Ce projet est une solution backend dédiée à la gestion et au déploiement d'applications sur Kubernetes. Il automatise les pipelines de développement et d'intégration continue, optimise l'utilisation des ressources cloud et renforce la sécurité des environnements de développement. Destiné aux équipes DevOps et aux développeurs, il simplifie la gestion des infrastructures conteneurisées.

Ce projet propose un guide pratique pour développer avec Docker, une technologie permettant d'exécuter du code Linux dans des conteneurs isolés. Il couvre l'utilisation de conteneurs pour différents contextes (développement, test, production) et vise à faciliter l'apprentissage de leur orchestration. Destiné aux développeurs, il s'appuie sur des prérequis techniques pour optimiser l'environnement de travail.

Ce projet propose une image Docker légère basée sur CentOS 7, spécialement conçue pour les environnements d'intégration continue (CI). Il permet aux développeurs de déployer rapidement et facilement des environnements de test ou de build reproductibles, sans avoir à configurer manuellement des machines virtuelles ou des serveurs dédiés. L'image est optimisée pour être utilisée dans des pipelines CI/CD, facilitant ainsi le développement et le déploiement d'applications.

Ce projet est une plateforme dédiée à l'analyse et à la révision de code source. Il permet aux équipes de développeurs de collaborer efficacement en automatisant les vérifications de qualité, en centralisant les commentaires et en facilitant les retours sur les contributions. Destiné aux environnements académiques ou professionnels, il optimise le processus de développement logiciel en offrant des outils intégrés pour le suivi des bugs, l'évaluation des performances et la gestion des versions.

Ce projet permet de stocker, gérer et partager des images de conteneurs Docker de manière centralisée. Il facilite la collaboration entre développeurs et équipes DevOps en offrant un espace dédié pour héberger et distribuer des images prêtes à l'emploi. Idéal pour les environnements de développement, de test et de production, il optimise les workflows de déploiement et assure une traçabilité des versions.

Module d'extension pour le framework MetWork, conçu pour faciliter la gestion et le déploiement de services applicatifs ou de micro-services. Il permet d'automatiser la documentation technique et d'intégrer des fonctionnalités avancées dans des environnements de production. Utilisé principalement par des développeurs et des équipes DevOps pour optimiser les processus de développement et d'exploitation.

Ce projet propose une image Docker légère basée sur CentOS 7, intégrant Miniconda, PyTorch avec CUDA 11.3 et JupyterLab. Destiné aux environnements de développement et d'intégration continue, il permet aux chercheurs et développeurs de créer des notebooks interactifs pour l'apprentissage profond. L'image est optimisée pour les calculs accélérés par GPU et est hébergée sur l'infrastructure interne du Pasteur Institute.

Projet de développement de logiciels en langage C, axé sur les aspects bas niveau. Il vise à créer des outils performants et optimisés pour des environnements nécessitant une gestion fine des ressources matérielles. Destiné aux développeurs et aux systèmes embarqués.

Ce projet propose un ensemble d'images Docker de base conçues pour servir de point de départ à la création de projets. Ces images standardisées permettent aux développeurs de démarrer rapidement leurs environnements de développement ou de production sans avoir à configurer manuellement chaque composant. Elles sont optimisées pour être légères, sécurisées et faciles à personnaliser selon les besoins spécifiques des utilisateurs.

Outil d'intégration continue dédié aux projets Python 3.8, permettant d'automatiser les tests, la détection d'erreurs et l'optimisation des workflows de développement. Facilite la collaboration entre développeurs en fournissant un environnement standardisé pour valider et déployer du code de manière fiable et reproductible.