Ce projet consiste en une API qui permet le traitement des données d'entrée de différentes entités (applications, équipements physiques et virtuels) et la gestion de leur état. Il utilise Spring Boot pour le développement de l'API, Spring Data pour l'accès aux données, Spring Framework pour le support général de l'application, Kafka Streams pour le traitement des données en temps réel, PostgreSQL comme base de données et Testcontainers pour les tests d'intégration.

Ce projet permet la gestion et l'analyse de données territoriales, avec la capacité de créer des rapports à partir de données géospatiales. Il prend en charge l'intégration de bases de données SQLite et PostgreSQL.

Image de conteneur PostgreSQL facilitant le déploiement et la gestion d'un serveur de base de données pour des applications web. Elle offre des fonctionnalités telles que la sauvegarde et la restauration de données, ainsi qu'une intégration simplifiée avec les outils modernes.

Ce projet est un modèle de démarrage pour la création d'applications web basées sur Ruby on Rails 7, avec l'intégration du DSFR (Design System du gouvernement français) et une sélection d'outils tels que RSpec pour les tests, Cucumber et Capybara pour les tests BDD, et Rubocop pour le linting. La base de données est configurée avec PostgreSQL et MailCatcher est utilisé en développement pour intercepter les e-mails envoyés.

Dbt est un outil de transformation de données permettant de construire des data pipelines, de créer des modèles de données, de gérer la qualité des données et de générer des rapports automatisés. Il s'agit d'un outil open-source basé sur Python, qui s'intègre facilement avec les entrepôts de données tels que PostgreSQL.

Le projet camino-imports-postgres est une solution dédiée à l'importation de données dans une base PostgreSQL. Il intègre des fonctionnalités telles que la gestion des variables d'environnement via dotenv, l'analyse de code avec ESLint et la validation de fichiers JSON avec jsonlint.

Le projet samifier-docker est un outil permettant d'aider à l'annotation de données biologiques, de faire la correspondance entre identifiants de données biologiques et d'intégrer des données biologiques dans une base de données de référence. Il est basé sur des technologies telles que Docker, PostgreSQL, MongoDB, Flask et Gunicorn.

La plateforme de données Trackdéchets est une solution permettant de gérer et d'intégrer des données relatives aux déchets. Elle utilise Airflow pour l'orchestration de workflows et Meltano pour l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) de données. Les données sont stockées dans une base PostgreSQL et accessibles via une interface web.

Le logiciel filo-science permet d'entrer des informations sur la pêche des poissons électriques et le suivi d'animaux équipés de balises. Il est conçu pour fonctionner en mode web, mais peut parfois être nécessaire de l'utiliser en mode déconnecté, en particulier à proximité des cours d'eau. Pour cela, le logiciel peut être intégré sur un ordinateur portable de terrain (Windows ou Linux, ou Raspberry Pi). La technologie choisie est basée sur des conteneurs Docker, qui permettent d'installer une base de données Postgresql et un serveur web Apache2 pour héberger le code PHP.

Outil d'analyse et de visualisation de données géographiques basé sur PostGIS et PostgreSQL. Il permet de télécharger des données géospatiales, de les intégrer dans une base de données et de les visualiser sur une carte.