the engine of ML-driven software development. It is the lifeblood of our industry, and it is essential that we understand how to use it effectively.

Nous sommes à l’aube d’une explosion du logiciel utilisant des modèles d’apprentissage automatique (MLM) et d’une révolution de la façon dont les ingénieurs écrivent et exécutent le code, grâce à l’intelligence artificielle générative.

De nombreux ingénieurs logiciels rencontrent pour la première fois les MLM, tandis que de nombreux ingénieurs en apprentissage automatique sont directement exposés pour la première fois aux systèmes de production. Ces deux types d’ingénieurs se retrouvent plongés dans un nouveau monde déroutant – un monde où un problème de production particulier qu’ils ont peut-être rencontré occasionnellement dans leur carrière est maintenant au centre de l’attention.

Les données sont la clé pour déverrouiller le potentiel de ce nouveau monde. Sans données, les MLM et l’intelligence artificielle générative ne sont rien de plus que des promesses vides. Les données sont le carburant qui alimente le moteur du développement logiciel basé sur l’apprentissage automatique. C’est le sang vital de notre industrie et il est essentiel que nous comprenions comment l’utiliser efficacement.

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Systèmes distribués: le split-brain

Les systèmes distribués sont une technologie complexe qui peut présenter des risques, tels que le split-brain. Apprenons à mieux comprendre ce phénomène et à le gérer.

Le problème du Split-Brain

Split-brain can be caused by a variety of factors, including network partitions, hardware failures, or software bugs. It can also be triggered by intentional actions, such as when an administrator deliberately isolates a node from the cluster. In any case, the result is the same: two or more isolated groups of nodes, each with its own view of the data.

Real-World Example

A real-world example of split-brain occurred in 2017 when a major outage affected Amazon Web Services’ S3 storage service. The outage was caused by a network partition that split the S3 cluster into two isolated groups. As a result, some requests to the S3 service were routed to one group, while others were routed to the other group. This caused data inconsistency and led to widespread disruption.

The S3 outage serves as a reminder of the importance of testing distributed systems for split-brain scenarios. While it is impossible to completely eliminate the risk of split-brain, it is possible to reduce the impact by designing systems that are resilient to network partitions and other forms of failure.

Best Practices

When designing distributed systems, it is important to consider how the system will handle split-brain scenarios. In some cases, it may be possible to use techniques such as quorum or leader election to minimize the impact of split-brain. However, these techniques should be used with caution, as they can introduce additional complexity and overhead.

In general, the best approach is to design systems that are resilient to network partitions and other forms of failure. This can be achieved by using techniques such as replication, redundancy, and fault tolerance. It is also important to test distributed systems for split-brain scenarios before they are deployed in production.

Le problème du Split-Brain

Dans les systèmes distribués, il est essentiel de maintenir une vue cohérente des données sur tous les nœuds pour un fonctionnement correct. Lorsqu’un scénario de split-brain se produit, chaque groupe partitionné peut recevoir des mises à jour différentes, ce qui entraîne une incohérence des données et rend difficile la résolution des conflits lorsque les partitions se reconnectent finalement.

Le split-brain peut être causé par une variété de facteurs, notamment des partitions réseau, des pannes matérielles ou des bogues logiciels. Il peut également être déclenché par des actions intentionnelles, telles que lorsqu’un administrateur isole délibérément un nœud du cluster. Dans tous les cas, le résultat est le même : deux ou plusieurs groupes isolés de nœuds, chacun ayant sa propre vue des données.

Exemple concret

Un exemple concret de split-brain s’est produit en 2017 lorsqu’une panne majeure a affecté le service de stockage S3 d’Amazon Web Services. La panne était causée par une partition réseau qui a divisé le cluster S3 en deux groupes isolés. En conséquence, certaines demandes au service S3 ont été acheminées vers un groupe, tandis

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

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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Pour accompagner sa transformation en acteur d’envergure mondiale, Bridor avait besoin de se doter d’un ERP moderne et de refondre ses processus métiers. Un projet de grande envergure, ayant mené à l’adoption de SAP S/4HANA et de SAP IBP.

Groupe Le Duff est un acteur français, leader de la restauration et de la boulangerie-viennoiserie. Il est présent dans 100 pays, au travers de ses 1250 restaurants et boulangeries et ses 15 sites de production. Groupe Le Duff emploie 30 000 collaborateurs, pour un chiffre d’affaires annuel dépassant les 2 milliards d’euros.

