Ce projet permet de gérer et automatiser le cycle de vie d'événements au sein d'une organisation. Il offre des fonctionnalités pour créer, planifier, traiter et suivre des événements récurrents ou ponctuels. Le système inclut des mécanismes de purge pour conserver uniquement les données pertinentes et des outils de journalisation pour tracer les actions effectuées. Idéal pour les structures nécessitant une gestion rigoureuse des processus métiers.

Bibliothèque Rust open source développée par l'ANSSI pour faciliter l'analyse forensique numérique. Elle permet de parser et traiter des données issues de systèmes Windows (registres, événements, fichiers système) afin d'extraire des informations pertinentes pour les investigations de sécurité. Intégrée à la suite DFIR-OGRE, elle standardise le traitement des artefacts numériques et génère des rapports structurés pour les experts en cybersécurité.

GANPRO est un ensemble d'outils logiciels conçu pour traiter et analyser les flux de données issus d'expériences en physique nucléaire, notamment lors de campagnes impliquant des détecteurs comme AGATA, NEDA et DIAMANT. Il permet de décoder, traiter et reconstruire des événements physiques à partir de données brutes, en s'appuyant sur des bibliothèques spécialisées pour la gestion des formats de données et l'interface avec des systèmes d'acquisition.

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 fournit un ensemble complet de macros ROOT, scripts bash et modules Python pour générer des animations d'événements à partir de fichiers oaEvent. Il permet d'extraire des données de simulation, de les traiter et de les transformer en séquences animées visualisables. Les animations produites sont utiles pour analyser le comportement de détecteurs cylindriques dans des expériences de physique des particules. Le système automatise le pipeline complet, de l'extraction des données à l'encodage final en format vidéo.

Ce projet permet la transmission et le traitement de flux de données en temps réel, principalement utilisés dans le domaine de l'astrophysique. Il facilite la communication entre différents composants logiciels pour capturer, transmettre et enregistrer des événements scientifiques. Les données sont générées par des simulateurs ou des instruments, puis acheminées vers des systèmes de stockage ou d'analyse. Il est conçu pour des environnements nécessitant une haute performance et une faible latence.

Logiciel dédié à l'analyse et à la visualisation de données issues d'expériences en physique des particules. Il permet de traiter les événements expérimentaux, de configurer les systèmes de détection et de générer des rapports visuels pour les chercheurs. Utilisé principalement dans les laboratoires de physique nucléaire et des hautes énergies.

Ce projet reçoit des données brutes issues d'un système d'acquisition FAZIA via un canal ZMQ, les restructure en trames MFMFaziaFrames, puis les transmet à un autre flux de données pour traitement. Il permet de surveiller en temps réel le taux d'acquisition, de détecter les événements corrompus ou manquants, et de gérer des buffers configurables pour optimiser le flux de données.

Apache Kafka est une plateforme distribuée de streaming de données conçue pour gérer des flux de données en temps réel à grande échelle. Elle permet de publier, souscrire, stocker et traiter des flux de données de manière fiable et scalable, facilitant ainsi l'intégration entre systèmes, applications et services. Utilisée pour la collecte de logs, le suivi d'événements ou la synchronisation de données entre services, elle assure une haute disponibilité et une faible latence.

Inlake est une passerelle dédiée à l'ingestion et à la gestion de données pour un système de base de connaissances axé sur les événements. Il permet l'intégration fluide de fichiers binaires, de métadonnées et d'informations textuelles structurées ou non. Conçu dans le cadre du projet scientifique Astragale, il facilite le stockage, la validation et le traitement des données pour des applications de recherche.