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Azure Kubernetes Service (AKS) 基础架构推荐实践

Azure Kubernetes Service基线集群Azure架构中心核心架构组件部署参考实现Github开源项目

本参考实施方案展示了通用 AKS 集群的基础架构设计，旨在帮助网络、安全和开发团队了解部署并理解各组成部分。提供详细的部署指导和最佳实践，涵盖身份管理、机密管理和网络拓扑等关键要素，为生产阶段的 AKS 集群奠定坚实基础。

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介绍相关项目
istio - 开源服务网格平台 优化微服务架构管理
GithubIstio安全开源项目微服务服务网格流量管理
Istio是开源服务网格平台，可无缝集成现有分布式应用。该平台提供统一高效的服务安全、连接和监控功能，支持负载均衡、服务间认证等特性，且几乎无需修改服务代码。Istio有效简化微服务架构管理，提升应用性能和可靠性。
Azure-OpenAI-demos - Azure OpenAI最新应用展示与性能测试指南
AutogenAzure Cognitive SearchAzure OpenAIGPT-4GithubNeo4j开源项目
该项目汇集了Azure OpenAI最新的应用实例和模型性能测试，包括Neo4j集成、自动生成演示、GPT-4o和Phi-3 Vision等。涵盖了图像比较、车损协助、视频转文档生成、语音转写和摘要等多个领域，展示Azure OpenAI的多种强大功能。通过这些演示内容，用户可以了解如何有效地使用Azure OpenAI进行图像识别、文本生成和数据分析等多种实用工具的开发。
Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南
Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目
本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。
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。
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Bitnami Charts是一个开源Helm Chart库，为Kubernetes提供多种流行应用的快速部署方案。它支持VMware Tanzu、Azure、AWS和Google Cloud等多个云平台。用户可通过Helm命令轻松安装和升级应用。该项目集成了容器镜像漏洞扫描功能，确保应用安全。Bitnami Charts提供详细文档，适用于不同规模的Kubernetes项目。
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kubeinvaders - 趣味化的Kubernetes集群弹性测试工具
DevOpsGithubKubeInvadersKubernetes容器编排开源项目混沌工程
KubeInvaders是一款创新的Kubernetes混沌工程工具，通过游戏化界面让用户以有趣的方式测试集群弹性。它提供实时监控和指标分析，支持自动驾驶、随机移动、命名空间切换等功能，并可对节点进行攻击测试。KubeInvaders易于部署，适合DevOps团队进行混沌工程实践，有助于提高Kubernetes集群的可靠性和恢复能力。
kfp-tekton - Kubeflow Pipelines与Tekton集成的开源机器学习工作流平台
CI/CDGithubKubeflow PipelinesKubernetesTekton开源项目机器学习工作流
kfp-tekton是一个将Kubeflow Pipelines与Tekton后端集成的开源项目。它允许用户使用Kubeflow Pipelines DSL创建管道，并将其编译为Tekton YAML。该项目提供SDK编译器、API服务和用户界面，支持端到端的机器学习工作流程，包括日志记录和工件跟踪。基于Kubeflow Pipelines和Tekton的最新版本，kfp-tekton为机器学习从业者提供了一个可扩展且可移植的管道解决方案。
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此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。
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