Conseils IT

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Outils de développement

• Quand faut-il utiliser une plateforme Low Code ou No Code ?

  Accélérer le développement d’application en réduisant la programmation pure et dure, c’est certes la promesse faite par ces plateformes. Encore faut-il connaître les risques et identifier les bons cas d’usage.  Lire la suite

• CLI ou interface graphique : quels sont les avantages et les inconvénients ?

  L’interface en lignes de commande (CLI) bien qu’ancienne offre encore de nombreux avantages sur l’interface graphique. Même si celle-ci a progressivement rattrapé son retard dans les possibilités de configuration  Lire la suite

• Ballerina : un langage qui accélère le développement de microservices

  La montée en puissance des microservices pousse les développeurs à considérer un outillage alternatif qui permet de prendre en compte nativement les caractéristiques de ces nouvelles architectures.  Lire la suite

• Guardrails, un rail de sécurité pour les développements sur GitHub

  La jeune pousse veut démocratiser l’intégration de la sécurité aux processus de développement, en jouant sur l’accessibilité économique, mais également sur l’attractivité pour les développeurs.  Lire la suite

• Containers : une aubaine pour le testing et la qualité logicielle

  L’un des objectifs des containers est de faciliter les processus de développement. Mais les équipes de tests peuvent elles-aussi s’approprier cette technologie pour isoler leurs environnements et multiplier les procédures de testing.  Lire la suite

• Salesforce : une galaxie de 8 PaaS

  Les outils de développement de Salesforce sont un mélange d'outils liés à ses briques SaaS et de solutions indépendantes des applications, comme Heroku ou Mulesoft.  Lire la suite

• Salesforce : voyage dans les PaaS

  Le numéro 1 mondial du CRM a construit ses outils de développement comme sa gamme SaaS : à coup de rachats. Résultat, son offre PaaS est pléthorique et (toujours) en chantier d'unification.  Lire la suite

• CI / CD : à la découverte de Jenkins X

  Jenkins n'a pas été conçu pour le cloud ou Kubernetes, mais ce n'est pas le cas pour Jenkins X. Cet outil est taillé pour les applications natives pour le cloud.  Lire la suite

• Machine Learning : les différentes manières dont le « as a Service » démocratise l'IA

  L'émergence d'outils d'Intelligence Artificielle « à la demande » permet à un plus grand nombre d'entreprises, au-delà des géants de la Tech et des multinationales, d'accéder aux avantages du Machine Learning et du Deep Learning.  Lire la suite

• Plateforme Low Code : quels sont les principaux critères à retenir

  Les utilisateurs les moins techniciens ont aujourd’hui la possibilité de développer des applications métiers sans connaître la programmation. Mais attention, cela s’accompagne de contraintes. Cet article énumère certains des critères à évaluer.  Lire la suite

• PoC mode d'emploi : 5 templates gratuits pour les DSI

  Savez-vous ce qui doit figurer dans une preuve de faisabilité ? Et pourquoi les PoCs sont faits (et ce qui les différencient des prototypes) ? La réponse dans ce conseil qui propose des templates de PoC, dont un publié par le CERN.  Lire la suite

• Machine Learning : bien comprendre les trois niveaux d'offres de Google Cloud

  APIs et services AutoML pour les développeurs, BigQuery ML pour les Data Analystes, boite à outils à base de Tensorflow pour les Data Scientists, Google segmente très clairement son offre pour toucher le plus d'utilisateurs possibles.  Lire la suite

• Machine Learning : comment choisir le bon framework ?

  Ce ne sont pas les outils open source qui manquent pour le Machine Learning et le Deep Learning. A tel point que choisir les bons peut vite devenir une gageure. Pour faire un choix avisé, voici quelques conseils de spécialistes à bien garder à ...  Lire la suite

• Linux : les commandes sed que l’on doit connaître

  L'éditeur de flux Linux est utile pour exécuter des scripts. Voici quelques exemples de commandes pour en tester l’étendue.  Lire la suite

• Comment bien se former à Kubernetes

  Les serveurs en production ne sont assurément pas les meilleurs environnements pour se tester à essayer un nouvel outil. Cet article vous aide à configurer un cluster Kubernetes sur votre machine pour effectuer vos expérimentations.  Lire la suite