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Créer une application To-Do avec React et Firebase

Créer une application To-Do avec React et Firebase

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Créer une application To-Do avec React et Firebase est une tâche facile à réaliser. Découvrez comment le faire dans ce tutoriel !

Comment construire une application To-Do avec React.js et Firebase Database

The first step is to set up the React.js project. To do this, you will need to install the create-react-app package which is a tool that helps to quickly set up a React.js project. After the installation, you can create a new project by running the command “create-react-app todo-app”. This will create a new folder with all the necessary files and folders for the React.js project.

Les applications To-do sont un des moyens que vous pouvez utiliser pour gérer un ensemble de tâches. En tant que développeurs, apprendre à construire une application To-do vous aidera également à comprendre certains concepts, dont la compréhension de la façon de construire une application avec une base de données.

Dans cet article, vous apprendrez comment construire une application web To-do en utilisant React.js et Firebase Database.

La première étape consiste à configurer le projet React.js. Pour ce faire, vous devrez installer le package create-react-app, qui est un outil qui aide à configurer rapidement un projet React.js. Une fois l’installation terminée, vous pouvez créer un nouveau projet en exécutant la commande «create-react-app todo-app». Cela créera un nouveau dossier avec tous les fichiers et dossiers nécessaires pour le projet React.js.

Une fois le projet React.js configuré, vous devrez configurer Firebase Database. Pour ce faire, vous devrez créer un compte Firebase et créer une nouvelle base de données. Une fois la base de données créée, vous devrez ajouter les informations d’identification à votre projet React.js afin que votre application puisse se connecter à la base de données Firebase.

Ensuite, vous devrez créer le modèle de données pour votre application To-do. Vous pouvez le faire en ajoutant des collections et des documents à votre base de données Firebase. Une collection représente une table dans une base de données relationnelle et un document représente une ligne dans une table. Une fois le modèle de données créé, vous pouvez commencer à écrire le code pour l’application To-do.

Vous devrez écrire du code pour afficher les tâches à l’utilisateur et pour enregistrer les tâches dans la base de données Firebase. Pour afficher les tâches à l’utilisateur, vous devrez écrire du code pour récupérer les tâches à partir de la base de données Firebase et les afficher à l’utilisateur. Pour enregistrer les tâches dans la base de données Firebase, vous devrez écrire du code pour envoyer les données à la base de données Firebase.

Une fois que le code est écrit et que l’application est prête à être utilisée, vous pouvez la déployer sur un serveur web ou sur un service cloud tel que Firebase Hosting. Une fois déployée, votre application To-do sera prête à être utilisée par les utilisateurs.

En conclusion, construire une application To-do avec React.js et Firebase Database est relativement simple et peut être fait en quelques étapes simples. Cela permet aux développeurs de comprendre comment construire une application avec une base de données et comment intégrer une base de données à une application web.

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Automatiser le Shadow DOM avec Selenium WebDriver

Automatiser le Shadow DOM avec Selenium WebDriver

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Selenium WebDriver offre une solution pour automatiser le Shadow DOM et simplifier le développement des applications web. Essayez-le dès aujourd’hui !

## J’ai rencontré un des cas de test dans mes projets précédents où je devais cliquer sur un bouton pour naviguer vers la page suivante. J’ai recherché le localisateur d’élément du bouton sur la page et j’ai exécuté les tests en espérant qu’il cliquerait sur le bouton et naviguerait vers la page suivante.

## Mais à ma grande surprise, le test a échoué car il n’a pas pu localiser l’élément et j’ai reçu NoSuchElementException dans les journaux de console. Je n’étais pas content de voir cette erreur car c’était un simple bouton que j’essayais de cliquer et il n’y avait pas de complexité.

I started to debug the issue and found out that the element was present in the DOM but was hidden from the view. I realized that the developers had used a coding technique to hide the button from the view, and that was why the test was failing.

J’ai rencontré un des cas de test dans mon projet précédent où je devais cliquer sur un bouton pour naviguer vers la page suivante. J’ai cherché le localisateur d’élément du bouton sur la page et j’ai exécuté les tests en espérant qu’il cliquerait sur le bouton et naviguerait vers la page suivante.

