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L'Art du Débogage : Améliorer la Qualité Logicielle par des Commits Git Efficaces

L’Art du Débogage : Améliorer la Qualité Logicielle par des Commits Git Efficaces

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L’art du débogage est une pratique essentielle pour améliorer la qualité logicielle. Apprenez à utiliser des commits Git efficaces pour vous aider à résoudre les problèmes rapidement et efficacement.

## Dans ce post, je plongerai dans les dernières tendances en matière de corrections de bogues pour améliorer la qualité du logiciel. Nous avons analysé plus d’un million de commits git pour obtenir des informations sur la façon dont les développeurs collaborent, résolvent les bogues et améliorent leur code.

Data is the new oil, and it is no surprise that it has become a valuable asset for software development.  In this post, je vais plonger dans les dernières tendances en matière de corrections de bogues pour améliorer la qualité du logiciel. Nous avons analysé plus d’un million de commits Git pour obtenir des informations sur la façon dont les développeurs collaborent, résolvent les bogues et améliorent leur code. Nous avons également déchiffré les sentiments de leurs messages, ce qui a ajouté une autre couche à notre compréhension. Dans les sections à venir, je plongerai profondément dans ces fascinantes découvertes.

Les données sont le nouveau pétrole et il n’est pas surprenant qu’elles soient devenues un actif précieux pour le développement logiciel. Pour mieux comprendre les tendances actuelles en matière de corrections de bogues, nous avons analysé plus d’un million de commits Git. Nous avons examiné les messages associés à chaque commit pour comprendre comment les développeurs collaborent et résolvent les bogues. Nous avons également analysé les sentiments des messages pour mieux comprendre leurs motivations et leurs pratiques. Les données recueillies nous ont permis de mieux comprendre comment les développeurs travaillent et comment ils améliorent leur code.

Enfin, nous avons analysé les données pour identifier des tendances et des motifs récurrents dans la façon dont les développeurs résolvent les bogues. Nous avons constaté que la plupart des bogues sont résolus par des modifications mineures du code, mais que certains bogues nécessitent des modifications plus importantes. Nous avons également constaté que certains développeurs sont plus susceptibles de résoudre des bogues complexes que d’autres. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du logiciel et faciliter le travail des développeurs.

En conclusion, nous avons analysé plus d’un million de commits Git pour mieux comprendre les tendances en matière de corrections de bogues et améliorer la qualité du logiciel. Nous avons examiné les messages associés à chaque commit pour comprendre comment les développeurs collaborent et résolvent les bogues. Nous avons également analysé les sentiments des messages pour mieux comprendre leurs motivations et leurs pratiques. Enfin, nous avons analysé les données pour identifier des tendances et des motifs récurrents dans la façon dont les développeurs résolvent les bogues. Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du logiciel et faciliter le travail des développeurs.

Dans ce post, je vais explorer les dernières tendances en matière de corrections de bogues pour améliorer la qualité du logiciel. Pour ce faire, nous avons analysé plus d’un million de commits Git afin d’obtenir des informations sur la façon dont les développeurs collaborent, résolvent les bogues et améliorent leur code. Nous avons également déchiffré les sentiments de leurs messages pour ajouter une autre couche à notre compréhension.

Les données sont le nouveau pétrole et il est donc logique qu’elles soient devenues un actif précieux pour

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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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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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Architecture d'observabilité: Exemple de calculs financiers

Architecture d’observabilité: Exemple de calculs financiers

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L’architecture d’observabilité permet de calculer des données financières avec précision et efficacité. Découvrez un exemple de calculs financiers à travers cet article.

Technologies Cloud-Native : Comment les services de paiement sont-ils architecturés ? En 2020, j’ai présenté une série avec des insights issus de mises en œuvre réelles adoptant des technologies open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement. Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter de discuter de tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiements financiers.

La technologie cloud-native a changé la façon dont les services de paiement sont architecturés. En 2020, j’ai présenté une série d’informations issues de mises en œuvre réelles adoptant la technologie open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement.

Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiement financier.

