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Améliorer l'efficacité avec des revues de code plus courtes.

Améliorer l’efficacité avec des revues de code plus courtes.

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Les revues de code courtes sont un moyen efficace d’améliorer la qualité du code et de réduire le temps de développement. Essayons-le!

Dans le paradigme de logiciel en évolution constante, souvent plusieurs développeurs travaillent sur la base de code partagée de manière collaborative. La gestion du code devient difficile avec le nombre de développeurs, l’étendue des modifications, le rythme de livraison, etc. sur une base de code partagée. Les principaux défis surviennent lors des:

Dans le paradigme logiciel en constante évolution, souvent plusieurs développeurs travaillent sur la base de code partagée de manière collaborative. La gestion du code devient difficile avec le nombre de développeurs, l’étendue des modifications, le rythme de livraison, etc. sur une base de code partagée. Les principaux défis surviennent lors des:

  1. Fusion du code
  2. Création de revues de code 
  3. Réalisation de revues de code
  4. Suivi du déploiement et
  5. Débogage des problèmes dus aux changements de code

Quel que soit le type d’architecture logicielle, c’est-à-dire micro-service ou monolithe, ces défis peuvent avoir un impact sur la productivité quotidienne des développeurs. La création d’un jeu de modifications en morceaux de revues de code plus petites et liées permet de limiter ces problèmes et encourage les collaborations et garantit un service sain. Discutons du problème en détail et comprenons comment l’utilisation de revues de code plus petites peut aider à résoudre ces problèmes.

La fusion du code est l’un des principaux défis pour les équipes de développement. La fusion du code implique la fusion des modifications apportées par plusieurs développeurs à une même base de code. Une fois le code fusionné, il est nécessaire de vérifier le code pour s’assurer qu’il fonctionne correctement et qu’il ne provoque pas d’erreurs. Pour cela, les équipes doivent créer des revues de code et les effectuer. Cependant, si le code est trop volumineux, il peut être difficile de trouver les erreurs et les bogues. De plus, le temps passé à effectuer des revues de code peut être long et fastidieux.

Pour résoudre ce problème, il est recommandé d’utiliser des revues de code plus petites et liées. En divisant le code en morceaux plus petits, il est plus facile pour les développeurs de trouver les erreurs et les bogues. De plus, cela permet aux développeurs de se concentrer sur une partie spécifique du code à la fois et d’effectuer des revues de code plus efficaces. En outre, cela permet aux équipes de suivre le processus de déploiement et de résoudre rapidement les problèmes liés aux changements de code. Enfin, cela permet aux équipes de travailler plus efficacement et d’améliorer leur productivité.

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Observabilité des données : fiabilité à l'ère de l'IA

Observabilité des données : fiabilité à l’ère de l’IA

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L’observabilité des données est un concept clé pour assurer la fiabilité des systèmes à l’ère de l’IA. Découvrez comment elle peut vous aider.

Lorsque nous avons introduit le concept de l’observabilité des données il y a quatre ans, cela a résonné avec les organisations qui avaient débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face au potentiel considérable… et aux défis considérables posés par l’IA générative. 

Software is the key to unlocking the potential of data observability and generative AI. It’s the tool that allows organizations to quickly and easily gain visibility into their data, identify problems, and take action. 

Il y a quatre ans, lorsque nous avons introduit le concept de data observability, il a résonné avec les organisations qui ont débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face aux incroyables potentiels… et aux incroyables défis posés par l’IA générative. 

Le logiciel est la clé pour débloquer le potentiel de l’observabilité des données et de l’IA générative. C’est l’outil qui permet aux organisations d’obtenir rapidement et facilement une visibilité sur leurs données, d’identifier les problèmes et d’agir. 

Le logiciel est un outil essentiel pour exploiter pleinement les avantages de l’observabilité des données et de l’IA générative. Il permet aux organisations de surveiller leurs données en temps réel, de détecter les anomalies et de prendre des mesures correctives. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à créer des modèles prédictifs et à développer des applications basées sur l’IA. 

Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer leurs processus métiers et à réduire les coûts opérationnels. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour automatiser les processus métiers, ce qui permet aux organisations de réaliser des gains de productivité et d’efficacité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer la qualité des données et à améliorer la prise de décision. 