Mais à ma grande surprise, le test a échoué car il n’a pas pu localiser l’élément et j’ai reçu NoSuchElementException dans les journaux de la console. Je n’étais pas content de voir cette erreur car c’était un simple bouton que j’essayais de cliquer et il n’y avait pas de complexité.

J’ai commencé à déboguer le problème et j’ai découvert que l’élément était présent dans le DOM mais était caché de la vue. J’ai réalisé que les développeurs avaient utilisé une technique de codage pour cacher le bouton de la vue, et c’est pourquoi le test échouait.

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Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

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Ne prenez pas le développement IA à la légère ! Évitez ces erreurs courantes pour réussir votre projet.

La preuve est dans la préparation

The key to success is data. AI models need data to learn and improve. The more data you have, the better your model will be. It’s important to have a clear understanding of the data you’re working with. You need to know what data is available, what data is missing, and what data is relevant. You also need to make sure that your data is clean and consistent. Once you have the right data, you can start building your model.

La preuve est dans la préparation

Entraîner un modèle d’IA peut sembler facile : donnez à un réseau neuronal des données et vous avez votre IA. Ce n’est pas du tout le cas et il y a de nombreux facteurs à prendre en compte pour développer le bon modèle pour le bon travail.

Développer et mettre en œuvre des systèmes d’IA de qualité est un processus complexe qui comporte des pièges potentiels. Ces lacunes peuvent entraîner des résultats suboptimaux, une utilisation inefficace des ressources et même des défis importants.

La clé du succès est les données. Les modèles d’IA ont besoin de données pour apprendre et s’améliorer. Plus vous avez de données, meilleur sera votre modèle. Il est important de bien comprendre les données avec lesquelles vous travaillez. Vous devez savoir quelles données sont disponibles, quelles données manquent et quelles données sont pertinentes. Vous devez également vous assurer que vos données sont propres et cohérentes. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle.

Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle. Vous devez déterminer quel type de modèle convient le mieux à votre problème et le configurer correctement. Une fois le modèle configuré, vous pouvez entraîner le modèle sur les données et le tester pour voir comment il se comporte. Vous pouvez ensuite affiner le modèle en ajustant les paramètres et en lui fournissant plus de données.

Une fois le modèle entraîné, vous pouvez le déployer et le surveiller en continu pour voir comment il se comporte dans la pratique. Le déploiement et la surveillance sont essentiels pour garantir que votre modèle fonctionne correctement et produit des résultats précis et fiables.

En résumé, le développement et la mise en œuvre réussis d’un système d’IA reposent sur une préparation minutieuse et une surveillance constante. Les données sont la clé du succès et il est important de comprendre ce qui est disponible, ce qui manque et ce qui est pertinent. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle et le déployer avec succès.

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Révolutionner le Web: Tendances et innovations en développement web

Révolutionner le Web: Tendances et innovations en développement web

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Le développement web évolue à un rythme rapide et les tendances et innovations sont en constante évolution. Découvrez comment la révolution du web peut transformer votre entreprise!

Le développement web est devenu vital pour les entreprises et les organisations à l’échelle mondiale dans l’écosystème numérique en constante évolution d’aujourd’hui. L’importance de rester à jour avec les nouveaux développements en matière de développement web ne peut pas être surestimée. De nouveaux cadres, langages et approches sont souvent introduits dans l’industrie du développement web, qui évolue constamment.

Coding is a key component of web development. It involves writing code in a language such as HTML, CSS, JavaScript, or Python to create websites and applications. Coding is the foundation of web development and is essential for creating a successful website or application.

Aujourd’hui, le développement web est devenu essentiel pour les entreprises et les organisations à l’échelle mondiale dans un écosystème numérique en constante évolution. L’importance de rester à jour avec les nouveaux développements en matière de développement web ne peut pas être surestimée. De nouveaux cadres, langages et approches sont souvent introduits dans l’industrie du développement web, qui est en constante évolution.

