Hands-On AWS CDK: Erstellung cloudnativer Anwendungen mit Infrastructure as Code
A

Hands-On AWS CDK: Erstellung cloudnativer Anwendungen mit Infrastructure as Code

AWS
AWS CDK infrastructure as code Cloud Native Python TypeScript DevOps generative AI
Autor
Sam Ward Biddle, Kyle T. Jones
Verlag
O'Reilly Media
Jahr
2025
Sprache
Englisch
39
Dieses Buch bewerten

Zum Lesen des Buches, Anmelden / Registrieren

Vorschau des Fragments

Ähnliche Bücher

System Design auf AWS: Aufbau und Skalierung von Unternehmenslösungen

System Design auf AWS: Aufbau und Skalierung von Unternehmenslösungen

Jayanth Kumar, Mandeep Singh

Entwicklung cloud-nativer Lösungen mit Microsoft Azure und .NET: Hochskalierbare Lösungen für Unternehmen erstellen

Entwicklung cloud-nativer Lösungen mit Microsoft Azure und .NET: Hochskalierbare Lösungen für Unternehmen erstellen

Ashirwad Satapathi, Abhishek Mishra

Policy as Code: Verbesserung der Cloud-Native-Sicherheit

Policy as Code: Verbesserung der Cloud-Native-Sicherheit

Jimmy Ray

Verwaltung von Cloud-Native-Daten auf Kubernetes: Architektur von Cloud-Native-Datendiensten mit Open-Source-Technologie

Verwaltung von Cloud-Native-Daten auf Kubernetes: Architektur von Cloud-Native-Datendiensten mit Open-Source-Technologie

Jeff Carpenter, Patrick McFadin

Entwicklung serverloser Anwendungen auf Knative: Ein Leitfaden zum Entwerfen und Schreiben serverloser Cloud-Anwendungen

Entwicklung serverloser Anwendungen auf Knative: Ein Leitfaden zum Entwerfen und Schreiben serverloser Cloud-Anwendungen

Evan Anderson

Praktische Serverless-Anwendungen mit AWS: Die Kraft serverloser Cloud-Anwendungen nutzen

Praktische Serverless-Anwendungen mit AWS: Die Kraft serverloser Cloud-Anwendungen nutzen

Apoorva Prakash, Shaik Inthiyaz Basha

Programmierung mit C# 10: Cloud-, Web- und Desktop-Anwendungen entwickeln

Programmierung mit C# 10: Cloud-, Web- und Desktop-Anwendungen entwickeln

Ian Griffiths

Generative KI auf Kubernetes: Operationalisierung von Large Language Models

Generative KI auf Kubernetes: Operationalisierung von Large Language Models

Roland Huß, Daniele Zonca

Praktisches Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und PyTorch: Konzepte, Werkzeuge und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme

Praktisches Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und PyTorch: Konzepte, Werkzeuge und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme

Aurélien Géron

Erste Schritte mit .NET Aspire: Cloud-native und verteilte Anwendungen mühelos erstellen

Erste Schritte mit .NET Aspire: Cloud-native und verteilte Anwendungen mühelos erstellen

Dave Rael