2 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesInfrastructure Logic Customization
Techniques for overriding generated infrastructure code and logical naming to meet specific deployment requirements.
Distinct from Infrastructure Logic Verification: Distinct from verification or decoupling; focuses on the active modification of generated IaC logic.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching devops & infrastructure · Infrastructure Logic Customization. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Infrastructure Logic Customization GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- aws-samples/aws-cdk-examples
aws-samples/aws-cdk-examples
5,605عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن مكتبة مرجعية ومجموعة من أنماط الكود النموذجية لنشر البنية التحتية السحابية باستخدام AWS CDK. يوفر مجموعة من مشاريع العينات التي توضح كيفية تعريف موارد الحوسبة والتخزين والشبكات باستخدام لغات برمجة للأغراض العامة. تتضمن المكتبة تطبيقات مرجعية لأنماط معمارية مختلفة، بما في ذلك الواجهات الخلفية بدون خادم مع GraphQL و WebSocket APIs، وتنسيق الحاويات مع موازنات التحميل والتحجيم التلقائي، واستضافة مواقع الويب الثابتة العالمية عبر شبكات توصيل المحتوى. كما توفر تصميمات لطوبولوجيا الشبكة المعزولة وأتمتة سير العمل القائم على الأحداث باستخدام آلات الحالة. تمتد القدرات المغطاة إلى إدارة قواعد البيانات العلائقية، وتكوين خوادم نقل الملفات الآمنة، وتنفيذ التفويض الدقيق. بالإضافة إلى ذلك، توضح الأمثلة تقنيات تخصيص البنية التحتية، مثل تجاوز خصائص الموارد ودمج الموارد المخصصة.
Provides examples of overriding generated infrastructure code and logical name allocations.
Pythoncdkcdk-examples - seldonio/seldon-core
SeldonIO/seldon-core
4,752عرض على GitHubSeldon Core هو خادم نماذج تعلم آلي وإطار عمل للاستدلال (Inference) يعتمد على Kubernetes. يعمل كمحرك لخدمة النماذج المتعددة ومنسق لخطوط الأنابيب، حيث يقوم بتغليف النماذج كخدمات مصغرة قابلة للتوسع يتم عرضها عبر واجهات REST وgRPC قياسية. يتميز المشروع بخطوط أنابيب استدلال قائمة على الرسوم البيانية (Graph-based) تقوم بربط النماذج ومحولات البيانات في سير عمل متسلسل. يعمل على تحسين استخدام الأجهزة من خلال الخدمة المشتركة للنماذج المتعددة واستراتيجيات تجاوز سعة الذاكرة الديناميكية، مع دعم تجارب الإنتاج من خلال توجيه حركة المرور الموزون، واختبار A/B، والنشر الظلي (Shadow deployments). يغطي إطار العمل نطاقاً واسعاً من قدرات MLOps، بما في ذلك القياس التلقائي القائم على الطلب، ومعالجة الطلبات غير المتزامنة عبر ناقلات الرسائل، والمراقبة الشاملة لانحراف البيانات، والقيم المتطرفة، وقابلية تفسير التنبؤات. كما يوفر إدارة البنية التحتية لتكوين وقت تشغيل النموذج والاتصال الآمن باستخدام تشفير TLS عبر مستويات التحكم والبيانات.
Plugs specialized functions such as drift detection and outlier analysis directly into the serving ecosystem.
Goaiopsdeploymentkubernetes
