Ce projet fournit un template de base pour développer des applications web interactives avec R-Shiny, principalement destinées à des usages scientifiques ou analytiques. Il facilite la création rapide d'interfaces utilisateur, la gestion des données et le déploiement via des conteneurs Docker. Le template inclut des outils d'intégration continue pour automatiser la construction et la publication des applications.

Outil dédié au déploiement et à la gestion de bases de données PostGIS, spécialisées dans le stockage et l'analyse de données géospatiales et temporelles. Utilisé principalement pour des projets environnementaux ou scientifiques nécessitant une infrastructure robuste et reproductible.

Ce projet fournit des fichiers et configurations nécessaires pour installer et gérer des bases de données MySQL dédiées aux simulations scientifiques. Il inclut des scripts pour créer, configurer et administrer des bases de données de calibration, ainsi que des instructions pour déployer ces environnements sur des infrastructures de calcul. Destiné aux chercheurs et ingénieurs en physique ou simulation, il facilite la reproductibilité des expériences.

ThomX est un ensemble d'outils et de scripts dédiés à la gestion, l'installation et la maintenance de systèmes de contrôle-commande basés sur la plateforme TANGO. Il permet de déployer des serveurs TANGO, des bases de données, des outils d'archivage et des clients graphiques pour des environnements scientifiques ou industriels. Les scripts automatisent la configuration, l'installation et la vérification des composants nécessaires, facilitant ainsi la mise en œuvre de solutions robustes pour la gestion de données et de processus.

Ce projet propose un conteneur Singularity basé sur Python 2.7 et Miniconda, conçu pour créer des environnements isolés et reproductibles. Il est utilisé comme base pour construire d'autres conteneurs logiciels, notamment dans le domaine de la recherche scientifique et de l'analyse de données. Le conteneur est maintenu et distribué via une registry dédiée, permettant un déploiement simplifié dans des infrastructures de calcul.

Ce projet propose un environnement minimaliste basé sur Jupyter, intégré dans des conteneurs Singularity/Apptainer et Docker. Il permet aux chercheurs et développeurs de déployer rapidement un espace de travail reproductible pour exécuter des notebooks scientifiques, analyser des données ou tester des algorithmes. Les images conteneurisées garantissent une compatibilité et une portabilité optimales entre différentes infrastructures de calcul, tout en simplifiant la gestion des dépendances logicielles.

Ce projet fournit des rôles Ansible pour déployer et configurer iRODS, un système open source de gestion de données distribuées. Il permet d'installer et de gérer des serveurs iRODS ainsi que des bases de données PostgreSQL associées, facilitant ainsi le stockage, la recherche et le partage de grandes quantités de données scientifiques ou institutionnelles. Les rôles sont adaptés pour des environnements CentOS 7.x ou Ubuntu 18.04, avec des modes d'installation fournisseur ou consommateur.

Ce projet fournit un template de base pour développer des applications web interactives avec R-Shiny. Il inclut une structure standardisée avec des fichiers d'interface, de serveur et de configuration globale. Le template est conçu pour être déployé via Docker, facilitant ainsi la reproductibilité et la diffusion des applications. Il est particulièrement adapté aux besoins de la recherche et de l'analyse de données scientifiques.