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Tutoriel OIDC pour sécuriser votre CI/CD

Apprenez à sécuriser votre CI/CD avec ce tutoriel OIDC ! Découvrez comment utiliser ce protocole pour protéger votre système de livraison continue.

Commençons par une histoire : Avez-vous entendu parler de la breach de CircleCI ? Non, pas celle où ils ont accidentellement divulgué des informations d’identification de clients il y a quelques années. Cette fois, c’est un peu plus sérieux.

The incident highlights the importance of testing security measures regularly. It’s not enough to just set up security measures and forget about them. Companies need to regularly test their security measures to make sure they are up-to-date and effective.

Commençons par une histoire : Avez-vous entendu parler de la violation de CircleCI ? Non, pas celle où ils ont accidentellement divulgué des informations d’identification de certains clients il y a quelques années. Cette fois, c’est un peu plus sérieux.

Il semble que des individus non autorisés ont pu accéder aux systèmes de CircleCI, compromettant les secrets stockés dans CircleCI. CircleCI a conseillé aux utilisateurs de faire tourner « tous les secrets » stockés dans CircleCI, y compris ceux stockés dans les variables d’environnement ou les contextes du projet.

L’incident met en évidence l’importance des tests de sécurité réguliers. Il ne suffit pas de mettre en place des mesures de sécurité et de les oublier. Les entreprises doivent régulièrement tester leurs mesures de sécurité pour s’assurer qu’elles sont à jour et efficaces.

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Appliquer des méthodes d'apprentissage machine pour rechercher des défauts ferroviaires (2e partie)

Dans cette deuxième partie, nous allons explorer comment appliquer des méthodes d’apprentissage machine pour rechercher des défauts ferroviaires.

Assurer la sécurité du trafic ferroviaire par l’inspection non destructive des rails

L’inspection non destructive des rails afin de garantir la sécurité des transports ferroviaires est régulièrement effectuée à l’aide de différentes approches et méthodes. L’une des principales approches pour déterminer l’état opérationnel des rails ferroviaires est le test non destructif à ultrasons [1]. Actuellement, la recherche d’images de défauts de rail à l’aide des modèles de défauts reçus est effectuée par un être humain. La réussite du développement d’algorithmes de recherche et de classification des données permet de proposer l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour identifier les défauts des rails et réduire la charge de travail des humains en créant des systèmes experts.

La complexité de la création de tels systèmes est décrite dans [1, 3-6, 22] et est due, d’une part, à la variété des images graphiques obtenues lors de l’inspection ultrasonore multicanal des rails, et d’autre part, au petit nombre de copies de données avec des défauts (non équilibrés). Une des possibilités pour créer des systèmes experts dans ce domaine est une approche basée sur la décomposition de la tâche complexe d’analyse du défautogramme multicanal entier en canaux individuels ou en ensembles leur caractérisant les types individuels de défauts. 

L’utilisation d’un système expert pour la recherche et la classification des défauts des rails à l’aide d’un test non destructif à ultrasons peut être une solution efficace pour résoudre le problème. Les systèmes experts peuvent être utilisés pour analyser les données obtenues par ultrasons et fournir une estimation précise et fiable du niveau de sécurité des rails. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour prédire les défauts possibles et leur emplacement sur les rails, ce qui peut aider à améliorer la sécurité des transports ferroviaires.

Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour analyser les données obtenues par ultrasons et fournir une estimation précise et fiable du niveau de sécurité des rails. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour prédire les défauts possibles et leur emplacement sur les rails, ce qui peut aider à améliorer la sécurité des transports ferroviaires. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour surveiller le niveau de sécurité des rails et prévenir les accidents ferroviaires. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour surveiller le niveau de sécurité des rails et prévenir les accidents ferroviaires. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour surveiller le niveau de sécurité des rails et prévenir les accidents ferroviaires.

Enfin, les systèmes experts peuvent être utilisés pour améliorer les processus d’inspection non destructive des rails. Les systèmes experts peuvent être utilisés pour automatiser le processus d’inspection non destructive des rails, ce qui permet d’accélérer le processus et d’améliorer la qualité des inspections. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour analyser les données obtenues par ultrasons et fournir une estimation précise et fiable

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Systèmes distribués: le split-brain

Les systèmes distribués sont une technologie complexe qui peut présenter des risques, tels que le split-brain. Apprenons à mieux comprendre ce phénomène et à le gérer.

Le problème du Split-Brain

Split-brain can be caused by a variety of factors, including network partitions, hardware failures, or software bugs. It can also be triggered by intentional actions, such as when an administrator deliberately isolates a node from the cluster. In any case, the result is the same: two or more isolated groups of nodes, each with its own view of the data.

