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Okta révolutionne l'identité d'entreprise: dépassement MFA.

Okta révolutionne l’identité d’entreprise en offrant une authentification multi-facteurs plus sûre et plus facile à gérer. Découvrez comment Okta dépasse le MFA.

Au Oktane23, Okta a révélé de nouvelles solutions pour automatiser la gouvernance d’identité, mettre en œuvre la gestion des accès privilégiés et permettre une authentification et une protection contre les menaces continues.

Okta Automates Identity Governance

Okta’s new identity governance solution automates the process of granting and revoking access to applications and other resources. This helps organizations ensure that users have the right level of access to the right resources at all times, while also meeting compliance requirements. The solution also provides visibility into user access and activity, enabling organizations to quickly detect and respond to suspicious behavior.

Okta Enables Privileged Access Management

Okta’s new privileged access management solution helps organizations secure access to their most sensitive resources, such as corporate networks and databases. The solution provides granular control over who has access to these resources and when, while also providing visibility into user activity. This helps organizations detect and respond to suspicious activity quickly and effectively.

Okta Offers Continuous Authentication and Threat Protection

Okta’s new authentication and threat protection solutions help organizations protect their users from sophisticated cyber threats. The solutions provide continuous authentication and threat protection, enabling organizations to detect and respond to threats in real time. The solutions also provide visibility into user activity, allowing organizations to quickly detect and respond to suspicious behavior.

Conclusion

Okta’s new solutions will revolutionize the way organizations manage identity and access, enabling them to secure their digital resources while removing productivity roadblocks for users. The solutions provide automated identity governance, privileged access management, continuous authentication, and threat protection, helping organizations protect their users from sophisticated cyber threats while ensuring compliance with industry regulations.

Introduction

L’identité a historiquement été considérée comme le moyen d’accorder ou de refuser l’accès aux ressources et applications numériques d’une entreprise. Mais dans le paysage technologique de plus en plus complexe et riche en menaces cyber sophistiquées d’aujourd’hui, l’identité doit se transformer en bien plus. Lors de la conférence annuelle Oktane de l’Okta, leader de la gestion d’identité, des nouvelles solutions innovantes ont été annoncées qui redéfiniront le rôle de l’identité dans la sécurisation de l’entreprise moderne tout en supprimant les obstacles à la productivité des utilisateurs.

Okta Automatise la Gouvernance d’Identité

La nouvelle solution de gouvernance d’identité d’Okta automatise le processus d’octroi et de révocation de l’accès aux applications et autres ressources. Cela permet aux organisations de s’assurer que les utilisateurs disposent du bon niveau d’accès aux bonnes ressources en tout temps, tout en respectant les exigences en matière de conformité. La solution offre également une visibilité sur l’accès et l’activité des utilisateurs, ce qui permet aux organisations de détecter et de réagir rapidement à des comportements suspects.

Okta Permet la Gestion des Accès Privilégiés

La nouvelle solution de gestion des accès privilégiés d’Okta aide les organisations à sécuriser l’accès à leurs ressources les plus sensibles, telles que les réseaux et bases de données d’entreprise. La solution offre un contrôle granulaire sur qui a accès à ces ressources et quand, tout en fournissant une visibilité sur l’activité des utilisateurs. Cela permet aux organisations de détecter et de réagir rapidement et efficacement à des comportements suspects.

Okta Offre une Authentification Continue et une Protection

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L'importance des testeurs qualité dans une équipe de développement logiciel

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Les testeurs qualité sont indispensables pour assurer la qualité et la fiabilité des logiciels développés. Ils jouent un rôle crucial dans l’équipe de développement.

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Applications AI génératives avec Amazon Bedrock : démarrage pour les développeurs Go

Les développeurs Go peuvent désormais facilement démarrer avec les applications AI génératives d’Amazon Bedrock. Découvrez comment tirer parti de ces outils puissants !

