{"id":178162,"date":"2024-02-28T14:58:08","date_gmt":"2024-02-28T13:58:08","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/en\/?p=178162"},"modified":"2026-02-06T08:29:02","modified_gmt":"2026-02-06T07:29:02","slug":"how-do-you-determine-the-primitive-of-a-function","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/en\/how-do-you-determine-the-primitive-of-a-function","title":{"rendered":"How do you determine the primitive of a function?"},"content":{"rendered":"<style>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<p><strong>Calculating integrals is a regular part of mathematics, particularly for calculating probabilities, which is fundamental to data science. Generally, it is necessary to know a primitive of a function in order to calculate its integral. In this article, you will discover the definition of primitives and how do you determine the primitive of a function.<br \/>\n<\/strong><\/p>\n<h3>What is the primitive of a function and how do you determine the primitive of a function?<\/h3>\n<p>\t\tLet [latex]left[a,bright][\/latex] be an interval, and [latex]f : left[a,bright] to mathbb{R}[\/latex] a function defined on the interval [latex]left[a,bright][\/latex]. We say that [latex]f[\/latex] admits a primitive on [latex]left[a,bright][\/latex] if there exists a differentiable function [latex]F : left[a,bright]to mathbb{R}[\/latex] such that for any [latex]x in left]a,bright[[\/latex], [latex]F^{prime}(x) = f(x)[\/latex].<br \/>\nWe then say that [latex]F[\/latex] is a primitive of [latex]f[\/latex].<br \/>\nFor example, for [latex]f(x) = 3 x^2 + 5[\/latex], a primitive of [latex]f[\/latex] on [latex]mathbb{R}[\/latex] is [latex]F(x) = x^3 + 5 x[\/latex]. This can be verified by deriving [latex]F[\/latex].<br \/>\nWe then say that [latex]F[\/latex] is a primitive of [latex]f[\/latex].<br \/>\nThe following table shows the primitives of some common functions.<br \/>\nWe then say that [latex]F[\/latex] is a primitive of [latex]f[\/latex].<\/p>\n<style>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\n<p>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2022\/08\/primitive.png\" data-elementor-open-lightbox=\"yes\" data-elementor-lightbox-title=\"DevOps: Principle, benefits, training\" data-elementor-lightbox-description=\"\n\n<style>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<h2>Le DevOps est une approche conciliant le d\u00e9veloppement et les op\u00e9rations. Couramment utilis\u00e9e dans le domaine du d\u00e9veloppement logiciel, elle est aussi adopt\u00e9e pour la Data Science et le Machine Learning. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir : d\u00e9finition, principes, outils, histoire, formations\u2026<\/h2>\n<p>Par le pass\u00e9, <b>le d\u00e9veloppement et les op\u00e9rations \u00e9taient s\u00e9par\u00e9s<\/b> dans le domaine du logiciel. Les d\u00e9veloppeurs \u00e9crivaient le code, et les administrateurs syst\u00e8me \u00e9taient responsables de son d\u00e9ploiement et de son int\u00e9gration. La communication entre ces deux silos \u00e9tait limit\u00e9e, et les sp\u00e9cialistes de chaque domaine travaillaient s\u00e9par\u00e9ment sur un m\u00eame projet.<\/p>\n<p>Ce mode op\u00e9ratoire \u00e9tait satisfaisant lorsque la m\u00e9thode de d\u00e9veloppement Waterfall \u00e9tait pr\u00e9dominante. Toutefois, avec <b>l\u2019essor de la m\u00e9thode Agile<\/b> et du flux de travail continu, un changement s\u2019est impos\u00e9.<\/p>\n<p>Les <b>relaxes fr\u00e9quentes<\/b>, survenant toutes les deux semaines ou m\u00eame tous les jours, imposaient une nouvelle approche et de nouveaux r\u00f4les. C\u2019est ainsi que l\u2019approche DevOps a vu le jour.<\/p>\n<p>Aujourd\u2019hui, cette approche de d\u00e9veloppement logiciel est la plus populaire. Elle est <b>utilis\u00e9e par Facebook, Netflix, Amazon, Etsy<\/b> et d\u2019autres entreprises mondialement connues. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir.<\/p>\n<h3>Qu&#8217;est-ce que le DevOps ?<\/h3>\n<p>Le terme \u201cDevOps\u201d est compos\u00e9 des <b>termes \u201cd\u00e9veloppement\u201d et \u201cop\u00e9rations\u201d<\/b>. Il s\u2019agit d\u2019une pratique visant \u00e0 fusionner le d\u00e9veloppement, l\u2019assurance qualit\u00e9, et les op\u00e9rations \u00e0 savoir le d\u00e9ploiement et l\u2019int\u00e9gration en un unique ensemble de processus continus.<\/p>\n<p>Cette m\u00e9thodologie nouvelle est une extension naturelle des <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/quest-ce-que-la-methode-agile&quot;>approches Agile<\/a> et de <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/ci-cd-integration-continue-livraison-continue&quot;>livraisons continue (CI\/CD)<\/a>.<\/p>\n<p>C&#8217;est une combinaison de philosophies culturelles, de pratiques et d&#8217;outils visant \u00e0 am\u00e9liorer la capacit\u00e9 d&#8217;une organisation \u00e0 d\u00e9livrer des applications et des services avec une haute v\u00e9locit\u00e9.<\/p>\n<p>L&#8217;adoption du DevOps permet l&#8217;\u00e9volution et l&#8217;am\u00e9lioration des produits, \u00e0 un rythme bien plus rapide que les processus traditionnels de d\u00e9veloppement logiciel et de gestion d&#8217;infrastructure. Ainsi, les organisations sont en mesure de mieux servir leurs clients et de rivaliser avec la concurrence plus efficacement.<\/p>\n<p>Sous le mod\u00e8le DevOps, les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement et d&#8217;op\u00e9rations ne fonctionnent plus en \u00ab silos \u00bb. Elles peuvent m\u00eame former une \u00e9quipe unique au sein de laquelle les ing\u00e9nieurs travaillent sur l&#8217;int\u00e9gralit\u00e9 du cycle de vie de l&#8217;application, du d\u00e9veloppement au d\u00e9ploiement, en passant par le test.<\/p>\n<p>Les \u00e9quipes de <b>s\u00e9curit\u00e9<\/b> et <b>d&#8217;assurance qualit\u00e9<\/b> peuvent aussi collaborer avec les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement et d&#8217;op\u00e9rations. Lorsque la <b>s\u00e9curit\u00e9<\/b> est la priorit\u00e9 d&#8217;une \u00e9quipe DevOps, on parle de <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/devsecops&quot;>DevSecOps<\/a>.<\/p>\n<p>Les \u00e9quipes utilisent des pratiques permettant d&#8217;automatiser les processus autrefois manuels et lents. Diff\u00e9rents outils et stacks logiciels aident \u00e0 faire \u00e9voluer les applications de fa\u00e7on rapide et fiable, tout en aidant les ing\u00e9nieurs \u00e0 accomplir leurs t\u00e2ches ind\u00e9pendamment.