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Approche fonctionnelle de la manipulation de chaînes en Java

La manipulation de chaînes en Java peut être abordée de manière fonctionnelle grâce aux nombreuses fonctionnalités offertes par le langage. Découvrons ensemble cette approche !

Les dernières mises à jour de Java ont vu la classe String subir une série d’ajouts méthodologiques significatifs. Certaines méthodes donnent maintenant des instances de la classe Stream, tandis que certaines sont des fonctions d’ordre supérieur. L’intention derrière l’incorporation de ces méthodes est d’offrir une approche simplifiée pour gérer les chaînes de caractères d’une manière orientée flux. 

La gestion des chaînes de caractères d’une manière orientée flux présente l’avantage de simplifier le code et d’améliorer l’expressivité. Cela rend plus facile l’application d’opérations telles que le filtrage, le mappage, la réduction et plus encore.

Testing is an important part of the development process, and it is essential to ensure that the code is functioning as expected. With the new methods, testing strings has become more efficient and straightforward. Developers no longer need to write complex code to test strings, as the new methods can be used to perform the same operations in a more concise manner. 

Dans les dernières mises à jour de Java, la classe String a subi une série d’ajouts de méthodes significatives. Certaines méthodes donnent maintenant des instances de la classe Stream, tandis que certaines sont des fonctions à haut niveau. L’intention derrière l’incorporation de ces méthodes est d’offrir une approche simplifiée pour manipuler les chaînes de caractères d’une manière orientée flux. 

La gestion des chaînes de caractères d’une manière orientée flux présente l’avantage de simplifier le code et d’améliorer l’expressivité. Cela permet d’appliquer plus facilement des opérations telles que le filtrage, le mappage, la réduction et bien plus encore.

Le test est une partie importante du processus de développement et il est essentiel de s’assurer que le code fonctionne comme prévu. Avec les nouvelles méthodes, le test des chaînes de caractères est devenu plus efficace et plus simple. Les développeurs n’ont plus besoin d’écrire du code complexe pour tester les chaînes de caractères, car les nouvelles méthodes peuvent être utilisées pour effectuer les mêmes opérations de manière plus concise. 

Source de l’article sur DZONE

Les flux d'événements ne sont rien sans action.

Les flux d’événements sont une chose, mais sans action, ils ne servent à rien. Il est donc important de passer à l’action pour tirer le meilleur parti des opportunités qui se présentent.

Événements de flux et traitement des flux d’événements

En tant qu’informaticien enthousiaste, je voudrais discuter des flux d’événements et du traitement des flux d’événements en profondeur. Chaque point de données dans un système qui produit des données de manière continue correspond à un événement. Les flux d’événements sont décrits comme un flux continu d’événements ou de points de données. Les flux d’événements sont parfois appelés flux de données dans la communauté des développeurs, car ils se composent de points de données continus. Le traitement des flux d’événements fait référence à l’action prise sur les événements générés.

Le traitement des flux d’événements est très différent du traitement par lots, car le traitement des flux d’événements est conçu pour traiter les données en temps réel. Cela signifie que les données sont traitées immédiatement après leur arrivée et que les résultats sont immédiatement disponibles. Cela permet aux systèmes de prendre des décisions en temps réel et de réagir rapidement aux changements. Les avantages du traitement des flux d’événements comprennent une meilleure prise de décision, une plus grande réactivité et une plus grande efficacité.

Le traitement des flux d’événements est utilisé pour une variété de tâches, notamment la surveillance en temps réel, le routage et le filtrage des données, l’analyse prédictive et la détection des anomalies. Par exemple, un système peut surveiller en temps réel les données provenant d’une base de données et prendre des mesures en fonction des résultats obtenus. Il peut également être utilisé pour analyser les données en temps réel et prendre des décisions basées sur ces analyses. Enfin, le traitement des flux d’événements peut être utilisé pour détecter les anomalies dans les données et prendre des mesures pour y remédier.

Pour illustrer le traitement des flux d’événements, considérons un système qui surveille en temps réel les données provenant d’une base de données. Le système surveille les données à l’aide d’une application qui analyse les données et prend des mesures en fonction des résultats obtenus. Lorsque le système détecte une anomalie, il peut prendre des mesures pour corriger le problème ou avertir l’utilisateur. De plus, le système peut être configuré pour analyser les données en temps réel et prendre des décisions basées sur ces analyses. Ainsi, le traitement des flux d’événements permet aux systèmes de surveiller, analyser et prendre des décisions basées sur les données provenant d’une base de données en temps réel.

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Value Stream Management (VSM) is about empowering delivery organizations to measure, mitigate, and monitor complexity. Simply put, it aims at improving the flow of value in your organization. The VSM Consortium recently released their highly anticipated report on The State of Value Stream Management Report 2022.  

In this article, we recap some of the findings and look at it specifically from a software engineering and DevOps point of view. Can we capture some key lessons that lead to healthier and more productive engineering teams? What has worked and what has not? Can we simplify and adapt ideas of organizational change to create a thriving engineering organization?

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There were mixed reactions on Thursday morning when Adobe announced it had acquired Figma.

Excited press releases extolling the benefits of the “collaboration” followed the news. Dylan Field, founder and CEO of Figma, said: “There is a huge opportunity for us to accelerate the growth and innovation of the Figma platform with access to Adobe’s technology…”

The reaction from the design community has been a little less enthusiastic.

