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

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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DevSecOps moderne: intégration sécurisée des processus

de développement et d’exploitation.

La DevSecOps moderne offre une intégration sécurisée des processus de développement et d’exploitation pour un flux de travail plus fluide et plus sûr.

Rapport de tendances sur la sécurité des entreprises DZone 2023

L’architecture DevSecOps est un moyen de résoudre les problèmes liés aux méthodologies traditionnelles de développement logiciel, en particulier la séparation entre les équipes de développement et de sécurité. Cette séparation entraîne souvent la découverte de vulnérabilités de sécurité tard dans le cycle de développement, ce qui entraîne des retards et des réaménagements coûteux. DevSecOps vise à briser ces silos en intégrant des pratiques de sécurité dans l’ensemble du cycle de développement logiciel (SDLC), de la planification et du codage à la mise en œuvre et à la surveillance.

DevSecOps est une approche holistique qui permet aux équipes de développement et de sécurité de travailler ensemble pour intégrer la sécurité dans le développement logiciel. Les principes fondamentaux de DevSecOps sont l’automatisation, la collaboration et la responsabilisation. L’automatisation permet aux équipes de développement et de sécurité de créer des processus et des outils qui intègrent la sécurité dans le processus de développement. La collaboration permet aux équipes de travailler ensemble pour résoudre les problèmes et partager les connaissances. La responsabilisation permet aux membres des équipes de développement et de sécurité d’être responsables des résultats. Enfin, l’utilisation d’une architecture DevSecOps permet aux organisations de réduire leurs risques en matière de sécurité et d’améliorer leurs processus de développement logiciel.

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Gestion d'infra. en code : l'évolution du cloud

computing

Le cloud computing évolue rapidement et la gestion d’infrastructure en code est devenue un outil essentiel pour tirer le meilleur parti des avantages offerts par le cloud. Découvrez comment!

Les entreprises dépendent de plus en plus des services basés sur le cloud pour améliorer l’efficacité, augmenter la scalabilité et rationaliser les opérations dans l’ère numérique en plein développement. La nécessité d’une gestion efficace des ressources s’est multipliée à mesure que le cloud est devenu une partie essentielle des infrastructures informatiques contemporaines. Présentons Infrastructure as Code (IaC), une méthode révolutionnaire pour gérer l’infrastructure qui changera fondamentalement la façon dont nous déployons et gérons les ressources cloud. L’Infrastructure as Code est devenue un pilier de la gestion contemporaine des infrastructures cloud, permettant aux entreprises d’augmenter l’automatisation, l’efficacité et la scalabilité tout en réduisant les risques et la complexité opérationnels liés aux configurations manuelles.

Comment fonctionne l’Infrastructure as Code?

L’Infrastructure as Code (IaC) est une méthode de gestion de l’infrastructure qui permet aux développeurs et aux administrateurs système de gérer et de provisionner des ressources cloud à l’aide des mêmes techniques d’ingénierie logicielle qu’ils utiliseraient pour gérer et provisionner toute autre application logicielle. IaC permet aux équipes de définir et de gérer ces ressources à l’aide de code déclaratif ou impératif, qui peut ensuite être contrôlé par version, testé et déployé automatiquement. Cela élimine la nécessité pour les équipes de configurer manuellement des serveurs, des réseaux, des bases de données et d’autres composants d’infrastructure.

Quels sont les avantages de l’Infrastructure as Code?

L’utilisation du code permet aux entreprises d’accroître leur efficacité, leur scalabilité et leur productivité. Les ressources peuvent être gérées plus efficacement et plus rapidement, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts opérationnels et d’accroître leur productivité. Les processus automatisés permettent aux équipes de déployer rapidement des applications et des services, ce qui permet aux entreprises d’accroître leur agilité et leur capacité à répondre rapidement aux changements du marché. Enfin, l’utilisation du code permet aux équipes de surveiller et de gérer plus facilement l’infrastructure, ce qui permet aux entreprises de réduire les risques opérationnels et la complexité liés aux configurations manuelles.

En résumé, l’Infrastructure as Code est une méthode innovante pour gérer l’infrastructure qui a le potentiel de transformer radicalement la façon dont nous déployons et gérons les ressources cloud. En utilisant le code, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité, leur scalabilité et leur productivité tout en réduisant les risques opérationnels et la complexité liés aux configurations manuelles. L’IaC est donc un élément essentiel de la gestion moderne de l’infrastructure cloud.

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

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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Diriger le logiciel dans une ère dynamique.

Diriger le logiciel dans une ère dynamique nécessite une compréhension approfondie des technologies actuelles et des tendances à venir. Nous devons nous adapter et trouver des solutions innovantes pour réussir.