<\/p>\n<h3>Quels sont les avantages du DevOps ?<\/h3>\n<p>En adoptant le DevOps, les entreprises profitent de multiples avantages. C&#8217;est la raison pour laquelle cette approche est massivement adopt\u00e9e, et souvent consid\u00e9r\u00e9e comme le futur de l&#8217;IT.<\/p>\n<p>Tout d\u2019abord, le premier avantage du DevOps est <b>la vitesse<\/b>. Cette m\u00e9thode permet <b>d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les lancements de produits<\/b> et <b>d\u2019am\u00e9liorer leur qualit\u00e9<\/b>. L&#8217;acc\u00e9l\u00e9ration est li\u00e9e \u00e0 la livraison continue, permettant de recevoir un feedback plus rapidement. Ainsi, les d\u00e9veloppeurs peuvent corriger les bugs de fa\u00e7on pr\u00e9coce. Les \u00e9quipes peuvent donc se focaliser sur la qualit\u00e9 du produit et automatiser les processus.<\/p>\n<p>Le second avantage du DevOps est <b>une meilleure r\u00e9activit\u00e9 aux besoins<\/b> et \u00e0 la demande des clients. Les \u00e9quipes sont en mesure de r\u00e9agir aux demandes de changement des clients plus rapidement, en ajoutant de nouvelles fonctionnalit\u00e9s ou en mettant \u00e0 jour celles d\u00e9j\u00e0 existantes.<\/p>\n<p>La v\u00e9locit\u00e9 accrue permet d&#8217;innover plus rapidement,<b> de s&#8217;adapter aux changements du march\u00e9<\/b>, et d&#8217;atteindre les objectifs de l&#8217;entreprise plus efficacement. Par exemple, les microservices et la livraison continue permettent aux \u00e9quipes de d\u00e9ployer des mises \u00e0 jour plus rapidement.<\/p>\n<p>Un autre point fort est <b>la<\/b> <b>fiabilit\u00e9<\/b>. Le DevOps permet d&#8217;assurer la qualit\u00e9 des mises \u00e0 jour d&#8217;application et changements d&#8217;infrastructure, afin de pouvoir d\u00e9livrer \u00e0 un rythme accru tout en pr\u00e9servant une exp\u00e9rience positive pour les utilisateurs. Les pratiques de CI\/CD permettent notamment de tester chaque changement pour v\u00e9rifier qu&#8217;il soit fonctionnel et s\u00e9curis\u00e9. Le <b>monitoring<\/b> permet aussi de surveiller les performances en temps r\u00e9el.<\/p>\n<p>Le mod\u00e8le DevOps permet de garder un haut niveau de s\u00e9curit\u00e9, gr\u00e2ce aux r\u00e8gles de conformit\u00e9 automatis\u00e9es, aux contr\u00f4les granulaires et aux techniques de gestion de configuration. Par exemple, l&#8217;infrastructure en tant que code permet de pr\u00e9server la conformit\u00e9.<\/p>\n<p>Enfin, le DevOps permet de <b>cr\u00e9er un meilleur environnement de travail<\/b>. Les membres des \u00e9quipes peuvent mieux communiquer, tandis que leur productivit\u00e9 et leur agilit\u00e9 sont \u00e9galement accrues. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, les \u00e9quipes adoptant le DevOps sont plus productives et polyvalentes.<\/p>\n<p>\t\t\t<a href=&quot;https:\/\/liora.io\/formation-devops&quot;><br \/>\n\t\t\t\t\t\tJe souhaite devenir Ing\u00e9nieur DevOps<br \/>\n\t\t\t\t\t<\/a><\/p>\n<h3>L&#8217;histoire du DevOps<\/h3>\n<p>L&#8217;origine du DevOps est <strong>li\u00e9e aux besoins d&#8217;innovation<\/strong> en mati\u00e8re de d\u00e9veloppement logiciel. Il s&#8217;agit d&#8217;un h\u00e9ritage des mouvements Agile System Administration et Enterprise Systems Management.<\/p>\n<p>Les concepts DevOps se sont popularis\u00e9s \u00e0 la fin des ann\u00e9es 2000. C&#8217;est toutefois <strong>en 2009 que ce terme a \u00e9t\u00e9 r\u00e9ellement invent\u00e9<\/strong> par Patrick Debois et Andrew &quot;Clay&quot; Shafer. L&#8217;\u00e9v\u00e9nement <a href=&quot;https:\/\/devopsdays.org\/&quot;>DevOpsDays<\/a> fut organis\u00e9 en Belgique, \u00e0 Ghent pour la premi\u00e8re fois.<\/p>\n<h3>Quels sont les principes du DevOps ?<\/h3>\n<p>Pour profiter des avantages du DevOps, il est important de comprendre qu\u2019il ne s\u2019agit pas d\u2019un ensemble d\u2019actions, <b>mais plut\u00f4t d\u2019une philosophie<\/b>. L\u2019id\u00e9e n\u2019est pas d\u2019apporter des changements techniques, mais de modifier la mani\u00e8re dont les \u00e9quipes travaillent.<\/p>\n<p>Le DevOps repose avant tout sur un ensemble de principes. En 2010, Damon Edwards et John Willis ont r\u00e9sum\u00e9 ces principes \u00e0 travers l\u2019acronyme <b>\u201cCAMS\u201d : Culture, Automation, Measurement, Sharing<\/b> (culture, automatisation, mesure, partage).<\/p>\n<p>Il s\u2019agit avant tout d\u2019une culture, <b>d\u2019un \u00e9tat d\u2019esprit de collaboration<\/b> entre les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement et d\u2019op\u00e9rations. Cette culture repose sur la collaboration et la communication constante, les changements graduels, le partage de responsabilit\u00e9 et la r\u00e9solution pr\u00e9coce et h\u00e2tive des probl\u00e8mes.<\/p>\n<p>Le second principe est celui de <b>l\u2019automatisation syst\u00e9matique<\/b> des proc\u00e9dures de d\u00e9veloppement, de test, de configuration et de d\u00e9ploiement. D\u00e8s lors que l\u2019automatisation est possible, il faut saisir l\u2019opportunit\u00e9 pour \u00e9liminer les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives et chronophages et pouvoir se focaliser sur les activit\u00e9s importantes qui ne peuvent \u00eatre automatis\u00e9es.<\/p>\n<p>La<b> mesure des KPIs<\/b> (Indicateurs Cl\u00e9s de Performances) permet de suivre en permanence le progr\u00e8s des activit\u00e9s composant le flux DevOps. Ceci permet de prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des informations factuelles, de comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et donc d\u2019optimiser les performances.<\/p>\n<p>Enfin, le partage est essentiel. Les <b>\u00e9quipes doivent partager le feedback<\/b>, les meilleures pratiques et le savoir afin de favoriser la transparence, de cr\u00e9er une intelligence collective et d\u2019\u00e9liminer les contraintes.<\/p>\n<h3>Les pratiques et le mod\u00e8le DevOps<\/h3>\n<p>La philosophie et les principes DevOps s\u2019appliquent \u00e0 travers <b>un mod\u00e8le de cycle de livraison<\/b> comprenant la planification, le d\u00e9veloppement, le test, le d\u00e9ploiement, la relaxe et la surveillance. Au fil de ces \u00e9tapes, la coop\u00e9ration active entre les membres de l\u2019\u00e9quipe doit \u00eatre permanente.