## Guide introductif pour les développeurs Go qui veulent se lancer dans la création d’applications d’IA générative avec Amazon Bedrock

  • Creating an Amazon Bedrock account
  • Setting up the AWS Go SDK
  • Testing the API
  • Building a Generative AI application
  • Cet article est un guide introductif pour les développeurs Go qui souhaitent se lancer dans la création d’applications d’intelligence générative à l’aide d’Amazon Bedrock, un service entièrement géré qui rend les modèles de base d’Amazon et des fournisseurs de modèles tiers accessibles via une API.

    Nous utiliserons le SDK Go AWS pour Amazon Bedrock et nous aborderons les sujets suivants au fur et à mesure :

    • Créer un compte Amazon Bedrock
    • Configurer le SDK Go AWS
    • Tester l’API
    • Construire une application d’intelligence générative
    • Pour commencer, vous devez créer un compte Amazon Bedrock. Vous pouvez le faire en vous connectant à votre compte Amazon et en recherchant « Amazon Bedrock » dans la barre de recherche. Une fois que vous avez trouvé le service, vous pouvez cliquer sur « Créer un compte » et suivre les instructions pour créer votre compte.

      Une fois que vous avez créé votre compte, vous devez configurer le SDK Go AWS pour pouvoir accéder aux API Amazon Bedrock. Pour ce faire, vous devez télécharger le SDK Go AWS et l’installer sur votre ordinateur. Une fois que vous avez installé le SDK, vous devez configurer les variables d’environnement afin que le SDK puisse se connecter à votre compte Amazon Bedrock.

      Une fois que vous avez configuré le SDK Go AWS, vous pouvez commencer à tester l’API Amazon Bedrock. Vous pouvez le faire en écrivant des requêtes HTTP pour interroger l’API et en analysant les réponses que vous obtenez. Cela vous permettra de voir comment l’API réagit à différentes requêtes et de vérifier si elle fonctionne correctement.

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      Optimiser les coûts Kubernetes avec FinOps

      Optimiser les coûts Kubernetes avec FinOps est une solution qui permet d’améliorer l’efficacité et la rentabilité des déploiements Kubernetes.

      Rapport de tendance DZone 2023 sur Kubernetes dans l’entreprise

      Cependant, le chemin vers un FinOps Kubernetes efficace est loin d’être unidimensionnel. Il s’agit d’une pratique en constante évolution qui doit être affinée en fonction des réalités opérationnelles et des exigences architecturales. Si un certain modèle de coûts continue à rapporter des retours sans submerger les ressources, peut-être est-il temps de le mettre à l’échelle. Inversement, un déficit budgétaire récurrent peut signaler la nécessité d’une vaste réforme financière.

      Le codage joue un rôle important dans l’optimisation des dépenses liées à Kubernetes. Les outils de codage peuvent aider à automatiser des tâches répétitives et à rationaliser les processus, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des projets plus stratégiques et de réduire les coûts. Les outils de codage peuvent également aider à déployer des applications plus rapidement et à réduire le temps de développement et de mise en production. Enfin, ils peuvent aider les équipes à surveiller et à optimiser les performances des applications, ce qui peut entraîner une réduction des coûts liés à la maintenance et à l’exploitation.

      Les outils de codage sont essentiels pour une gestion financière optimale des déploiements Kubernetes. Les organisations doivent s’assurer qu’elles disposent des outils et des compétences nécessaires pour tirer parti des avantages qu’offrent ces technologies. Les outils de codage peuvent aider les organisations à réduire leurs coûts et à améliorer leurs performances, ce qui est essentiel pour rester compétitif dans un monde numérique en constante évolution.

      Source de l’article sur DZONE

      Le 10 octobre 2023, Citrix a publié un avis de sécurité [1] concernant la vulnérabilité CVE-2023-4966 affectant NetScaler ADC et NetScaler Gateway. L’éditeur lui a donné un score de 9,4 et indiqué qu’elle permet une atteinte à la confidentialité des données.

      Le 17 octobre 2023, Citrix …
      Source de l’article sur CERT-FR

      Lancement en canari: Stratégie pour déploiements logiciels sans heurts.

