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# Mehr Muster
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**Topics**
+ [Automatisieren Sie das Löschen von AWS CloudFormation Stacks und zugehörigen Ressourcen](automate-deletion-cloudformation-stacks-associated-resources.md)
+ [Automatisieren Sie das dynamische Pipeline-Management für die Bereitstellung von Hotfix-Lösungen in Gitflow-Umgebungen mithilfe von und AWS Service Catalog AWS CodePipeline](automate-dynamic-pipeline-management-for-deploying-hotfix-solutions.md)
+ [Automatisches Erstellen von CI/CD Pipelines und Amazon ECS-Clustern für Microservices mithilfe von AWS CDK](automatically-build-ci-cd-pipelines-and-amazon-ecs-clusters-for-microservices-using-aws-cdk.md)
+ [Erstellen und übertragen Sie Docker-Images mithilfe von GitHub Actions und Terraform auf Amazon ECR](build-and-push-docker-images-to-amazon-ecr-using-github-actions-and-terraform.md)
+ [Containerisieren Sie Mainframe-Workloads, die von Blu Age modernisiert wurden](containerize-mainframe-workloads-that-have-been-modernized-by-blu-age.md)
+ [Erstellen Sie einen benutzerdefinierten Protokollparser für Amazon ECS mithilfe eines Firelens-Protokollrouters](create-a-custom-log-parser-for-amazon-ecs-using-a-firelens-log-router.md)
+ [Stellen Sie mithilfe von Terraform Agentensysteme auf Amazon Bedrock mit dem CrewAI-Framework bereit](deploy-agentic-systems-on-amazon-bedrock-with-the-crewai-framework.md)
+ [Stellen Sie mithilfe von Terraform eine Umgebung für containerisierte Blu Age-Anwendungen bereit](deploy-an-environment-for-containerized-blu-age-applications-by-using-terraform.md)
+ [Stellen Sie mithilfe einer Inferenz-Pipeline in Amazon Vorverarbeitungslogik in einem ML-Modell an einem einzigen Endpunkt bereit SageMaker](deploy-preprocessing-logic-into-an-ml-model-in-a-single-endpoint-using-an-inference-pipeline-in-amazon-sagemaker.md)
+ [Stellen Sie Workloads aus DevOps Azure-Pipelines auf private Amazon EKS-Cluster bereit](deploy-workloads-from-azure-devops-pipelines-to-private-amazon-eks-clusters.md)
+ [Implementieren Sie KI-gestützte Kubernetes-Diagnose und -Fehlerbehebung mit der Integration von K8SGPT und Amazon Bedrock](implement-ai-powered-kubernetes-diagnostics-and-troubleshooting-with-k8sgpt-and-amazon-bedrock-integration.md)
+ [Verwalten Sie blue/green Bereitstellungen von Microservices für mehrere Konten und Regionen mithilfe von AWS-Code-Services und AWS KMS-Schlüsseln für mehrere Regionen](manage-blue-green-deployments-of-microservices-to-multiple-accounts-and-regions-by-using-aws-code-services-and-aws-kms-multi-region-keys.md)
+ [Verwalten Sie lokale Containeranwendungen, indem Sie Amazon ECS Anywhere mit dem AWS CDK einrichten](manage-on-premises-container-applications-by-setting-up-amazon-ecs-anywhere-with-the-aws-cdk.md)
+ [Migrieren Sie von Oracle WebLogic zu Apache Tomcat (ToMEE) auf Amazon ECS](migrate-from-oracle-weblogic-to-apache-tomcat-tomee-on-amazon-ecs.md)
+ [Modernisieren Sie ASP.NET Web Forms-Anwendungen auf AWS](modernize-asp-net-web-forms-applications-on-aws.md)
+ [Überwachen Sie Amazon ECR-Repositorys mit AWS und AWS CloudFormation Config auf Platzhalterberechtigungen](monitor-amazon-ecr-repositories-for-wildcard-permissions-using-aws-cloudformation-and-aws-config.md)
+ [Überwachen Sie die Anwendungsaktivität mithilfe von CloudWatch Logs Insights](monitor-application-activity-by-using-cloudwatch-logs-insights.md)
+ [Richten Sie mithilfe von AWS CDK eine CI/CD Pipeline für Hybrid-Workloads auf Amazon ECS Anywhere ein und GitLab](set-up-a-ci-cd-pipeline-for-hybrid-workloads-on-amazon-ecs-anywhere-by-using-aws-cdk-and-gitlab.md)
+ [Richten Sie die end-to-end Verschlüsselung für Anwendungen auf Amazon EKS mithilfe von cert-manager und Let's Encrypt ein](set-up-end-to-end-encryption-for-applications-on-amazon-eks-using-cert-manager-and-let-s-encrypt.md)
+ [Vereinfachen Sie die Bereitstellung von Amazon EKS-Anwendungen für mehrere Mandanten mithilfe von Flux](simplify-amazon-eks-multi-tenant-application-deployment-by-using-flux.md)
+ [Optimieren Sie mithilfe von SageMaker KI und Hydra Workflows für maschinelles Lernen — von der lokalen Entwicklung bis hin zu skalierbaren Experimenten](streamline-machine-learning-workflows-by-using-amazon-sagemaker.md)
+ [Strukturieren Sie ein Python-Projekt in hexagonaler Architektur mit AWS Lambda](structure-a-python-project-in-hexagonal-architecture-using-aws-lambda.md)
+ [Testen Sie die AWS Infrastruktur mithilfe LocalStack von Terraform-Tests](test-aws-infra-localstack-terraform.md)
+ [Koordinieren Sie die Ressourcenabhängigkeit und die Aufgabenausführung mithilfe des AWS Fargate WaitCondition Hook-Konstrukts](use-the-aws-fargate-waitcondition-hook-construct.md)
+ [Verwenden Sie Amazon Bedrock-Agenten, um die Erstellung von Zugriffskontrollen in Amazon EKS durch textbasierte Eingabeaufforderungen zu automatisieren](using-amazon-bedrock-agents-to-automate-creation-of-access-entry-controls-in-amazon-eks.md)