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Explorer Redis pour la gestion des sessions utilisateur sur AWS Elasticache

Explorer Redis pour la gestion des sessions utilisateur sur AWS Elasticache

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Explorer Redis pour la gestion des sessions utilisateur sur AWS Elasticache est une excellente option pour améliorer la sécurité et la performance de votre application.

Gestion des sessions d’utilisateur dans le marché numérique dynamique

Le marché numérique trépidant, les applications web sont comme des villes vibrantes, constamment animées par l’activité des utilisateurs qui viennent et s’en vont. Tout comme les villes utilisent divers systèmes pour garder une trace de leurs habitants et visiteurs, les applications web comptent sur la gestion des sessions utilisateur pour maintenir une expérience fluide pour chaque personne naviguant à travers elles. Mais qu’est-ce exactement que la gestion des sessions utilisateur, et pourquoi est-elle si cruciale pour maintenir la vitalité des applications web ?

La gestion des sessions utilisateur est le mécanisme par lequel une application web reconnaît, suit et interagit avec ses utilisateurs pendant leur visite. Dans la quête de fournir des expériences d’utilisateur exceptionnelles, le rôle d’une gestion des sessions utilisateur efficace ne peut pas être surestimé. Imaginez entrer dans un magasin où le personnel se souvient de votre nom, préférences et de l’article que vous avez regardé en dernier. Ce service personnalisé vous fait sentir apprécié et compris. De manière similaire, lorsqu’une application conserve l’état et les interactions d’un utilisateur, elle permet une expérience plus personnalisée et efficace. De l’instant où un utilisateur se connecte jusqu’au moment où il se déconnecte, sa session – une série d’interactions avec l’application – est maintenue à travers un identifiant unique, généralement stocké dans un cookie ou un jeton de session.

Une bonne gestion des sessions utilisateur peut améliorer considérablement l’expérience utilisateur. Les développeurs peuvent intégrer des fonctionnalités telles que le codage des données pour sécuriser les informations de session et les authentifications multiples pour vérifier l’identité des utilisateurs. Une fois que ces mesures sont en place, les applications peuvent offrir des services personnalisés tels que la pré-remplissage des formulaires et la mise en cache des données pour accélérer le chargement des pages. De plus, les applications peuvent également offrir des fonctionnalités telles que la synchronisation des données entre les appareils et le suivi des activités pour améliorer l’expérience globale.

En fin de compte, la gestion des sessions utilisateur est un élément essentiel pour créer une expérience utilisateur fluide et personnalisée. La mise en œuvre de mesures de sécurité telles que le codage des données et l’authentification multi-facteurs est essentielle pour assurer la sécurité des données et garantir une expérience optimale pour les utilisateurs. En intégrant ces fonctionnalités à votre application web, vous pouvez offrir une expérience plus riche et plus engageante à vos utilisateurs.

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Go et Redis : Mieux Ensemble

Go et Redis : Mieux Ensemble

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Go et Redis sont deux technologies puissantes qui peuvent être utilisées ensemble pour créer des applications robustes et performantes. Découvrez comment tirer le meilleur parti de ces outils !

« Je viens de présenter cette présentation à la Conf42 Golang 2023 et j’ai pensé qu’il serait peut-être une bonne idée de la transformer en un article de blog pour ceux qui ne veulent pas passer 40 minutes à regarder la présentation (cela va, je comprends) ou à regarder simplement les diapositives en essayant d’imaginer ce que je disais.

Alors, voilà! »

Data est un terme qui est devenu très populaire ces dernières années. Il est utilisé dans de nombreux contextes et est souvent associé à des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle et le machine learning. Cependant, la plupart des gens ne comprennent pas vraiment ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée.

C’est pourquoi j’ai présenté une conférence intitulée «Exploiter les données avec Golang» lors de la Conf42 Golang 2023. L’objectif de cette présentation était de fournir une introduction à la donnée et à ses applications possibles avec Golang. J’ai commencé par expliquer ce qu’est la donnée et comment elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes. J’ai ensuite discuté des différents types de données et des outils disponibles pour travailler avec elles.

Enfin, j’ai discuté des avantages et des inconvénients de l’utilisation de Golang pour travailler avec des données. J’ai également expliqué comment Golang peut être utilisé pour créer des applications qui exploitent les données. Enfin, j’ai discuté des meilleures pratiques pour le traitement des données et leur analyse.

Au cours de ma présentation, j’ai essayé de montrer comment les développeurs peuvent tirer parti des données pour créer des applications plus puissantes et plus intelligentes. J’espère que cette présentation aidera les développeurs à comprendre comment exploiter les données avec Golang et à créer des applications plus robustes et plus performantes.

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Salesforce Functions With Heroku Data for Redis

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This article is part two of a three-part series on using Heroku Managed Data products from within a Salesforce Function. In part one, we focused on Salesforce Functions with Heroku Postgres. In part two, we’ll explore Salesforce Functions with Heroku Data for Redis. Finally, in part three, we’ll cover Salesforce Functions and Apache Kafka on Heroku.

Introduction to Core Concepts

What Is a Salesforce Function?

A Salesforce Function is a custom piece of code used to extend your Salesforce apps or processes. The custom code can leverage the language and libraries you choose while being run in the secure environment of your Salesforce instance.

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Using Redis on Cloud? Here Are Ten Things You Should Know

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It’s hard to operate stateful distributed systems at scale and Redis is no exception. Managed databases make life easier by taking on much of the heavy lifting. But you still need a sound architecture and apply best practices both on the server (Redis) as well as the client (application).

This blog covers a range of Redis-related best practices, tips and tricks including cluster scalability, client-side configuration, integration, metrics etc. Although I will be citing Amazon MemoryDB and ElastiCache for Redis from time to time, most (if not all) will be applicable to Redis clusters in general.

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Scaling Databases With EclipseLink And Redis

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Overview

EclipseLink has two types of caches: the shared cache (L2) maintains objects read from database; and the isolated cache (L1) holds objects for various operations during the lifecycle of a transaction. L2 lifecycle is tied to a particular JVM and spans multiple transactions. Cache coordination between different JVMs is off by default. EclipseLink provides a distributed cache coordination feature that you can enable to ensure data in distributed applications remains current. Both L1 and L2 cache store domain objects.

“Redis is an open source (BSD licensed), in-memory data structure store, used as a database, cache, and message broker. Redis provides data structures such as strings, hashes, lists, sets, sorted sets with range queries, bitmaps, hyperloglogs, geospatial indexes, and streams.” — redis.io

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Counting Distinct Users in Real-Time With Redis Using Low Memory

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If you are developing an event-based application that handles many requests from different users, you most likely want to count distinct user action within a sliding window or a specified time range.

One of the quickest ways to count distinct user is to prepare an SQL like SELECT count(distinct user) from ACTION_TABLE. But, this might be expensive if there are millions of records produced in real time.

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Real-Time Email Tracking With Go, Redis, and Lua

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Real-time data provides a goldmine of information.

At Pepipost, we handle around 20k – 50k email events/second. That’s huge! Processing all these events every single second in real-time. We use the magical combination of Redis and PERL to deal with these complex data structures. And it seemed to work just fine, because of the high text processing efficiency, powerful set of regular expressions, fast development, and easy-to-learn functionality.

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