DevOps & Cloud

Deployment, cloud, containers, CI/CD, monitoring, and infrastructure

skills in category: 19,589
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Deploy Ml Model ServingBDeploy machine learning models to production serving infrastructure using MLflow, BentoML, or Seldon Core with REST/gRPC endpoints, implement autoscaling, monitoring, and A/B testing capabilities for high-performance model inference at scale. Use when deploying trained models for real-time inference, setting up REST or gRPC prediction APIs, implementing autoscaling for variable load, running A/B tests between model versions, or migrating from batch to real-time inference.devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Configure Log AggregationASet up centralized log aggregation with Loki and Promtail (or ELK stack), including log parsing, label extraction, retention policies, and integration with metrics for correlation. Use when consolidating logs from multiple services into a searchable system, replacing local log files with centralized queryable storage, correlating logs with metrics and traces, implementing structured logging with label extraction, or troubleshooting production incidents requiring cross-service log analysis.devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Configure Ingress NetworkingAConfigure Kubernetes Ingress networking with NGINX Ingress Controller, cert-manager for automated TLS certificate management, path-based routing, rate limiting, and multi-domain hosting with SSL termination and load balancing. Use when exposing multiple Kubernetes services via a single load balancer, implementing path-based or host-based routing, automating TLS certificate issuance with Let's Encrypt, or setting up blue-green and canary deployments with traffic splitting.devopsgobashVotes: 0GitHub stars: 31
Build Ci Cd PipelineADesign and implement multi-stage CI/CD pipelines using GitHub Actions with matrix builds, dependency caching, artifact management, and secret handling. Create workflows that span linting, testing, building, and deployment stages with parallel execution and conditional logic. Use when setting up automated testing and deployment for a new project, migrating from Jenkins or CircleCI to GitHub Actions, implementing matrix builds across platforms, adding build caching, or creating multi-stage pipe...devopsgobashVotes: 0GitHub stars: 31
Setup Local KubernetesDSet up a local Kubernetes development environment using kind, k3d, or minikube for fast inner-loop development. Covers cluster creation, ingress configuration, local registry setup, and integration with development tools like Skaffold and Tilt for automatic rebuild and redeploy workflows. Use when needing a local Kubernetes environment for development, testing manifests or Helm charts before production deployment, wanting fast automatic rebuild-and-redeploy cycles, or learning Kubernetes with...devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Optimize Cloud CostsAKubecostを使用した可視化、ライトサイジング推奨、水平および垂直ポッドオートスケーリング、スポット/プリエンプティブルインスタンス、リソースクォータなどのツールを活用した、 Kubernetesワークロードのクラウドコスト最適化戦略の実装。コスト配分、ショーバックレポート、継続的な最適化プラクティスを網羅する。クラウドコストがビジネス価値に比例せず増大している時、リソースリクエストが実際の使用量と一致していない時、手動スケーリングが過剰プロビジョニングにつながる時、または内部コスト説明責任のためにショーバックとチャージバックを実装する時に使用する。devopsbashnodeVotes: 0GitHub stars: 31
Deploy Ml Model ServingBMLflow、BentoML、またはSeldon Coreを使用して、REST/gRPCエンドポイント付きの本番サービングインフラストラクチャに機械学習モデルをデプロイする。高性能なモデル推論のためのオートスケーリング、モニタリング、A/Bテスト機能を実装する。学習済みモデルのリアルタイム推論デプロイ時、RESTまたはgRPC予測APIのセットアップ時、可変負荷のオートスケーリング実装時、モデルバージョン間のA/Bテスト実行時、バッチからリアルタイム推論への移行時に使用する。devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Configure Log AggregationALokiとPromtail（またはELKスタック）を使用して、ログの解析、ラベル抽出、保持ポリシー、メトリクスとの相関のための統合ログ集約をセットアップする。複数サービスのログを検索可能なシステムに統合する場合、ローカルログファイルを集中型のクエリ可能なストレージに置き換える場合、ログをメトリクスやトレースと相関させる場合、ラベル抽出による構造化ログを実装する場合、またはクロスサービスのログ分析を必要とする本番インシデントのトラブルシューティングを行う場合に使用する。devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Configure Ingress NetworkingANGINXイングレスコントローラー、自動TLS証明書管理のためのcert-manager、パスベースルーティング、レート制限、SSLターミネーションとロードバランシングによるマルチドメインホスティングでKubernetes Ingressネットワークを設定します。単一のロードバランサーで複数のKubernetesサービスを公開する場合、パスベースまたはホストベースのルーティングを実装する場合、Let's EncryptでTLS証明書を自動発行する場合、またはトラフィック分割によるブルーグリーンやカナリアデプロイをセットアップする場合に使用します。devopsgobashVotes: 0GitHub stars: 31
