🔵 عنوان مقاله
Managing Kubernetes Resources Across Multiple Clusters

🟢 خلاصه مقاله:
**این مطالعه‌ی موردی نشان می‌دهد چگونه با ساخت یک multi-cluster reconciler می‌توان منابع Kubernetes را میان چند کلاستر شاردشده مدیریت کرد تا تاب‌آوری و محدودسازی دامنه‌ی خرابی بهبود یابد. بارهای stateless میان سه کلاستر مستقل توزیع می‌شوند تا خرابی‌های زیرساختی یا ارتقاهای پرخطر، فقط بخشی از ظرفیت را تحت‌تأثیر قرار دهند.

هسته‌ی معماری یک CRD برای حالت مطلوب سراسری و یک reconciler است که آن را به مانیفست‌های هر کلاستر تبدیل می‌کند. شاردینگ، ظرفیت یا ترافیک را بین سه کلاستر تقسیم می‌کند. این reconciler ایدمپورنت است، با leader election و backoff پایدار می‌ماند، انحراف پیکربندی را اصلاح می‌کند و با RBAC و اعتبارهای محدودشده، دسترسی میان کلاستری را امن نگه می‌دارد.

مدیریت ترافیک با DNS یا Global Load Balancer انجام می‌شود و امکان تقسیم درصدی ترافیک را فراهم می‌کند. با اتکا به health check و پروب‌های سناریوی واقعی، در صورت افت سلامت یک کلاستر، ترافیک به‌صورت خودکار تخلیه و به کلاسترهای سالم بازتوزیع می‌شود. این راهکار با رعایت PDB، HPA و الگوهای progressive delivery، انتشارهای کم‌ریسک را هماهنگ می‌کند.

از نظر عملیات، ادغام با GitOps (مانند Argo CD یا Flux) نسخه‌پذیری و ممیزی‌پذیری وضعیت سراسری را تضمین می‌کند. رصد SLO، متریک‌های تجمیعی و برچسب‌های کلاستر در لاگ‌ها/تِرِیس‌ها، پایش و عیب‌یابی را ساده می‌سازد و آزمون‌های آشوب، رفتار در خرابی‌های جزئی را تأیید می‌کند. تمرکز مقاله بر سرویس‌های stateless است و برای سرویس‌های stateful به نیازهای اضافه مثل تکرار داده اشاره می‌کند. در نهایت، دستاورد اصلی افزایش دسترس‌پذیری و کنترل بهتر دامنه‌ی خرابی است، با هزینه‌ی پیچیدگی و سربار؛ و مقایسه‌ای کوتاه با KubeFed، Cluster API و راهکارهای Fleet برای تصمیم‌گیری ساخت یا خرید ارائه می‌شود.

#Kubernetes #MultiCluster #Sharding #HighAvailability #DevOps #GitOps #SRE

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1HTWb0GLC

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Load Balancing Monitor Groups: Multi-Service Health Checks for Resilient Applications (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
Cloudflare قابلیت جدیدی به نام Monitor Groups را در Load Balancing معرفی کرده است که چندین مانیتور سلامت را به یک نمای واحد و قابل اتکا از وضعیت برنامه جمع می‌کند. این گروه‌ها با ارزیابی مبتنی بر quorum و امکان اولویت‌دادن به مانیتورهای حیاتی، تصویری واقعی‌تر از سلامت سراسری (end-to-end) ارائه می‌دهند. ارزیابی‌ها از نقاط جغرافیایی توزیع‌شده انجام می‌شود تا مشکلات منطقه‌ای شناسایی و از تصمیم‌گیری بر اساس یک دید محدود جلوگیری شود. نتیجه این رویکرد، failover هوشمندتر و traffic steering دقیق‌تر است که بر دسترس‌پذیری واقعی تکیه دارد و پایداری برنامه‌ها را در برابر اختلالات بخشی افزایش می‌دهد.

