Outil d'orchestration SSH conçu pour simplifier la gestion de systèmes distribués et de déploiements de clusters. Il permet de définir et gérer plusieurs serveurs distants, d'exécuter des scripts personnalisés sur plusieurs hôtes simultanément, et de surveiller leur statut d'exécution via une interface utilisateur interactive. Idéal pour les administrateurs système et les équipes DevOps.

Ce projet permet de déployer et gérer un cluster Apache Spark via Docker pour faciliter le traitement de données à grande échelle. Il offre une interface Jupyter pour exécuter des notebooks interactifs et des outils de monitoring pour superviser les tâches. Destiné aux chercheurs et data scientists, il automatise la configuration des nœuds maître et travailleurs, réduisant ainsi la complexité technique. Les utilisateurs peuvent soumettre des jobs de calcul distribué et analyser les résultats en temps réel.

MiniClust Worker permet de déployer des nœuds de calcul dédiés à l'exécution de tâches de clustering et de simulations distribuées. Il s'intègre à une infrastructure existante pour renforcer les capacités de traitement de données massives, notamment dans des contextes de recherche ou d'analyse scientifique. Le projet facilite l'ajout de ressources de calcul sans nécessiter de configuration complexe.

Ce projet fournit un module Puppet pour déployer et configurer Apache ZooKeeper, un service de coordination distribué. Il permet de gérer des configurations centralisées, des noms, des synchronisations et des services de groupe pour des infrastructures informatiques complexes. Le module automatise l'installation, la configuration et la maintenance de ZooKeeper, facilitant ainsi le déploiement de clusters stables et performants pour des environnements nécessitant une haute disponibilité et une cohérence des données.

Ce projet fournit des scripts et outils pour convertir des configurations Docker Compose en manifests Kubernetes compatibles avec OKD (OpenShift Kubernetes Distribution). Il facilite la migration d'applications professionnelles vers Kubernetes sans régression, en automatisant la génération de fichiers de déploiement, services, ConfigMaps et Secrets. Il inclut également des fonctionnalités pour le build d'images et le déploiement via CI/CD sur des clusters Openshift.

Lustre est un système de fichiers distribué open source conçu pour gérer de grands volumes de données dans des environnements haute performance. Il permet de configurer, optimiser et maintenir des clusters de stockage pour des infrastructures critiques comme les centres de données ou les supercalculateurs. Le projet fournit des outils et des ressources pour faciliter le développement, le test et le déploiement de solutions de stockage distribué.

Ce projet utilise Terraform et MicroK8s pour automatiser le déploiement d'une distribution Kubernetes légère. Il permet une gestion simplifiée des clusters Kubernetes, facilitant ainsi la mise en place d'environnements de développement, de test ou de production.

Ce projet est un module Puppet dédié au déploiement et à la gestion de clusters Ceph, une solution de stockage distribué open source. Il permet de configurer des nœuds MON, OSD, ainsi que des systèmes de fichiers CephFS et des passerelles RadosGW. Intégré à l'écosystème OpenStack, il facilite l'automatisation des infrastructures de stockage pour des environnements de production ou de test, en garantissant une compatibilité multiplateforme et des tests d'intégration rigoureux.

Ce projet permet de déployer et gérer des environnements virtuels pour l'entraînement et le test d'algorithmes d'apprentissage automatique. Il facilite la configuration de clusters distribués, que ce soit en local via des machines virtuelles ou sur une infrastructure cloud universitaire. Les utilisateurs peuvent lancer des simulations, suivre les progrès en temps réel et récupérer les logs pour analyse.

Ce projet génère et distribue des images Singularity dédiées à FEEL++, un framework de simulation numérique. Ces images permettent aux chercheurs et ingénieurs de déployer rapidement des environnements de calcul reproductibles et portables, adaptés aux besoins des applications scientifiques et industrielles. Elles simplifient l'installation et la gestion des dépendances logicielles dans des environnements complexes comme les clusters HPC.