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Test d'automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

Test d’automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

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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

Stratégies LLM pour les gestionnaires de produits

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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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Gérer le contexte Python simplifié

Gérer le contexte Python simplifié

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Gérer le contexte Python simplifié peut être une tâche difficile, mais avec les bons outils et connaissances, cela peut être fait facilement.

## Les gestionnaires de contexte en Python

with open('data.txt', 'w') as f:
    f.write('Hello, world!')

In this example, the open() function is used to create a file object, which is then passed to the with statement. The enter method of the context manager is called to set up the file object, and the exit method is called to close the file object after the code block is executed. 

Les gestionnaires de contexte en Python sont des objets qui gèrent l’allocation et la libération des ressources dans un bloc de code spécifique. Ils sont utilisés avec la déclaration with, assurant le nettoyage approprié des ressources même si une exception se produit. 

Les gestionnaires de contexte définissent les méthodes _ _enter_ _ () et _ _exit_ _(). La méthode enter est utilisée pour configurer les ressources avant qu’un bloc de code ne soit exécuté et la méthode exit est utilisée pour nettoyer les ressources après l’exécution du bloc de code, qu’il se termine avec succès ou qu’une exception se produise. Voici un exemple simple: 

with open('data.txt', 'w') as f:
    f.write('Hello, world!')

Dans cet exemple, la fonction open() est utilisée pour créer un objet de fichier, qui est ensuite transmis à la déclaration with. La méthode enter du gestionnaire de contexte est appelée pour configurer l’objet de fichier et la méthode exit est appelée pour fermer l’objet de fichier après l’exécution du bloc de code. 

Les données sont un élément essentiel dans le traitement informatique et leur gestion est très importante. Les gestionnaires de contexte en Python offrent une façon pratique de gérer les données et leurs ressources associées. Les gestionnaires de contexte peuvent être utilisés pour gérer les données dans un environnement multi-thread, ce qui permet à plusieurs threads d’accéder aux données en toute sécurité et sans interférence mutuelle. 

Les gestionnaires de contexte peuvent également être utilisés pour gérer des données volatiles, telles que des variables d’environnement ou des variables d’instance. Les gestionnaires de contexte peuvent être utilisés pour garantir que les données sont correctement initialisées et nettoyées lorsque le bloc de code est exécuté. Par exemple, un gestionnaire de contexte peut être utilisé pour garantir que les variables d’environnement sont correctement initialisées avant l’exécution d’un script et nettoyées après son exécution. 

Enfin, les gestionnaires de contexte peuvent être utilisés pour gérer les données à long terme, telles que les fichiers ou les bases de données.

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Améliorer les réponses d'erreur API avec le modèle Result

Améliorer les réponses d’erreur API avec le modèle Result

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Améliorer les réponses d’erreur API est essentiel pour une expérience utilisateur optimale. Découvrez comment le modèle Result peut vous aider à y parvenir.

Dans l’univers en expansion des APIs, les réponses d’erreur significatives peuvent être tout aussi importantes que les réponses de succès bien structurées.

Architecture des réponses d’erreur

Dans le monde en expansion des APIs, les réponses d’erreur significatives peuvent être aussi importantes que les réponses de succès bien structurées. Dans ce post, je vous guiderai à travers certaines des différentes options pour créer des réponses que j’ai rencontrées pendant mon temps de travail chez Raygun. Nous passerons en revue les avantages et les inconvénients de certaines options courantes et nous terminerons par ce que je considère comme l’un des meilleurs choix en matière de conception d’API, le modèle de résultat. Ce modèle peut conduire à une API qui gérera proprement les états d’erreur et permettra facilement un développement futur cohérent des points d’extrémité. Il s’est particulièrement avéré utile pour moi lors du développement du projet Raygun API récemment publié, où il a permis un développement plus rapide des points d’extrémité en simplifiant le code nécessaire pour gérer les états d’erreur.

Qu’est-ce qui définit une réponse d’erreur «utile»?

