10 Repos
An invoker that triggers functions through HTTP requests or publish-subscribe messaging for event-driven workloads.
Distinct from Event-Driven Triggers: Distinct from Event-Driven Triggers: focuses on the invoker component that triggers serverless functions specifically, not general workflow initiation.
Explore 10 awesome GitHub repositories matching devops & infrastructure · Serverless Function Invokers. Refine with filters or upvote what's useful.
Kubeless is a Kubernetes-native serverless framework that deploys and runs stateless functions as custom resources managed by an in-cluster controller. It functions as a Function-as-a-Service platform, launching function runtime pods on demand and scaling them to zero when idle to optimise resource usage. Functions are invoked automatically through HTTP requests or a publish-subscribe messaging bus, enabling event-driven execution for workloads and microservices. The platform supports running functions written in Golang, Python, Node.js, Ruby, PHP, .NET, and Ballerina, with the ability to add
An invoker that triggers functions through HTTP requests or publish-subscribe messaging for event-driven workloads.
Kubernetes-based, scale-to-zero, request-driven compute
Invokes a serverless function automatically when a matching CloudEvent arrives through the eventing mesh.
Inngest is a durable execution framework and event-driven automation engine designed to orchestrate background workflows. It enables developers to build resilient, stateful processes by memoizing function steps, ensuring that long-running tasks can automatically resume from the last successful operation after failures, timeouts, or infrastructure restarts. The platform distinguishes itself through its event-driven architecture, which uses a schema-validated bus to trigger functions and coordinate complex, multi-step logic. It employs an onion-model middleware approach for cross-cutting concer
Provides mechanisms to trigger and await results from asynchronous workflow functions to compose complex, multi-step processes.
ZenML is an orchestration platform designed for building, deploying, and monitoring reproducible machine learning pipelines and agentic workflows. It provides a unified framework that manages the entire lifecycle of machine learning assets, from data processing and model training to the deployment of persistent inference services. By decoupling pipeline logic from underlying compute and storage, the platform enables teams to transition workflows seamlessly from local development environments to production-grade cloud infrastructure. The platform distinguishes itself through a service-oriented
Publishes versioned pipeline routes and invokes them by tag or version for automated deployment workflows.
Dies ist ein Backend-as-a-Service-SDK, das Web- und mobile Anwendungen mit einer Suite von Cloud-Diensten verbindet. Es bietet ein einheitliches Interface für das Management von Benutzeridentitäten, die Ausführung serverloser Logik und die Handhabung von Cloud-Objektspeichern. Das Toolkit zeichnet sich durch seine Echtzeit-Datensynchronisation aus, die es ermöglicht, NoSQL-Dokumentendaten über mehrere Clients hinweg konsistent zu halten, inklusive integrierter Offline-Persistenz. Es erleichtert den sicheren Benutzerzugriff über eine Vielzahl von Identitätsanbietern und verwaltet den Aufruf serverloser Funktionen, um Backend-Logik als Reaktion auf HTTPS-Anfragen oder Datenbankereignisse auszuführen. Das SDK deckt ein breites Spektrum an operativen Fähigkeiten ab, einschließlich NoSQL- und relationalem Datenbankmanagement, Crash-Monitoring und Analysen des Benutzerverhaltens. Es bietet zudem Tools für die Remote-Anwendungskonfiguration, gezielte Push-Benachrichtigungen und die Integration von Large Language Models für KI-gestützte Funktionen. Das Projekt ist in TypeScript implementiert und bietet sprachspezifische Bibliotheken, die REST- und WebSocket-APIs in hochgradige Methoden abstrahieren.
