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Test d'automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

Découvrez comment GenAI peut moderniser les mainframes grâce à son test d’automatisation innovant ! Une solution simple et efficace pour rester à la pointe de la technologie.

## La migration du code et des données d’applications principales vers des technologies contemporaines représente une phase pivotale dans l’évolution des systèmes de technologie de l’information, en particulier dans la poursuite d’une efficacité et d’une scalabilité accrues.

Software solutions such as Worksoft’s Mainframe Migration Solution provide the necessary tools to streamline the migration process and ensure the continuity of existing applications. This solution is designed to enable organizations to quickly and accurately migrate mainframe applications to modernized platforms, while simultaneously ensuring that the migrated applications maintain their original functionalities. The solution also provides automated test suite maintenance capabilities, allowing organizations to quickly and easily update their test suites as new changes are introduced. By leveraging this solution, organizations can ensure that their mainframe applications are successfully migrated and remain operational in their new environment.

La migration des codes d’application et des données de la machine principale vers des technologies contemporaines représente une phase pivotante dans l’évolution des systèmes de technologie de l’information, en particulier dans la poursuite d’une plus grande efficacité et d’une plus grande évolutivité. Cette transition, qui implique souvent le passage d’environnements hérités à des solutions sur site ou basées sur le cloud plus flexibles, n’est pas seulement un déplacement technique des ressources; c’est une transformation fondamentale qui nécessite un test rigoureux pour garantir l’équivalence fonctionnelle. L’objectif est de vérifier que ces applications, une fois exécutées sur des systèmes principaux, conservent leur intégrité et leurs normes de performance lorsqu’elles sont transférées vers des plates-formes modernisées.

Ce processus de migration est encore compliqué par la nature dynamique des environnements d’entreprise. Après la migration, les applications subissent souvent de nombreuses modifications motivées par de nouvelles exigences, des stratégies commerciales évolutives ou des changements de normes réglementaires. Chaque modification, qu’il s’agisse d’un ajustement mineur ou d’une refonte majeure, doit être soigneusement testée. Le défi critique consiste à s’assurer que ces nouveaux changements s’intègrent harmonieusement aux fonctionnalités existantes, sans induire de conséquences ou de perturbations involontaires. Cette double exigence de validation des nouvelles fonctionnalités et de sauvegarde des fonctionnalités existantes souligne la complexité du maintien du jeu de tests automatisés après la migration.

Des solutions logicielles telles que la solution de migration Mainframe Worksoft fournissent les outils nécessaires pour simplifier le processus de migration et assurer la continuité des applications existantes. Cette solution est conçue pour permettre aux organisations de migrer rapidement et précisément les applications principales vers des plates-formes modernisées, tout en garantissant que les applications migrées conservent leurs fonctionnalités originales. La solution fournit également des capacités de maintenance automatisée du jeu de tests, permettant aux organisations de mettre à jour rapidement et facilement leurs jeux de tests lorsque de nouveaux changements sont introduits. En exploitant cette solution, les organisations peuvent s’assurer que leurs applications principales sont migrées avec succès et restent opérationnelles dans leur nouvel environnement.

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Stratégies LLM pour les gestionnaires de produits

Les gestionnaires de produits doivent adopter des stratégies de gestion de la vie des produits (LLM) pour garantir le succès à long terme de leurs produits.

Embarquer dans l’excitante aventure de faire passer un produit de l’idée à sa mise sur le marché nécessite une planification et un storytelling minutieux. Les responsables produits jouent un rôle crucial dans la définition et la gestion du succès d’un produit. De l’idée à sa mise sur le marché, les responsables produits doivent naviguer à travers divers défis et prendre des décisions stratégiques. En tant que responsable produit, créer des récits et des stratégies convaincants est essentiel au succès. Alors que le LLM bouleverse le marché, les PM peuvent utiliser les LLM pour construire des stratégies efficaces à chaque étape du cycle de vie du produit afin d’améliorer leur productivité.

