🔵 عنوان مقاله
Kagent: Agenetic AI for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
Kagent یک چارچوب agentic AI برای Kubernetes است که به تیم‌های پلتفرم، DevOps و SRE امکان می‌دهد agentهای خودگردان را برای خودکارسازی عملیات و تسریع رفع اشکال اجرا کنند. نصب آن از طریق shell یا Helm انجام می‌شود و از طریق Model Context Protocol (MCP) به LLMs متصل می‌شود تا دسترسی استاندارد به بافت زنده خوشه و ابزارها فراهم شود. نتیجه، کاهش کار تکراری، تریاژ سریع‌تر رخدادها و اجرای مطمئن‌تر عملیات Kubernetes است؛ با اختیار انتخاب بین اجرای خودکار کارهای کم‌ریسک یا تأیید انسانی برای اقدامات حساس.
#Kagent #Kubernetes #AIOps #LLMs #MCP #Helm #DevOps #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/R52yDGdFL
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kagent: Agenetic AI for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
Kagent یک چارچوب agentic AI برای Kubernetes است که به تیم‌های پلتفرم، DevOps و SRE امکان می‌دهد agentهای خودگردان را برای خودکارسازی عملیات و تسریع رفع اشکال اجرا کنند. نصب آن از طریق shell یا Helm انجام می‌شود و از طریق Model Context Protocol (MCP) به LLMs متصل می‌شود تا دسترسی استاندارد به بافت زنده خوشه و ابزارها فراهم شود. نتیجه، کاهش کار تکراری، تریاژ سریع‌تر رخدادها و اجرای مطمئن‌تر عملیات Kubernetes است؛ با اختیار انتخاب بین اجرای خودکار کارهای کم‌ریسک یا تأیید انسانی برای اقدامات حساس.
#Kagent #Kubernetes #AIOps #LLMs #MCP #Helm #DevOps #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/R52yDGdFL
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Kagent: Agentic AI for Kubernetes (AI meets cloudnative)
In the era of Artificial Intelligence, Generative AI, Large Language models and yes new buzz word Agentic AI and to support it new…
🔵 عنوان مقاله
AI-Assisted GitOps with Flux MCP Server
🟢 خلاصه مقاله:
**
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Flux MCP Server، یک دستیار هوش مصنوعی را به Kubernetes وصل کنید تا مدیریت و عیب‌یابی جریان‌های GitOps با زبان طبیعی انجام شود. با تکیه بر MCP، دستیار می‌تواند وضعیت Flux را بخواند، Kustomization و HelmReleaseها را فهرست کند، اختلاف‌ها را توضیح دهد، لاگ کنترلرها را بررسی کند و در صورت نیاز اقدامات امنی مثل آغاز reconcile یا پیشنهاد تغییر از طریق PR را انجام دهد.
راهنما شامل پیش‌نیازها (خوشه Kubernetes، نصب Flux و یک مخزن Git پیکربندی‌شده)، نصب و تنظیم Flux MCP Server و اتصال آن به یک دستیار سازگار با MCP است. مثال‌های عملی نشان می‌دهد چگونه درخواست‌های طبیعی به عملیات دقیق تبدیل می‌شوند: بررسی سلامت، دلیل شکست انتشار، ایجاد PR برای به‌روزرسانی، بازگردانی به نسخه قبلی یا توقف/ادامه reconcile.
همچنین نکات امنیتی و رفع اشکال را پوشش می‌دهد؛ از جمله محدودسازی دسترسی با RBAC و اصل حداقل دسترسی، ثبت و ممیزی اقدامات دستیار، و اعتبارسنجی تغییرات از طریق Git پیش از اعمال در کلاستر. خروجی، چرخه GitOps سریع‌تر و شفاف‌تری است که در آن توسعه‌دهندگان و SREها با کمک دستیار هوشمند، کارهای تکراری را خودکار و مسائل را دقیق‌تر مدیریت می‌کنند.
#GitOps #Kubernetes #Flux #MCP #AIOps #DevOps #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Dc6z5yxvs
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
AI-Assisted GitOps with Flux MCP Server
🟢 خلاصه مقاله:
**
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Flux MCP Server، یک دستیار هوش مصنوعی را به Kubernetes وصل کنید تا مدیریت و عیب‌یابی جریان‌های GitOps با زبان طبیعی انجام شود. با تکیه بر MCP، دستیار می‌تواند وضعیت Flux را بخواند، Kustomization و HelmReleaseها را فهرست کند، اختلاف‌ها را توضیح دهد، لاگ کنترلرها را بررسی کند و در صورت نیاز اقدامات امنی مثل آغاز reconcile یا پیشنهاد تغییر از طریق PR را انجام دهد.
راهنما شامل پیش‌نیازها (خوشه Kubernetes، نصب Flux و یک مخزن Git پیکربندی‌شده)، نصب و تنظیم Flux MCP Server و اتصال آن به یک دستیار سازگار با MCP است. مثال‌های عملی نشان می‌دهد چگونه درخواست‌های طبیعی به عملیات دقیق تبدیل می‌شوند: بررسی سلامت، دلیل شکست انتشار، ایجاد PR برای به‌روزرسانی، بازگردانی به نسخه قبلی یا توقف/ادامه reconcile.
همچنین نکات امنیتی و رفع اشکال را پوشش می‌دهد؛ از جمله محدودسازی دسترسی با RBAC و اصل حداقل دسترسی، ثبت و ممیزی اقدامات دستیار، و اعتبارسنجی تغییرات از طریق Git پیش از اعمال در کلاستر. خروجی، چرخه GitOps سریع‌تر و شفاف‌تری است که در آن توسعه‌دهندگان و SREها با کمک دستیار هوشمند، کارهای تکراری را خودکار و مسائل را دقیق‌تر مدیریت می‌کنند.
#GitOps #Kubernetes #Flux #MCP #AIOps #DevOps #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Dc6z5yxvs
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
AI-Assisted GitOps with Flux MCP Server
Bridging the gap between AI assistants and GitOps pipelines
❤1
🔵 عنوان مقاله
GPU sharing with MPS and OKE
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از NVIDIA MPS در Oracle Kubernetes Engine (OKE) اشتراک‌گذاری GPU را فعال کنیم تا چندین پردازه CUDA به‌طور هم‌زمان از یک GPU بهره ببرند. مراحل اصلی شامل ایجاد یک GPU node pool اختصاصی، سفارشی‌سازی cloud-init برای فعال‌سازی و پایدارسازی MPS روی نودها، استقرار NVIDIA device-plugin با Helm و سپس آزمایش دسترسی اشتراکی با اجرای یک بارکاری نمونه در قالب ۱۰ replica است. در پایان با ابزارهایی مانند nvidia-smi میزان همزمانی و بهره‌وری بررسی می‌شود. نکات مهم: نیاز به سازگاری نسخه‌های CUDA و درایور، نبود ایزولیشن سخت حافظه در MPS، و مقایسه با گزینه‌هایی مثل MIG برای سناریوهای نیازمند ایزولیشن قوی‌تر.
