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

10 avis

La solution de conteneur Kubernetes RStudio est un environnement complet et conteneurisé conçu pour déployer RStudio Server et des applications Shiny sur des plateformes Kubernetes. Cette solution exploite la scalabilité et la flexibilité de Kubernetes pour fournir aux data scientists et aux développeurs une infrastructure robuste pour l'analyse de données basée sur R et les applications web interactives. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Déploiement conteneurisé : Facilite le déploiement de RStudio Server et des applications Shiny dans des conteneurs Docker, garantissant la cohérence et la portabilité à travers différents environnements. - Intégration Kubernetes : Utilise Kubernetes pour l'orchestration, permettant une gestion efficace des applications conteneurisées, y compris la mise à l'échelle automatique, l'équilibrage de charge et les capacités d'auto-guérison. - Scalabilité : Prend en charge la mise à l'échelle horizontale des applications Shiny pour gérer des charges d'utilisateurs variables, assurant des performances optimales pendant les périodes de forte utilisation. - Stockage persistant : S'intègre avec des solutions de stockage comme Amazon Elastic File System (EFS) pour fournir un stockage persistant pour les applications RStudio et Shiny, garantissant la durabilité et la disponibilité des données. - Sécurité : Intègre les meilleures pratiques de sécurité, y compris l'utilisation du pare-feu d'application web AWS (WAF) et du gestionnaire de certificats AWS pour un accès sécurisé et la protection des données. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : La solution de conteneur Kubernetes RStudio répond aux défis du déploiement et de la gestion des applications basées sur R en fournissant un environnement évolutif, sécurisé et hautement disponible. En exploitant Kubernetes et la conteneurisation, elle réduit la charge de gestion de l'infrastructure, permettant aux data scientists et aux développeurs de se concentrer sur la création et le déploiement de modèles analytiques et d'applications interactives. Cette solution garantit que les applications RStudio et Shiny peuvent gérer efficacement des charges de travail variables, maintenir une haute disponibilité et respecter les meilleures pratiques de sécurité, accélérant ainsi le développement et le déploiement de solutions basées sur les données.

MySQL Container Solution

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La solution de conteneur MySQL est une version conteneurisée préconfigurée et prête à déployer de la base de données MySQL, conçue pour une intégration transparente dans les environnements cloud. Cette solution offre un système de base de données relationnelle open-source rapide, fiable et évolutif, idéal pour les applications de production critiques et à forte charge. En tirant parti de la conteneurisation, elle simplifie le déploiement et la gestion, assurant la cohérence à travers divers environnements. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - À jour et sécurisé : Le conteneur est régulièrement mis à jour pour inclure les dernières versions de MySQL et les correctifs de sécurité, garantissant des performances optimales et une protection contre les vulnérabilités. - Compatibilité Kubernetes : Conçu pour fonctionner de manière transparente sur Kubernetes, il facilite le déploiement et la mise à l'échelle au sein des plateformes d'orchestration de conteneurs. - Support de plusieurs moteurs de stockage : MySQL prend en charge divers moteurs de stockage, permettant aux utilisateurs de sélectionner le plus efficace pour chaque table de leur application. - API spécifiques aux langages : Il offre des bibliothèques pour plusieurs langages de programmation, permettant aux développeurs d'accéder aux bases de données MySQL en utilisant des API spécifiques aux langages. Valeur principale et problème résolu : La solution de conteneur MySQL répond aux complexités associées au déploiement et à la gestion des bases de données relationnelles dans les environnements cloud. En fournissant une version conteneurisée de MySQL, elle assure la cohérence, l'évolutivité et la facilité de gestion à travers les étapes de développement, de test et de production. Cette solution est particulièrement bénéfique pour les organisations cherchant à rationaliser leurs opérations de base de données, à réduire les temps de déploiement et à maintenir une haute disponibilité et performance dans leurs applications.