<\/p>\n<p>La <b>planification doit \u00eatre agile<\/b>. Le travail s\u2019organise autour de courtes it\u00e9rations appel\u00e9es \u201dsprints\u201c. Ceci permet d\u2019augmenter le nombre de relaxes et d\u2019intensifier leur rythme. Concr\u00e8tement, seuls les objectifs de haut niveau sont fix\u00e9s. En parall\u00e8le, les \u00e9quipes planifient \u00e0 l\u2019avance et de fa\u00e7on d\u00e9taill\u00e9e une ou deux it\u00e9rations. Ce mode op\u00e9ratoire offre une flexibilit\u00e9.<\/p>\n<p>Le <b>concept de d\u00e9veloppement continu<\/b> repose, lui aussi, sur une approche it\u00e9rative. Tout le travail de d\u00e9veloppement est d\u00e9compos\u00e9 en petites portions, pour une production plus rapide et de meilleure qualit\u00e9. Les ing\u00e9nieurs apportent des contributions au code sous forme de petits morceaux plusieurs fois par jour, afin de faciliter les tests.<\/p>\n<p>Les <b>tests sont eux aussi continus et automatis\u00e9s<\/b>. Une \u00e9quipe en charge de l\u2019assurance qualit\u00e9 teste le code \u00e0 l\u2019aide d\u2019outils automatis\u00e9s comme Selenium et Ranorex. Si des bugs ou des vuln\u00e9rabilit\u00e9s sont d\u00e9couverts, les extraits de code sont renvoy\u00e9s aux ing\u00e9nieurs. Le contr\u00f4le de version permet aussi de d\u00e9tecter les probl\u00e8mes d\u2019int\u00e9gration \u00e0 l\u2019avance.<\/p>\n<p>Si <b>le code passe les tests<\/b>, il est int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 un d\u00e9p\u00f4t unique et partag\u00e9 sur un serveur. Ceci permet d\u2019\u00e9viter les diff\u00e9rences entre le code principal et ses branches afin d\u2019\u00e9viter les probl\u00e8mes d\u2019int\u00e9gration. Il s\u2019agit du concept d\u2019int\u00e9gration continue. De son c\u00f4t\u00e9, la livraison continue consiste \u00e0 automatiser le d\u00e9veloppement, le test et le d\u00e9ploiement du code.<\/p>\n<p>Vient ensuite <b>l\u2019\u00e9tape du d\u00e9ploiement continu<\/b>. Le code est d\u00e9ploy\u00e9 pour \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9 en production sur un serveur public, de fa\u00e7on \u00e0 ne pas affecter les fonctionnalit\u00e9s existantes tout en \u00e9tant accessible \u00e0 un large panel d\u2019utilisateur. Le d\u00e9ploiement fr\u00e9quent permet de tester les nouvelles fonctionnalit\u00e9s de fa\u00e7on pr\u00e9coce. On utilise diff\u00e9rents outils comme Chef, Puppet, Azure Resource Manager ou Google Cloud Deployment Manager.<\/p>\n<p>Enfin, l\u2019\u00e9tape finale du cycle DevOps est<b> le monitoring continu<\/b>. Il s\u2019agit de surveiller en permanence le projet pour d\u00e9tecter les \u00e9ventuels probl\u00e8mes d\u2019un processus et d\u2019analyser le feedback de l\u2019\u00e9quipe et des utilisateurs pour pouvoir am\u00e9liorer le fonctionnement du produit.<\/p>\n<p>https:\/\/youtu.be\/aFWi8ToAjpU\t\t<\/p>\n<h3>Quels sont les outils de DevOps ?<\/h3>\n<p>Pour impl\u00e9menter les pratiques DevOps, <b>il est n\u00e9cessaire d\u2019utiliser diff\u00e9rents outils<\/b> pour couvrir toutes les \u00e9tapes du processus de livraison continue. Si certains processus sont automatis\u00e9s \u00e0 l\u2019aide de scripts customs, la plupart des ing\u00e9nieurs DevOps utilisent divers produits d\u00e9di\u00e9s.<\/p>\n<p>Pour <b>la configuration et la gestion de serveurs<\/b>, on utilise par exemple <a href=&quot;https:\/\/puppet.com\/devops\/&quot;>Puppet<\/a>, <a href=&quot;https:\/\/www.chef.io\/&quot;>Chef<\/a> pour la gestion de l\u2019infrastructure en tant que code ou <a href=&quot;https:\/\/www.ansible.com\/integrations\/devops-tools&quot;>Ansible<\/a> pour automatiser la gestion de configuration, l\u2019approvisionnement de Cloud et le d\u00e9ploiement d\u2019application.<\/p>\n<p>Pour <b>les \u00e9tapes d\u2019int\u00e9gration et de livraison continue (CI\/CD)<\/b>, on utilise <a href=&quot;https:\/\/www.jenkins.io\/&quot;>Jenkins<\/a> et ses plugins ou encore la plateforme <a href=&quot;https:\/\/docs.gitlab.com\/ee\/ci\/&quot;>GitLab CI<\/a> cr\u00e9\u00e9e pour le DevOps par le service d\u2019h\u00e9bergement de code GitLab. Pour la conteneurisation, <b>Docker<\/b> est l\u2019outil le plus populaire tandis qu\u2019<a href=&quot;https:\/\/demo.openshift.com\/en\/latest\/devops-with-openshift\/&quot;>OpenShift<\/a> et <a href=&quot;https:\/\/kubernetes.io\/fr\/&quot;>Kubernetes<\/a> sont exploit\u00e9s pour l\u2019orchestration de conteneurs.<\/p>\n<p>Il existe aussi <b>des outils pour le monitoring en DevOps<\/b>, comme <a href=&quot;https:\/\/www.nagios.org\/&quot;>Nagios<\/a> et ses rapports visuels ou la solution open source Prometheus. Toutes ces plateformes constituent un arsenal complet permettant d\u2019impl\u00e9menter la m\u00e9thodologie.<\/p>\n<p>\t\t\t<a href=&quot;https:\/\/liora.io\/formation-devops&quot;><br \/>\n\t\t\t\t\t\tApprendre \u00e0 manier les outils DevOps<br \/>\n\t\t\t\t\t<\/a><\/p>\n<h3>Qu&#8217;est-ce qu&#8217;un ing\u00e9nieur DevOps ?<\/h3>\n<p>Bien qu&#8217;il n&#8217;existe pas de consensus sur la d\u00e9finition <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/formation-devops&quot;>du m\u00e9tier d&#8217;Ing\u00e9nieur DevOps<\/a>,&nbsp;<b>cet expert est tr\u00e8s recherch\u00e9<\/b> dans le milieu de l\u2019informatique. Il a pour r\u00f4le de superviser les d\u00e9veloppeurs, l\u2019\u00e9quipe d\u2019assurance qualit\u00e9, le gestionnaire de relaxe de code ou l\u2019architecte d\u2019automatisation.<\/p>\n<p>On pourrait le d\u00e9finir comme un r\u00f4le <b>\u00e0 mi-chemin entre le d\u00e9veloppeur logiciel et l\u2019administrateur syst\u00e8me<\/b>. Il ma\u00eetrise aussi bien l\u2019aspect th\u00e9orique du DevOps que les multiples outils et langages de programmation associ\u00e9s.<\/p>\n<p>L\u2019<b>ing\u00e9nieur DevOps g\u00e8re les processus de CI\/CD<\/b>, r\u00e9dige les sp\u00e9cifications et la documentation pour les fonctionnalit\u00e9s server-side, supervise les projets, g\u00e8re l\u2019infrastructure, s\u2019occupe des d\u00e9ploiements Cloud et s\u2019assure que la culture DevOps soit correctement adopt\u00e9e.<\/p>\n<p>https:\/\/youtu.be\/VihAg179M3I\t\t<\/p>\n<h3>Le futur du DevOps<\/h3>\n<p>Le <b>DevOps a fait ses preuves<\/b>. Il permet d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les processus de d\u00e9veloppement et d\u2019am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des produits. \u00c0 l\u2019avenir, plusieurs changements se profilent.