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Les archives du département de la Gironde, de la Ville de Bordeaux et de la Métropole de Bordeaux ont mis en place un système d'archivage mutualisé leur permettant de gérer leurs documents tout au long de leur cycle de vie, depuis leur conception initiale jusqu'à leur archivage. Ce système repose sur diverses applications logiciel libre prenant chacune en charge une partie du cycle de vie des documents (Alfresco pour la GED courante, Asalae pour l'archivage, etc.) Dans le cadre de ce système, lors du passage d'un outil à l'autre, un grand nombre de métadonnées sont perdues et doivent donc être ressaisies. D'où l'idée de mettre en place un référentiel commun qui va constituer un pivot sur lequel s'appuient les autres outils, et qui va conserver et enrichir les métadonnées d'un document tout au long de son cycle de vie, au fil de ses passages d'une application à l'autre. Ces métadonnées sont, par exemple, le rangement dans des plans de classement, les agents étant intervenus sur le document, les étapes du processus de validation, etc.) Dans le cadre d'un marché public, Logilab développe le référentiel commun du système d'archivage pour le compte du Conseil Départemental de la Gironde, de la Métropole de Bordeaux et de la Ville de Bordeaux. La présentation présente l'outil logiciel libre qui a vocation à être partagé avec d'autres institutions rencontrant une problématique similaire, mais également de revenir sur le projet lui-meme qui implique de nombreux acteurs et a été géré avec une méthode agile et divers outils innovants (MVP, UX Design, etc.) Voir http://saem.e-bordeaux.org/projet-module-r%C3%A9f%C3%A9rentiel pour plus de détails.
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Vous pouvez accéder à cette présentation sur ce lien : http://slides.logilab.fr/2015/poss2015_salt-docker/#/ Configurer et orchestrer son infrastructure avec un outil de gestion de configuration centralisée tel que Salt comporte de nombreux avantages. La conservation et l'historisation des fichers de configuration dans un entrepôt de source geré par un DVCS (mercurial ou git) en fait partie. Salt permet ensuite de faire évoluer son infrastructure en la testant dans des environements isolés. Une fois la description complète, reproduire une partie de son infrastructure de production sur un environnement virtualisé tel qu'un cloud privé (OpenStack) devient possible et automatisable avec *salt-cloud*. L'étape suivante est de pouvoir reproduire des portions de son infrastructure dans des conteneurs légers tels que docker ou lxc directement sur son portable. Pour cela, le pilotage de docker par salt et les fonctionnalités d'orchestration de salt permettent une agilité sans précédent. Il s'agit d'un bon complément pour le TDI : Test Driven Infrastructure. L'infrastructure est testée en mode "intégration continue" et on peut tester et débugger une partie de l'infrastructure en mode "bac à sable". Ce modèle peut ensuite être décliné avec l'utilisation des branches dans git ou mercurial où certaines branches vont être appliquées à la partie production de l'infrastructure alors que d'autres sont appliqués a la préproduction ou aux environnements docker ou lxc en local. Salt est un outil de gestion de configuration centralisé généralement utilisé pour configurer et orchestrer son infrastructure système en bénéficiant de la conservation et de l'historisation des fichiers de configuration dans un entrepôt source géré par mercurial ou git. Toutefois, les possibilités offertes par Salt vont beaucoup plus loin. Une fois la description Salt de l'infrastructure de production terminée, il est possible d'en reproduire automatiquement tout ou partie avec salt-cloud dans un environnement virtualisé (cloud privé OpenStack) et ainsi de pouvoir mener des tests. En allant plus loin, il est possible de reproduire des portions d'infrastructure dans des conteneurs légers (docker, lxc) et de travailler directement sur son ordinateur portable. Les fonctionnalités d'orchestration de Salt et son pilotage de docker amènent une agilité sans précédent dans ce processus de travail. Dans le modèle décrit ci-dessus, excellent complément du TDI (Test-Driven Infrastructure), l'infrastructure est testée et déboguée en mode "bac à sable" puis déployée selon un mécanisme automatisé d'intégration continue. Le modèle peut être décliné en utilisant des branches dans l’entrepôt source de Salt et en choisissant quelles branches sont appliquées à l'infrastructure en production, en pré-production ou en test dans les environnements locaux (docker, lxc). Des mécanismes de relecture et de validation peuvent alors être mis en œuvre.
