Intégration de l'interface de programmation personnalisée

Ce guide fournit les détails techniques pour intégrer Eaternity Forecast à votre système de caisse, progiciel de gestion intégré ou système de gestion de cuisine personnalisé via notre interface de programmation REST.

Aperçu de l'interface de programmation

URL de base

Production : https://api.eaternity.org/v1/forecast
Bac a sable : https://sandbox-api.eaternity.org/v1/forecast

Recommandation : Developpez et testez dans l'environnement bac à sable avant le déploiement en production.

Authentification

Méthodes supportees :

OAuth 2.0 (recommandé pour les applications orientees utilisateur)
Clés d'interface de programmation (recommandé pour l'intégration serveur à serveur)

Exigences de sécurité :

Toutes les requêtes doivent utiliser HTTPS
TLS 1.2 ou supérieur requis
Les clés d'interface de programmation doivent être stockées de manière sécurisée (variables d'environnement, gestionnaires de secrets)

Voir la documentation de l'interface de programmation Eaternity →

Limites de débit

Limites standard :

100 requêtes par minute
10 000 requêtes par jour
Allocation de rafale : 150 requêtes en 60 secondes

Limites personnalisées :

Disponibles pour les intégrations à fort volume
Contactez le support pour les demandes d'augmentation de limité

En-têtes de limité de débit :

X-RateLimit-Limit: 100
X-RateLimit-Remaining: 87
X-RateLimit-Reset: 1705752000

Démarrage rapide

1. Obtenir les identifiants de l'interface de programmation

Étape 1 : Contactez Eaternity pour l'accès à l'interface de programmation

E-mail forecast@eaternity.org
Fournissez les détails de l'entreprise et le cas d'utilisation

Étape 2 : Recevez les identifiants de l'interface de programmation

Clé d'interface de programmation pour l'authentification
ID cuisine pour votre établissement
Accès à l'environnement bac à sable

Étape 3 : Testez l'authentification

curl -X GET "https://sandbox-api.eaternity.org/v1/forecast/ping" \
  -H "Authorization: Bearer votre_cle_api_ici"

# Reponse de succes :
{
  "status": "success",
  "message": "Authentication successful",
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine"
}

2. Soumettre les données historiques

Point d'accès : POST /v1/forecast/sales/bulk

Exemple de requête :

curl -X POST "https://api.eaternity.org/v1/forecast/sales/bulk" \
  -H "Authorization: Bearer votre_cle_api" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
    "start_date": "2023-10-01",
    "end_date": "2024-01-15",
    "sales": [
      {
        "date": "2023-10-01",
        "service_period": "lunch",
        "items": [
          {
            "item_id": "pasta_carbonara",
            "name": "Pasta Carbonara",
            "quantity_sold": 52,
            "price": 14.50,
            "category": "Main Course"
          },
          {
            "item_id": "caesar_salad",
            "name": "Caesar Salad",
            "quantity_sold": 31,
            "price": 9.00,
            "category": "Starter"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Réponse :

{
  "status": "success",
  "message": "Historical data import queued",
  "import_id": "imp_1234567890",
  "total_records": 92,
  "estimated_processing_time": "15 minutes",
  "status_url": "/v1/forecast/imports/imp_1234567890/status"
}

3. Vérifier le statut de l'import

Point d'accès : GET /v1/forecast/imports/{import_id}/status

curl -X GET "https://api.eaternity.org/v1/forecast/imports/imp_1234567890/status" \
  -H "Authorization: Bearer votre_cle_api"

Réponse :

{
  "import_id": "imp_1234567890",
  "status": "processing",
  "progress": 65,
  "records_processed": 60,
  "records_total": 92,
  "records_failed": 0,
  "errors": [],
  "estimated_completion": "2024-01-20T10:35:00Z"
}

Valeurs de statut :

queued — En attente de traitement
processing — Import en cours
validating — Vérification de la qualité des données
completed — Import reussi
failed — L'import à rencontre des erreurs

4. Recuperer les prévisions

Point d'accès : GET /v1/forecast/predictions

curl -X GET "https://api.eaternity.org/v1/forecast/predictions?date=2024-01-20" \
  -H "Authorization: Bearer votre_cle_api"