Build Ci Cd PipelineAGitHub Actionsを使用して、マトリクスビルド、依存関係キャッシュ、アーティファクト管理、シークレット処理を含む多段階CI/CDパイプラインを設計・実装します。リント、テスト、ビルド、デプロイのステージを並列実行と条件付きロジックで連携させたワークフローを作成します。新規プロジェクトへの自動テスト・デプロイのセットアップ、JenkinsやCircleCIからの移行、プラットフォーム間マトリクスビルドの実装、ビルドキャッシュの追加、またはセキュリティスキャンと品質ゲートを含む多段階パイプラインの構築に使用します。devopsgobashVotes: 0GitHub stars: 31
Setup Local KubernetesDLokale Kubernetes-Entwicklungsumgebung mit kind, k3d oder minikube fuer schnelle Inner-Loop-Entwicklung einrichten. Behandelt Cluster-Erstellung, Ingress-Konfiguration, lokale Registry-Einrichtung und Integration mit Entwicklungstools wie Skaffold und Tilt fuer automatische Neu-Build- und Redeploy-Workflows. Einsatz wenn eine lokale Kubernetes-Umgebung fuer die Entwicklung benoetigt wird, Manifeste oder Helm-Charts vor dem Produktions-Deployment getestet werden sollen, schnelle automatische R...devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Setup Container RegistryAContainer-Image-Registries einrichten — einschliesslich GitHub Container Registry (ghcr.io), Docker Hub und Harbor — mit automatisiertem Image-Scanning, Tagging- Strategien, Retention-Richtlinien und CI/CD-Integration fuer sichere Image- Verteilung. Einsatz beim Einrichten einer privaten Container-Registry, bei der Migration von Docker Hub zu selbst-gehosteten Registries, beim Implementieren von Schwachstellen-Scanning in CI/CD-Pipelines, beim Verwalten von Multi-Architektur- Images, beim Dur...devopsrustgoVotes: 0GitHub stars: 31
Orchestrate Ml PipelineAOrchestrate end-to-end maschinelles Lernen pipelines using Prefect or Airflow with DAG construction, task Abhaengigkeiten, retry logic, scheduling, monitoring, and integration with MLflow, DVC, and feature stores for production ML workflows. Use when automating multi-step ML workflows from data ingestion to deployment, scheduling periodic model retraining, coordinating distributed training tasks, or managing retry logic and failure recovery across pipeline stages.devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Manage Kubernetes SecretsBSicheres Secrets-Management in Kubernetes implementieren — mit SealedSecrets fuer GitOps, External Secrets Operator fuer Cloud-Secret-Manager und Rotationsstrategien. TLS-Zertifikate, API-Schluessel und Credentials mit Verschluesselung im Ruhezustand und RBAC-Kontrollen verwalten. Einsatz beim Speichern sensibler Konfiguration fuer Kubernetes-Anwendungen, beim Implementieren von GitOps wo Secrets versioniert werden muessen, bei der Integration mit AWS Secrets Manager oder Azure Key Vault, bei...devopsrustgoVotes: 0GitHub stars: 31
Deploy Ml Model ServingBMachine-Learning-Modelle auf Produktions-Serving-Infrastruktur mit MLflow, BentoML oder Seldon Core mit REST/gRPC-Endpunkten bereitstellen, Autoscaling, Monitoring und A/B-Test-Faehigkeiten fuer leistungsstarke Modellinferenz im grossen Massstab implementieren. Verwenden beim Bereitstellen trainierter Modelle fuer Echtzeit-Inferenz, beim Einrichten von REST- oder gRPC- Vorhersage-APIs, beim Implementieren von Autoscaling fuer variable Last, beim Durchfuehren von A/B-Tests zwischen Modellversi...devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Configure Log AggregationAZentralisierte Log-Aggregation mit Loki und Promtail (oder ELK-Stack) einrichten, einschliesslich Log-Parsing, Label-Extraktion, Aufbewahrungsrichtlinien und Integration mit Metriken zur Korrelation. Verwenden, wenn Logs aus mehreren Services in einem durchsuchbaren System zusammengefuehrt werden sollen, lokale Log-Dateien durch zentralen abfragbaren Speicher ersetzt werden, Logs mit Metriken und Traces korreliert werden, strukturiertes Logging mit Label-Extraktion implementiert wird oder Pro...devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Configure Ingress NetworkingAKubernetes-Ingress-Networking mit NGINX-Ingress-Controller, cert-manager fuer automatisiertes TLS-Zertifikat-Management, pfadbasiertes Routing, Rate-Limiting und Multi-Domain-Hosting mit SSL-Terminierung und Load-Balancing konfigurieren. Einsatz beim Exponieren mehrerer Kubernetes-Services ueber einen einzelnen Load-Balancer, beim Implementieren von pfad- oder hostbasiertem Routing, beim Automatisieren der TLS- Zertifikatausstellung mit Let's Encrypt oder beim Einrichten von Blue-Green- und C...devopsgobashVotes: 0GitHub stars: 31
