Ce projet est une formation dédiée à la gestion de conteneurs, mettant l'accent sur l'utilisation de Docker pour le déploiement d'applications et de Kubernetes pour l'orchestration. Les apprenants acquerront des compétences pratiques pour gérer et déployer des applications conteneurisées dans des environnements réels.

Ce projet fournit une recette Singularity pour construire un conteneur Docker basé sur CentOS 6, optimisé pour exécuter TensorFlow. Il facilite le déploiement d'environnements reproductibles dédiés au machine learning, en encapsulant toutes les dépendances nécessaires dans un format portable et isolé. Idéal pour les chercheurs et développeurs souhaitant standardiser leurs environnements de travail sans se soucier des conflits de versions ou des configurations système complexes.

Ce projet propose un webinaire de formation de 3 heures dédié à la technologie Docker, axé sur les bases et les commandes principales pour manipuler des conteneurs. Destiné aux participants de l'Action Nationale de Formation 2024, il permet d'acquérir les compétences essentielles pour utiliser des applications conteneurisées pendant la semaine de formation.

Ce projet automatise la gestion et la diffusion des données relatives aux thèses universitaires en France. Il extrait et enrichit les métadonnées des thèses financées par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) à partir de leurs versions PDF. Il génère également des exports réguliers des thèses soutenues pour les publier sur la plateforme data.gouv.fr, dans plusieurs formats (CSV, JSON, JSONL, JSONL.gz). Ces processus sont orchestrés via des conteneurs Docker pour assurer une supervision et une exécution continue.

Cette formation vise à initier les participants à Apptainer, un outil de conteneurisation open source. Elle couvre les concepts de base, l'installation, la création d'images via Docker, et l'exécution de conteneurs. Des cas pratiques en R ou Python illustrent son utilisation pour garantir la reproductibilité des analyses. Destinée aux utilisateurs de Linux ou Windows avec WSL2, elle s'adresse aux chercheurs, data scientists et développeurs souhaitant maîtriser cet outil.

Ce projet permet de déployer et gérer des laboratoires pédagogiques dédiés à la cybersécurité, notamment pour des formations en BTS SIO. Il utilise Docker pour créer des environnements isolés et sécurisés, incluant des machines Kali Linux, des serveurs Debian, des routeurs et des clients légitimes. Les conteneurs sont configurés pour simuler des scénarios réalistes d'attaques et de défense, avec des interfaces graphiques accessibles via RDP et SSH. Les images sont disponibles sur Docker Hub pour une utilisation immédiate ou personnalisable.

Événement dédié à la découverte des conteneurs et du mésocentre de Strasbourg. Il propose une journée de formation pratique sur l'utilisation de Docker et Singularity pour lancer des jobs sur un mésocentre de calcul. L'événement inclut des présentations théoriques, des ateliers pratiques et des échanges entre participants pour approfondir les connaissances en informatique haute performance.

Ce projet propose des formations pratiques pour maîtriser OpenStack et les technologies associées comme Docker et Ansible. Il permet aux participants d'apprendre à créer des machines virtuelles, déployer des conteneurs et automatiser des infrastructures. Les exercices guidés couvrent l'intégration continue avec Jenkins et l'orchestration de services via un PaaS. Destiné aux professionnels et étudiants, il combine théorie et mise en pratique pour une montée en compétences concrète.

Ce projet centralise des tutoriels et ressources pédagogiques autour de la virtualisation légère, des conteneurs, des environnements isolés et de l'écosystème Jupyter. Il vise à accompagner les utilisateurs dans la maîtrise d'outils modernes comme Docker, Singularity ou Kubernetes, tout en soutenant les formations et ateliers organisés par l'IN2P3 et ses partenaires. Les contenus sont structurés pour faciliter l'apprentissage progressif des technologies de déploiement logiciel.

Ce projet démontre l'utilisation de l'API GitLab dans le cadre de l'intégration continue pour obtenir des statistiques de projets au format CSV. Il utilise une approche docker-in-docker avec un script Python lancé dans un conteneur spécifique chargé dans le registre de conteneurs du projet.