Prometheus Container Monitoring Solution

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Prometheus fonctionne bien pour enregistrer toute série chronologique purement numérique. Il convient aussi bien à la surveillance centrée sur les machines qu'à la surveillance des architectures orientées services hautement dynamiques. Dans un monde de microservices, son support pour la collecte et l'interrogation de données multidimensionnelles est une force particulière. Prometheus est conçu pour la fiabilité, pour être le système à utiliser lors d'une panne afin de diagnostiquer rapidement les problèmes. Chaque serveur Prometheus est autonome, ne dépendant pas du stockage en réseau ou d'autres services distants. On peut compter sur lui lorsque d'autres parties de l'infrastructure sont défaillantes, et il n'est pas nécessaire de mettre en place une infrastructure étendue pour l'utiliser.

PyTorch Deep Learning Kubernetes Container Solution

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La solution de conteneur Kubernetes pour l'apprentissage profond avec PyTorch est une image de conteneur préconfigurée conçue pour simplifier le déploiement de modèles d'apprentissage profond basés sur PyTorch sur des plateformes Kubernetes telles qu'Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Cette solution offre un environnement cohérent et optimisé pour les tâches d'entraînement et d'inférence, permettant aux développeurs et aux data scientists de gérer et de faire évoluer efficacement leurs charges de travail en apprentissage automatique. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Environnement préconfiguré : Le conteneur inclut toutes les dépendances nécessaires, telles que NVIDIA CUDA, cuDNN et Intel MKL, garantissant la compatibilité et des performances optimales pour les tâches d'apprentissage profond. - Support pour plusieurs versions : Des mises à jour régulières intègrent les dernières versions de PyTorch, avec support pour CUDA 12.4 sur Ubuntu 22.04, offrant un accès à de nouvelles fonctionnalités et améliorations de performances. - Compatibilité avec les services AWS : La solution est testée et optimisée pour le déploiement sur les services AWS, y compris EC2, ECS et EKS, facilitant une intégration transparente dans les infrastructures AWS existantes. - Sécurité et conformité : Tous les composants logiciels sont analysés pour détecter les vulnérabilités de sécurité et mis à jour conformément aux meilleures pratiques de sécurité AWS, garantissant un environnement sécurisé pour le déploiement de modèles. Valeur principale et problème résolu : Cette solution de conteneur répond aux défis associés à la configuration et à la gestion des environnements d'apprentissage profond en fournissant une plateforme prête à l'emploi et optimisée pour les applications PyTorch. Elle simplifie le processus de déploiement, réduit le temps de configuration et assure la cohérence à travers les différentes étapes du développement et du déploiement des modèles. En tirant parti de cette solution, les utilisateurs peuvent se concentrer davantage sur le développement et l'affinement de leurs modèles plutôt que de gérer les complexités de la configuration et de la gestion de l'environnement.

GoCD Kubernetes Container Solution

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GoCD vous offre la flexibilité de représenter efficacement des pipelines de CD qui conviennent aux processus de l'organisation. Kubernetes vous offre une plateforme d'infrastructure de livraison hautement programmable. Et ensemble, ils fournissent la base d'une plateforme de livraison continue puissante. GoCD vise à prendre en charge les scénarios de CD les plus courants dès le départ sans installation de plugin. Le rapport de test de GoCD vous indiquera exactement dans quel ensemble de modifications et sur quelle plateforme un test a commencé à échouer, ce qui est extrêmement utile lors de la correction d'une construction complexe défaillante.

Yobitel Cloud-Native Stacks

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Drupal Kubernetes Container Solution est un système de gestion de contenu (CMS) gratuit et open source qui permet d'organiser, de gérer et de publier votre contenu. Ce CMS fiable et sécurisé est construit sur un environnement basé sur PHP et alimente des millions d'applications et de sites web.

Redmine Kubernetes Solution Stack

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Redmine Kubernetes Solution Stack est une application web de gestion de projet flexible. Redmine intègre la gestion des actualités, des documents et des fichiers et permet les flux Web et les notifications par e-mail.