« Depuis ses débuts en 1976, le chiffre d’affaires du Groupe Le Duff a doublé tous les 5 ans, explique Ronan Le Janne, Responsable des applications de gestion (SAP, BI, SIRH…). La principale filiale du groupe est Bridor, un industriel spécialisé dans les produits de boulangerie surgelés premium, qui compte pour 45% du chiffre d’affaires du groupe. Bridor devient rapidement un acteur d’envergure mondiale, pour lequel il est stratégique de disposer d’un système d’information moderne proposant des processus capables d’accompagner cette forte croissance, organique comme externe. »

Groupe Le Duff utilise des solutions SAP depuis 2002. L’ERP SAP ECC de Bridor, souffrait toutefois de son manque de modernité. « Bridor avait accumulé un certain retard, la dernière montée de version technique SAP datait de 2012. Il devenait primordial de traiter cette dette technique, qui pouvait poser problème, notamment lors de l’adaptation du SI aux règles fiscales des pays dans lesquels nous ouvrons des filiales ».

Un projet ambitieux

La direction a fait le choix de refondre le SI de Bridor, en migrant vers l’ERP SAP S/4HANA, tout en opérant la refonte de ses processus métiers. La société a donc dû assurer un double chantier : la conversion technique vers un nouvel ERP et l’audit de ses processus clés.

Elle décide pour cela de se faire accompagner par VISEO. « Nous avions déjà identifié VISEO comme candidat potentiel, car c’est un spécialiste à la fois du retail et de l’industrie, les deux activités du Groupe Le Duff, poursuit Ronan Le Janne. VISEO a également une bonne connaissance de SAP S/4HANA dans un contexte agroalimentaire. Ses équipes sont donc expérimentées et capables de nous conseiller avec pertinence. Autres points positifs, une méthodologie compréhensible et efficace, ainsi qu’une bonne adhérence avec la culture et les valeurs du Groupe Le Duff ».

L’ERP de Bridor couvre un périmètre étendu : finance, achats, ventes, production, stocks… « Nos usines fonctionnent en 24/7 et s’appuient toutes sur notre ERP SAP, qui est le cœur du réacteur de nos processus industriels et supply chain. Un système qui fonctionne donc lui aussi en 24/7 et qu’il est difficile d’arrêter. C’est pourquoi nous avons voulu faire entrer un maximum de transformation dans ce projet ».

 

Une migration hybride

À mi-chemin entre Brownfield et Greenfield, la migration hybride, dite Bluefield, permet d’opérer une migration technique vers SAP S/4HANA, sans devoir subir le poids du legacy, les données nécessaires étant réintégrées au terme des développements. « La migration hybride nous a permis de nous réapproprier notre système, de le simplifier, en redéfinissant précisément son périmètre et ses fonctionnalités », confirme Ronan Le Janne.

L’audit des processus clés et les ateliers de cadrage se sont traduits par plus d’une centaine d’évolutions métiers, dont :

  • la refonte des structures organisationnelles ;
  • la mise en œuvre de SAP COPA et du General Ledger ;
  • la mise en place du P&L Bridor et Groupe dans SAP ;
  • La mise en œuvre des processus de prévisions, planification et S&OP dans SAP IBP.

Lancé en avril 2021 par la phase de cadrage, le projet s’est poursuivi jusqu’en fin d’année 2022, pour une mise en route de SAP S/4HANA le premier janvier 2023.

« Compte tenu de la complexité du projet, cela s’est très bien passé. Une organisation stricte, une implication sans faille des métiers et une forte réactivité de la part de VISEO nous ont permis de tenir le planning que nous avions défini en 2020. Dès le 2 janvier 2023, de gros volumes d’opérations ont été enregistrés dans notre ERP SAP S/4HANA. Depuis, nous n’avons pas constaté de perte de productivité et le nombre de tickets d’incidents reste maîtrisé. C’est un démarrage bien maîtrisé et une belle réussite pour le Groupe Le Duff. »

Quelques travaux sur la partie finance ont été effectués sur le premier trimestre 2023 et un accompagnement au changement sera nécessaire pour acculturer les équipes à certaines nouvelles fonctionnalités et certains nouveaux processus. Mais le projet arrive à son terme, dans les délais et pour le budget prévu. « Un projet réussi, pour un rapport qualité / prix imbattable », conclut Ronan Le Janne. Prochaine étape, l’adoption de SAP S/4HANA Retail.