L’architecture d’un produit est un voyage passionnant qui commence par une idée et se termine par son lancement sur le marché. Les chefs de produit jouent un rôle crucial dans la définition et la réussite d’un produit. De la conception de l’idée à son lancement sur le marché, les chefs de produit doivent relever de nombreux défis et prendre des décisions stratégiques. En tant que chef de produit, il est essentiel de créer des récits et des stratégies convaincants pour réussir. Avec l’arrivée des modèles d’apprentissage automatique, les chefs de produit peuvent utiliser ces outils pour construire des stratégies efficaces à chaque étape du cycle de vie du produit et améliorer leur productivité.

Cet article vise à identifier le cycle de vie d’une idée à son lancement sur le marché et à montrer comment nous pouvons utiliser l’ingénierie prompte pour interroger un modèle d’apprentissage automatique et augmenter la productivité en tant que chef de produit.

L’architecture d’un produit est un processus complexe qui nécessite une planification et une gestion minutieuses. Les chefs de produit doivent être en mesure de comprendre les différentes phases du cycle de vie du produit et de prendre des décisions stratégiques à chaque étape. La première étape consiste à développer une idée et à la transformer en un produit viable. Une fois que le produit a été conçu, les chefs de produit doivent le tester et le lancer sur le marché. La dernière étape consiste à surveiller les performances du produit et à apporter des modifications si nécessaire.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour améliorer le processus d’architecture du produit. Les chefs de produit peuvent utiliser ces modèles pour analyser les données du marché et prendre des décisions plus éclairées. Les modèles peuvent également être utilisés pour tester le produit avant son lancement et identifier les points forts et les points faibles. Enfin, les modèles peuvent être utilisés pour surveiller les performances du produit et apporter des modifications si nécessaire.

En conclusion, l’architecture d’un produit est un processus complexe qui nécessite une planification et une gestion minutieuses. Les chefs de produit peuvent utiliser les modèles d’apprentissage automatique pour améliorer le processus d’architecture du produit et augmenter leur productivité. Les modèles peuvent être utilisés pour analyser les données du marché, tester le produit avant son lancement, surveiller les performances du produit et apporter des modifications si nécessaire.

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Optimisation des charges de travail I/O par le profilage en Python

Le profilage en Python est un outil puissant pour optimiser les charges de travail I/O. Il permet d’analyser et de comprendre le comportement des applications et de trouver des moyens d’améliorer les performances.

Optimiser les charges de travail I/O en Python

Testing the Performance

Once you have identified the type of I/O workloads, the next step is to test the performance. This can be done by running the code and measuring the time taken for execution. This will help you understand the areas that need to be optimized. You can also use profiling tools like cProfile and line_profiler to measure the performance of individual functions. These tools provide detailed information about the time taken for each function to execute.

Optimizing the Performance

Once you have identified the areas that need optimization, you can start applying strategies to reduce or manage the bottlenecks. For example, if your code involves multiple disk I/O operations, you can use caching to reduce the number of disk reads and writes. Similarly, if your code involves network I/O, you can use asynchronous programming techniques to improve the performance. Finally, if your code involves database I/O, you can use query optimization techniques to reduce the number of database queries.

Identifier les charges de travail d’E/S

Comprendre le type de charges de travail d’E/S est essentiel comme première étape. Est-ce qu’ils impliquent des opérations d’E/S sur disque, telles que des opérations de lecture/écriture de fichiers, des opérations d’E/S réseau, qui incluent la transmission de données sur un réseau, ou des opérations d’E/S de base de données, comprenant les interactions avec une base de données? Des techniques d’optimisation distinctes s’appliquent à chaque catégorie. J’ai pris en compte les goulots d’étranglement liés aux opérations E/S réseau et aux opérations de lecture/écriture de fichiers pour cet article.