Dans le domaine des poursuites professionnelles, il existe une idée fausse commune selon laquelle gérer le développement logiciel est similaire à faire du vélo – une compétence statique qui, une fois acquise, peut être pédalée en avant avec des ajustements minimes. Cependant, dans le paysage en constante évolution de la technologie, une telle comparaison n’est pas seulement trop simpliste, mais peut entraîner de profondes erreurs de jugement en matière de leadership. Contrairement à la prévisibilité inébranlable d’une balade à vélo, le développement logiciel est un processus dynamique et en constante évolution qui défie la nature statique des analogies traditionnelles.

Le développement logiciel est un domaine qui évolue rapidement et qui ne peut pas être comparé à la conduite d’un vélo. Alors que nous célébrons le premier anniversaire de nos projets logiciels, il est important de comprendre que la gestion des projets logiciels est beaucoup plus complexe que de simplement conduire un vélo sur une route familière. Cette méconnaissance provient souvent de dirigeants qui, une fois maîtrisés le codage ou la gestion de projet, se retrouvent piégés dans un état d’esprit qui sous-estime la fluidité du processus de développement logiciel.

Pour comprendre pourquoi le développement logiciel est fondamentalement différent de la conduite d’un vélo, nous devons examiner les différents aspects du processus. Tout d’abord, le développement logiciel est un processus itératif qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Chaque étape du processus doit être testée et validée avant que le projet ne puisse passer à l’étape suivante. En outre, le développement logiciel implique souvent des changements et des ajustements en cours de route, ce qui nécessite une flexibilité et une réactivité constantes de la part des gestionnaires. Enfin, le développement logiciel peut être influencé par des facteurs externes tels que les tendances technologiques et les pratiques commerciales, ce qui signifie que les gestionnaires doivent être conscients des changements et s’adapter rapidement.

En conclusion, le développement logiciel est un processus dynamique qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Il est essentiel que les gestionnaires comprennent que le développement logiciel est très différent de la conduite d’un vélo et qu’il nécessite une flexibilité et une réactivité constantes pour s’adapter aux changements en cours de route. Les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque étape du processus est validée avant de passer à l’étape suivante et pour s’adapter aux tendances technologiques et aux pratiques commerciales.

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

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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Libérez vos ingénieurs logiciels avec Unblocked.

Libérez vos ingénieurs logiciels des contraintes du travail en équipe grâce à Unblocked. Une plateforme qui facilite la collaboration et l’innovation.

## Développeurs passent des semaines ou même des mois à embarquer dans une nouvelle entreprise. Se mettre à niveau dans une nouvelle base de code prend du temps. Pendant ce temps, le développeur aura de nombreuses questions (comme il se doit)! Cependant, ces questions interrompent les autres membres de l’équipe qui doivent arrêter ce qu’ils font pour fournir des réponses.

La plupart des organisations d’ingénierie font face au dilemme de s’assurer que le nouveau développeur obtient le soutien dont il a besoin sans ralentir trop le reste de l’équipe.

Software like Stack Overflow for Teams can help. Stack Overflow for Teams is a private, secure platform for teams to ask questions, share knowledge, and find answers. It’s a great way to ensure new developers have the support they need without disrupting the rest of the team.

Les développeurs passent des semaines, voire des mois, à s’intégrer à une nouvelle entreprise. Il faut du temps pour se familiariser avec un nouveau code source. Pendant ce temps, le développeur aura beaucoup de questions (et c’est normal !). Cependant, ces questions interrompent les autres membres de l’équipe qui doivent alors arrêter ce qu’ils font pour fournir des réponses.

La plupart des organisations d’ingénierie font face au dilemme de s’assurer que le nouveau développeur obtienne le soutien dont il a besoin sans trop ralentir le reste de l’équipe.

Des logiciels tels que Stack Overflow for Teams peuvent aider. Stack Overflow for Teams est une plate-forme privée et sécurisée pour les équipes afin de poser des questions, partager des connaissances et trouver des réponses. C’est un excellent moyen de s’assurer que les nouveaux développeurs disposent du soutien dont ils ont besoin sans perturber le reste de l’équipe.

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Déployer GitLab sur AWS EC2 avec Walrus

Déployer GitLab sur AWS EC2 avec Walrus est une tâche complexe, mais pas impossible. Découvrez comment le faire dans ce tutoriel !

  • An AWS Account with access to EC2 and VPC.

  • A Walrus Account.

  • H2 : Walrus, plateforme open-source de gestion d’applications, équipe votre équipe avec des modèles conçus pour optimiser les meilleures pratiques. Dans cet article, nous vous guiderons à travers le processus de création d’un modèle AWS GitLab et déploiement d’un serveur GitLab sur une instance EC2 AWS.

