​​Open Source + AWS

AWS некоторое время назад радикально изменила свою политику по отношению к Open Source (год назад писал) и теперь у компании стремительно растёт портфолио проектов, которые разработаны или имеют существенную поддержку со стороны AWS.

За прошедший год несколько крупных проектов сменили тип лицензии: Terraform, в результате появился OpenTofu и, вот, недавно, также поступил и Redis. В результате чего у нас теперь есть Valkey.

Инженеры AWS активно участвовали в разработке Redis. После изменения типа лицензии AWS официально поддержала Valkey:

https://aws.amazon.com/blogs/opensource/why-aws-supports-valkey/

Это важное изменение позиции AWS. Не слышал аналогичного про OpenTofu — что ж, подождём очередного реинвента. 😀

Вот как на текущий день выглядит список того, что было разработано AWS напрямую, поддерживается инженерами на full time разработке или AWS в разном виде много котрибьютит:

▫️ Babelfish for PostgreSQL (https://babelfishpg.org/)
▫️ Bottlerocket (https://github.com/bottlerocket-os/bottlerocket)
▫️ EKS Distro (https://distro.eks.amazonaws.com/)
▫️ Etcd (https://etcd.io/)
▫️ Firecracker (https://firecracker-microvm.github.io/)
▫️ Fluentd (https://www.fluentd.org/ top contributors)
▫️ FreeRTOS (https://www.freertos.org/)
▫️ Karpenter (https://karpenter.sh/)
▫️ Kubernetes (https://kubernetes.io/ top contributors)
▫️ MariaDB (https://mariadb.org/contribute/#colophon)
▫️ OpenSearch (https://opensearch.org/)
▫️ OpenTelemetry (https://opentelemetry.io/)
▫️ PostgreSQL (https://www.postgresql.org/community/contributors/)
▫️ Tinkerbell (https://tinkerbell.org/)
▫️ Thanos (https://thanos.io/)

#open_source

😎💡Где взять данные? Несколько открытых репозиториев
Awesome Data - Github репозиторий. Список открытых наборов данных с прямыми ссылками на скачивание. Есть данные с видео, картинками, аудио, и вообще со всем.
Open ML - источник, который включает в себя 20k+ датасетов. Есть также библиотеки для Python и R.
Open Data Registry - хранилище данных от AWS. Тут есть некоторые датасеты, которых больше нигде не найти.
Papers with Code. - подборки датасетов, которые использовались в реальных исследованиях
Dagshub - хранилище, в котором Датасеты удобно поделены по областям применения (NLP, CV, пр.)

🗜 Logpipe - похожий инструмент, мы также можем перенаправить вывод логов в программу, и получить к ним доступ через веб-панель в браузере...

- Демо: https://logpipe.pages.dev/
- Github: https://github.com/EmNudge/logpipe
- Сайт: https://logpipe.emnudge.dev/

#log #analize

https://github.com/a-h/templ понравился по итогу больше

к тому же он очень приятно стыкуется с htmx

В общем и целом, можно очень быстро и приятно клепать админки для домашних или внутренних поделок с помощью htmx + templ + picocss — результат получается не просто рабочим, но ещё и достаточно приятным глазу

LLM Scraper

LLM Scraper - це бібліотека яка дозволяє конвертувати будь-які веб-сторінки в структуровані дані за допомогою LLM.

#TypeScript