Tester les performances

Une fois que vous avez identifié le type de charges de travail d’E/S, la prochaine étape consiste à tester les performances. Cela peut être fait en exécutant le code et en mesurant le temps nécessaire à son exécution. Cela vous aidera à comprendre les domaines qui doivent être optimisés. Vous pouvez également utiliser des outils de profilage tels que cProfile et line_profiler pour mesurer les performances de chaque fonction. Ces outils fournissent des informations détaillées sur le temps nécessaire à l’exécution de chaque fonction.

Optimiser les performances

Une fois que vous avez identifié les domaines qui doivent être optimisés, vous pouvez commencer à appliquer des stratégies pour réduire ou gérer les goulots d’étranglement. Par exemple, si votre code implique plusieurs opérations d’E/S sur disque, vous pouvez utiliser le cache pour réduire le nombre de lectures et d’écritures sur disque. De même, si votre code implique des opérations d’E/S réseau, vous pouvez utiliser des techniques de programmation asynchrones pour améliorer les performances. Enfin, si votre code implique des opérations d’E/S de base de données, vous pouvez utiliser des techniques d’optimisation des requêtes pour réduire le nombre de requêtes vers la base de données.

L’optimisation des charges de travail d’E/S en Python implique généralement la compréhension des goulots d’étranglement et l’application de stratégies pour les réduire ou les gérer. Le profilage est une ét

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Recherche dépasse les bonnes pratiques: une pensée de leadership Google

Découvrez comment la recherche de Google dépasse les bonnes pratiques et révèle une nouvelle pensée de leadership !

La puissance de la prise de décision basée sur la recherche

Google’s commitment to research-driven decision-making has enabled it to stay ahead of the competition. By leveraging data and insights from research, Google is able to identify trends and anticipate customer needs. This allows the company to develop new products and services that meet the changing needs of the market. Additionally, Google’s research-focused approach has enabled the company to identify opportunities for growth and develop strategies to capitalize on them.

Google’s research-driven leadership approach has been a major factor in its success. The company has consistently been able to stay ahead of the competition by leveraging data and insights from research. This has enabled Google to develop innovative products and services that meet the changing needs of the market. Additionally, Google’s research-focused approach has enabled the company to identify opportunities for growth and develop strategies to capitalize on them.

Pourquoi les autres organisations devraient adopter cette stratégie

Les organisations qui souhaitent rester compétitives doivent adopter une approche de leadership axée sur la recherche. Les données et les informations recueillies par la recherche peuvent aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à identifier des tendances et des opportunités. En outre, l’utilisation des données pour prendre des décisions peut aider les entreprises à développer des produits et services innovants qui répondent aux besoins changeants du marché.

En outre, l’utilisation de données pour prendre des décisions peut aider les entreprises à réduire leurs risques et à améliorer leurs performances. Les données peuvent également aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à identifier des opportunités de croissance. Enfin, l’utilisation des données pour prendre des décisions peut aider les entreprises à améliorer leur efficacité et à réduire leurs coûts.

En conclusion, l’utilisation de données pour prendre des décisions est un élément essentiel de la stratégie de leadership de Google. Cette approche a permis à l’entreprise de rester compétitive et d’innover constamment. Les autres organisations devraient également envisager d’adopter cette stratégie pour rester compétitives et réussir dans un environnement commercial en constante évolution.

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Apprendre le développement logiciel sans diplôme

Apprendre le développement logiciel sans diplôme est possible ! Avec des ressources en ligne, des tutoriels et des communautés de développeurs, vous pouvez acquérir les compétences nécessaires pour devenir un développeur logiciel.

Le développement de logiciels est devenu l’une des compétences les plus recherchées

Learn the Architecture of Software Development

Once you have a basic understanding of programming languages, it is time to learn about software development architecture. This includes learning about the different components of a software system, such as databases, user interfaces, and APIs. You should also understand the different types of software development models, such as Waterfall, Agile, and DevOps. Understanding the architecture of software development will help you make informed decisions when designing and building software systems.