Une réponse d’erreur utile fournit toutes les informations dont un développeur a besoin pour corriger l’état d’erreur. Cela peut être réalisé grâce à un message d’erreur utile et à une utilisation cohérente des codes d’état HTTP.

Le modèle de résultat

Le modèle de résultat est un modèle qui permet aux développeurs de créer des API qui retournent des réponses cohérentes et structurées, qu’il s’agisse de réussite ou d’erreur. Ce modèle consiste à retourner une structure commune pour chaque réponse, indiquant si la demande a réussi ou échoué, et contenant des informations supplémentaires sur l’état de la demande. Cette structure commune est très utile car elle permet aux développeurs de créer des API qui retournent des réponses cohérentes et structurées, quelle que soit la situation. De plus, cette structure commune permet aux développeurs de créer des API qui sont faciles à maintenir et à mettre à jour.

Le modèle de résultat est particulièrement utile pour les API qui retournent des données complexes. Par exemple, si une API retourne une liste d’objets, le modèle de résultat peut être utilisé pour retourner une structure cohérente pour chaque objet, ainsi que des informations supplémentaires sur le statut de la demande. Cela permet aux développeurs de créer des API qui sont faciles à maintenir et à mettre à jour, car ils n’ont pas à se soucier de la structure de chaque objet retourné.

Le modèle de résultat est également très utile pour les API qui retournent des données complexes, car il permet aux développeurs de créer des API qui sont faciles à maintenir et à mettre à jour. En outre, ce modèle permet aux développeurs de créer des API qui

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Services de développement logiciel personnalisés et pilotés par les données pour optimiser le succès.

Services de développement logiciel personnalisés et pilotés par les données pour optimiser le succès.

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Les services de développement logiciel personnalisés et pilotés par les données sont la clé pour optimiser le succès de votre entreprise. Découvrez comment ces services peuvent vous aider à atteindre vos objectifs.

## La nécessité de solutions logicielles robustes et efficaces n’a jamais été aussi grande qu’aujourd’hui. Et la raison principale? Eh bien, les entreprises de toutes tailles et de tous les secteurs font de plus en plus appel aux services de développement logiciel spécialisés pour rester en tête sur le marché concurrentiel.

Le besoin de solutions logicielles robustes et efficaces n’a jamais été aussi grand qu’aujourd’hui. Et la principale raison ? Eh bien, les entreprises de toutes tailles et de tous les secteurs font de plus en plus appel aux services de développement logiciel spécialisés pour rester à la pointe du marché concurrentiel.

Lisez cet article plus loin alors que nous plongeons profondément dans le domaine du développement logiciel pour comprendre comment le développement logiciel personnalisé et les approches axées sur les données, lorsqu’elles sont combinées, peuvent être déterminantes pour le succès des entreprises modernes.

Les données sont l’un des principaux moteurs de la réussite des entreprises modernes. Les entreprises qui sont capables d’extraire des informations précieuses à partir de leurs données peuvent prendre des décisions plus éclairées et plus rapides, ce qui leur permet d’être plus compétitives. Cependant, pour tirer parti des données, les entreprises doivent disposer d’un système logiciel robuste et efficace qui puisse collecter, stocker et analyser les données. C’est là que le développement logiciel personnalisé entre en jeu.

Le développement logiciel personnalisé est une méthode de développement de logiciels qui permet aux entreprises de créer des solutions logicielles sur mesure qui répondent à leurs besoins spécifiques. Les développeurs logiciels peuvent créer des applications qui peuvent collecter, stocker et analyser les données pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et plus rapides. De plus, le développement logiciel personnalisé peut également aider les entreprises à automatiser certaines tâches, ce qui peut leur permettre d’améliorer leur productivité et leur efficacité.

En conclusion, le développement logiciel personnalisé et les approches axées sur les données sont essentiels pour la réussite des entreprises modernes. Les entreprises qui investissent dans le développement logiciel personnalisé peuvent tirer parti des données pour prendre des décisions plus éclairées et plus rapides, ce qui leur permet d’être plus compétitives. De plus, le développement logiciel personnalisé peut également aider les entreprises à automatiser certaines tâches, ce qui peut leur permettre d’améliorer leur productivité et leur efficacité.

