10 Repos
Controllers that manage container lifecycles and cluster state synchronization on remote edge hosts.
Distinct from Node Orchestrators: Specifically orchestrates containerized pods and Kubernetes state, not distributed ledgers.
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KubeEdge is a distributed edge computing framework that extends Kubernetes to manage containerized workloads and hardware devices at the edge. It functions as a Kubernetes edge orchestration system, allowing the deployment and management of applications across distributed edge nodes using native Kubernetes APIs and workflows. The project distinguishes itself through a specialized focus on IoT integration and node autonomy. It employs digital-twin state modeling to represent physical hardware devices as virtual objects, utilizing an MQTT-based messaging bus for communication with heterogeneous
Functions as a distributed orchestration system that synchronizes cluster state and manages pods on remote edge hosts.
SpringBlade is a development framework and platform designed for building multi-tenant SaaS applications. It provides a comprehensive scaffold for both Spring Cloud microservices and monolithic Spring Boot architectures, enabling the rapid construction of enterprise-grade software. The platform distinguishes itself through integrated LLM orchestration and industrial IoT management. It features an LLM orchestration platform that combines large language models with knowledge bases and visual AI agent workflows, alongside an IoT hub for device connectivity, state synchronization, and edge flow o
Processes IoT data at the network edge using a visual node-based map of rules and tool calls.
Simple flow library 🖥️🖱️
Building and editing visual data flows by dragging and connecting nodes on a canvas.
Unit ist ein visuelles Programmiersystem und eine graphbasierte integrierte Entwicklungsumgebung, die dazu verwendet wird, funktionale Software durch das Verbinden von Zustandsautomaten und primitiven Operationen zu erstellen. Es dient als knotenbasierter Logik-Editor und Zustandsautomaten-Orchestrator, der visuelle Programmspezifikationen in eigenständige JavaScript-Dateien für das Deployment als statische Websites umwandelt. Das System zeichnet sich durch einen visuellen Compiler aus, der Programm-Bundles in aktive Websites rendern und bidirektionale Graph-Inspektionen durchführen kann, wodurch eine live gerenderte Anwendung für Debugging-Zwecke in ihren ursprünglichen visuellen Graphen zurückverwandelt werden kann. Es verwendet einen räumlichen Arbeitsbereich, in dem Low-Level-System-APIs in wiederverwendbare Zustandsautomaten gekapselt werden, um eine konsistente Bibliothek funktionaler Einheiten zu schaffen. Die Plattform deckt ein breites Spektrum an Fähigkeiten ab, einschließlich graphbasierter Logikkomposition mit pin-basiertem Datenrouting, rekursiver Subgraph-Verschachtelung und manueller JSON-Datenerstellung. Sie bietet zudem Tools für Projekt-Serialisierung, Hierarchie-Navigation zwischen Eltern- und Kindknoten sowie eine finale Rendering-Vorschau, um die Ausgabe eines Graphen zu betrachten.
Maps how data moves between inputs and outputs using a piping system of compatible functional pins.
Effector is a reactive state management library designed for building complex, event-driven applications. It functions as a data flow engine that models application logic as a directed acyclic graph, ensuring that state updates propagate automatically through interconnected nodes. By utilizing atomic state updates and declarative unit composition, the library maintains data consistency and provides a predictable execution model for managing application state. The project distinguishes itself through its framework-agnostic architecture, which decouples business logic from user interface implem
Automates data propagation and state synchronization across application modules using a declarative reactive graph.