En restant à jour avec ces changements, les développeurs peuvent appliquer les outils et techniques les plus récents pour améliorer l’expérience des utilisateurs, accélérer les sites Web et rester toujours un pas devant la concurrence.

Le codage est un composant clé du développement web. Il consiste à écrire du code dans une langue telle que HTML, CSS, JavaScript ou Python pour créer des sites Web et des applications. Le codage est la base du développement Web et est essentiel pour créer un site Web ou une application réussis. La programmation est une partie importante du codage et elle implique l’utilisation de différentes méthodes pour créer des programmes informatiques. Les développeurs peuvent utiliser des outils tels que des bibliothèques et des frameworks pour faciliter le codage et accélérer le processus de développement.

Le codage est un processus complexe qui nécessite une bonne compréhension des langages de programmation et des principes de base du développement Web. Les développeurs doivent être conscients des normes et des meilleures pratiques en matière de codage afin de créer des sites Web et des applications efficaces et sécurisés. Les développeurs doivent également être à l’aise avec la gestion de projet et la communication afin de garantir que le projet est livré à temps et selon les spécifications.

Les compétences en codage sont essentielles pour les développeurs Web. Les développeurs doivent être capables de comprendre le code et d’utiliser les outils appropriés pour créer des sites Web et des applications qui répondent aux besoins des utilisateurs. Les développeurs doivent également être à l’aise avec la résolution de problèmes et la prise de décisions afin de garantir que le projet est livré à temps et selon les spécifications.

Le codage est un domaine en constante évolution et il est important que les développeurs restent à jour avec les dernières technologies, outils et techniques. Les développeurs doivent également être conscients des normes et des meilleures pratiques en matière de codage afin de créer des sites Web et des applications efficaces et sécurisés.

Le codage est un domaine passionnant qui offre aux développeurs la possibilité de créer des sites Web et des applications innovants qui peuvent améliorer l’expérience utilisateur et aider les entreprises à atteindre leurs objectifs commerciaux. Les compétences en codage sont essentielles pour les développeurs Web et il est important que les développeurs restent à jour avec

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Révision de code sécurisée

Révision de code sécurisée

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La sécurité des systèmes informatiques est une priorité absolue. La révision de code sécurisée est un moyen essentiel pour assurer la sécurité des données et des systèmes.

## Examen de code sécurisé : essentiel pour assurer la sécurité et l’intégrité des applications logicielles

La revue de code sécurisée est essentielle pour assurer la sécurité et l’intégrité des applications logicielles. En examinant la base de code à la recherche de vulnérabilités et de faiblesses potentielles, les développeurs peuvent identifier et traiter les problèmes de sécurité avant que des acteurs malveillants ne les exploitent. Cet article discutera des meilleures pratiques pour mener une revue de code sécurisée complète et efficace.

Définir les exigences de sécurité

Avant de commencer une revue de code, il est essentiel d’établir des exigences de sécurité précises pour l’application. Ces exigences doivent être conformes aux meilleures pratiques et aux normes de conformité pertinentes pour votre projet. En définissant les objectifs et objectifs de sécurité à l’avance, le réviseur peut fournir un cadre pour évaluer le code et identifier les éventuelles lacunes en matière de sécurité.

Analyse de l’architecture

Une fois les exigences de sécurité définies, le réviseur peut passer à l’analyse de l’architecture. Il est important d’examiner la structure globale du code et de comprendre comment les différents composants interagissent entre eux. Cette étape permet au réviseur d’identifier des points faibles potentiels et d’analyser la façon dont les données sensibles sont traitées et stockées. Il est également important de vérifier si l’application respecte les normes de sécurité et les bonnes pratiques en matière d’architecture.

Examen du code source

Une fois que l’architecture a été analysée, le réviseur peut passer à l’examen du code source. Cette étape implique la recherche de vulnérabilités potentielles, telles que les failles d’injection SQL, les failles XSS et les failles de type buffer overflow. Il est également important de vérifier si le code respecte les normes et les bonnes pratiques en matière de codage. Le réviseur peut également rechercher des erreurs logiques ou des erreurs dans le traitement des données sensibles.

