Bibliothèque partagée dédiée à la gestion centralisée des logs pour les logiciels d'analyse d'images biologiques, notamment Icy et ses plugins. Elle facilite la standardisation des messages de débogage, améliore la traçabilité des erreurs et simplifie la maintenance des applications scientifiques en fournissant des outils de configuration et de visualisation adaptés aux besoins des développeurs et des utilisateurs.

Ce composant logiciel permet de centraliser et d'afficher automatiquement les versions des différents modules ou bibliothèques utilisés par une application lors de son démarrage. Il facilite ainsi le diagnostic et le débogage en fournissant une vue d'ensemble des dépendances et de leurs numéros de build, notamment via le commit Git associé. Idéal pour les équipes de développement cherchant à identifier rapidement les sources de dysfonctionnements.

Pid-log est une bibliothèque C++ conçue pour gérer de manière centralisée et configurable les logs d'applications logicielles. Elle permet aux développeurs de générer, filtrer et formater des messages de log selon différents niveaux de sévérité (erreur, avertissement, information, etc.). Le système offre une configuration globale pour adapter les sorties (console, fichiers, etc.) et désactiver temporairement les logs si nécessaire, tout en restant compatible avec les performances en temps réel.

Le projet ws-logstodb-k8s permet de collecter, centraliser, stocker et indexer les logs d'applications dans un déploiement K8S. Il offre des fonctionnalités de corrélation de logs pour aider à détecter et diagnostiquer les incidents.

Ce rôle Ansible permet de mettre en place une pile de logs basée sur Loki avec Docker et docker-compose sur Linux. Il facilite la centralisation, la recherche et l'analyse des logs d'applications hébergées sur plusieurs serveurs, améliorant ainsi la surveillance et le dépannage des applications.

Ce projet fournit une solution clé en main pour déployer et configurer Logstash, un outil de collecte, de transformation et d'envoi de logs vers une base de données Elasticsearch. Il permet de traiter différents formats de données (texte brut, JSON, paires clé-valeur) et d'appliquer des règles de parsing personnalisées. Idéal pour les équipes DevOps ou les développeurs souhaitant centraliser et analyser leurs logs en temps réel.

Client logiciel conçu pour transmettre des données métriques, des histogrammes et des logs vers un système centralisé. Permet l'envoi de messages structurés via un protocole de communication asynchrone, facilitant la collecte et l'analyse de données en temps réel pour des applications techniques ou industrielles.

Ce projet permet de déployer et configurer Promtail, un agent de collecte de logs, via des chartes Helm. Il facilite l'intégration de Promtail dans des environnements Kubernetes pour centraliser et analyser les logs applicatifs et système. Idéal pour les équipes DevOps et SRE, il simplifie la mise en place d'une solution de monitoring et de diagnostic des performances.

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 permet de déployer un agent OpenTelemetry via Docker pour instrumenter une machine hôte et ses conteneurs. Il collecte automatiquement les métriques système, les logs des conteneurs et les traces applicatives, tout en enrichissant ces données avec des métadonnées contextuelles (environnement, hôte, labels). Les informations sont ensuite centralisées vers un serveur OpenTelemetry pour analyse et supervision.