Ce projet vise à présenter des outils et méthodologies DevOps pour le déploiement et la gestion de systèmes logiciels complexes dans le contexte de la recherche expérimentale en informatique. Il couvre l'automatisation, la traçabilité et la reproductibilité des logiciels, ainsi que des démonstrations et use-cases spécifiques.

Ce projet vise à faciliter la création et la gestion de modèles de données pour des applications logicielles. Il permet aux développeurs de définir des structures de données complexes de manière déclarative et de générer automatiquement du code ou des configurations à partir de ces modèles. L'objectif est d'accélérer le développement tout en réduisant les erreurs liées à la manipulation manuelle des données.

Deep est un outil de gestion de projet et de développement logiciel qui facilite la collaboration entre équipes techniques. Il permet d'automatiser les processus de build, de test et de déploiement, tout en intégrant des fonctionnalités de sécurité pour analyser le code. Idéal pour les équipes travaillant sur des projets logiciels complexes, il centralise les flux de travail et améliore la productivité.

Ce projet vise à faciliter la création et la gestion de modèles de données complexes pour des applications logicielles. Il permet aux développeurs de définir des structures de données précises et réutilisables, tout en assurant une intégration fluide avec d'autres systèmes ou services.

Ce projet est une application ou une bibliothèque logicielle basée sur le framework EMF (Eclipse Modeling Framework) pour la modélisation et la gestion de modèles métiers. Il permet de définir, manipuler et transformer des structures de données complexes dans un environnement de développement intégré.

Ce projet fournit un chart Helm pour déployer et gérer des applications dans un environnement Kubernetes. Il facilite l'automatisation des déploiements, la configuration des services et l'orchestration des conteneurs, permettant aux équipes de déployer rapidement et de manière reproductible des solutions logicielles complexes. Il s'intègre dans des environnements DevOps pour optimiser la gestion des infrastructures cloud.

Ce projet est une base technique pour la modélisation et la gestion de modèles logiciels. Il permet de définir des structures de données complexes et des relations entre elles, facilitant ainsi le développement d'applications basées sur des modèles.

Ce projet est une base technique pour la modélisation et la gestion de modèles logiciels. Il permet de définir des structures de données complexes et des relations entre elles, facilitant ainsi le développement d'applications basées sur des modèles.

Ce dépôt GitLab sert de template générique pour initialiser un projet de développement logiciel. Il permet de structurer rapidement un environnement de travail collaboratif avec des outils intégrés pour la gestion de code, les tests automatisés et le déploiement continu. Idéal pour démarrer un projet sans configuration initiale complexe.

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.