NeoEMF est un framework de persistance pour les modèles EMF, permettant l'utilisation de différents types de bases de données grâce à des backends spécifiques.

Ce projet est un banc d'essai pour les transformations ATL (AtlanMod Transformation Language). Il sélectionne un sous-ensemble de transformations du zoo ATL en fonction de leur qualité et de leur utilisation dans des applications réelles. Il automatise l'exécution séquentielle de ce sous-ensemble et la génération de données d'analyse des performances.

Ce projet permet de déployer et gérer des clusters Hadoop et HBase grâce à Docker. Il fournit des images Docker prêtes à l'emploi pour le déploiement de ces clusters, avec une configuration adaptée pour une utilisation simplifiée. Il permet également de redimensionner le cluster en fonction des besoins, en générant de nouvelles configurations pour Hadoop et HBase.

ATL-MR est un prototype d'outil permettant d'exécuter des transformations ATL complexes dans le cloud en utilisant Hadoop MapReduce. Il est implémenté sur une VM ATL étendue qui peut être trouvée ici. L'utilisation de ATL/MR avec la VM étendue a démontré de bonnes performances, en particulier en termes de temps d'exécution.

Implémentation décentralisée de NeoEMF utilisant HBase pour le stockage des données EMF. Ce projet est destiné à être une partie du projet NeoEMF.

Générateur aléatoire de modèles EMF, utilisant le backend de persistance NeoEMF. Ce projet est basé sur le code de ce [générateur](https://github.com/atlanmod/mondo-atlanmod-instantiator) existant.