The problem for the design industry is that we’ve been here before. The acquisition of Macromedia followed a period in which Adobe tried to compete, failed to update its legacy code, lost the battle, and purchased the victor. You only need to look at the number of former Macromedia products in Adobe’s stable (zero) to see where Figma’s heading.

Figma has grown faster than any of its rivals in the last eight years. It is, of course, easier to grow when you start at zero. But there’s no denying Figma is a well-managed business and probably a good investment — if not worth the $20bn that Adobe reportedly paid.

Figma’s technology will give Adobe a leg-up in the collaborative design stakes, where it is clearly lacking. And Adobe’s resources will iron out some of the kinks in Figma, especially around typography, which is, if we’re honest, a bit hacky in places.

Adobe will provide a good home (we hope) for the Figma team, who will have the opportunity for career advancement in a much wider pool of development teams.

And, of course, Figma’s annual revenue will begin to trickle into Adobe’s vault — although it may be some time before it makes a dent in that $20bn hole.

But Adobe didn’t buy Figma for its business model, collaborative technology, team, or revenue stream. Adobe bought Figma’s users, all four million of them.

Adobe‘s approach to design software is upselling. It lures you in with free apps, and when you’re engaged, it integrates them with other parts of its ecosystem until suddenly, without meaning to, you’ve agreed to a Creative Cloud subscription.

Adobe was losing customers to a competitor. And more importantly, due to Figma’s free-use approach for individuals, it was losing young customers to a competitor. If it hadn’t bought Figma, Adobe would have needed to invest heavily in its own products while providing them to freelancers for free; that isn’t viable for a company with as many commitments as Adobe.

Yes, it is entirely accurate to say that competition drives innovation, and with fewer competing apps, there is less need for companies like Adobe to build high-quality, reliable products. However, it is also true to say that a lack of competition creates opportunities for new apps.

Somewhere out there, in a dorm room, or a basement, or on a kitchen table, someone is working on Adobe’s next big acquisition. It’s probably an AR design app; we need a few more of those.

For Figma, the next 12 months will be bright as Adobe works to retain the customers it’s bought. Within five years, you’ll probably need an Adobe Fonts subscription and a Photoshop plugin to use Figma. In ten years, it will be stored in a code archive next to Freehand.

Some designers will turn to Sketch; others will turn to Affinity; some will shrug and keep using Figma; others will shrug and keep using XD.

If an app is intrinsic to your design work, it’s probably time to switch apps. Your skills are transferable. I’ve switched apps many times; some I loved, some I just needed. I’ve never encountered an app that improved my work, although plenty have improved my mood while working.

Figma took a great approach and will continue to be great until it isn’t. Tools come and go, Adobe’s acquisitions team, it appears, is eternal.

 

 

Featured image uses photos by Afrika ufundi, Andrea Piacquadio, Andrea Piacquadio, Anna Tarazevich, cottonbro, fauxels, Ketut Subiyanto, Mikhail Nilov, Moose Photos, Pavel Danilyuk, Pavel Danilyuk, Polina Tankilevitch, Tima Miroshnichenko.

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Today no less than 60% of companies are either exploring the possibilities of adopting artificial intelligence or trying to realize its potential to transform the way they do business. The problem is that a significant portion of them (one-third) struggle to produce substantial change with AI.

The lifecycle of an AI solution usually consists of problem definition, data collection, model building, model fine-tuning, and applying the solution to solve a specific problem. Various experts build the solution to solve business problems. Still, a problem solved by a data scientist does not automatically translate into a constant stream of actual value for the business. Once deployed to production, the AI solution cannot be left as-is. Like any other system, it requires continuous maintenance. However, any AI solution’s maintenance differs significantly from the maintenance of other systems (e.g., microservice-based applications). The performance of any AI solution can be affected by many factors, and if the maintenance work is not done, the solution will cause problems instead of solving them.

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Twitch, YouTube, Instagram, Facebook — virtually every major brand nowadays uses live streaming to connect and engage their audience. For enterprises and developers building cloud-native applications, this growing trend creates a need for streaming technologies that can reliably handle the rush of massive amounts of data, while also being flexible and easy to manage for developers.

One such technology is Apache Pulsar® — an open-source, distributed messaging and streaming platform that’s easy to deploy, simple to scale, and packed with developer-friendly APIs. So the next question is: how can you stream from Pulsar to Apache Cassandra®, the powerful NoSQL database designed to support data-heavy applications in the cloud?

Join our beginner-friendly Pulsar workshop on YouTube and learn how to connect Pulsar with Cassandra for streaming! In this post, we’ll set the scene with an introduction to Pulsar and guide you through four hands-on exercises where you’ll use these free, cloud-native technologies: Katacoda, Kesque, GitPod, and DataStax Astra DB. Each exercise will also be linked to the step-by-step instructions on the DataStax Developers GitHub wiki.

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Introduction 

In our previous article, we discussed two emerging options for building new-age data pipes using stream processing. One option leverages Apache Spark for stream processing and the other makes use of a Kafka-Kubernetes combination of any cloud platform for distributed computing. The first approach is reasonably popular, and a lot has already been written about it. However, the second option is catching up in the market as that is far less complex to set up and easier to maintain. Also, data-on-the-cloud is a natural outcome of the technological drivers that are prevailing in the market. So, this article will focus on the second approach to see how it can be implemented in different cloud environments.

Kafka-K8s Streaming Approach in Cloud

In this approach, if the number of partitions in the Kafka topic matches with the replication factor of the pods in the Kubernetes cluster, then the pods together form a consumer group and ensure all the advantages of distributed computing. It can be well depicted through the below equation:

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