<\/p>\n<p>Alors que de nombreuses entreprises <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/cloud-computing-tout-savoir&quot;>migrent vers<\/a><a href=&quot;https:\/\/liora.io\/cloud-computing-tout-savoir&quot;> le Cloud<\/a>, le DevOps sera inextricablement<b> li\u00e9 \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 cloud-native<\/b>. La fa\u00e7on dont les logiciels sont d\u00e9velopp\u00e9s, d\u00e9ploy\u00e9s et op\u00e9r\u00e9s va \u00e9voluer dans ce sens. On parle d\u00e9sormais du \u201dSecDevOps \u201c, permettant d\u2019int\u00e9grer la s\u00e9curit\u00e9 aux flux de travail de d\u00e9veloppement et de d\u00e9ploiement.<\/p>\n<p>Certains experts pr\u00e9disent aussi <b>la d\u00e9mocratisation du \u201cBizDevOps\u201d<\/b> visant \u00e0 \u00e9liminer les fronti\u00e8res entre les d\u00e9veloppeurs, les \u00e9quipes d\u2019op\u00e9ration et les \u00e9quipes business. Cette approche permettra de d\u00e9velopper plus rapidement des produits orient\u00e9s utilisateur.<\/p>\n<p>Enfin, les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement pourraient \u00eatre plus impliqu\u00e9es dans <b>les aspects de prise de d\u00e9cision<\/b>. Ils pourront ainsi aider les entreprises \u00e0 emprunter la bonne direction.<\/p>\n<h3>DevOps et Data Science<\/h3>\n<p>Le DevOps est de plus en plus utilis\u00e9 pour <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/data-science-definition&quot;>la Data Science<\/a>. Dans le domaine du <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/data-engineer-tout-savoir&quot;>Data Engineering<\/a>, notamment, les \u00e9quipes de Data Engineers doivent collaborer avec les \u00e9quipes DevOps pour transformer les donn\u00e9es de fa\u00e7on automatis\u00e9e. Les op\u00e9rateurs fournissent des clusters <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/hadoop&quot;>Apache Hadoop<\/a>, <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/apache-kafka&quot;>Kafka<\/a>, <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/apache-spark&quot;>Spark<\/a> et <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/apache-airflow&quot;>Airflow<\/a> pour l\u2019extraction et la transformation de donn\u00e9es.<\/p>\n<p>De m\u00eame, les \u00e9quipes DevOps <b>aident les Data Scientists<\/b> en cr\u00e9ant des environnements pour l\u2019exploration et la visualisation de donn\u00e9es. Elles cr\u00e9ent aussi des scripts pour automatiser l\u2019approvisionnement et la configuration pour les infrastructures d\u2019<a href=&quot;https:\/\/liora.io\/machine-learning-tout-savoir&quot;>entra\u00eenement de mod\u00e8les de Machine Learning<\/a>.<\/p>\n<p>Le <b>d\u00e9veloppement Machine Learning est d\u2019ailleurs it\u00e9ratif<\/b>, \u00e0 la mani\u00e8re du d\u00e9veloppement d\u2019applications modernes. Les mod\u00e8les de Machine Learning cr\u00e9\u00e9s \u00e0 partir des donn\u00e9es \u00e9voluent et doivent \u00eatre mis \u00e0 disposition des utilisateurs gr\u00e2ce aux pratiques DevOps et CI\/CD. Chaque version du mod\u00e8le est empaquet\u00e9e sous forme d\u2019image de conteneur \u00e9tiquet\u00e9e diff\u00e9remment.<\/p>\n<p>De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, le DevOps est utilis\u00e9 en Data Science pour le contr\u00f4le de source, l\u2019automatisation des tests, la conteneurisation et la s\u00e9curit\u00e9. Les <b>Data Scientists doivent donc collaborer \u00e9troitement avec les \u00e9quipes DevOps<\/b>.<\/p>\n<p>D\u00e9sormais, les Data Scientists sont amen\u00e9s \u00e0 adopter un nouveau r\u00f4le : celui de <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/machine-learning-engineer-tout-savoir&quot;>Machine Learning Engineer<\/a>. Ils doivent \u00eatre capables de mettre en production les mod\u00e8les de Machine Learning eux-m\u00eames, et doivent donc adopter les pratiques DevOps.<\/p>\n<p>https:\/\/youtu.be\/stElXPj78gA\t\t<\/p>\n<h3>L&#8217;impact du Machine Learning et de l&#8217;IA sur le DevOps<\/h3>\n<p>Pour l&#8217;heure, l&#8217;application de <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/intelligence-artificielle-definition&quot;>l&#8217;intelligence artificielle<\/a> et du <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/machine-learning-tout-savoir&quot;>Machine Learning<\/a> au DevOps n&#8217;en est qu&#8217;\u00e0 ses balbutiements. Toutefois, les organisations peuvent tirer profit de ces technologies.<\/p>\n<p>L&#8217;IA et le ML permettent notamment de donner du sens aux donn\u00e9es de test. Ces techniques permettent de trouver des patterns, d&#8217;identifier quels probl\u00e8mes de code provoquent des bugs, ou d&#8217;alerter automatiquement les \u00e9quipes DevOps pour leur permettre d&#8217;enqu\u00eater de mani\u00e8re approfondie.<\/p>\n<p>En outre, les \u00e9quipes DevOps peuvent utiliser l&#8217;IA et le Machine Learning pour parcourir les donn\u00e9es de s\u00e9curit\u00e9 des logs et autres outils pour d\u00e9tecter les fuites, les cyberattaques ou toute autre menace. Ces technologies permettent aussi de r\u00e9pondre automatiquement et d&#8217;alerter les \u00e9quipes.<\/p>\n<p>Les d\u00e9veloppeurs et les ops peuvent gagner du temps, car l&#8217;IA apprend la fa\u00e7on dont ils travaillent et peut faire des suggestions pour optimiser les workflows. Elle peut aussi provisionner automatiquement leurs configurations d&#8217;infrastructure favorites.<\/p>\n<p>&#8221; data-e-action-hash=&#8221;#elementor-action%3Aaction%3Dlightbox%26settings%3DeyJpZCI6MTcwNjI3LCJ1cmwiOmZhbHNlfQ%3D%3D&#8221;><br \/>\n\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2022\/08\/primitive.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a><br \/>\n\t\t\tCliquez sur le tableau pour l&#8217;afficher en plein \u00e9cran.\t\t<\/p>\n<h3>Sufficient condition for the existence of a primitive<br \/>\n<\/h3>\n<p>\t\tLet [latex]left[a,bright][\/latex] be an interval, and [latex]f : left[a,bright] to mathbb{R}[\/latex] a function defined on the interval [latex]left[a,bright][\/latex].<br \/>\nWe then say that [latex]F[\/latex] is a primitive of [latex]f[\/latex].<br \/>\nLet [latex]left[a,bright][\/latex] be an interval, and [latex]f : left[a,bright] to mathbb{R}[\/latex] a function defined on the interval [latex]left[a,bright][\/latex].<br \/>\nWe then say that [latex]F[\/latex] is a primitive of [latex]f[\/latex].<br \/>\nIn this case, [latex]F[\/latex] is the only primitive of [latex]f[\/latex] that cancels at [latex]a[\/latex]. This result is known as the fundamental theorem of analysis.