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Slides en version HTML : http://slides.logilab.fr/2015/pyconfr2015_import_donnees_cubicweb/ Nous introduirons une nouvelle méthode pour importer des données externes (service REST, fichier, etc.) dans une application. Simple et flexible, elle favorise la réutilisation des composants afin de se concentrer sur ce qui est spécifique à chaque cas. Un exemple d'implémentation sera donné avec le framework CubicWeb 3.21 qui introduit une API d'import de données fondée sur cette méthode. Abstract Il est courant pour un développeur de devoir implémenter des fonctionnalités d'import de données. Les utilisateurs peuvent en effet avoir besoin de données disponibles par ailleurs, dans un tableur par exemple, dans une autre base, ou accessibles par des services web. Nous introduisons ici une méthode simple pour réaliser cela en favorisant la généricité et la ré-utilisabilité des composants développés. Un flux personnalisable d'entités L'idée est de transformer petit à petit les données externes afin de les rendre compatibles avec le schéma de l'application et donc insérables en base. Le principe est de commencer par stocker les données de la source sur une «[HTML_REMOVED]entité externe[HTML_REMOVED]». Puis on utilise des générateurs Python pour créer un «[HTML_REMOVED]flux[HTML_REMOVED]» d'entités[HTML_REMOVED]: chaque entité passe de fonction en fonction, ce qui va la transformer peu à peu pour la rapprocher du modèle attendu et qu'elle soit finalement prête à être insérée, ou au contraire rejetée si ce n'est pas possible. L'étape d'insertion est alors identique, quelle que soit la source d'où proviennent les données. Exemple avec CubicWeb 3.21 Avec sa version 3.21 sortie en 2015, le framework CubicWeb dispose d'une toute nouvelle API fondée sur cette méthode. Elle permet au développeur de se concentrer sur le flux de données provenant des sources qui l'intéressent. De plus, l'étape d'insertion offre plusieurs composants interchangeables. En fonction du compromis qu'il souhaite faire entre sécurité et rapidité, le développeur peut choisir entre une insertion sûre mais lente, où chaque entité à insérer est préalablement vérifiée quant au type de ses données et la validité de ses relations, et une insertion plus rapide mais pouvant échouer, où les entités sont insérées en masse. Tout cela sera illustré par le moissonnage des données de portails Open Data. La diversité des formats (RDF (open-data.europa.eu), REST (data.gouv.fr, OpenDataSoft), CSW (geocatalogue.fr), etc.) ainsi que des modèles de données impose de créer des flux différents afin que toutes ces données puissent être importées dans un schéma unique de CubicWeb. De la même façon, un autre exemple sera l'import de données SKOS où des thesaurus entiers sont importés dans CubicWeb grâce à cette API.
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La prédiction en temps réel de la dispersion accidentelle d'un polluant dans l'air
Simulagora au service d'un grand défi industriel
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Simulagora, met la simulation numérique à la portée de tous ! Simulagora est un service Web de simulation numérique dans le cloud permettant la réalisation de calculs d'envergure sans investissement : - pas de matériel dédié : une connexion à Internet suffit, - pas de connaissances poussées en informatique : les principaux codes de calcul libres sont pré-installés, - pas d'investissement financier : le paiement se fait à l'usage. Simulagora donne accès à la puissance quasi-illimitée des nuages publics : - lancez vos calculs exigeants sur des machines ayant jusqu'à 32 CPU et 120 Go RAM, - obtenez le résultat de vos études paramétriques en un temps record en utilisant plusieurs centaines de machines simultanément. Simulagora n'est pas un service d'exécution de calcul comme les autres : - il s'insère dans vos processus actuels (script, terminal, interface Web), - il enregistre l'historique de vos calculs pour assurer leur capitalisation et leur traçabilité, - il garantit la reproductibilité de vos calculs, en conservant une copie de la machine virtuelle sur laquelle ils ont été exécutés, - son interface Web permet une collaboration entre les différents experts pour mener à bien vos études numériques les plus pointues. Simulagora est un produit de Logilab qui, depuis 15 ans, met les technologies du Web au service de l'informatique scientifique. Simulagora, sets numerical simulation available to all! Simulagora is a cloud-based numerical simulation service which allows computations without any up-front investment: - No dedicated hardware: only an Internet connection is needed - No advanced IT knowledge: major free software packages are pre-installed and ready-to-use - No financial investment: pay only for used resources. Simulagora provides access to the virtually unlimited power of public clouds: - Start your complex computations on machines with up to 32 CPUs and 120GB of RAM - Get the results of your parametric studies in record time using hundreds of machines simultaneously. Simulagora is a one-of-a-kind computation execution service: - Easy to fit into your existing processes (scripts, terminal applications, Web interface) - Saves your computations history to ensure their traceability and maximize their capitalization - Guarantees the reproducibility of your computations by keeping a copy of the virtual machines on which they ran - Enables collaboration among experts using the Web interface to carry out your most precise digital studies. Simulagora is a service built by Logilab, a 15-year veteran of Web technologies for scientific computing.
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Innover par et pour la donnée, illustrée par l'exemple de data.bnf.fr et les principes du web sémantique. Présentation de Logilab au #bibcamp15 organisé en juin 2015 par l'ADBU, association des directeurs de bibliothèques universitaires.
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Présentation sur le stand à l'OpenWorldForum 2013
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Pylint : 10 ans, état des lieux
1.
État des lieux Capitol
du Libre 23 novembre 2013
2.
