2 Repos
Architectural patterns that decouple pipeline logic from the backend execution engine for cross-cluster portability.
Distinct from Model Runners: Focuses on the abstraction between pipeline definition and compute backend, unlike specific test or model runners.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Runner-Based Execution Models. Refine with filters or upvote what's useful.
Apache Beam is a distributed data pipeline framework and unified data processing model designed to handle both bounded batch data and unbounded real-time streams. It provides a system for building scalable, data-parallel workflows that operate across compute clusters using a single programming model. The framework utilizes a cross-runner pipeline abstraction that decouples the data processing logic from the underlying execution backend, allowing the same pipeline to run on different distributed compute engines. It supports multi-language pipeline development by translating high-level code fro
Decouples the pipeline definition from the backend engine to allow the same code to run on different distributed clusters.
jx ist eine GitOps-Bereitstellungsplattform und ein Kubernetes CI/CD-Orchestrator, der für die Automatisierung des Erstellens und Bereitstellens von Anwendungen entwickelt wurde. Er fungiert als Cloud-Native-Pipeline-Manager, der containerbasierte Build- und Bereitstellungssequenzen unter Verwendung eines Katalogs wiederverwendbarer Aufgaben ausführt. Das Projekt zeichnet sich durch die automatisierte Orchestrierung von Vorschauumgebungen aus, die basierend auf Pull-Request-Aktivitäten erstellt und zerstört werden, um eine Validierung vor dem Zusammenführen zu ermöglichen. Es verwendet ein GitOps-basiertes Statussynchronisationsmodell, um den gewünschten Zustand von Clustern durch Abfragen von Git-Repositories und Anwenden verifizierter Konfigurationsaktualisierungen aufrechtzuerhalten. Das System deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich der Verwaltung von Helm-Chart-Bereitstellungen, Multi-Cluster-Orchestrierung und der Integration externer Secret-Stores. Es bietet zudem Tools zur Entwicklerproduktivität für das inkrementelle Neuerstellen von Anwendungen und die Synchronisation von Code zwischen lokal und Pod. Die Installation wird über Git-Operator-Bereitstellung und Bootstrapping von Cluster-Jobs verwaltet, um die Konsistenz der Tools zu gewährleisten.
Runs legacy pipeline files within a modern environment using a specialized runner container to handle steps.