HAL Journées Réseaux de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche
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SIST : un réseau technologique pour les informaticiens gestionnaires de données dans les OSU
No full textInternational audienceThe Information Technology Services of the Observatories of Sciences of the Universe (OSUs) and associated laboratories are responsible for managing observation data from natural environments (measurements taken by human observers, instruments or sensors). This data management requires various skills, including: * obtaining, transforming, transferring and storing data; * structuring databases, describing and cataloging data (metadata); * analysing, correcting and qualifying data; * providing unique identifiers (e.g. DOI); * viewing, geolocating and disseminating data with strong interoperability constraints (Inspire directive).In this context, it is essential to pool the skills of staff at the national level, identify common requirements and respond to them with a panel of good practices. The SIST technological network is an initiative from several OSU engineers dealing with concrete problems in the field that meets the interest and support from the INSU (French National Institute for Science of the Universe), part of the CNRS (French National Centre for Scientific Research). Its objectives are to: * federate and facilitate a network of computer specialists involved in implementing OSU information systems; * share knowledge and best practices on managing observation data; * maintain a “technological watch”; * encourage collective skills improvement and skills transfer; * promote interoperability in data formats and data exchanges; * establish recommendations on the use of tools or standards; * encourage initiatives resulting from these tools or standards; * coordinate actions and skills in data management; * advise and support the deployment of data management infrastructure; * increase awareness and inform the supervisory authorities about emerging needs and difficulties encountered.Les services informatiques des Observatoires des Sciences de l'Univers (OSU) et laboratoires associés, ont pour mission de gérer des données d'observation issues des milieux naturels (mesures faites par des observateurs humains, des instruments ou des capteurs).Cette gestion de données nécessite diverses compétences: *acquisition, transformation, transfert et stockage des données, *structuration en base de données, description et catalogage de données (métadonnées), *analyse, correction et qualification de données, *identifiants uniques (DOI) *visualisation, géolocalisation, diffusion avec des contraintes d'interopérabilité (directive Inspire), *etc.Dans ce contexte, il est indispensable de mutualiser les compétences des personnels au niveau national, d'identifier les besoins communs, et d'y répondre par un panel de bonnes pratiques.Le réseau technologique SIST est une initiative de divers ingénieurs d'OSU en prise avec des problématiques concrètes de terrain, et qui rencontre un intérêt et le soutien de l'INSU (Institut National des Sciences de l'Univers) du CNRS.Ses objectifs sont de: *fédérer et animer un réseau d'informaticiens intervenant dans la mise en place des systèmes d'information des OSU, *partager la connaissance et les bonnes pratiques sur la gestion des données d’observation *assurer une veille technologique, *favoriser une montée en compétence collective et le transfert de compétences, *promouvoir la réalisation de l'interopérabilité dans les formats et échanges des données, *établir des recommandations sur l'utilisation d'outils ou de standards, *favoriser les initiatives à l’origine de ces outils ou standards, *coordonner les actions et les compétences en gestion de données, *conseiller et accompagner le déploiement d'infrastructure de gestion des données, *sensibiliser et informer les tutelles sur les besoins émergents et les difficultés rencontrées
Retour d'expérience : Scan'ER ou le processus d'amélioration continue
No full textRenater (the French research and education network) has made a vulnerability discovery tool called Scan’ER available to Chief Information Security Officers (CISO) in higher education and research institutions. The tool allows us to obtain the overall state of health of all the monitored equipment in our estate, in terms of vulnerabilities and the criticality of those vulnerabilities. Building on the Scan’ER tool, we have implemented an effective approach to continuous improvement based on a Plan-Do-Check-Act cycle, by monitoring e-mails and reminders to provide traceability of requests and replies. At the same time, administrators are supported in making corrections to and optimising their servers. In addition, we have started providing documentation on the University of Reims Champagne-Ardenne’s digital portal for use by IT technicians: * related to the installation of certificates, * set up, explanation and configuration of cipher suites for web servers, * additional analysis tools.On the whole, the approach has been well received because supporting them in implementing recommendations in an educational way helps reinforce expectations in terms of security. The change introduced through the Scan’ER tool has provided indicators to improve security for each IT technician and, in a more holistic manner, for the CISO. The initial objective of Scan’ER – to gradually improve the security of audited machines – has been achieved, and the tool allows the CISO to have visibility of how sensitive the security of the institution is, within the scope of servers accessible from the outside