PDF-(DOWNLOAD)-Mettre en oeuvre DevOps - 3e éd.: Comment évoluer vers une DSI agile (Etude,

Pr233senter DevOps et dissiper le halo qui entoure ce mot 224 la mode est une gageure d8217autant plus n233cessaire que ce mouvement jusqu8217ici 233mergent s8217est transform233 en une vague qui d233ferle sur l8217ensemble des DSI fran231aises engag233es dans la transformationnbsp digitale et la qu234te d8217agilit233Comment r233sister en effet 224 la promesse de plus de productivit233 de r233activit233 et de s251ret233 de fonctionnement lorsqu8217elle senbsp conjugue avec plus de satisfaction des utilisateurs et de plaisir au travail Clair et pr233cis cet ouvrage de r233f233rence aborde successivement tous les points cl233s qui fondent le mod232le op233ratoire DevOps Pragmatique il explique pr233cis233ment comment mettre la DSI ennbsp mouvement vers l8217agilit233La premi232re partie souligne la logique Lean de DevOps et l8217importance du d233ploiement continu cl233 de vo251te de la s251ret233nbsp de fonctionnement de l8217informatiqueLa seconde partie explique comment conduire le changementnbsp vers une DSI plus agile en analysant l8217233cart entre l8217informatique des soci233t233s Internet et celle des DSI plus traditionnelles Elle permet une r233flexion sur l8217architecture d8217entreprise lanbsp transformation digitale et les nouvelles relations de travailLes ajouts de cette troisi232me 233dition concernent notamment DevSecOps qui recouvre les modalit233s de la s233curit233 informatique lorsque l8217entreprise travaille en mode DevOps et l8217233volution des pratiques d8217externalisation. . 1. © Disciplined Agile Consortium. 2. Agenda. DevOps Gap. Why DevOps?. Views on DevOps. Defining . Disciplined DevOps. The DevOps Mindset. Parting . Thoughts. Do You Have a DevOps Gap?. © Disciplined Agile Consortium. The Benefits of Reading Books It’s no secret that this world we live in can be pretty stressful sometimes. If you find yourself feeling out-of-sorts, pick up a book.According to a recent study, reading can significantly reduce stress levels. In as little as six minutes, you can reduce your stress levels by 68%. Spark est un moteur de traitement de donn233es rapide d233di233 au big data. Tr232s en vogue depuis quelques ann233es il permet de traiter de gros volumes de donn233es de mani232re distribu233e. Gr226ce 224 sa vitesse, 224 sa simplicit233 d\'usage et 224 la vari233t233 de ses biblioth232ques d\'algorithmes, il est de plus en plus utilis233 pour les applications de machine learning.Ce manuel de prise en main pr233sente quatre des cinq modules de Spark. L\'auteur a fait le choix du langage Python qui convient mieux aux d233butants.Son objectif est de permettre au lecteur d\'installer et d\'utiliser Spark de mani232re autonome, de comprendre les concepts du machine learning et d\'en ma238triser les bonnes pratiques.L\'ouvrage est compl233t233 par de nombreux compl233ments en ligne accessibles sur GitHub. Aujourd\'hui le monde des d233veloppeurs connait une mutation en profondeur avec le d233veloppement d\'applications destin233es 224 des terminaux mobiles (smartphones, tablettes...). Les attentes en termes d\'interfaces utilisateurs n\'ont jamais 233t233 aussi fortes que ce soit pour une application de type r233seau social ou pour une application bancaire.Cet ouvrage explique les points-cl233s et les sp233cificit233s de ce type de projet en suivant un exemple r233el (une application sur une base de donn233es dans l\'univers du cin233ma). Le contenu permet des applications pour des mat233riels fonctionnant avec les syst232mes d\'exploitation d\'Apple (iOS) ou de Google (Android) ou encore de BlackBerry (Tablet OS). Il vous guide dans l\'apprentissage du framework Flex d\'Adobe qui propose de b226tir des applis multiplateformes gr226ce 224 un mod232le unifi233 de programmation, d\'environnement de d233veloppement et de base de code. Google d233ploie 2 millions d\'applications sur containers par semaine. Kubernetes, cr233233 224 l\'origine par Google, est un logiciel qui permet d8217automatiser la mont233e en charge et la gestion d8217applications informatiques sur des infrastructures virtuelles (containers). Kubernetes est compl233mentaire de Docker ce dernier permet de g233rer le cycle de vie des conteneurs, alors que Kubernetes se charge de l8217orchestration et de la gestion d8217un grand nombre de conteneurs.Ce guide vous explique comment Kubernetes et la technologie des containers peut vous aider 224 atteindre de meilleurs niveaux de vitesse d8217agilit233 de fiabilit233 et d8217efficacit233 avec vos infrastructures virtuelles. Kanban est un mot japonais qui signifie quot233tiquettequot. Le syst232me Kanban est n233 dans l8217industrie automobile au Japon dans les ann233es 1950 pour g233rer les flux, notamment sur les cha238nes de montage. Puis il a 233t233 adapt233 dans les ann233es 2000 224 l\'univers du d233veloppement informatique o249 il est devenu l\'une des principales m233thodes agiles.nbsp Aujourd\'hui Kanban 233largit son champ d\'application et peut aider n\'importe quelle organisation 224 s\'am233liorer.Ce livre reprend des parties de celui de L. Morisseau quotKanban pour