Les données sont le moteur de l’observabilité cloud-native. Les données peuvent être collectées à partir de sources telles que les journaux, les métriques et les traces. Ces données peuvent être utilisées pour comprendre le comportement des applications et des services, identifier les problèmes et prendre des décisions informées. Une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut fournir des outils pour collecter, stocker, analyser et visualiser ces données.

L’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

En conclusion, l’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour collecter, stocker, analyser et visualiser des données afin de surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

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Pratiques de développement pour logiciels de qualité sup.

Pratiques de développement pour logiciels de qualité sup.

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Le développement de logiciels de qualité supérieure nécessite des pratiques rigoureuses et innovantes. Découvrez comment les mettre en œuvre pour obtenir des résultats optimaux.

Les 10 meilleures pratiques pour développer un logiciel de haute qualité

Premièrement, l’une des pratiques les plus importantes pour le développement de logiciels de qualité est de bien documenter le code. Cela signifie que chaque ligne de code doit être accompagnée d’une explication claire et précise de ce qu’elle fait. Cela permet aux autres développeurs de comprendre facilement le code et d’effectuer des modifications en conséquence. De plus, cela permet aux développeurs de repérer rapidement les erreurs et de les corriger sans perdre du temps.

Deuxièmement, il est important d’effectuer des tests exhaustifs sur le code. Les tests doivent couvrir tous les scénarios possibles et vérifier si le code fonctionne correctement. Les tests doivent également être effectués sur différents systèmes d’exploitation et sur différents navigateurs. Les tests peuvent également être effectués sur des données réelles afin de vérifier si le code fonctionne correctement avec des données réelles.

Enfin, il est important de s’assurer que le logiciel est sûr et conforme aux normes de sécurité. Les développeurs doivent s’assurer que le logiciel est protégé contre les attaques extérieures et que les données des utilisateurs sont protégées. Les développeurs doivent également s’assurer que toutes les données sont stockées et traitées en toute sécurité et que les données ne sont pas compromises. Les développeurs doivent également s’assurer que le logiciel est conforme aux lois et réglementations en vigueur en matière de protection des données.

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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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Liste des meilleures pratiques pour l'écriture de tests

Liste des meilleures pratiques pour l’écriture de tests

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Écrire des tests efficaces est essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité d’un produit. Découvrez ici les meilleures pratiques pour écrire des tests de qualité !

Les meilleures pratiques à suivre lors de l’écriture de tests

Il est important de suivre les meilleures pratiques lors de l’écriture de tests. Ces directives sont générales et s’appliquent à tous les types de tests.

Tout d’abord, il est essentiel que chaque test soit indépendant des autres. Cela permet d’améliorer la fiabilité des tests, de les exécuter en parallèle et de faciliter le débogage. De cette façon, une erreur dans un test ne peut pas affecter l’exécution ou le résultat d’un autre.

Utiliser des outils de test appropriés

Il est important d’utiliser des outils de test appropriés pour le type de test que vous effectuez. Par exemple, si vous effectuez des tests d’intégration, vous devriez utiliser un logiciel de test d’intégration. Les outils de test peuvent fournir des fonctionnalités telles que la surveillance des performances, la surveillance des erreurs et la surveillance des données. Les outils peuvent également fournir des fonctionnalités supplémentaires telles que la génération de rapports et la surveillance des dépendances.

Écrire des tests réutilisables

Il est important d’écrire des tests qui peuvent être réutilisés pour différents scénarios. Les tests réutilisables peuvent être exécutés plus rapidement et avec moins d’effort. Les tests réutilisables peuvent également être facilement mis à jour et modifiés pour répondre aux nouvelles exigences. Il est important de garder à l’esprit que les tests réutilisables doivent être écrits de manière à ce qu’ils puissent être facilement compris et maintenus.

Utiliser un logiciel de gestion des tests

Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour organiser et gérer les tests. Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour créer des plans de tests, exécuter des tests, générer des rapports et surveiller les performances. Un logiciel de gestion des tests peut également être utilisé pour organiser les données et les résultats des tests, ce qui permet aux utilisateurs de mieux comprendre les résultats des tests et d’améliorer le processus de test.