world.Renater a mis à disposition des RSSI des ESR un outil de découverte de vulnérabilités appelé Scan'ER. L'outil nous permet d'avoir l'état de santé global de notre parc de machines supervisées, en terme de vulnérabilités et de criticité de ces dernières. En nous appuyant sur l'outil Scan'ER, nous avons mis en place une démarche vertueuse d'amélioration continue de type PDCA, en ayant un suivi des mails et relances pour avoir une traçabilité des demandes et réponses. Tout en accompagnant les administrateurs pour faire les corrections et optimisations sur les serveurs. Par ailleurs, nous avons initié de la documentation sur le portail du numérique de l'URCA à destination des informaticiens : * au niveau de l'installation des certificats, * paramétrage, explication et configuration des suites de chiffrement des serveurs webs, * des outils d'analyses complémentaires.La démarche a été dans l'ensemble bien perçue car en les accompagnant sur la mise en œuvre des recommandations de manière pédagogique, le renforcement d'exigence au niveau de la sécurité s'améliore. Le changement apporté via l'outil Scan'ER permet d'avoir des indicateurs d'amélioration de la sécurité pour chaque informaticien et de manière plus globale pour le RSSI. L'objectif initial de Scan'ER d'améliorer progressivement la sécurité des machines auditées est atteint et l'outil permet au RSSI d'avoir une visibilité au niveau de la sensibilité en matière de sécurité de l'établissement sur le périmètre des serveurs accessibles depuis l'extérieur
Le mythe de la singularité
No full textNational audienceJean-Gabriel Ganascia est professeur à l’université Pierre et Marie Curie (UPMC), et expert en intelligence artificielle. Ses activités de recherche portent actuellement sur l’apprentissage machine, sur la fusion symbolique de données, sur l’éthique computationnelle, sur l’éthique des ordinateurs et sur le versant littéraire des humanités numériques.Dans le passé il a piloté la recherche française en sciences cognitives en dirigeant le groupement d’intérêt scientifique « Sciences de la cognition ». Il poursuit aujourd'hui ses recherches sur l’intelligence artificielle au LIP6 (Laboratoire d’Informatique de l’université Paris 6) où il dirige l’équipe ACASA. Jean-Gabriel Ganascia est également directeur adjoint du laboratoire d’excellence (Labex) OBVIL au sein duquel les équipes de littérature de l’université Paris-Sorbonne coopèrent avec les informaticiens de l’UPMC sur le versant littéraire des humanités numériques.Jean-Gabriel Ganascia est membre senior de l’Institut Universitaire de France, membre de la CERNA (Commission de réflexion sur l’éthique des recherches dans les sciences du numérique d’Allistene), EurAI (European Association for Artificial Intelligence) fellow et président du COMETS (comité d’éthique du CNRS).Jean-Gabriel Ganascia a dernièrement écrit le livre “Le mythe de la singularité” [édition Seuil EAN:978-2021310016]
Intégrer FranceConnect dans un service grand public : de la théorie à la pratique
No full textFranceConnect is the user identification and authentication system proposed by the French government. The capabilities that FranceConnect promises to deliver are threefold.For service providers, it provides a framework that allows new services to be created without the need to manage user identification, and that can be used to exchange data between partners to provide enhanced and reliable user data. For users, it provides the ability to access all compatible services without having multiple accounts to remember, avoids the need to provide the same supporting documents repeatedly, and provides oversight of the data exchanged relating to them. Finally, from a technical perspective, FranceConnect, based on the OpenIdConnect/OAuth standards, guarantees integration within a few days.The French Ministry of National Education provides a set of online services aimed especially at parents to make its related administration simpler, more efficient and more available. In this context, FranceConnect is significant in the drive for simplification.This is why the Ministry of National Education has been involved in this project since interdepartmental work first began. Integrating FranceConnect as a means of identification and using it with a data provider have been implemented for a service aimed at parents. Based on this experience, we will present the difficulties encountered and the solutions chosen to match the theory to the reality of a complex information system. We will thus see the pitfalls to be avoided by service providers in relation to digital education, so that FranceConnect’s promise of simplification is kept, in all areas.FranceConnect est le système d'identification et d'authentification des usagers proposé par l'Etat. La promesse de FranceConnect est triple. Pour les fournisseurs de service, il permet de bénéficier d'un cadre permettant de créer de nouveaux services sans avoir à gérer l'identification des utilisateurs, et pouvoir échanger des données entre partenaires afin de disposer de données utilisateurs enrichies et fiables. Pour l'usager, il s'agit d'accéder à tous les services compatibles sans avoir de multiples comptes à mémoriser, d'éviter la fourniture répétée des mêmes justificatifs et d'avoir un contrôle sur les données échangées le concernant. Enfin, d'un point de vue technique, FranceConnect, s'appuyant sur les standards OpenIdConnect/OAuth, promet une intégration en quelques jours.L'Éducation Nationale propose un ensemble de services en ligne à destination en particulier des parents pour rendre son administration plus simple, plus efficace et plus proche. Dans ce cadre, FranceConnect s'inscrit naturellement comme un axe de simplification important.C'est pourquoi l'Éducation Nationale participe à ce projet depuis les premiers travaux interministériels. L'intégration de FranceConnect comme moyen d'identification, puis son utilisation avec un fournisseur de données ont été implémentées pour un service destiné aux parents. A partir de ces expériences, nous présenterons les difficultés rencontrées et les solutions retenues pour faire correspondre la théorie avec la réalité d'un système d'information complexe.Nous verrons ainsi les pièges à éviter par un fournisseur de service dans le contexte du numérique éducatif pour que la promesse de simplification de FranceConnect soit effectivement tenue dans toutes ses dimensions
