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Démystifier le Compare-and-Swap (CAS) de Java

Le Compare-and-Swap (CAS) de Java est une fonctionnalité puissante et complexe. Dans cet article, nous allons démystifier ce concept et expliquer comment le CAS peut être utilisé efficacement.

Comprendre les bases du CAS

Dans le domaine de la programmation concurrente, la recherche d’une sécurité des threads sans recourir aux verrous traditionnels a entraîné l’adoption généralisée d’algorithmes non bloquants. Un élément essentiel pour permettre ces approches non bloquantes est l’opération Compare-and-Swap (CAS). Cet article approfondi vise à démystifier le fonctionnement interne du mécanisme CAS de Java, à éclairer ses subtilités d’implémentation et à l’évaluer à travers des exemples pratiques.

Comprendre les bases du CAS

Au cœur de la question, CAS est une opération atomique cruciale qui permet la modification d’une variable partagée d’une manière sûre pour les threads. L’opération implique trois paramètres : une emplacement mémoire (adresse), une valeur attendue et une nouvelle valeur. Le processus est le suivant :

  • Le système lit la valeur actuelle à l’adresse spécifiée.
  • Le système compare la valeur lue avec la valeur attendue.
  • Si les deux valeurs correspondent, le système écrit la nouvelle valeur à l’adresse spécifiée.
  • Si les deux valeurs ne correspondent pas, le système ne fait rien.

CAS est une opération atomique, ce qui signifie que lorsqu’elle est en cours d’exécution, aucun autre thread ne peut interagir avec la mémoire partagée. Cela garantit que les données sont toujours cohérentes et que les threads peuvent travailler en parallèle sans provoquer de conflits.

Implémentation de CAS dans Java

La mise en œuvre de CAS dans Java se fait à l’aide de l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt(). Cette instruction prend en charge les types primitifs int, long et Object. Elle est implémentée en utilisant des instructions CPU natives qui sont spécifiques à chaque plate-forme et qui peuvent être plus rapides que les solutions logicielles. Cependant, cela limite également sa portabilité.

Pour tester l’efficacité de l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt(), nous avons créé un programme de test qui effectue un grand nombre d’opérations CAS sur un tableau partagé par plusieurs threads. Nous avons constaté que le temps d’exécution était très court et que le programme se terminait sans erreur, ce qui indique que l’instruction Unsafe.compareAndSwapInt() fonctionne correctement.

Conclusion

L’opération Compare-and-Swap (CAS) est un outil puissant pour la programmation concurrente et son implémentation dans Java est très efficace. Cependant, il est important de noter que CAS n’est pas une solution miracle et qu’il peut être sujet à des erreurs si mal utilisé. Il est donc important de bien comprendre son fonctionnement et de le tester correctement avant de l’utiliser dans un projet.

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Déploiement WordPress: Docker, Nginx, Apache et SSL

Déployer WordPress avec Docker, Nginx, Apache et SSL peut être une tâche complexe. Mais avec les bons outils et la bonne connaissance, vous pouvez le faire facilement!

## Facilitez le déploiement de votre site Web WordPress avec notre guide facile à suivre. Utilisez Docker Compose, Nginx, Apache et SSL pour un processus d’installation sans heurts. Nous créerons également des volumes afin que les modifications ou mises à jour soient préservées lorsque le conteneur redémarre.

Data is the lifeblood of any website, and it’s important to ensure that your WordPress site is properly backed up. With this guide, you can easily set up a backup system that will keep your data safe and secure.

Avec notre guide facile à suivre, simplifiez le déploiement de votre site Web WordPress. Utilisez Docker Compose, Nginx, Apache et SSL pour un processus d’installation transparent.

Nous allons également créer des volumes afin que les modifications ou mises à jour soient préservées lorsque le conteneur redémarre.

Les données sont le sang de la vie de tout site Web et il est important de s’assurer que votre site WordPress est correctement sauvegardé. Avec ce guide, vous pouvez facilement configurer un système de sauvegarde qui protégera vos données en toute sécurité. Une bonne sauvegarde est la clé pour assurer la sécurité et la disponibilité des données. C’est pourquoi il est important de planifier et de mettre en œuvre un système de sauvegarde efficace.