Réponse :

{
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "generated_at": "2024-01-20T03:15:42Z",
  "predictions": [
    {
      "date": "2024-01-20",
      "day_of_week": "Saturday",
      "items": [
        {
          "item_id": "pasta_carbonara",
          "name": "Pasta Carbonara",
          "predicted_quantity": 52,
          "confidence_interval": {
            "lower": 48,
            "upper": 56
          },
          "confidence_score": 0.92,
          "accuracy_last_30_days": 94.2,
          "factors": {
            "day_of_week_effect": 1.05,
            "weather_effect": 1.02,
            "trend": "stable"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Points d'accès de l'interface de programmation

Points d'accès des données de ventes

Soumettre les ventes quotidiennes

POST /v1/forecast/sales

Soumettre les données de ventes pour une seule journée.

Corps de la requête :

{
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "date": "2024-01-19",
  "service_periods": [
    {
      "period": "lunch",
      "items": [
        {
          "item_id": "pasta_carbonara",
          "name": "Pasta Carbonara",
          "quantity_sold": 52,
          "price": 14.50,
          "category": "Main Course"
        }
      ]
    },
    {
      "period": "dinner",
      "items": [
        {
          "item_id": "grilled_salmon",
          "name": "Grilled Salmon",
          "quantity_sold": 38,
          "price": 18.50,
          "category": "Main Course"
        }
      ]
    }
  ]
}

Réponse :

{
  "status": "success",
  "date": "2024-01-19",
  "items_processed": 12,
  "next_prediction_update": "2024-01-20T03:00:00Z"
}

Codes de statut :

200 — Succes
400 — Données de requête invalides
401 — Échec de l'authentification
422 — Échec de la validation des données
429 — Limité de débit depassee

Import historique en masse

POST /v1/forecast/sales/bulk

Importer de gros volumes de données historiques.

Corps de la requête :

{
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "start_date": "2023-10-01",
  "end_date": "2024-01-15",
  "sales": [
    {
      "date": "2023-10-01",
      "service_period": "lunch",
      "items": [...]
    }
  ]
}

Réponse :

{
  "status": "success",
  "import_id": "imp_1234567890",
  "total_records": 92,
  "status_url": "/v1/forecast/imports/imp_1234567890/status"
}

Meilleures pratiques :

Maximum 365 jours par import en masse
Maximum 10 000 enregistrements par requête
Pour les ensembles de données plus volumineux, divisez en plusieurs requêtes
Surveillez le statut de l'import via le point d'accès de statut

Mettre à jour les données de ventes

PATCH /v1/forecast/sales/{date}

Corriger les données de ventes precedemment soumises.

Corps de la requête :

{
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "items": [
    {
      "item_id": "pasta_carbonara",
      "quantity_sold": 54
    }
  ]
}

Cas d'utilisation :

Corriger les erreurs de saisie
Mettre à jour avec les comptages finaux de fin de journée
Ajouter des périodes de service manquantes

Points d'accès des prévisions

Obtenir les prévisions pour une plage de dates

GET /v1/forecast/predictions

Paramètres de requête :

date (obligatoire) — Date ou date de début (AAAA-MM-JJ)
end_date (optionnel) — Date de fin pour la plage (AAAA-MM-JJ)
items (optionnel) — IDs d'articles séparés par des virgules pour filtrer

Exemples :

# Date unique
GET /v1/forecast/predictions?date=2024-01-20

# Plage de dates (7 prochains jours)
GET /v1/forecast/predictions?date=2024-01-20&end_date=2024-01-27

# Articles specifiques uniquement
GET /v1/forecast/predictions?date=2024-01-20&items=pasta_carbonara,grilled_salmon

Réponse :

{
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "generated_at": "2024-01-20T03:15:42Z",
  "predictions": [
    {
      "date": "2024-01-20",
      "day_of_week": "Saturday",
      "items": [...]
    },
    {
      "date": "2024-01-21",
      "day_of_week": "Sunday",
      "items": [...]
    }
  ]
}

Obtenir la prévision pour un article unique

GET /v1/forecast/predictions/{item_id}

Paramètres de requête :

date (obligatoire) — Date de prévision
days_ahead (optionnel) — Nombre de jours à prevoir (par défaut : 7, max : 14)