Real-World Example

A real-world example of split-brain occurred in 2017 when a major outage affected Amazon Web Services’ S3 storage service. The outage was caused by a network partition that split the S3 cluster into two isolated groups. As a result, some requests to the S3 service were routed to one group, while others were routed to the other group. This caused data inconsistency and led to widespread disruption.

The S3 outage serves as a reminder of the importance of testing distributed systems for split-brain scenarios. While it is impossible to completely eliminate the risk of split-brain, it is possible to reduce the impact by designing systems that are resilient to network partitions and other forms of failure.

Best Practices

When designing distributed systems, it is important to consider how the system will handle split-brain scenarios. In some cases, it may be possible to use techniques such as quorum or leader election to minimize the impact of split-brain. However, these techniques should be used with caution, as they can introduce additional complexity and overhead.

In general, the best approach is to design systems that are resilient to network partitions and other forms of failure. This can be achieved by using techniques such as replication, redundancy, and fault tolerance. It is also important to test distributed systems for split-brain scenarios before they are deployed in production.

Le problème du Split-Brain

Dans les systèmes distribués, il est essentiel de maintenir une vue cohérente des données sur tous les nœuds pour un fonctionnement correct. Lorsqu’un scénario de split-brain se produit, chaque groupe partitionné peut recevoir des mises à jour différentes, ce qui entraîne une incohérence des données et rend difficile la résolution des conflits lorsque les partitions se reconnectent finalement.

Le split-brain peut être causé par une variété de facteurs, notamment des partitions réseau, des pannes matérielles ou des bogues logiciels. Il peut également être déclenché par des actions intentionnelles, telles que lorsqu’un administrateur isole délibérément un nœud du cluster. Dans tous les cas, le résultat est le même : deux ou plusieurs groupes isolés de nœuds, chacun ayant sa propre vue des données.

Exemple concret

Un exemple concret de split-brain s’est produit en 2017 lorsqu’une panne majeure a affecté le service de stockage S3 d’Amazon Web Services. La panne était causée par une partition réseau qui a divisé le cluster S3 en deux groupes isolés. En conséquence, certaines demandes au service S3 ont été acheminées vers un groupe, tandis

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Les pièges de l'utilisation de l'IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l'humain.

Les développeurs logiciels sont confrontés aux risques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle générale. Une approche centrée sur l’humain est nécessaire pour éviter ces pièges.

## Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité.

The primary challenge is testing. Testing is a critical step in the software development process, as it ensures that the code is functioning correctly and that the system is performing as expected. However, when it comes to General AI-based systems, testing can be a daunting task. This is because the system’s behavior is not predetermined, but rather determined by its own internal logic and learning algorithms. As such, it is difficult to anticipate how the system will behave in a given situation, making it difficult to test for potential bugs and errors.

Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité. Dans le domaine du développement logiciel, l’idée d’utiliser les capacités cognitives de l’IA générale a suscité un intérêt considérable. L’idée d’un logiciel qui peut penser, apprendre et s’adapter comme un programmeur humain est séduisante et promet de rationaliser les processus de développement et de potentiellement révolutionner l’industrie. Cependant, sous le charme de surface se trouve un défi important : la difficulté de modifier les systèmes basés sur l’IA générale une fois qu’ils sont déployés.

L’IA générale, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (AGI), incarne le concept des machines possédant une intelligence et une adaptabilité humaines. Dans le monde du développement logiciel, elle a le potentiel d’automatiser une multitude de tâches, allant du codage au débogage. Néanmoins, à mesure que nous plongeons dans les promesses et les périls de l’intégration de l’IA générale dans le processus de développement logiciel, une série de préoccupations et de défis critiques se présentent.

Le défi principal est le test. Le test est une étape essentielle du processus de développement logiciel, car il garantit que le code fonctionne correctement et que le système se comporte comme prévu. Cependant, lorsqu’il s’agit des systèmes basés sur l’IA générale, le test peut être une tâche redoutable. Cela est dû au fait que le comportement du système n’est pas prédéterminé, mais déterminé par sa propre logique interne et ses algorithmes d’apprentissage. Par conséquent, il est difficile de prévoir comment le système se comportera dans une situation donnée, ce qui rend difficile le test des bogues et des erreurs potentiels.

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Migration Cloud: Comment surmonter les craintes et saisir les opportunités

La migration vers le cloud peut sembler effrayante, mais elle offre de nombreuses opportunités. Découvrez comment surmonter vos craintes et saisir ces opportunités !

