Open-Source-Projekte durchsuchen

Weit verbreiteter Open-Source-Automatisierungsserver mit einem großen Plugin-Ökosystem für den Aufbau von CI/CD-Pipelines und die Automatisierung der Softwareauslieferung.

• DevOps

Das führende GitOps-Continuous-Delivery-Tool für Kubernetes, das den Zustand deines Clusters automatisch mit dem in git Definierten synchronisiert.

• DevOps

Multi-Cloud-Continuous-Delivery-Plattform, ursprünglich bei Netflix gebaut, um Anwendungen zuverlässig über viele Cloud-Anbieter und Regionen hinweg bereitzustellen.

• DevOps

Einfache, container-native CI/CD-Engine, über Plugins erweiterbar, ausgelegt auf einen leichten Server- und Agenten-Footprint beim Ausführen von Pipelines.

• DevOps

Lokales Kubernetes-Entwicklungstool, das den Build-Push-Deploy-Kreislauf automatisiert, sodass Codeänderungen automatisch in einem Cluster reflektiert werden.

• Entwicklertools

Cloud Native Buildpacks bauen produktionsreife Container-Images direkt aus dem Quellcode der Anwendung, ohne ein Dockerfile zu schreiben.

• Entwicklertools

Progressive-Delivery-Operator, der Canary-, Blue-Green- und A/B-Deployments für Kubernetes mit automatischem Rollback bei Fehlern automatisiert.

• DevOps

GitOps-Continuous-Delivery-Tool für Kubernetes, das den Zustand eines Clusters mit einem Git-Repository synchron hält – eine echte Alternative zu Argo CD.

• DevOps

Der Standard-Paketmanager für Kubernetes, mit dem du selbst komplexe Anwendungen als versionierte, wiederverwendbare Charts definieren, installieren und aktualisieren kannst.

• DevOps

Statisches Analysetool, das Kubernetes-YAML-Manifeste und Helm-Charts auf Fehlkonfigurationen scannt, bevor sie überhaupt deployt werden.

• DevOps

Kubernetes-native Bausteine zum Erstellen von CI/CD-Pipelines, die Teams eine standardisierte, portable Möglichkeit geben, Pipelines als Kubernetes-Ressourcen zu definieren.

• DevOps

Radikal einfache IT-Automatisierungsplattform für Konfigurationsmanagement, Deployment und Orchestrierung.

• DevOps

Kubernetes-native Plattform zum Servieren von Machine-Learning-Modellen im großen Maßstab, die das Modell-Deployment über Frameworks hinweg standardisiert.

• KI & Machine Learning

Quelloffenes System zur Automatisierung von Deployment, Skalierung und Verwaltung containerisierter Anwendungen.

• DevOps

Hochperformantes, S3-kompatibles Objektspeichersystem für selbst gehostete und Hybrid-Cloud-Deployments.

• Storage

Quelloffene Plattform zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus: Experiment-Tracking, Modellverpackung, Versionierung und Deployment.

• KI & Machine Learning

Open-Source-Tool zum Testen und Bewerten von LLM-Prompts, das Ausgaben über Modelle hinweg vergleicht und Qualitätsregressionen vor dem Deployment erkennt.

• KI & Machine Learning

Quelloffenes Machine-Learning-Framework, das den Weg vom Forschungsprototyp bis zum Produktions-Deployment beschleunigt.

• KI & Machine Learning

Kubernetes-Operator, der den Betrieb von Apache-Kafka-Clustern automatisiert und Deployment, Konfiguration und Lebenszyklusverwaltung übernimmt.

• Backend

Erweitert Prometheus um Langzeitspeicherung, globale Abfragen über Cluster hinweg und Hochverfügbarkeit für großangelegte Metrik-Deployments.

• Monitoring