Provides a tool to trigger and execute remote serverless backend logic via HTTPS requests or event-driven triggers.
supabase-js ist eine umfassende Client-Bibliothek, die entwickelt wurde, um Frontend-Anwendungen mit einem gehosteten Backend-as-a-Service zu integrieren. Sie bietet ein einheitliches Interface für die Interaktion mit einer PostgreSQL-Datenbank, Identitätsmanagementsystemen, Cloud-Objektspeicherung und Echtzeit-Datensynchronisierung. Die Bibliothek bietet ein isomorphes Client-Design, das sowohl in Browser- als auch in Serverumgebungen funktioniert. Sie zeichnet sich durch einen Typ-sicheren Ansatz aus, nutzt TypeScript, um Datenbankschemata direkt auf Client-seitige Definitionen zu mappen, und verwendet eine PostgREST-basierte API, um JavaScript-Aufrufe in RESTful-Requests zu übersetzen. Der Client deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich Nutzerauthentifizierung via OAuth, OIDC und Passkeys sowie Sitzungsmanagement unter Verwendung signierter Token. Er verwaltet große Binärdaten über ein S3-kompatibles Speicher-Interface und ermöglicht Live-Anwendungsupdates via WebSocket-basierter Abonnements für Datenbankänderungen und Präsenzsynchronisierung. Zusätzliche Funktionalität umfasst den Aufruf von Serverless-Edge-Functions und die Durchführung von Ähnlichkeitssuchen unter Verwendung von Vektor-Embeddings.
Invokes serverless edge functions and database procedures to execute custom business logic.
This is a serverless deployment command-line interface used for packaging, deploying, and managing the lifecycle of serverless functions in a cloud environment. It acts as a cloud service orchestrator to coordinate remote service registries, environment configurations, and custom domain routing. The tool provides a remote function invoker that maps local procedure calls to cloud endpoints via HTTPS and a distributed log aggregator to monitor execution logs for remote debugging. It manages secure access through a cloud identity manager that handles authentication tokens for API requests. The
Maps local procedure calls to remote cloud endpoints via HTTPS to trigger the execution of serverless functions.
This project serves as a comprehensive technical guide and framework for building, deploying, and managing event-driven applications. It focuses on serverless architecture development, providing patterns and practices for implementing cloud-native services that execute code in response to triggers without requiring persistent server infrastructure. The repository distinguishes itself by offering a unified approach to polyglot runtime orchestration, allowing developers to manage components written in multiple programming languages within a single project. It emphasizes local cloud emulation, e
Triggers deployed functions through command-line interfaces to test logic and inspect output in real-time.
The Event Gateway is a unified routing layer designed to connect HTTP requests and cloud events to serverless functions across multiple providers and infrastructure environments. It functions as a centralized platform for managing event-driven architectures, enabling developers to register, map, and trigger remote functions in response to incoming web traffic or asynchronous system events. The platform distinguishes itself through a plugin-based middleware pipeline that allows for custom logic execution during the request lifecycle, enabling developers to intercept, validate, or transform eve
Executes registered functions by triggering them via standard HTTP requests to specific paths.
Das Functions Framework für Python ist eine Bibliothek für das Erstellen und Bereitstellen portabler Serverless-Funktionen. Es ermöglicht Entwicklern, modularen Code zu schreiben, der als Reaktion auf eingehende HTTP-Anfragen oder Cloud-Events ausgeführt wird, wodurch die Notwendigkeit entfällt, die zugrunde liegende Serverinfrastruktur oder komplexe Request-Handling-Logik zu verwalten. Das Framework zeichnet sich durch eine konsistente Laufzeitumgebung aus, die Code in portable Container-Images verpackt und so identisches Verhalten über verschiedene Cloud-native Plattformen hinweg sicherstellt. Es nutzt dekoratorbasierte Registrierung zur Definition von Funktionseinstiegspunkten und enthält einen lokalen Entwicklungsserver, der Produktionsumgebungen emuliert, was das Testen und Debuggen auf einer lokalen Maschine vor der Bereitstellung ermöglicht. Das Framework übernimmt die Übersetzung eingehender Web-Anfragen und Cloud-Events in strukturierte Objekte und hält sich dabei an standardisierte Event-Schema-Definitionen und Gateway-Schnittstellenprotokolle. Es integriert zudem eine zentralisierte Fehlerabfangung, um Exceptions zu verwalten und benutzerdefinierte Antworten während der Funktionsausführung zu ermöglichen.
Provides a library for writing portable Python functions that execute in response to HTTP requests or cloud events.