Le projet flink-datacenter est une solution de traitement et d'analyse de données en temps réel, basée sur Apache Flink. Il permet de gérer des workflows de traitement de données complexes et distribués, en offrant des fonctionnalités avancées telles que la gestion de flux de données, l'intégration avec des bases de données relationnelles et NoSQL, et la possibilité de définir des règles de transformation et d'agrégation des données.

Le projet flink-kafka est un exemple de traitement de données en temps réel avec Apache Flink et Apache Kafka. Il permet de compter les clics sur un site web en utilisant des flux de données et de les afficher dans un tableau de bord.

Outil open source dédié à l'optimisation et à la synthèse de haut niveau (HLS) pour les circuits électroniques. Il permet de transformer des descriptions algorithmiques en architectures matérielles optimisées, facilitant ainsi la conception de systèmes embarqués et de circuits intégrés. Le projet intègre des fonctionnalités avancées pour l'analyse de performance et la génération automatique de code VHDL ou Verilog.

Ce projet est un connecteur permettant de lire des flux de données KerA avec le framework de traitement de flux Apache Flink. Il nécessite les dépendances kera-java et Flink, ainsi que la bibliothèque JNI associée à KerA.

Ce projet utilise Apache Flink pour exécuter des exemples de streaming KerA. Il implémente un consommateur Flink complet et multithreaded, avec et sans utilisation de la mémoire partagée Plasma.

Ce projet permet de traiter et analyser des données énergétiques en temps réel issues de capteurs ou de systèmes de mesure. Il génère des indicateurs clés comme la consommation instantanée, les moyennes horaires ou journalières, et identifie les tendances ou anomalies. Les résultats sont utilisés pour optimiser l'efficacité énergétique, réduire les coûts et améliorer la maintenance prédictive des infrastructures.