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在Amazon EKS上构建和优化数据和AI/ML平台的综合资源

Amazon EKSAI/ML数据分析流媒体平台分布式数据库Github开源项目

Data on EKS是一个开源项目，提供全面的Terraform蓝图和最佳实践，帮助在Amazon EKS上扩展和优化数据与AI/ML工作负载。通过AWS Trainium、AWS Inferentia和NVIDIA GPUs等资源，用户可以部署多种解决方案，例如Apache Spark和TensorFlow。访问Data on EKS网站，了解如何创建强大集群，并探索AI/ML平台、数据分析和流处理工具的使用指南，有效管理数据工作负载。

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介绍相关项目
pachyderm - 自动化数据处理与版本控制平台
GithubKubernetesPachyderm开源项目数据版本控制数据管道数据血统
Pachyderm是一个开源的数据工程平台，提供自动化的数据处理流水线和版本控制功能。该平台支持复杂的数据转换，并具备数据血缘跟踪能力。基于Kubernetes构建，Pachyderm实现了自动扩展和并行处理，可部署在主流云平台和本地环境。它为数据工程团队提供了一个高效的CI/CD引擎，适用于各类数据处理场景。
cluster-monitoring - 多架构支持的Kubernetes集群监控栈
ARMGithubGrafanaKubernetesPrometheus开源项目监控
这个项目提供了一套适用于ARM和X86-64平台的Kubernetes集群监控栈。它集成了Prometheus Operator、高可用Prometheus和Alertmanager、多种exporter及Grafana。通过简单配置，可快速部署功能完善的监控系统。项目支持多种硬件架构，提供额外模块监控基础设施组件，并支持自定义ingress和数据持久化。这是一个灵活、易用的Kubernetes监控解决方案。
awesome-k8s-tools - 精选Kubernetes和容器化开源工具大全
DevOpsGithubKubernetes云原生容器技术开源工具开源项目
awesome-k8s-tools是GitHub上一个精选的Kubernetes和容器开源工具集合，按star数排名收录了众多热门项目。涵盖容器编排、网络、存储、监控、日志和安全等多个领域，为开发者和运维人员提供了便捷的工具探索和选择平台。项目每日更新工具热度排名，方便用户快速找到最适合的容器化解决方案。无论是搭建、管理还是优化容器应用，这里都有丰富的工具资源可供选择。
applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客
Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储
通过精选的论文、文章和博客，学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理，以及所取得的商业成果，以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。
kopilot - Kubernetes工作负载与安全审计的AI解决方案
GithubKopilotKubernetes安全配置审计开源项目诊断
Kopilot可以诊断Kubernetes集群中的不健康工作负载并提供原因分析，同时审计资源以发现安全配置问题。支持在macOS、Linux等多种操作系统上安装，通过设置环境变量即可运行，轻松执行诊断和审计任务，并将支持更多AI服务。
blog-example - Kubernetes、Java和SpringBoot开发实践示例集合
GithubJavaJenkinsKubernetesSpringBootSpringCloud开源项目
该项目汇集了Kubernetes部署、Java开发和SpringBoot实践的多个示例。内容涵盖Traefik Ingress配置、Prometheus监控搭建以及SpringBoot功能实现等主题。项目提供了详细的部署文件和代码示例，可作为开发者的参考资源，有助于快速掌握相关技术。
DevOps - 全面学习DevOps工具和技术的综合资源库
DevOpsDockerGitHub ActionsGithubKubernetesLinux开源项目
这是一个综合性DevOps学习资源库，涵盖Docker、Kubernetes、GitHub Actions和Linux等核心技术。项目提供详细笔记、学习资源、常用命令及配置文件示例，适合各层级开发者学习和提升DevOps技能。资源内容丰富全面，结构清晰，便于快速掌握DevOps工具链。
tfx - 基于TensorFlow的生产级机器学习流水线平台
Apache AirflowGithubGoogleTFXTensorFlow开源项目机器学习平台
TFX是Google开发的基于TensorFlow的生产级机器学习平台，提供配置框架来搭建多个TFX组件的机器学习流水线。该流水线可以用Apache Airflow和Kubeflow Pipelines进行编排，组件和编排系统都可扩展，支持ML Metadata后端来实现实验追踪和模型热启动等高级功能。TFX适用于Python 3.9至3.10，兼容多种主要依赖库。
data-engineer-handbook - 数据工程学习资源与行业洞察的综合指南
Github公司博客开源项目数据工程社区资源
该项目汇集了数据工程领域的丰富资源,包括推荐书籍、社区平台、公司简介、技术博客、白皮书、视频频道、播客和新闻通讯等。内容涵盖数据工程的方方面面,从入门基础到高阶主题,为数据工程从业者和学习者提供了全面的学习材料和行业洞察。无论是初学者还是资深专业人士,都能在此找到提升技能和把握行业动态的有价值信息。
Data-Engineering-Roadmap - 数据工程师成长路线图及关键技能学习资源
Github开源项目数据处理数据工程数据库机器学习编程语言
该项目提供了一个系统化的数据工程学习路线图，涵盖编程语言、SQL、数据库、数据处理、集群计算、数据可视化等核心领域。路线图内容丰富，包括Linux系统、数据结构与算法、数据库基础、SQL、NoSQL、数据处理、集群计算、数据仓库、数据可视化等。同时涵盖了CI/CD、云计算、机器学习等相关技术，为构建完整的数据工程知识体系提供了全面指导。它推荐了各方面的学习资源和实用工具，旨在帮助学习者全面掌握数据工程技能，而非仅追随热点。路线图适合不同水平的学习者，为数据工程职业发展提供了清晰指导。
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