#NVIDIA #MPS #GPUSharing #Kubernetes #OKE #OracleCloud #CUDA #Helm
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Hd9QMtTXf
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GPU sharing with MPS and OKE
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از NVIDIA MPS در Oracle Kubernetes Engine (OKE) اشتراک‌گذاری GPU را فعال کنیم تا چندین پردازه CUDA به‌طور هم‌زمان از یک GPU بهره ببرند. مراحل اصلی شامل ایجاد یک GPU node pool اختصاصی، سفارشی‌سازی cloud-init برای فعال‌سازی و پایدارسازی MPS روی نودها، استقرار NVIDIA device-plugin با Helm و سپس آزمایش دسترسی اشتراکی با اجرای یک بارکاری نمونه در قالب ۱۰ replica است. در پایان با ابزارهایی مانند nvidia-smi میزان همزمانی و بهره‌وری بررسی می‌شود. نکات مهم: نیاز به سازگاری نسخه‌های CUDA و درایور، نبود ایزولیشن سخت حافظه در MPS، و مقایسه با گزینه‌هایی مثل MIG برای سناریوهای نیازمند ایزولیشن قوی‌تر.
#NVIDIA #MPS #GPUSharing #Kubernetes #OKE #OracleCloud #CUDA #Helm
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Hd9QMtTXf
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
GPU sharing with MPS and OKE
Though I’ve been working with Kubernetes since 2018, only very recently I had the opportunity to learn a bit more about GPU-based worker…
❤1
Forwarded from Bardia & Erfan
دارم پادکست پاول دوروف مال تلگرام رو میبینم
نکته جالبش اینجا اگر برادر نابغش نبود هیچ وقت تلگرامی وجود نداشت
نکته دیگه اینه اگر دقت کرده باشید پاول برعکس مارک زاکربرگ ، ایلان ماسک و . . .
زندگی خیلی لاکچری داره ولی ایلان و زاکربرگ همیشه ساده پوشن و خیلی زنی بی آلایشی از خودشون نشون میدن
حتی مارک و ایلان نهایتا ۶ تا ۸ ساعت میخوابن و پاول ۱۲ ساعت
دلیلش از نظر من خیلی جالبه
ایلان و زاکربرگ تمام سهام شرکتشون برای خودشون نیست! سرمایه گذار های بزرگی پشتشونه و هروقت بیان خودشون رو اینطور نشون بدن قطعابا فشار زیادی مواجه میشن
ولی پاول مالک خودش هست و برادرش و کلا ۴۰ برنامه نویس
هیچ وقت هم جواب به کسی نمیده
نکات خیلی زیادی داره این شخص پیشنهاد میکنم حتما درموردش مطالعه کنید
https://www.youtube.com/watch?v=qjPH9njnaVU
نکته جالبش اینجا اگر برادر نابغش نبود هیچ وقت تلگرامی وجود نداشت
نکته دیگه اینه اگر دقت کرده باشید پاول برعکس مارک زاکربرگ ، ایلان ماسک و . . .
زندگی خیلی لاکچری داره ولی ایلان و زاکربرگ همیشه ساده پوشن و خیلی زنی بی آلایشی از خودشون نشون میدن
حتی مارک و ایلان نهایتا ۶ تا ۸ ساعت میخوابن و پاول ۱۲ ساعت
دلیلش از نظر من خیلی جالبه
ایلان و زاکربرگ تمام سهام شرکتشون برای خودشون نیست! سرمایه گذار های بزرگی پشتشونه و هروقت بیان خودشون رو اینطور نشون بدن قطعابا فشار زیادی مواجه میشن
ولی پاول مالک خودش هست و برادرش و کلا ۴۰ برنامه نویس
هیچ وقت هم جواب به کسی نمیده
نکات خیلی زیادی داره این شخص پیشنهاد میکنم حتما درموردش مطالعه کنید
https://www.youtube.com/watch?v=qjPH9njnaVU
❤1
🔵 عنوان مقاله
Enhancing Kubernetes Event Management with Custom Aggregation
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب در kubernetes.io نشان می‌دهد چگونه می‌توان یک سامانه‌ی تجمیع سفارشی برای Eventهای Kubernetes ساخت تا محدودیت‌های پیش‌فرض را دور بزند و سیگنال‌ها را قابل استفاده‌تر کند. ایده این است که رویدادهای خام و پرتکرار از طریق API خوانده شوند، بر اساس کلیدهایی مانند involved object، reason، namespace و الگوی پیام گروه‌بندی و نرمال‌سازی شوند، رویدادهای تکراری در پنجره‌های زمانی حذف و شمارش شوند، و در نهایت رکوردهای خلاصه و ماندگار تولید شود.
با ذخیره‌سازی این خلاصه‌ها در یک backend پایدار و تعریف سیاست‌های نگهداشت، تاریخچه‌ی معنادار برای تحلیل و عیب‌یابی حفظ می‌شود. سامانه می‌تواند API و داشبورد برای جست‌وجو و روندیابی ارائه دهد، به هشداردهی متصل شود تا به‌جای جهش‌های لحظه‌ای روی الگوهای پایدار یا غیرعادی هشدار دهد، و متریک‌ها را برای ابزارهای observability صادر کند. ملاحظات عملی شامل RBAC مناسب، کنترل فشار روی API server، کش کارآمد، HA و پشتیبانی چندکلاستری است. یک controller مبتنی بر CRD نیز می‌تواند AggregatedEventها را نگه دارد و با Jobهای پس‌زمینه سیاست‌های retention را اعمال کند. نتیجه، کاهش نویز، حفظ تاریخچه فراتر از ظرفیت پیش‌فرض و بهبود قابلیت مشاهده و عملیات SRE/DevOps است.
#Kubernetes #EventManagement #Aggregation #Observability #DevOps #SRE #CloudNative #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HCfkK0GTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Enhancing Kubernetes Event Management with Custom Aggregation
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب در kubernetes.io نشان می‌دهد چگونه می‌توان یک سامانه‌ی تجمیع سفارشی برای Eventهای Kubernetes ساخت تا محدودیت‌های پیش‌فرض را دور بزند و سیگنال‌ها را قابل استفاده‌تر کند. ایده این است که رویدادهای خام و پرتکرار از طریق API خوانده شوند، بر اساس کلیدهایی مانند involved object، reason، namespace و الگوی پیام گروه‌بندی و نرمال‌سازی شوند، رویدادهای تکراری در پنجره‌های زمانی حذف و شمارش شوند، و در نهایت رکوردهای خلاصه و ماندگار تولید شود.
با ذخیره‌سازی این خلاصه‌ها در یک backend پایدار و تعریف سیاست‌های نگهداشت، تاریخچه‌ی معنادار برای تحلیل و عیب‌یابی حفظ می‌شود. سامانه می‌تواند API و داشبورد برای جست‌وجو و روندیابی ارائه دهد، به هشداردهی متصل شود تا به‌جای جهش‌های لحظه‌ای روی الگوهای پایدار یا غیرعادی هشدار دهد، و متریک‌ها را برای ابزارهای observability صادر کند. ملاحظات عملی شامل RBAC مناسب، کنترل فشار روی API server، کش کارآمد، HA و پشتیبانی چندکلاستری است. یک controller مبتنی بر CRD نیز می‌تواند AggregatedEventها را نگه دارد و با Jobهای پس‌زمینه سیاست‌های retention را اعمال کند. نتیجه، کاهش نویز، حفظ تاریخچه فراتر از ظرفیت پیش‌فرض و بهبود قابلیت مشاهده و عملیات SRE/DevOps است.