Butterfly ist eine interaktive Bibliothek für Graph-Visualisierung und eine SVG-basierte Diagramm-Engine, die zum Aufbau von Node-basierten Workflow-Designern und visuellen Flow-Editoren verwendet wird. Sie bietet ein Framework zum Rendern miteinander verbundener Knoten, Kanten und Gruppen, um technische Architekturen, Geschäftsprozesse und datengesteuerte Workflows zu modellieren. Das Projekt zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, benutzerdefinierte UI-Komponenten als Graph-Knoten zu integrieren, sowie durch spezialisierte Unterstützung für die Visualisierung von Datenherkunft (Data Lineage). Es ermöglicht die Abbildung von Beziehungen zwischen Datenfeldern, Tabellen und Geschäftsentitäten, um die Provenienz nachzuverfolgen und den Workflow-Status zu überwachen. Das System deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, darunter automatisierte Knoten-Layout-Algorithmen, hierarchische Gruppennestung und Validierung der Verbindungslogik. Es enthält Navigationsdienstprogramme wie eine Minimap, Zoom- und Pan-Steuerungen sowie Marquee-Auswahl, neben Tools für die Traversierung der Graphentopologie und den Bildexport in Vektor- und Rasterformaten. Die Bibliothek ist in JavaScript implementiert.
Provides a framework for building interactive canvases where users arrange nodes and connect edges to define data-driven workflows.
Ryven is a flow-based programming framework and visual scripting editor for Python. It provides a node-based graphical interface for designing and executing logic by connecting discrete functional nodes to build executable data pipelines. The system functions as an extensible visual logic tool, allowing for the development of custom Python nodes and the integration of interactive GUI widgets to expand scripting capabilities. It includes a node graph engine that supports both visual editing and headless execution, enabling scripts to run without a graphical user interface. The platform covers
Provides a flow-based programming framework for defining executable Python logic by connecting functional nodes.
This project is a comprehensive collection of technical manuals, tutorials, and guides for implementing machine learning models and numerical computations using the TensorFlow framework. It serves as an educational resource and technical library designed to help developers build and maintain models across diverse hardware environments. The repository includes a multilingual technical guide and a collaborative translation project focused on standardizing industry terminology. These efforts ensure that complex machine learning concepts and technical documentation are accessible and accurately i
Utilizes engines that process mathematical operations through directed node edges to compute complex states.
Animation Nodes ist ein visuelles Skripting-System für Blender, das die Erstellung prozeduraler Animationen und Motion Graphics ermöglicht. Es bietet eine knotenbasierte Schnittstelle, die es Benutzern erlaubt, komplexe Animationssequenzen und dynamische Szenentransformationen durch das Verbinden funktionaler Knoten zu konstruieren, anstatt sich auf traditionelles Keyframing zu verlassen. Das System integriert sich direkt in die Host-Software, um Szenenobjekte und Eigenschaften über einen Datenfluss-Graphen zu manipulieren. Es verwaltet die Ausführung dieser Operationen durch das Verfolgen von Abhängigkeiten und die Verteilung unabhängiger Zweige auf mehrere Prozessorkerne, um die Leistung während der Wiedergabe aufrechtzuerhalten. Ein typsicheres Socket-System erzwingt die Datenkompatibilität zwischen Knoten, während die Schnittstelle den Graphenstatus in Echtzeit rendert, um die zugrunde liegenden Daten widerzuspiegeln. Dieses Toolset unterstützt die Entwicklung benutzerdefinierter Automatisierungslogik und datengesteuerter Animationssequenzen innerhalb einer 3D-Umgebung. Es wurde entwickelt, um die Generierung repetitiver oder komplexer visueller Effekte zu erleichtern, indem Objekttransformationen mit mathematischen Funktionen und externen Inputs verknüpft werden.
Implements a node-based data-flow graph to compute complex animation states in real time.
This project provides a structured educational curriculum focused on the end-to-end lifecycle of deep learning. It serves as a comprehensive resource for mastering neural network architectures and machine learning strategy through a series of interactive notebooks and technical exercises. The curriculum distinguishes itself by combining foundational neural network construction with practical project management frameworks. It guides users through the design of deep learning models, the application of hyperparameter tuning and regularization for performance optimization, and the implementation
Models mathematical computations as directed graphs with nodes for operations and edges for data flow.