<br \/>\nSo, if a function is continuous over an interval, it admits a primitive over the interval.<\/p>\n<h3>Integral and primitive relationship<br \/>\n<\/h3>\n<p>\t\tKnowing a primitive of a function [latex]f[\/latex] allows you to calculate its integral over segments.<br \/>\nIndeed, if [latex]f[\/latex] is a continuous function defined on [latex]left[a,bright][\/latex] and if [latex]F[\/latex] is a primitive of [latex]f[\/latex], then we have <br \/>[latex]int_{a}^{b} f(x)dx = {left[F(x)right]}_a^b = F(b) &#8211; F(a)[\/latex] <\/p>\n<h3>Properties on primitives<br \/>\n<\/h3>\n<p>\t\tIt is possible to state a number of relationships which follow from the derivation formulae. Here we consider two derivable functions [latex]f[\/latex] and [latex]g[\/latex] defined on an interval [latex]I[\/latex]. The table below summarises the primitives of the main operations on functions.<br \/>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2022\/08\/propriete_primitive.png\" data-elementor-open-lightbox=\"yes\" data-elementor-lightbox-title=\"DevOps: Principle, benefits, training\" data-elementor-lightbox-description=\"\n\n<style>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<h2>Le DevOps est une approche conciliant le d\u00e9veloppement et les op\u00e9rations. Couramment utilis\u00e9e dans le domaine du d\u00e9veloppement logiciel, elle est aussi adopt\u00e9e pour la Data Science et le Machine Learning. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir : d\u00e9finition, principes, outils, histoire, formations\u2026<\/h2>\n<p>Par le pass\u00e9, <b>le d\u00e9veloppement et les op\u00e9rations \u00e9taient s\u00e9par\u00e9s<\/b> dans le domaine du logiciel. Les d\u00e9veloppeurs \u00e9crivaient le code, et les administrateurs syst\u00e8me \u00e9taient responsables de son d\u00e9ploiement et de son int\u00e9gration. La communication entre ces deux silos \u00e9tait limit\u00e9e, et les sp\u00e9cialistes de chaque domaine travaillaient s\u00e9par\u00e9ment sur un m\u00eame projet.<\/p>\n<p>Ce mode op\u00e9ratoire \u00e9tait satisfaisant lorsque la m\u00e9thode de d\u00e9veloppement Waterfall \u00e9tait pr\u00e9dominante. Toutefois, avec <b>l\u2019essor de la m\u00e9thode Agile<\/b> et du flux de travail continu, un changement s\u2019est impos\u00e9.<\/p>\n<p>Les <b>relaxes fr\u00e9quentes<\/b>, survenant toutes les deux semaines ou m\u00eame tous les jours, imposaient une nouvelle approche et de nouveaux r\u00f4les. C\u2019est ainsi que l\u2019approche DevOps a vu le jour.<\/p>\n<p>Aujourd\u2019hui, cette approche de d\u00e9veloppement logiciel est la plus populaire. Elle est <b>utilis\u00e9e par Facebook, Netflix, Amazon, Etsy<\/b> et d\u2019autres entreprises mondialement connues. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir.<\/p>\n<h3>Qu&#8217;est-ce que le DevOps ?<\/h3>\n<p>Le terme \u201cDevOps\u201d est compos\u00e9 des <b>termes \u201cd\u00e9veloppement\u201d et \u201cop\u00e9rations\u201d<\/b>. Il s\u2019agit d\u2019une pratique visant \u00e0 fusionner le d\u00e9veloppement, l\u2019assurance qualit\u00e9, et les op\u00e9rations \u00e0 savoir le d\u00e9ploiement et l\u2019int\u00e9gration en un unique ensemble de processus continus.<\/p>\n<p>Cette m\u00e9thodologie nouvelle est une extension naturelle des <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/quest-ce-que-la-methode-agile&quot;>approches Agile<\/a> et de <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/ci-cd-integration-continue-livraison-continue&quot;>livraisons continue (CI\/CD)<\/a>.<\/p>\n<p>C&#8217;est une combinaison de philosophies culturelles, de pratiques et d&#8217;outils visant \u00e0 am\u00e9liorer la capacit\u00e9 d&#8217;une organisation \u00e0 d\u00e9livrer des applications et des services avec une haute v\u00e9locit\u00e9.<\/p>\n<p>L&#8217;adoption du DevOps permet l&#8217;\u00e9volution et l&#8217;am\u00e9lioration des produits, \u00e0 un rythme bien plus rapide que les processus traditionnels de d\u00e9veloppement logiciel et de gestion d&#8217;infrastructure. Ainsi, les organisations sont en mesure de mieux servir leurs clients et de rivaliser avec la concurrence plus efficacement.<\/p>\n<p>Sous le mod\u00e8le DevOps, les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement et d&#8217;op\u00e9rations ne fonctionnent plus en \u00ab silos \u00bb. Elles peuvent m\u00eame former une \u00e9quipe unique au sein de laquelle les ing\u00e9nieurs travaillent sur l&#8217;int\u00e9gralit\u00e9 du cycle de vie de l&#8217;application, du d\u00e9veloppement au d\u00e9ploiement, en passant par le test.<\/p>\n<p>Les \u00e9quipes de <b>s\u00e9curit\u00e9<\/b> et <b>d&#8217;assurance qualit\u00e9<\/b> peuvent aussi collaborer avec les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement et d&#8217;op\u00e9rations. Lorsque la <b>s\u00e9curit\u00e9<\/b> est la priorit\u00e9 d&#8217;une \u00e9quipe DevOps, on parle de <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/devsecops&quot;>DevSecOps<\/a>.<\/p>\n<p>Les \u00e9quipes utilisent des pratiques permettant d&#8217;automatiser les processus autrefois manuels et lents. Diff\u00e9rents outils et stacks logiciels aident \u00e0 faire \u00e9voluer les applications de fa\u00e7on rapide et fiable, tout en aidant les ing\u00e9nieurs \u00e0 accomplir leurs t\u00e2ches ind\u00e9pendamment.<\/p>\n<h3>Quels sont les avantages du DevOps ?<\/h3>\n<p>En adoptant le DevOps, les entreprises profitent de multiples avantages. C&#8217;est la raison pour laquelle cette approche est massivement adopt\u00e9e, et souvent consid\u00e9r\u00e9e comme le futur de l&#8217;IT.<\/p>\n<p>Tout d\u2019abord, le premier avantage du DevOps est <b>la vitesse<\/b>. Cette m\u00e9thode permet <b>d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les lancements de produits<\/b> et <b>d\u2019am\u00e9liorer leur qualit\u00e9<\/b>. L&#8217;acc\u00e9l\u00e9ration est li\u00e9e \u00e0 la livraison continue, permettant de recevoir un feedback plus rapidement. Ainsi, les d\u00e9veloppeurs peuvent corriger les bugs de fa\u00e7on pr\u00e9coce. Les \u00e9quipes peuvent donc se focaliser sur la qualit\u00e9 du produit et automatiser les processus.