Le projet cluster-monitor permet de surveiller l'état d'un cluster de calcul en temps réel. Il fournit une visualisation de l'utilisation des ressources et des alertes en cas de défaillance ou de sous-utilisation des ressources. Cela permet aux administrateurs de cluster de détecter rapidement les problèmes et de prendre les mesures nécessaires pour y remédier.

Pcocc permet aux utilisateurs d'un cluster HPC de déployer des clusters de VM sur des nœuds de calcul, en parallèle des travaux batch. Cela permet aux utilisateurs de personnaliser leur environnement logiciel pour le développement, les tests ou le déploiement d'applications. Les nœuds de calcul restent gérés par le planificateur batch, car les clusters de VM sont considérés comme des travaux batch.

Kadeploy est un système de déploiement évolutif, efficace et fiable pour les clusters et les grilles de calcul. Il fournit une gamme d'outils pour le clonage, la configuration et la gestion des noeuds de cluster, et peut déployer Linux, *BSD, Windows, Solaris. Il joue un rôle clé sur le testbed Grid'5000, où il permet aux utilisateurs de reconfigurer l'environnement logiciel sur les noeuds.

S1Tiling est un outil développé par le CNES et CESBIO pour générer des séries temporelles d'images SAR Sentinel-1 ortho-rectifiées et calibrées sur la grille Sentinel-2. Il bénéficie de l'Orfeo Tool Box pour l'ortho-rectification SAR et peut être utilisé sur différentes plateformes, des grands clusters de calcul aux ordinateurs portables. Il est actuellement utilisé pour la détection de la déforestation en Amazonie, le suivi des cultures de riz en Asie du Sud-Est et le suivi des stocks d'eau en Inde.

Ce projet est une formation à l'utilisation de clusters de calcul, avec un focus sur l'environnement de développement SLURM. Il fournit des exemples de scripts R, de programmes et de packages à installer, ainsi que des instructions pour se connecter au cluster, gérer son environnement et monitorer les traitements.

Le projet Spawner est un spawner (lanceur) pour JupyterHub qui permet de gérer des clusters de calcul pour l'exécution de notebooks Jupyter. Il automatise le déploiement de notebooks Jupyter et gère les ressources de calcul pour les utilisateurs de JupyterHub.

Pufferscale est un outil conçu pour gérer la charge de travail et optimiser l'utilisation des ressources informatiques dans les clusters HPC. Il permet un redimensionnement dynamique de la capacité de calcul grâce à un équilibrage de charge pour les services de données, contribuant ainsi à des performances améliorées et une meilleure gestion des ressources.

RNARedPrint est un outil de conception d'ARN qui utilise la bibliothèque Infrared pour effectuer un échantillonnage de Boltzmann multi-dimensionnel de séquences pour des instances de conception d'ARN multi-cibles. Il calcule les dépendances, construit et remplit l'arbre de clusters pour Infrared. Il génère des échantillons et rapporte éventuellement des caractéristiques des séquences échantillonnées avec le support du module Infrared.

Le projet python-distem fournit un client Python pour interagir avec la plateforme Distem, qui permet la gestion et l'utilisation de ressources informatiques distribuées, facilitant ainsi l'automatisation des tâches sur des clusters et l'accès à des ressources de calcul à distance.

Kubernetes est une plateforme open-source conçue pour automatiser le déploiement, la scalabilité et la gestion des applications conteneurisées. Il permet aux utilisateurs de gérer des clusters de calcul dans le cloud, de décrire et d'exécuter des applications s'exécutant dans des conteneurs, et d'automatiser la scalabilité et la tolérance aux pannes.