Enfin, le logiciel peut aider les organisations à améliorer la sécurité des données et à se conformer aux exigences réglementaires. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour surveiller les données et détecter les violations de sécurité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à se conformer aux exigences réglementaires en matière de confidentialité des données et à limiter leur exposition aux risques juridiques et financiers.

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Les 5 meilleurs outils pour les tests automatisés du front-end

Les 5 meilleurs outils pour les tests automatisés du front-end

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Découvrez les 5 meilleurs outils pour vous aider à effectuer des tests automatisés du front-end de manière efficace et simple !

Test de l’interface utilisateur (UI) et de l’expérience utilisateur (UX) d’une application web

The most important benefit of automated front-end testing is that it allows for the creation of a database of test results. This database can be used to compare different versions of the application and to identify issues that have been fixed since the last version. This helps to ensure that the application is always up to date and that any problems are quickly identified and resolved. 

Le test frontal fait référence à l’évaluation de l’interface utilisateur (UI) et de l’expérience utilisateur (UX) d’une application Web. Étant donné qu’il garantit que le programme est convivial et fonctionne comme prévu, cette phase est essentielle dans le processus de développement logiciel.  

Le test frontal automatisé implique l’utilisation d’outils pour automatiser le processus de test. Cette approche permet de gagner du temps et des ressources en permettant aux testeurs d’exécuter des tests efficacement. De plus, elle améliore la qualité des tests en permettant de tester une variété de scénarios, ce qui facilite la découverte de problèmes qui autrement seraient impossibles à trouver. 

Le principal avantage du test frontal automatisé est qu’il permet de créer une base de données de résultats de tests. Cette base de données peut être utilisée pour comparer différentes versions de l’application et pour identifier les problèmes qui ont été résolus depuis la dernière version. Cela permet de s’assurer que l’application est toujours à jour et que tous les problèmes sont rapidement identifiés et résolus. 

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Faut-il tester plus le code généré par l'IA ?

Faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

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L’utilisation des technologies d’intelligence artificielle (IA) pour générer du code est en plein essor. Mais faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

Les outils alimentés par l’IA pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains affirment également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Data is key to understanding the effectiveness of AI-powered code writing tools. By collecting data on the code written by these tools, we can measure the quality of the code and determine whether it is suitable for use in production. This data can also be used to identify areas where the tools need improvement, and to provide feedback to developers on how to improve their code. 

Les outils alimentés par l’intelligence artificielle pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains prétendent également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. 

Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Les données sont essentielles pour comprendre l’efficacité des outils d’écriture de code alimentés par l’IA. En collectant des données sur le code écrit par ces outils, nous pouvons mesurer la qualité du code et déterminer s’il est approprié pour une utilisation en production. Ces données peuvent également être utilisées pour identifier les domaines où les outils doivent être améliorés et fournir des commentaires aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

En conclusion, les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. 

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Amélioration des performances des applications modernes

Amélioration des performances des applications modernes

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Les applications modernes sont de plus en plus complexes et nécessitent une amélioration des performances pour répondre aux exigences des utilisateurs. Cet article explorera les moyens d’améliorer les performances des applications modernes.

Rapport de tendances 2023 sur l’observabilité et les performances des applications de DZone

La télémétrie est un processus qui consiste à recueillir des données sur l’état et les performances des applications et des systèmes. Ces données sont ensuite analysées pour comprendre le comportement des applications et identifier les problèmes. La télémétrie est essentielle pour surveiller et gérer les performances des applications. Elle fournit des informations précieuses sur les performances, les erreurs et les anomalies. Les données recueillies par la télémétrie peuvent être utilisées pour améliorer la qualité et l’efficacité des applications.

L’observabilité est une notion plus large qui s’intéresse à la façon dont les systèmes et les applications sont conçus et comment ils sont surveillés. L’observabilité est une partie importante de l’architecture logicielle. Elle permet aux développeurs et aux administrateurs de systèmes de mieux comprendre le fonctionnement des applications et de les surveiller efficacement. L’observabilité permet aux développeurs de mieux comprendre leur architecture logicielle, de déboguer plus rapidement et de résoudre plus facilement les problèmes. Elle permet également aux administrateurs de systèmes de surveiller et de gérer les performances des applications.

