Ce projet permet de mesurer et comparer les performances de transfert de données de différents outils comme Memcached ou Redis. Il fournit des méthodes standardisées pour évaluer la bande passante et la latence lors d'opérations de lecture, d'écriture ou de lecture-écriture. Les résultats aident à identifier les goulots d'étranglement et à optimiser les infrastructures réseau.

CVMFS (CernVM File System) est une solution de partage de fichiers optimisée pour les environnements scientifiques et éducatifs. Il permet un accès transparent et rapide à des dépôts de données centralisés, réduisant la bande passante et simplifiant la gestion des logiciels pour les utilisateurs répartis dans le monde. Utilisé principalement par des institutions de recherche comme le CERN, il facilite la collaboration et l'accès aux ressources logicielles.

Squid est un proxy-cache open source conçu pour accélérer les requêtes web en stockant des copies locales des ressources fréquemment demandées. Il est particulièrement utilisé pour optimiser les transferts de données dans des environnements comme CVMFS, réduisant ainsi la bande passante et améliorant les performances des systèmes distribués.

Le projet flexnet vise à optimiser la diffusion d'événements dans les systèmes distribués en utilisant des protocoles Gossip avec Random Linear Network Coding. Cette approche permet de réduire la bande passante utilisée et d'améliorer les performances en termes de délai.

Ce projet automatise le benchmarking des performances des environnements HPC basés sur Guix, notamment pour les clusters comme Plafrim. Il exécute des tests de bande passante MPI entre nœuds, compare différentes configurations (MPI, réseaux) et stocke les résultats dans une base de données. Les données sont ensuite analysées pour détecter des régressions et visualisées sous forme de graphiques. L'objectif est d'optimiser les performances des infrastructures de calcul haute performance.

IO-SETS est un projet de recherche et d'outils logiciels dédié à l'optimisation de la gestion des entrées/sorties (I/O) dans les systèmes informatiques. Il propose des méthodologies simples et efficaces pour améliorer la bande passante et les performances des opérations d'I/O, notamment via des simulations et des expérimentations pratiques. Le projet inclut des outils comme simgio pour les simulations et pysimgio pour l'automatisation des tests, ainsi que des scripts pour reproduire les résultats présentés dans des publications scientifiques.

Brotli est un algorithme de compression de données sans perte, conçu pour réduire la taille des fichiers tout en conservant leur intégrité. Il est particulièrement efficace pour les contenus textuels comme HTML, CSS ou JavaScript, mais peut être utilisé sur divers types de données. Développé initialement par Google, il est aujourd'hui largement adopté pour optimiser les performances des sites web et des applications en limitant la bande passante nécessaire.

Solution technique développée pour répondre aux besoins urgents d'enseignement à distance pendant la crise sanitaire du Covid-19. Ce multiplexeur vidéo permet de diffuser des contenus audio-visuels en direct ou en différé vers des plateformes éducatives comme Madoc. Il vise à optimiser la transmission de savoirs tout en réduisant les contraintes liées à la bande passante, en proposant des modes de communication adaptés aux enseignants et étudiants.

Le projet speasy_proxy est une solution dédiée à l'optimisation de la bande passante et à la gestion des flux de données. Il permet d'accélérer la diffusion de contenu en utilisant des techniques de mise en cache et de compression.

Ce projet académique vise à développer une solution de cache HTTPS pour optimiser les requêtes web en milieu universitaire. Il permet de réduire la bande passante consommée et d'accélérer l'accès aux ressources en ligne pour les utilisateurs. Le système intègre des outils comme Squid, Mitmproxy et Cproxy pour analyser, enregistrer et rejouer les requêtes, tout en gérant les certificats SSL/TLS nécessaires au fonctionnement du cache sécurisé.