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Test d'automatisation piloté par GenAI pour moderniser les mainframes

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

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

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

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

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

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

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Test de fuzzing en ingénierie logicielle

Le fuzzing est une technique d’ingénierie logicielle qui consiste à tester le logiciel en envoyant des données aléatoires pour trouver des erreurs. Essayons de comprendre les avantages et les inconvénients du test de fuzzing!

Fuzzing, également connu sous le nom de test de fuzz, est une technique de test logiciel automatisée qui consiste à fournir des données invalides, inattendues ou aléatoires (fuzz) en tant qu’entrées d’un programme informatique. L’objectif est de trouver des erreurs de codage, des bugs, des vulnérabilités de sécurité et des failles qui peuvent être exploitées. Cet article commence par expliquer quelques types de fuzzing de base. La métaphore «tester la serrure» est ensuite utilisée pour expliquer les rouages de cette technique. Une liste d’outils disponibles est donnée et un ensemble de meilleures pratiques est exploré pour que le fuzzing soit mené de manière éthique, efficace et sûre.

Black-box fuzzing is the most common type of fuzzing. It does not require any knowledge about the internal architecture of the software being tested. The tester only needs to provide the input data and observe the output. This type of fuzzing is suitable for testing applications with a user interface, such as web browsers, media players, and office applications.

White-box fuzzing requires knowledge about the internal architecture of the software being tested. The tester needs to understand the code and identify the areas that need to be tested. This type of fuzzing is suitable for testing complex applications, such as operating systems, databases, and network protocols.

Métaphore du Test de la Serrure

La métaphore du test de la serrure est utilisée pour expliquer le fonctionnement de la technique de fuzzing. Cette métaphore compare le processus de fuzzing à un test pour vérifier si une serrure est ouverte ou fermée. Dans ce scénario, le tester est le cambrioleur et la serrure est le logiciel à tester. Le but du cambrioleur est d’ouvrir la serrure en essayant différentes clés. Dans le cas du fuzzing, le tester envoie des données aléatoires au logiciel pour voir si elles peuvent le faire planter ou révéler des vulnérabilités.

Le processus de fuzzing commence par la génération de données aléatoires. Ces données sont ensuite envoyées au logiciel pour tester sa robustesse. Si le logiciel fonctionne correctement, les données sont rejetées et le processus recommence avec des données différentes. Si le logiciel plante ou révèle une vulnérabilité, le tester peut identifier le problème et le corriger.

Le fuzzing est une technique très efficace pour trouver des bugs et des vulnérabilités dans un logiciel. Cependant, il est important de comprendre l’architecture du logiciel pour pouvoir l’utiliser correctement et efficacement. Une bonne compréhension de l’architecture du logiciel permet de cibler les zones à tester et d’améliorer les résultats.

Outils et Pratiques Recommandées

Il existe plusieurs outils disponibles pour effectuer des tests de fuzzing. Certains outils sont spécialisés pour tester des applications spécifiques, tandis que d’autres sont plus génériques et peuvent être utilisés pour tester tout type d’application. Les outils les plus populaires sont Sulley, Peach Fuzzer, SPIKE, American Fuzzy Lop (AFL) et Boofuzz.

En plus des outils disponibles, il existe certaines pratiques recommandées pour effectuer des tests de fuzzing de manière éthique, efficace et sûre. Il est important de bien documenter le processus de test et d’informer les développeurs des résultats obtenus. Il est également important de ne pas divulguer les résultats du test à des tiers sans l’autorisation des développeurs. Enfin, il est important de respecter la loi et les règles en vigueur lors de l’exécution des tests.

Le fuzzing est une technique très puissante qui peut être utilisée pour trouver des bugs et des vulnérabilités dans un logiciel. Cependant, il est important de comprendre l’architecture du logiciel et d’utiliser les bons outils et pratiques pour obtenir les meilleurs résultats. Une bonne compréhension de l’architecture et une utilisation appropriée des outils et pratiques peuvent aider
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Contrôle de Congestion dans les Systèmes Distribués à l'Échelle du Cloud

Le contrôle de congestion dans les systèmes distribués à l’échelle du cloud est un sujet important pour assurer des performances optimales. Nous allons examiner comment le contrôle de congestion peut être mis en œuvre dans ce type de système.

Systèmes distribués composés de plusieurs systèmes reliés pour fournir une fonctionnalité spécifique

Testing is a key part of distributed system development. It is used to measure the performance of the system under various conditions. The tests should be designed to simulate the expected traffic surges and should be run frequently to ensure that the system is performing as expected. The results of the tests should be analyzed to identify any potential issues and to ensure that the system is able to handle the expected traffic surges. 

