Les 10 meilleurs outils DevOps et ML pour les besoins de votre entreprise

Les 10 meilleurs outils DevOps et ML pour les besoins de votre entreprise

DevOps est plus qu’une approche de développement logiciel automatisé et une culture collaborative de nos jours. Le cloud computing, l’internet des objets, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique font partie des technologies de pointe utilisées.

Les entreprises modernisent constamment leurs opérations pour accroître leur efficacité et offrir des expériences client uniques. La transformation numérique a accéléré les délais d’interactions, de transactions et de choix.

Les entreprises peuvent tirer parti de ces données en utilisant l’apprentissage automatique. De même, les modèles d’apprentissage automatique (ML) peuvent détecter des modèles dans d’énormes volumes de données, leur permettant de faire des choix plus rapidement et plus correctement que les gens.

Dans cette semaine Mardi techniquenous vous présentons notre sélection d’outils DevOps et Machine Learning à choisir pour votre entreprise.

Base de données gérée Linode d’Akamai

Le service Linode Managed Database est le premier produit d’Akamai dans sa branche d’activité Cloud Computing avec prise en charge de MySQL, PostgreSQL, Redis et MongoDB. Lancé en avril 2022, le service simplifie le déploiement des bases de données, aidant les développeurs à réduire les risques, à augmenter l’efficacité et à minimiser la complexité liée à la gestion manuelle des clusters de bases de données de production. Les bases de données sont le composant essentiel de toute application, mais leur gestion manuelle en production est un processus gourmand en main-d’œuvre et en ressources.

Avec le service de base de données gérée Linode d’Akamai, les utilisateurs peuvent reporter les tâches courantes de déploiement et de maintenance à Linode et choisir des configurations à haute disponibilité pour s’assurer que les performances et la disponibilité de la base de données ne sont jamais affectées. Le résultat est moins d’expertise de gestion pratique requise pour déployer des applications et un risque réduit de temps d’arrêt par rapport à la gestion manuelle.

Les clients peuvent profiter de fonctionnalités telles que des tarifs forfaitaires, des mesures de sécurité et de récupération, des options de déploiement flexibles et des options de cluster à haute disponibilité.

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Progrès

La pile technologique DevOps se développe rapidement.

Avec Chef, Progress couvre l’intégralité du cycle de vie de DevSecOps : de la conception au développement en passant par l’assurance opérationnelle, y compris la gestion sécurisée de l’infrastructure de cloud hybride, l’observabilité de la pile complète et la haute disponibilité. Chef permet aux organisations d’automatiser et de sécuriser les déploiements dans des environnements multicloud, cloud hybride et sur site.

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Progress aide à faciliter une culture de DevSecOps grâce à la collaboration et à l’automatisation. Si les politiques et les intentions d’une organisation sont définies, elles peuvent être écrites dans un code lisible par l’homme et automatisées. Avec Chef, les grandes organisations fortement réglementées automatisent la sécurité et la conformité, libérant ainsi leurs équipes informatiques pour collaborer sur des problèmes stratégiques.

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Assistance Mendix

Mendix Assist est le premier développement assisté par l’IA intégré dans une plateforme de développement d’applications low-code. Il utilise l’analyse d’apprentissage automatique (ML) de plus de 5 millions de flux logiques d’application construits avec la plate-forme Mendix dans 15 secteurs. Cela offre une précision de 90 % sur les suggestions de l’étape suivante et des recommandations d’experts sur la qualité, les performances et la maintenance pour le développement d’applications. Les entreprises qui tirent parti de Mendix Assist peuvent augmenter la productivité des développeurs, encadrer de nouveaux développeurs et réduire de 100 fois l’impact sur les coûts et le temps des défauts.

Mendix Assist vise à permettre aux experts du domaine métier tout en responsabilisant les développeurs professionnels grâce à l’abstraction, l’automatisation et le développement assisté intelligent. Les capacités des langages de modélisation visuelle pour les applications métier, les contrôles de cohérence empêchant les erreurs techniques, le déploiement cloud en un clic et la gestion intégrée des commentaires sont essentiels pour permettre à l’ensemble des développeurs de participer au développement logiciel.

Sur la base de ces concepts, Mendix Assist a permis à toute une gamme de personnes d’horizons différents de créer des logiciels qui offrent avec succès une valeur commerciale réelle.

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GitLab

GitLab est la plate-forme DevSecOps qui permet aux organisations de maximiser le retour global sur le développement de logiciels en fournissant des logiciels plus rapidement et efficacement avec la sécurité et la conformité intégrées à chaque étape. Avec GitLab, chaque équipe au sein d’une organisation peut planifier, créer, sécuriser et déployer en collaboration des logiciels pour générer des résultats commerciaux plus rapidement, avec une transparence, une cohérence et une traçabilité complètes.