Pylint ? Un analyseur statique de code Python ● ● ● Trouve des bugs comme un compilateur (mais beaucoup moins) Vérifie les conventions de codage (beaucoup plus) Et aussi : « mauvaise » utilisation de Python, code smell,
etc. Environ 170 vérifications ! Initié par Logilab en 2003 : 10 ans d’existence en 2013 !
3.
Architecture ● ● ● ● Pylint s'appuie sur une bibliothèque pour la représentation du code source, Astroid Le moteur parcourt l'arbre de syntaxe et envoie des évènements à des checkers Ces checkers envoient des messages à un reporter Architecture extensible ● Beaucoup de possibilités de configuration ● Système de greffon pour ses propres checkers ● Astroid est lui-même configurable
4.
Distribution de Pylint Intégré à la plupart des IDE http://docs.pylint.org/ide-integration Intégré à la plupart des distributions Linux Pypi https://pypi.python.org/pypi/pylint Entrepôt Mercurial https://bitbucket.org/logilab/pylint
5.
Analyseurs de code Python ● Pychecker (2001 – 2011) ● Pylint (2003 – ) ● Pep8 (2006 – ) ● Pyflakes (2006 – ) ● Flake8 (2010 – ) ● McCabe (?) ● etc.
6.
Un projet communautaire ● Depuis le début, volonté d'un projet communautaire par Logilab ● Reste un certain instinct de paternité ● Et un temps limité ➢ Comme toujours, il faut faire des choix et des compromis
7.
Des choix... de communication Bon accueil et réactivité sur ● Liste de discussion ● Tickets ● Patchs Faible support et communication sur : ● IRC ● Twitter
8.
Des choix... d'interaction Des releases régulières (tous les 2/3 mois) Une forge de développement maison Déménagement sur Bitbucket en signe d'ouverture à la communauté (et parce qu'on n'est plus en 2003)
9.
Des choix...techniques Résistance ! ● Les œufs, c'est pour les omelettes - Debian vaincra ! ● Winquoi ? Debian vaincra ! ● Standards LogilaboLogilabiens Mais certains choix stratégiques l'emportent ● Support Windows / Setuptools ● Py3k
10.
Social ChangeLog Mai 2003 0.1 Oct. 2003 0.2.1, 1er patch externe (?) … releases tous les 2-3 mois Mai 2008 découverte de l'existence de gpylint Juil. 2011 0.25, 1ere « Google » release Avril 2013 déménagement chez Bitbucket Juin 2013 sprint vers 1.0 Août 2013 1.0, logilab-astng devient astroid
11.
Quelques chiffres (très approximatifs) Depuis mi-2006 (passage à Mercurial) : ● ● ● 2,101 commits, 56 contributeurs pour un total de 23,119
lignes de code estimé à 6 années-homme d'effort + de 70 % des commits par Logilab (!= lignes de code!) https://www.ohloh.net/p/pylint/contributors/summary Sur l'année : ● un « googler » a les droits en écriture ● 50 % des commits par des contributeurs ● 70 Pull Requests / 110 tickets depuis avril
12.
Retour d'expérience - 1 Libre != retours
et contributions sans effort ● ● La base = répondre à un besoin Durer dans le temps = fédérer et animer une communauté ● via tous les canaux possibles ● bon accueil, respect, réactivité
13.
Retour d'expérience - 2 ● ● Code de qualité Communiquer (documentation, annonces, blogs, etc.) ➢ ● Se démarquer, fidéliser ➢ ● veille Google, StackOverflow, Twitter note Pylint Évoluer en fonction des nouveaux besoins et des nouveaux moyens
14.
Retour d'expérience – 3 ● Attention à l'affiliation trop explicite du projet à une société, e.g. logilab-astng, http://www.logilab.org/project/pylint ➢ ● http://pylint.org (Très) difficile de fidéliser des contributeurs, faciliter au maximum les contributions (tickets, patchs, etc.) ➢ https://bitbucket.org/logilab/pylint
15.
Actions et projets porteurs ● Projets étudiants master & assimilés ● Google Summer of Code ● Sprints et bug days ● Projet FUI SafePython http://www.safe-python.fr/ Coder; répondre aux questions ; releaser ; communiquer ; coder ; répondre ; releaser ; communiquer ; coder ; répondre ; releaser ; communiquer ; coder ; répondre ; releaser ; communiquer ; coder ; répondre ; releaser ; communiquer...
16.
Retour sur investissement ● Pour Logilab : ● ● ● Communication Reconnaissance Pour moi : ● ● Compétence technique (architecture, connaissance de Python, expérience d'autres développeurs...) Compétence sociale (animation de communauté, interactions)
17.
What's next pour Pylint ? ● Plein d'idées d'améliorations, bugs à corriger... ● Contributeurs ponctuels, voire réguliers ● Qui pour intégrer / animer / releaser ? (Attention, on s'attache à ces ptites bêtes là)
18.
Merci ! Sylvain Thénault sylvain.thenault@logilab.fr @sythenault http://pylint.org/ http://www.logilab.org/
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