#Kubernetes #EventManagement #Aggregation #Observability #DevOps #SRE #CloudNative #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HCfkK0GTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Enhancing Kubernetes Event Management with Custom Aggregation
Kubernetes Events provide crucial insights into cluster operations, but as clusters grow, managing and analyzing these events becomes increasingly challenging. This blog post explores how to build custom event aggregation systems that help engineering teams…
❤3
🔵 عنوان مقاله
Start Sidecar First: How To Avoid Snags
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب از kubernetes.io توضیح می‌دهد چرا شروع‌شدن Sidecar پیش از کانتینر اصلی مهم است و این‌که Kubernetes ترتیب شروع کانتینرها در یک Pod را تضمین نمی‌کند. برای جلوگیری از خطاهای شروع، پیشنهاد می‌شود از readiness برای مسدود کردن دریافت ترافیک تا وقتی Sidecar آماده است، از startupProbe برای دادن زمان کافی به فرایند راه‌اندازی و جلوگیری از ری‌استارت‌های زودهنگام، و از postStart برای علامت‌دادن آماده‌بودن (مثلاً از طریق فایل یا پورت محلی) استفاده شود. اگر اپلیکیشن باید قبل از آماده‌شدن Sidecar اصلاً جلو نرود، یک اسکریپت ساده در entrypoint کانتینر اصلی باید تا آماده‌شدن Sidecar صبر کند. ترکیب این روش‌ها عملاً ترتیب‌دهی مطمئن راه‌اندازی را فراهم می‌کند.
#Kubernetes #Sidecar #ReadinessProbe #StartupProbe #PostStart #Containers #DevOps #Reliability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/QRqjJKQJt
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Start Sidecar First: How To Avoid Snags
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب از kubernetes.io توضیح می‌دهد چرا شروع‌شدن Sidecar پیش از کانتینر اصلی مهم است و این‌که Kubernetes ترتیب شروع کانتینرها در یک Pod را تضمین نمی‌کند. برای جلوگیری از خطاهای شروع، پیشنهاد می‌شود از readiness برای مسدود کردن دریافت ترافیک تا وقتی Sidecar آماده است، از startupProbe برای دادن زمان کافی به فرایند راه‌اندازی و جلوگیری از ری‌استارت‌های زودهنگام، و از postStart برای علامت‌دادن آماده‌بودن (مثلاً از طریق فایل یا پورت محلی) استفاده شود. اگر اپلیکیشن باید قبل از آماده‌شدن Sidecar اصلاً جلو نرود، یک اسکریپت ساده در entrypoint کانتینر اصلی باید تا آماده‌شدن Sidecar صبر کند. ترکیب این روش‌ها عملاً ترتیب‌دهی مطمئن راه‌اندازی را فراهم می‌کند.
#Kubernetes #Sidecar #ReadinessProbe #StartupProbe #PostStart #Containers #DevOps #Reliability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/QRqjJKQJt
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Start Sidecar First: How To Avoid Snags
From the Kubernetes Multicontainer Pods: An Overview blog post you know what their job is, what are the main architectural patterns, and how they are implemented in Kubernetes. The main thing I’ll cover in this article is how to ensure that your sidecar containers…
❤1
🔵 عنوان مقاله
Grafana k8s-monitoring-helm: Scalable Observability Stack for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک راهکار یکپارچه و مقیاس‌پذیر برای مشاهده‌پذیری Kubernetes با استفاده از Helm معرفی می‌کند که به‌صورت یک چارت، استقرار نظارت جامع شامل metrics، logs و traces را ساده می‌سازد. اجزای کلیدی آن شامل جمع‌آوری metrics سازگار با Prometheus، تجمیع logs با Loki و agents سبک مثل Promtail یا Grafana Agent، پشتیبانی از traces با Tempo و OpenTelemetry، و نمایش و هشداردهی از طریق Grafana است. این چارت با کشف خودکار سرویس‌ها، داشبوردهای آماده، قوانین هشدار، و گزینه‌های مقیاس‌پذیری (sharding، remote_write، و تنظیمات retention/limits) امکان بهره‌برداری در خوشه‌های بزرگ را فراهم می‌کند. امنیت و پایداری با RBAC، TLS، مدیریت Secrets، NetworkPolicy و پشتیبانی از persistence و GitOps (مانند Argo CD و Flux) پوشش داده می‌شود. هدف، ارائه مسیر سریع و قابل اتکا برای استقرار مشاهده‌پذیری در Kubernetes است؛ چه در مدل خودمیزبان و چه با اتصال به Grafana Cloud، همراه با قابلیت شخصی‌سازی داشبوردها و سیاست‌های مقیاس‌پذیری.
#Kubernetes #Grafana #Helm #Observability #Prometheus #Loki #OpenTelemetry #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/G5l3N6Pcw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Grafana k8s-monitoring-helm: Scalable Observability Stack for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک راهکار یکپارچه و مقیاس‌پذیر برای مشاهده‌پذیری Kubernetes با استفاده از Helm معرفی می‌کند که به‌صورت یک چارت، استقرار نظارت جامع شامل metrics، logs و traces را ساده می‌سازد. اجزای کلیدی آن شامل جمع‌آوری metrics سازگار با Prometheus، تجمیع logs با Loki و agents سبک مثل Promtail یا Grafana Agent، پشتیبانی از traces با Tempo و OpenTelemetry، و نمایش و هشداردهی از طریق Grafana است. این چارت با کشف خودکار سرویس‌ها، داشبوردهای آماده، قوانین هشدار، و گزینه‌های مقیاس‌پذیری (sharding، remote_write، و تنظیمات retention/limits) امکان بهره‌برداری در خوشه‌های بزرگ را فراهم می‌کند. امنیت و پایداری با RBAC، TLS، مدیریت Secrets، NetworkPolicy و پشتیبانی از persistence و GitOps (مانند Argo CD و Flux) پوشش داده می‌شود. هدف، ارائه مسیر سریع و قابل اتکا برای استقرار مشاهده‌پذیری در Kubernetes است؛ چه در مدل خودمیزبان و چه با اتصال به Grafana Cloud، همراه با قابلیت شخصی‌سازی داشبوردها و سیاست‌های مقیاس‌پذیری.
#Kubernetes #Grafana #Helm #Observability #Prometheus #Loki #OpenTelemetry #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/G5l3N6Pcw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - grafana/k8s-monitoring-helm
Contribute to grafana/k8s-monitoring-helm development by creating an account on GitHub.
❤1
🔵 عنوان مقاله
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توسعه پایدار هوش مصنوعی را با پختن کیک مقایسه می‌کند: داشتن دستور روشن، مواد اولیه باکیفیت، ابزار درست و فرایند تکرارشونده. داده و برچسب تمیز و تحت حاکمیت، تعریف دقیق مسئله و معیارهای موفقیت، معماری و تنظیمات آموزشی مناسب، و زیرساخت و MLOps قابل اتکا، چهار ستون نتیجه‌گیری قابل پیش‌بینی‌اند. پایداری با بهینه‌سازی اندازه و کارایی مدل آغاز می‌شود: سنجش مبادله‌ها و استفاده از روش‌هایی مانند pruning، quantization و distillation برای کاهش هزینه، تأخیر و ردپای کربن؛ همچنین بازاستفاده از مؤلفه‌ها، خودکارسازی منطقی، و گنجاندن حاکمیت (حریم خصوصی، امنیت، انطباق و ارزیابی سوگیری) از ابتدا. در تحویل، تنها استقرار مدل کافی نیست: محیط‌های مرحله‌ای، انتشار تدریجی یا A/B، قابلیت بازگشت، پایش و هشداردهی، تعریف SLA/SLO، انسان در حلقه برای تصمیم‌های حساس و دریافت بازخورد کاربر ضروری‌اند. در نهایت، یک «کارت دستور» شامل هم‌راستاسازی و معیارها، آماده‌سازی داده، آموزش و اعتبارسنجی، استقرار با CI/CD و نگهبان‌ها، پایش و تکرار، مستندسازی و مدیریت هزینه، و نگهداری playbookها، تحویل هوش مصنوعی را قابل اتکا و پایدار می‌کند.
