Apache Superset

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Apache Superset is an open-source, modern data exploration and visualization platform designed to be fast, lightweight, and intuitive. It enables users of all skill levels to create and share interactive dashboards and reports, ranging from simple line charts to complex geospatial visualizations. Superset integrates seamlessly with a wide array of SQL-based databases, including modern cloud-native databases and engines operating at petabyte scale. Its cloud-native architecture ensures scalability and flexibility, making it suitable for organizations of various sizes. Key Features and Functionality: - No-Code Visualization Builder: Allows users to craft and customize charts without writing code, facilitating quick data exploration. - SQL IDE: Provides a powerful, web-based SQL editor for advanced querying and data preparation. - Semantic Layer: Enables the definition of custom dimensions and metrics, promoting consistency across analyses. - Rich Visualizations: Offers over 40 pre-installed visualization types, with support for custom visualization plugins. - Data Caching: Includes a configurable caching layer to enhance performance and reduce database load. - Extensible Security Model: Features highly configurable data access policies and integrates with various authentication backends. - API for Customization: Provides an API for programmatic customization and automation of workflows. - Cloud-Native Architecture: Designed for scalability, leveraging existing data infrastructure without requiring an additional ingestion layer. Primary Value and User Solutions: Apache Superset addresses the need for a versatile and user-friendly business intelligence tool that empowers organizations to explore and visualize their data effectively. By offering both no-code and SQL-based interfaces, it caters to a broad spectrum of users, from business analysts to data engineers. Its extensive support for various databases and visualization types allows users to derive insights from diverse data sources without the constraints of proprietary BI tools. The platform's scalability and extensibility ensure that it can grow alongside an organization's data needs, providing a sustainable solution for data-driven decision-making.

RStudio Kubernetes Container Solution

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Die RStudio Kubernetes Container-Lösung ist eine umfassende, containerisierte Umgebung, die entwickelt wurde, um RStudio Server und Shiny-Anwendungen auf Kubernetes-Plattformen bereitzustellen. Diese Lösung nutzt die Skalierbarkeit und Flexibilität von Kubernetes, um Datenwissenschaftlern und Entwicklern eine robuste Infrastruktur für R-basierte Datenanalyse und interaktive Webanwendungen zu bieten. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Containerisierte Bereitstellung: Erleichtert die Bereitstellung von RStudio Server und Shiny-Anwendungen innerhalb von Docker-Containern und gewährleistet Konsistenz und Portabilität über verschiedene Umgebungen hinweg. - Kubernetes-Integration: Nutzt Kubernetes für die Orchestrierung und ermöglicht eine effiziente Verwaltung containerisierter Anwendungen, einschließlich automatisierter Skalierung, Lastverteilung und Selbstheilungsfähigkeiten. - Skalierbarkeit: Unterstützt die horizontale Skalierung von Shiny-Anwendungen, um unterschiedliche Benutzerlasten zu bewältigen und optimale Leistung während Spitzenzeiten sicherzustellen. - Persistenter Speicher: Integriert mit Speicherlösungen wie Amazon Elastic File System (EFS), um persistenten Speicher für RStudio und Shiny-Anwendungen bereitzustellen und die Haltbarkeit und Verfügbarkeit von Daten zu gewährleisten. - Sicherheit: Integriert Sicherheitsbest Practices, einschließlich der Nutzung von AWS Web Application Firewall (WAF) und AWS Certificate Manager für sicheren Zugriff und Datenschutz. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Die RStudio Kubernetes Container-Lösung adressiert die Herausforderungen bei der Bereitstellung und Verwaltung von R-basierten Anwendungen, indem sie eine skalierbare, sichere und hochverfügbare Umgebung bietet. Durch die Nutzung von Kubernetes und Containerisierung reduziert sie den Verwaltungsaufwand für die Infrastruktur, sodass Datenwissenschaftler und Entwickler sich auf den Aufbau und die Bereitstellung analytischer Modelle und interaktiver Anwendungen konzentrieren können. Diese Lösung stellt sicher, dass RStudio- und Shiny-Anwendungen effizient mit unterschiedlichen Arbeitslasten umgehen, hohe Verfügbarkeit aufrechterhalten und Sicherheitsbest Practices einhalten, wodurch die Entwicklung und Bereitstellung datengetriebener Lösungen beschleunigt wird.

MySQL Container Solution

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Die MySQL Container-Lösung ist eine vorkonfigurierte, einsatzbereite containerisierte Version der MySQL-Datenbank, die für nahtlose Integration in Cloud-Umgebungen entwickelt wurde. Diese Lösung bietet ein schnelles, zuverlässiges und skalierbares Open-Source-Relational-Datenbanksystem, ideal für geschäftskritische, stark belastete Produktionsanwendungen. Durch die Nutzung der Containerisierung vereinfacht sie die Bereitstellung und Verwaltung und gewährleistet Konsistenz über verschiedene Umgebungen hinweg. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Aktuell und Sicher: Der Container wird regelmäßig aktualisiert, um die neuesten MySQL-Versionen und Sicherheitspatches zu enthalten, was optimale Leistung und Schutz vor Schwachstellen gewährleistet. - Kubernetes-Kompatibilität: Entwickelt für den nahtlosen Betrieb auf Kubernetes, erleichtert es die einfache Bereitstellung und Skalierung innerhalb von Container-Orchestrierungsplattformen. - Unterstützung mehrerer Speicher-Engines: MySQL unterstützt verschiedene Speicher-Engines, sodass Benutzer die effektivste für jede Tabelle in ihrer Anwendung auswählen können. - Sprachspezifische APIs: Es bietet Bibliotheken für mehrere Programmiersprachen, die es Entwicklern ermöglichen, auf MySQL-Datenbanken mit sprachspezifischen APIs zuzugreifen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Die MySQL Container-Lösung adressiert die Komplexitäten, die mit der Bereitstellung und Verwaltung von relationalen Datenbanken in Cloud-Umgebungen verbunden sind. Durch die Bereitstellung einer containerisierten Version von MySQL gewährleistet sie Konsistenz, Skalierbarkeit und einfache Verwaltung über Entwicklungs-, Test- und Produktionsphasen hinweg. Diese Lösung ist besonders vorteilhaft für Organisationen, die ihre Datenbankoperationen rationalisieren, Bereitstellungszeiten verkürzen und hohe Verfügbarkeit und Leistung in ihren Anwendungen aufrechterhalten möchten.

