Ce projet vise à fournir un environnement d'apprentissage pratique pour les étudiants de la filière GGMD (Génie Geographique, Mobilité et Données) de l'Université Lyon 1. Il est composé de plusieurs TPs couvrant différents aspects de la conception et du déploiement de bases de données réparties, l'optimisation des performances pour le traitement de grandes quantités de données, l'analyse de données astronomiques à l'aide d'Apache Spark, et le traitement de flux de données en temps réel avec Spark Streaming et Apache STORM.

Pg_q3c_pgsphere est un projet dédié à la génération d'une image Docker pour une base de données PostgreSQL optimisée pour le stockage et la recherche de données astronomiques. Il intègre les extensions pgsphere et q3c, offrant des fonctionnalités avancées de gestion et d'indexation spatiale.

Logiciel open source dédié à la gestion centralisée et automatisée d'observatoires astronomiques. PYROS permet de piloter des télescopes, surveiller des équipements scientifiques en temps réel, planifier des observations célestes et automatiser des tâches d'acquisition de données. Développé par l'IRAP (Institut de Recherche en Astrophysique et Planétologie), il est utilisé pour optimiser les opérations d'observation et garantir la fiabilité des instruments.

Le projet jmmc-oidb-kubernetes est une solution de gestion de bases de données astronomiques, optimisée pour fonctionner avec des télescopes et des observatoires. Il permet de collecter, stocker et analyser des données relatives à l'observation des étoiles.

Ce projet académique vise à analyser et consolider des données d'observation astronomique en utilisant Apache Spark. Il permet de traiter de gros volumes de données pour calculer des statistiques sur les attributs, partitionner les données selon des critères spécifiques, et évaluer l'efficacité des configurations de partitionnement. Le travail inclut également des bonus comme la gestion des chevauchements de partitions ou l'utilisation d'intervalles de taille variable pour optimiser le stockage et l'accès aux données.

Shesha est un projet dédié à l'optimisation de la reconstruction d'images astronomiques et à l'analyse de données astronomiques. Il est utilisé dans le cadre de recherches en astronomie.

HiPeRTA_Stream est une bibliothèque Python conçue pour gérer et analyser des données issues de télescopes Cherenkov, notamment ceux du projet CTA (Cherenkov Telescope Array). Elle permet de traiter des flux de données en temps réel ou différé, de convertir des fichiers de données astronomiques entre différents formats (simtel, HDF5, ZFITS), et d'automatiser les étapes de calibration et d'analyse pour la recherche en astrophysique. L'outil est utilisé pour optimiser les performances des instruments et faciliter l'interprétation des observations.

HiPeStream est un outil dédié à l'analyse en temps réel de flux de données provenant de télescopes, notamment pour l'astronomie gamma. Il permet de convertir des flux de données brutes en format HDF5 standardisé, d'extraire des paramètres physiques clés comme les paramètres de Hillas, et de calibrer les images capturées. Utilisé dans le cadre de projets comme le CTA (Cherenkov Telescope Array), il optimise le traitement des données pour des analyses scientifiques avancées.

Ce projet académique traite de l'analyse statistique et du partitionnement de données astronomiques issues de relevés célestes. Il calcule les écarts-types moyens des attributs numériques, identifie les valeurs aberrantes et optimise le stockage des données pour des traitements ultérieurs. Les résultats sont utilisés pour améliorer la qualité des données et faciliter leur exploitation dans des études astrophysiques.

Plugin dédié au projet DIRAC pour l'observatoire Vera Rubin, permettant l'intégration et la gestion des données astronomiques. Facilite la collaboration entre chercheurs et institutions pour l'analyse des données collectées par les télescopes. Utilisé dans le cadre du Large Synoptic Survey Telescope (LSST) pour optimiser le traitement des données via le Virtual Observatory.