 

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Déploiement d'infrastructure simplifié: exploiter Terraform et les bascules de fonctionnalités

Déployer des infrastructures complexes et fiables n’a jamais été aussi simple! Exploitez Terraform et les bascules de fonctionnalités pour un déploiement d’infrastructure simplifié.

Les avantages de l’utilisation des bascules de fonctionnalités avec Terraform

  • Improved safety: Feature toggles allow you to deploy new features or changes in a controlled environment, reducing the risk of unexpected errors or issues.
  • Faster deployments: By using feature toggles, you can quickly deploy new features or changes without having to wait for the entire infrastructure to be updated.
  • Increased flexibility: Feature toggles enable you to easily roll back changes or disable features without having to make any major changes to your infrastructure.
  • Better testing: Feature toggles allow you to test new features or changes in a controlled environment, ensuring that they are working as expected before deploying them in production.
  • Conclusion

    Feature toggles are a powerful technique that can be used to streamline the deployment process of your infrastructure. By using feature toggles with Terraform, you can improve the safety, speed, and flexibility of your deployments while also enabling better testing. This makes feature toggles an invaluable tool for organizations looking to optimize their infrastructure deployment process.

    Les avantages de l’utilisation des bascules de fonctionnalités dans Terraform

    L’utilisation de bascules de fonctionnalités avec Terraform offre plusieurs avantages qui améliorent l’efficacité, la sécurité et la flexibilité de votre processus de déploiement d’infrastructure. Quelques-uns des principaux avantages sont les suivants :

    • Sécurité améliorée : Les bascules de fonctionnalités vous permettent de déployer de nouvelles fonctionnalités ou modifications dans un environnement contrôlé, réduisant ainsi le risque d’erreurs ou de problèmes inattendus.
    • Déploiements plus rapides : En utilisant des bascules de fonctionnalités, vous pouvez déployer rapidement de nouvelles fonctionnalités ou modifications sans avoir à attendre que l’ensemble de l’infrastructure soit mise à jour.
    • Flexibilité accrue : Les bascules de fonctionnalités vous permettent de facilement annuler des modifications ou désactiver des fonctionnalités sans avoir à effectuer de grands changements sur votre infrastructure.
    • Meilleur test : Les bascules de fonctionnalités vous permettent de tester de nouvelles fonctionnalités ou modifications dans un environnement contrôlé, pour s’assurer qu’elles fonctionnent comme prévu avant de les déployer en production.
    • Logiciel pour la gestion des bascules de fonctionnalités

      Il existe plusieurs outils logiciels qui peuvent être utilisés pour gérer les bascules de fonctionnalités. Certains outils logiciels populaires comprennent LaunchDarkly, FeatureFlag.io et Flipper. Ces outils logiciels peuvent être intégrés à Terraform pour faciliter le déploiement et la gestion des bascules de fonctionnalités. Ces outils peuvent également être utilisés pour surveiller et analyser l’utilisation des bascules de fonctionnalités et leur impact sur les performances des applications et des infrastructures.

      Conclusion

      Les bascules de fonctionnalités sont une technique puissante qui peut être utilisée pour optimiser le processus de déploiement de votre infrastructure. En utilisant des bascules de fonctionnalités avec Terraform, vous pouvez améliorer la sécurité, la vitesse et la flexibilité de vos déploiements tout en permettant un

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      : Utilisation et applicationConception de modèles: Utilisation et application

      des modèles sont des méthodes essentielles pour comprendre et prédire le comportement des systèmes complexes. Découvrons comment ces modèles peuvent être appliqués.

      Les modèles de conception fournissent une base fondamentale pour la construction de logiciels maintenables et évolutifs. Comprendre comment fonctionnent les modèles, pourquoi ils offrent un avantage et quand les utiliser permet de s’assurer que le logiciel est construit à partir de composants orientés objet réutilisables. Dans cette Refcard, nous plongerons dans les concepts qui sous-tendent les modèles de conception, examinerons les 23 modèles Gang of Four (GoF) qui ont entraîné la prolifération des modèles de conception et examinerons certains modèles courants qui ont évolué depuis la publication des modèles GoF.

