推荐:ORY Kubernetes Helm Charts — 简化K8s上ORY服务的部署
在Kubernetes的世界里,Helm Chart是管理和部署应用的一种强大工具。ORY提供了一系列Helm Charts,为你的集群中集成ORY的服务提供了便利。这些图表正处于孵化阶段,让用户在Kubernetes环境中轻松体验ORY的各种安全与身份管理解决方案。
项目介绍
这个开源项目是一个集合,包含了用于部署ORY服务到Kubernetes的Helm Charts。通过这些图表,你可以方便地安装和配置ORY的Oathkeeper(一个强大的API网关和访问控制服务)等组件。项目的官方文档网站k8s.ory.sh/helm列出了所有可用的Helm Charts及其详细的配置选项,让你可以根据需求定制安装。
项目技术分析
ORY的Helm Charts基于最新的Kubernetes版本(1.18+),确保了对最新特性和优化的支持。它们使用清晰的结构和标准的Helm最佳实践,使得维护和升级变得更加简单。在开发过程中,项目提供了详细的测试指南,包括本地测试、ingress测试以及Helm测试套件,保证了代码的质量和稳定性。
使用Helm进行开发
对于开发者来说,这个项目支持通过Minikube进行本地测试和开发。你可以快速安装、升级并测试Helm图表,以便在真实环境部署之前验证其功能。此外,项目还提供了关于如何设置Ingress以模拟实际网络环境的指导。
应用场景
ORY的Helm Charts适用于任何希望在Kubernetes环境中实现安全、可扩展的身份验证和授权的企业或个人。无论你是构建一个新的微服务架构,还是改进现有系统的安全性,都可以借助这些Charts轻松将ORY的服务融入其中。
项目特点
- 面向最新Kubernetes:所有图表都针对Kubernetes 1.18+版本设计,确保现代集群兼容性。
- 易于安装和配置:通过Helm简化部署过程,只需几步即可启动ORY服务。
- 本地开发支持:利用Minikube,可以在本地环境中进行测试和调试,加快开发迭代速度。
- 全面测试:内置Helm测试,确保每个部署环节的可靠性。
总之,ORY的Kubernetes Helm Charts为K8s用户提供了一条便捷的道路,让他们能够轻松、高效地在集群中部署ORY的安全服务。如果你正在寻找一种灵活、可靠的解决方案来增强你的应用程序的身份管理和访问控制,那么这个项目绝对值得你关注。现在就开始探索k8s.ory.sh/helm,让ORY成为你Kubernetes之旅的一部分吧!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C045
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0122
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00