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Utiliser les fonctionnalités de prévisualisation JDK21 et/ou les classes incubatrices

Utiliser les fonctionnalités de prévisualisation JDK21 et/ou les classes incubatrices

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Découvrez comment tirer le meilleur parti des fonctionnalités de prévisualisation JDK21 et des classes incubatrices pour améliorer votre code Java.

Comment configurer votre build Maven pour prendre en charge une leçon de jeu avec les nouvelles fonctionnalités de JDK21 (ou même plus récentes) comme les fonctionnalités d’aperçu et peut-être certaines classes de l’incubateur ? C’est plus facile que vous ne le pensez. Commençons la configuration. Je suppose que vous souhaitez jouer avec les fonctionnalités d’aperçu de JDK21, par exemple les modèles de chaînes (JEP430). Je viens de sélectionner ce JEP pour la démonstration. Vous pouvez sélectionner n’importe quel JEP en aperçu. La première chose à savoir est que vous devez activer les fonctionnalités d’aperçu via :

Parfois, vous souhaitez jouer avec les nouvelles fonctionnalités de JDK21 (ou même des JDK plus récents) comme les fonctionnalités de prévisualisation et peut-être certaines classes de l’incubateur. Alors, comment pouvez-vous configurer votre build Maven pour prendre en charge une telle leçon de jeu? C’est plus facile que vous ne le pensez. Commençons la configuration. Mon hypothèse est que vous souhaiteriez jouer avec les fonctionnalités de prévisualisation de JDK21, par exemple les modèles de chaîne (JEP430). Je n’ai sélectionné ce JEP que pour la démonstration. Vous pouvez sélectionner n’importe quel JEP en prévisualisation. La première chose à savoir est que vous devez activer les fonctionnalités de prévisualisation via:

XML

org.apache.maven.plugins

maven-compiler-plugin

true

Une fois cette étape terminée, vous pouvez ajouter des dépendances supplémentaires à votre projet pour prendre en charge les fonctionnalités de prévisualisation. Pour le JEP430, vous devez ajouter la dépendance suivante:

XML

org.openjdk.jmh

jmh-core

1.21.0-SNAPSHOT

test

Une fois cette étape terminée, vous pouvez commencer à utiliser les fonctionnalités de prévisualisation dans votre projet. Vous pouvez également utiliser des outils tels que JMH pour mesurer les performances des fonctionnalités de prévisualisation et comparer leurs performances avec les versions stables. Vous pouvez également utiliser des outils tels que JUnit pour tester le comportement des fonctionnalités de prévisualisation et vous assurer qu’elles fonctionnent comme prévu. Enfin, vous pouvez utiliser des outils tels que SonarQube pour surveiller la qualité du code et vous assurer que les fonctionnalités de prévisualisation ne compromettent pas la qualité du code.

Une fois que vous avez configuré votre projet pour prendre en charge les fonctionnalités de prévisualisation, vous pouvez commencer à explorer les données et à tirer parti des nouvelles fonctionnalités. Vous pouvez par exemple analyser les données pour voir comment les nouvelles fonctionnalités affectent les performances ou la qualité du code. Vous pouvez également utiliser des outils tels que Spark ou Hadoop pour traiter et analyser des jeux de données volumineux et tirer des conclusions sur les performances et la qualité des fonctionnalités de prévisualisation. Vous pouvez même créer des modèles d’apprentissage automatique pour prédire le comportement des n

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Qu'est-ce que Envoy Gateway et pourquoi est-il nécessaire pour Kubernetes ?

Qu’est-ce que Envoy Gateway et pourquoi est-il nécessaire pour Kubernetes ?

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Envoy Gateway est un service proxy open source qui fournit une connectivité sécurisée et un routage intelligent pour les applications Kubernetes. Il est nécessaire pour assurer la sécurité et la disponibilité des applications.

