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State-of-the-art Hardware ist die Basis der Science IT Computing services, beinhaltend:
Details sind in der Science IT Computing User Documentation zu finden.
Science IT konzentriert sich auf den Einsatz von Open-Source-Softwarelösungen, um den allgemeinen Bedarf von Forschungsgruppen zu decken. Dazu gehören die im Folgenden aufgeführten Softwarepakete und Werkzeuge, für die Science IT Expertise besitzt.
IT Administration | Ansible, CFEngine, OpenStack |
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Cluster | Slurm, Spark |
Databases | MariaDB, MongoDB, MySQL, PostgreSQL, SQLite |
Storage | Ceph, CephFS, NFS, S3, Swift, ZFS |
Research Data Management | openBIS |
Programming Languages | C, C++, Java, Javascript, Python, R, Rust, Scala, SQL, Typescript |
Programming Models | CUDA, Open MPI |
Frontend Frameworks | React |
Python packages | Dask, Flask, IPython Parallel, matplotlib, NumPy, pandas, SciPy |
R packages | shiny, stats, tidyverse |
Interactive Computing Notebooks | Jupyter, RStudio |
Computational Environments | Anaconda, Docker, Singularity |
Workflows | Snakemake |
Machine Learning | pytorch, scikit-learn, TensorFlow |
Sonstige: Darüber hinaus umfasst die Erfahrung von Science IT die wissenschaftliche Programmierung mit den kommerziellen Softwareprodukten MATLAB und Mathematica.
Für den Zugriff auf Softwarepakete, die von der Zentralen Informatik verwaltet werden, und Campuslizenzen siehe Mitarbeitende und Forschung für weitere Informationen.