Awesome GitHub RepositoriesReal-Time Event Processing

Pomelo is a distributed Node.js game server framework designed for building scalable multiplayer game backends and real-time web applications. It employs a multi-process architecture to distribute application logic horizontally across a cluster of machines, enabling high concurrency and balanced network traffic. The framework utilizes a WebSocket communication layer to manage bidirectional data exchange between diverse web clients and server clusters. It incorporates a remote procedure call system for triggering functions across remote server processes and uses Protocol Buffers for binary ser

RisingWave is a cloud-native streaming database and real-time analytics engine that uses standard SQL to process continuous data streams. It functions as a streaming data lakehouse, combining the capabilities of a streaming SQL database with a platform that integrates streaming ingestion with open table formats. The system is distinguished by its use of the PostgreSQL wire protocol, allowing it to integrate with existing SQL tools and drivers. It employs a decoupled compute and storage architecture, persisting streaming state and materialized views in cloud object storage to enable independen

Rx.NET is a reactive programming framework and library for the .NET ecosystem used to compose asynchronous and event-based programs. It provides an observable data stream API that treats live sequences of information as collections, allowing developers to coordinate asynchronous event workflows using a declarative syntax. The project functions as an extension of language integrated query patterns to asynchronous streams. This allows for the filtering and transformation of asynchronous notifications and event sequences through the application of query operators. The framework covers asynchron

Faust is a Python library for building distributed stream processing applications that integrate with Kafka. It functions as an asynchronous stream processor designed to handle high-throughput event streams and real-time data analysis using asynchronous functions. The system operates as a distributed stream processor and state store, utilizing sharding and partitioned topics to scale processing workloads horizontally across multiple worker nodes. It maintains state through a replicated key-value storage system backed by local databases to ensure high availability and fast recovery. The frame

Hazelcast is a distributed data platform that combines an in-memory data grid with a stream processing engine to support real-time analytics and event-driven applications. It functions as a partitioned, distributed key-value store that replicates data across cluster nodes to provide low-latency access and high availability. The platform also serves as a distributed SQL query engine, allowing users to execute standard SQL statements against both in-memory datasets and external data sources. What distinguishes Hazelcast is its use of a distributed consensus subsystem to maintain strongly consis

Ce projet est un système de gestion de règles métier et un moteur de règles conçu pour définir, exécuter et gérer une logique métier complexe découplée du code source de l'application. Il fournit un compilateur de logique métier qui transforme des définitions de règles lisibles par l'humain en modèles exécutables pour une évaluation haute performance au runtime. Le système inclut un moteur de traitement d'événements complexes pour analyser les flux de données en temps réel afin d'identifier des modèles temporels, ainsi qu'un exécuteur de modèles et notations de décision qui traite une logique structurée basée sur des standards industriels pour des résultats déterministes. Il utilise un moteur d'inférence prenant en charge le chaînage avant et arrière pour automatiser les décisions en évaluant des dépendances logiques complexes. La plateforme couvre un large éventail de capacités, incluant la gestion de sessions de règles, l'analyse de dépendances de règles et la visualisation de la logique d'exécution. Elle propose également des outils pour le monitoring des performances des règles, la traduction de formats de règles et la récupération de l'état de session via une couche de persistance enfichable.

OpenPanel is a self-hosted product analytics platform designed for tracking user behavior and visualizing product metrics on private infrastructure. It provides a comprehensive system for collecting events across web, mobile, and server environments while ensuring complete ownership of data. The platform distinguishes itself through a privacy-first approach, utilizing cookieless event tracking and regional data residency to simplify regulatory compliance. It integrates large language models via the Model Context Protocol, enabling users to query behavioral data and analyze trends using natura

CameraView est une bibliothèque de caméra Android de haut niveau et un wrapper matériel conçu pour capturer des photos et des vidéos. Elle fournit une couche d'abstraction pour gérer le matériel de la caméra et une API de capture média pour enregistrer des vidéos haute résolution et des photos RAW avec des débits et résolutions configurables. Le projet présente un framework de filtre de caméra en temps réel et un gestionnaire de prévisualisation. Ces systèmes permettent l'application de shaders personnalisés et d'effets visuels aux flux de caméra en direct et le rendu de prévisualisations avec des rapports d'aspect, superpositions et grilles de composition personnalisables. La bibliothèque couvre un large éventail de contrôles matériels, incluant la sélection de capteur, le zoom, l'exposition et l'autofocus. Elle gère également les tâches de traitement média telles que le chaînage de filtres, le tatouage graphique et l'intégration de métadonnées de localisation géographique dans les données EXIF. La boîte à outils inclut un système pour demander et gérer les permissions système Android nécessaires requises pour l'initialisation du matériel de la caméra.