## Croissance du Cloud Computing au cours des dernières Décennies

Testing is a key factor in the success of cloud computing. It is essential to ensure that applications, services, and infrastructure are secure and reliable. Testing helps to identify and fix any issues before they become a problem. It also helps to ensure that the cloud environment is able to meet the needs of users. Testing should be done regularly and should include both automated and manual tests.

Depuis plus d’une décennie, le cloud computing est une tendance majeure. En 2015, sa croissance annuelle à trois chiffres a été enregistrée. Bien que, à la fin de 2019, les plus grands fournisseurs de cloud aient connu une croissance plus lente, à seulement 31 % par an, et que cette croissance devrait diminuer en 2020 et 2021 à mesure que l’industrie mûrit, la croissance du cloud a tout de même surpassé celle de nombreux autres secteurs.

De plus, en 2020, le marché du cloud a connu une croissance plus rapide qu’en 2019 selon certains critères. Cela s’est produit malgré la grave récession économique. La raison de cette croissance est l’augmentation de la demande provoquée par la pandémie, les confinements et le passage au travail à distance.

Le test est un facteur clé de la réussite du cloud computing. Il est essentiel de s’assurer que les applications, services et infrastructures sont sûrs et fiables. Le test permet d’identifier et de corriger les problèmes avant qu’ils ne deviennent un problème. Il aide également à s’assurer que l’environnement cloud est en mesure de répondre aux besoins des utilisateurs. Les tests doivent être effectués régulièrement et doivent inclure des tests automatisés et manuels.

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Test de pénétration d'application Web : qu'est-ce que c'est ?

Le test de pénétration d’application Web est une méthode pour vérifier la sécurité des applications Web. Découvrez comment cela fonctionne !

C’est également connu sous le nom de test de pénétration d’application web ou de test de sécurité, qui est une évaluation organisée de la sécurité d’une application web pour identifier l’exposition et la faiblesse qui pourraient être exploitées par des acteurs malveillants.

1. Identifying the target application and its environment. 

2. Gathering information about the target application. 

3. Identifying potential vulnerabilities. 

4. Exploiting the identified vulnerabilities. 

5. Documenting the results and providing recommendations. 

Le test d’intrusion des applications web, également connu sous le nom de test de sécurité ou de test d’intrusion, est une évaluation organisée de la sécurité d’une application web afin d’identifier les expositions et les faiblesses qui pourraient être exploitées par des acteurs malveillants. L’objectif principal du test d’intrusion est d’évaluer de manière proactive la posture de sécurité d’une application web et d’identifier les vulnérabilités potentielles avant que des attaquants ne puissent les exploiter.

Pendant un test d’intrusion d’application web, des professionnels de la sécurité qualifiés, connus sous le nom de testeurs d’intrusion ou de hackers éthiques, simulent divers scénarios d’attaque pour découvrir les failles de sécurité qui pourraient entraîner un accès non autorisé, des violations de données ou d’autres activités malveillantes. Le processus implique les points suivants :

1. Identification de l’application cible et de son environnement.

2. Recueil d’informations sur l’application cible.

3. Identification des vulnérabilités potentielles.

4. Exploitation des vulnérabilités identifiées.

5. Documentation des résultats et fourniture de recommandations.

Le test d’intrusion des applications web est un processus essentiel pour assurer la sécurité des logiciels et des systèmes informatiques. Les tests d’intrusion peuvent être effectués manuellement ou automatiquement à l’aide de logiciels spécialisés. Ces outils peuvent être utilisés pour rechercher des vulnérabilités connues et des failles de sécurité dans les applications web et les systèmes informatiques. Les tests d’intrusion peuvent également être effectués pour vérifier si les applications web respectent les normes et les réglementations en matière de sécurité.

Les tests d

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Déploiement Cloud Native de Flux dans App Connect Enterprise

Le déploiement cloud native de Flux dans App Connect Enterprise offre une solution innovante pour intégrer des applications et des données à travers les environnements cloud et on-premise.

IBM App Connect Enterprise (ACE) : Un outil d’intégration puissant et largement utilisé

Testing is an important part of the development process. ACE provides a number of testing features, such as the ability to run flows in a test mode, and the ability to debug flows. The test mode allows flows to be run with test data, and the results can be inspected to ensure that the flow is producing the expected results. The debug mode allows developers to step through a flow and inspect the variables and messages at each step. This is invaluable for troubleshooting and understanding how a flow works.

