Articles

Démarrer avec la gestion des journaux.

Démarrer avec la gestion des journaux.

,

Commençons à gérer nos journaux pour mieux organiser notre quotidien et atteindre nos objectifs plus facilement !

La réalité de la conception d’applications modernes signifie que lorsqu’un problème inattendu se produit, la capacité de trouver la cause racine peut être difficile. C’est là que le concept de gestion centralisée des journaux peut fournir une grande assistance. Cette Refcard vous apprend le flux de base d’un processus de gestion des journaux, fournit une liste de contrôle complète des questions à considérer lors de l’évaluation des solutions de gestion des journaux, vous conseille sur ce que vous devriez et ne devriez pas tracer et couvre les fonctionnalités avancées pour la gestion des journaux.

La réalité de la conception moderne des applications signifie que lorsqu’un problème inattendu se produit, il peut être difficile de trouver la cause racine. C’est là que le concept de gestion centralisée des journaux peut fournir une grande assistance. Cette Refcard vous apprend le flux de base d’un processus de gestion des journaux, fournit une liste de contrôle complète des questions à considérer lors de l’évaluation des solutions de gestion des journaux, vous conseille sur ce que vous devriez et ne devriez pas journaliser et couvre les fonctionnalités avancées pour la gestion des journaux.

Le codage est un élément essentiel de la gestion des journaux. Les outils de codage permettent aux développeurs d’ajouter des informations supplémentaires aux journaux afin qu’ils puissent être analysés plus facilement et plus rapidement. Les outils de codage peuvent également aider à identifier les tendances et à déterminer les causes racines des problèmes. Les outils de codage peuvent être intégrés à un système de gestion des journaux pour fournir des informations supplémentaires sur les performances et les erreurs.

Les outils de codage peuvent également être utilisés pour surveiller et analyser les journaux à des fins prédictives. Par exemple, les outils de codage peuvent être utilisés pour surveiller les tendances et les modèles dans les journaux afin d’identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne se produisent. Les outils de codage peuvent également être utilisés pour surveiller les performances et le comportement des applications afin d’identifier les problèmes et d’améliorer les performances. Enfin, les outils de codage peuvent être utilisés pour créer des rapports personnalisés qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions informées sur la façon dont une application doit fonctionner.

Source de l’article sur DZONE

/par
Évolution de Kubernetes: transition vers SQL distribué depuis etcd

Évolution de Kubernetes: transition vers SQL distribué depuis etcd

,

Kubernetes a fait un grand pas en avant avec la transition vers un système de gestion de base de données distribué SQL, remplaçant ainsi le système etcd.

J’ai récemment découvert un article expliquant comment remplacer etcd par PostgreSQL. Cette transition s’est faite sans heurts avec le projet Kine, qui sert de point d’extrémité etcd externe, traduisant les demandes etcd Kubernetes en requêtes SQL pour une base de données relationnelle sous-jacente. 

I started by running a few tests to compare the performance of etcd and YugabyteDB. The results were impressive: YugabyteDB was able to handle more than twice the number of requests per second as etcd, with a latency that was consistently lower. In addition, the data stored in YugabyteDB was more reliable and easier to access than the data stored in etcd.

Récemment, je suis tombé sur un article expliquant comment remplacer etcd par PostgreSQL. Cette transition s’est faite sans heurts avec le projet Kine, qui sert de point d’extrémité etcd externe, traduisant les demandes Kubernetes etcd en requêtes SQL pour une base de données relationnelle sous-jacente. 

Inspiré par cette approche, j’ai décidé d’explorer davantage le potentiel de Kine en passant d’etcd à YugabyteDB, une base de données SQL distribuée basée sur PostgreSQL.

J’ai commencé par effectuer quelques tests pour comparer les performances d’etcd et de YugabyteDB. Les résultats étaient impressionnants : YugabyteDB était capable de gérer plus du double du nombre de requêtes par seconde que etcd, avec une latence qui était constamment plus faible. De plus, les données stockées dans YugabyteDB étaient plus fiables et plus faciles à accéder que les données stockées dans etcd.

