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GLPI is an open-source IT asset management platform and helpdesk ticketing system. It provides a centralized engine for handling incidents and service requests with structured workflows, SLA tracking, and service catalog integration, while also managing the full lifecycle of IT assets including hardware, software, and inventory tracking. The platform distinguishes itself through agentless network discovery that scans networks and collects inventory data from devices without requiring installed agents, and a plugin-based modular architecture that extends core functionality through a community-

ZenML is an orchestration platform designed for building, deploying, and monitoring reproducible machine learning pipelines and agentic workflows. It provides a unified framework that manages the entire lifecycle of machine learning assets, from data processing and model training to the deployment of persistent inference services. By decoupling pipeline logic from underlying compute and storage, the platform enables teams to transition workflows seamlessly from local development environments to production-grade cloud infrastructure. The platform distinguishes itself through a service-oriented

Drozer is a security testing framework for Android applications that operates through an agent-based remote execution model. It combines a client-server command routing system with a device-side agent, enabling security assessments by mapping inter-process communication (IPC) attack surfaces and running dynamic exploit modules directly on Android devices. The framework distinguishes itself through its ability to discover and enumerate exported Android components by analyzing manifest data and crafting Intents to probe for vulnerabilities. It supports content provider query injection to detect

Zeebe est un moteur de flux de travail cloud-native et une machine à états distribuée conçue pour l'orchestration des processus métier en utilisant les normes BPMN et DMN. Il opère comme un runtime de flux de travail gRPC haute performance qui exécute des processus métier complexes via une architecture de streaming d'événements partitionnée. Le système fonctionne également comme un orchestrateur pour les agents de modèles de langage de grande taille, coordonnant le raisonnement de l'IA et l'utilisation d'outils au sein de processus métier déterministes. Le moteur se distingue par son réseau de courtiers peer-to-peer et un modèle de réplication de données basé sur le consensus qui garantit une haute disponibilité et une tolérance aux pannes. Il emploie un cluster de courtiers partitionné pour atteindre une scalabilité horizontale et utilise une contre-pression de requête adaptative pour réguler le flux de commandes entrant et prévenir la surcharge du système. La plateforme couvre une large surface de capacités opérationnelles, incluant la surveillance de l'exécution en temps réel avec des cartes thermiques de performance, la prise de décision métier automatisée via des tables de décision et l'exécution de tâches distribuées via un modèle de travailleur de tâches basé sur le polling. Elle fournit également des outils pour l'isolation des ressources multi-locataires, le contrôle d'accès basé sur l'identité et l'intégration d'API web externes et de fonctions sans serveur. Le système peut être déployé à travers divers environnements, incluant Kubernetes et Docker, et est géré via une combinaison d'une interface en ligne de commande et d'une API REST programmatique.