#SustainableAI #MLOps #ResponsibleAI #AIEngineering #ModelOps #DataGovernance #AIOps
🟣لینک مقاله:
https://cd.foundation/blog/2025/10/03/sustainable-ai-delivery/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توسعه پایدار هوش مصنوعی را با پختن کیک مقایسه می‌کند: داشتن دستور روشن، مواد اولیه باکیفیت، ابزار درست و فرایند تکرارشونده. داده و برچسب تمیز و تحت حاکمیت، تعریف دقیق مسئله و معیارهای موفقیت، معماری و تنظیمات آموزشی مناسب، و زیرساخت و MLOps قابل اتکا، چهار ستون نتیجه‌گیری قابل پیش‌بینی‌اند. پایداری با بهینه‌سازی اندازه و کارایی مدل آغاز می‌شود: سنجش مبادله‌ها و استفاده از روش‌هایی مانند pruning، quantization و distillation برای کاهش هزینه، تأخیر و ردپای کربن؛ همچنین بازاستفاده از مؤلفه‌ها، خودکارسازی منطقی، و گنجاندن حاکمیت (حریم خصوصی، امنیت، انطباق و ارزیابی سوگیری) از ابتدا. در تحویل، تنها استقرار مدل کافی نیست: محیط‌های مرحله‌ای، انتشار تدریجی یا A/B، قابلیت بازگشت، پایش و هشداردهی، تعریف SLA/SLO، انسان در حلقه برای تصمیم‌های حساس و دریافت بازخورد کاربر ضروری‌اند. در نهایت، یک «کارت دستور» شامل هم‌راستاسازی و معیارها، آماده‌سازی داده، آموزش و اعتبارسنجی، استقرار با CI/CD و نگهبان‌ها، پایش و تکرار، مستندسازی و مدیریت هزینه، و نگهداری playbookها، تحویل هوش مصنوعی را قابل اتکا و پایدار می‌کند.
#SustainableAI #MLOps #ResponsibleAI #AIEngineering #ModelOps #DataGovernance #AIOps
🟣لینک مقاله:
https://cd.foundation/blog/2025/10/03/sustainable-ai-delivery/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
CD Foundation
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery - CD Foundation
This article uses cake analogies and real-world case studies of failures — not to shame, but to remind us that AI is not experimental. It require structure, precision, and respect.
🔵 عنوان مقاله
kcp: isolated workspaces
🟢 خلاصه مقاله:
kcp مفهوم Workspaceهای ایزوله را معرفی می‌کند؛ محیط‌های منطقی سبک که روی یک کنترل‌پلین مشترک اجرا می‌شوند اما APIها، منابع، دسترسی‌ها و خط‌مشی‌ها را در محدوده هر Workspace جدا نگه می‌دارند. این جداسازی باعث می‌شود CRDها و نام‌ها تداخلی نداشته باشند، RBAC و سهمیه‌ها مستقل باشند و تیم‌ها بدون سربار چندین کلاستر، امن و چابک کار کنند. با استفاده از APIExport و APIBinding می‌توان یک API را یک‌بار تعریف و در Workspaceهای مختلف مصرف کرد؛ ارتقا و انتشار مرحله‌ای (از staging به production) و حتی رول‌اوت تدریجی برای هر مشتری یا تیم امن‌تر و قابل‌کنترل‌تر می‌شود. نتیجه برای سناریوهای Multi-tenant SaaS، Platform Engineering، جداسازی‌های مقرراتی و اکوسیستم‌های شریک، امنیت، مقیاس‌پذیری و قابلیت عملیات بهتر است؛ هرچند هماهنگی بین Workspaceها باید شفاف و مبتنی بر خط‌مشی باشد.
#kcp #Kubernetes #Workspaces #MultiTenancy #PlatformEngineering #SaaS #APIs #Security
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vxxKWBytr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kcp: isolated workspaces
🟢 خلاصه مقاله:
kcp مفهوم Workspaceهای ایزوله را معرفی می‌کند؛ محیط‌های منطقی سبک که روی یک کنترل‌پلین مشترک اجرا می‌شوند اما APIها، منابع، دسترسی‌ها و خط‌مشی‌ها را در محدوده هر Workspace جدا نگه می‌دارند. این جداسازی باعث می‌شود CRDها و نام‌ها تداخلی نداشته باشند، RBAC و سهمیه‌ها مستقل باشند و تیم‌ها بدون سربار چندین کلاستر، امن و چابک کار کنند. با استفاده از APIExport و APIBinding می‌توان یک API را یک‌بار تعریف و در Workspaceهای مختلف مصرف کرد؛ ارتقا و انتشار مرحله‌ای (از staging به production) و حتی رول‌اوت تدریجی برای هر مشتری یا تیم امن‌تر و قابل‌کنترل‌تر می‌شود. نتیجه برای سناریوهای Multi-tenant SaaS، Platform Engineering، جداسازی‌های مقرراتی و اکوسیستم‌های شریک، امنیت، مقیاس‌پذیری و قابلیت عملیات بهتر است؛ هرچند هماهنگی بین Workspaceها باید شفاف و مبتنی بر خط‌مشی باشد.
#kcp #Kubernetes #Workspaces #MultiTenancy #PlatformEngineering #SaaS #APIs #Security
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vxxKWBytr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes v1.33: Updates to Container Lifecycle
🟢 خلاصه مقاله:
** این نسخه از Kubernetes v1.33 دو به‌روزرسانی مهم در چرخه عمر container ارائه می‌دهد: نخست، Sleep اکنون به‌طور پیش‌فرض از مدت‌زمان صفر ثانیه پشتیبانی می‌کند تا بتوان همان الگوها را بدون تأخیر واقعی استفاده کرد و فقط در صورت نیاز تأخیر را تنظیم کرد. دوم، می‌توان signal خاموش‌سازی را مستقیماً در Pod مشخص کرد (مثلاً SIGTERM یا SIGINT) و دیگر لازم نیست برای تغییر STOPSIGNAL، image را دوباره ساخت. نتیجه، ساده‌تر شدن تمپلیت‌ها و CI/CD، خاموش‌سازی gracefulتر، و کاهش نیاز به بازسازی image است.