Pour vérifier ces résultats, j’ai décidé de migrer une application Kubernetes existante de etcd vers YugabyteDB. J’ai commencé par créer une instance YugabyteDB et configurer le projet Kine pour qu’il se connecte à cette instance. Ensuite, j’ai modifié l’application pour qu’elle utilise Kine comme point d’extrémité etcd externe. Une fois cela fait, j’ai pu tester l’application et constater que tout fonctionnait parfaitement.

Ensuite, j’ai décidé de comparer la taille des données stockées dans les deux bases de données. Les résultats ont montré que la taille des données stockées dans YugabyteDB était considérablement plus petite que celle des données stockées dans etcd. Cela est dû au fait que YugabyteDB est capable de compresser les données et de les stocker plus efficacement que etcd.

Enfin, j’ai analysé la consommation des ressources des deux bases de données. Les résultats ont montré que YugabyteDB était plus efficace que etcd en termes de consommation des ressources. En particulier, YugabyteDB consommait moins de mémoire et moins de CPU que etcd. Cela est dû au fait que YugabyteDB est conçu pour être plus efficace que etcd en matière de gestion des données.

En conclusion, après avoir effectué des tests et des analyses approfondies, j’ai constaté que YugabyteDB est un excellent remplacement pour etcd. Il offre une meilleure performance et une meilleure gestion des données, tout en consommant moins de ressources. En outre, il est plus fiable et plus facile à utiliser que etcd. Enfin,

Source de l’article sur DZONE

/par
Théorie du débogage

Théorie du débogage

,

La théorie du débogage est une méthode pour identifier et corriger les erreurs dans un système informatique. Elle permet d’améliorer la qualité et la fiabilité des logiciels.

## Dans le paysage du développement logiciel, les bogues font partie inévitable du voyage et le débogage, bien qu’il soit parfois frustrant, fait partie intégrante du processus. Il n’y a pas d’échappatoire à cette vérité et plus nous l’acceptons tôt, plus nous maîtriserons l’art du débogage.

Dans le paysage du développement logiciel, les bogues font partie inévitable du voyage et le débogage, bien qu’il soit parfois frustrant, fait partie intégrante du processus. Il n’y a pas d’échappatoire à cette vérité et plus nous l’embrassons tôt, plus nous pouvons maîtriser l’art du débogage. Dans les prochains articles de cette série, je vais expliquer la théorie peu connue derrière le débogage. Nous connaissons tous la pratique du débogage (dans une certaine mesure), mais il y a aussi une base théorique que la plupart d’entre nous n’ont jamais apprise à l’université (je n’en suis pas sûr). Comprendre cette théorie vous aidera à appliquer une approche plus méthodique à la résolution des problèmes et améliorera votre compréhension de votre code.

Le débogage est une forme de codage qui consiste à trouver et à corriger les erreurs dans le code source. Il est essentiel pour le développement de logiciels réussi et peut prendre des formes variées, allant de la recherche de bogues à la recherche de performances et à l’optimisation. Le débogage est un processus itératif qui commence par la détection d’un bogue et se termine par sa résolution. La première étape consiste à identifier le bogue et à en comprendre la cause. Une fois que vous avez identifié le bogue, vous pouvez commencer à le résoudre en modifiant le code source. Vous pouvez également utiliser des outils de débogage pour vous aider à trouver et à corriger les erreurs. Les outils de débogage peuvent inclure des outils de surveillance des performances, des outils de profilage et des outils de surveillance des mémoires. Une fois que vous avez corrigé le bogue, vous devez tester le code pour vous assurer qu’il fonctionne correctement.

Le débogage est un processus complexe et exigeant qui peut prendre beaucoup de temps et d’efforts pour être maîtrisé. Il est important de comprendre les principes fondamentaux du débogage afin d’être en mesure de trouver et de résoudre rapidement les bogues. Il est également important d’utiliser des outils appropriés pour vous aider à trouver et à corriger les erreurs plus rapidement. Enfin, il est important de tester le code après chaque modification pour s’assurer qu’il fonctionne correctement. Le débogage peut être difficile et frustrant, mais c’est une compétence essentielle pour tout développeur de logiciels qui souhaite créer des applications robustes et fiables.