Exemple :

GET /v1/forecast/predictions/pasta_carbonara?date=2024-01-20&days_ahead=7

Réponse :

{
  "item_id": "pasta_carbonara",
  "name": "Pasta Carbonara",
  "predictions": [
    {
      "date": "2024-01-20",
      "predicted_quantity": 52,
      "confidence_interval": {
        "lower": 48,
        "upper": 56
      },
      "confidence_score": 0.92
    }
  ],
  "historical_accuracy": {
    "last_7_days": 95.2,
    "last_30_days": 94.2,
    "all_time": 93.8
  }
}

Modifier une prévision

POST /v1/forecast/predictions/override

Modifier manuellement une prévision pour des circonstances spécifiques.

Corps de la requête :

{
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "date": "2024-01-25",
  "item_id": "pasta_carbonara",
  "override_quantity": 75,
  "reason": "Conference group booking (50 pax confirmed)",
  "preserve_ratios": true
}

Paramètres :

override_quantity (obligatoire) — Nouvelle quantité prévue
reason (obligatoire) — Explication de la modification (utilisée pour l'apprentissage)
preserve_ratios (optionnel) — Ajuster les articles associés proportionnellement

Réponse :

{
  "status": "success",
  "original_prediction": 52,
  "override_quantity": 75,
  "affected_items": [
    {
      "item_id": "caesar_salad",
      "original": 31,
      "adjusted": 45
    }
  ]
}

Points d'accès analytiques

Obtenir le rapport de précision

GET /v1/forecast/analytics/accuracy

Paramètres de requête :

start_date (obligatoire) — Date de début du rapport
end_date (obligatoire) — Date de fin du rapport
group_by (optionnel) — day, week, month, ou item

Exemple :

GET /v1/forecast/analytics/accuracy?start_date=2024-01-01&end_date=2024-01-31&group_by=week

Réponse :

{
  "period": {
    "start": "2024-01-01",
    "end": "2024-01-31"
  },
  "overall_mape": 12.3,
  "by_week": [
    {
      "week": 1,
      "start_date": "2024-01-01",
      "mape": 13.5,
      "items_within_10_percent": 52,
      "total_items": 65
    }
  ],
  "top_performers": [
    {
      "item_id": "pasta_carbonara",
      "mape": 8.2
    }
  ],
  "needs_attention": [
    {
      "item_id": "daily_special",
      "mape": 22.1,
      "reason": "High variance, new items frequently"
    }
  ]
}

Obtenir le rapport de réduction du gaspillage

GET /v1/forecast/analytics/waste-reduction

Suivre les économies de gaspillage alimentaire depuis l'utilisation de Forecast.

Paramètres de requête :

baseline_start (obligatoire) — Début de la période de référence (avant Forecast)
baseline_end (obligatoire) — Fin de la période de référence
comparison_start (obligatoire) — Début de la période d'utilisation de Forecast
comparison_end (obligatoire) — Fin de la période d'utilisation de Forecast

Réponse :

{
  "baseline": {
    "period": "2023-10-01 to 2023-12-31",
    "waste_rate": 12.8,
    "total_waste_portions": 3845,
    "estimated_cost": 21148.50
  },
  "comparison": {
    "period": "2024-01-01 to 2024-03-31",
    "waste_rate": 7.2,
    "total_waste_portions": 2156,
    "estimated_cost": 11858.00
  },
  "improvement": {
    "waste_rate_reduction": 43.8,
    "portions_saved": 1689,
    "cost_savings": 9290.50,
    "annualized_savings": 11748.60
  }
}

Webhooks

Aperçu

Les webhooks permettent à Forecast d'envoyer des notifications à votre système au lieu de nécessiter un polling.