#Kubernetes #K8s #Containers #DevOps #Pod #Lifecycle #SIGTERM #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/GkJ9S8P0Z
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes v1.33: Updates to Container Lifecycle
🟢 خلاصه مقاله:
** این نسخه از Kubernetes v1.33 دو به‌روزرسانی مهم در چرخه عمر container ارائه می‌دهد: نخست، Sleep اکنون به‌طور پیش‌فرض از مدت‌زمان صفر ثانیه پشتیبانی می‌کند تا بتوان همان الگوها را بدون تأخیر واقعی استفاده کرد و فقط در صورت نیاز تأخیر را تنظیم کرد. دوم، می‌توان signal خاموش‌سازی را مستقیماً در Pod مشخص کرد (مثلاً SIGTERM یا SIGINT) و دیگر لازم نیست برای تغییر STOPSIGNAL، image را دوباره ساخت. نتیجه، ساده‌تر شدن تمپلیت‌ها و CI/CD، خاموش‌سازی gracefulتر، و کاهش نیاز به بازسازی image است.
#Kubernetes #K8s #Containers #DevOps #Pod #Lifecycle #SIGTERM #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/GkJ9S8P0Z
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Kubernetes v1.33: Updates to Container Lifecycle
Kubernetes v1.33 introduces a few updates to the lifecycle of containers. The Sleep action for container lifecycle hooks now supports a zero sleep duration (feature enabled by default). There is also alpha support for customizing the stop signal sent to containers…
🔵 عنوان مقاله
Service Binding for Kubernetes in Spring Boot cloud-native applications
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر spec مربوط به Service Binding for Kubernetes و استفاده از Spring Cloud Bindings، اتصال برنامه‌های Spring Boot به سرویس‌های پشتیبان مانند PostgreSQL را به‌صورت خودکار انجام دهیم و نیاز به تنظیم دستی متغیرهای محیطی را حذف کنیم. برنامه با افزودن Spring Cloud Bindings می‌تواند Bindingهای استانداردشده را که از طریق Secrets و الگوی مشخص در Kubernetes تزریق می‌شوند، شناسایی کرده و به‌صورت خودکار در پیکربندی Spring Boot (مثلاً DataSource) به کار بگیرد. روند کار شامل استقرار PostgreSQL، دسترس‌پذیر کردن اطلاعات اتصال در قالب Secret، و تعریف یک ServiceBinding است که Deployment برنامه و Secret را به هم متصل می‌کند. این روش علاوه‌بر ساده‌سازی و کاهش وابستگی به ConfigMap و env varهای سفارشی، امنیت و پورتابل بودن را بهبود می‌دهد و برای سرویس‌های دیگر نیز قابل تعمیم است.
#Kubernetes #SpringBoot #ServiceBinding #SpringCloudBindings #PostgreSQL #CloudNative #DevOps #K8s
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CZrT1x9Rq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Service Binding for Kubernetes in Spring Boot cloud-native applications
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر spec مربوط به Service Binding for Kubernetes و استفاده از Spring Cloud Bindings، اتصال برنامه‌های Spring Boot به سرویس‌های پشتیبان مانند PostgreSQL را به‌صورت خودکار انجام دهیم و نیاز به تنظیم دستی متغیرهای محیطی را حذف کنیم. برنامه با افزودن Spring Cloud Bindings می‌تواند Bindingهای استانداردشده را که از طریق Secrets و الگوی مشخص در Kubernetes تزریق می‌شوند، شناسایی کرده و به‌صورت خودکار در پیکربندی Spring Boot (مثلاً DataSource) به کار بگیرد. روند کار شامل استقرار PostgreSQL، دسترس‌پذیر کردن اطلاعات اتصال در قالب Secret، و تعریف یک ServiceBinding است که Deployment برنامه و Secret را به هم متصل می‌کند. این روش علاوه‌بر ساده‌سازی و کاهش وابستگی به ConfigMap و env varهای سفارشی، امنیت و پورتابل بودن را بهبود می‌دهد و برای سرویس‌های دیگر نیز قابل تعمیم است.
#Kubernetes #SpringBoot #ServiceBinding #SpringCloudBindings #PostgreSQL #CloudNative #DevOps #K8s
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CZrT1x9Rq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Service Binding for K8s in Spring Boot cloud-native applications
Part 9 — Using Spring Cloud Bindings to auto-configure CNB Bindings
🔵 عنوان مقاله
Troubleshooting packet drops in a Kubernetes-based observability platform
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطالعهٔ موردی نشان می‌دهد تیم SRE در Kapital Bank چگونه افت‌های گهگاهی کارایی در یک پلتفرم observability مبتنی بر Kubernetes را که به Memcached متکی بود ریشه‌یابی کرد. آن‌ها با همبسته‌سازی سیگنال‌ها در سطح Kubernetes و شواهد کرنل لینوکس، مشکل را به دراپ بسته‌ها در مسیر شبکهٔ کرنل تحت الگوهای بار خاص محدود کردند. جمع‌بندی این بود که برخی مقادیر پیش‌فرض کرنل برای الگوهای اتصال پرتراکم و پرتلاطم در محیط‌های کانتینری مناسب نیست و باعث فشار روی صف‌ها و بافرهای شبکه می‌شود. با تنظیم دقیق پارامترهای کرنل و اعتبارسنجی تدریجی تغییرات روی نودهای میزبان Memcached، نرخ دراپ بسته‌ها کاهش یافت و پایداری و پیش‌بینی‌پذیری کارایی بهبود پیدا کرد. نتیجهٔ عملی: به مسائل کارایی به‌صورت میان‌لایه‌ای نگاه کنید، قبل و بعد از تغییرات اندازه‌گیری کنید، و تنظیمات ایمن کرنل را در ران‌بوک‌ها مستند سازید.
#Kubernetes #SRE #Observability #Memcached #LinuxKernel #Networking #DevOps #PerformanceTuning
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/spNnnpsM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Troubleshooting packet drops in a Kubernetes-based observability platform
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطالعهٔ موردی نشان می‌دهد تیم SRE در Kapital Bank چگونه افت‌های گهگاهی کارایی در یک پلتفرم observability مبتنی بر Kubernetes را که به Memcached متکی بود ریشه‌یابی کرد. آن‌ها با همبسته‌سازی سیگنال‌ها در سطح Kubernetes و شواهد کرنل لینوکس، مشکل را به دراپ بسته‌ها در مسیر شبکهٔ کرنل تحت الگوهای بار خاص محدود کردند. جمع‌بندی این بود که برخی مقادیر پیش‌فرض کرنل برای الگوهای اتصال پرتراکم و پرتلاطم در محیط‌های کانتینری مناسب نیست و باعث فشار روی صف‌ها و بافرهای شبکه می‌شود. با تنظیم دقیق پارامترهای کرنل و اعتبارسنجی تدریجی تغییرات روی نودهای میزبان Memcached، نرخ دراپ بسته‌ها کاهش یافت و پایداری و پیش‌بینی‌پذیری کارایی بهبود پیدا کرد. نتیجهٔ عملی: به مسائل کارایی به‌صورت میان‌لایه‌ای نگاه کنید، قبل و بعد از تغییرات اندازه‌گیری کنید، و تنظیمات ایمن کرنل را در ران‌بوک‌ها مستند سازید.