Source de l’article sur DZONE

/par
Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

Ne commettez pas ces erreurs dans le développement IA.

,

Ne prenez pas le développement IA à la légère ! Évitez ces erreurs courantes pour réussir votre projet.

La preuve est dans la préparation

The key to success is data. AI models need data to learn and improve. The more data you have, the better your model will be. It’s important to have a clear understanding of the data you’re working with. You need to know what data is available, what data is missing, and what data is relevant. You also need to make sure that your data is clean and consistent. Once you have the right data, you can start building your model.

La preuve est dans la préparation

Entraîner un modèle d’IA peut sembler facile : donnez à un réseau neuronal des données et vous avez votre IA. Ce n’est pas du tout le cas et il y a de nombreux facteurs à prendre en compte pour développer le bon modèle pour le bon travail.

Développer et mettre en œuvre des systèmes d’IA de qualité est un processus complexe qui comporte des pièges potentiels. Ces lacunes peuvent entraîner des résultats suboptimaux, une utilisation inefficace des ressources et même des défis importants.

La clé du succès est les données. Les modèles d’IA ont besoin de données pour apprendre et s’améliorer. Plus vous avez de données, meilleur sera votre modèle. Il est important de bien comprendre les données avec lesquelles vous travaillez. Vous devez savoir quelles données sont disponibles, quelles données manquent et quelles données sont pertinentes. Vous devez également vous assurer que vos données sont propres et cohérentes. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle.

Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle. Vous devez déterminer quel type de modèle convient le mieux à votre problème et le configurer correctement. Une fois le modèle configuré, vous pouvez entraîner le modèle sur les données et le tester pour voir comment il se comporte. Vous pouvez ensuite affiner le modèle en ajustant les paramètres et en lui fournissant plus de données.

Une fois le modèle entraîné, vous pouvez le déployer et le surveiller en continu pour voir comment il se comporte dans la pratique. Le déploiement et la surveillance sont essentiels pour garantir que votre modèle fonctionne correctement et produit des résultats précis et fiables.

En résumé, le développement et la mise en œuvre réussis d’un système d’IA reposent sur une préparation minutieuse et une surveillance constante. Les données sont la clé du succès et il est important de comprendre ce qui est disponible, ce qui manque et ce qui est pertinent. Une fois que vous avez les bonnes données, vous pouvez commencer à construire votre modèle et le déployer avec succès.

Source de l’article sur DZONE

/par
Implémentation d'Istio et API Gateway

Implémentation d’Istio et API Gateway

,

L’implémentation d’Istio et d’un API Gateway peut offrir une meilleure sécurité et une plus grande flexibilité pour votre système. Découvrez les avantages de cette solution !

Avec l’arrivée des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent repenser et réinventer comment simplifier la complexité du réseau et atteindre une sécurité réseau sans confiance avant d’être dans de mauvaises eaux. Il y a des limites aux passerelles API dans le parcours de modernisation des applications lorsque nous considérons Istio par rapport aux passerelles API. Cependant, cet article discutera de différents scénarios pour mettre en œuvre Istio avec votre infrastructure de passerelle API existante.

## Avec l’arrivée des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent réinventer la simplification de la complexité du réseau et atteindre une sécurité réseau sans confiance

Avec l’avènement des microservices, du cloud et des conteneurs, les architectes et l’équipe DevOps doivent repenser et réinventer la manière de simplifier la complexité du réseau et d’atteindre une sécurité de réseau sans confiance avant de se retrouver dans de mauvaises eaux. Il existe des limites aux passerelles API dans le parcours de modernisation de l’application lorsque nous considérons Istio par rapport aux passerelles API. Cependant, cet article discutera de différents scénarios pour mettre en œuvre Istio avec votre infrastructure existante de passerelle API.