  • An AWS account with permissions to create and manage EC2 instances.

  • A Walrus account with access to the Walrus CLI.

  • Creating the Template

    The first step is to create a template for your GitLab server. This template will define the configuration of the server, such as the instance type, the operating system, and the software packages that will be installed. You can use the Walrus CLI to create a template from scratch, or you can use one of the pre-built templates provided by Walrus.

    Une plateforme de gestion d’applications open source appelée Walrus équipe votre équipe de modèles conçus pour optimiser les meilleures pratiques. Dans cet article, nous vous guiderons à travers le processus de création d’un modèle AWS GitLab et de déploiement d’un serveur GitLab sur une instance EC2 AWS.

    Prérequis

    1. Un dépôt GitHub ou GitLab pour stocker le modèle.

    2. Un compte AWS avec les autorisations nécessaires pour créer et gérer des instances EC2.

    3. Un compte Walrus avec accès à la ligne de commande Walrus.

    Créer le modèle

    La première étape consiste à créer un modèle pour votre serveur GitLab. Ce modèle définira la configuration du serveur, telles que le type d’instance, le système d’exploitation et les logiciels qui seront installés. Vous pouvez utiliser la ligne de commande Walrus pour créer un modèle à partir de zéro ou utiliser l’un des modèles préconstruits fournis par Walrus.

    Une fois que vous avez créé le modèle, vous pouvez le stocker dans votre dépôt GitHub ou GitLab. Vous pouvez ensuite utiliser le logiciel Walrus pour déployer le modèle sur votre instance EC2. Le logiciel Walrus vous permet de définir des paramètres tels que la taille de l’instance, le système d’exploitation et les packages logiciels à installer. Une fois que vous avez configuré tous les paramètres, vous pouvez cliquer sur le bouton « Déployer » pour déployer le modèle sur votre instance EC2.

    Une fois le déploiement terminé, vous pouvez accéder à votre serveur GitLab en utilisant l’adresse IP publique de votre instance EC2. Vous pouvez également utiliser le logiciel Walrus pour surveiller l’état de votre serveur GitLab et mettre à jour le modèle si nécessaire. Vous pouvez également utiliser le logiciel Walrus pour sauvegarder et restaurer votre serveur GitLab en cas de problème.

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

    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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    Les piliers de la sécurité des API

    La sécurité des API est un sujet important. Pour assurer une sécurité optimale, il est important de comprendre les piliers qui la sous-tendent.

    Les API sont rapidement devenues un élément fondamental de la programmation moderne. Elles alimentent une vaste gamme d’avancées et d’innovations technologiques dans tous les secteurs. Les API sont essentielles au développement d’applications, à l’Internet des objets (IoT), au commerce électronique, aux services financiers numériques, au développement de logiciels et bien plus encore. Sans API, l’Internet tel que nous le connaissons n’existerait pas.

    The architecture of an API is based on the concept of client-server. The client is the application that makes the request, and the server is the application that responds to the request. The client sends a request to the server, which then processes the request and returns a response. The response is usually in the form of data, such as a web page or an image. APIs are typically designed to be lightweight and efficient, so they can be used in a wide variety of applications.

    Les API sont devenues rapidement un élément fondamental de la modernisation du développement logiciel. Elles alimentent une vaste gamme d’avancées technologiques et d’innovations dans tous les secteurs. Les API sont essentielles au développement d’applications, à l’Internet des Objets (IoT), au commerce électronique, aux services financiers numériques, au développement de logiciels et à bien plus encore. Sans API, l’Internet tel que nous le connaissons n’existerait pas.

    Les API, ou interfaces de programmation d’application, sont des règles et des protocoles qui permettent à différentes applications logicielles de communiquer et d’interagir entre elles. Ils définissent les méthodes et les structures de données que les développeurs peuvent utiliser pour accéder à des fonctionnalités ou à des données spécifiques à partir d’un service ou d’une plateforme. Les API permettent aux développeurs de créer des applications qui peuvent tirer parti des fonctionnalités d’autres systèmes logiciels sans avoir à comprendre le fonctionnement interne de ces systèmes.

    L’architecture d’une API est basée sur le concept de client-serveur. Le client est l’application qui fait la demande et le serveur est l’application qui répond à la demande. Le client envoie une demande au serveur, qui traite alors la demande et renvoie une réponse. La réponse est généralement sous forme de données, telles qu’une page Web ou une image. Les API sont généralement conçues pour être légères et efficaces, de sorte qu’elles puissent être utilisées dans une large gamme d’applications.

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