Une fois que vous avez mis en place votre système de sauvegarde, vous pouvez commencer à sauvegarder régulièrement vos données. Il existe différentes méthodes pour sauvegarder vos données, notamment la sauvegarde manuelle, la sauvegarde automatique et la sauvegarde sur le cloud. La sauvegarde manuelle est le moyen le plus simple et le plus rapide de sauvegarder vos données. Cependant, elle nécessite une attention constante et peut être fastidieuse. La sauvegarde automatique est plus pratique car elle peut être programmée pour se produire à des moments prédéfinis. La sauvegarde sur le cloud est également une option pratique car elle permet de stocker vos données sur un serveur distant, ce qui signifie qu’elles seront toujours disponibles et sûres.

Une fois que vous avez mis en place votre système de sauvegarde, vous pouvez commencer à sauvegarder régulièrement vos données. Il est important de planifier des sauvegardes régulières afin de s’assurer que les données sont toujours à jour et que les fichiers ne sont pas corrompus. Vous pouvez également configurer des alertes pour vous avertir lorsque des sauvegardes sont effectuées ou lorsque des problèmes surviennent. Enfin, assurez-vous que vous stockez vos données dans un endroit sûr et que vous les protégez contre les virus et autres logiciels malveillants.

En suivant ce guide, vous serez en mesure de simplifier le déploiement de votre site Web WordPress et de mettre en place un système de sauvegarde efficace pour protéger vos données. Vous pouvez également configurer des alertes pour vous avertir lorsque des sauvegardes sont effectuées ou lorsque des problèmes surviennent. Enfin, assurez-vous que vous stockez vos données dans un endroit sûr et que vous les protégez contre les virus et autres logiciels malveillants.

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Alternatives à GitHub pour les projets d'apprentissage machine.

GitHub est un outil très populaire pour le développement de projets, mais il existe d’autres alternatives pour les projets d’apprentissage machine. Découvrez-les ici!

Alternatives populaires à GitHub pour les projets d’apprentissage automatique

2. GitLab (gitlab.com)

GitLab is an all-in-one platform that offers a wide range of features, including code review, issue tracking, and project management. It is an ideal choice for those who are looking for a comprehensive solution for their machine learning projects. It also provides an integrated CI/CD pipeline to automate the process of building, testing, and deploying ML models. Moreover, it offers a robust security system to ensure that your data remains safe and secure.

3. Bitbucket (bitbucket.org)

Bitbucket is another popular platform for managing machine learning projects. It is a great choice for teams that are looking for a powerful yet simple solution to manage their projects. It provides a comprehensive set of features, including code review, issue tracking, and project management. Additionally, it offers an integrated CI/CD pipeline to automate the process of building, testing, and deploying ML models.

Dans le monde technologique en constante évolution, la recherche continue de plateformes efficaces pour rationaliser les projets d’apprentissage automatique est toujours persistante. Il est indéniable que GitHub a ouvert un chemin facile pour les développeurs du monde entier. Cependant, nous comprenons la nécessité de la diversité et de l’innovation dans ce domaine. C’est pourquoi nous vous présentons les meilleures alternatives à GitHub qui peuvent révolutionner votre approche des projets d’apprentissage automatique. Plongeons-nous dans certaines de ces plateformes qui offrent des fonctionnalités et des fonctionnalités robustes qui peuvent facilement donner à GitHub un combat.

Alternatives populaires à GitHub pour les projets d’apprentissage automatique

1. DVC (dvc.org)

Le contrôle de version des données (DVC) est un puissant outil permettant une gestion et une collaboration rationalisées des projets. Fondamentalement, il simplifie la gestion des données en s’intégrant étroitement à Git, ce qui permet de suivre les modifications des données et des modèles de manière méticuleuse, similaire à la façon dont Git suit les variations du code. Cela favorise une approche plus organisée pour gérer de grands jeux de données et apporte un plus grand degré de reproductibilité, car les membres d’équipe peuvent facilement revenir aux versions précédentes si nécessaire.

2. GitLab (gitlab.com

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Tester la sécurité des objets connectés

Tester la sécurité des objets connectés est essentiel pour protéger nos données et notre vie privée. Découvrez comment vous assurer que vos appareils sont en sécurité.

## La sécurité de l’Internet des objets (IoT) est essentielle

L’Internet des objets (IoT) a révolutionné nos vies et apporté de nombreux avantages, mais il présente une grande surface d’attaque et n’est pas sûr tant qu’il n’est pas sécurisé. Les appareils IoT sont une cible facile pour les cybercriminels et les pirates informatiques s’ils ne sont pas correctement sécurisés. Vous pouvez avoir de graves problèmes avec des données financières et confidentielles qui sont invitées, volées ou cryptées.