Infrastructure définie par le logiciel
No full textAutomation has become a priority in the activity of system and network administrators.Combined with the requirements to quickly promote code to production as well as daily changes, an end-to-end production chain is a necessity for many of us. This should help us to build applications developed in our laboratories and carry out the necessary work up to promoting to production.Many SDI (Software-Defined Infrastructure) solutions are appearing to address these needs.Unfortunately, many of these solutions are aimed at the large data centre market and rely heavily on hardware and software homogenisation, something that rarely exists in our laboratories. Another obstacle to adopting these solutions is that it is often necessary to dedicate human resources to administering these tools.However, in our institutions, we need to deploy quality services that perform well, often within short timeframes to satisfy the needs of our communities. Fortunately, we can find various building blocks in the free software ecosystem that enable us to build this production chain.The aim of this presentation is to show how, in a laboratory implementing a self-hosted infrastructure, tools have been used to meet the needs of users. To this end, we will present the tools that make up the entire production chain: * storage, review and distribution of the various types of code (Git, GitLab) * building the applications, containers and other software components (Jenkins) * promotion to production (Docker) * monitoring (Prometheus, Shinken) * orchestration, configuration management and interface (SaltStack, Rancher).L’automatisation est devenue une priorité dans l'activité des administrateurs systèmes et réseaux. Combinée aux besoins de mises en production rapides et aux évolutions journalières, une chaîne de production de bout en bout est une nécessité pour beaucoup d'entre nous. Celle-ci doit nous aider à construire les applications développées dans nos laboratoires et réaliser le travail nécessaire jusqu'à la mise en production.De nombreuses solutions "SDI" (Software-Defined Infrastructure) apparaissent pour traiter ces besoins. Malheureusement, beaucoup de ces solutions s'orientent vers le marché des gros centres de données en misant sur une très forte homogénéisation matériels et logiciels, ce qui est rarement le cas dans nos laboratoires. Un autre frein à l'adoption de ces solutions est qu'il est souvent nécessaire de dédier des ressources humaines à l'administration de ces outils.Pourtant, dans nos institutions, nous avons besoin de déployer des services de qualités avec des performances importantes et souvent dans des délais courts afin de satisfaire nos communautés. Heureusement, nous pouvons trouver différentes briques dans l'écosystème du logiciel libre qui nous permettent de construire cette chaine de production.L’objectif de cette présentation est de montrer comment, dans un laboratoire mettant en place une infrastructure auto-hébergée, des outils ont été utilisés afin de répondre aux besoins des utilisateurs. Pour cela, nous présenterons les outils composant l'ensemble de la chaine : * stockage, relecture et diffusion des différents codes (Git, GitLab) * construction des applications, conteneurs et autres parties logiciels (Jenkins) * mise en production (Docker) * supervision (Prometheus, Shinken) * orchestration, gestion de configuration et interface (SaltStack, Rancher
Flowspec contre les attaques DDoS : l'expérience danoise
No full textWithin DeIC (the Danish e-Infrastructure Cooperation, providing IT services to research and education in Denmark), we have developed a protection service against DDoS attacks that is based on the distribution of firewall rules to edge routers by using BGP FlowSpec.Compared with alternative solutions, this method is very inexpensive because it is based on only open source components.In this phase of the project, attacks are detected using FastNetMon. However, thanks to open interfaces, other IDS (intrusion detection) tools can be used.We will present our feedback and experience on this service, which is currently being deployed within DeIC.Au sein de DeiC, le réseau de recherche au Danemark, nous avons développé un service de protection contre les attaques DDoS qui est basé sur la distribution des règles firewall vers les routeurs de bordure par le biais de BGP FlowSpec.Par rapport aux solutions alternatives, cette méthode a un coût très réduit puisqu'elle est basée sur des composants open source uniquement.Dans cette phase du projet la détection des attaques est faite au moyen de FastNetMon, mais grâce aux interfaces ouvertes, d'autres outils IDS peuvent être utilisés.Nous présenterons un retour d'expérience pour ce service qui est actuellement en cours de déploiement au sein de DeIC
Les technos big data à la rescousse du SI : Mythe, Mode ou Réalité ?