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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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Hunkemöller collabore avec Google Cloud et RISE with SAP® pour offrir une expérience de vente axée sur les données

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Le leader mondial du commerce omnicanal va utiliser RISE with SAP® pour migrer ses systèmes logiciels SAP® vers Google Cloud, réduisant ainsi les coûts et augmentant la productivité.

 

Paris, le 15 juin 2023 – Google Cloud a annoncé hier un nouveau partenariat avec Hunkemöller, leader mondial de la lingerie féminine, pour l’aider à améliorer son expérience client et accélérer sa stratégie de croissance omnicanale. Cet acteur reconnu utilisera la solution RISE with SAP® pour migrer ses données SAP® et son infrastructure informatique vers Google Cloud afin de réaliser une approche plus flexible, évolutive et axée sur les données qui permettra une expérience client fluide via sa marque.

Hunkemöller est l’un des principaux spécialistes européens de la lingerie : 23 pays de distribution, 850 magasins et 15 boutiques en ligne, dont le siège social est aux Pays-Bas. Tous ces canaux travaillent ensemble et de manière transparente pour offrir aux clients la meilleure expérience d’achat. Pour soutenir sa croissance et répondre aux attentes de ses clients en constante évolution, l’entreprise a décidé de migrer d’une infrastructure informatique sur site vers Google Cloud, dans le but d’aider à créer une stratégie axée sur les données et de trouver de nouvelles économies d’échelle au sein des opérations de Hunkemöller dans le monde entier.

En tirant parti des capacités de données et d’analyse de Google Cloud (Looker, BigQuery et Vertex AI), Hunkemöller sera en mesure de segmenter et d’attirer avec précision ses clients conformément aux politiques de données locales. Par exemple, en utilisant les données sur ses membres enregistrés, à la fois à l’intérieur et à l’extérieur de l’environnement logiciel SAP® de Hunkemöller, Hunkemöller peut suggérer la bonne taille aux clients en fonction de leur historique d’achat et de leurs préférences. Cela offrira non seulement une expérience d’achat plus personnalisée, mais permettra également à l’entreprise de réduire le nombre de retours, rationaliser les processus et ainsi offrir une expérience omnicanale améliorée.

Avec RISE with SAP® sur Google Cloud, Hunkemöller prévoit de migrer son environnement logiciel SAP® et d’autres applications vers le cloud, ce qui aidera l’entreprise à réduire ses coûts, à faire évoluer ses activités plus facilement et à mieux innover à l’avenir. Plusieurs espaces de stockage stratégiques sont stockées à différents endroits, mais elles seront consolidées dans le cloud, ce qui facilitera l’accès et l’analyse des données provenant de diverses sources.

“En déplaçant nos données sur site vers le cloud et en tirant parti des technologies Google Cloud, nous pouvons offrir à nos clients la meilleure expérience possible, pilotée par le numérique et facilitée par les données“, a déclaré Gordon Smit, Directeur Informatique monde chez Hunkemöller.  “Les développements se produisent à la vitesse de l’éclair dans le commerce, et nous voulons être un leader du marché en matière d’applications numériques et d’utilisation des données pour une meilleure expérience client et un meilleur fonctionnement de l’entreprise. Nous avons travaillé intensivement avec des experts de Google Cloud et ses partenaires pour réaliser le plan de migration vers le cloud.

« Hunkemöller, comme de nombreuses autres marques, a accès à de grandes quantités de données, qui sont fréquemment stockées dans les systèmes logiciels SAP®. Ces données peuvent être utilisées pour mieux comprendre le comportement des clients et les tendances du marché. Nous sommes ravis de collaborer avec Hunkemöller pour migrer ses systèmes et données vers le cloud, afin d’aider la marque à établir une base axée sur les données pour sa croissance future », a précisé Joris Schoonis, Directeur Général de Google Cloud Benelux.

“Nous sommes fiers de nous associer à Hunkemoller et Google pour accélérer la transformation vers le cloud et jeter ensemble les bases de nouvelles innovations numériques”, a déclaré Bart Doomen, Head of Industries, SAP Netherlands.

 

À propos de Google Cloud
Google Cloud accélère la capacité de chaque organisation à transformer numériquement son activité. Nous fournissons des solutions d’entreprise qui exploitent la technologie de pointe de Google, le tout sur le cloud le plus sécurisé du secteur. Des clients dans plus de 200 pays et territoires se tournent vers Google Cloud en tant que partenaire de confiance pour favoriser la croissance et résoudre leurs problèmes commerciaux les plus critiques.