Cas d'utilisation :

Recevoir des notifications quand de nouvelles prévisions sont pretes
Obtenir des alertes pour les grandes variances entre prévision et réel
Surveiller les problèmes de qualité des données
Suivre les événements de re-entrainement du modèle

Configuration

Configurer le point d'accès webhook :

POST /v1/forecast/webhooks

{
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "url": "https://votre-systeme.com/webhooks/forecast",
  "events": [
    "predictions.generated",
    "variance.large",
    "data.quality_issue",
    "model.retrained"
  ],
  "secret": "votre_secret_webhook_pour_validation_signature"
}

Réponse :

{
  "webhook_id": "wh_1234567890",
  "status": "active",
  "events": ["predictions.generated", "variance.large"],
  "created_at": "2024-01-20T10:00:00Z"
}

Événements webhook

predictions.generated

Déclenche quand de nouvelles prévisions sont générées (quotidiennement à 3h00).

Payload :

{
  "event": "predictions.generated",
  "timestamp": "2024-01-20T03:15:42Z",
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "data": {
    "date_range": {
      "start": "2024-01-20",
      "end": "2024-01-27"
    },
    "total_items": 65,
    "prediction_url": "/v1/forecast/predictions?date=2024-01-20"
  }
}

variance.large

Déclenche quand les ventes réelles different significativement de la prévision (plus de 20 % par défaut).

Payload :

{
  "event": "variance.large",
  "timestamp": "2024-01-19T21:30:00Z",
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "data": {
    "date": "2024-01-19",
    "item_id": "grilled_salmon",
    "predicted": 28,
    "actual": 42,
    "variance_percent": 50.0,
    "possible_causes": ["weather_warmer_than_forecast", "event_nearby"]
  }
}

data.quality_issue

Déclenche quand des problèmes de qualité des données sont détectés.

Payload :

{
  "event": "data.quality_issue",
  "timestamp": "2024-01-20T04:00:00Z",
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "data": {
    "issue_type": "missing_data",
    "severity": "warning",
    "description": "No sales data received for 2024-01-19",
    "recommendation": "Submit sales data for 2024-01-19 to maintain prediction accuracy"
  }
}

model.retrained

Déclenche quand le modèle est re-entraîne avec de nouvelles données (hebdomadairement).

Payload :

{
  "event": "model.retrained",
  "timestamp": "2024-01-20T04:30:00Z",
  "kitchen_id": "votre_id_cuisine",
  "data": {
    "training_data_range": {
      "start": "2023-10-01",
      "end": "2024-01-19"
    },
    "accuracy_improvement": 1.2,
    "new_mape": 12.1,
    "previous_mape": 13.3
  }
}

Sécurité des webhooks

Validation de signature :

Toutes les requêtes webhook incluent l'en-tête X-Forecast-Signature pour vérification.

Exemple de vérification (Python) :

import hmac
import hashlib

def verify_webhook_signature(payload, signature, secret):
    expected_signature = hmac.new(
        secret.encode('utf-8'),
        payload.encode('utf-8'),
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()

    return hmac.compare_digest(signature, expected_signature)

# Dans votre gestionnaire de webhook :
payload = request.body
signature = request.headers['X-Forecast-Signature']
secret = 'votre_secret_webhook'

if verify_webhook_signature(payload, signature, secret):
    # Traiter le webhook
    pass
else:
    # Rejeter la requete (probleme de securite potentiel)
    return 401

Formats de données et validation

Exigences d'ID d'article

Format :

Caractères alphanumériques, underscores, tirets uniquement
Maximum 100 caractères
Sensible à la casse
Doit être coherent sur toutes les requêtes

Bons exemples :

pasta_carbonara
grilled-salmon-lemon
ITEM_12345

Mauvais exemples :

Pasta Carbonara (contient des espaces)
item#12345 (contient un caractere spécial)
Casse differente : Pasta_Carbonara vs pasta_carbonara (incoherent)

Format de date

Format requis : AAAA-MM-JJ (ISO 8601)

Valide :

2024-01-20
2024-12-31

Invalide :

20-01-2024 (mauvais ordre)
2024/01/20 (barres obliques au lieu de tirets)
2024-1-20 (pas de zéro initial)

Validation des quantités

Exigences :

Valeurs entieres uniquement
Minimum : 0
Maximum : 10 000 (contactez le support pour des limites supérieures)
Valeurs négatives rejetees

Validation des prix

Exigences :

Valeurs decimales (2 decimales)
Minimum : 0,00
Maximum : 999,99
Devise non spécifiée (utilisez une devise cohérente sur toutes les données)