l\'ITquotnbsp paru chez Dunod mais qui s\'adressait aux acteurs du monde de l\'informatique. Son contenu a 233t233 modifi233 pour s\'adapter au monde de l\'entreprise en g233n233ral.La premi232re partie permet de d233couvrir Kanban. La deuxi232me permet de repenser une organisation avec cet outil, la troisi232me de mettre en place des outils de mesure de l\'am233lioration et la quatri232me aborde la question de management.Un roman d\'entreprise permet d\'illustrer le discours en montrant des situations du quotidien dans une entreprise fictive qui pourrait 234tre la v244tre. L8217objectif de ce livre est d\'expliquer la dynamique du mouvement DevOps, et de montrer comment en tirer parti pour sa propre entreprise.Il s8217adresse aux professionnels du monde IT qu8217ils soient dans desnbsp 233quipes de d233veloppeurs (Dev) ou de production (Ops), qu8217ilsnbsp soient architectes, dans les 233quipes 171 m233tiers 187 ou la ma238trisenbsp d8217ouvrage.Il s8217adresse aussi 224 tous les dirigeants (DSI notamment) qui s8217investissent pour que leur informatique soit plusnbsp efficace, plus rapide et plus s251re.La premi232re partie souligne la logique Lean de DevOps, etnbsp l8217importance du d233ploiement continu, cl233 de vo251te de la s251ret233nbsp de fonctionnement de l8217informatique.La seconde partie explique comment conduire avec DevOps lenbsp changement vers une DSI plus agile en analysant l8217233cart entrenbsp l8217informatique des soci233t233s Internet et celle des DSI plus traditionnelles.nbsp Elle permet une r233flexion sur l8217architecture d8217entreprise et sur lanbsp transformation digitale qui peut amener 224 repenser le recours 224nbsp l8217externalisation ainsi que la mise en oeuvre d8217ITIL.Cette deuxi232me 233dition s\'enrichit notamment de nouveaux passages sur l\'agilit233 224 grande 233chelle avec Safe et LeSS (Large Scale Scrum), sur le management agile avec les approches quotservant leaderquot.Un chapitre suppl233mentaire est consacr233 au quotchaos monkeyquot, sorte de crash test qui permet d\'envisager les situations limite pour les applications.nbsp Concevoir du premier coup et sans aucune erreur un logiciel qui comporte plusieurs millions de lignes de code et plusieurs centaines de composants est 233videmment impossible. La n233cessit233 de faire des tests au cours des diff233rentes phases de conception para238t 233vidente et pourtant, dans la pratique, les tests sont souvent n233glig233s et rel233gu233s au second plan. L\'objectif de cet ouvrage est triple - Donner les bases et les bonnes pratiques pour concevoir et mener 224 bien les tests n233cessaires et efficaces tout au long du cycle de vie du logiciel - Fournir un r233f233rentiel en termes de m233thodes et de vocabulaire - Pr233parer la certification ISTQB du m233tier de testeur. La Machine Learning (apprentissage automatique) se r233pand aujourd\'hui rapidement dans presque tous les secteurs d\'activit233. Certaines de ses techniques reposent sur les r233seaux de neurones artificiels quand ces r233seaux comptent un nombre important de couches, on parle alors de Deep Learning (apprentissage profond). L\'objectif de cet ouvrage est de vous expliquer les concepts fondamentaux du Deep Learning et de vous montrer, gr226ce 224 de nombreux exemples de code accessibles en ligne, comment les mettre en pratique. Nous utiliserons TensorFlow, un outil open source tr232s efficace pour entra238ner des r233seaux de neurones artificiels. - Comprendre les bases du Deep Learning, et apprendre 224 utiliser TensorFlow - Ouvrir les bo238tes noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes - Comprendre comment distribuer les r233seaux de neurones sur plusieurs processeurs - Analyser des images 224 l\'aide de r233seaux de neurones 224 convolution - Cr233er un syst232me de traduction automatique 224 l\'aide de r233seaux de neurones r233currents - Construire des autoencodeurs dou233s de cr233ativit233 - Aborder l\'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) et 234tre capable de construire un agent capable d\'apprendre 224 jouer tout seul. Docker est une technologie open source qui a pour but de faciliter le d233ploiement d\'une application ainsi que la gestion de l\'infrastructure sous-jacente. L\'application est embarqu233e dans un conteneur virtuel qui pourra s\'ex233cuter sur n\'importe quel serveur (Linux ou Windows).Le but de cet ouvrage est d\'offrir une approche pratique 224 Docker et 224 l\'233cosyst232me technologique qui l\'accompagne. Autour du Docker Engine qui ex233cute les conteneurs il existe plusieurs outils compl233mentaires pour conditionner, assembler et orchestrer les applications (CoreOS, Apache Mesos, RKT, Kubernetes...).nbsp The Desired Brand Effect Stand Out in a Saturated Market with a Timeless Brand [EBOOK] NE LES SUIS PAS: Toi, Leader du Présent, Conquérant du Futur outils faciles pour faire évoluer ton quotidien, ta vie... et ce monde, dès aujourd\'hui. French Edition
http://skymetrix.xyz/?book=B08ZW6KNVB Patrick . Finkler. & Eric Van . Blarcum. | May 4-6, 2015. Agenda. To Integrate or Not to Integrate. What Data Should be in CA PPM?. Source of Truth. Governance Tool Ecosystem. Common Integrations .