Les systèmes distribués sont composés de plusieurs systèmes reliés entre eux pour fournir une fonctionnalité spécifique. Les systèmes qui fonctionnent à l’échelle du cloud peuvent recevoir des pics de trafic attendus ou inattendus d’un ou de plusieurs appelants et sont censés fonctionner de manière prévisible. 

Cet article analyse les effets des pics de trafic sur un système distribué. Il présente une analyse détaillée de la façon dont chaque couche est affectée et fournit des mécanismes pour obtenir une performance prévisible pendant les pics de trafic. 

Le test est une partie essentielle du développement des systèmes distribués. Il est utilisé pour mesurer les performances du système dans différentes conditions. Les tests doivent être conçus pour simuler les pics de trafic attendus et doivent être exécutés fréquemment pour s’assurer que le système fonctionne comme prévu. Les résultats des tests doivent être analysés pour identifier tout problème potentiel et pour s’assurer que le système est capable de gérer les pics de trafic attendus. 

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Stratégies d'affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

Les stratégies d’affinage de modèles d’apprentissage machine (LLM) peuvent être appliquées pour adapter des applications spécifiques à un domaine. Découvrez comment ces stratégies peuvent améliorer vos résultats!

## Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses de type humain. Ils sont formés sur de grands jeux de données textuelles – d’où le nom « large » – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Testing LLMs is a crucial step in the development process. It is important to ensure that the model is working as expected and is able to handle different types of inputs. Testing can also help identify any potential issues or bugs in the model. It is also important to test the model’s performance on different datasets to ensure that it is able to generalize well.

Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses similaires à celles des humains. Ils sont formés à partir d’un grand nombre de jeux de données textuelles – d’où le nom «large» – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Une caractéristique remarquable des LLMs est leur capacité à être affinés. Ces derniers peuvent être formés plus avant pour améliorer leur performance globale et leur permettre d’adapter à de nouveaux domaines spécialisés, mettant en évidence leur adaptabilité et leur polyvalence.

Le test des LLMs est une étape cruciale du processus de développement. Il est important de s’assurer que le modèle fonctionne comme prévu et qu’il est capable de gérer différents types d’entrées. Les tests peuvent également aider à identifier tout problème ou bug potentiel dans le modèle. Il est également important de tester les performances du modèle sur différents jeux de données pour s’assurer qu’il est capable de généraliser correctement.

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Utiliser l'API CronJob de Kubernetes pour un planning de tâches efficace.

Utilisez l’API CronJob de Kubernetes pour planifier vos tâches de manière efficace et automatique ! Gérez vos tâches avec précision et sans effort.

Prérequis pour l’API CronJob de Kubernetes

La base de données API CronJob de Kubernetes est une fonctionnalité clé pour automatiser les tâches régulières dans un environnement cloud-native. Ce guide vous guide pas à pas à travers les étapes pour utiliser cette API et illustre également des cas d’utilisation pratiques où elle peut être très bénéfique.

Prérequis

  • Un cluster Kubernetes en cours d’exécution (version 1.21 ou ultérieure)
  • Outil de ligne de commande kubectl
  • Connaissances de base sur Kubernetes (Pods, Jobs, CronJobs)

Comprendre l’API CronJob

La ressource CronJob de Kubernetes est conçue pour l’exécution de tâches basées sur le temps. La nouvelle API (batch/v1) apporte des améliorations en matière de fiabilité et de scalabilité.

L’API CronJob de Kubernetes est un moyen pratique et efficace pour automatiser des tâches régulières et périodiques. Les développeurs peuvent définir des tâches à exécuter à intervalles réguliers, à des moments spécifiques ou à des dates spécifiques. Cela permet aux applications de se mettre à jour automatiquement et de rester à jour, ce qui est essentiel pour les applications cloud-native. La nouvelle API (batch/v1) apporte des améliorations en matière de fiabilité et de scalabilité, ce qui permet aux développeurs d’utiliser des clusters Kubernetes plus grands et plus complexes.

Les développeurs peuvent utiliser l’API CronJob pour automatiser des tâches telles que la sauvegarde des bases de données, la mise à jour des applications, la synchronisation des données entre les clusters, l’exécution de tests et bien plus encore. L’API CronJob est très utile pour les applications qui nécessitent une mise à jour régulière ou des tâches qui doivent être exécutées à intervalles réguliers. En outre, l’API permet aux développeurs de surveiller l’état des tâches et d’effectuer des ajustements si nécessaire.