## Envoy Gateway : Faciliter la configuration d’Envoy proxy comme passerelle API et contrôleur d’entrée

Envoy Gateway est un projet qui a été créé pour faciliter le codage des applications multicloud. Il est basé sur le proxy Envoy, qui est le plan de données du service mesh Istio. Envoy est utilisé pour gérer le trafic est-ouest (communication de service à service à l’intérieur d’un centre de données). Cependant, pour que Istio gère un réseau d’applications multicloud, Envoy a été configuré comme un proxy côté pour gérer le trafic nord-sud (trafic entrant et sortant des centres de données).

Il a été constaté que les développeurs d’applications trouvaient difficile de configurer le proxy Envoy en tant que passerelle API et contrôleur d’entrée. Cela prenait beaucoup de temps, ce qui a conduit la communauté à utiliser l’API Gateway Kubernetes en tant que partie du projet Envoy et à finalement construire Envoy Gateway. Envoy Gateway est conçu pour être facilement configurable et peut être utilisé pour fournir des fonctionnalités telles que la sécurité, la mise en cache, la journalisation et la surveillance des API. Il peut également être utilisé pour fournir des fonctionnalités telles que la mise en œuvre de règles de routage, la gestion des certificats TLS et le contrôle d’accès.

Envoy Gateway est un outil très pratique pour les développeurs d’applications multicloud. Il permet aux développeurs de configurer et de gérer facilement leurs applications multicloud. Il permet également aux développeurs de mettre en œuvre des fonctionnalités avancées telles que la sécurité, la mise en cache, la journalisation et la surveillance des API. En outre, il permet aux développeurs de mettre en œuvre des règles de routage, de gérer les certificats TLS et de contrôler l’accès aux applications. Enfin, Envoy Gateway offre une grande flexibilité et une grande scalabilité pour les applications multicloud.

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Auto-apprentissage en informatique

Auto-apprentissage en informatique

L’auto-apprentissage en informatique est une technologie révolutionnaire qui permet aux machines d’apprendre et de s’améliorer sans intervention humaine.

« Les informaticiens autodidactes et les filières informatique »

L’informatique est un domaine en pleine croissance et de plus en plus de personnes sont attirées par cette discipline. Les informaticiens autodidactes sont de plus en plus nombreux et leur présence est de plus en plus visible. JobSkills.center a récemment publié un sondage sur Linkedin pour évaluer l’adéquation du métier d’informaticien avec une formation autodidacte.

Les informaticiens autodidactes sont ceux qui ont appris à coder par eux-mêmes, sans suivre de formation formelle, et qui ont acquis des compétences et des connaissances dans le domaine de l’informatique. Ces personnes ont souvent été motivées par une passion pour l’informatique et ont décidé de se former par elles-mêmes. Les langages et bases de données open-source téléchargeables et gratuits ont contribué à faciliter cette démarche.

Pour se former en informatique, il faut commencer par acquérir l’outillage nécessaire à l’exercice de son activité. Les concepts du développement peuvent nécessiter des licences de compilateur ou de SGBD, tandis que l’infrastructure peut nécessiter des serveurs, des switches, des câbles, des baies et des licences logicielles. Les informaticiens autodidactes doivent également apprendre les processus métier et organisationnels pour exercer leur activité.

L’un des principaux défis auxquels sont confrontés les informaticiens autodidactes est la validation des acquis. Les profils qui ont la chance d’être intégrés à une équipe projet peuvent confronter leurs connaissances avec celles des autres membres et démontrer leur expérience à l’issue de la mission. Pour les profils en recherche d’un emploi ou d’une mission, passer des certifications est un moyen de démontrer leur compréhension des concepts et de la logique des techniques. Heureusement, il existe de nombreuses certifications disponibles que chacun peut passer individuellement dans un centre Person Vue ou Prometric.

Il existe également plusieurs moyens pour se former à l’informatique, notamment rejoindre une session en centre de formation, suivre des sessions MOOC payantes ou gratuites ou encore acquérir des ouvrages pédagogiques. Une fois formés, les informaticiens autodidactes doivent trouver du travail ou des missions. Les critères prédominants du recrutement en France sont le cursus d’étude suivi, les certifications disponibles, l’expérience acquise et les références disponibles. Se former en complément à l’anglais peut être une solution pour les autodidactes qui veulent se donner les meilleures chances de réussir leur recherche d’emploi.

