Sergio Dos Santos
Craft / DevOps / Back / Front / Cloud
Il y a 3 heures

Série spéciale AWS re:Invent 2017 – Stockage de données

Troisième article de notre série revenant sur les annonces nous ayant marqué lors de la récente AWS re:Invent, nous vous présentons aujourd’hui un panel de nouveautés côté stockage de données sur AWS : Aurora, DynamoDB, S3, Glacier, mais aussi un nouveau né : Neptune ! Pour rappel, les autres articles de cette série de décembre...

Il y a 3 mois

Les KProperty2 ou la réflexion signée Kotlin

En parcourant la bibliothèque standard de Kotlin, section réflexion, on peut tomber sur des types tels que KProperty0, KProperty1 et KProperty2. On comprend assez rapidement que les types KProperty* sont des types qui représentent et permettent de manipuler, par réflexion, des propriétés i.e. des variables déclarées dans un package ou dans une classe. On comprend, en...

Il y a 2 années

npm prepublish, le grand détournement

Le gestionnaire de paquets npm permet de gérer un projet de développement : dépendances, construction et publication d’un paquet. Ce gestionnaire propose des scripts bien identifiés qui permettent de réaliser les étapes courantes de la gestion d’un projet. L’utilisation de l’un de ces scripts : prepublish, a été détournée et peut être très déroutante si l’on n’y prend pas garde....

Il y a 3 années

Microservices – Les concepts

Publié par Sergio Dos Santos

Microservices. C’est une architecture dont on entend beaucoup parler, mais que se cache-t-il derrière ce terme ? Avec une série de trois articles, nous allons tenter de découvrir ce qu’est une architecture microservices et ce qu’elle change par rapport à une architecture « classique ». Ce premier article s’intéressera tout d’abord aux concepts de ces architectures Le...

Il y a 4 années

WireMock, le Mockito du serveur HTTP

Publié par Sergio Dos Santos

Avec WireMock on peut démarrer un serveur HTTP et le programmer facilement et rapidement. Promis, vous allez voir. De la ligne de statut, au contenu des réponses en passant par les en-têtes et le délai avant de répondre, nous allons découvrir que l’on peut tout programmer. On peut donc produire avec WireMock presque tous les cas de tests d’intégration d’une application...

Xebia.TV

XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées

XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées Par Laurène Thénoz et Stéphane Guédon, Coachs Agile chez Xebia. À travers une série de scénettes et mises en situation, nous vous proposons de faire un tour d’horizon des questions que l’on se pose et des problèmes que l’on rencontre avant, pendant et après la mise en place des Feature Teams. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ?

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ? Par Sarah Buisson, Ingénieur developpeur J2EE chez Xebia. Rares sont les projets sans tests unitaires. Mais votre couverture de tests est-elle vraiment pertinente? Avec Pitest, les tests de mutations vont vous permettre de valider l’efficacité de vos tests. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning Par Loïc Divad, Data Engineer chez Xebia De plus en plus d’initiatives Data Science sont rendues possibles grâce à la mise en place de DataLakes. Les modèles de Machine Learning inclus dans ces projets sont, comme toute application, sujets à évolutions. Le suivi de ces évolutions peut-il être automatisé ? Les standards de déploiement pour ces applications sont-ils toujours de rigueur ? Lors de ce slot nous présenterons différentes pistes pour réconcilier Continuous Delivery et Machine Learning. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-deploiement-continu-de-modele-de-machine-learning-loic-divad?qid=788dfb2f-ae40-4aa9-a00b-5cfe138488ff&v=&b=&from_search=1