2 Repos
Awesome GitHub RepositoriesSecurity Context Mapping
Tools for translating container capabilities and group settings into cluster-native security contexts.
Distinct from Container Security: Focuses on the translation/mapping of security settings during conversion, not runtime scanning or installation.
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Awesome Security Context Mapping GitHub Repositories
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- kubernetes/kompose
kubernetes/kompose
10,542Auf GitHub ansehenKompose is a suite of conversion utilities designed to translate container composition files into cloud-native cluster resource definitions. It serves as a migration tool that transforms local development specifications into production-ready manifests for Kubernetes and OpenShift. The tool functions as a translation engine that maps container specifications, network settings, and workload definitions into cluster resources. It supports target-specific manifest generation through dedicated providers, allowing for the creation of resources tailored to different environment distributions. The p
Maps container capability additions and group settings to security contexts within the generated target manifests.
Go - kubeflow/pipelines
kubeflow/pipelines
4,154Auf GitHub ansehenDieses Projekt ist eine containerisierte Machine-Learning-Workflow-Engine und ein Orchestrator, der darauf ausgelegt ist, den End-to-End-Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen auf Kubernetes-Clustern zu automatisieren. Es fungiert als MLOps-Pipeline-Compiler, der eine domänenspezifische Sprache in strukturierte Spezifikationen für eine portable und skalierbare Bereitstellung umwandelt. Die Plattform bietet eine Multi-Tenant-Umgebung mit isolierten Namespaces und Identitätsanbieter-Authentifizierung. Sie zeichnet sich durch eine Kombination aus containerbasierter Aufgabenisolierung, stark typisiertem Artefaktmanagement für die Datenübergabe und inhaltsadressierbarem Ergebnis-Caching aus, um redundante Berechnungen zu vermeiden. Das System deckt eine umfassende Workflow-Orchestrierung ab, einschließlich paralleler Aufgabenausführung, wiederkehrender Laufplanung und bedingter Verzweigungslogik. Es unterstützt zudem Experiment-Tracking, Workflow-Metrikerfassung und das Management wiederverwendbarer Pipeline-Komponenten, mit der Möglichkeit, spezifische Hardware-Ressourcenanforderungen für CPU, Speicher und GPU zu konfigurieren. Die Software wird über ein Python-SDK vertrieben und kann in eigenständigen, lokalen oder Multi-Tenant-Umgebungen bereitgestellt werden.
Translates container capabilities and group settings into cluster-native security contexts for pods.
Python