Pour les entreprises en croissance, la migration d’une chaîne d’outils DevOps complexe et coûteuse vers GitLab peut non seulement aider à gagner du temps sur des charges de travail inefficaces pour les petites équipes informatiques, mais peut également entraîner des économies financières. Les responsables informatiques peuvent mesurer les économies potentielles avec le calculateur de retour sur investissement de GitLab, qui peut aider à estimer les avantages financiers qu’une entreprise pourrait réaliser en passant à GitLab à partir de sa chaîne d’outils DIY DevOps.

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La plate-forme DevSecOps de bout en bout de GitLab peut transformer l’informatique en un moteur commercial qui accélère la création de logiciels, stimule la compétitivité et génère plus de revenus tout en maintenant la chaîne d’approvisionnement en logiciels sécurisée.

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Centre d’IA UiPath

UiPath AI Center permet aux organisations de déployer, gérer et améliorer en continu l’apprentissage automatique en offrant une visibilité de bout en bout sur l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique, des données d’apprentissage automatique, des performances des modèles, des actions des utilisateurs et des pipelines. Il maintient également le contrôle de version et le recyclage automatique et humain dans la boucle.

Cela améliore considérablement les processus dans de nombreux secteurs, tels que le gouvernement et la finance. Par exemple, Heritage Bank utilise cette technologie pour améliorer l’enquête sur les frais de subsistance lors de l’évaluation des prêts, ce qui permet d’atteindre jusqu’à 90 % d’automatisation des processus avec une précision de 98 %.

Il s’agit d’une technologie qui ouvre davantage d’opportunités aux développeurs citoyens grâce à des modèles et modèles prédéfinis conviviaux. Le data scientist citoyen a désormais accès à des modèles d’apprentissage automatique pour les robots de découverte et d’automatisation exécutant des actions telles que lorsqu’un modèle découvre une transaction frauduleuse. Les robots verrouillent alors immédiatement ce compte contre d’autres activités frauduleuses.

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Dataiku

L’analyse avancée utilisant des techniques d’apprentissage automatique et d’IA est extrêmement prometteuse pour aider à rationaliser les processus et à améliorer l’expérience client. Malgré des investissements considérables dans la science des données, de nombreuses entreprises constatent qu’elles ne peuvent générer de la valeur à partir de l’IA qu’avec un déploiement durable dans des environnements de production. Le défi est que les modèles prédictifs diffèrent des autres projets logiciels et nécessitent un nouvel ensemble d’outils pour le déploiement, la surveillance et la gestion continue, appelés opérations d’apprentissage automatique ou MLOps.

Dataiku est la plate-forme pour l’IA au quotidien, avec une approche complète allant de l’expérimentation et de la conception de l’IA à la production, y compris des MLOps intégrés pour le déploiement, la gestion et la gouvernance. Avec Dataiku, les équipes d’analyse créent et déploient des projets prêts pour la production en quelques heures, et non en quelques semaines. Les équipes opérationnelles disposent des outils nécessaires pour surveiller les modèles afin de détecter la dérive des données et la perte de précision prédictive. Et tout le monde travaille dans un environnement collaboratif qui facilite la mise à jour des modèles et permet d’obtenir rapidement des versions de modèles plus performantes.

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GitHub

GitHub est un outil de liaison DevOps populaire. Il est utilisé pour l’itération rapide du code. Lorsqu’un fichier de code source est modifié, une notification est immédiatement envoyée au reste de l’équipe. Il fournit un mécanisme très simple et fiable pour restaurer le code logiciel vers des versions stables en cas d’incident.

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Azure DevOps

Azure DevOps est une solution DevOps populaire disponible dans le modèle SaaS. Il a été créé par Microsoft et fournit une variété de services, tels que Azure Boards, Azure Pipeline et autres. Vous pouvez y accéder à l’aide de votre navigateur ou d’un client IDE.

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Jenkins

Jenkins est un outil DevOps open source qui est astucieux pour créer de grandes choses et il peut automatiser divers éléments de votre pipeline en le personnalisant entièrement selon les besoins. Il prend en charge un vaste écosystème de plugins, ce qui permet de l’exécuter avec d’autres outils DevOps tout aussi productifs.

Jenkins est assez facile à installer et à configurer. Il est conçu pour prendre en charge les workflows distribués pour des builds, des tests et des déploiements accélérés et transparents sur toutes les plateformes.

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Docker

Avec le moteur Docker, vous pouvez accéder aux conteneurs qui peuvent exécuter des applications dans un environnement distant. La plate-forme Docker permet également aux entreprises d’échanger des images de conteneurs, de développer des applications et de collaborer avec les utilisateurs pour créer des programmes pour les composants.

Il est disponible en tant que technologie PaaS qui utilise la virtualisation au niveau du système d’exploitation pour produire des logiciels conteneurisés. C’est un outil idéal pour automatiser l’ensemble de la procédure, du développement au déploiement.

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