En résumé, la télémétrie et l’observabilité sont des outils essentiels pour surveiller et gérer les performances des applications. La télémétrie fournit des informations précieuses sur les performances, les erreurs et les anomalies. L’observabilité permet aux développeurs et aux administrateurs de systèmes de mieux comprendre le fonctionnement des applications et de les surveiller efficacement. La bonne combinaison de ces outils peut aider les entreprises à améliorer leur architecture logicielle, à déboguer plus rapidement et à résoudre plus facilement les problèmes.

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Agilité et gestion continue des données : une synergie gagnante

Agilité et gestion continue des données : une synergie gagnante

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L’agilité et la gestion continue des données sont deux aspects clés pour atteindre un succès durable. Découvrez comment ces deux piliers peuvent s’unir pour créer une synergie gagnante.

L’esprit agile dans le développement logiciel

L’architecture Agile et la gestion des données

L’architecture Agile est plus qu’un simple mot à la mode; c’est une mentalité qui met l’accent sur l’adaptabilité, la collaboration avec le client et le développement itératif. Mais ce qui est moins discuté, c’est comment la gestion des données s’intègre à cette image. Les données sont le sang de toute application et une mauvaise qualité des données peut avoir un effet en cascade sur tout votre projet.

En intégrant Agile et la gestion des données, vous pouvez accélérer votre cycle de développement et améliorer la qualité et la sécurité des données. Les méthodologies Agile peuvent aider à améliorer la qualité des données en permettant aux équipes de travailler en collaboration pour identifier et corriger les erreurs de données. En outre, les méthodologies Agile peuvent aider à améliorer la sécurité des données en permettant aux équipes de travailler en collaboration pour identifier et corriger les vulnérabilités de données.

Comment intégrer Agile et la gestion des données?

L’intégration d’Agile et de la gestion des données peut être réalisée en utilisant une variété de techniques. Les principes fondamentaux de l’architecture Agile peuvent être appliqués à la gestion des données pour améliorer la qualité et la sécurité des données. Par exemple, les principes Agile peuvent être appliqués à la gestion des données pour encourager l’utilisation d’une approche itérative, pour encourager une collaboration entre les équipes et pour favoriser une communication ouverte entre les équipes.

Les outils de gestion des données peuvent également être intégrés aux méthodologies Agile afin d’améliorer la qualité et la sécurité des données. Les outils de gestion des données peuvent être utilisés pour surveiller et contrôler l’utilisation des données, pour surveiller et contrôler l’accès aux données, pour surveiller et contrôler les modifications apportées aux données et pour surveiller et contrôler l’intégrité des données.

Enfin, les principes Agile peuvent être appliqués à la gestion des données pour encourager une approche axée sur les tests. Les tests peuvent être utilisés pour vérifier la qualité et la sécurité des données avant qu’elles ne soient mises en production. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier que les modifications apportées aux données n’ont pas d’impact négatif sur les performances ou la sécurité des applications.

Conclusion

En intégrant Agile et la gestion des données, vous pouvez accroître l’efficacité de votre cycle de développement tout en améliorant la qualité et la sécurité des données. En appliquant les principes Agile à la gestion des données, en int
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Comment se démarquer lors d'entretiens comportementaux en ingénierie

Comment se démarquer lors d’entretiens comportementaux en ingénierie

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Pour se démarquer lors d’un entretien comportemental en ingénierie, il est important de se préparer et de montrer ses compétences. Faites une bonne impression et démontrez vos capacités !

## Comment utiliser le format STAR pour répondre aux questions comportementales

Après avoir mené des entretiens avec des centaines d’ingénieurs et de gestionnaires d’ingénierie chez Meta, Twitter et d’autres entreprises, j’ai remarqué des modèles communs dans la façon dont les candidats abordaient les questions d’entretien comportemental. Alors que de nombreux candidats se sont bien débrouillés sur le plan technique, ils ont souvent eu du mal à articuler leur travail, leurs réalisations et leurs défis lors d’un entretien, ce qui a entraîné des refus.