#Kubernetes #SRE #Observability #Memcached #LinuxKernel #Networking #DevOps #PerformanceTuning
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/spNnnpsM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Troubleshooting Packet Drops in a Kubernetes Cluster
One of the core responsibilities of our SRE team is maintaining a robust observability platform. Our platform is built using open-source…
🔵 عنوان مقاله
KubeLinter – Kubernetes YAML & Helm Chart Static Analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
KubeLinter یک ابزار تحلیل ایستای پیکربندی است که فایل‌های Kubernetes YAML و Helm charts را پیش از استقرار بررسی می‌کند تا رعایت بهترین‌شیوه‌ها تضمین شود. این ابزار خطاهای رایج و پرریسک را شناسایی می‌کند؛ از جمله اجرای کانتینر با دسترسی‌های غیرضروری، نبودن resource requests/limits، استفاده از latest در تَگِ ایمیج، نبود liveness/readiness probes، تنظیمات RBAC بیش از حد باز و mountهای پرخطر. خروجی آن پیام‌های شفاف و پیشنهادهای عملی برای اصلاح ارائه می‌دهد. KubeLinter هم در توسعه محلی و هم در خطوط CI/CD قابل استفاده است و با قوانین قابل‌سفارشی‌سازی، با استانداردهای هر تیم هماهنگ می‌شود. نتیجه، بازبینی سریع‌تر، یکنواختی پیکربندی‌ها و کاهش ریسک در استقرارهای Kubernetes است.
#KubeLinter #Kubernetes #Helm #YAML #DevOps #Security #CICD #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/yCpPFTs73
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
KubeLinter – Kubernetes YAML & Helm Chart Static Analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
KubeLinter یک ابزار تحلیل ایستای پیکربندی است که فایل‌های Kubernetes YAML و Helm charts را پیش از استقرار بررسی می‌کند تا رعایت بهترین‌شیوه‌ها تضمین شود. این ابزار خطاهای رایج و پرریسک را شناسایی می‌کند؛ از جمله اجرای کانتینر با دسترسی‌های غیرضروری، نبودن resource requests/limits، استفاده از latest در تَگِ ایمیج، نبود liveness/readiness probes، تنظیمات RBAC بیش از حد باز و mountهای پرخطر. خروجی آن پیام‌های شفاف و پیشنهادهای عملی برای اصلاح ارائه می‌دهد. KubeLinter هم در توسعه محلی و هم در خطوط CI/CD قابل استفاده است و با قوانین قابل‌سفارشی‌سازی، با استانداردهای هر تیم هماهنگ می‌شود. نتیجه، بازبینی سریع‌تر، یکنواختی پیکربندی‌ها و کاهش ریسک در استقرارهای Kubernetes است.
#KubeLinter #Kubernetes #Helm #YAML #DevOps #Security #CICD #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/yCpPFTs73
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - stackrox/kube-linter: KubeLinter is a static analysis tool that checks Kubernetes YAML files and Helm charts to ensure…
KubeLinter is a static analysis tool that checks Kubernetes YAML files and Helm charts to ensure the applications represented in them adhere to best practices. - stackrox/kube-linter
🧠 آموزش زبان سالیدیتی و ترید ارز دجیتال از صفر تا حرفه‌ای به صورت رایگان
🔹 جدیدترین اخبار بلاکچین و کریپتو و فناوری
🔹 تحلیل پروژه‌ها روز و فرصت‌های Web3
⚙️ نکات فنی، ترفندهای توسعه و فرصت‌های شغلی
به جامعه توسعه‌دهندگان آینده‌نگر بپیوند!
👇👇👇
📲 [@omidtrade360]
🔹 جدیدترین اخبار بلاکچین و کریپتو و فناوری
🔹 تحلیل پروژه‌ها روز و فرصت‌های Web3
⚙️ نکات فنی، ترفندهای توسعه و فرصت‌های شغلی
به جامعه توسعه‌دهندگان آینده‌نگر بپیوند!
👇👇👇
📲 [@omidtrade360]
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله KEDA را به‌عنوان راهکاری سبک برای مقیاس‌پذیری رویدادمحور در Kubernetes معرفی می‌کند؛ رویکردی که به‌جای تکیه صرف بر CPU یا memory، بر اساس منابع رویدادی خارجی مانند طول صف در RabbitMQ مقیاس را تنظیم می‌کند. با پشتیبانی از Deployments، StatefulSets و Jobs، KEDA می‌تواند هنگام نبود کار تا سطح صفر مقیاس دهد و با افزایش پیام‌ها در صف، تعداد پادهای پردازشگر Spring Boot را بالا ببرد.
در این روش، با نصب KEDA و تعریف یک ScaledObject (یا ScaledJob) که به بارکار هدف اشاره دارد، تریگر RabbitMQ با تنظیماتی مانند نام صف، اطلاعات اتصال، هدف طول صف، pollingInterval، cooldownPeriod و حدود حداقل/حداکثر replica پیکربندی می‌شود. KEDA به‌عنوان metrics adapter عمل می‌کند و معیارهای رویدادمحور را به مسیر autoscaling وارد می‌کند تا خوشه بر اساس فشار واقعی کار نه صرفاً آستانه‌های منابع، واکنش نشان دهد.
نتیجه این است که در معماری‌های مبتنی بر صف و پردازش ناهمزمان، مقیاس‌پذیری دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تری نسبت به روش صرفاً مبتنی بر CPU/memory حاصل می‌شود؛ در زمان اوج، توان پردازش سریع‌تر و در زمان بیکاری، مصرف منابع حداقلی خواهد بود.
#Kubernetes #KEDA #RabbitMQ #SpringBoot #Autoscaling #EventDriven #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YvkjWpfTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله KEDA را به‌عنوان راهکاری سبک برای مقیاس‌پذیری رویدادمحور در Kubernetes معرفی می‌کند؛ رویکردی که به‌جای تکیه صرف بر CPU یا memory، بر اساس منابع رویدادی خارجی مانند طول صف در RabbitMQ مقیاس را تنظیم می‌کند. با پشتیبانی از Deployments، StatefulSets و Jobs، KEDA می‌تواند هنگام نبود کار تا سطح صفر مقیاس دهد و با افزایش پیام‌ها در صف، تعداد پادهای پردازشگر Spring Boot را بالا ببرد.
در این روش، با نصب KEDA و تعریف یک ScaledObject (یا ScaledJob) که به بارکار هدف اشاره دارد، تریگر RabbitMQ با تنظیماتی مانند نام صف، اطلاعات اتصال، هدف طول صف، pollingInterval، cooldownPeriod و حدود حداقل/حداکثر replica پیکربندی می‌شود. KEDA به‌عنوان metrics adapter عمل می‌کند و معیارهای رویدادمحور را به مسیر autoscaling وارد می‌کند تا خوشه بر اساس فشار واقعی کار نه صرفاً آستانه‌های منابع، واکنش نشان دهد.
نتیجه این است که در معماری‌های مبتنی بر صف و پردازش ناهمزمان، مقیاس‌پذیری دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تری نسبت به روش صرفاً مبتنی بر CPU/memory حاصل می‌شود؛ در زمان اوج، توان پردازش سریع‌تر و در زمان بیکاری، مصرف منابع حداقلی خواهد بود.
#Kubernetes #KEDA #RabbitMQ #SpringBoot #Autoscaling #EventDriven #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YvkjWpfTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
DEV Community
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ
Kubernetes Event Driven Autoscaling (KEDA) enabling Kubernetes workloads (deployments, statefulsets,...