Prometheus Container Monitoring Solution

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Prometheus funktioniert gut für die Aufzeichnung rein numerischer Zeitreihen. Es passt sowohl zur maschinenzentrierten Überwachung als auch zur Überwachung hochdynamischer, dienstorientierter Architekturen. In einer Welt der Microservices ist seine Unterstützung für multidimensionale Datenerfassung und -abfrage eine besondere Stärke. Prometheus ist auf Zuverlässigkeit ausgelegt, um während eines Ausfalls das System zu sein, auf das man zurückgreifen kann, um Probleme schnell zu diagnostizieren. Jeder Prometheus-Server ist eigenständig und hängt nicht von Netzwerkspeicher oder anderen entfernten Diensten ab. Man kann sich auf ihn verlassen, wenn andere Teile der Infrastruktur ausfallen, und muss keine umfangreiche Infrastruktur einrichten, um ihn zu nutzen.

PyTorch Deep Learning Kubernetes Container Solution

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Die PyTorch Deep Learning Kubernetes Container-Lösung ist ein vorkonfiguriertes Container-Image, das darauf ausgelegt ist, die Bereitstellung von PyTorch-basierten Deep-Learning-Modellen auf Kubernetes-Plattformen wie dem Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) zu vereinfachen. Diese Lösung bietet eine konsistente und optimierte Umgebung für sowohl Trainings- als auch Inferenzaufgaben, wodurch Entwickler und Datenwissenschaftler ihre maschinellen Lern-Workloads effizient verwalten und skalieren können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Vorkonfigurierte Umgebung: Der Container enthält alle notwendigen Abhängigkeiten, wie NVIDIA CUDA, cuDNN und Intel MKL, um Kompatibilität und optimale Leistung für Deep-Learning-Aufgaben sicherzustellen. - Unterstützung für mehrere Versionen: Regelmäßige Updates integrieren die neuesten Versionen von PyTorch, mit Unterstützung für CUDA 12.4 auf Ubuntu 22.04, und bieten Zugang zu neuen Funktionen und Leistungsverbesserungen. - Kompatibilität mit AWS-Diensten: Die Lösung ist getestet und optimiert für die Bereitstellung auf AWS-Diensten, einschließlich EC2, ECS und EKS, und erleichtert die nahtlose Integration in bestehende AWS-Infrastrukturen. - Sicherheit und Compliance: Alle Softwarekomponenten werden auf Sicherheitslücken gescannt und gemäß den AWS-Sicherheitsbest Practices aktualisiert, um eine sichere Umgebung für die Modellbereitstellung zu gewährleisten. Primärer Wert und gelöstes Problem: Diese Container-Lösung adressiert die Herausforderungen, die mit der Einrichtung und Verwaltung von Deep-Learning-Umgebungen verbunden sind, indem sie eine gebrauchsfertige, optimierte Plattform für PyTorch-Anwendungen bereitstellt. Sie vereinfacht den Bereitstellungsprozess, reduziert die Einrichtungszeit und gewährleistet Konsistenz über verschiedene Phasen der Modellentwicklung und -bereitstellung hinweg. Durch die Nutzung dieser Lösung können sich Benutzer mehr auf die Entwicklung und Verfeinerung ihrer Modelle konzentrieren, anstatt sich mit den Komplexitäten der Umgebungskonfiguration und -verwaltung auseinanderzusetzen.

GoCD Kubernetes Container Solution

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GoCD bietet Ihnen die Flexibilität, CD-Pipelines effektiv darzustellen, die den Prozessen der Organisation entsprechen. Kubernetes bietet Ihnen eine hoch programmierbare Bereitstellungsinfrastrukturplattform. Und zusammen bilden sie die Grundlage für eine leistungsstarke Continuous-Delivery-Plattform. GoCD zielt darauf ab, die häufigsten CD-Szenarien ohne Plugin-Installation direkt zu unterstützen. Die Testberichterstattung von GoCD zeigt Ihnen genau, in welchem Änderungssatz und auf welcher Plattform ein Test zu brechen begann, was äußerst nützlich ist, wenn ein komplexer fehlerhafter Build behoben werden muss.

Yobitel Cloud-Native Stacks

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Drupal Kubernetes Container Solution ist ein kostenloses und quelloffenes Content-Management-System (CMS), das es ermöglicht, Inhalte zu organisieren, zu verwalten und zu veröffentlichen. Dieses zuverlässige und sichere CMS basiert auf einer PHP-Umgebung und betreibt Millionen von Anwendungen und Websites.

Redmine Kubernetes Solution Stack

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Redmine Kubernetes Solution Stack ist eine flexible Projektmanagement-Webanwendung. Redmine integriert Nachrichten, Dokumenten- und Dateiverwaltung und ermöglicht Web-Feeds und E-Mail-Benachrichtigungen.