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Ereignisgesteuertes Automatisierungs-Framework für Kubernetes, das Workflows, Funktionen oder andere Aktionen als Reaktion auf Ereignisse aus beliebigen Quellen auslöst.

• Automatisierung

Kubernetes-natives Workflow-Engine, die jeden Schritt einer Pipeline als Container ausführt und parallele Jobs sowie mehrstufige DAGs direkt auf einem Cluster orchestriert.

• Automatisierung

Kubernetes-native Control Plane, mit der du Cloud-Infrastruktur – Datenbanken, Netzwerke, Speicher – über Kubernetes-APIs bereitstellen und verwalten kannst.

• DevOps

Kubernetes-native Plattform zum Bauen und Betreiben serverloser Anwendungen, die Autoscaling (einschließlich Skalierung auf null) und Traffic-Management übernimmt.

• DevOps

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

• KI & Machine Learning

Machine-Learning-Plattform für Kubernetes, die Pipelines, Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und Serving in einem Toolkit bündelt.

• KI & Machine Learning

Kubernetes-natives Java-Framework für schnelle Startzeiten und geringen Speicherbedarf, zugeschnitten auf Container und Serverless.

• Backend

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

• DevOps

Kubernetes-native Policy-Engine, mit der du Richtlinien in gewöhnlichem YAML statt in einer separaten Richtliniensprache schreiben und durchsetzen kannst.

• DevOps