🔵 عنوان مقاله
k8skonf: Kubernetes in Typescript
🟢 خلاصه مقاله:
K8skonf یک ابزار مبتنی بر TypeScript برای ساده‌سازی ساخت، استقرار و مدیریت برنامه‌های Kubernetes است. هدف آن ارائه تجربه‌ای روان‌تر و قابل‌فهم‌تر نسبت به CDK8s و Helm است و با تکیه بر TypeScript، از تایپ ایمن، ابزارهای توسعه‌ی مدرن و خوانایی بهتر برای تعریف منابع استفاده می‌کند.
این رویکرد باعث می‌شود منابع Kubernetes با APIهای ساده‌تر و قابل‌ترکیب تعریف شوند، الگوهای تکرارشونده به‌صورت مؤلفه‌های قابل‌استفاده‌مجدد درآیند، و خطاهای پیکربندی زودتر و قبل از استقرار شناسایی شوند. نتیجه، چرخه توسعه و بازبینی کد منسجم‌تر، نگهداشت آسان‌تر و سازگاری بیشتر میان تیم‌هاست.
به‌طور خلاصه، K8skonf جایگزینی کد-محور و شهودی برای CDK8s و Helm ارائه می‌دهد که بر سادگی، ترکیب‌پذیری و پایداری تأکید دارد، بی‌آن‌که از کنترل و انعطاف لازم در سناریوهای واقعی چشم‌پوشی کند.
#Kubernetes #TypeScript #DevOps #InfrastructureAsCode #CDK8s #Helm #CloudNative #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/3sTT0sbRj
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8skonf: Kubernetes in Typescript
🟢 خلاصه مقاله:
K8skonf یک ابزار مبتنی بر TypeScript برای ساده‌سازی ساخت، استقرار و مدیریت برنامه‌های Kubernetes است. هدف آن ارائه تجربه‌ای روان‌تر و قابل‌فهم‌تر نسبت به CDK8s و Helm است و با تکیه بر TypeScript، از تایپ ایمن، ابزارهای توسعه‌ی مدرن و خوانایی بهتر برای تعریف منابع استفاده می‌کند.
این رویکرد باعث می‌شود منابع Kubernetes با APIهای ساده‌تر و قابل‌ترکیب تعریف شوند، الگوهای تکرارشونده به‌صورت مؤلفه‌های قابل‌استفاده‌مجدد درآیند، و خطاهای پیکربندی زودتر و قبل از استقرار شناسایی شوند. نتیجه، چرخه توسعه و بازبینی کد منسجم‌تر، نگهداشت آسان‌تر و سازگاری بیشتر میان تیم‌هاست.
به‌طور خلاصه، K8skonf جایگزینی کد-محور و شهودی برای CDK8s و Helm ارائه می‌دهد که بر سادگی، ترکیب‌پذیری و پایداری تأکید دارد، بی‌آن‌که از کنترل و انعطاف لازم در سناریوهای واقعی چشم‌پوشی کند.
#Kubernetes #TypeScript #DevOps #InfrastructureAsCode #CDK8s #Helm #CloudNative #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/3sTT0sbRj
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - konfjs/k8skonf: Write Kubernetes manifests in TypeScript.
Write Kubernetes manifests in TypeScript. Contribute to konfjs/k8skonf development by creating an account on GitHub.
👍1
🔵 عنوان مقاله
Kontroler: Kubernetes-Native DAG Scheduling with Event-Driven and Cron-Based Execution
🟢 خلاصه مقاله:
Kontroler یک موتور Workflow بومی Kubernetes است که DAGها را به‌صورت CRD تعریف و اجرا می‌کند. این سامانه هم اجرای رویدادمحور و هم زمان‌بندی مبتنی بر Cron را پشتیبانی می‌کند تا هم Pipelineهای واکنشی و هم کارهای دوره‌ای را در یک چارچوب واحد پوشش دهد. هر گره در DAG با اتکا به سازوکارهای استاندارد Kubernetes (مثل Pod/Job، منابع، ConfigMap و Secret) اجرا می‌شود و سیاست‌هایی مانند وابستگی‌ها، Retry، Backoff، Timeout و محدودیت همزمانی به‌صورت Declarative تنظیم می‌شوند. مشاهده‌پذیری از طریق Status و Eventهای CRD و همچنین لاگ‌ها و متریک‌های معمول Kubernetes انجام می‌گیرد و امنیت/چندمستاجری با RBAC و GitOps مدیریت می‌شود. نتیجه، راهکاری Cloud‑Native برای ساخت و اجرای Workflowهای داده، ETL، یادگیری ماشین، نگهداشت دوره‌ای و کارهای CI/CD با کمترین سربار عملیاتی است.
#Kubernetes #DAG #CRD #Workflow #EventDriven #Cron #CloudNative #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/W088l92cN
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kontroler: Kubernetes-Native DAG Scheduling with Event-Driven and Cron-Based Execution
🟢 خلاصه مقاله:
Kontroler یک موتور Workflow بومی Kubernetes است که DAGها را به‌صورت CRD تعریف و اجرا می‌کند. این سامانه هم اجرای رویدادمحور و هم زمان‌بندی مبتنی بر Cron را پشتیبانی می‌کند تا هم Pipelineهای واکنشی و هم کارهای دوره‌ای را در یک چارچوب واحد پوشش دهد. هر گره در DAG با اتکا به سازوکارهای استاندارد Kubernetes (مثل Pod/Job، منابع، ConfigMap و Secret) اجرا می‌شود و سیاست‌هایی مانند وابستگی‌ها، Retry، Backoff، Timeout و محدودیت همزمانی به‌صورت Declarative تنظیم می‌شوند. مشاهده‌پذیری از طریق Status و Eventهای CRD و همچنین لاگ‌ها و متریک‌های معمول Kubernetes انجام می‌گیرد و امنیت/چندمستاجری با RBAC و GitOps مدیریت می‌شود. نتیجه، راهکاری Cloud‑Native برای ساخت و اجرای Workflowهای داده، ETL، یادگیری ماشین، نگهداشت دوره‌ای و کارهای CI/CD با کمترین سربار عملیاتی است.
#Kubernetes #DAG #CRD #Workflow #EventDriven #Cron #CloudNative #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/W088l92cN
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - GreedyKomodoDragon/Kontroler: A kubernetes native workflow orchestrator used to create DAGs that can run on a schedule…
A kubernetes native workflow orchestrator used to create DAGs that can run on a schedule as well as in an event driven manner - GreedyKomodoDragon/Kontroler
🔵 عنوان مقاله
KubeBuddy
🟢 خلاصه مقاله:
KubeBuddy با توضیحاتی بسیار مختصر معرفی شده و جزئیات مشخصی از قابلیت‌های آن در دست نیست. در این روایت، KubeBuddy به‌عنوان یک ابزار/پروژه همراه مطرح می‌شود که هدفش ساده‌سازی فرایندهای پیچیده، کاهش اصطکاک در کارهای روزمره، تقویت همکاری تیمی و توجه به سادگی و پایداری است. رویکرد آن بر شروع سریع، ادغام آسان با جریان‌های کاری موجود و انعطاف‌پذیری برای محیط‌ها و تیم‌های متفاوت تکیه دارد؛ با اصولی مانند وضوح، تنظیمات حداقلی، رفتار شفاف و پیش‌فرض‌های معقول. مسیر توسعه به‌شکل تدریجی و جامعه‌محور پیش می‌رود و از بازخورد و مشارکت کاربران شکل می‌گیرد. تا انتشار اسناد رسمی و مخزن عمومی، بهتر است KubeBuddy را ابتکاری در حال شکل‌گیری برای تجربه کاری ساده‌تر و قابل‌اعتمادتر بدانیم.
