Ce projet fournit des exemples et des outils pour analyser les performances du ramasse-miettes (garbage collector) d'OCaml. Il permet aux développeurs de détecter des régressions entre différentes versions du langage et d'optimiser l'utilisation de la mémoire dans leurs applications. Les cas d'usage incluent le benchmarking, le profiling et l'identification de goulots d'étranglement liés à la gestion automatique de la mémoire.

Cpp-taskflow est une bibliothèque moderne en C++ conçue pour simplifier la programmation parallèle. Elle permet aux développeurs d'exprimer des tâches et leurs dépendances de manière intuitive, facilitant ainsi l'optimisation des performances des applications nécessitant un calcul intensif ou des opérations multithreads. Idéale pour les projets scientifiques, industriels ou embarqués, elle réduit la complexité liée à la gestion des threads et améliore l'efficacité des ressources.

Ce projet fournit des outils et des bonnes pratiques pour l'administration des bases de données PostgreSQL. Il inclut des scripts, des configurations et des procédures pour faciliter la gestion des instances, la sécurisation des accès, la maintenance des données et l'optimisation des performances. Destiné aux administrateurs système et aux équipes techniques, il vise à standardiser et simplifier les tâches courantes liées à PostgreSQL.

Plateforme publique dédiée à l'évaluation et à l'amélioration des services numériques des projets liés à l'inclusion numérique en France. Elle permet aux administrations et acteurs publics de mesurer la performance, la sécurité, l'accessibilité et l'impact environnemental de leurs sites web, tout en fournissant des recommandations pour optimiser leur qualité et leur conformité aux standards.

Module distant de l'Orfeo ToolBox (OTB) conçu pour optimiser les performances des pipelines de traitement d'images géospatiales. Il permet de précharger de manière asynchrone les données d'entrée nécessaires, réduisant ainsi les temps d'attente inutiles entre les étapes de calcul. Idéal pour les applications d'intelligence artificielle ou de traitement d'images à grande échelle, il améliore l'efficacité des flux de travail en minimisant les latences liées à la récupération des données.

Ce projet évalue l'impact environnemental des véhicules électriques en fonction du mix énergétique des réseaux électriques de différents pays. Il analyse les émissions indirectes liées à la recharge des véhicules et compare leur performance à celle des véhicules thermiques. L'étude s'appuie sur des données réelles de consommation et de production d'électricité pour proposer des scénarios optimisés de réduction des émissions.

Ce projet est un travail pratique (TP) conçu pour initier les utilisateurs aux concepts et outils liés au profilage de performance. Il permet d'explorer les méthodes d'analyse des performances d'un système ou d'un logiciel, en offrant des exercices pratiques pour comprendre les goulots d'étranglement et optimiser les ressources.

Ce projet centralise et organise les données techniques liées aux infrastructures informatiques d'une organisation. Il permet de suivre l'état des équipements, d'analyser les performances des systèmes et de documenter les architectures en place. Les équipes techniques l'utilisent pour améliorer la maintenance et optimiser les ressources.

Ce projet vise à optimiser et compresser les bases de données Elasticsearch pour réduire leur volume de stockage tout en conservant leur intégrité. Il permet aux entreprises de gérer plus efficacement leurs données volumineuses, d'améliorer les performances de recherche et de diminuer les coûts liés à l'hébergement cloud ou local.

Le projet metrics-server permet de surveiller les clusters Kubernetes en collectant et agrégeant les métriques liées aux ressources et à l'utilisation du système. Il offre une visualisation claire des performances, facilitant ainsi la gestion et l'optimisation des clusters.