Awesome GitHub RepositoriesCloud Infrastructure Cost Optimization

Azure Docs is the official technical documentation repository for Microsoft Azure, the cloud computing platform. It provides comprehensive guidance on the full spectrum of Azure services, covering everything from core infrastructure components like virtual machines, Kubernetes clusters, and serverless computing to platform services for AI, machine learning, data analytics, and storage. The documentation details how to provision, manage, and govern cloud resources at scale, including policy enforcement, identity management, and cost optimization. The documentation distinguishes Azure through i

AutoMQ is a cloud-native streaming platform and Kafka-compatible message broker. It implements the Kafka protocol to provide integration with existing clients and ecosystems while functioning as a message queue that persists data directly to cloud object storage. The system decouples compute from storage, allowing processing power and storage capacity to scale independently. It utilizes a shared-log architecture and object-storage-based persistence to remove dependencies on local disks, which reduces operational costs and eliminates manual disk management. The platform includes mechanisms fo

Boto3 is the AWS SDK for Python, providing a programmatic interface for managing and automating AWS cloud infrastructure and services. It serves as a cloud management API client and resource manager for provisioning, configuring, and scaling virtual servers, databases, and storage. The library enables the implementation of infrastructure-as-code through declarative templates and scripts, allowing for the deployment of identical resource stacks across multiple accounts and geographic regions. It also provides a framework for coordinating distributed workflows, serverless functions, and contain

The Byte Book is an open-source book that covers cloud-native infrastructure, focusing on kernel networking, Kubernetes, service meshes, and containers. It serves as a technical reference for designing stable and cost-effective infrastructure, combining DevOps workflows and site reliability engineering principles. The book provides a deep dive into Kubernetes networking, including CNI, service mesh integration, and container network interfaces for production clusters. It also covers container runtime operations, service mesh architecture for observability and traffic management, and Linux ker

Cortex is a Kubernetes-based machine learning infrastructure platform designed for deploying, scaling, and managing models and workloads. It functions as a serverless inference engine and GPU cluster orchestrator, providing the tools necessary to execute real-time, asynchronous, and batch model predictions. The platform utilizes declarative infrastructure-as-code for provisioning model clusters and environments. It optimizes operational costs by elastically scaling CPU and GPU resources through the use of spot instances. The system covers a broad set of operational capabilities, including wo

karpenter-provider-aws is a Kubernetes node autoscaler and infrastructure provider for AWS. It serves as a node lifecycle manager and cluster cost optimizer that automatically provisions and removes compute instances based on the resource requirements of pending pods. The project distinguishes itself through advanced AWS spot instance orchestration and price-capacity optimized selection to reduce cloud spend. It minimizes costs by consolidating underutilized nodes and prioritizing spot or reserved instances over on-demand capacity, while proactively migrating workloads before cloud provider i

Coroot is an observability platform and Kubernetes performance monitor that utilizes eBPF to automatically collect metrics, logs, and traces without requiring manual code instrumentation. It functions as an OpenTelemetry trace analyzer and an LLM observability gateway, exposing system health data to large language models through the Model Context Protocol. The platform differentiates itself by combining automated root cause analysis and AI-driven diagnostics to investigate performance regressions. It also includes a cloud cost monitoring tool that attributes infrastructure spending to specifi

Agones is a Kubernetes game server orchestrator designed for hosting, scaling, and managing dedicated multiplayer game servers. It extends the Kubernetes control plane using custom resource definitions to define game server and fleet objects, utilizing a dedicated fleet manager to maintain pools of warm server instances. The system provides a game server SDK and language-specific client libraries that allow server processes to signal readiness, health, and shutdown states directly to the controller. It distinguishes itself through specialized scaling logic, including the use of WebAssembly mo

ClearML is a comprehensive MLOps platform designed to manage the end-to-end machine learning lifecycle, from initial experimentation to production deployment. It provides a suite of integrated tools including a pipeline orchestrator for automating workflows, an experiment tracking tool for logging hyperparameters and metrics, and a metadata-driven data versioning system for managing large-scale datasets and model artifacts. The platform is distinguished by its advanced compute management and serving capabilities. It features a GPU compute manager that supports fractional resource slicing and

CloudQuery is a cloud infrastructure ETL tool and multi-cloud data pipeline designed to collect, synchronize, and normalize resource metadata from various cloud providers and SaaS platforms. It functions as a centralized asset inventory manager and security posture manager, extracting configuration and state data into relational databases, data lakes, or data warehouses. The system distinguishes itself by transforming complex, nested cloud API responses into flat relational tables, enabling the use of standard SQL for asset querying and analysis. It employs a modular plugin system for data ex