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SAP et Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team s’allient pour optimiser les performances sur la piste de course

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SAP et l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team s’allient pour optimiser les performances sur la piste de course

SAP devient le nouveau partenaire officiel de l’écurie.

Paris, le 28 novembre 2023 – A compter de 2024, SAP, leader mondial des logiciels d’entreprises, sera partenaire officiel de l’écurie Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team. Le partenariat s’établira sur plusieurs années et l’écurie bénéficiera de plusieurs solutions SAP visant à réduire les coûts.

SAP devient le partenaire officiel de l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team pour accélérer l’efficacité et tirer parti de nouvelles données en vue d’optimiser les performances. L’équipe s’appuie sur le logiciel SAP S/4HANA Cloud pour évaluer la manière dont l’intelligence artificielle et les solutions cloud de SAP améliorent la prise de décisions, optimisent les ressources et assurent la durabilité de leur infrastructure informatique.

L’efficacité est la pierre angulaire du succès en Formule 1. Dans le cadre de ce partenariat,  la maîtrise des coûts et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement sont les deux deux domaines d’intervention privilégiés.

Les sportifs savent que la maîtrise des coûts en F1 limite les dépenses des équipes chaque saison, car elle n’engendre pas de pénalités sévères. L’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team prévoit de gérer le plafond des coûts en utilisant la solution SAP S/4HANA Finance afin d’allouer, d’économiser et d’utiliser les ressources de manière plus efficace.

Grâce à la technologie SAP Business AI intégrée, l’équipe prévoit les coûts, les besoins budgétaires finaux et ainsi optimise à la fois la chaîne d’approvisionnement et les articles stockés.

Pour mener à bien ses opérations de pointe, l’écurie Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team compte s’appuyer sur SAP S/4HANA Cloud private edition, pour un environnement cloud sécurisé et à l’épreuve du temps.

L’équipe peut également utiliser les solutions SAP Build et SAP Business Technology Platform pour instaurer une architecture d’entreprise transparente et intelligente. Ainsi, en regroupant les données et les systèmes provenant de diverses sources à travers toute l’organisation, Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team réduira les délais d’approvisionnement des composants essentiels de la voiture et assurera un flux continu de pièces pendant les week-ends de course. 

“La Formule 1 est l’un des sports les plus innovants au monde sur le plan technologique, où les améliorations progressives donnent des résultats significatifs. Compte tenu des conditions extrêmes dans lesquelles les équipes de Formule 1 évoluent, les sports mécaniques offrent une plateforme mondiale pour mettre en valeur les compétences et l’excellence en ingénierie.” déclare Julia White, membre du conseil d’administration de SAP SE et directrice du marketing et des solutions. “Mais au-delà des performances réalisées le jour de la course, il se passe beaucoup de choses en coulisses. SAP est fière de s’associer à l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team pour s’assurer que ses opérations soient aussi bien réglées que ses voitures. » 

Ce partenariat a la capacité de créer un nouveau standard pour l’industrie automobile. C’est en F1 que les dernières innovations de l’industrie automobile sont inventées et présentées en avant-première. Ensemble, SAP et l’écurie Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team introduiront de nouvelles innovations soutenues par l’expertise de la Formule 1 et qui serviront les activités d’autres clients de SAP.

“Nous sommes ravis d’annoncer que SAP est le partenaire officiel de l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team”, a déclaré Toto Wolff, PDG et directeur de l’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team. “Nous partageons le même héritage et le même engagement en faveur de l’innovation et de l’amélioration, ce qui contribuera de manière significative à nos performances sur la piste. SAP est un leader mondial dans son domaine, et nous ne pouvions pas rêver d’un meilleur partenaire pour nous aider à améliorer notre efficacité en 2024 et au-delà.“

 

À propos de SAP :

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 26 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

À propos de Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team :

Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team est l’équipe d’usine de Mercedes-AMG, qui concourt au sommet du sport automobile – le championnat du monde de Formule 1™ de la FIA. La Formule 1 est un sport qui ne ressemble à aucun autre. En combinant un travail d’équipe d’élite, des technologies et des innovations de pointe, une gestion performante et des compétences de conduite exceptionnelles, les équipes développent des voitures de course capables de rivaliser avec leurs concurrents dans un environnement à fort indice d’octane qui s’étend sur plus de 20 courses à travers les cinq continents tout au long de chaque saison.

