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* [Presentation Video CanalU]()
## GT
* [R, outils et usines logicielles]()
* [R, outils et usines logicielles](http://devlog.cnrs.fr/jdev2020/t4.gt02)
* [Support](T4GT02.pdf)
* [CR discussion](T4GT02_Note.md)
## []R, outils et usines logicielles[] - **Jean-François Rey** (INRAE)
JDEV2020 - le 09/07/2020 de 9h30 environ à 10h45.
Chat : [https://jdev-chat.insa-rennes.fr/channel/t4-usine\_logicielle\_et\_science\_reproductible](https://jdev-chat.insa-rennes.fr/channel/t4-usine\_logicielle\_et\_science\_reproductible)
### []Exemples Package R (code compilé) + App Shiny[] :
* Dépôt GitLab : [https://gitlab.paca.inrae.fr/CSIRO-INRA/landsepi](https://gitlab.paca.inrae.fr/CSIRO-INRA/landsepi)
* App Shiny : [https://shiny.biosp.inrae.fr/app\_direct/landsepi/](https://shiny.biosp.inrae.fr/app\_direct/landsepi/)
* Cookbooks : [https://gitlab.paca.inrae.fr/r-ecosystem](https://gitlab.paca.inrae.fr/r-ecosystem)
### []Idées de discussions : (en vrac)[]
* Communauté R :
* R Foundation,
* RStudio,
* ThinkR
* Blog
* Communauté FR
* Packages R :
* devtools,
* Renv,
* Roxygen2,
* ...
* R Shiny :
* Golem,
* shinyapps.io,
* shinyproxy,
* ...
* Dépôts :
* GitHub,
* GitLab,
* ...
* CI/CD :
* Travis,
* Jenkins,
* R-hub,
* GitLab CI/CD,
* CRAN-like,
* ...
* Reproductibilité :
* Docker,
* MRAN,
* Notebook
*
### []Questions : (Posez vos Questions ici)[]
* Pourquoi GitLab ? (autohébergé, dépôt privé, secu, pas de solutions dispo en 2014)
* Quels investissement au départ ? Pas Pire. Courbe rapide
* Demo sur le pipeline App Shiny
* Comment construit-on des tests pour une application shiny ?
* Réponse de JFR: Il existe des possibilités de fichiers XML utilisables pour mimer les comportement des utilisateurs (Serenity sous java)
* Il existe un package: "shinytest" qui permet de faire des tests d'intégration (utilise PhantomJS)
* Est-ce que l'INRAE fournit l'infrastructure pour faire tourner les images docker ? Kubernetes ? Openstack ?
* Est-ce que les chercheurs de l'INRAE utilisent beaucoup Rcpp et est-ce facile pour eux ? Oui et Oui (modulo notre aide pour le C++)
* Est-ce que l'utilisation de Python monte un peu ou R reste vraiment la première option ? Cela dépend des utilisations faites, les deux se valent
* Utilisez-vous des GPU avec R chez vous ? Nop
* Proposez-vous des solutions pour faire du big data comme des systèmes de fichiers distribués (HDFS) ou des cluster Spark mutualisés ? Non plus mais à étudier pour l'équipe OPE (PESV) de l'unité BioSP
* quid de l'utilisation de Golem [https://github.com/ThinkR-open/golem](https://github.com/ThinkR-open/golem) ? Super outils si on ne veut pas se prendre la tête. JF Rey préfére ne pas l'utiliser et bidouiller soi-même.
*
### REX : (Envie de partager une expérience)
* Github + travis, A tester GitHub Action (possibilité de partager des environnements), Travis peut être long
* R-Hub (à ses débuts ~1 ans 1/2 mais prometteur pour faire des tests sur les packages R),
* Singularity,
* Solutions RStudio
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