Gain Practical Experience

The best way to learn software development is to gain practical experience. You can start by building small projects and gradually increase the complexity. You can also participate in open-source projects or join online coding challenges. Working on real-world projects will help you understand the nuances of software development and gain valuable insights into the industry.

Comprendre les bases

Le développement de logiciels est devenu l’une des compétences les plus recherchées. La demande de développeurs de logiciels qualifiés continue de croître et de nombreux candidats ambitieux sont impatients d’apprendre cette compétence, même s’ils n’ont pas de diplôme en informatique ou dans un domaine connexe. Si vous êtes passionné par le développement de logiciels et que vous vous demandez comment vous y prendre sans diplôme, cet article est là pour vous guider. Nous allons explorer diverses stratégies et ressources qui peuvent vous aider à entreprendre un voyage réussi dans le monde du développement de logiciels.

Apprendre l’architecture du développement de logiciels

Une fois que vous avez une compréhension de base des langages de programmation, il est temps d’apprendre l’architecture du développement de logiciels. Cela inclut l’apprentissage des différents composants d’un système logiciel, tels que les bases de données, les interfaces utilisateur et les API. Vous devriez également comprendre les différents types de modèles de développement de logiciels, tels que Waterfall, Agile et DevOps. Comprendre l’architecture du développement de logiciels vous aidera à prendre des décisions éclairées lors de la conception et de la construction de systèmes logiciels.

Gagner une expérience pratique

La meilleure façon d’apprendre le développement de logiciels est de gagner une expérience pratique. Vous pouvez commencer par créer de petits projets et augmenter progressivement la complexité. Vous pouvez également participer à des projets open source ou rejoindre des défis de codage en ligne. Travailler sur des projets réels vous aidera à comprendre les subtilités du développement de logiciels et à acquérir des connaissances précieuses sur l’industrie.

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Faut-il adopter des outils d'IA pour votre équipe de développement ?

L’utilisation des outils d’intelligence artificielle peut offrir des avantages considérables pour votre équipe de développement. Mais faut-il les adopter ?

## Dans le contexte de l’accroissement du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent à devoir décider lesquels leur conviennent le mieux, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

Itamar also shares his insights on the importance of coding as a fundamental skill for developers, and how AI can help them stay ahead of the curve. Tune in to learn how to make the most out of AI tools and stay competitive in the ever-evolving tech world.

Avec l’augmentation du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent confrontées à la difficulté de décider lesquels répondent le mieux à leurs besoins, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

L’épisode de cette semaine de Dev Interrupted vise à dissiper ces incertitudes en accueillant le fondateur et PDG de CodiumAI, Itamar Friedman. Dans l’une de nos discussions les plus éclairantes de cette année, Itamar perce à travers le battage médiatique autour de l’IA, expliquant ce que les outils d’IA apportent à la table, comment discerner ceux qui augmenteraient vraiment vos équipes de développement et les stratégies pour identifier et expérimenter efficacement de nouveaux outils.

Itamar partage également ses connaissances sur l’importance du codage comme compétence fondamentale pour les développeurs et comment l’IA peut les aider à rester à la pointe. Écoutez pour apprendre comment tirer le meilleur parti des outils d’IA et rester compétitif dans le monde technologique en constante évolution.

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Réduire la consommation CPU due à la collecte des déchets

La consommation CPU peut être réduite grâce à des méthodes innovantes pour la collecte des déchets. Découvrez comment cela est possible !

## Les cinq stratégies efficaces pour optimiser la performance des applications et réduire les coûts d’hébergement

Tous les langages de programmation modernes tels que Golang, Node.js, Java, .NET, Python, etc. effectuent une collecte automatique des déchets afin de supprimer les objets non référencés de la mémoire. Bien que cette collecte automatique des déchets offre un certain confort aux développeurs, elle peut avoir un coût : une consommation excessive du processeur. Les cycles constants consacrés à la collecte des déchets entraînent deux effets secondaires :

  • Dégradation des performances de l’application : étant donné que les cycles du processeur sont constamment dirigés vers la collecte des déchets, les performances globales de l’application seront affectées.
  • Augmentation des coûts d’hébergement cloud : cela augmente vos coûts d’hébergement cloud. Dans le but de réduire les coûts d’hébergement cloud, Uber a récemment ajusté sa collecte des déchets pour réduire l’utilisation du processeur.
  • Dans cet article, nous nous penchons sur cinq stratégies efficaces qui peuvent aider à atténuer ce problème, permettant aux développeurs d’optimiser les performances de l’application et de limiter l’impact sur les dépenses d’hébergement.