<\/p>\n<p>Le second avantage du DevOps est <b>une meilleure r\u00e9activit\u00e9 aux besoins<\/b> et \u00e0 la demande des clients. Les \u00e9quipes sont en mesure de r\u00e9agir aux demandes de changement des clients plus rapidement, en ajoutant de nouvelles fonctionnalit\u00e9s ou en mettant \u00e0 jour celles d\u00e9j\u00e0 existantes.<\/p>\n<p>La v\u00e9locit\u00e9 accrue permet d&#8217;innover plus rapidement,<b> de s&#8217;adapter aux changements du march\u00e9<\/b>, et d&#8217;atteindre les objectifs de l&#8217;entreprise plus efficacement. Par exemple, les microservices et la livraison continue permettent aux \u00e9quipes de d\u00e9ployer des mises \u00e0 jour plus rapidement.<\/p>\n<p>Un autre point fort est <b>la<\/b> <b>fiabilit\u00e9<\/b>. Le DevOps permet d&#8217;assurer la qualit\u00e9 des mises \u00e0 jour d&#8217;application et changements d&#8217;infrastructure, afin de pouvoir d\u00e9livrer \u00e0 un rythme accru tout en pr\u00e9servant une exp\u00e9rience positive pour les utilisateurs. Les pratiques de CI\/CD permettent notamment de tester chaque changement pour v\u00e9rifier qu&#8217;il soit fonctionnel et s\u00e9curis\u00e9. Le <b>monitoring<\/b> permet aussi de surveiller les performances en temps r\u00e9el.<\/p>\n<p>Le mod\u00e8le DevOps permet de garder un haut niveau de s\u00e9curit\u00e9, gr\u00e2ce aux r\u00e8gles de conformit\u00e9 automatis\u00e9es, aux contr\u00f4les granulaires et aux techniques de gestion de configuration. Par exemple, l&#8217;infrastructure en tant que code permet de pr\u00e9server la conformit\u00e9.<\/p>\n<p>Enfin, le DevOps permet de <b>cr\u00e9er un meilleur environnement de travail<\/b>. Les membres des \u00e9quipes peuvent mieux communiquer, tandis que leur productivit\u00e9 et leur agilit\u00e9 sont \u00e9galement accrues. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, les \u00e9quipes adoptant le DevOps sont plus productives et polyvalentes.<\/p>\n<p>\t\t\t<a href=&quot;https:\/\/liora.io\/formation-devops&quot;><br \/>\n\t\t\t\t\t\tJe souhaite devenir Ing\u00e9nieur DevOps<br \/>\n\t\t\t\t\t<\/a><\/p>\n<h3>L&#8217;histoire du DevOps<\/h3>\n<p>L&#8217;origine du DevOps est <strong>li\u00e9e aux besoins d&#8217;innovation<\/strong> en mati\u00e8re de d\u00e9veloppement logiciel. Il s&#8217;agit d&#8217;un h\u00e9ritage des mouvements Agile System Administration et Enterprise Systems Management.<\/p>\n<p>Les concepts DevOps se sont popularis\u00e9s \u00e0 la fin des ann\u00e9es 2000. C&#8217;est toutefois <strong>en 2009 que ce terme a \u00e9t\u00e9 r\u00e9ellement invent\u00e9<\/strong> par Patrick Debois et Andrew &quot;Clay&quot; Shafer. L&#8217;\u00e9v\u00e9nement <a href=&quot;https:\/\/devopsdays.org\/&quot;>DevOpsDays<\/a> fut organis\u00e9 en Belgique, \u00e0 Ghent pour la premi\u00e8re fois.<\/p>\n<h3>Quels sont les principes du DevOps ?<\/h3>\n<p>Pour profiter des avantages du DevOps, il est important de comprendre qu\u2019il ne s\u2019agit pas d\u2019un ensemble d\u2019actions, <b>mais plut\u00f4t d\u2019une philosophie<\/b>. L\u2019id\u00e9e n\u2019est pas d\u2019apporter des changements techniques, mais de modifier la mani\u00e8re dont les \u00e9quipes travaillent.<\/p>\n<p>Le DevOps repose avant tout sur un ensemble de principes. En 2010, Damon Edwards et John Willis ont r\u00e9sum\u00e9 ces principes \u00e0 travers l\u2019acronyme <b>\u201cCAMS\u201d : Culture, Automation, Measurement, Sharing<\/b> (culture, automatisation, mesure, partage).<\/p>\n<p>Il s\u2019agit avant tout d\u2019une culture, <b>d\u2019un \u00e9tat d\u2019esprit de collaboration<\/b> entre les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement et d\u2019op\u00e9rations. Cette culture repose sur la collaboration et la communication constante, les changements graduels, le partage de responsabilit\u00e9 et la r\u00e9solution pr\u00e9coce et h\u00e2tive des probl\u00e8mes.<\/p>\n<p>Le second principe est celui de <b>l\u2019automatisation syst\u00e9matique<\/b> des proc\u00e9dures de d\u00e9veloppement, de test, de configuration et de d\u00e9ploiement. D\u00e8s lors que l\u2019automatisation est possible, il faut saisir l\u2019opportunit\u00e9 pour \u00e9liminer les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives et chronophages et pouvoir se focaliser sur les activit\u00e9s importantes qui ne peuvent \u00eatre automatis\u00e9es.<\/p>\n<p>La<b> mesure des KPIs<\/b> (Indicateurs Cl\u00e9s de Performances) permet de suivre en permanence le progr\u00e8s des activit\u00e9s composant le flux DevOps. Ceci permet de prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur des informations factuelles, de comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et donc d\u2019optimiser les performances.<\/p>\n<p>Enfin, le partage est essentiel. Les <b>\u00e9quipes doivent partager le feedback<\/b>, les meilleures pratiques et le savoir afin de favoriser la transparence, de cr\u00e9er une intelligence collective et d\u2019\u00e9liminer les contraintes.<\/p>\n<h3>Les pratiques et le mod\u00e8le DevOps<\/h3>\n<p>La philosophie et les principes DevOps s\u2019appliquent \u00e0 travers <b>un mod\u00e8le de cycle de livraison<\/b> comprenant la planification, le d\u00e9veloppement, le test, le d\u00e9ploiement, la relaxe et la surveillance. Au fil de ces \u00e9tapes, la coop\u00e9ration active entre les membres de l\u2019\u00e9quipe doit \u00eatre permanente.<\/p>\n<p>La <b>planification doit \u00eatre agile<\/b>. Le travail s\u2019organise autour de courtes it\u00e9rations appel\u00e9es \u201dsprints\u201c. Ceci permet d\u2019augmenter le nombre de relaxes et d\u2019intensifier leur rythme. Concr\u00e8tement, seuls les objectifs de haut niveau sont fix\u00e9s. En parall\u00e8le, les \u00e9quipes planifient \u00e0 l\u2019avance et de fa\u00e7on d\u00e9taill\u00e9e une ou deux it\u00e9rations. Ce mode op\u00e9ratoire offre une flexibilit\u00e9.<\/p>\n<p>Le <b>concept de d\u00e9veloppement continu<\/b> repose, lui aussi, sur une approche it\u00e9rative. Tout le travail de d\u00e9veloppement est d\u00e9compos\u00e9 en petites portions, pour une production plus rapide et de meilleure qualit\u00e9. Les ing\u00e9nieurs apportent des contributions au code sous forme de petits morceaux plusieurs fois par jour, afin de faciliter les tests.<\/p>\n<p>Les <b>tests sont eux aussi continus et automatis\u00e9s<\/b>. Une \u00e9quipe en charge de l\u2019assurance qualit\u00e9 teste le code \u00e0 l\u2019aide d\u2019outils automatis\u00e9s comme Selenium et Ranorex. Si des bugs ou des vuln\u00e9rabilit\u00e9s sont d\u00e9couverts, les extraits de code sont renvoy\u00e9s aux ing\u00e9nieurs. Le contr\u00f4le de version permet aussi de d\u00e9tecter les probl\u00e8mes d\u2019int\u00e9gration \u00e0 l\u2019avance.