Ce plugin permet d'analyser et d'optimiser les caches de type LRU (Least Recently Used) dans le cadre de l'outil Otawa, dédié à l'analyse statique de programmes. Il fournit des métriques précises pour évaluer l'efficacité des politiques de cache et améliorer les performances des systèmes logiciels ou embarqués. Utilisé principalement dans le domaine de la recherche académique et de l'ingénierie système.

Ce projet permet d'analyser et de modéliser des relations bidirectionnelles entre entités à partir de données structurées. Il facilite la compréhension des interactions complexes dans des réseaux, comme les flux logistiques, les relations sociales ou les systèmes biologiques. L'outil génère des visualisations et des métriques pour identifier des motifs, optimiser des processus ou simuler des scénarios dynamiques. Il s'adresse aux chercheurs, ingénieurs ou analystes travaillant sur des données relationnelles.

Ce projet est un module Puppet dédié à la gestion et à la configuration de Gnocchi, un service open source d'OpenStack. Gnocchi permet de stocker des métriques et d'indexer des ressources pour le monitoring et l'analyse des performances des infrastructures cloud. Le module facilite le déploiement, la configuration et la maintenance de ce service, en s'intégrant aux outils d'automatisation comme Puppet. Il est particulièrement utile pour les administrateurs système souhaitant optimiser la collecte et l'analyse de données métriques dans un environnement OpenStack.

Outil dédié à l'analyse et au profilage des processus système. Il permet de surveiller en temps réel les performances des tâches en cours, d'ajuster dynamiquement les attributs matériels et de collecter des métriques précises pour optimiser l'efficacité des systèmes. Idéal pour les administrateurs système et les développeurs cherchant à diagnostiquer ou améliorer des environnements complexes.

Ce projet est un serveur de métriques informatiques permettant la surveillance et l'analyse des performances des systèmes. Il recueille des données sur l'état des systèmes et offre une visualisation de ces données pour aider à l'identification et à la résolution des problèmes.

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.

Outil d'analyse et de détection automatisée des attaques par détournement de routes BGP (Border Gateway Protocol). Il identifie les nouvelles connexions suspectes entre systèmes autonomes en croisant des données de topologie, d'IRR et de PeeringDB. Le système génère des alertes pour les cas de hijacking, classant les événements comme légitimes ou malveillants avec des métriques détaillées.

Lazydocker est un outil en ligne de commande qui offre une interface terminal intuitive pour gérer et surveiller les conteneurs Docker et Docker Compose. Il permet aux développeurs et administrateurs système de visualiser l'état des services, consulter les logs, redémarrer ou supprimer des conteneurs, et analyser les métriques système, le tout depuis une seule fenêtre interactive. L'objectif est de rendre la gestion des environnements Docker plus accessible et moins sujette aux erreurs.

Ce projet assemble des distributions du collecteur OpenTelemetry, des outils open source conçus pour agréger, traiter et exporter des données de télémétrie (métriques, logs, traces) depuis des applications et infrastructures. Il facilite la surveillance centralisée, l'analyse des performances et le débogage des systèmes distribués, en fournissant des binaires, images conteneurisées et paquets pour diverses plateformes.

Ce projet automatise le calcul de caractéristiques pour évaluer la similarité entre deux réseaux AS (Autonomous Systems) en se basant sur des données PeeringDB. Il génère cinq indicateurs clés : similarité des pays des AS, des facilities, des pays et villes des facilities, ainsi que des IXP. Ces métriques permettent d'analyser et d'optimiser les connexions entre réseaux pour améliorer l'efficacité du routage internet.