    Pour optimiser les performances d’une application et réduire la consommation du processeur liée à la collecte des déchets, il existe plusieurs stratégies. La première consiste à utiliser un logiciel spécialisé pour gérer la mémoire. Ces outils surveillent la mémoire et libèrent les objets non référencés avant que le système ne le fasse automatiquement. Cela permet aux applications de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

    Une autre stratégie consiste à utiliser des outils pour profiler le code et identifier les objets qui sont stockés dans la mémoire et qui ne sont plus utilisés. Ces outils peuvent également aider à trouver des bogues qui peuvent entraîner une fuite de mémoire et à éliminer les objets non référencés.

    Enfin, il est possible d’utiliser des outils pour surveiller le comportement des applications et analyser leur utilisation de la mémoire. Ces outils peuvent aider à identifier les applications qui consomment beaucoup de mémoire et à prendre des mesures pour réduire leur consommation. Cela permet aux applications de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.

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    Stratégies d'échelle de bases de données

    Les stratégies d’échelle de bases de données permettent aux entreprises de gérer leurs données de manière efficace et rentable. Elles sont essentielles pour répondre aux besoins croissants en matière de stockage et de traitement des données.

    Comprendre les différentes techniques de mise à l’échelle des bases de données nous aide à choisir la stratégie appropriée pour s’adapter à nos besoins et à notre objectif. Par conséquent, dans ce post, nous allons démontrer différentes solutions et techniques pour la mise à l’échelle des serveurs de bases de données. Elles sont divisées entre les stratégies de lecture et d’écriture.

    Savoir les différentes techniques pour l’échelle des bases de données, nous aide à choisir la stratégie appropriée pour s’adapter à nos besoins et à notre objectif. Ainsi, dans ce post, nous allons démontrer différentes solutions et techniques pour l’échelle des bases de données serveur. Ils sont divisés entre les stratégies de lecture et d’écriture.

    La première stratégie est le partitionnement des données. Cela consiste à diviser les données en plusieurs partitions, chacune étant gérée par un serveur différent. Cela permet de répartir la charge de travail entre les différents serveurs et d’améliorer les performances. De plus, cette technique est très utile pour le traitement des données volumineuses.

    La deuxième stratégie est l’utilisation de la réplication. Cette technique consiste à répliquer les données sur plusieurs serveurs. Cela permet de répartir la charge de travail entre les différents serveurs et d’améliorer les performances. De plus, cette technique est très utile pour le traitement des données volumineuses.

    Enfin, la dernière stratégie est l’utilisation de la mise en cache. Cette technique consiste à stocker les données dans un cache afin de réduire le temps de réponse et d’améliorer les performances. Cette technique est très utile pour le traitement des données volumineuses et pour améliorer les performances des applications qui utilisent des bases de données.

    En conclusion, il existe différentes techniques pour l’échelle des bases de données. Chaque technique a ses propres avantages et inconvénients et peut être utilisée en fonction des besoins et des objectifs. Le partitionnement des données, la réplication et la mise en cache sont les principales techniques utilisées pour l’échelle des bases de données. Chacune de ces techniques peut être utilisée pour améliorer les performances des applications qui utilisent des bases de données et pour traiter des volumes importants de données.

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    Évaluation des risques avec la technologie Blockchain.

    La technologie Blockchain offre de nouvelles possibilités pour évaluer les risques et améliorer la sécurité des transactions. Découvrez comment elle peut aider à protéger vos actifs.

