Portail de gestion de tâches pour les utilisateurs de clusters HPC, développé avec Streamlit. Il permet la gestion de jobs, l'accès à des ressources de calcul et de stockage, et le suivi de l'état des jobs.

Projet dédié à la gestion et à l'optimisation de clusters de calcul pour la recherche scientifique. Il facilite la publication et le partage de résultats sous forme d'articles ou de documents techniques, notamment via des infrastructures comme NixOS. Utilisé par des organismes publics de recherche pour accélérer les calculs intensifs.

Bibliothèque Python conçue pour faciliter l'utilisation de SLURM, un gestionnaire de ressources et d'ordonnancement de tâches pour clusters. Elle permet aux développeurs d'exécuter des jobs SLURM directement depuis du code Python, sans nécessiter un accès direct au client SLURM. Idéale pour les environnements de calcul haute performance où l'automatisation et la gestion des ressources sont essentielles.

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.

Ce projet permet de configurer et gérer un cluster Kubernetes pour le laboratoire de Physique des Plasmas de l'École Polytechnique. Il contient des scripts de setup pour le déploiement de conteneurs et la gestion de ressources pour des clusters de calcul haute performance.

Projet technique dédié à la gestion et à l'orchestration de ressources informatiques. Il permet de centraliser et d'administrer des clusters de serveurs pour des environnements de calcul intensif ou de stockage distribué.

Kubernetes est une plateforme open-source conçue pour automatiser le déploiement, la scalabilité et la gestion des applications conteneurisées. Il permet aux utilisateurs de gérer des clusters de calcul dans le cloud, de décrire et d'exécuter des applications s'exécutant dans des conteneurs, et d'automatiser la scalabilité et la tolérance aux pannes.

Ce projet fournit un conteneur Singularity basé sur Ubuntu 18.04 LTS permettant d'intégrer et d'exécuter des outils de gestion de tâches HPC comme Slurm. Il facilite le déploiement de clusters légers en encapsulant les dépendances nécessaires, réduisant ainsi les conflits de configuration et simplifiant l'administration des ressources de calcul.

Le projet kmama est une solution dédiée à la gestion et au déploiement de services géophysiques dans un environnement Kubernetes. Il permet d'automatiser la mise en production de ressources et d'orchestrer des clusters de calcul pour optimiser les performances et la disponibilité des services.

Kadeploy est un système de déploiement évolutif, efficace et fiable pour les clusters et les grilles de calcul. Il fournit une gamme d'outils pour le clonage, la configuration et la gestion des noeuds de cluster, et peut déployer Linux, *BSD, Windows, Solaris. Il joue un rôle clé sur le testbed Grid'5000, où il permet aux utilisateurs de reconfigurer l'environnement logiciel sur les noeuds.