L’équipe Mercedes-AMG PETRONAS F1 Team, basée dans les centres technologiques de Brackley et Brixworth au Royaume-Uni, rassemble plus de 1 000 personnes dévouées et déterminées qui conçoivent, développent, fabriquent et font courir les voitures pilotées par Lewis Hamilton, sept fois champion du monde, et George Russell, vainqueur du Grand Prix.

En remportant sept doubles championnats du monde consécutifs des pilotes et des constructeurs de 2014 à 2020 et en s’assurant un huitième succès consécutif record au championnat des constructeurs en 2021, l’équipe est l’une des plus performantes de l’histoire de ce sport.

Entre son retour en tant que constructeur en 2010 et la fin de la saison 2022, l’équipe Mercedes-AMG works a remporté 116 victoires, 264 podiums, 128 pole positions, 91 tours les plus rapides et 54 doublés en 259 courses.

Contact presse :

Sylvie Léchevin : sylvie.lechevin@sap.com / sap@the-arcane.com

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Démarrer avec Jenkins

Démarrer avec Jenkins

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Découvrez comment démarrer avec Jenkins et profitez de ses avantages pour automatiser vos processus de développement.

Jenkins, un pilier de l’automatisation logicielle depuis plus d’une décennie grâce à ses outils riches en fonctionnalités et son adaptabilité.

Jenkins est un outil d’automatisation de logiciels très populaire depuis plus d’une décennie, grâce à ses fonctionnalités riches et sa grande adaptabilité. Bien que de nombreuses alternatives impressionnantes soient apparues sur le marché, Jenkins reste l’un des vétérans. Malgré son succès, Jenkins peut être difficile à apprendre et sauter dans le vaste monde des plugins et des fonctionnalités Jenkins peut rapidement devenir déroutant.

Dans cet article, nous allons décomposer cette complexité en comprenant d’abord les fondements et les concepts qui sous-tendent Jenkins. Avec cette base, nous apprendrons comment créer un pipeline simple dans Jenkins pour construire et tester une application. Enfin, nous examinerons comment améliorer cet exemple simple pour en faire un projet plus complexe et explorerons quelques alternatives à Jenkins.

Afin de pouvoir bien comprendre Jenkins, il est important de connaître les bases de la base de données. Une base de données est une collection organisée de données qui peut être facilement consultée, modifiée et mise à jour. Jenkins utilise une base de données pour stocker des informations telles que les paramètres du projet, les informations sur les builds et les informations sur les tests. Les bases de données sont également utilisées pour stocker des informations sur les plugins et les outils qui sont utilisés par Jenkins.

Une fois que nous avons compris la base de données, nous pouvons passer à la création d’un pipeline Jenkins pour construire et tester une application. Un pipeline est un ensemble d’étapes qui sont exécutées dans un ordre spécifique afin de produire un résultat final. Les pipelines Jenkins peuvent être configurés pour exécuter des tâches telles que la compilation du code source, le déploiement de l’application et le test des fonctionnalités. Les pipelines peuvent également être configurés pour envoyer des notifications lorsque des erreurs sont détectées ou lorsque des tests échouent.

Une fois que nous avons compris comment créer un pipeline Jenkins simple, nous pouvons passer à des projets plus complexes. Les pipelines Jenkins peuvent être configurés pour exécuter des tâches plus complexes telles que le déploiement dans le cloud, l’intégration continue et le déploiement continu. Ces pipelines peuvent également être configurés pour exécuter des tests plus complexes tels que les tests d’intégration et les tests de performance. Enfin, nous pouvons également explorer des alternatives à Jenkins telles que Travis CI, CircleCI et GitLab CI.