      Le lancement en canari est une stratégie efficace pour déployer des logiciels sans heurts et avec succès. Découvrez comment cette méthode peut vous aider à améliorer vos processus de déploiement !

      ## Les versions canaries : bénéfices et meilleures pratiques

      Les développements logiciels sont souvent accompagnés de mises à jour ou de nouvelles fonctionnalités. Cependant, cela présente des risques et des incertitudes, ce qui en fait une tâche intimidante. Les organisations cherchent à éviter les perturbations de l’expérience utilisateur et du système causées par les nouvelles versions. C’est là que les versions canaries deviennent importantes. Les versions canaries offrent une méthode contrôlée et progressive pour déployer des mises à jour logicielles, réduisant ainsi les risques et obtenant des commentaires cruciaux avant le déploiement à grande échelle.

      Dans cet article, nous allons explorer le concept des versions canaries, leurs avantages et les meilleures pratiques pour les mettre en œuvre.

      Les versions canaries sont une méthode de déploiement qui consiste à déployer une version d’un logiciel à un petit groupe d’utilisateurs avant de le déployer à l’ensemble de la base d’utilisateurs. Ce groupe est appelé «groupe canary» et est composé d’utilisateurs qui sont prêts à tester le logiciel et à fournir des commentaires sur sa qualité et son fonctionnement. Les versions canaries peuvent être déployées sur un serveur ou un réseau distinct afin de ne pas affecter le système principal. Une fois que le logiciel a été testé et que les commentaires ont été collectés, il peut être déployé à l’ensemble de la base d’utilisateurs.

      Les versions canaries offrent plusieurs avantages. Tout d’abord, elles permettent aux organisations de tester leurs logiciels avant leur déploiement à grande échelle. Cela permet aux organisations de trouver et de corriger les bugs avant qu’ils ne se propagent à l’ensemble de la base d’utilisateurs. De plus, les versions canaries permettent aux organisations de collecter des commentaires sur la qualité et le fonctionnement du logiciel avant son déploiement à grande échelle. Les commentaires peuvent être utilisés pour améliorer le logiciel avant qu’il ne soit déployé à l’ensemble de la base d’utilisateurs.

      Les versions canaries peuvent être mises en œuvre en utilisant une base de données pour stocker les informations relatives aux versions canaries. Les informations peuvent inclure la version du logiciel, le groupe d’utilisateurs cible, la date de déploiement et les commentaires des utilisateurs. Une fois que toutes les informations sont stockées dans la base de données, elles peuvent être consultées par les responsables du projet pour prendre des décisions sur le déploiement du logiciel. De plus, la base de données peut être utilisée pour suivre les performances du logiciel après son déploiement à grande échelle.

      En conclusion, les versions canaries sont une méthode utile pour tester et déployer des logiciels. Elles offrent aux organisations un moyen de tester leurs logiciels avant leur déploiement à grande échelle et de collecter des commentaires sur la qualité et le fonctionnement du logiciel avant son déploiement à grande échelle. Les versions canaries peuvent être mises en œuvre en utilisant une base de données pour stocker les informations relatives aux versions canaries et pour suivre les performances du logiciel après son déploiement à grande échelle.

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      Kubernetes : l'état des lieux

      Kubernetes est un système open source qui permet de gérer des clusters de conteneurs. Découvrez l’état des lieux de ce puissant outil !

      Rapport de tendance 2023 sur Kubernetes dans l’entreprise de DZone

      Selon le rapport sur les tendances Kubernetes dans l’entreprise de DZone de 2023, Kubernetes est un véritable révolutionnaire dans le domaine du développement d’applications modernes. Il a révolutionné la manière dont nous gérons les applications conteneurisées. Certaines personnes ont tendance à penser que Kubernetes est une approche opposée au serveur sans état. Cela est probablement dû à la gestion liée au déploiement d’applications sur Kubernetes – la gestion des nœuds, la configuration des services, la gestion de charge, etc. La programmation sans serveur, célébrée pour sa puissance d’autoscaling et son efficacité économique, est connue pour son développement et son exploitation faciles des applications. Pourtant, les complexités introduites par Kubernetes ont conduit à une quête d’une approche plus automatisée – c’est précisément là que la programmation sans serveur entre en jeu dans Kubernetes.

