Pipelet3 est une solution dédiée à la réduction et à l'analyse de données issues d'images astronomiques. Elle permet de construire des graphes de dépendances entre étapes de traitement, de distribuer des tâches à des pools de travailleurs ajustables, et d'alimenter dynamiquement le pipeline avec les données disponibles. Le projet offre également un accès web aux résultats, un suivi des modifications du code de traitement avec recomputation automatique des étapes nécessaires, et une gestion des versions des résultats. Idéal pour les projets scientifiques nécessitant des traitements successifs et complexes sur de grandes quantités de fichiers.

Ce serveur de traces permet de collecter et stocker des données de test ou de prototypage envoyées par des applications. Il agit comme un point centralisé pour recevoir des entrées JSON via des requêtes HTTP POST, sans nécessiter de dépendances complexes. Les données sont sauvegardées dans des fichiers texte au format standardisé, facilitant leur récupération et leur analyse ultérieure.

Ce projet propose un environnement Jupyter léger et reproductible, basé sur Miniconda, encapsulé dans un conteneur Singularity/Apptainer. Il permet aux chercheurs et scientifiques d'exécuter des analyses de données ou des calculs intensifs de manière isolée et portable, sans dépendre de configurations locales complexes. Idéal pour les environnements HPC ou les infrastructures partagées.