No full textOur institutions’ information systems are often built from juxtaposed business building blocks, relatively isolated from each other. Business Intelligence tools (AMUE or others) allow us to aggregate certain pieces of data from these building blocks related to the application domain that they address, without always meeting all user expectations.Consequently, this gives rise to locally-created sets of information, often in the for of Excel files or similar. Despite establishing IT departments in our institutions, application silos still exist and a holistic view remains limited.Thanks to our participation is the medical research data warehouse project built from data from the information system of a university teaching hospital (more than 10,000 tables), UMS GRICAD gained experience in the tools used in the world of Big Data.By avoiding traditional relational approaches in favour of emerging but mature technologies, produced mainly by “GAFA” (Google, Apple, Facebook and Amazon), the prospects of a 360-degree view of a domain become realistic at reasonable cost.The process consists of collecting the selected data in a “data lake”, according to a scalable target model that we recommend in graph format. The lake is populated using ETL (extract, transform and load) tools such as Nifi and sqoop. High-level tools are then used to extract information, which can be viewed using tools like Kibana.We will present the architecture deployed, the methodology followed, the inputs and the difficulties encountered during this data warehouse implementation for the teaching hospital. Looking forward, we will attempt to extrapolate this work to its potential use as part of the information system of a higher education and research institution.Les SI de nos établissements sont souvent construits à partir de briques métier juxtaposées, relativement isolées entre elles. Les outils de « Business Intelligence » permettent d’agréger certaines données de ces briques (AMUE ou autres) en lien avec le domaine applicatif qu’ils adressent, sans répondre toujours à toutes les attentes des utilisateurs. Naissent alors des créations d’informations locales sous forme de fichiers Excel ou équivalent. Malgré la mise en place de DSI au sein de nos établissements, les silos applicatifs demeurent et une vision globale reste limitée.Fondée sur la participation au projet d’entrepôt de données pour la recherche médicale construit à partir de données du SI d’un CHU (plus de 10.000 tables), l’UMS GRICAD a acquis une expérience en matière d’outils utilisés dans le monde du Big Data.En s'affranchissant des approches relationnelles classiques au profit de technologies émergentes mais matures, issues principalement des « GAFA », des perspectives de « vision 360° » d’un domaine deviennent réalistes à des coûts raisonnables.Le processus consiste à rassembler dans un « lac de données » les informations choisies, selon un modèle cible évolutif que nous préconisons sous forme de graphe. L'usage d'outils ETL (Nifi, sqoop...) permet d'alimenter le lac. Des outils de haut niveau permettent ensuite l'extraction des informations, visualisables avec des outils type Kibana.Cette mise en œuvre d’entrepôt de données pour le CHU permet de présenter l’architecture déployée, la méthodologie suivie, les apports, les difficultés rencontrées. Nous essayerons à des fins prospectives d'extrapoler ce travail à son application potentielle au SI d’un établissement d’enseignement supérieur et recherche
Learning Analytics : le Big Data au service de l'apprentissage
No full textLearning Analytics is an emerging trend in France, particularly in higher education.The growth of Big Data technologies and the widespread use of digital tools by students (and therefore the trails they leave behind) allows us to build up substantial data corpora on the behaviour of those students. We can now measure, collect, analyse and process this data in order to better understand learners and optimise learning.After defining more precisely what Learning Analytics is, I will present examples of relevant implementations around the world. I will then describe Apereo’s open technology platform - the Learning Analytics Initiative. Finally, I will detail the different stages of the implementation of this project in the University of Lorraine, highlighting the difficulties encountered and the most sensitive issues (information technology and freedoms, for example).This presentation will allow the audience to gain a clear understanding of the issues related to Learning