En résumé, l’API CronJob de Kubernetes est un outil pratique et puissant pour automatiser des tâches régulières et périodiques. Les développeurs peuvent définir des tâches à exécuter à intervalles réguliers, à des moments spécifiques ou à des dates spécifiques. La nouvelle API (batch/v1) apporte des améliorations en matière de fiabilité et de scalabilité, ce qui permet aux développeurs d’utiliser des clusters Kubernetes plus grands et plus complexes. Cela permet aux applications de se mettre à jour automatiquement et de rester à jour, ce qui est essentiel pour les applications cloud-native. Les développeurs peuvent utiliser l’API CronJob pour automatiser des tâches telles que la sauvegarde des bases de données, la mise à jour des applications, la synchronisation des données entre les clusters, l’exécution de tests et bien plus encore.

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Préserver le contexte entre les threads.

Préserver le contexte entre les threads est essentiel pour assurer une communication fluide et une bonne coordination entre les différents processus.

Quand on construit une grande architecture de microservices prête à la production, nous rencontrons toujours le défi commun de préserver le contexte de la demande à travers les services et les threads, y compris la propagation du contexte aux threads enfants.

In a microservices architecture, context propagation is the process of passing contextual information from one service to another. This is necessary when a request needs to be processed by multiple services. The context can contain information such as user identity, authentication tokens, and other data that must be passed between services.

Testing Context Propagation

Testing context propagation is an important part of ensuring that the microservices architecture is working properly. It is important to test that the context is being propagated correctly between services and that the data is being passed securely.

The most common way to test context propagation is to use integration tests. Integration tests are designed to test the interaction between different components or services. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Another way to test context propagation is to use unit tests. Unit tests are designed to test the individual components or services in isolation. They can be used to test that the context is being passed correctly between services and that the data is being passed securely.

Propagation du contexte : Qu’est-ce que c’est ?

La propagation du contexte signifie le passage d’informations ou d’états contextuels entre différents composants ou services dans un système distribué où les applications sont souvent composées de plusieurs services exécutés sur différentes machines ou conteneurs. Ces services doivent communiquer et collaborer pour satisfaire une demande de l’utilisateur ou effectuer un processus commercial.

Dans une architecture de microservices, la propagation du contexte est le processus de transmission d’informations contextuelles d’un service à un autre. Cela est nécessaire lorsqu’une demande doit être traitée par plusieurs services. Le contexte peut contenir des informations telles que l’identité de l’utilisateur, les jetons d’authentification et autres données qui doivent être transmises entre les services.

Tester la propagation du contexte

Tester la propagation du contexte est une partie importante pour s’assurer que l’architecture de microservices fonctionne correctement. Il est important de tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

La manière la plus courante de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests d’intégration. Les tests d’intégration sont conçus pour tester l’interaction entre différents composants ou services. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Une autre façon de tester la propagation du contexte est d’utiliser des tests unitaires. Les tests unitaires sont conçus pour tester les composants ou services individuels en isolation. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Enfin, il est possible de tester la propagation du contexte en utilisant des tests de charge. Les tests de charge sont conçus pour tester le comportement d’un système lorsqu’il est soumis à une charge importante. Ils peuvent être utilisés pour tester que le contexte est bien propagé entre les services et que les données sont transmises de manière sécurisée.

Conclusion

La propagation du contexte est un élément essentiel dans une architecture de

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Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS

Ocealia opte pour l’ERP SAP S/4HANA en mode cloud, déployé chez un hyperscaler avec l’appui des équipes de PASàPAS. Un projet mené à bien en huit mois, qui permet au groupe de disposer d’un outil innovant, sur le plan fonctionnel comme ergonomique.

 

Ocealia est un acteur du secteur de l’agroalimentaire présent dans le centre ouest de la France (Poitou-Charentes, Dordogne et Limousin). Particulièrement polyvalent, ce groupe coopératif rassemble 10.000 adhérents, avec un réseau de distribution couvrant 340 implantations.

Ses multiples filiales lui permettent de couvrir un vaste spectre d’activités : productions végétales et animales, viticulture, jardinerie, snacking, mais aussi de l’alimentation animale ainsi qu’une filiale dédiée au transport. Ocealia réalise un chiffre d’affaires annuel de 810 millions d’euros, pour 1533 collaborateurs.

En 2009, Ocealia met en place un ERP SAP, qui l’accompagne depuis dans sa croissance et ses opérations de fusion/acquisition. Cet ERP reste aujourd’hui une des pièces centrales du système d’information du groupe.

