Logo
Project Icon

data-solutions-framework-on-aws

AWS数据解决方案框架加速企业数据平台构建

AWS数据解决方案框架基础设施即代码最佳实践CDKGithub开源项目

Data Solutions Framework on AWS是基于AWS CDK开发的数据解决方案框架，内置AWS最佳实践。该框架支持TypeScript和Python，提供智能默认配置和可定制模块，让开发者能通过基础设施即代码(IaC)快速组建数据平台。DSF大幅缩短了数据平台的开发周期，同时保证了解决方案的质量和规范。框架的抽象层设计使开发者能够专注于业务逻辑，而不必深入云基础设施细节。

GithubGithub文档文档
介绍相关项目
aws-cdk - AWS CDK 让云基础设施管理变得简单高效
AWS CDKAWS服务CloudFormationGithub云开发工具包基础设施即代码开源项目
AWS CDK是一个开源框架，让开发者能用代码定义和管理AWS云基础设施。它支持多种编程语言，提供面向对象的抽象，简化了AWS资源的配置和部署过程。通过CDK，开发团队可以用熟悉的编程方式高效管理云环境，提高基础设施即代码的开发效率。
generative-ai-cdk-constructs - 利用多服务AWS CDK模式构建生成型AI架构
AWS CDKAWS Generative AI CDK ConstructsAWS LambdaAmazon BedrockAmazon SageMakerGithub开源项目
AWS Generative AI CDK Constructs库是一个开源扩展包，提供多服务和架构良好的模式，帮助开发者通过代码定义解决方案，实现可预测和可重复的基础设施。该库基于AWS CDK，涵盖数据摄取管道、问答系统、文档摘要和SageMaker模型部署等多种场景，并遵循最佳实践配置，适用于Python、TypeScript、C#和Go。旨在简化生成型AI解决方案开发流程，帮助快速上手并构建稳定可靠的架构。
data-on-eks - 在Amazon EKS上构建和优化数据和AI/ML平台的综合资源
AI/MLAmazon EKSGithub分布式数据库开源项目数据分析流媒体平台
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。
data-science-on-aws - 在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程
AWSGithubSageMaker开源项目数据科学机器学习自然语言处理
该项目提供在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程。内容包括使用Amazon SageMaker构建AI/ML管道、BERT模型文本分类、高级模型训练及实时流分析等。项目特别关注自然语言处理任务，为数据科学家和机器学习工程师展示了AWS云端AI解决方案的实际应用。
media-insights-on-aws - AWS媒体洞察 无服务器媒体处理应用程序开发框架
AWS服务GithubMedia Insights on AWS媒体处理工作流程编排开源项目无服务器应用
Media Insights on AWS是一个开发框架,用于构建处理多媒体内容的无服务器应用程序。该框架负责工作流编排和数据持久化,使开发者能专注于业务逻辑。它提供预构建的后端,加速应用开发,并已在广告投放、视频处理、内容索引和自动本地化等场景中得到应用。
terraform-cdk - 用主流编程语言构建云基础设施
CDK for TerraformGithubHashiCorpTerraform生态系统基础设施即代码多语言支持开源项目
CDK for Terraform是一个创新工具，支持开发者使用TypeScript、Python、Java、C#和Go等主流编程语言定义云基础设施。该工具与HashiCorp Terraform无缝集成，让用户无需学习HCL即可访问Terraform生态系统。CDKTF提供cdktf-cli命令行工具和cdktf库，简化了应用程序的初始化、导入和合成过程，同时支持利用现有工具链进行测试和依赖管理，提高了云基础设施开发的效率和灵活性。
aws-open-data-geo - AWS地理空间开放数据集的简化访问工具
AWSGitHubGithubpandas地理空间数据集开放数据开源项目
aws-open-data-geo项目整合了AWS Open Data平台上的地理空间数据集，每日更新并提供CSV和JSON格式。这种整理方式便于程序化调用和数据分析，简化了地理空间数据的获取和处理流程。项目通过提供标准化的数据访问方式，促进了开放地理数据在实际应用中的使用。
sst - 简化AWS全栈应用开发的现代化框架
AWSGithubSSTserverless全栈应用开发框架开源项目
SST是一个面向AWS的现代全栈应用开发框架。它支持Next.js、Svelte等多种前端技术，并提供文件上传、身份验证和事件处理等功能。SST通过SEED服务简化了部署和团队协作流程，让开发者能够充分利用AWS的功能，同时降低了serverless应用的开发复杂度。与其他框架相比，SST特别擅长优化AWS开发流程，提供了直观的CLI工具和丰富的文档。此外，SST拥有活跃的社区支持和持续的更新迭代，确保开发者始终能够获得最新的功能和最佳实践。
cdk-monitoring-constructs - 高效监控AWS基础设施的CDK构造库
CDKCloudWatchGithub仪表板开源项目报警监控
cdk-monitoring-constructs是一个强大的CDK构造库,用于高效监控AWS基础设施。该库提供预定义的警报属性,生成精简的CloudWatch仪表板,支持自定义扩展和指标,并兼容多种编程语言。涵盖API Gateway、Lambda、DynamoDB等AWS服务的监控,助力开发者快速搭建全面的监控方案。
terraform-aws-observability-accelerator - Terraform加速AWS环境可观察性部署与监控
AWS Observability AcceleratorGithubTerraform可观察性开源开源项目监控
这个开源项目为AWS环境提供基于Terraform的可观察性加速器，集成Amazon Managed Service for Prometheus和Amazon Managed Grafana等AWS托管服务。它包含精选的指标、日志、跟踪收集方案，以及预配置的告警规则和Grafana仪表板。项目涵盖EKS、ECS等多个模块，可快速为AWS基础设施和自定义应用实现全面监控，帮助用户在短时间内建立深度可观察性系统。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号