<\/p>\n<p>Si <b>le code passe les tests<\/b>, il est int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 un d\u00e9p\u00f4t unique et partag\u00e9 sur un serveur. Ceci permet d\u2019\u00e9viter les diff\u00e9rences entre le code principal et ses branches afin d\u2019\u00e9viter les probl\u00e8mes d\u2019int\u00e9gration. Il s\u2019agit du concept d\u2019int\u00e9gration continue. De son c\u00f4t\u00e9, la livraison continue consiste \u00e0 automatiser le d\u00e9veloppement, le test et le d\u00e9ploiement du code.<\/p>\n<p>Vient ensuite <b>l\u2019\u00e9tape du d\u00e9ploiement continu<\/b>. Le code est d\u00e9ploy\u00e9 pour \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9 en production sur un serveur public, de fa\u00e7on \u00e0 ne pas affecter les fonctionnalit\u00e9s existantes tout en \u00e9tant accessible \u00e0 un large panel d\u2019utilisateur. Le d\u00e9ploiement fr\u00e9quent permet de tester les nouvelles fonctionnalit\u00e9s de fa\u00e7on pr\u00e9coce. On utilise diff\u00e9rents outils comme Chef, Puppet, Azure Resource Manager ou Google Cloud Deployment Manager.<\/p>\n<p>Enfin, l\u2019\u00e9tape finale du cycle DevOps est<b> le monitoring continu<\/b>. Il s\u2019agit de surveiller en permanence le projet pour d\u00e9tecter les \u00e9ventuels probl\u00e8mes d\u2019un processus et d\u2019analyser le feedback de l\u2019\u00e9quipe et des utilisateurs pour pouvoir am\u00e9liorer le fonctionnement du produit.<\/p>\n<p>https:\/\/youtu.be\/aFWi8ToAjpU\t\t<\/p>\n<h3>Quels sont les outils de DevOps ?<\/h3>\n<p>Pour impl\u00e9menter les pratiques DevOps, <b>il est n\u00e9cessaire d\u2019utiliser diff\u00e9rents outils<\/b> pour couvrir toutes les \u00e9tapes du processus de livraison continue. Si certains processus sont automatis\u00e9s \u00e0 l\u2019aide de scripts customs, la plupart des ing\u00e9nieurs DevOps utilisent divers produits d\u00e9di\u00e9s.<\/p>\n<p>Pour <b>la configuration et la gestion de serveurs<\/b>, on utilise par exemple <a href=&quot;https:\/\/puppet.com\/devops\/&quot;>Puppet<\/a>, <a href=&quot;https:\/\/www.chef.io\/&quot;>Chef<\/a> pour la gestion de l\u2019infrastructure en tant que code ou <a href=&quot;https:\/\/www.ansible.com\/integrations\/devops-tools&quot;>Ansible<\/a> pour automatiser la gestion de configuration, l\u2019approvisionnement de Cloud et le d\u00e9ploiement d\u2019application.<\/p>\n<p>Pour <b>les \u00e9tapes d\u2019int\u00e9gration et de livraison continue (CI\/CD)<\/b>, on utilise <a href=&quot;https:\/\/www.jenkins.io\/&quot;>Jenkins<\/a> et ses plugins ou encore la plateforme <a href=&quot;https:\/\/docs.gitlab.com\/ee\/ci\/&quot;>GitLab CI<\/a> cr\u00e9\u00e9e pour le DevOps par le service d\u2019h\u00e9bergement de code GitLab. Pour la conteneurisation, <b>Docker<\/b> est l\u2019outil le plus populaire tandis qu\u2019<a href=&quot;https:\/\/demo.openshift.com\/en\/latest\/devops-with-openshift\/&quot;>OpenShift<\/a> et <a href=&quot;https:\/\/kubernetes.io\/fr\/&quot;>Kubernetes<\/a> sont exploit\u00e9s pour l\u2019orchestration de conteneurs.<\/p>\n<p>Il existe aussi <b>des outils pour le monitoring en DevOps<\/b>, comme <a href=&quot;https:\/\/www.nagios.org\/&quot;>Nagios<\/a> et ses rapports visuels ou la solution open source Prometheus. Toutes ces plateformes constituent un arsenal complet permettant d\u2019impl\u00e9menter la m\u00e9thodologie.<\/p>\n<p>\t\t\t<a href=&quot;https:\/\/liora.io\/formation-devops&quot;><br \/>\n\t\t\t\t\t\tApprendre \u00e0 manier les outils DevOps<br \/>\n\t\t\t\t\t<\/a><\/p>\n<h3>Qu&#8217;est-ce qu&#8217;un ing\u00e9nieur DevOps ?<\/h3>\n<p>Bien qu&#8217;il n&#8217;existe pas de consensus sur la d\u00e9finition <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/formation-devops&quot;>du m\u00e9tier d&#8217;Ing\u00e9nieur DevOps<\/a>,&nbsp;<b>cet expert est tr\u00e8s recherch\u00e9<\/b> dans le milieu de l\u2019informatique. Il a pour r\u00f4le de superviser les d\u00e9veloppeurs, l\u2019\u00e9quipe d\u2019assurance qualit\u00e9, le gestionnaire de relaxe de code ou l\u2019architecte d\u2019automatisation.<\/p>\n<p>On pourrait le d\u00e9finir comme un r\u00f4le <b>\u00e0 mi-chemin entre le d\u00e9veloppeur logiciel et l\u2019administrateur syst\u00e8me<\/b>. Il ma\u00eetrise aussi bien l\u2019aspect th\u00e9orique du DevOps que les multiples outils et langages de programmation associ\u00e9s.<\/p>\n<p>L\u2019<b>ing\u00e9nieur DevOps g\u00e8re les processus de CI\/CD<\/b>, r\u00e9dige les sp\u00e9cifications et la documentation pour les fonctionnalit\u00e9s server-side, supervise les projets, g\u00e8re l\u2019infrastructure, s\u2019occupe des d\u00e9ploiements Cloud et s\u2019assure que la culture DevOps soit correctement adopt\u00e9e.<\/p>\n<p>https:\/\/youtu.be\/VihAg179M3I\t\t<\/p>\n<h3>Le futur du DevOps<\/h3>\n<p>Le <b>DevOps a fait ses preuves<\/b>. Il permet d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les processus de d\u00e9veloppement et d\u2019am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des produits. \u00c0 l\u2019avenir, plusieurs changements se profilent.<\/p>\n<p>Alors que de nombreuses entreprises <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/cloud-computing-tout-savoir&quot;>migrent vers<\/a><a href=&quot;https:\/\/liora.io\/cloud-computing-tout-savoir&quot;> le Cloud<\/a>, le DevOps sera inextricablement<b> li\u00e9 \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 cloud-native<\/b>. La fa\u00e7on dont les logiciels sont d\u00e9velopp\u00e9s, d\u00e9ploy\u00e9s et op\u00e9r\u00e9s va \u00e9voluer dans ce sens. On parle d\u00e9sormais du \u201dSecDevOps \u201c, permettant d\u2019int\u00e9grer la s\u00e9curit\u00e9 aux flux de travail de d\u00e9veloppement et de d\u00e9ploiement.<\/p>\n<p>Certains experts pr\u00e9disent aussi <b>la d\u00e9mocratisation du \u201cBizDevOps\u201d<\/b> visant \u00e0 \u00e9liminer les fronti\u00e8res entre les d\u00e9veloppeurs, les \u00e9quipes d\u2019op\u00e9ration et les \u00e9quipes business. Cette approche permettra de d\u00e9velopper plus rapidement des produits orient\u00e9s utilisateur.