Analytics in education and will provide them with sufficient knowledge to begin the implementation of this type of application in their institution.L'analyse de l'apprentissage (Learning Analytics) est une tendance émergente en France, notamment dans l'enseignement supérieur. L'essor des technologies Big Data et la généralisation de l'usage des outils numériques (et donc des traces laissées) par les étudiants nous permettent de constituer des corpus de données importants sur le comportement de ces derniers. Nous pouvons désormais mesurer, collecter, analyser et traiter ces données dans le but de mieux comprendre les apprenants et d'optimiser l'apprentissage. Après avoir défini plus précisément ce que sont les Learning Analytics, je présenterai des exemples d'implémentations pertinentes à travers le monde. Je décrirai ensuite la plateforme technique ouverte d'Apereo (Learning Analytics Initiative). Enfin, je détaillerai les différentes étapes de la mise en place de ce projet au sein de l'université de Lorraine en insistant sur les difficultés rencontrées et les points les plus délicats (informatique et libertés par exemple).Cette présentation permettra au public de bien comprendre les enjeux des Learning Analytics pour l'enseignement et leur apportera les connaissances suffisantes pour commencer la mise en place de ce genre d'application dans leur établissement
De 0 à 20 : petite histoire d'un logiciel libre
No full textCreated for and by the French higher education and research community, Sympa service several millions of users worldwide every day. Over 20 years, it has established itself a benchmark and now has a team of developers that is growing younger and guiding it towards new uses. A great success for a project that will never cost us more than three people per year.Why did Sympa succeed where other free projects have failed? Understanding and accepting the motivations for and the economics of free software can improve the quality and longevity of our applications. The values of innovation and sharing espoused by the free software and higher education and research communities are not only idealistic demonstrations of altruism but also an extremely effective strategy for production services of high technical and functional value.Sympa's 20-year history is predominantly, from our point of view, a 20-year history of free developments in our community seen through a magnifying glass. In tracing the story of Sympa, we try to shed light on the context in which these developments may have arisen and how they have continued through the profound changes experienced by our community over this period.How do these parameters translate into today's conditions? What are the barriers and opportunities for people who want to get involved in a development project? How, through this investment, do we make the tools we use in our institutions more effective and freer?These are the questions that this article seeks to answer.Né pour et par la communauté ESR française, Sympa sert quotidiennement plusieurs millions d'utilisateurs dans le monde entier. Il s'est imposé comme une référence pendant 20 ans et dispose aujourd'hui d'une équipe de développeurs qui se rajeunit et l'accompagne vers de nouveaux usages. Belle réussite pour un projet qui ne nous aura jamais coûté plus de 3 personnes par an. Pourquoi Sympa a réussi là où d'autres projets libres ont échoué ? Comprendre et accepter les motivations et l'économie du logiciel libre permet d'améliorer la qualité et la longévité de nos applications. Les valeurs d'innovation et de partage auxquelles adhèrent les communautés du libre et de l'ESR ne sont pas seulement des démonstrations idéalistes d'altruisme mais une stratégie extrêmement efficace de production de forte valeur technique et fonctionnelle. 20 ans d'histoire de Sympa, c'est avant tout, de notre point de vue, 20 ans d'histoire des développements libres dans notre communauté vus à la loupe. En retraçant l'histoire de Sympa, nous cherchons à mettre en lumière dans quel contexte ces développements ont pu apparaître ; et comment ils ont perduré à travers les mutations profondes vécues par notre communauté sur cette période. Comment ces paramètres se transcrivent-ils dans les conditions d'aujourd'hui ? Quels sont les obstacles et les opportunités offertes aux personnes désireuses de s'investir dans un projet de développement ? Comment, à travers cet investissement, rendre les outils de nos établissements plus efficaces et… plus libres ? Voici les questions auxquelles cet article cherche à répondre