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Kubernetes中文指南云原生应用架构实战手册

Kubernetes 云原生容器微服务服务网格 Github 开源项目

作为开源的Kubernetes中文指南，本书系统介绍云原生应用架构，覆盖Kubernetes核心概念、最佳实践及相关生态。内容涉及容器编排、微服务、DevOps等领域，通过丰富案例助力读者从入门到精通，快速将云原生技术应用于实际工作中。

k8ssandra - Apache Cassandra和Stargate在Kubernetes上的生产级解决方案

Apache CassandraGithubHelmK8ssandraKubernetesStargate开源项目

K8ssandra是为Kubernetes环境设计的Apache Cassandra和Stargate集成解决方案。该项目整合了cass-operator、Stargate API、Prometheus和Grafana监控、Reaper修复工具以及Medusa备份恢复等多个开源组件。通过Helm charts分发,K8ssandra简化了管理流程,实现生产级部署。适用于开发者和SRE,但已被k8ssandra-operator项目取代,建议参考迁移指南进行升级。

skaffold - Kubernetes应用开发的自动化工作流工具

DevOpsGithubKubernetesSkaffold容器化开源项目持续开发

Skaffold是一款命令行工具，用于自动化Kubernetes应用的开发工作流。它支持本地和远程集群，自动处理构建、推送和部署过程。该工具提供快速本地开发、项目可移植性和灵活配置，适用于持续集成和持续部署。Skaffold作为轻量级客户端工具，无需额外集群组件，能够显著提高Kubernetes应用开发效率。

homelab - 家庭实验室基础设施自动化管理框架

GitOpsGithubHomelabKubernetes基础设施即代码开源项目自动化

Homelab项目是一个开源的家庭实验室自动化管理框架，基于基础设施即代码和GitOps理念。它实现了从裸机配置到应用管理的全流程自动化，包括Kubernetes集群部署、证书管理、DNS更新等。该项目还集成监控告警、CI/CD、私有容器仓库等功能，为家庭实验室提供可定制的端到端解决方案。

distributed-ml-patterns - 构建并优化分布式机器学习系统的方法

Argo WorkflowsDistributed Machine Learning PatternsGithubKubeflowKubernetes分布式机器学习开源项目

《Distributed Machine Learning Patterns》一书详细介绍了如何构建可扩展和高可靠性的机器学习系统。内容涵盖数据摄取、分布式训练、模型服务等方面，以及如何利用Kubernetes、TensorFlow、Kubeflow和Argo Workflows实现任务自动化。通过该书，读者将掌握关键概念与实际案例，并学会在大规模集群上管理和监控机器学习任务。本书适合具备基础机器学习知识的数据分析师、数据科学家和软件工程师。

kubernetes-goat - 专为安全学习设计的易受攻击 Kubernetes 环境

GithubKubernetes Goat安全学习实践训练容器漏洞开源项目集群环境

Kubernetes Goat 是一个易受攻击的集群环境，专为学习和实践 Kubernetes 安全而设计。该项目提供22个精心设计的安全场景，涵盖从基础设施到应用层的多个安全方面，包括敏感信息泄露、容器逃逸和 RBAC 配置错误等常见安全问题。这些场景模拟了真实环境中可能出现的漏洞，为开发者和安全专业人员提供hands-on的实践机会，帮助他们深入理解 Kubernetes 生态系统中的潜在威胁，从而提高安全意识和防御能力。

kubeskoop - Kubernetes网络诊断与监控的开源解决方案

GithubKubeSkoopKuberneteseBPF开源项目监控网络诊断

KubeSkoop是一个为Kubernetes集群开发的开源网络诊断工具，兼容多种CNI插件和云服务提供商。该工具利用eBPF技术自动生成Pod网络流量图，监控分析内核关键路径，有效解决集群网络问题。KubeSkoop集成了网络诊断、内核监控、异常事件识别等功能，并提供Web控制台，协助管理员高效排查Kubernetes网络故障。

kopf - 用Python简化Kubernetes运营商开发

GithubKopfKubernetesPython开源项目自定义资源运维框架

Kopf是一个Python框架，用于简化Kubernetes运营商的开发。它支持自定义和内置资源，提供事件处理、定时器和守护进程等功能。Kopf通过简洁的Python代码处理复杂的K8s操作，确保最终一致性。尽管其设计可能与传统K8s实践有所不同，但Kopf为开发者提供了一种独特的方法来创建和管理Kubernetes运营商。

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。

grafana-dashboards-kubernetes - Grafana监控面板集合优化Kubernetes可视化

GithubGrafanaKubernetes仪表板可视化开源项目监控

grafana-dashboards-kubernetes项目提供了一套优化的Grafana监控面板,用于增强Kubernetes集群的可视化。该项目包含多个仪表板,覆盖了Kubernetes的全局、命名空间、节点和Pod等多个层面。这些面板采用Grafana最新的渐变模式和时间序列可视化功能,并针对kube-prometheus-stack进行了调优。项目支持多种部署方式,包括手动导入、grafana.com安装、ArgoCD和Helm等。这些监控面板有助于提升Kubernetes集群的监控和管理效率。

kubeeye - Kubernetes集群检查工具提升集群健康与性能

GithubKubeEyeKubernetes安全风险开源项目规则定制集群检查

KubeEye是专为Kubernetes设计的云原生集群检查工具，基于自定义规则识别集群问题和风险。支持OPA、PromQL、文件变更、内核参数等多种检查规则，可灵活配置检查计划。通过命令行或Web控制台获取详细检查报告，助力维护集群健康和优化性能。

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