CliWrap est une bibliothèque de gestion de processus asynchrones et un wrapper de processus enfants, utilisée pour exécuter des commandes externes et intégrer des interfaces en ligne de commande dans des applications. Elle fournit un framework pour lancer des programmes externes via des patterns asynchrones, gérer les processus enfants et valider les codes de sortie. La bibliothèque se distingue par sa capacité à router les flux d'entrée, de sortie et d'erreur standard vers des buffers en mémoire ou des flux d'événements en temps réel. Elle permet le monitoring en temps réel des lignes de sortie des processus et prend en charge la terminaison des processus via des jetons d'annulation (cancellation tokens). Le projet couvre un large éventail de capacités de gestion de processus externes, incluant la configuration des variables d'environnement, la redirection des flux standard et la capture de la sortie des processus pour une utilisation en tant que données au sein d'une application.

GPUImage2 est un framework Swift pour appliquer des filtres et effets en temps réel aux images et vidéos en utilisant le GPU. Il fournit une bibliothèque de filtres vidéo en temps réel, un moteur de manipulation géométrique d'image et un pipeline d'ombrage OpenGL pour traiter les données visuelles sur le matériel graphique. Le framework permet la construction de pipelines d'effets visuels en enchaînant des sources d'image aux consommateurs dans des flux séquentiels. Il prend en charge le développement de shaders de fragment et de sommet personnalisés pour le traitement d'image sur mesure et offre la capacité de regrouper ces opérations en unités réutilisables via un regroupement basé sur des graphes. Les domaines de capacité incluent l'ajustement des couleurs, la manipulation géométrique et la génération d'images synthétiques. Le système prend également en charge la superposition d'images composites, permettant à plusieurs sources d'image d'être combinées en utilisant le mélange alpha et le chroma keying.

Appium Desktop est une interface utilisateur graphique pour configurer et gérer un serveur Appium afin d'automatiser les tests d'applications mobiles. Il sert de gestionnaire d'automatisation multiplateforme pour contrôler les sessions sur différents systèmes d'exploitation mobiles et fournisseurs cloud. L'application inclut un inspecteur d'applications mobiles pour analyser les arbres de sources d'applications et identifier les attributs des éléments, ainsi qu'un enregistreur de scripts de test qui capture les interactions utilisateur pour générer du code d'automatisation. L'outil couvre l'administration du serveur et le contrôle du cycle de vie, permettant la gestion des configurations réseau et des variables d'environnement via des préréglages enregistrés. Il fournit une observabilité via la surveillance des journaux du serveur en temps réel et des capacités de gestion de session pour initialiser de nouvelles sessions ou s'attacher à des sessions existantes. Il facilite également la connectivité aux plateformes de test cloud distantes.

Jitsu est une plateforme de données client conçue pour collecter, transformer et router les événements d'application vers des entrepôts de données et des outils marketing. Il fonctionne comme un moteur d'ingestion d'événements et un routeur d'entrepôt de données, capturant les données comportementales via des API et des SDK pour un traitement et un stockage en temps réel. La plateforme dispose d'un pipeline de données JavaScript programmable qui permet le filtrage, l'enrichissement et le remodelage des données d'événement pendant le transit. Elle inclut un outil de réconciliation d'identité client qui fusionne les identifiants d'utilisateurs anonymes et connus pour maintenir des profils clients persistants au sein d'un entrepôt. Le système couvre un large éventail de fonctionnalités, incluant la collecte d'événements multi-sources depuis des environnements web et mobiles, l'évolution automatique des schémas pour les entrepôts de destination et le routage multi-destination vers des plateformes SaaS et des bases de données SQL. Il fournit une suite d'outils développeur pour tester la logique de transformation et prend en charge le déploiement via Kubernetes ou des environnements Docker auto-hébergés.

Tetragon est une suite d'outils de sécurité et d'observabilité runtime basée sur eBPF, conçue pour les environnements Linux et Kubernetes. Il fonctionne comme un gestionnaire de politiques de sécurité, un agent d'observabilité et un moteur d'application qui s'interface avec les fonctions du noyau et les tracepoints pour détecter l'élévation de privilèges, les évasions de conteneurs et les activités système non autorisées. Le projet se distingue par sa capacité à effectuer une application des règles en temps réel au niveau du noyau, permettant de terminer de manière synchrone des processus malveillants ou de modifier les valeurs de retour des fonctions avant qu'un appel système ne soit terminé. Il offre une intégration Kubernetes poussée en synchronisant les identités des conteneurs et en mappant les événements noyau de bas niveau directement aux pods et aux namespaces. Ses capacités plus larges couvrent l'audit complet des appels système, le suivi des connexions réseau et la surveillance de l'intégrité des fichiers. Le système prend en charge la gestion dynamique des politiques et fournit des outils de diagnostic pour surveiller les performances et l'utilisation des ressources BPF. Le déploiement est pris en charge sur les clusters Kubernetes via des charts Helm, ainsi que via des conteneurs autonomes et des paquets système natifs.

