FlowVR est une bibliothèque middleware permettant de faciliter le développement et l'exécution d'applications haute performance interactives nécessitant l'exploitation de la puissance de nœuds informatiques distribués en grappe ou en grid. FlowVR a été utilisé pour des applications de réalité virtuelle, de téléprésence, de modélisation 3D en temps réel, de visualisation in situ, de pilotage de simulations moléculaires parallèles, etc. FlowVR réutilise et étend le paradigme de flux de données couramment utilisé dans les environnements de visualisation scientifique. Une application est vue comme un ensemble éventuellement distribué de modules échangeant des données. Différentes assemblées de modules peuvent être spécifiées sans modification ou recompilation des modules. Le développeur d'applications n'a pas à se soucier des problématiques de réseau. C'est le rôle de FlowVR de gérer et d'optimiser les échanges de données entre modules. FlowVR supporte les modules parallèles, permettant d'exploiter des codes MPI existants par exemple. Cette fonctionnalité est couramment utilisée pour la visualisation in situ ou le pilotage de simulations parallèles.

Plateforme open source dédiée à l'orchestration, la planification et le suivi de workflows complexes. Elle permet d'automatiser des enchaînements de tâches, de gérer des dépendances entre processus et de superviser des pipelines de données en temps réel ou planifiés. Utilisée pour optimiser les flux de travail dans des environnements techniques variés.

Ce projet permet de traiter et analyser des flux de données en temps réel pour des applications nécessitant une réactivité immédiate. Il facilite la surveillance continue des systèmes, l'identification rapide des anomalies et l'optimisation des performances. Utilisé par des entreprises pour des besoins critiques comme le suivi d'activités ou la détection d'événements en direct.

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.

Plateforme dédiée à la modélisation et à l'analyse des réseaux énergétiques. Elle permet aux gestionnaires de réseaux, aux collectivités et aux industriels de simuler des scénarios de consommation, d'optimiser les flux énergétiques et de planifier des investissements. L'outil intègre des données en temps réel et des modèles prédictifs pour améliorer l'efficacité énergétique et réduire les coûts.

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.

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.

REAssemble est un outil dédié à l'assemblage et au traitement de données MFM (Multi-Frame Multi-Channel) en temps réel. Il permet de centraliser et fusionner des flux de signaux issus de capteurs ou d'équipements scientifiques, notamment dans le cadre d'acquisitions expérimentales. Utilisé dans des environnements nécessitant une synchronisation précise des données, il s'intègre dans une architecture modulaire pour optimiser la collecte et l'analyse des signaux.

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.

Ce projet automatise et optimise l'intégration des données issues de réseaux de capteurs géophysiques. Il permet de configurer, surveiller et exécuter des flux de données entre des stations de mesure et des bases de données centralisées. L'objectif est d'assurer une collecte fiable, sécurisée et en temps réel des données pour des analyses scientifiques ou opérationnelles.