Osmedeus is a security workflow orchestration engine that coordinates AI agents, shell commands, and scanning tools through declarative YAML pipelines. It functions as a distributed security scanner, a declarative workflow automator, and an AI agent framework for security, enabling automated multi-step security analysis with conditional branching, parallel execution, and distributed workers. The engine distinguishes itself through a hybrid runner model that executes workflow steps on the local host, inside Docker containers, or over SSH to remote machines, selected per step or module. It supp

هذا المشروع عبارة عن أداة تحسين أداء ومقياس موارد لـ AWS Lambda. يحلل المقايضة بين سرعة التنفيذ والتكلفة عن طريق اختبار إعدادات ذاكرة مختلفة لتحديد الإعدادات الأكثر فعالية من حيث التكلفة وتقليل الإنفاق التشغيلي. تستخدم الأداة منسق AWS Step Functions لأتمتة تنفيذ وجمع بيانات عمليات اختبار الوظائف المتعددة عبر مستويات طاقة مختلفة. تحاكي أحمال عمل الإنتاج عن طريق حقن بيانات ثابتة أو بعيدة مخصصة واستخدام توزيع حمولة مرجح لمحاكاة أنماط حركة المرور الواقعية. تغطي المجموعة عدة مجالات قدرة، بما في ذلك أخذ عينات الذاكرة التكرارية ونمذجة التكلفة القائمة على المقاييس لتصور مقايضات الأداء. توفر تنظيفاً آلياً للموارد لإصدارات الوظائف المؤقتة والأسماء المستعارة، وإعداد شبكة خاصة للموارد الداخلية المقيدة، وتحميل حمولة بعيد لتجاوز حدود حجم الاستدعاء القياسية. يتم التعامل مع النشر عبر بنيات البنية التحتية ككود (infrastructure-as-code) لضمان إعداد بيئة متسق وقابلية التكرار.

Cloud Custodian هو محرك حوكمة متعدد السحابة وأداة لإنفاذ السياسات مصممة لأتمتة الأمان والامتثال وتحسين التكلفة عبر مزودي السحابة المختلفين. يعمل كمحرك قواعد يستخدم لغة مجال تعريفية للاستعلام عن موارد السحابة وتنفيذ إجراءات تصحيحية بناءً على فلاتر محددة مسبقاً. يعمل النظام كمنسق سياسات بدون خادم، حيث ينشر وظائف خاصة بالمزود لتشغيل الإنفاذ في الوقت الفعلي استجابة لتغييرات موارد السحابة. يوفر تجريداً للموارد محايداً للمزود للحفاظ على سياسات تشغيلية متسقة عبر حسابات واشتراكات ومشاريع متعددة. تغطي قدراته تدقيق البنية التحتية السحابية، بما في ذلك تحليل الأصول داخل خطوط أنابيب التكامل المستمر وإنشاء تقارير الامتثال. تدعم الأداة أيضاً تحسين التكلفة لتحديد وإزالة الموارد غير المستخدمة وتتضمن وضع محاكاة لتحديد الموارد المتأثرة دون تطبيق تغييرات فعلية.

Cloud Custodian is an open-source rules engine that uses declarative YAML policies to query, filter, and take automated actions on cloud resources for governance and compliance. It functions as a stateless policy execution engine, where each policy evaluation runs as an independent, idempotent operation without maintaining internal state between runs. Policies are defined using a YAML-based domain-specific language that structures rules as a query-filter-action pipeline. The engine supports dry-run validation, allowing users to simulate policy actions against live resources without applying c

GreptimeDB is a distributed, open-source time-series database built for unified observability. It stores and queries metrics, logs, and traces together in a single columnar engine, supporting both SQL and PromQL for analysis. The database is designed as a Kubernetes-native operator with a decoupled compute and storage architecture, enabling horizontal scaling and multi-region deployment. What distinguishes GreptimeDB is its role as a multi-protocol ingestion gateway, accepting data through OpenTelemetry, Prometheus Remote Write, InfluxDB, Loki, Elasticsearch, Kafka, and MQTT protocols without

Rivet هي بنية تحتية موزعة لإدارة دورة حياة وعنونة واستمرارية الممثلين (actors) ومحركات التنفيذ الدائمة. توفر بيئة معزولة للعمليات الموزعة تنفذ منطق التطبيق داخل عزل خفيف الوزن، مما يضمن عزل الموارد وبدء التشغيل السريع. تم تصميم النظام لتنسيق العمليات متعددة الخطوات باستخدام طوابير ومؤقتات دائمة لضمان إكمال المهام بشكل موثوق عبر البيئات الموزعة. تمكن المنصة بشكل خاص من تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي الحالة (stateful) الذين يحتفظون بذاكرة وحالة دائمة عبر التفاعلات طويلة الأمد وسير العمل المعقد. تتميز بإطار عمل لمزامنة الحالة عبر WebSocket يربط مكونات واجهة المستخدم الأمامية بالعمليات البعيدة ذات الحالة عبر اتصال ثنائي الاتجاه في الوقت الفعلي. يغطي النظام مجموعة واسعة من القدرات بما في ذلك عنونة الممثلين الهرمية، ووقت تشغيل "الإسبات عند الخمول" لتحسين الموارد، وطبقة استمرارية قابلة للتوصيل لخلفيات التخزين المعيارية. كما يتضمن أدوات لتصحيح أخطاء الجلسة النشطة، ومراقبة حالة التنفيذ في الوقت الفعلي، وخيارات نشر آلية للبنية التحتية الطرفية أو السحابية أو الخاصة. تم تنفيذ المشروع بلغة Rust ويدعم تطوير الممثلين بلغات متعددة.

