Générez votre code à partir de diagrammes de classes avec Modelio

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.

Vous êtes-vous déjà demandé comment faire pour protéger des fichiers importants ? Votre système d’exploitation vous a-t-il déjà informé que vos fichiers étaient corrompus ? Pensez-vous souvent à l’intégrité des informations contenues dans vos fichiers ? Vous êtes tombé au bon endroit, nous découvrirons ici comment protéger vos données avec fs-verity.