En conclusion, apprendre à coder par soi-même est tout à fait possible et il existe de nombreuses possibilités pour se former à l’informatique. Les informaticiens autodidactes doivent cependant trouver des moyens pour valider leurs acquis et démontrer leur niveau aux potentiels employeurs. Se former en complément à l’anglais peut être une bonne solution pour les autodidactes qui veulent se donner les meilleures chances de décrocher le graal.

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Test des données : la composante manquante de qualité

Test des données : la composante manquante de qualité

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des logiciels.

Le test des données est un élément essentiel pour garantir la qualité des logiciels. C’est la composante manquante pour assurer leur fiabilité et leur robustesse.

Qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, MDM, CRM et autres projets centrés sur les données. Cependant, la qualité des données est souvent ignorée dans le développement jusqu’à ce que le système soit pleinement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il y avait peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composantes, l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus en profondeur et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

La qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, le MDM, le CRM et d’autres projets axés sur les données. Cependant, DQ est souvent ignoré dans le développement jusqu’à ce que le système soit entièrement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il n’y avait que peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composants : l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus profondément et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

L’assurance qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits répondent aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, l’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Ces outils permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

Le contrôle qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits sont conformes aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Les contrôles de qualité peuvent inclure des tests tels que la vérification de l’intégrité des données, la vérification de la cohérence des données et la vérification de la validité des données. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

En conclusion, l’assurance qualité et le contrôle qualité sont essentiels pour garantir la qualité des données. L’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises. Enfin, pour garantir une bonne qualité des données, il est important d’utiliser à la fois l’assurance qualité et le contrôle qualité.

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Guide O11y : Sans observabilité, ce n'est que du code

Guide O11y : Sans observabilité, ce n’est que du code

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« Comprendre et améliorer la qualité et la performance de votre code est essentiel. Guide O11y vous aide à atteindre cet objectif en vous fournissant les outils nécessaires pour une observabilité optimale ! »

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai examiné la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les normes ouvertes disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux que vous pourriez rencontrer lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai regardé la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les standards ouverts disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux auxquels vous pourriez être confrontés lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Aujourd’hui, je vais parler du logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise pour collecter, stocker et analyser les données. Je vais également partager mon expérience personnelle et mes pensées sur la façon dont je me suis retrouvé à utiliser ce logiciel et ce que je pense qu’il fait bien.

Le logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise est appelé Prometheus. C’est un système open source qui a été créé par SoundCloud pour surveiller leur infrastructure cloud. Il est maintenant maintenu par la communauté open source et est largement utilisé par les entreprises pour surveiller leurs applications et leurs services. Prometheus est conçu pour collecter des métriques à partir de sources de données telles que des applications, des services et des systèmes d’exploitation. Il stocke ces métriques dans un format compact et peut être interrogé pour obtenir des informations sur la performance et la disponibilité des applications et des services.

Prometheus est un outil très puissant qui peut être utilisé pour surveiller tous les aspects d’une infrastructure cloud-native. Il peut être utilisé pour surveiller les performances des applications, les performances des services, la disponibilité des services et bien plus encore. Il peut également être utilisé pour surveiller les performances des conteneurs et des microservices. Il offre une variété d’options de visualisation et de tableaux de bord pour afficher les données collectées par Prometheus. En outre, il offre une API REST qui peut être utilisée pour intégrer Prometheus à d’autres outils d’observabilité tels que Grafana ou Kibana.

J’utilise Prometheus depuis plusieurs années maintenant et je suis très satisfait de son fonctionnement. Il est très facile à configurer et à gérer, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs qui souhaitent surveiller leurs applications et leurs services. Il est également très flexible et peut être facilement intégré à d’autres outils d’observabilité. Enfin, il est open source, ce qui signifie qu’il est gratuit à utiliser et qu’il bénéficie du soutien de la communauté open source.

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