Dans le premier article de cette série, j’ai introduit pourquoi le framework Hadoop pouvait être utilisé pour calculer la VAR et analyser les valeurs intermédiaires. Dans le second article j’ai décrit une première implémentation. Un inconvénient de cette précédente implémentation est qu’elle ne tire pas pleinement partie du pattern reduce. Je réalise le travail manuellement. Je vais désormais utiliser pleinement la fonctionnalité reduce.
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Dans le premier article de la série, j’ai introduit pourquoi le framework Hadoop pouvait être utile pour calculer la VAR et analyser les résultats intermédiaires. Dans ce second article je vais décrire une première implémentation du calcul de la VAR avec Hadoop.
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Nous aurons le plaisir de participer dans quelques jours à la CITCON Europe, qui aura lieu les 5 et 6 novembre à Londres.

La Continuous Integration and Testing CONference, c’est chaque année plus de 150 experts et passionnés qui se retrouvent pour partager et apprendre sur les sujets liés à l’intégration continue. L’an dernier, cela avait lieu à Paris (cf. le compte-rendu ici).

Les sujets abordés seront proposés par les participants dans des open-spaces.
Nous y parlerons de continuous delivery, ce principe qui vise à avoir en permanence une application livrable en production, qui rejoint sur la philosophie les méthodes agiles en général, ainsi que le mouvement DevOps (cf devops-le-mouvement-qui-tend-a-agilifier-votre-dsi/ et retour-des-devopsdays-2010-a-hambourg/).
Nous espérons également arborder l’intégration continue pour les nouvelles plateforme mobiles: iOS, Android…
Les questions du cloud, de la rapidité des tests et des méthodologies agiles seront sans aucun doute également de la partie.

Si ces sujets vous intéressent, n’oubliez pas de revenir lire notre compte-rendu de ces journées, dès la semaine prochaine.
Et si vous avez comme nous la chance d’y aller, faites-nous signes pour s’y retrouver.
À bientôt!

Après avoir introduit la Value At Risk dans mon premier article, je l’ai implémentée en utilisant GridGain dans mon second article. J’ai conclu dans ce dernier que les performances relativement bonnes obtenues étaient liées aux optimisations réalisées. L’une d’elles était basée sur l’hypothèse que les résultats intermédiaires – les prix issus de chaque tirage – pouvaient être oubliés. Cependant, ce n’est pas toujours le cas. Conserver les paramètres de génération et les prix des calls pour chaque tirage peut être très utile pour le métier afin de pouvoir analyser l’influence des différents paramètres. De telles données sont souvent traitées par des outils de Business Intelligence. Le calcul de la VAR n’est peut être pas le meilleur exemple pour illustrer ce besoin métier mais je vais le réutiliser car il a déjà été introduit dans un précédent artcile. L’objectif de cette série d’articles sera de calculer la Value At Risk et de conserver tous les résultats, de façon à pouvoir les analyser.

• Dans la première partie, je décrirai comment conserver ces données aussi bien avec GridGain qu’avec Hadoop
• Dans les trois parties suivantes, je décrirai en détail les implémentations avec Hadoop. Ces parties fournissent des exemples de code très utiles mais peuvent être ignorées au besoin en première lecture
• Dans la cinquième partie, je montrerai comment utiliser Hadoop pour réutiliser de l’analyser décisionnelle sur ces données
• Et dans la dernière partie, je donnerai quelques chiffres de performances et sur les possibilités d’amélioration

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Il y a eu beaucoup de discussions sur le web dernièrement. À propos du meilleur framework de « mock ». EasyMock et Mockito sont fréquemment comparés. En particulier parce que Mockito est très inspiré par EasyMock (et utilise une partie du code technique) mais a sa propre syntaxe. Malheureusement, en lisant certaines comparaisons, j’ai noté certaines choses tout simplement fausses. Cet article a pour but de rétablir la vérité ainsi que de vous donner mon opinion sur les deux frameworks. Étant le développeur principal d’EasyMock, je suis bien sûr biaisé. Je pense toutefois avoir fait de mon mieux pour vous fournir une honnête comparaison.
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