Koloda هي مكتبة تفاعل إيماءات iOS ومكون عرض SwiftUI يُستخدم لإنشاء واجهات بطاقات قابلة للسحب. يوفر مكون عرض قائماً على المكدس يدير طرق العرض المتداخلة، مما يضمن بقاء العنصر العلوي فقط تفاعلياً بشكل نشط. تسمح المكتبة بتخصيص مظهر البطاقة، بما في ذلك تكوين التراكبات والرسوم المتحركة التي تملي كيفية تحرك البطاقات الخلفية أثناء السحب. تدير سلوك السحب واتجاهات السحب، مما يؤدي إلى تشغيل منطق محدد عند سحب البطاقات، أو النقر عليها، أو استنفادها بالكامل. يغطي المكون تنفيذ تحويلات العرض القائمة على الإيماءات وعرض مكدسات البطاقات التي يتخلص منها المستخدمون من خلال نمط تفاعل اختيار شائع.

Side-Menu.Android هو مكون واجهة مستخدم قابل لإعادة الاستخدام لتطبيقات Android يوفر درج تنقل منزلق. تم تصميمه لمساعدة المطورين على تنظيم أقسام التطبيق وخيارات المستخدم في لوحة مخفية منظمة تحافظ على واجهة نظيفة لمنطقة المحتوى الأساسية. يتميز المكون بعرضه المرئي، الذي يتبع إرشادات Material Design لضمان تجربة مستخدم متسقة وبديهية. يتميز بتسلسل هرمي للقائمة يعتمد على البيانات يسمح بالتجميع المنطقي لعناصر التنقل، ويدمج رسوماً متحركة دائرية انسيابية لتوفير انتقالات مرئية مصقولة عند فتح القائمة أو إغلاقها. من خلال تغليف منطق التخطيط والتفاعل المعقد في فئة واحدة معيارية، تبسط المكتبة تنفيذ التنقل عبر شاشات متعددة. تدعم الانتقالات المعتمدة على الأحداث، مما يسمح للمطورين بفصل تفاعلات القائمة عن تحديثات المحتوى للحفاظ على بنية تطبيق نظيفة وسريعة الاستجابة.

Mimir هي قاعدة بيانات للسلاسل الزمنية متعددة المستأجرين ومتجر مقاييس موزع مصمم للقياس عن بُعد القابل للتوسع. تعمل كخلفية متوافقة مع Prometheus، وتوفر تخزيناً طويل الأجل ومحرك استعلام قابل للتوسع لأحجام هائلة من بيانات السلاسل الزمنية. تم بناء النظام للمراقبة متعددة المستأجرين، حيث يعزل بيانات القياس عن بُعد وحدود الموارد للفرق أو المؤسسات المستقلة داخل مجموعة واحدة. ويضمن التوافر العالي والمتانة من خلال تقسيم البيانات ونسخها عبر مجموعة موزعة، مع استخدام تخزين الكائنات للاستمرارية للقضاء على تبعيات قواعد البيانات الخارجية. يغطي المشروع إمكانيات واسعة النطاق بما في ذلك تجميع المقاييس العالمية للتحليل عبر المناطق وتنفيذ الاستعلام الموزع باستخدام التوازي والتخزين المؤقت. كما يدمج أدوات المراقبة مثل التنبيه الموحد، والمراقبة الاصطناعية، وسير عمل حل الحوادث المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتسريع استكشاف الأخطاء وإصلاحها. تشمل عناصر التحكم الإدارية حصص موارد المستأجر، وتجاوزات الموارد لكل مستخدم، وتقسيم العمل لضمان عزل عبء العمل.

KRR is an open-source tool for analyzing Kubernetes resource requests and recommendations. It evaluates how pods are currently configured and provides suggestions for optimizing CPU and memory allocations based on actual usage patterns. The project focuses on helping teams right-size their Kubernetes workloads by identifying over-provisioned and under-provisioned resources. It scans clusters and generates reports that highlight where adjustments can reduce costs or improve performance without compromising reliability. KRR is distributed as a Python command-line tool that can be run directly