Build Ci Cd PipelineAMehrstufige CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions entwerfen und implementieren — mit Matrix-Builds, Dependency-Caching, Artefaktverwaltung und Secret-Behandlung. Workflows erstellen, die Linting, Tests, Build und Deployment mit Parallelausfuehrung und bedingter Logik abdecken. Einsatz beim Einrichten automatisierter Tests und Deployments fuer neue Projekte, bei der Migration von Jenkins oder CircleCI zu GitHub Actions, beim Implementieren von Matrix-Builds ueber Plattformen hinweg, beim Hinzufue...devopsgobashVotes: 0GitHub stars: 31
Setup Local KubernetesDSet up a local Kubernetes development environment using kind, k3d, or minikube for fast inner-loop development. Covers cluster creation, ingress configuration, local registry setup, and integration with development tools like Skaffold and Tilt for automatic rebuild and redeploy workflows. Use when needing a local Kubernetes environment for development, testing manifests or Helm charts before production deployment, wanting fast automatic rebuild-and-redeploy cycles, or learning Kubernetes with...devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Setup Container RegistryAConfigure container image registries including GitHub Container Registry (ghcr.io), Docker Hub, and Harbor with automated image scanning, tagging strategies, retention policies, and CI/CD integration for secure image distribution. Use when setting up a private container registry, migrating from Docker Hub to self-hosted registries, implementing vulnerability scanning in CI/CD pipelines, managing multi-architecture images, enforcing image signing, or configuring automatic cleanup and retention...devopsrustgoVotes: 0GitHub stars: 31
Orchestrate Ml PipelineAOrchestrate end-to-end machine learning pipelines using Prefect or Airflow with DAG construction, task dependencies, retry logic, scheduling, monitoring, and integration with MLflow, DVC, and feature stores for production ML workflows. Use when automating multi-step ML workflows from data ingestion to deployment, scheduling periodic model retraining, coordinating distributed training tasks, or managing retry logic and failure recovery across pipeline stages.devopspythongoVotes: 0GitHub stars: 31
Optimize Cloud CostsAImplement cloud cost optimization for Kubernetes workloads using tools like Kubecost for visibility, right-sizing recommendations, horizontal and vertical pod autoscaling, spot/preemptible instances, and resource quotas. Covers cost allocation, showback reporting, continuous optimization. Use when cloud costs growing without proportional business value, when resource requests misaligned with actual usage, when manual scaling causes over-provisioning, or when implementing showback and chargeba...devopsrustgoVotes: 0GitHub stars: 31
Manage Kubernetes SecretsBImplement secure secrets management in Kubernetes using SealedSecrets for GitOps, External Secrets Operator for cloud secret managers, and rotation strategies. Handle TLS certificates, API keys, and credentials with encryption at rest and RBAC controls. Use when storing sensitive configuration for Kubernetes applications, implementing GitOps where secrets must be version-controlled, integrating with AWS Secrets Manager or Azure Key Vault, rotating credentials without downtime, or migrating fr...devopsrustgoVotes: 0GitHub stars: 31
Implement Gitops WorkflowBImplement GitOps continuous delivery using Argo CD or Flux with app-of-apps pattern, automated sync policies, drift detection, and multi-environment promotion. Manage Kubernetes deployments declaratively from Git with automated reconciliation. Use when implementing declarative infrastructure management, migrating from imperative kubectl commands to Git-driven deployments, setting up multi-environment promotion workflows, enforcing code review gates for production, or meeting audit and complia...devopsgobashVotes: 0GitHub stars: 31