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Loadbalancer-controller

Loadbalancer Controller 通过自定义 CRD 支持动态创建销毁 Kubernetes Ingress,同时(可选地)利用公有云四层负载均衡,或内置 IPVS 能力,提供 Ingress 的高可用。

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Canary-release

Canary Release 是基于 Rudder 和 Kubernetes CRD 的灰度发布控制器。用户仅需要声明灰度发布需求,Canary Release 通过不断调整 Kubernetes 负载以确保灰度发布的正确执行。

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Helm-registry

Helm Registry 提供保存和分发 Helm Chart 的功能。同时我们通过扩展 Helm,定义一套格式化的 Chart,使得 Chart 的配置可追溯,更加易于管理。

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Rudder

Rudder 是基于 Helm 的应用管理控制器,不同于 Helm,Rudder 基于 Kubernetes CRD,更加原生,同时提供应用状态的管理,更新回滚等功能。未来,Rudder 将与 Helm v3 合并。

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Cyclone

Cyclone 是基于 Kubernetes 的工作流引擎,支持 DAG 执行、参数化配置、外部资源依赖、多集群多租户、自定义触发机制等,并在此基础上提供丰富的上层功能如持续集成、持续部署、AI 流水线。

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Nirvana

Nirvana 是一个着重于提高开发效率和业务解耦的云原生 API 框架,除了基本的路由,中间件等功能,还支持代码生成,API 生成,多样化插件如 Prometheus、Opentracing。

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Aloe

Aloe 是基于 Ginkgo 和 Gomega 的声明式 API 测试框架。用户仅需要通过 Yaml 声明测试用例和流程,Aloe 会自动执行所有的内容。Aloe 在中小型测试场景下,可以极大地提高开发人员的效率。

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Kubeflow

Kubeflow 是一个针对 Kubernetes 构建的可组合、便携式、可扩展的机器学习技术栈,涵盖了机器学习模型开发的各个环节,使得在 Kubernetes 上设置和运行生产级的机器学习任务更加容易。

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Ciao

Ciao 是一个支持 kubeflow 的 Jupyter Notebook kernel。Ciao 使算法工程师不离开 Notebook 既可直接调用 kubeflow 运行分布式训练任务,提高算法开发效率。

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FTLib

FTLib 是一个面向分布式训练的 Python 库,旨在让分布式训练具备自动容错和弹性伸缩功能,实现高效运维,并提升整个集群的资源利用率。

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Cyclone

Cyclone 是基于 Kubernetes 的工作流引擎,支持 DAG 执行、参数化配置、外部资源依赖、多集群多租户、自定义触发机制等,并在此基础上提供丰富的上层功能如持续集成、持续部署、AI 流水线。

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Nirvana 是一个着重于提高开发效率和业务解耦的云原生 API 框架,除了基本的路由,中间件等功能,还支持代码生成,API 生成,多样化插件如 Prometheus、Opentracing。

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Aloe 是基于 Ginkgo 和 Gomega 的声明式 API 测试框架。用户仅需要通过 Yaml 声明测试用例和流程,Aloe 会自动执行所有的内容。Aloe 在中小型测试场景下,可以极大地提高开发人员的效率。

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Loadbalancer Controller 通过自定义 CRD 支持动态创建销毁 Kubernetes Ingress,同时(可选地)利用公有云四层负载均衡,或内置 IPVS 能力,提供 Ingress 的高可用。

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Canary Release 是基于 Rudder 和 Kubernetes CRD 的灰度发布控制器。用户仅需要声明灰度发布需求,Canary Release 通过不断调整 Kubernetes 负载以确保灰度发布的正确执行。

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Helm Registry 提供保存和分发 Helm Chart 的功能。同时我们通过扩展 Helm,定义一套格式化的 Chart,使得 Chart 的配置可追溯,更加易于管理。

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Rudder 是基于 Helm 的应用管理控制器,不同于 Helm,Rudder 基于 Kubernetes CRD,更加原生,同时提供应用状态的管理,更新回滚等功能。未来,Rudder 将与 Helm v3 合并。

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Kubeflow 是一个针对 Kubernetes 构建的可组合、便携式、可扩展的机器学习技术栈,涵盖了机器学习模型开发的各个环节,使得在 Kubernetes 上设置和运行生产级的机器学习任务更加容易。

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Ciao 是一个支持 kubeflow 的 Jupyter Notebook kernel。Ciao 使算法工程师不离开 Notebook 既可直接调用 kubeflow 运行分布式训练任务,提高算法开发效率。

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