Cet article aborde les conseils pour utiliser efficacement le format STAR largement connu pour répondre aux questions comportementales. Il aborde les pièges courants et fournit des exemples illustratifs pour aider les candidats à comprendre comment utiliser le format STAR pour communiquer clairement et se démarquer. C’est le cadre qui m’a aidé à passer avec succès des entretiens de direction technique chez Databricks, Twitter, Airbnb, Plaid, Notion, Uber et d’autres entreprises.

Le format STAR est une méthode très utile pour répondre aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de structurer leurs réponses et de fournir des informations complètes et précises. La méthode STAR est basée sur quatre étapes : Situation, Tâche, Action et Résultat. Chaque étape est essentielle pour répondre à une question comportementale et fournir une réponse complète.

Lorsque vous répondez à une question comportementale en utilisant la méthode STAR, vous devez commencer par décrire la situation ou le contexte dans lequel vous avez travaillé. Vous devez ensuite expliquer la tâche à laquelle vous avez été confronté et comment vous l’avez abordée. Ensuite, vous devez expliquer les actions que vous avez prises pour résoudre le problème. Enfin, vous devez expliquer les résultats obtenus grâce à votre travail. Il est important de se rappeler que les résultats doivent être quantifiables et mesurables.

Par exemple, si un recruteur vous demande comment vous avez contribué à améliorer la base de données d’une entreprise, vous pouvez utiliser la méthode STAR pour répondre à cette question. Vous pouvez commencer par expliquer la situation : «J’ai été embauché par une entreprise pour améliorer sa base de données.» Vous pouvez ensuite expliquer la tâche : «Ma tâche consistait à analyser la base de données existante et à identifier les lacunes.» Ensuite, vous pouvez expliquer les actions que vous avez prises : «J’ai analysé la base de données et j’ai identifié plusieurs lacunes. J’ai ensuite mis en œuvre des modifications pour améliorer la qualité et la performance de la base de données.» Enfin, vous pouvez expliquer les résultats obtenus : «Grâce à mes modifications, la base de données a été améliorée de 10 % en termes de qualité et de performance.»

En conclusion, l’utilisation du format STAR est un excellent moyen pour les candidats de structurer leurs réponses aux questions comportementales lors des entretiens. Il permet aux candidats de communiquer clairement leurs réalisations et leurs

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10 facteurs de qualité logiciel à toujours garder en mémoire

10 facteurs de qualité logiciel à toujours garder en mémoire

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Les 10 facteurs de qualité logiciel sont essentiels pour garantir le bon fonctionnement et l’efficacité d’un logiciel. Apprenons à les garder en mémoire !

Flexibilité et extensibilité

Readability is the ability of software to be understood by humans. It can be supported by proper indentation, meaningful variable names, and comments. A good readability can help developers to understand the code and make modifications easily.

Flexibilité et extensibilité

La flexibilité est la capacité d’un logiciel à ajouter/modifier/supprimer des fonctionnalités sans endommager le système actuel. L’extensibilité est la capacité d’un logiciel à ajouter des fonctionnalités sans endommager le système, elle peut donc être considérée comme un sous-ensemble de la flexibilité. Ces changements de fonctionnalités peuvent survenir en fonction des exigences changeantes ou en cas d’obligation si le processus de développement est l’un des méthodes itératives. Le changement est inévitable dans le développement logiciel et c’est donc l’une des propriétés les plus importantes d’un logiciel de qualité.

Maintenabilité et lisibilité

La maintenabilité est un peu similaire à la flexibilité, mais elle se concentre sur les modifications concernant les corrections d’erreur et les modifications mineures des fonctions, pas les extensibilités fonctionnelles majeures. Elle peut être soutenue par des définitions d’interface utiles, une documentation et un code auto-documenté et/ou une documentation du code. Plus la documentation est correcte et utile, plus la maintenabilité peut être effectuée.

La lisibilité est la capacité d’un logiciel à être compris par les humains. Elle peut être soutenue par une indentation appropriée, des noms de variables significatifs et des commentaires. Une bonne lisibilité peut aider les développeurs à comprendre le code et à effectuer facilement des modifications.

Base de données

Les bases de données sont essentielles pour le stockage et l’accès aux informations. Elles sont utilisées pour stocker des informations structurées et fournir un moyen de rechercher, modifier et supprimer ces informations. Les bases de données sont également utilisées pour maintenir l’intégrité des données, ce qui signifie qu’elles sont conçues pour empêcher les erreurs et les incohérences dans les données. Les bases de données offrent également une flexibilité et une extensibilité qui permettent aux développeurs de créer des applications qui peuvent s’adapter aux changements de données.