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Dévoiler la feuille de route de modernisation d'application : Un voyage rapide et sécurisé vers le cloud.

Dévoiler la feuille de route de modernisation d’application : Un voyage rapide et sécurisé vers le cloud.

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Découvrez comment moderniser vos applications et les déplacer vers le cloud en toute sécurité et rapidité grâce à notre feuille de route de modernisation !

Exploration de la feuille de route de modernisation des applications

Les essentiels de la modernisation des applications

A mesure que les entreprises évoluent, leurs besoins technologiques évoluent également. Les systèmes hérités qui étaient autrefois le pilier des opérations peuvent devenir des obstacles à la progression. La modernisation des applications est le processus stratégique de revitalisation des applications existantes, les rendant plus efficaces, plus évolutives et alignées sur les exigences commerciales contemporaines.

Les étapes de la modernisation des applications

La modernisation des applications commence par une évaluation approfondie de l’infrastructure et des processus actuels. Une fois que l’état actuel est clairement défini, l’équipe peut commencer à planifier le processus de modernisation. La modernisation des applications comprend généralement les étapes suivantes :

  • Identification des applications à moderniser.
  • Évaluation des fonctionnalités et des performances.
  • Migration vers le cloud.
  • Mise à niveau des technologies.
  • Tests et déploiement.

L’identification des applications à moderniser est un processus critique. Il est important de déterminer quelles applications sont les plus importantes pour l’entreprise et lesquelles peuvent être modernisées avec le plus grand avantage. Une fois que les applications à moderniser ont été identifiées, l’équipe peut procéder à l’évaluation des fonctionnalités et des performances. Cette étape est cruciale pour déterminer quelles technologies et quels processus doivent être mis à niveau pour répondre aux exigences actuelles.

Test et déploiement

Une fois que les technologies et les processus ont été mis à niveau, il est temps de procéder aux tests et au déploiement. Les tests sont essentiels pour s’assurer que les applications modernisées fonctionnent correctement et répondent aux exigences de l’entreprise. Les tests doivent couvrir tous les aspects des applications, y compris la sécurité, la performance et la fiabilité. Une fois que les tests sont terminés avec succès, l’application peut être déployée dans le cloud.

La modernisation des applications est un processus complexe qui nécessite une planification minutieuse et une attention aux détails. Cependant, une fois le processus achevé, les entreprises peuvent profiter d’une infrastructure plus agile et plus sûre qui peut répondre aux exigences actuelles et futures.

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Maîtrise de l'ingénierie des modèles de langage AI.

Maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI.

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La maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI est une compétence essentielle pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes.

Ingénierie de prompt, un aspect vital pour tirer le plein potentiel des modèles de langage IA

2. Testing

Testing is an important part of prompt engineering. It helps to identify any errors or inconsistencies in the instructions given to the model. This can be done by running the model on a set of test data and comparing the results with the desired output. This helps to identify any potential issues and allows for adjustments to be made accordingly.

3. Iterative Process

Prompt engineering is an iterative process. After testing, adjustments can be made to the instructions given to the model. This can include changing the wording, adding additional information, or providing more specific instructions. The process is repeated until the desired output is achieved.

Limitations of Prompt Engineering

Prompt engineering is not without its limitations. It can be difficult to write clear and specific instructions that are tailored to the task at hand. Additionally, the process can be time-consuming and requires a certain level of expertise in order to achieve the desired results. Finally, prompt engineering is not a one-size-fits-all solution and may not be suitable for all tasks.

Potential Applications of Prompt Engineering

Prompt engineering has a wide range of potential applications. It can be used to improve the accuracy of AI language models, such as natural language processing (NLP) and machine translation. It can also be used to create more engaging and interactive user experiences, such as chatbots and virtual assistants. Finally, prompt engineering can be used to develop more accurate and contextually relevant responses from AI systems.

Principes de l’ingénierie de prompt

1. Écrire des instructions claires et spécifiques

Le succès de l’ingénierie de prompt commence par fournir des instructions claires et non ambiguës. Clair ne signifie pas nécessairement une courte description. Être spécifique sur la sortie souhaitée aide le modèle à comprendre plus précisément la tâche. Par exemple, demandez à LLA d’être un expert dans le domaine que vous demandez.