<\/p>\n<p>Enfin, les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement pourraient \u00eatre plus impliqu\u00e9es dans <b>les aspects de prise de d\u00e9cision<\/b>. Ils pourront ainsi aider les entreprises \u00e0 emprunter la bonne direction.<\/p>\n<h3>DevOps et Data Science<\/h3>\n<p>Le DevOps est de plus en plus utilis\u00e9 pour <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/data-science-definition&quot;>la Data Science<\/a>. Dans le domaine du <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/data-engineer-tout-savoir&quot;>Data Engineering<\/a>, notamment, les \u00e9quipes de Data Engineers doivent collaborer avec les \u00e9quipes DevOps pour transformer les donn\u00e9es de fa\u00e7on automatis\u00e9e. Les op\u00e9rateurs fournissent des clusters <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/hadoop&quot;>Apache Hadoop<\/a>, <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/apache-kafka&quot;>Kafka<\/a>, <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/apache-spark&quot;>Spark<\/a> et <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/apache-airflow&quot;>Airflow<\/a> pour l\u2019extraction et la transformation de donn\u00e9es.<\/p>\n<p>De m\u00eame, les \u00e9quipes DevOps <b>aident les Data Scientists<\/b> en cr\u00e9ant des environnements pour l\u2019exploration et la visualisation de donn\u00e9es. Elles cr\u00e9ent aussi des scripts pour automatiser l\u2019approvisionnement et la configuration pour les infrastructures d\u2019<a href=&quot;https:\/\/liora.io\/machine-learning-tout-savoir&quot;>entra\u00eenement de mod\u00e8les de Machine Learning<\/a>.<\/p>\n<p>Le <b>d\u00e9veloppement Machine Learning est d\u2019ailleurs it\u00e9ratif<\/b>, \u00e0 la mani\u00e8re du d\u00e9veloppement d\u2019applications modernes. Les mod\u00e8les de Machine Learning cr\u00e9\u00e9s \u00e0 partir des donn\u00e9es \u00e9voluent et doivent \u00eatre mis \u00e0 disposition des utilisateurs gr\u00e2ce aux pratiques DevOps et CI\/CD. Chaque version du mod\u00e8le est empaquet\u00e9e sous forme d\u2019image de conteneur \u00e9tiquet\u00e9e diff\u00e9remment.<\/p>\n<p>De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, le DevOps est utilis\u00e9 en Data Science pour le contr\u00f4le de source, l\u2019automatisation des tests, la conteneurisation et la s\u00e9curit\u00e9. Les <b>Data Scientists doivent donc collaborer \u00e9troitement avec les \u00e9quipes DevOps<\/b>.<\/p>\n<p>D\u00e9sormais, les Data Scientists sont amen\u00e9s \u00e0 adopter un nouveau r\u00f4le : celui de <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/machine-learning-engineer-tout-savoir&quot;>Machine Learning Engineer<\/a>. Ils doivent \u00eatre capables de mettre en production les mod\u00e8les de Machine Learning eux-m\u00eames, et doivent donc adopter les pratiques DevOps.<\/p>\n<p>https:\/\/youtu.be\/stElXPj78gA\t\t<\/p>\n<h3>L&#8217;impact du Machine Learning et de l&#8217;IA sur le DevOps<\/h3>\n<p>Pour l&#8217;heure, l&#8217;application de <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/intelligence-artificielle-definition&quot;>l&#8217;intelligence artificielle<\/a> et du <a href=&quot;https:\/\/liora.io\/machine-learning-tout-savoir&quot;>Machine Learning<\/a> au DevOps n&#8217;en est qu&#8217;\u00e0 ses balbutiements. Toutefois, les organisations peuvent tirer profit de ces technologies.<\/p>\n<p>L&#8217;IA et le ML permettent notamment de donner du sens aux donn\u00e9es de test. Ces techniques permettent de trouver des patterns, d&#8217;identifier quels probl\u00e8mes de code provoquent des bugs, ou d&#8217;alerter automatiquement les \u00e9quipes DevOps pour leur permettre d&#8217;enqu\u00eater de mani\u00e8re approfondie.<\/p>\n<p>En outre, les \u00e9quipes DevOps peuvent utiliser l&#8217;IA et le Machine Learning pour parcourir les donn\u00e9es de s\u00e9curit\u00e9 des logs et autres outils pour d\u00e9tecter les fuites, les cyberattaques ou toute autre menace. Ces technologies permettent aussi de r\u00e9pondre automatiquement et d&#8217;alerter les \u00e9quipes.<\/p>\n<p>Les d\u00e9veloppeurs et les ops peuvent gagner du temps, car l&#8217;IA apprend la fa\u00e7on dont ils travaillent et peut faire des suggestions pour optimiser les workflows. Elle peut aussi provisionner automatiquement leurs configurations d&#8217;infrastructure favorites.<\/p>\n<p>&#8221; data-e-action-hash=&#8221;#elementor-action%3Aaction%3Dlightbox%26settings%3DeyJpZCI6MTcwNjI4LCJ1cmwiOmZhbHNlfQ%3D%3D&#8221;><br \/>\n\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2022\/08\/propriete_primitive.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a><br \/>\n\t\t\tCliquez sur le tableau pour l&#8217;afficher en plein \u00e9cran.<br \/>\n\t\tYou now know what a primitive is and how do you determine the primitive of a function. Primitives are mainly involved in the calculation of integrals, and are closely related to the <a href=\"\/coup-de-pouce-math-quest-ce-quune-derivee\">derivation of functions<\/a>.<br \/>\nIf you would like to discover all the mathematical concepts involved in data science, we invite you to take a look at our courses.<br \/>\n\t\t\t<a href=\"\/en\/courses\/data-ai\/\"><br \/>\n\t\t\t\t\t\tDiscover our training courses<br \/>\n\t\t\t\t\t<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Calculating integrals is a regular part of mathematics, particularly for calculating probabilities, which is fundamental to data science. Generally, it is necessary to know a primitive of a function in order to calculate its integral. In this article, you will discover the definition of primitives and how do you determine the primitive of a function. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":76,"featured_media":178164,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2433],"class_list":["post-178162","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ai"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178162","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/76"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=178162"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178162\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":206038,"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/178162\/revisions\/206038"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/178164"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=178162"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=178162"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}