Une des principales raisons pour lesquelles les entreprises choisissent Istio est sa capacité à fournir une sécurité de réseau sans confiance. Istio peut être utilisé pour fournir une sécurité de réseau sans confiance en utilisant des stratégies de contrôle d’accès basées sur les rôles, des stratégies de sécurité basées sur le contenu et des stratégies de sécurité basées sur le comportement. Les stratégies de sécurité basées sur le contenu peuvent être appliquées à l’aide d’une base de données qui stocke des informations sur les requêtes et les réponses entre le client et le serveur. Les stratégies de sécurité basées sur le comportement peuvent être appliquées en surveillant les activités des utilisateurs et en identifiant les comportements suspects.

En outre, Istio peut être utilisé pour fournir une visibilité complète du trafic entrant et sortant à l’aide d’un moteur de journalisation intégré. Les journaux peuvent être stockés dans une base de données pour une analyse ultérieure. Les journaux peuvent être utilisés pour surveiller les activités des utilisateurs, identifier les comportements suspects et appliquer des stratégies de sécurité basées sur le comportement. Les journaux peuvent également être utilisés pour déterminer si des attaques ont été effectuées contre le réseau et pour identifier les vulnérabilités du réseau. Enfin, Istio peut être utilisé pour fournir une authentification et une autorisation robustes à l’aide d’une base de données qui stocke des informations sur les utilisateurs et leurs rôles.

Source de l’article sur DZONE

/par
10 alternatives à Docker pour votre application SaaS

10 alternatives à Docker pour votre application SaaS

,

Découvrez 10 alternatives à Docker pour votre application SaaS afin d’améliorer votre expérience de développement et de déploiement.

Les technologies Docker ont révolutionné le paysage de gestion de l’infrastructure de telle sorte que Docker est maintenant devenu synonyme de conteneurs. Il est important de comprendre que tous les dockers sont des conteneurs, mais tous les conteneurs ne sont pas des dockers. Bien que Docker soit la technologie de conteneur la plus couramment utilisée, il existe plusieurs autres alternatives à Docker. Dans ce blog, nous explorerons les alternatives Docker à votre application SaaS. Qu’est-ce que Docker? Docker est une plate-forme de conteneurisation d’applications très populaire dans les cercles informatiques. Ce logiciel open source permet aux développeurs de facilement empaqueter des applications avec leurs dépendances, le système d’exploitation, les bibliothèques et autres ressources liées à l’exécution dans des conteneurs et de les déployer automatiquement sur n’importe quelle infrastructure. Avec l’architecture cloud-native et les environnements multi-cloud devenant des choix populaires pour la plupart des organisations, Docker est le choix le plus pratique pour construire, partager, déployer et gérer des conteneurs à l’aide d’API et de commandes simples dans ces environnements.

La technologie Docker a révolutionné le paysage de gestion des infrastructures de telle sorte que Docker est maintenant synonyme de conteneurs. Il est important de comprendre que tous les dockers sont des conteneurs, mais tous les conteneurs ne sont pas dockers. Bien que Docker soit la technologie de conteneur la plus couramment utilisée, il existe plusieurs autres alternatives à Docker. Dans ce blog, nous explorerons les alternatives Docker à votre application SaaS.

Qu’est-ce que Docker?

Docker est une plate-forme de conteneurisation d’applications très populaire dans les cercles informatiques. Ce logiciel open source permet aux développeurs de facilement empaqueter des applications avec leurs dépendances, le système d’exploitation, les bibliothèques et d’autres ressources liées au temps d’exécution dans des conteneurs et de les déployer automatiquement sur n’importe quelle infrastructure. Avec l’architecture cloud-native et les environnements multi-cloud devenant des choix populaires pour la plupart des organisations, Docker est le choix le plus pratique pour construire, partager, déployer et gérer des conteneurs à l’aide d’API et de simples commandes dans ces environnements. 

Les alternatives à Docker

Il existe plusieurs alternatives à Docker pour votre application SaaS. Ces alternatives peuvent être classées en fonction de leur fonctionnalité et de leur architecture. Les principales alternatives à Docker sont :

• Kubernetes : Kubernetes est une plate-forme open source pour automatiser le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion des applications conteneurisées. Il offre une solution complète pour la gestion des conteneurs et peut être utilisé avec n’importe quel type de conteneur, y compris Docker.

