deployment platform – French Translation – Keybot Dictionary

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Keybot      12 Results   11 Domains
  www.villa-stastra.gr  
The rapid app development and deployment platform that’s redefining video content consumption.
Développez et déployez vos applis de manière simple et rapide, avec la plateforme qui redéfinit la consommation de contenu vidéo.
  www.nuxeo.com  
You will work with a team of high-end geeks developing a SaaS infrastructure for providing a software factory as well as a deployment platform.
Nuxeo is looking for a new DevOps to join the development team working on building a SaaS infrastructure for deploying Nuxeo Platform based applications.
  www.genomecanada.ca  
A Development and Deployment Platform for Citizen Science Games in Genomics
Plateforme de développement et de déploiement de jeux de science citoyenne en génomique
  www.akamai.com  
Akamai Alta is a cloud-based application deployment platform and application delivery controller that enables enterprises to overcome the challenges of delivering applications over the Internet. With Akamai Alta, enterprises get an application deployment solution that provides everyone with instant, secure, reliable access to web applications – even from mobile devices – and to online work spaces that are as easy to use as consumer marketplaces.
À l'heure où les entreprises déplacent de plus en plus leurs applications d'entreprise vers le Cloud, les responsables informatiques doivent mettre en place un déploiement d'applications efficace et trouver des solutions de gestion des applications pour aborder les problèmes de latence, de disponibilité, de sécurité et de contrôle, qui pourraient perturber les performances des applications Web.
  2 Hits blogs.altuxa.com  
Much of the above guidance can be summed up by saying, “Treat SaaS just like any other system” and as organizations move to one in which SaaS is the dominant deployment platform, this advice will become easier to account for and implement.
Many GDPR processes will require organizations to know not only where personal data resides, but what type of personal data is stored.  For example, to manage a “right to be forgotten” request, companies must be able to find the personal data for a specific subject and then segment out what data needs to be deleted and what should be kept. This process must be done across all data repositories, both on-prem and SaaS-based.
  aleris-hamlet-fertility.dk  
The IPaD operation (a french accronym for Integration, Scaling and Deployment) supports the objectives covering at the same time the collection, the modeling and the analysis of needs which can be strongly heterogeneous because they come from autonomous partner as it is the case of large enterprises, the integration of heterogeneous data resulting from dynamic and scalable sources (the Big Data case) for which approaches of semantic resolution of heterogeneity that may exist between sources must be developed, the proposition of ETL techniques (Extraction, Transformation, Loading) exploiting the presence of one or more ontologies of sectors, the choice of the data storage architecture (mediator, storage or hybrid) the choice of the data storage system (a traditional, semantics or NoSQL database management system), the choice of the deployment platform, and lastly the proposition of optimization structures adapted to the final system.
L'opération IPaD (Intégration, Passage à l'échelle et Déploiement) supporte les objectifs couvrant à la fois la collecte, la modélisation et l'analyse des besoins qui peuvent être fortement hétérogènes du fait qu'ils proviennent des partenaires autonomes comme dans le cas d'une entreprise étendue, l'intégration de données hétérogènes provenant de sources dynamiques et évolutives (cas du Big Data) pour lesquelles des approches de résolution sémantique de l'hétérogénéité qui peut exister entre les sources doivent être développées, la proposition de techniques ETL (Extraction, Transformation, Loading) exploitant la présence d'une ou plusieurs ontologies de domaine, le choix de l'architecture de stockage de données (médiateur, entreposage ou hybride), le choix du système de stockage de la donnée (système de gestion de bases de données traditionnelles, sémantiques ou NoSQL), le choix de la plateforme de déploiement, et finalement la proposition des structures d'optimisation adaptées au système final.