pyalgotrade est une bibliothèque Python de trading algorithmique conçue pour développer, backtester et exécuter des stratégies de trading automatisées. Elle fournit un framework complet pour le backtesting de stratégies financières, une bibliothèque d'analyse technique pour calculer des indicateurs mathématiques, et des connecteurs pour l'intégration d'échanges de cryptomonnaies. Le projet se distingue par sa prise en charge du trading basé sur le sentiment grâce à l'intégration de flux de réseaux sociaux en temps réel et de flux de mots-clés. Il propose un outil de visualisation de trading quantitatif pour tracer l'évolution des prix et les courbes d'équité du portefeuille, ainsi qu'une optimisation parallèle des paramètres pour identifier les réglages de stratégie les plus efficaces. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités, incluant la construction de pipelines de données financières pour l'ingestion et le rééchantillonnage des données de marché, la gestion du cycle de vie des ordres pour le trading réel et simulé (paper trading), et l'analyse de performance quantitative pour calculer les rendements ajustés au risque et les drawdowns. Elle inclut également des outils d'analyse technique, tels que les bandes de volatilité et les indicateurs de momentum, ainsi que des simulations prenant en compte le slippage des ordres et les commissions de transaction.

ogl est une bibliothèque graphique WebGL et un moteur de graphe de scène 3D conçu pour le rendu de scènes tridimensionnelles. Il fournit un framework léger pour gérer les géométries et coordonner les transformations spatiales au sein d'un système hiérarchique. Le projet inclut un système de shader PBR pour créer des matériaux réalistes et un framework de calcul GPGPU pour effectuer des calculs généraux à grande échelle et des simulations de particules sur le processeur graphique. Il dispose également d'une suite de post-traitement pour appliquer des filtres visuels aux scènes rendues via des tampons de trame (frame buffers). La bibliothèque couvre des capacités plus larges incluant les opérations mathématiques 3D, l'importation et l'animation d'actifs 3D, ainsi que l'interaction utilisateur via le raycasting et les contrôles de caméra.

Imageflow is a high-performance image manipulation library and composition engine available as a C-compatible library, a command-line image processor, and a dynamic image processing server. It provides the means to decode, encode, and apply complex visual transformations to images through programmatic interfaces, JSON job files, or on-the-fly URL query strings. The system distinguishes itself through a graph-based processing pipeline that allows for single-pass multi-format encoding, generating multiple image sizes and formats from a single decode to reduce overhead. It further features a res

Riemann est un moteur d'analyse en temps réel et un processeur de flux d'événements basé sur Clojure. Il fonctionne comme un pipeline de télémétrie réseau et un routeur d'événements extensible qui ingère, transforme et achemine les données d'événements provenant de systèmes distribués. Le système utilise un langage dédié (DSL) pour calculer des métriques et des modèles statistiques sur des flux continus, permettant l'analyse des tendances réseau et l'alerte en temps réel. Il prend en charge le chargement dynamique de plugins depuis le classpath et permet de recharger la configuration à chaud sans interrompre les flux d'événements actifs. Ses capacités incluent l'agrégation centralisée de télémétrie, le marquage de métadonnées d'événements et l'indexation d'événements avec état. Le système gère la répartition des flux d'événements par fractionnement, traitement par lots et filtrage, tout en assurant un transport réseau sécurisé via chiffrement et authentification.

Ce dépôt est une collection d'applications d'exemple et de projets de référence pour intégrer des API de machine learning sur appareil dans des applications mobiles. Il fournit des exemples d'implémentation pour Android et iOS, démontrant comment intégrer des modèles de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel. Le projet couvre l'implémentation de la vision par ordinateur mobile, incluant la reconnaissance de texte, la détection de visages et la lecture de codes-barres. Il inclut des workflows pour le traitement d'image en temps réel et l'intégration de modèles pré-entraînés qui traitent les données localement sur l'appareil.

SwiftBar est un personnalisateur de barre de menus macOS et un moniteur d'état basé sur des plugins qui affiche la sortie de scripts exécutables et de commandes shell directement dans la barre de menus système. Il fonctionne comme un tableau de bord de scripts shell, rendant les données en temps réel et les résultats de scripts sous forme d'éléments de menu interactifs et de menus déroulants. Le projet se distingue en agissant comme une interface d'automatisation qui s'intègre aux raccourcis système et aux schémas d'URL externes pour déclencher des actions et mettre à jour des indicateurs d'état. Il prend en charge l'installation de scripts créés par la communauté et l'empaquetage d'actifs de plugins complexes dans des répertoires locaux. Le système couvre un large éventail de capacités, incluant le rendu piloté par les métadonnées pour les polices et les couleurs, l'interrogation basée sur des intervalles et le streaming de données en temps réel, ainsi que l'intégration de vues web intégrées au sein de l'interface de menu. Il fournit également un accès aux variables d'environnement pour une logique dynamique et permet aux résultats d'exécution de scripts d'être lancés dans un émulateur de terminal pour le débogage.