Awesome GitHub RepositoriesInfrastructure Dependency Visualizations

Meshery is a service mesh management plane and cloud native infrastructure orchestrator. It provides a visual design-as-code environment for modeling microservices and infrastructure components through declarative blueprints, functioning as a centralized platform for designing, deploying, and managing service mesh infrastructure. The platform is distinguished by its ability to translate visual designs into active deployments and its use of gRPC-based adapters to integrate with diverse infrastructure providers. It features a multi-tenant architecture that manages shared workspaces and role-bas

Otto is a hybrid cloud orchestration platform designed to provision infrastructure and deploy application workloads across diverse cloud environments using infrastructure as code. It functions as an infrastructure as code provisioner that automates the deployment of consistent resources through policy-driven workflows. The project includes a hybrid cloud service mesh for managing service discovery and secure communication between applications, as well as an identity-based access controller for managing secrets and enforcing granular access controls. It also features an infrastructure knowledg

Scanopy is a self-hosted infrastructure inventory and network discovery tool. It identifies hosts, services, and workloads across subnets to build a live model of network infrastructure, maintaining a searchable catalog of assets. The system features an interactive network topology visualizer that generates physical, logical, and application dependency diagrams. It maps the nesting chain from physical hardware and hypervisors down to virtual machines and containers, utilizing SNMP for hardware metadata and container APIs for workload discovery. The platform supports distributed network scann

Cartography ist ein graphbasiertes Framework zur Infrastrukturvisualisierung und Sicherheitsanalyse. Es erfasst Daten von verschiedenen Cloud-, Identitäts- und Software-as-a-Service-Anbietern, um komplexe Beziehungen zwischen Ressourcen, Benutzern und Sicherheitsergebnissen in einer zentralen Graphdatenbank zu modellieren. Durch die Abbildung dieser Abhängigkeiten ermöglicht die Plattform Unternehmen, Transparenz über ihre Umgebung zu gewinnen und potenzielle Sicherheitsrisiken durch Graph-Traversal-Abfragen zu identifizieren. Die Plattform zeichnet sich durch ihre ontologiebasierte Normalisierung und plattformübergreifende Entitätskorrelation aus, die heterogene Daten aus mehreren Quellen in ein einheitliches, konsistentes Modell überführen. Sie verwendet modulare Ingestions-Pipelines und schema-basierte Filterung, um diesen Graphen zu pflegen und sicherzustellen, dass Infrastrukturdaten durch automatisiertes, zustandsbasiertes Bereinigen veralteter Knoten korrekt bleiben. Dieser Ansatz ermöglicht die Entdeckung komplexer Angriffspfade und Sicherheitsfehlkonfigurationen, die sich über disparate Cloud-, Geräte- und Identitätsmanagementsysteme erstrecken. Über die Kernmodellierung hinaus bietet das System umfangreiche Funktionen für Asset-Inventarisierung, Identitäts-Governance und Software-Supply-Chain-Analyse. Es unterstützt eine breite Palette von Integrationen, einschließlich Cloud-nativer Compute- und Netzwerkressourcen, Endpunkt-Management-Telemetrie und Metadaten des Entwicklungslebenszyklus. Benutzer können die Funktionalität der Plattform erweitern, indem sie benutzerdefinierte Sicherheitsregeln definieren, spezialisierte Datenanalyse-Jobs hinzufügen oder neue Intelligenzquellen über das modulare Framework integrieren. Das Projekt ist in Python implementiert und bietet Dokumentation für die Konfiguration von Ingestionsmodulen und die Definition benutzerdefinierter Graph-Abfragen.