Ce projet est un package ROS2 dédié à la gestion des lectures d'un capteur de force. Il permet de récupérer en temps réel les données de force et de couple depuis un capteur physique, puis de les publier sous forme de flux de données standardisées. Utilisé principalement dans des environnements robotiques ou industriels, il facilite l'intégration et l'analyse des forces appliquées sur des systèmes mécaniques.

Ce projet permet l'acquisition, le traitement et l'analyse de données issues de détecteurs électroniques, notamment pour des applications scientifiques ou industrielles. Il offre des fonctionnalités avancées de contrôle des paramètres de détection, de calibration des capteurs et de gestion des flux de données en temps réel. Le système est conçu pour s'adapter à différents types de détecteurs et de configurations matérielles.

DanteDpp est une solution logicielle dédiée à la gestion et à l'analyse de données issues de détecteurs, notamment pour des applications en physique nucléaire ou en imagerie médicale. Elle permet de configurer des paramètres d'acquisition, de traiter les signaux en temps réel, de générer des spectres et de stocker les données pour une analyse ultérieure. Le système gère également les régions d'intérêt (ROI) et les flux de données pour une acquisition optimisée.

Outil dédié à la gestion et au monitoring des flux de données issus de capteurs environnementaux déployés par des unités de recherche. Il permet d'automatiser et de superviser en temps réel les enchaînements de tâches pour garantir la qualité des données collectées et traitées, tout en assurant un suivi rigoureux des workflows scientifiques.

Le projet flink-datacenter est une solution de traitement et d'analyse de données en temps réel, basée sur Apache Flink. Il permet de gérer des workflows de traitement de données complexes et distribués, en offrant des fonctionnalités avancées telles que la gestion de flux de données, l'intégration avec des bases de données relationnelles et NoSQL, et la possibilité de définir des règles de transformation et d'agrégation des données.

Ce module Puppet permet de déployer, configurer et gérer des instances d'Apache Kafka, un système de messagerie distribuée open source. Il automatise l'installation des brokers, producteurs et consommateurs Kafka, ainsi que la gestion des dépendances comme ZooKeeper. Idéal pour les infrastructures nécessitant une gestion centralisée et scalable des flux de données en temps réel.

GetMFM est un outil dédié à l'acquisition, la lecture et la transmission de trames MFM (Multi Frame Message) issues de divers équipements électroniques comme des scalers, des réseaux ou des fichiers. Il permet de récupérer des données brutes ou structurées, de les analyser et de les transmettre à des systèmes comme Narval pour un traitement ultérieur. Utilisé principalement dans des environnements scientifiques ou industriels, il facilite la gestion de flux de données en temps réel ou différé.

Daiquiri Docker est une solution conteneurisée dédiée à la gestion, l'analyse et la visualisation de données issues d'expériences scientifiques. Elle intègre des outils pour configurer des équipements de laboratoire, simuler des capteurs, traiter des flux vidéo et superviser des processus en temps réel. Utilisée principalement dans des environnements de recherche, elle facilite l'automatisation et l'interprétation des données expérimentales.

Ce projet est une implémentation matérielle (FPGA) dédiée à des opérations de calculs arithmétiques simples et à la gestion de flux de données. Il permet d'effectuer des additions, de stocker des résultats et de traiter des entrées numériques de manière optimisée pour des environnements embarqués ou des systèmes nécessitant des calculs en temps réel.

Mosca est un système de gestion et d'analyse de données scientifiques conçu pour traiter des flux de données en temps réel. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de stocker, visualiser et analyser des signaux expérimentaux ou des données complexes issues de capteurs ou d'instruments. L'outil facilite la collaboration et l'interprétation des résultats grâce à une interface adaptée aux besoins métrologiques.