« De multiples facteurs nous ont poussés à réfléchir à la modernisation de notre ERP, explique Philippe Cote, DSI d’Ocealia. Nous avions la volonté d’intégrer de nouveaux processus dans l’ERP, comme la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. La fin de maintenance annoncée de l’ERP SAP ECC 6 a également motivé cette décision. Nous souhaitions aussi bénéficier d’autres avancées apportées par l’ERP SAP S/4HANA : interface utilisateur rénovée, meilleure automatisation des processus, analytique intégrée ou encore l’accès à de nouvelles technologies comme l’IoT ou l’IA. »

Enfin, Ocealia voulait profiter de ce projet de conversion pour basculer vers le cloud d’un hyperscaler. Son contrat d’hébergement arrivant à terme en mars 2022, le nouvel ERP devait être prêt à cette date.

 

Un choix mûrement réfléchi

Le projet démarre en septembre 2020, lors d’un passage du CODIR à l’Experience Business Center parisien de SAP. Une visite suivie de démonstrations permettant de découvrir les fonctionnalités clés de l’ERP SAP S/4HANA.

Convaincu, Ocealia se tourne vers PASàPAS pour prendre en charge ce projet de migration de SAP ECC vers l’ERP SAP S/4HANA. « PASàPAS assure la TMA de notre environnement SAP depuis de nombreuses années, rappelle Philippe Cote. Ses équipes nous ont également accompagnés en 2018 lors de la mise à niveau de notre environnement SAP ECC et du passage vers la base de données SAP HANA. »

De janvier à mai 2021, Ocealia et PASàPAS travaillent au cadrage et à la méthodologie du projet. « Cette phase nous a permis de définir nos besoins, de structurer et de sécuriser nos travaux. Nous avons choisi de migrer notre ERP à fonctionnalités équivalentes, tout en définissant une feuille de route permettant l’intégration ultérieure de nouvelles fonctionnalités. »

En mai 2021, une “conversion à blanc” avec les données de productions est mis en place, afin de s’assurer de la faisabilité de la migration, mais également de permettre la réalisation de premiers tests. Cette préparation minutieuse a participé à un déroulé fluide du projet pendant les huit mois suivants, avec un démarrage à la date prévue et sans difficulté majeure, le 14 février 2022.

« La conversion factory de PASàPAS est indéniablement un atout sur ce type de projet. Les processus sont bien rodés, avec un suivi hebdomadaire des tâches à réaliser qui permet de s’assurer de ne rien rater, tout en offrant l’opportunité de régler les problèmes au fil de l’eau. »

Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS (French)

Une bascule vers un hyperscaler

Lors de la migration vers l’ERP SAP S/4HANA, Ocealia a fait le choix de passer d’un cloud privé hébergé vers une solution proposée par un hyperscaler. En l’occurrence Google, au travers de l’offre RISE with SAP S/4HANA.

« Nous étions déjà clients de Google sur son offre Workspace et souhaitions continuer à travailler avec cette entreprise, explique Philippe Cote. Aujourd’hui, nous avons d’un côté une offre RISE, hébergée sur les serveurs de Google et garantie par SAP, et d’autre part des serveurs complémentaires dédiés aux autres composants de notre SI SAP (BW, BO, Content Server…), hébergés eux aussi chez Google, mais opérés par PASàPAS.”

La conciergerie, un service de pilotage global mis en place par PASàPAS, permet de faciliter la gestion au quotidien de l’ensemble. « La partie technologique est entièrement prise en charge par PASàPAS, ce qui nous permet de nous concentrer sur les développements métiers. »

Via ce service, PASàPAS accompagne également ses clients de façon proactive dans la gestion des cycles de vie de leur solution ERP dans RISE en leur proposant également des services complémentaires contextualisés à leurs organisations.

 

Un ERP en cours de fiorisation

« C’est un projet réussi, résume le DSI d’Ocealia. Les équipes se sont bien entendues, malgré les périodes de stress et de tension… et la crise sanitaire, qui nous a obligés à travailler en distanciel. Les métiers ont parfaitement joué le jeu, avec beaucoup de temps passé sur les tests. »

La migration à fonctionnalités équivalentes a permis de limiter les perturbations pour les utilisateurs. Mais Ocealia entend bien profiter rapidement des avancées proposées par l’ERP SAP S/4HANA. Les travaux ont ainsi débuté sur la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. D’ici la fin de l’année, des tuiles Fiori seront également déployées sur des fonctionnalités plus classiques, afin de quitter progressivement le mode transactionnel pour adopter une approche plus moderne.