#KubeBuddy #SoftwareProject #DeveloperTools #OpenSource #Productivity #Collaboration #Tech
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/BVtq228Nv
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
KubeBuddy
🟢 خلاصه مقاله:
KubeBuddy با توضیحاتی بسیار مختصر معرفی شده و جزئیات مشخصی از قابلیت‌های آن در دست نیست. در این روایت، KubeBuddy به‌عنوان یک ابزار/پروژه همراه مطرح می‌شود که هدفش ساده‌سازی فرایندهای پیچیده، کاهش اصطکاک در کارهای روزمره، تقویت همکاری تیمی و توجه به سادگی و پایداری است. رویکرد آن بر شروع سریع، ادغام آسان با جریان‌های کاری موجود و انعطاف‌پذیری برای محیط‌ها و تیم‌های متفاوت تکیه دارد؛ با اصولی مانند وضوح، تنظیمات حداقلی، رفتار شفاف و پیش‌فرض‌های معقول. مسیر توسعه به‌شکل تدریجی و جامعه‌محور پیش می‌رود و از بازخورد و مشارکت کاربران شکل می‌گیرد. تا انتشار اسناد رسمی و مخزن عمومی، بهتر است KubeBuddy را ابتکاری در حال شکل‌گیری برای تجربه کاری ساده‌تر و قابل‌اعتمادتر بدانیم.
#KubeBuddy #SoftwareProject #DeveloperTools #OpenSource #Productivity #Collaboration #Tech
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/BVtq228Nv
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Metrics Server and HPA in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Metrics Server برای جمع‌آوری معیارهای CPU و حافظه و ابزار Horizontal Pod Autoscaler (HPA) در Kubernetes، مقیاس‌گذاری خودکار Deploymentها را پیاده‌سازی کنید. ابتدا Metrics Server را نصب و با kubectl top صحت جریان معیارها را بررسی می‌کنید، سپس برای Deployment هدف، یک HPA با حداقل/حداکثر Replica و اهدافی مثل متوسط استفاده CPU تعریف می‌شود. با اعمال بار، HPA تعداد Podها را برای رسیدن به هدف افزایش و در زمان کاهش بار آن را کاهش می‌دهد. آموزش بر تنظیم requests/limits، انتخاب بازه مناسب Replica و آگاهی از محدودیت‌های Metrics Server تأکید دارد؛ و برای نیازهای پیشرفته به معیارهای سفارشی، استفاده از Custom Metrics API و ابزارهایی مانند Prometheus Adapter را پیشنهاد می‌کند.
#Kubernetes #HPA #MetricsServer #Autoscaling #CloudNative #DevOps #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1gP5Vft7g
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Metrics Server and HPA in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Metrics Server برای جمع‌آوری معیارهای CPU و حافظه و ابزار Horizontal Pod Autoscaler (HPA) در Kubernetes، مقیاس‌گذاری خودکار Deploymentها را پیاده‌سازی کنید. ابتدا Metrics Server را نصب و با kubectl top صحت جریان معیارها را بررسی می‌کنید، سپس برای Deployment هدف، یک HPA با حداقل/حداکثر Replica و اهدافی مثل متوسط استفاده CPU تعریف می‌شود. با اعمال بار، HPA تعداد Podها را برای رسیدن به هدف افزایش و در زمان کاهش بار آن را کاهش می‌دهد. آموزش بر تنظیم requests/limits، انتخاب بازه مناسب Replica و آگاهی از محدودیت‌های Metrics Server تأکید دارد؛ و برای نیازهای پیشرفته به معیارهای سفارشی، استفاده از Custom Metrics API و ابزارهایی مانند Prometheus Adapter را پیشنهاد می‌کند.
#Kubernetes #HPA #MetricsServer #Autoscaling #CloudNative #DevOps #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1gP5Vft7g
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Metrics Server and HPA in Kubernetes
Autoscaling in Kubernetes is one of the most powerful features that allows applications to handle varying workloads efficiently. At the…
🔵 عنوان مقاله
Exposing Kubernetes Services Without Cloud LoadBalancers: A Practical Guide
🟢 خلاصه مقاله:
این راهنما برای محیط‌های bare‑metal و air‑gapped که به LoadBalancerهای ابری دسترسی ندارند، روشی عملی برای اکسپوز کردن سرویس‌های Kubernetes ارائه می‌دهد. با ترکیب MetalLB و NGINX Ingress، ابتدا MetalLB یک IP پایدار به Serviceهای نوع LoadBalancer اختصاص می‌دهد، سپس NGINX Ingress ترافیک را بر اساس host و path به سرویس‌های داخلی مسیردهی می‌کند. نتیجه، یک نقطه ورودی واحد با IP ثابت، مدیریت ساده‌تر DNS و عدم نیاز به باز کردن پورت‌های متعدد است. آموزش شامل نصب و پیکربندی MetalLB (L2 یا BGP)، استقرار NGINX Ingress، تعریف Ingressها، و نکاتی درباره TLS، پایداری، و عیب‌یابی است؛ و نشان می‌دهد چرا این الگو نسبت به NodePort یا hostNetwork تمیزتر و مقیاس‌پذیرتر بوده و تجربه‌ای مشابه فضای ابری را بدون وابستگی به آن فراهم می‌کند.
#Kubernetes #MetalLB #NGINXIngress #BareMetal #AirGapped #DevOps #Ingress #LoadBalancer
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CDWB9HJg7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Exposing Kubernetes Services Without Cloud LoadBalancers: A Practical Guide
🟢 خلاصه مقاله:
این راهنما برای محیط‌های bare‑metal و air‑gapped که به LoadBalancerهای ابری دسترسی ندارند، روشی عملی برای اکسپوز کردن سرویس‌های Kubernetes ارائه می‌دهد. با ترکیب MetalLB و NGINX Ingress، ابتدا MetalLB یک IP پایدار به Serviceهای نوع LoadBalancer اختصاص می‌دهد، سپس NGINX Ingress ترافیک را بر اساس host و path به سرویس‌های داخلی مسیردهی می‌کند. نتیجه، یک نقطه ورودی واحد با IP ثابت، مدیریت ساده‌تر DNS و عدم نیاز به باز کردن پورت‌های متعدد است. آموزش شامل نصب و پیکربندی MetalLB (L2 یا BGP)، استقرار NGINX Ingress، تعریف Ingressها، و نکاتی درباره TLS، پایداری، و عیب‌یابی است؛ و نشان می‌دهد چرا این الگو نسبت به NodePort یا hostNetwork تمیزتر و مقیاس‌پذیرتر بوده و تجربه‌ای مشابه فضای ابری را بدون وابستگی به آن فراهم می‌کند.
#Kubernetes #MetalLB #NGINXIngress #BareMetal #AirGapped #DevOps #Ingress #LoadBalancer
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CDWB9HJg7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Exposing Kubernetes Services Without Cloud LoadBalancers: A Practical Guide
“How do I expose my apps in an air‑gapped Kubernetes cluster without any cloud load balancer?”