À propos de Hunkemöller
Hunkemöller est l’une des marques de lingerie leaders et à la croissance la plus rapide d’Europe, avec plus de 850 magasins dans 22 pays. Fondée à Amsterdam en 1886, la société est depuis devenue une marque de lingerie omnicanale européenne. Hunkemöller propose des vêtements de corps parfaitement ajustés, à la mode et de haute qualité (soutiens-gorge, sous-vêtements, vêtements de nuit, maillots de bain et autres catégories, y compris les équipements de fitness). Hunkemöller est un véritable détaillant omnicanal et a intégré la technologie dans tous les aspects de l’entreprise ; d’un profilage client étendu basé sur une large base de membres actifs du programme de fidélité, à un processus de recrutement et de formation digitalisé pour les employés du commerce de détail. Le parcours client est au cœur de la stratégie de Hunkemöller et a abouti à une interaction transparente entre l’environnement physique et numérique grâce à ses initiatives click2brick. Un voyage durable Together Tomorrow a été lancé en 2020, un nom créé pour unir toutes les activités qui prennent soin de la planète et de ses habitants.www.Hunkemöller.com

A propos de SAP en France

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com.

Contact presse SAP : sylvie.lechevin@sap.com / sap@the-arcane.com

Contact presse Google Cloud : Frédéric Boullard – fboullard@google.com

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Source de l’article sur sap.com

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L'avantage des conteneurs

L’avantage des conteneurs

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Les conteneurs offrent une variété d’avantages pour les entreprises, notamment une meilleure efficacité, une plus grande flexibilité et une plus grande sécurité.

Rapport des tendances des conteneurs de DZone 2023 : Edge Computing et Conteneurs

Edge computing est une technologie qui permet aux données d’être traitées et analysées à la périphérie du réseau, plutôt que dans un centre de données centralisé. Cela permet aux utilisateurs de bénéficier d’une plus grande latence et d’une meilleure réactivité, car les données sont traitées plus rapidement et plus près de leur emplacement. De plus, cela permet aux entreprises d’accéder à des données plus précises et à jour, ce qui est essentiel pour prendre des décisions commerciales informées.

Les conteneurs sont une technologie qui permet aux développeurs de créer des applications qui peuvent être facilement déployées et exécutées sur un grand nombre de plates-formes. Les conteneurs offrent une portabilité, une isolation et une sécurité accrues, ce qui en fait un excellent outil pour le déploiement d’applications sur le cloud et l’edge computing. En combinant les avantages des conteneurs et de l’edge computing, les entreprises peuvent déployer des applications plus rapidement et plus efficacement, tout en réduisant les coûts et en améliorant la qualité des données.

Cependant, l’utilisation conjointe de l’edge computing et des conteneurs présente également des défis. Les données doivent être gérées de manière sûre et sécurisée, ce qui peut être difficile à garantir lorsque les données sont stockées sur des appareils distants. De plus, les développeurs doivent s’assurer que les applications qu’ils déploient sur l’edge computing fonctionnent correctement et sont optimisées pour les plates-formes cibles. Enfin, il est important de garantir que les données soient stockées et traitées conformément aux réglementations en vigueur.

Edge computing et conteneurs sont devenus très populaires ces derniers temps, offrant des solutions innovantes à divers défis liés au traitement des données dans notre vie quotidienne. Ces technologies ont maintenant pénétré une large gamme d’appareils, y compris nos voitures, nos téléphones et même nos réfrigérateurs, ouvrant de nouvelles possibilités pour les cas d’utilisation et nous permettant de résoudre plus efficacement les défis liés au traitement des données. Dans cet article, nous explorerons l’intersection entre l’edge computing et les conteneurs, leur importance et les défis associés. Les avantages de l’utilisation conjointe de l’edge computing et des conteneurs sont évidents, mais il est important de comprendre les défis associés à cette technologie pour pouvoir tirer le meilleur parti de cette technologie.

Source de l’article sur DZONE

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