« Nous allons mettre en place un laboratoire interne regroupant des utilisateurs qui disposeront d’un environnement “fiorisé”. Ceci nous permettra ainsi d’avancer sur la modernisation de l’interface utilisateur de notre ERP, tout en formant des key users qui participeront à son adoption auprès des équipes métiers. »

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Diriger le logiciel dans une ère dynamique.

Diriger le logiciel dans une ère dynamique nécessite une compréhension approfondie des technologies actuelles et des tendances à venir. Nous devons nous adapter et trouver des solutions innovantes pour réussir.

Dans le domaine des poursuites professionnelles, il existe une idée fausse commune selon laquelle gérer le développement logiciel est similaire à faire du vélo – une compétence statique qui, une fois acquise, peut être pédalée en avant avec des ajustements minimes. Cependant, dans le paysage en constante évolution de la technologie, une telle comparaison n’est pas seulement trop simpliste, mais peut entraîner de profondes erreurs de jugement en matière de leadership. Contrairement à la prévisibilité inébranlable d’une balade à vélo, le développement logiciel est un processus dynamique et en constante évolution qui défie la nature statique des analogies traditionnelles.

Le développement logiciel est un domaine qui évolue rapidement et qui ne peut pas être comparé à la conduite d’un vélo. Alors que nous célébrons le premier anniversaire de nos projets logiciels, il est important de comprendre que la gestion des projets logiciels est beaucoup plus complexe que de simplement conduire un vélo sur une route familière. Cette méconnaissance provient souvent de dirigeants qui, une fois maîtrisés le codage ou la gestion de projet, se retrouvent piégés dans un état d’esprit qui sous-estime la fluidité du processus de développement logiciel.

Pour comprendre pourquoi le développement logiciel est fondamentalement différent de la conduite d’un vélo, nous devons examiner les différents aspects du processus. Tout d’abord, le développement logiciel est un processus itératif qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Chaque étape du processus doit être testée et validée avant que le projet ne puisse passer à l’étape suivante. En outre, le développement logiciel implique souvent des changements et des ajustements en cours de route, ce qui nécessite une flexibilité et une réactivité constantes de la part des gestionnaires. Enfin, le développement logiciel peut être influencé par des facteurs externes tels que les tendances technologiques et les pratiques commerciales, ce qui signifie que les gestionnaires doivent être conscients des changements et s’adapter rapidement.

En conclusion, le développement logiciel est un processus dynamique qui nécessite une planification et une exécution minutieuses. Il est essentiel que les gestionnaires comprennent que le développement logiciel est très différent de la conduite d’un vélo et qu’il nécessite une flexibilité et une réactivité constantes pour s’adapter aux changements en cours de route. Les tests sont essentiels pour s’assurer que chaque étape du processus est validée avant de passer à l’étape suivante et pour s’adapter aux tendances technologiques et aux pratiques commerciales.

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Les 5 meilleurs outils pour les tests automatisés du front-end

Découvrez les 5 meilleurs outils pour vous aider à effectuer des tests automatisés du front-end de manière efficace et simple !

Test de l’interface utilisateur (UI) et de l’expérience utilisateur (UX) d’une application web

The most important benefit of automated front-end testing is that it allows for the creation of a database of test results. This database can be used to compare different versions of the application and to identify issues that have been fixed since the last version. This helps to ensure that the application is always up to date and that any problems are quickly identified and resolved. 

Le test frontal fait référence à l’évaluation de l’interface utilisateur (UI) et de l’expérience utilisateur (UX) d’une application Web. Étant donné qu’il garantit que le programme est convivial et fonctionne comme prévu, cette phase est essentielle dans le processus de développement logiciel.  

Le test frontal automatisé implique l’utilisation d’outils pour automatiser le processus de test. Cette approche permet de gagner du temps et des ressources en permettant aux testeurs d’exécuter des tests efficacement. De plus, elle améliore la qualité des tests en permettant de tester une variété de scénarios, ce qui facilite la découverte de problèmes qui autrement seraient impossibles à trouver. 

Le principal avantage du test frontal automatisé est qu’il permet de créer une base de données de résultats de tests. Cette base de données peut être utilisée pour comparer différentes versions de l’application et pour identifier les problèmes qui ont été résolus depuis la dernière version. Cela permet de s’assurer que l’application est toujours à jour et que tous les problèmes sont rapidement identifiés et résolus. 

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Démarrer avec Jenkins

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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