Ce projet permet de surveiller et analyser en temps réel les performances des services critiques, notamment dans un système de surveillance. Il collecte des métriques via Prometheus, déclenche des actions automatiques (redémarrage, mise à l'échelle) en fonction de conditions prédéfinies, et fournit une interface web pour visualiser l'état du système. L'objectif est d'assurer la stabilité et l'efficacité des applications déployées localement ou dans le cloud.

Ce projet permet de traiter et analyser des flux de données en temps réel pour des applications nécessitant une réactivité immédiate. Il facilite la surveillance continue des systèmes, l'identification rapide des anomalies et l'optimisation des performances. Utilisé par des entreprises pour des besoins critiques comme le suivi d'activités ou la détection d'événements en direct.

MojitO/S est un outil open source dédié au monitoring énergétique et des performances au niveau du système d'exploitation. Il permet de mesurer en temps réel la consommation d'énergie des composants matériels (CPU, GPU, mémoire, etc.) ainsi que divers indicateurs de performance (compteurs matériels, température, charge réseau). Idéal pour les administrateurs système, les chercheurs ou les développeurs souhaitant analyser et optimiser l'efficacité énergétique de leurs infrastructures.

Plateforme publique permettant de visualiser et analyser des indicateurs de performance pour des environnements de données. Elle agrège et compare les métriques issues de sources officielles comme demo.data.gouv.fr et data.gouv.fr, offrant une vue d'ensemble des ressources disponibles et de leur qualité. Les utilisateurs peuvent consulter des tableaux de bord détaillés pour évaluer l'état des indicateurs en temps réel.

Ce projet permet la transmission et le traitement de flux de données en temps réel, principalement utilisés dans le domaine de l'astrophysique. Il facilite la communication entre différents composants logiciels pour capturer, transmettre et enregistrer des événements scientifiques. Les données sont générées par des simulateurs ou des instruments, puis acheminées vers des systèmes de stockage ou d'analyse. Il est conçu pour des environnements nécessitant une haute performance et une faible latence.

Le projet gpu-full est une plateforme dédiée à la recherche et à l'analyse de données. Il permet aux chercheurs et aux data scientists de développer et de déployer des modèles de machine learning, de visualiser et d'analyser des données en temps réel, et de gérer leurs projets de recherche. Grâce à une interface utilisateur intuitive et à des fonctionnalités avancées, il offre un environnement de travail complet et performant pour les chercheurs et les data scientists.

Ce projet fournit les outils nécessaires pour les travaux pratiques en temps réel du module SEC2. Il permet aux étudiants de mesurer les performances temporelles de leurs programmes, d'analyser les différences entre versions de code, et de générer des statistiques sur l'exécution. Il est principalement utilisé dans un cadre pédagogique pour évaluer et améliorer les compétences en programmation temps réel.

Outil de monitoring léger et sans base de données dédié à l'analyse des performances des GPU. Il permet de visualiser en temps réel ou de manière historique l'utilisation des ressources (pourcentage d'usage, mémoire, énergie, température, vitesse des ventilateurs) ainsi que les processus en cours. Conçu pour les administrateurs système ou les chercheurs en sciences sociales computationnelles, il facilite l'optimisation des infrastructures équipées de GPU.

Filebeat est un outil léger conçu pour collecter, agréger et transférer les logs depuis divers systèmes vers des plateformes de traitement ou de stockage. Il permet aux administrateurs et aux équipes DevOps de surveiller en temps réel les activités des serveurs, applications et services, facilitant ainsi la détection proactive des problèmes et l'analyse des performances. Intégré à l'écosystème Elastic Stack, il simplifie la gestion des données de journalisation pour améliorer la sécurité et l'efficacité opérationnelle.

Projet visant à intégrer des solutions d'ingénierie avancée pour optimiser la consommation énergétique et les performances des infrastructures hospitalières. Il combine des technologies de monitoring en temps réel, d'analyse prédictive et de gestion automatisée pour réduire les coûts opérationnels tout en améliorant le confort des patients et la sécurité des personnels soignants.