Gestion des erreurs

Format de réponse d'erreur

{
  "status": "error",
  "error": {
    "code": "VALIDATION_ERROR",
    "message": "Invalid date format",
    "details": {
      "field": "date",
      "value": "20-01-2024",
      "expected": "YYYY-MM-DD"
    }
  }
}

Codes d'erreur courants

Code	Statut HTTP	Description	Solution
`AUTHENTICATION_FAILED`	401	Clé d'interface de programmation invalide	Vérifiez que la clé est correcte
`RATE_LIMIT_EXCEEDED`	429	Trop de requêtes	Attendez et reessayez, ou demandez une augmentation de limité
`VALIDATION_ERROR`	422	Format de données invalide	Vérifiez le format de la requête contre la documentation
`NOT_FOUND`	404	Ressource non trouvée	Vérifiez kitchen_id ou item_id
`INTERNAL_ERROR`	500	Erreur serveur	Reessayez avec backoff exponentiel

Logique de reessai

Stratégie de reessai recommandée :

import time
import requests

def make_request_with_retry(url, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url)

            if response.status_code == 200:
                return response.json()
            elif response.status_code == 429:
                # Limite de debit - attendre et reessayer
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', 60))
                time.sleep(retry_after)
            elif response.status_code >= 500:
                # Erreur serveur - backoff exponentiel
                wait_time = 2 ** attempt
                time.sleep(wait_time)
            else:
                # Erreur client - ne pas reessayer
                raise Exception(f"Error {response.status_code}: {response.text}")

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(2 ** attempt)

    raise Exception("Max retries exceeded")

SDK et bibliothèques client

SDK officiels

SDK Python (Recommandé) :

pip install eaternity-forecast

Utilisation :

from eaternity_forecast import ForecastClient

client = ForecastClient(api_key='votre_cle_api')

# Soumettre les ventes quotidiennes
client.sales.submit(
    date='2024-01-19',
    items=[
        {'item_id': 'pasta_carbonara', 'quantity_sold': 52}
    ]
)

# Obtenir les previsions
predictions = client.predictions.get(date='2024-01-20')

SDK JavaScript/TypeScript :

npm install @eaternity/forecast-sdk

Utilisation :

import { ForecastClient } from '@eaternity/forecast-sdk';

const client = new ForecastClient({ apiKey: 'votre_cle_api' });

// Obtenir les previsions
const predictions = await client.predictions.get({ date: '2024-01-20' });

SDK communautaires :

Ruby : gem install eaternity-forecast
PHP : composer require eaternity/forecast-sdk
Go : go get github.com/eaternity/forecast-go

Voir la documentation SDK →

Tests

Environnement bac à sable

Objectif : Tester l'intégration sans affecter les données de production

URL de base : https://sandbox-api.eaternity.org/v1/forecast

Fonctionnalités :

Identifiants d'authentification séparés
Les données de test peuvent être réinitialisées
Même interface de programmation qu'en production
Génération de prévisions plus rapide (pour les tests)

Limitations :

Les prévisions peuvent être moins précises (utilisant des données synthétiques)
Pas de garantie de niveau de service
Données réinitialisées hebdomadairement

Exemple de test d'intégration

import unittest
from eaternity_forecast import ForecastClient

class TestForecastIntegration(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.client = ForecastClient(
            api_key='sandbox_api_key',
            base_url='https://sandbox-api.eaternity.org/v1/forecast'
        )

    def test_submit_sales_and_get_predictions(self):
        # Soumettre les donnees historiques
        response = self.client.sales.submit(
            date='2024-01-19',
            items=[
                {'item_id': 'test_item_1', 'quantity_sold': 50},
                {'item_id': 'test_item_2', 'quantity_sold': 30}
            ]
        )
        self.assertEqual(response['status'], 'success')

        # Attendre le traitement (le bac a sable est plus rapide)
        time.sleep(10)

        # Obtenir les previsions
        predictions = self.client.predictions.get(date='2024-01-20')
        self.assertIsNotNone(predictions)
        self.assertGreater(len(predictions['predictions']), 0)