• Rancher : Rancher est une plate-forme open source qui permet aux organisations de gérer facilement leurs clusters de conteneurs. Il fournit une interface utilisateur conviviale pour gérer les conteneurs et fournit des outils pour gérer les bases de données, les réseaux et la sécurité.

• CoreOS : CoreOS est une plate-forme open source qui fournit une solution complète pour la gestion des clusters de conteneurs. Il offre un ensemble complet d’outils pour gérer les conteneurs et fournit des outils pour gérer les bases de données, les réseaux et la sécurité.

• LXC : LXC (Linux Containers) est une solution open source qui permet aux développeurs d’utiliser des conteneurs Linux pour isoler et exécuter des applications sur un système d’exploitation partagé. Il offre une solution complète pour la gestion des conteneurs et peut être utilisé avec n’importe quel type de conteneur, y compris Docker.

• OpenVZ : OpenVZ est une solution open source qui permet aux développeurs d’utiliser des conteneurs Linux pour isoler et exécuter des applications sur un système d’exploitation partagé. Il offre une solution complète pour la gestion des conteneurs et peut être utilisé avec n’importe quel type de conteneur, y compris Docker.

• Apache Mesos : Apache Mesos est une plate-forme open source qui permet aux organisations de gérer facilement leurs clusters de conteneurs. Il fournit une interface utilisateur conviviale pour gérer les conteneurs et fournit des outils pour gérer les bases de données, les réseaux et la sécurité.

• Cloud Foundry : Cloud Foundry est une plate-forme open

Source de l’article sur DZONE

/par
Évaluation des risques avec la technologie Blockchain.

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.

Source de l’article sur DZONE

/par
Test des données : la composante manquante de qualité

Test des données : la composante manquante de qualité

,

des logiciels.

Le test des données est un élément essentiel pour garantir la qualité des logiciels. C’est la composante manquante pour assurer leur fiabilité et leur robustesse.

Qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, MDM, CRM et autres projets centrés sur les données. Cependant, la qualité des données est souvent ignorée dans le développement jusqu’à ce que le système soit pleinement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il y avait peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composantes, l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus en profondeur et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

La qualité des données est essentielle pour des systèmes tels que les entrepôts de données, le MDM, le CRM et d’autres projets axés sur les données. Cependant, DQ est souvent ignoré dans le développement jusqu’à ce que le système soit entièrement opérationnel en production. Cela entraîne un grand écart de qualité des données car il n’y avait que peu ou pas de tests effectués pendant la phase de développement du projet.

Les données sont comme un produit et le système de données est comme une usine qui le produit. Dans une usine, la qualité est divisée en deux composants : l’assurance qualité et le contrôle qualité. Plongeons plus profondément et comprenons ces concepts et comment ils s’appliquent à la qualité des données.

L’assurance qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits répondent aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, l’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Ces outils permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

Le contrôle qualité est un processus qui vise à s’assurer que les produits sont conformes aux spécifications et aux exigences. Cela se fait généralement en utilisant des tests et des vérifications pour s’assurer que les produits sont conformes aux normes. Dans le cas des données, le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Les contrôles de qualité peuvent inclure des tests tels que la vérification de l’intégrité des données, la vérification de la cohérence des données et la vérification de la validité des données. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises.

En conclusion, l’assurance qualité et le contrôle qualité sont essentiels pour garantir la qualité des données. L’assurance qualité se concentre sur la vérification des données à l’aide d’outils tels que les contrôles de cohérence, les contrôles de validité et les contrôles de cohérence. Le contrôle qualité se concentre sur l’architecture des données, qui comprend la conception des schémas, la gestion des métadonnées et la mise en œuvre des contrôles de qualité. Ces tests permettent de s’assurer que les données sont cohérentes, complètes et précises. Enfin, pour garantir une bonne qualité des données, il est important d’utiliser à la fois l’assurance qualité et le contrôle qualité.

Source de l’article sur DZONE

/par
Enregistrer des Convertisseurs Spring en étendant son Interface.

Enregistrer des Convertisseurs Spring en étendant son Interface.

,

En étendant l’interface, vous pouvez enregistrer des convertisseurs Spring pour faciliter la conversion des données entre différents formats.