      Afin de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises doivent trouver un moyen de combiner ces deux technologies. Les entreprises peuvent maintenant utiliser des outils tels que Knative pour combiner le meilleur des deux mondes. Knative est une plate-forme open source qui permet aux développeurs de créer et de déployer des applications sans serveur sur Kubernetes. En outre, Knative fournit des fonctionnalités telles que le routage intelligent, la scalabilité automatique et la gestion des données qui aident les développeurs à tirer le meilleur parti de Kubernetes. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que Kubeless pour exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes. Kubeless est un moteur de fonction sans serveur qui permet aux développeurs d’exécuter des fonctions sans serveur sur Kubernetes avec une faible latence et une grande scalabilité. Les entreprises peuvent également utiliser des outils tels que OpenFaaS pour créer des services sans serveur sur Kubernetes.

      En combinant les avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes, les entreprises peuvent bénéficier d’une gestion plus efficace des données et d’une meilleure scalabilité. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de la programmation sans serveur et de Kubernetes pour gérer leurs applications et leurs données. Ces outils offrent aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données, ce qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts et d’améliorer leurs performances. En utilisant ces outils, les entreprises peuvent gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût.

      En conclusion, la combinaison de la programmation sans serveur et de Kubernetes offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure gestion des données. Les outils tels que Knative, Kubeless et OpenFaaS permettent aux entreprises de tirer parti des avantages de ces technologies pour gérer leurs applications et leurs données plus efficacement et à moindre coût. Les entreprises peuvent ainsi réduire leurs coûts et améliorer leurs performances en matière de gestion des données.

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      Rôle de la Science des Données et de l'Analyse pour les Décisions Stratégiques

      La science des données et l’analyse jouent un rôle crucial dans le processus de prise de décisions stratégiques. Elles offrent une vision claire et précise des informations nécessaires pour prendre les bonnes décisions.

      Dans le monde d’aujourd’hui axé sur les données, les organisations se tournent vers la science des données et l’analyse pour obtenir un avantage concurrentiel et prendre des décisions stratégiques éclairées.

      Data science est une discipline qui combine des techniques statistiques, des algorithmes et des technologies pour extraire des informations utiles à partir de données brutes. Les données peuvent être structurées ou non structurées, et peuvent provenir de sources internes ou externes. Les scientifiques des données utilisent ces informations pour comprendre et prédire les tendances, les comportements et les préférences des consommateurs.

      L’analyse est le processus d’examen et d’interprétation des données pour en tirer des conclusions et prendre des décisions. L’analyse peut être descriptive, prédictive ou prescriptive. Les analystes peuvent utiliser des outils tels que le traitement de texte, les tableaux croisés dynamiques et les systèmes de gestion de bases de données pour analyser les données et générer des rapports.

      2. Utilisation de la science des données et de l’analyse pour prendre des décisions stratégiques

      Les entreprises peuvent utiliser la science des données et l’analyse pour prendre des décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les consommateurs réagissent aux produits et services, ce qui permet aux entreprises de mieux cibler leurs efforts marketing. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire la demande future et aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques sur la production, les stocks, les prix et autres.

      Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour améliorer leurs processus et leurs opérations. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les processus sont mis en œuvre et comment ils peuvent être améliorés. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire les résultats des tests et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.

      3. Testez vos décisions stratégiques

      Une fois que vous avez pris une décision stratégique, vous devez la tester avant de l’implémenter. La science des données et l’analyse peuvent vous aider à tester vos décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment une décision stratégique affectera les consommateurs et leurs comportements. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’une décision stratégique et aider les entreprises à prendre des décisions informées.

      Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour tester leurs processus. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment un processus est mis en œuvre et comment il peut être amélioré. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’un test et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.

