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2 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesSaaS Data Integration Flows

Managed pipelines for moving data between SaaS applications and cloud storage or databases.

Distinct from Data Processing Applications: The candidates focus on hosting and processing applications, not the specific data movement flow between SaaS and cloud.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · SaaS Data Integration Flows. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome SaaS Data Integration Flows GitHub Repositories

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  • boto/boto3Avatar de boto

    boto/boto3

    9,834Voir sur GitHub↗

    Boto3 is the AWS SDK for Python, providing a programmatic interface for managing and automating AWS cloud infrastructure and services. It serves as a cloud management API client and resource manager for provisioning, configuring, and scaling virtual servers, databases, and storage. The library enables the implementation of infrastructure-as-code through declarative templates and scripts, allowing for the deployment of identical resource stacks across multiple accounts and geographic regions. It also provides a framework for coordinating distributed workflows, serverless functions, and contain

    Moves data between SaaS applications and cloud services via managed data flows.

    Pythonawsaws-sdkcloud
    Voir sur GitHub↗9,834
  • jitsucom/jitsuAvatar de jitsucom

    jitsucom/jitsu

    4,782Voir sur GitHub↗

    Jitsu est une plateforme de données client conçue pour collecter, transformer et router les événements d'application vers des entrepôts de données et des outils marketing. Il fonctionne comme un moteur d'ingestion d'événements et un routeur d'entrepôt de données, capturant les données comportementales via des API et des SDK pour un traitement et un stockage en temps réel. La plateforme dispose d'un pipeline de données JavaScript programmable qui permet le filtrage, l'enrichissement et le remodelage des données d'événement pendant le transit. Elle inclut un outil de réconciliation d'identité client qui fusionne les identifiants d'utilisateurs anonymes et connus pour maintenir des profils clients persistants au sein d'un entrepôt. Le système couvre un large éventail de fonctionnalités, incluant la collecte d'événements multi-sources depuis des environnements web et mobiles, l'évolution automatique des schémas pour les entrepôts de destination et le routage multi-destination vers des plateformes SaaS et des bases de données SQL. Il fournit une suite d'outils développeur pour tester la logique de transformation et prend en charge le déploiement via Kubernetes ou des environnements Docker auto-hébergés.

    A self-hosted infrastructure for managing data flows between various SaaS applications, SQL databases, and cloud storage services.

    TypeScriptbigqueryclickhousedata-collection
    Voir sur GitHub↗4,782
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