    Évaluation des risques : une technologie émergente à explorer

    La technologie de la blockchain est un domaine technologique émergent et pour explorer ses nombreuses applications, plusieurs entreprises ont des équipes de recherche dédiées à cet effet. Un tel domaine qui pourrait tirer parti de cette technologie est l’évaluation des risques. La technologie blockchain peut aider à créer un système sécurisé et décentralisé qui peut être utilisé pour gérer les risques. Ces évaluations, si elles sont effectuées, ont le potentiel d’être considérées comme plus précises et fiables que tous les audits externes.

    L’évaluation des risques est une activité importante pour aligner qui est souvent mentionnée comme faisant partie de la stratégie de sécurité des politiques et procédures d’une organisation. Il commence par l’analyse des différents actifs de l’entreprise, ce qui entraîne l’identification de risques et de vulnérabilités potentiels. La probabilité et l’impact des risques identifiés sont évalués. L’équipe de sécurité développe ensuite des stratégies pour les atténuer ou les gérer. Le processus d’évaluation des risques nécessite une collaboration intensive avec plusieurs parties prenantes et est à la fois chronophage et intensif en ressources.

    La technologie blockchain peut être utilisée pour améliorer le processus d’évaluation des risques et le rendre plus efficace. En utilisant la technologie blockchain, les données peuvent être stockées de manière sûre et décentralisée, ce qui permet aux différentes parties prenantes d’accéder aux données en temps réel. La technologie blockchain peut également être utilisée pour automatiser le processus d’évaluation des risques, ce qui réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires pour le mener à bien. En outre, la technologie blockchain peut être utilisée pour créer un système de codage qui peut être utilisé pour vérifier l’intégrité des données et s’assurer qu’elles ne sont pas modifiées ou falsifiées.

    La technologie blockchain offre donc une solution intéressante pour améliorer le processus d’évaluation des risques et le rendre plus efficace. Elle peut être utilisée pour stocker et partager des données en toute sécurité, automatiser le processus et vérifier l’intégrité des données. Les entreprises qui souhaitent améliorer leur processus d’évaluation des risques devraient envisager d’explorer la technologie blockchain et d’investir dans la recherche et le développement de solutions basées sur cette technologie.

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    Maîtriser la Défense Proactive : le Visage Changeant de la Chasse aux Menaces

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    La Défense Proactive est l’avenir de la sécurité informatique. Apprenez à maîtriser cette approche pour protéger votre entreprise contre les menaces en constante évolution.

    L’évolution de la chasse aux menaces

    This proactive approach allows organizations to identify and mitigate potential threats before they can cause damage.

    L’évolution de la chasse aux menaces

    La chasse aux menaces a évolué d’une approche réactive à une approche proactive. Traditionnellement, les organisations se fient à des outils de sécurité qui détectent les menaces connues ou les anomalies après une attaque. Cependant, une défense agressive est devenue essentielle avec la complexité croissante et la fréquence des attaques. La chasse aux menaces implique désormais de rechercher activement des signes de compromission au sein du réseau et des systèmes d’une organisation avant qu’une attaque ne se produise. Cette approche proactive permet aux organisations de détecter et de maîtriser les menaces potentielles avant qu’elles ne puissent causer des dommages.

    Les tests pour la chasse aux menaces

    Les tests permettent aux professionnels de la cybersécurité de mieux comprendre leurs systèmes et leurs réseaux afin de mieux les protéger contre les menaces. Les tests peuvent être utilisés pour identifier les vulnérabilités, les failles et les points faibles qui pourraient être exploités par des attaquants. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier l’efficacité des mesures de sécurité mises en place par une organisation et pour déterminer si elles sont suffisantes pour protéger contre les menaces actuelles et futures. Les tests sont un outil essentiel pour les professionnels de la cybersécurité qui souhaitent adopter une défense proactive et maîtriser la chasse aux menaces en 2023.

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