Les bases de données offrent également une maintenabilité et une lisibilité qui permettent aux développeurs de comprendre facilement le code et de le modifier facilement. Les bases de données sont conçues pour être faciles à utiliser et à comprendre, ce qui permet aux développeurs de créer des applications plus rapidement. Les bases de données sont également conçues pour être sûres et fiables, ce qui permet aux développeurs de créer des applications robustes qui peuvent résister aux erreurs et aux attaques.

Les bases de données sont essentiell

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L'importance des testeurs qualité dans une équipe de développement logiciel

L’importance des testeurs qualité dans une équipe de développement logiciel

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Les testeurs qualité sont indispensables pour assurer la qualité et la fiabilité des logiciels développés. Ils jouent un rôle crucial dans l’équipe de développement.

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Lancement en canari: Stratégie pour déploiements logiciels sans heurts.

Lancement en canari: Stratégie pour déploiements logiciels sans heurts.

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Le lancement en canari est une stratégie efficace pour déployer des logiciels sans heurts et avec succès. Découvrez comment cette méthode peut vous aider à améliorer vos processus de déploiement !

## Les versions canaries : bénéfices et meilleures pratiques

Les développements logiciels sont souvent accompagnés de mises à jour ou de nouvelles fonctionnalités. Cependant, cela présente des risques et des incertitudes, ce qui en fait une tâche intimidante. Les organisations cherchent à éviter les perturbations de l’expérience utilisateur et du système causées par les nouvelles versions. C’est là que les versions canaries deviennent importantes. Les versions canaries offrent une méthode contrôlée et progressive pour déployer des mises à jour logicielles, réduisant ainsi les risques et obtenant des commentaires cruciaux avant le déploiement à grande échelle.

Dans cet article, nous allons explorer le concept des versions canaries, leurs avantages et les meilleures pratiques pour les mettre en œuvre.

Les versions canaries sont une méthode de déploiement qui consiste à déployer une version d’un logiciel à un petit groupe d’utilisateurs avant de le déployer à l’ensemble de la base d’utilisateurs. Ce groupe est appelé «groupe canary» et est composé d’utilisateurs qui sont prêts à tester le logiciel et à fournir des commentaires sur sa qualité et son fonctionnement. Les versions canaries peuvent être déployées sur un serveur ou un réseau distinct afin de ne pas affecter le système principal. Une fois que le logiciel a été testé et que les commentaires ont été collectés, il peut être déployé à l’ensemble de la base d’utilisateurs.

Les versions canaries offrent plusieurs avantages. Tout d’abord, elles permettent aux organisations de tester leurs logiciels avant leur déploiement à grande échelle. Cela permet aux organisations de trouver et de corriger les bugs avant qu’ils ne se propagent à l’ensemble de la base d’utilisateurs. De plus, les versions canaries permettent aux organisations de collecter des commentaires sur la qualité et le fonctionnement du logiciel avant son déploiement à grande échelle. Les commentaires peuvent être utilisés pour améliorer le logiciel avant qu’il ne soit déployé à l’ensemble de la base d’utilisateurs.

Les versions canaries peuvent être mises en œuvre en utilisant une base de données pour stocker les informations relatives aux versions canaries. Les informations peuvent inclure la version du logiciel, le groupe d’utilisateurs cible, la date de déploiement et les commentaires des utilisateurs. Une fois que toutes les informations sont stockées dans la base de données, elles peuvent être consultées par les responsables du projet pour prendre des décisions sur le déploiement du logiciel. De plus, la base de données peut être utilisée pour suivre les performances du logiciel après son déploiement à grande échelle.

En conclusion, les versions canaries sont une méthode utile pour tester et déployer des logiciels. Elles offrent aux organisations un moyen de tester leurs logiciels avant leur déploiement à grande échelle et de collecter des commentaires sur la qualité et le fonctionnement du logiciel avant son déploiement à grande échelle. Les versions canaries peuvent être mises en œuvre en utilisant une base de données pour stocker les informations relatives aux versions canaries et pour suivre les performances du logiciel après son déploiement à grande échelle.

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