Liste de vérification du déploiement en production

Avant le lancement

Mise en production

Bascule des URLs bac a sable vers production
Mis a jour les identifiants d'interface de programmation vers production
Surveille les premières 24 heures de prévisions
Vérifie la soumission quotidienne des ventes fonctionnelle
Confirmé la récupération des prévisions fonctionnelle
Vérifie la livraison des webhooks (si configure)

Après le lancement

Suit les métriques de précision hebdomadairement
Examine et répond aux alertes de grandes variances
Fournit des retours sur la qualité des prévisions
Optimise les flux de préparation bases sur la confiance
Planifié des revues de performance mensuelles

Support

Support technique

E-mail : forecast-api@eaternity.org

Delais de réponse :

Critique (production hors service) : 4 heures
Eleve (performance degradee) : 24 heures
Moyen (questions, bogues) : 48 heures
Faible (améliorations) : 1 semaine

Inclure dans les demandes de support :

ID cuisine
Point d'accès et méthode de l'interface de programmation
Exemples de requête/réponse
Messages d'erreur
Horodatage du problème

Documentation

Référence de l'interface de programmation — Documentation complete des points d'accès
Aperçu des intégrations — Toutes les options d'intégration
Dépannage — Problèmes courants

Voir aussi

Aperçu des intégrations — Comparer les méthodes d'intégration
Intégration Necta — Guide spécifique Necta
Dépannage — Problèmes courants
Référence de l'interface de programmation — Documentation complete de l'interface de programmation

Aperçu de l'interface de programmation​

URL de base​

Authentification​

Limites de débit​

Démarrage rapide​

1. Obtenir les identifiants de l'interface de programmation​

2. Soumettre les données historiques​

3. Vérifier le statut de l'import​

4. Recuperer les prévisions​

Points d'accès de l'interface de programmation​

Points d'accès des données de ventes​

Soumettre les ventes quotidiennes​

Import historique en masse​

Mettre à jour les données de ventes​

Points d'accès des prévisions​

Obtenir les prévisions pour une plage de dates​

Obtenir la prévision pour un article unique​

Modifier une prévision​

Points d'accès analytiques​

Obtenir le rapport de précision​

Obtenir le rapport de réduction du gaspillage​

Webhooks​

Aperçu​

Configuration​

Événements webhook​

predictions.generated​

variance.large​

data.quality_issue​

model.retrained​

Sécurité des webhooks​

Formats de données et validation​

Exigences d'ID d'article​

Format de date​

Validation des quantités​

Validation des prix​

Gestion des erreurs​

Format de réponse d'erreur​

Codes d'erreur courants​

Logique de reessai​

SDK et bibliothèques client​

SDK officiels​

Tests​

Environnement bac à sable​

Exemple de test d'intégration​

Liste de vérification du déploiement en production​

Avant le lancement​

Mise en production​

Après le lancement​

Support​

Support technique​

Documentation​

Voir aussi​

Aperçu de l'interface de programmation

URL de base

Authentification

Limites de débit

Démarrage rapide

1. Obtenir les identifiants de l'interface de programmation

2. Soumettre les données historiques

3. Vérifier le statut de l'import

4. Recuperer les prévisions

Points d'accès de l'interface de programmation

Points d'accès des données de ventes

Soumettre les ventes quotidiennes

Import historique en masse

Mettre à jour les données de ventes

Points d'accès des prévisions

Obtenir les prévisions pour une plage de dates

Obtenir la prévision pour un article unique

Modifier une prévision

Points d'accès analytiques

Obtenir le rapport de précision

Obtenir le rapport de réduction du gaspillage

Webhooks

Aperçu

Configuration

Événements webhook

predictions.generated

variance.large

data.quality_issue

model.retrained

Sécurité des webhooks

Formats de données et validation

Exigences d'ID d'article

Format de date

Validation des quantités

Validation des prix

Gestion des erreurs

Format de réponse d'erreur

Codes d'erreur courants

Logique de reessai

SDK et bibliothèques client

SDK officiels

Tests

Environnement bac à sable

Exemple de test d'intégration

Liste de vérification du déploiement en production

Avant le lancement

Mise en production

Après le lancement

Support

Support technique

Documentation

Voir aussi