IBM App Connect Enterprise (ACE) est un puissant et largement utilisé outil d’intégration. Les développeurs créent des flux d’intégration en définissant un point d’entrée qui reçoit un message, puis en traitant ce message et enfin en envoyant ou en plaçant le message transformé. Les flux se composent d’une série de nœuds et de constructions logiques. ACE est puissant et flexible – il existe de nombreux nœuds spécifiquement conçus pour interagir avec les systèmes à intégrer, mais il existe également des nœuds qui peuvent exécuter un script ou du code Java. En raison de cela, ACE peut presque tout faire et peut donc être considéré (bien que ce ne soit pas son objectif) comme un environnement d’exécution d’application. 

Un flux ACE est une unité déployable intrinsèquement sans état, bien qu’il puisse gérer son propre état. Dans un environnement de serveur traditionnel, de nombreux flux sont déployés sur un serveur d’intégration et leur exécution peut être gérée et échelle à l’aide des fonctionnalités de gestion de charge. Cela rend ACE un ajustement naturel pour un environnement Kubernetes.

Le test est une partie importante du processus de développement. ACE fournit un certain nombre de fonctionnalités de test, telles que la possibilité d’exécuter des flux en mode test et la possibilité de déboguer des flux. Le mode test permet aux flux d’être exécutés avec des données de test et les résultats peuvent être inspectés pour s’assurer que le flux produit les résultats attendus. Le mode debug permet aux développeurs de passer en revue un flux et d’inspecter les variables et les messages à chaque étape. Cela est inestimable pour le dépannage et la compréhension du fonctionnement d’un flux.

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Cycle de test automatisé

Le cycle de test automatisé est une méthode efficace pour vérifier la qualité et la fiabilité des logiciels. Il permet d’accélérer le processus de développement et de réduire les coûts.

Rapport de tendances sur les tests automatisés de DZone 2023

Selon le rapport de DZone 2023 sur les tendances en matière de tests automatisés, le marché des tests automatisés a dépassé les 20 milliards de dollars (USD) en 2022 et devrait connaître une croissance annuelle composée (CAGR) de plus de 15 % entre 2023 et 2032. Cela peut être attribué à la volonté des organisations d’utiliser des techniques sophistiquées de test automatisé dans le cadre du processus d’assurance qualité (QAOps). En réduisant le temps nécessaire à l’automatisation des fonctionnalités, cela accélère la commercialisation des solutions logicielles. Il offre également une extermination rapide des bogues et un débogage post-déploiement et aide à l’intégrité du logiciel grâce à des notifications précoces de changements imprévus.

Les tests automatisés sont une partie essentielle du processus de développement logiciel. Les tests automatisés aident à réduire les coûts et à améliorer la qualité du logiciel. Les outils de test automatisés sont conçus pour exécuter des tests répétitifs et répétitifs, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur le codage et l’amélioration du produit. Les outils de test automatisés peuvent être utilisés pour tester l’intégration, le déploiement, la sécurité, le codage, les performances et l’accessibilité. Les outils de test automatisés peuvent être intégrés à des outils d’intégration continue (CI) pour fournir des résultats plus précis et plus rapides. Les outils de test automatisés peuvent être utilisés pour tester les applications Web, mobiles et natives.

Les tests automatisés sont également utiles pour tester les API et les microservices. Les tests automatisés peuvent être utilisés pour tester les API et les microservices en exécutant des tests unitaires, des tests d’intégration et des tests d’acceptation. Les tests automatisés peuvent également être utilisés pour tester les API REST et SOAP. Les tests automatisés peuvent être utilisés pour tester les performances, la sécurité et la fiabilité des API et des microservices. Les tests automatisés peuvent également être utilisés pour vérifier la conformité aux normes et aux réglementations.

En conclusion, les tests automatisés sont essentiels pour assurer la qualité du logiciel et améliorer l’efficacité des processus de développement logiciel. Les outils de test automatisés peuvent être intégrés à des outils d’intégration continue pour fournir des résultats plus précis et plus rapides. Les tests automatisés peuvent être utilisés pour tester l’intégration, le déploiement, la sécurité, le codage, les performances et l’accessibilité. Les tests automatisés peuvent également être utilisés pour tester les API et les microservices en exécutant des tests unitaires, des tests d’intégration et des tests d’acceptation.

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Gestion des données Salesforce simplifiée : Migration des pièces jointes vers AWS S3

La gestion des données Salesforce peut être simplifiée grâce à la migration des pièces jointes vers AWS S3. Découvrez comment!