2. Test

Le test est une partie importante de l’ingénierie de prompt. Il permet d’identifier toutes les erreurs ou incohérences dans les instructions données au modèle. Cela peut être fait en faisant fonctionner le modèle sur un jeu de données de test et en comparant les résultats avec la sortie souhaitée. Cela permet d’identifier tout problème potentiel et permet d’effectuer des ajustements en conséquence.

3. Processus itératif

L’ingénierie de prompt est un processus itératif. Après le test, des ajustements peuvent être apportés aux instructions données au modèle. Cela peut inclure le changement du mot, l’ajout d’informations supplémentaires ou la fourniture d’instructions plus spécifiques. Le processus est répété jusqu’à ce que la sortie souhaitée soit obtenue.

Limites de l’ingénierie de prompt

L’ingénierie de prompt n’est pas sans ses limites. Il peut être difficile d’écrire des instructions claires et spécifiques qui sont adaptées à la tâche à accomplir. De plus, le processus peut être long et nécessite un certain niveau d’expertise pour obtenir les résultats souhaités. Enfin, l’ingénierie de prompt n’est pas une solution unique et peut ne pas être adaptée à toutes les tâches.

Applications
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Agilité et gestion continue des données : une synergie gagnante

Agilité et gestion continue des données : une synergie gagnante

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L’agilité et la gestion continue des données sont deux aspects clés pour atteindre un succès durable. Découvrez comment ces deux piliers peuvent s’unir pour créer une synergie gagnante.

L’esprit agile dans le développement logiciel

L’architecture Agile et la gestion des données

L’architecture Agile est plus qu’un simple mot à la mode; c’est une mentalité qui met l’accent sur l’adaptabilité, la collaboration avec le client et le développement itératif. Mais ce qui est moins discuté, c’est comment la gestion des données s’intègre à cette image. Les données sont le sang de toute application et une mauvaise qualité des données peut avoir un effet en cascade sur tout votre projet.

En intégrant Agile et la gestion des données, vous pouvez accélérer votre cycle de développement et améliorer la qualité et la sécurité des données. Les méthodologies Agile peuvent aider à améliorer la qualité des données en permettant aux équipes de travailler en collaboration pour identifier et corriger les erreurs de données. En outre, les méthodologies Agile peuvent aider à améliorer la sécurité des données en permettant aux équipes de travailler en collaboration pour identifier et corriger les vulnérabilités de données.

Comment intégrer Agile et la gestion des données?

L’intégration d’Agile et de la gestion des données peut être réalisée en utilisant une variété de techniques. Les principes fondamentaux de l’architecture Agile peuvent être appliqués à la gestion des données pour améliorer la qualité et la sécurité des données. Par exemple, les principes Agile peuvent être appliqués à la gestion des données pour encourager l’utilisation d’une approche itérative, pour encourager une collaboration entre les équipes et pour favoriser une communication ouverte entre les équipes.

Les outils de gestion des données peuvent également être intégrés aux méthodologies Agile afin d’améliorer la qualité et la sécurité des données. Les outils de gestion des données peuvent être utilisés pour surveiller et contrôler l’utilisation des données, pour surveiller et contrôler l’accès aux données, pour surveiller et contrôler les modifications apportées aux données et pour surveiller et contrôler l’intégrité des données.

Enfin, les principes Agile peuvent être appliqués à la gestion des données pour encourager une approche axée sur les tests. Les tests peuvent être utilisés pour vérifier la qualité et la sécurité des données avant qu’elles ne soient mises en production. Les tests peuvent également être utilisés pour vérifier que les modifications apportées aux données n’ont pas d’impact négatif sur les performances ou la sécurité des applications.

Conclusion

En intégrant Agile et la gestion des données, vous pouvez accroître l’efficacité de votre cycle de développement tout en améliorant la qualité et la sécurité des données. En appliquant les principes Agile à la gestion des données, en int
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