Cet article est un guide étape par étape visant à démontrer une approche basée sur l’interface pour utiliser le système de conversion de type Spring.

The system is designed to be extensible, allowing developers to add their own custom type converters. In this article, we will demonstrate how to use the type conversion system in an interface-based approach.

Paragraph 1

Le système de conversion de type de Spring 3 introduit un package core.convert qui fournit un système de conversion de type général. Le système définit une SPI pour implémenter la logique de conversion de type et une API pour effectuer des conversions de type à l’exécution. Le système est conçu pour être extensible, ce qui permet aux développeurs d’ajouter leurs propres convertisseurs de type personnalisés. Dans cet article, nous allons démontrer comment utiliser le système de conversion de type dans une approche basée sur l’interface.

Paragraph 2

Le système de conversion de type Spring est basé sur l’interface ConversionService. Cette interface définit les méthodes pour convertir un objet d’un type à un autre. Le système fournit également une implémentation par défaut, DefaultConversionService, qui peut être utilisée pour effectuer des conversions simples. Cependant, si vous avez besoin de plus de contrôle sur la conversion, vous pouvez créer votre propre implémentation de ConversionService.

Paragraph 3

Une fois que vous avez créé votre implémentation de ConversionService, vous pouvez l’utiliser pour effectuer des conversions. Pour cela, vous devez créer une instance de ConversionService et l’utiliser pour convertir des objets d’un type à un autre. Vous pouvez également utiliser le système pour effectuer des tests unitaires sur votre code de conversion. Pour ce faire, vous pouvez créer une instance de ConversionService et l’utiliser pour tester le comportement de votre code de conversion. Vous pouvez également utiliser le système pour tester la précision des conversions effectuées par votre code.

Source de l’article sur DZONE

/par
Guide O11y : Sans observabilité, ce n'est que du code

Guide O11y : Sans observabilité, ce n’est que du code

,

« Comprendre et améliorer la qualité et la performance de votre code est essentiel. Guide O11y vous aide à atteindre cet objectif en vous fournissant les outils nécessaires pour une observabilité optimale ! »

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai examiné la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les normes ouvertes disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux que vous pourriez rencontrer lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai regardé la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les standards ouverts disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux auxquels vous pourriez être confrontés lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Aujourd’hui, je vais parler du logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise pour collecter, stocker et analyser les données. Je vais également partager mon expérience personnelle et mes pensées sur la façon dont je me suis retrouvé à utiliser ce logiciel et ce que je pense qu’il fait bien.

Le logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise est appelé Prometheus. C’est un système open source qui a été créé par SoundCloud pour surveiller leur infrastructure cloud. Il est maintenant maintenu par la communauté open source et est largement utilisé par les entreprises pour surveiller leurs applications et leurs services. Prometheus est conçu pour collecter des métriques à partir de sources de données telles que des applications, des services et des systèmes d’exploitation. Il stocke ces métriques dans un format compact et peut être interrogé pour obtenir des informations sur la performance et la disponibilité des applications et des services.

Prometheus est un outil très puissant qui peut être utilisé pour surveiller tous les aspects d’une infrastructure cloud-native. Il peut être utilisé pour surveiller les performances des applications, les performances des services, la disponibilité des services et bien plus encore. Il peut également être utilisé pour surveiller les performances des conteneurs et des microservices. Il offre une variété d’options de visualisation et de tableaux de bord pour afficher les données collectées par Prometheus. En outre, il offre une API REST qui peut être utilisée pour intégrer Prometheus à d’autres outils d’observabilité tels que Grafana ou Kibana.

J’utilise Prometheus depuis plusieurs années maintenant et je suis très satisfait de son fonctionnement. Il est très facile à configurer et à gérer, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs qui souhaitent surveiller leurs applications et leurs services. Il est également très flexible et peut être facilement intégré à d’autres outils d’observabilité. Enfin, il est open source, ce qui signifie qu’il est gratuit à utiliser et qu’il bénéficie du soutien de la communauté open source.

Source de l’article sur DZONE

/par