      Conclusion

      La science des données et l’analyse jouent un rô

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      Les 5 avantages de la lignée des données.

      La lignée des données est un outil puissant qui offre de nombreux avantages : une meilleure visibilité, une traçabilité accrue, une meilleure qualité des données, une meilleure productivité et une plus grande sécurité.

      ## Les avantages de la lignée des données : comment elle améliore la qualité, la gouvernance, la transparence, le dépannage et l’optimisation des ressources

      L’exigence de données précises et fiables n’a jamais été aussi critique. La lignée des données, un concept qui gagne en attention, est fondamentale pour assurer l’intégrité des données de la création à la consommation.

      Cet article explore les cinq principaux avantages de la lignée des données, mettant en lumière comment elle améliore la qualité des données, la gouvernance, la transparence, le dépannage et l’optimisation des ressources. Rejoignez-nous alors que nous plongeons dans le pouvoir transformateur de la lignée des données dans la gestion des données moderne.

      La lignée des données est un processus qui trace le flux des données à travers les systèmes et les bases de données. Il permet de suivre les données à chaque étape de leur cycle de vie, en documentant leur origine et leurs transformations. Les entreprises peuvent utiliser la lignée des données pour garantir la qualité des données, améliorer la gouvernance des données, accroître la transparence et optimiser les ressources.

      La qualité des données est l’un des principaux avantages de la lignée des données. La lignée des données permet aux entreprises de comprendre comment les données sont produites et transformées, ce qui facilite leur analyse et leur interprétation. Cela permet aux entreprises d’identifier et de corriger rapidement les erreurs et les incohérences dans les bases de données. La lignée des données est également un outil précieux pour améliorer la gouvernance des données et garantir que les informations sont correctement stockées et accessibles.

      La transparence est un autre avantage important de la lignée des données. Les entreprises peuvent utiliser la lignée des données pour documenter le flux de données à travers les systèmes et les bases de données. Cela permet aux entreprises de mieux comprendre leurs processus et leurs systèmes, ce qui peut aider à prévenir les erreurs et à améliorer la qualité des informations. La lignée des données peut également être utilisée pour trouver rapidement les sources d’erreurs et résoudre rapidement les problèmes.

      Enfin, la lignée des données peut être utilisée pour optimiser les ressources. Les entreprises peuvent utiliser la lignée des données pour identifier les sources inutilisées ou redondantes de données et supprimer celles qui ne sont pas nécessaires. Cela permet aux entreprises d’améliorer l’efficacité et de réduire les coûts liés à la gestion des bases de données.

      La lignée des données est un outil puissant qui peut aider les entreprises à améliorer la qualité des données, à améliorer la gouvernance des données, à accroître la transparence et à optimiser les ressources. En suivant le flux des données à travers les systèmes et les bases de données, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts li

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      Former des données avec ChatGPT : Guide pour développeurs

      Apprenez à former des données avec ChatGPT et découvrez comment les développeurs peuvent tirer le meilleur parti de cette technologie puissante !

      ## Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle AI. Impressionnant hors de la boîte, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des jeux de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA personnalisés qui évoluent avec votre entreprise.

      Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.

      Testing is a critical part of training ChatGPT models. It’s important to evaluate the performance of your model against a test dataset to ensure that it’s accurately predicting the desired output. Testing also helps identify any potential issues with the model, such as overfitting or underfitting. To get the most out of testing, it’s important to use a variety of metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score.

      Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle IA. Impressionnant à l’état brut, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des ensembles de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA adaptés à votre entreprise.

      Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.

      Le test est une étape essentielle de l’entraînement des modèles ChatGPT. Il est important d’évaluer les performances de votre modèle sur un jeu de données de test pour s’assurer qu’il prédit correctement la sortie souhaitée. Les tests permettent également d’identifier tout problème potentiel avec le modèle, tel que le surapprentissage ou le sous-apprentissage. Pour tirer le meilleur parti des tests, il est important d’utiliser une variété de métriques, telles que la précision, la précision, le rappel et le score F1.

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