Utiliser TeXmacs pour rédiger vos documents scientifiques

Elasticsearch est un SGBD NoSQL qui gagne en popularité ces dernières années de par sa flexibilité et sa gestion facile. Il intègre la notion de cluster qui permet de décentraliser une base de données afin de rendre les requêtes à celle-ci plus rapides, tout en assurant une sécurité plus qu’acceptable. Dans cet article, nous allons gérer une base de données Elasticsearch en nous focalisant principalement sur la manipulation des données. Nous supposerons que vous disposez déjà d’un cluster installé disposant bien évidemment d’un nœud master, comme vu précédemment [1].

Vous avez l’habitude d’allouer de la mémoire, mais vous oubliez constamment de la libérer ? Vous souhaitez optimiser le processus d’exécution de vos programmes ? Grâce à Valgrind, vos soucis d’amélioration des performances n’existeront plus !

Vous êtes-vous déjà demandé comment Facebook et Google gèrent leurs immenses masses de données tout en fournissant des services rapides ? Quelle serait votre solution pour gérer une base de données avec un trafic de données abondant ? Voici quelques éléments de réponse à ces questions.

Tous les jours, nous créons et manipulons des données. Certaines plus importantes que d’autres. Une chose que nous partageons tous c’est bien la peur de les perdre. Peut-être avez-vous déjà perdu des données suite à une panne de votre disque de stockage, l’attaque d’un virus ou le vol de votre ordinateur. Les personnes ayant déjà connu cette situation comprennent les tracas que cela peut causer. Vous allez découvrir dans ce tutoriel comment limiter le risque d’y faire face. La solution se trouve en un mot : « sauvegarde ». L’outil que nous allons vous présenter ici a été conçu pour vous aider à réaliser cette tâche de manière efficace et efficiente.