      Les modèles de conception offrent une base fondamentale pour la construction de logiciels maintenables et évolutifs. Comprendre comment fonctionnent les modèles, pourquoi ils offrent un avantage et quand les utiliser permet de s’assurer que le logiciel est construit à partir de composants orientés objet réutilisables. Dans cette Refcard, nous plongerons dans les concepts qui sous-tendent les modèles de conception, nous examinerons les 23 modèles Gang of Four (GoF) qui ont entraîné la prolifération des modèles de conception et nous examinerons quelques modèles communs qui ont évolué depuis la publication des modèles GoF.

      Le codage est une partie importante de la conception des modèles. Les concepteurs doivent comprendre comment le code peut être décomposé en composants réutilisables et comment ces composants peuvent être combinés pour créer des solutions plus complexes. Les modèles de conception fournissent des moyens pour structurer le code et le rendre plus facile à maintenir et à modifier à l’avenir. Les modèles de conception peuvent également aider à réduire les dépendances entre les composants, ce qui permet aux concepteurs de modifier un composant sans affecter les autres composants.

      Le codage est également important pour l’implémentation des modèles de conception. Les concepteurs doivent comprendre comment le code peut être structuré pour implémenter un modèle de conception et comment le code peut être optimisé pour réduire la complexité et améliorer les performances. Les concepteurs doivent également comprendre comment le code peut être testé pour s’assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il est conforme aux spécifications. Les outils de test automatisés peuvent aider à vérifier que le code est conforme aux spécifications et à détecter les bogues avant la mise en production.

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      Astuces efficaces pour déboguer du code complexe en Java

      Déboguer du code complexe en Java peut être un défi. Découvrez ici quelques astuces efficaces pour vous aider à résoudre vos problèmes rapidement.

      Déboguer du code complexe en Java est une compétence essentielle pour chaque développeur

      Using a debugger can help you quickly identify and isolate the root cause of an issue. For example, if you suspect that a particular method is causing an exception, you can set a breakpoint at the beginning of the method and step through it until the exception occurs. This will help you pinpoint the exact line of code that’s causing the problem.

      2. Logging

      Logging is another essential tool for debugging Java code. By adding log statements to your code, you can track the flow of execution and pinpoint the source of an issue. Logging is also useful for tracking down problems in production environments, as it allows you to collect data without having to manually debug the code.

      When logging, it’s important to be selective about what information you log. Too much information can make it difficult to find the root cause of an issue, while too little information can make it impossible to identify the source of the problem. As a general rule, it’s best to log only the data that is necessary to diagnose an issue.

      3. Unit Testing

      Unit testing is another effective strategy for debugging complex Java code. By writing unit tests for each component of your application, you can quickly identify and isolate any issues that arise. Unit tests also provide a valuable safety net, as they allow you to catch bugs before they reach production.

      When writing unit tests, it’s important to focus on testing the behavior of your code rather than its implementation. This will help ensure that your tests are robust and reliable, and will also make them easier to maintain over time.

      En déboguant du code complexe en Java, il est essentiel d’avoir les bonnes compétences pour chaque développeur. À mesure que les projets grandissent en taille et en complexité, la probabilité de rencontrer des bogues et des problèmes augmente. Cependant, le débogage ne consiste pas seulement à corriger les problèmes ; c’est également une expérience d’apprentissage précieuse qui améliore vos compétences en codage. Dans cet article, nous explorerons des stratégies et des techniques efficaces pour déboguer du code Java complexe, ainsi que des exemples pratiques pour illustrer chaque point.

      1. Utiliser un débogueur

      L’un des outils les plus fondamentaux pour le débogage en Java est le débogueur. Les environnements de développement intégrés modernes (IDE) tels qu’IntelliJ IDEA, Eclipse et NetBeans fournissent des fonctionnalités de débogage puissantes qui vous permettent de définir des points d’arrêt, d’inspecter des variables et de parcourir votre code ligne par ligne.

      L’utilisation d’un débogueur peut vous aider à identifier et à isoler rapidement la cause racine d’un problème. Par exemple, si vous soupçonnez qu’une méthode particulière provoque une exception, vous pouvez définir un point d’arrêt au début de la méthode et le parcourir jusqu’à ce que l’exception se produise. Cela vous aidera à repérer la ligne exacte de code qui est à l’origine du problème.

      2. Journalisation

      La journalisation est un autre outil essentiel pour le débogage de code Java. En ajoutant des instructions de journalisation à votre code, vous pouvez suivre le flux d’exécution et repérer la source d’un problème. La journalisation est également utile pour localiser les problèmes dans les environnements de production, car elle vous permet de collecter des données sans avoir à déboguer manuellement le code.

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      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.

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