Le défi : Stockage des pièces jointes Salesforce

La défis : Stockage des pièces jointes Salesforce

Salesforce est une puissante plate-forme de gestion de la relation client (CRM) qui stocke une grande quantité de données, y compris des pièces jointes telles que des documents, des images et des fichiers. Ces pièces jointes sont souvent essentielles aux opérations commerciales et peuvent s’accumuler rapidement, consommant une quantité importante d’espace de stockage dans Salesforce. Cette situation peut entraîner des coûts opérationnels accrus et une réduction des performances du système.

Migration vers AWS S3

Une solution possible consiste à migrer les pièces jointes Salesforce vers Amazon Web Services (AWS) Simple Storage Service (S3) tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. Cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système. Cependant, cette tâche peut être complexe et nécessite une planification et une exécution minutieuses. Heureusement, il existe des outils qui peuvent faciliter le processus de migration.

Test avec Informatica IICS et Python

Informatica IICS est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de migrer facilement des données entre différents systèmes. Il offre une variété de fonctionnalités, notamment la possibilité de migrer des pièces jointes Salesforce vers AWS S3. De plus, il est possible d’utiliser Python pour automatiser le processus de migration. En combinant ces deux outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files.

Test avec Informatica IICS et Python

Pour tester la migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3, vous pouvez utiliser Informatica IICS et Python. Tout d’abord, vous devez configurer votre compte AWS et créer un bucket S3. Ensuite, vous pouvez utiliser Informatica IICS pour configurer le flux de données entre Salesforce et S3. Une fois que le flux est configuré, vous pouvez utiliser Python pour automatiser le processus de migration. Vous pouvez également utiliser Python pour tester le flux et vérifier que les données sont bien migrées vers S3. Une fois le test terminé, vous pouvez mettre en production le flux et commencer à migrer les pièces jointes Salesforce vers AWS S3.

Conclusion

La migration des pièces jointes Salesforce vers AWS S3 peut être un processus complexe et fastidieux. Heureusement, il existe des outils tels qu’Informatica IICS et Python qui peuvent faciliter le processus. En combinant ces outils, les entreprises peuvent facilement migrer leurs pièces jointes Salesforce vers AWS S3 tout en maintenant un accès transparent via Salesforce Cloud Files. De plus, cette migration stratégique optimise non seulement le stockage, mais améliore également les performances du système.

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Apache Druid: 1000+ QPS Facile pour l'Analyse

des Données

Apache Druid offre une puissance de 1000+ QPS pour l’analyse des données, ce qui rend plus facile et plus rapide que jamais la prise de décision basée sur des données.

Les cas d’utilisation des analytics évoluent avec une augmentation du volume et des requêtes à faible latence. Mais l’échelle des analytics pour les requêtes à haut QPS nécessite une certaine considération. Si vos requêtes récupèrent des lignes simples dans des tables avec peu de colonnes ou de lignes ou agrègent une petite quantité de données, alors virtuellement n’importe quelle base de données peut répondre à vos exigences QPS.

Mais les choses deviennent difficiles si vous avez une application d’analytique (ou prévoyez en construire une) qui exécute beaucoup d’agrégations et de filtres sur des données à haute dimension et à haute cardinalité à grande échelle. Le genre d’application où beaucoup d’utilisateurs devraient pouvoir poser n’importe quelle question et obtenir leurs réponses instantanément sans contraintes sur le type de requêtes ou la forme des données.

Testing is a key factor in scaling analytics for high QPS. It’s important to understand the performance of your analytics application under different scenarios. This will help you identify bottlenecks and optimize your queries for better performance.

Les cas d’utilisation d’analytique évoluent avec des requêtes à haut volume et à faible latence. Mais le passage à l’échelle des analyses pour des requêtes élevées par seconde (QPS) nécessite une certaine prise en compte. Si vos requêtes récupèrent des lignes simples dans des tables avec peu de colonnes ou de lignes ou agrègent une petite quantité de données, alors pratiquement n’importe quelle base de données peut répondre à vos exigences QPS.

Mais les choses deviennent difficiles si vous avez une application d’analytique (ou prévoyez d’en construire une) qui exécute de nombreuses agrégations et filtres sur des données à haute dimension et à haute cardinalité à l’échelle. Le genre d’application où de nombreux utilisateurs devraient pouvoir poser n’importe quelle question et obtenir leurs réponses instantanément sans contraintes sur le type de requêtes ou la forme des données.

Le test est un facteur clé pour passer à l’échelle des analyses pour des QPS élevés. Il est important de comprendre les performances de votre application d’analytique dans différents scénarios. Cela vous aidera à identifier les goulots d’étranglement et à optimiser vos requêtes pour une meilleure performance.

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