Schlouder est une solution logicielle conçue pour faciliter l'interfaçage entre une infrastructure cloud compatible EC2 et un planificateur de tâches comme SLURM. Elle permet d'automatiser la gestion des ressources informatiques, d'optimiser l'utilisation des clusters de calcul et de simplifier le déploiement de charges de travail batch. L'outil s'adresse principalement aux administrateurs système et aux chercheurs en calcul haute performance.

Ce projet fournit un cadre de scripts conçu à l'origine pour exécuter des benchmarks de BLAST et PLAST sur une infrastructure informatique de cluster. Les scripts sont adaptés pour fonctionner avec le système de planification des tâches PBS pro 14.2.4, BLAST 2.2.31 et 2.6.0, et PLAST 2.3.2. Ils ont été utilisés pour évaluer la configuration optimale (coeurs, RAM et walltime) pour l'exécution de tâches de comparaison de séquences (utilisant BLAST ou PLAST) sur le superordinateur DATARMOR d'IFREMER.

Ce projet propose des travaux pratiques pour apprendre à simuler et optimiser la planification de tâches sur des infrastructures informatiques. Il permet aux étudiants de concevoir, implémenter et tester différents algorithmes de scheduling (FCFS, EDF, etc.) sur des plateformes mono et multi-machines. Les exercices couvrent la création de workloads, l'analyse des métriques de performance et la visualisation des résultats via des outils dédiés.

Ce projet vise à fournir des documents techniques pour un projet de développement informatique, tels que des organigrammes, des diagrammes de classe et des présentations. Il permet également de faciliter la planification de projets et l'organisation d'équipes grâce à des outils tels qu'un diagramme de Gantt et un suivi des tâches.

Batsched est un moteur d'ordonnancement et de planification pour les centres de données et infrastructures informatiques. Il permet d'optimiser l'exécution des tâches en réduisant leur empreinte carbone et leur consommation énergétique. Le projet propose des algorithmes pour sélectionner les datacenters les moins polluants, gérer les files d'attente et prendre des décisions d'ordonnancement en temps réel.

Le projet memory-aware-scheduling a pour objectif d'optimiser l'utilisation de la mémoire vive dans le cadre de l'exécution d'applications parallèles. Il permet une planification mémoire efficace et contribue à la gestion de la consommation mémoire pour les tâches informatiques.

JobMonitorNext est un outil de supervision dédié à la gestion et au suivi des tâches planifiées ou batch au sein d'un système informatique. Il permet de centraliser les informations d'exécution des jobs, d'identifier les erreurs ou blocages, et d'assurer une traçabilité complète des processus automatisés. Idéal pour les environnements nécessitant une orchestration robuste des tâches critiques.