Il est difficile de repérer et de discuter des risques pour les organisations, sans parler de la construction d’une méthodologie globale pour y faire face, sans connaissances pratiques de ce qu’est la sécurité IoT et sans la tester. La prise de conscience des menaces de sécurité et la façon d’y échapper est la première étape, car les solutions IoT nécessitent beaucoup plus de tests qu’auparavant. La sécurité intégrée est souvent absente lorsqu’il s’agit d’introduire de nouvelles fonctionnalités et produits sur le marché.

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je sais que le test est une partie essentielle du processus de développement de produits IoT. Les tests peuvent être effectués à chaque étape du cycle de développement, depuis le développement jusqu’à la mise en production. Les tests peuvent être effectués manuellement ou automatiquement, selon les besoins spécifiques et les contraintes budgétaires. Les tests peuvent inclure des tests fonctionnels, des tests de performance, des tests de sécurité et des tests de conformité. Les tests peuvent être effectués sur des appareils physiques ou virtuels, en fonction des exigences et des contraintes. Les tests peuvent également être effectués à l’aide d’outils spécialisés tels que des outils de test d’intrusion, des outils de test d’authentification et des outils de test de sécurité.

Les tests peuvent aider à identifier les vulnérabilités et à déterminer si les produits IoT sont conformes aux normes de sécurité et aux exigences réglementaires. Les tests peuvent également aider à améliorer l’efficacité et la fiabilité des produits IoT et à réduire les risques liés à la sécurité. Les tests peuvent également aider à améliorer la qualité du produit et à réduire le temps et les coûts de développement. Les tests peuvent également aider à améliorer l’expérience utilisateur et à assurer un meilleur niveau de sécurité pour les utilisateurs finaux.

En conclusion, le test est essentiel pour assurer la sécurité des produits IoT. Les tests peuvent être effectués à chaque étape du cycle de développement et peuvent aider à identifier les vulnérabilités, à améliorer l’efficacité et la fiabilité des produits IoT, à réduire les risques liés à la sécurité et à améliorer l’expérience utilisateur.

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In recent years, the topic of AI democratization has gained a lot of attention. But what does it really mean, and why is it important? And most importantly, how can we make sure that the democratization of AI is safe and responsible? In this article, we’ll explore the concept of AI democratization, how it has evolved, and why it’s crucial to closely monitor and manage its use to ensure that it is safe and responsible.

What AI Democratization Used to Be

In the past, AI democratization was primarily associated with « Auto ML » companies and tools. These promised to allow anyone, regardless of their technical knowledge, to build their own AI models. While this may have seemed like a democratization of AI, the reality was that these tools often resulted in mediocre results at best. Most companies realized that to truly derive value from AI, they needed teams of knowledgeable professionals who understood how to build and optimize models.

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Agile, which started off as a better and more practical method of software development proposed by a group of developers, is now transforming the way in which organizations are run. Agile is now adopted by banks, manufacturers, research & development centers, hospitals, and even airports for execution. 

When the scale and reach of Agile increased, newer frameworks such as Scaled Agile Framework (SAFe), Large Scale Scrum, Nexus, and so on gained popularity. Enterprise agility and business agility is radically changing the way in which organizations are structured. 

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Rightsizing resource requests is an increasing challenge for teams using Kubernetes—and especially critical as they scale their environments. Overprovisioning CPU and memory lead to costly overspending, but underprovisioning risks CPU throttling and out-of-memory errors if requested resources aren’t sufficient. Dev and engineering teams that don’t thoroughly understand the live performance profile of their containers will usually play it safe and request vastly more CPU and memory resources than required, often with significant budget waste.

The open source Kubecost tool (https://github.com/kubecost) has had a Request Sizing dashboard to help Kubernetes users bring more cost efficiency to their resource requests. One of the tool’s most popular optimization features, the dashboard identifies over-requested resources, offers recommendations for appropriate per-container resource requests, and estimates the cost-savings impact of implementing those recommendations. The dashboard utilizes actual usage data from live containers to provide accurate recommendations. However, leveraging the dashboard has included some hurdles, requiring users to manually update YAML requests to align resource requests with Kubecost recommendations or introduce integrations using a CD tool. 

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Companies in virtually all industries use the information to some extent. Often, most of an organization’s operations revolve around collecting and analyzing it. Of course, most people in modern society know and accept that, but they assert that businesses must do whatever’s necessary to keep data safe. 

Recent data privacy report statistics show a high demand for people who have the training to keep information secure. As a result, they often have multiple offers to the field, even though statistics about the U.S. job market indicate the per-month growth may be becoming less robust.

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