ObsPortal est une plateforme dédiée à la gestion, au stockage et à la visualisation de données d'observation astronomique. Elle permet aux observatoires et chercheurs de centraliser leurs données, de les synchroniser avec des sources externes comme l'ESO ou CHARA, et de faciliter l'analyse collaborative. L'application offre des outils pour organiser, explorer et partager des observations célestes, tout en assurant une intégration fluide avec des infrastructures existantes.

Ce projet automatise l'ingestion et la gestion des données pour le projet CTA (Cherenkov Telescope Array), un observatoire astronomique international. Il permet de transférer et de répliquer des fichiers de données entre différents sites de stockage (on-site et off-site) en appliquant des règles de conservation personnalisables. Le script génère des fichiers temporaires, les attache à des ensembles de données, et assure leur suivi via des identifiants de règles, facilitant ainsi la collaboration et la disponibilité des données pour les chercheurs.

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.

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.

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.