#Cloudflare #LoadBalancing #HealthChecks #TrafficSteering #Failover #HighAvailability #Resilience #Observability

🟣لینک مقاله:
https://blog.cloudflare.com/load-balancing-monitor-groups-multi-service-health-checks-for-resilient/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How We Rebuilt Our Vault Architecture with Raft, Snapshots, and DR

🟢 خلاصه مقاله:
ما معماری Vault را با تکیه بر سه رکن Raft، Snapshots و DR بازطراحی کردیم تا پیچیدگی عملیاتی را کاهش دهیم، وابستگی‌های بیرونی را حذف کنیم و تاب‌آوری را افزایش دهیم. با مهاجرت به ذخیره‌سازی یکپارچه مبتنی بر Raft، کلاستر ساده‌تر و قابل‌اعتمادتر شد و مسیر مهاجرت با محیط staging، تمرین‌های بازیابی، معیارهای rollback و پایش لحظه‌ای کنترل شد. Snapshots به‌طور خودکار زمان‌بندی و رمزنگاری شدند، در فضای ذخیره‌سازی ایمن نگهداری و با تمرین‌های دوره‌ای بازیابی راستی‌آزمایی شدند تا RPO شفاف و بازیابی قابل پیش‌بینی باشد. برای DR یک کلاستر ثانویه در دامنه خرابی جدا راه‌اندازی و با تکرار DR، برنامه failover با RTO مشخص و مانیتورینگ تأخیر تکرار، سلامت Raft و تازگی Snapshotها پیاده‌سازی شد. با امنیت لایه‌به‌لایه، least-privilege برای مقصد پشتیبان، مستندسازی و خودکارسازی بررسی‌ها، به عملیات پایدارتر و بازیابی سریع‌تر رسیدیم و اطمینان به سکوی مدیریت اسرار افزایش یافت.

#Vault #Raft #DisasterRecovery #Snapshots #DevOps #SRE #HighAvailability #Infrastructure

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/zPwwpmMyV

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
How to Prevent Failures with Kubernetes Topology Spread Constraints

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد چرا استفاده از Pod Topology Spread Constraints در زمان rolling updates می‌تواند باعث توزیع ناعادلانه پادها شود و در پایان استقرار، یک یا چند ناحیه بیش‌ازحد شلوغ بماند. علت این است که Scheduler در هنگام جای‌گذاری پادهای جدید، پادهای قدیمی و جدید را با هم در نظر می‌گیرد؛ بنابراین پادهای تازه را به نواحی «فعلاً» کم‌تراکم می‌فرستد، اما با حذف تدریجی پادهای قدیمی، همان نواحی از نسخه جدید اشباع می‌شوند.

راه‌حل پیشنهادی استفاده از matchLabelKeys (برای نمونه با کلید pod-template-hash) است تا Scheduler هر نسل از پادها را فقط نسبت به هم‌نسل‌های خودش پخش کند. بدین ترتیب هر ReplicaSet به‌طور مستقل متعادل می‌شود و چون نسل قبلی نیز از قبل متعادل بوده، مجموع پادها در طول و پس از rollout یکنواخت باقی می‌ماند.

برای اجرای درست، از پشتیبانی Kubernetes v1.25+ نسبت به matchLabelKeys مطمئن شوید، topologyKey مناسب (مثلاً topology.kubernetes.io/zone) و maxSkew معقول انتخاب کنید و سیاست whenUnsatisfiable را بسته به نیاز سخت‌گیرانه (DoNotSchedule) یا منعطف (ScheduleAnyway) تنظیم کنید.

#Kubernetes #PodTopologySpreadConstraints #TopologySpread #RollingUpdates #DevOps #SRE #HighAvailability #matchLabelKeys

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/RypzHZTrM

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Non-HA Kubernetes Gotchas: Downtime and Autoscaling Pitfalls with Single Replica Workloads

🟢 خلاصه مقاله:
در محیط‌های غیرِ HA Kubernetes، مدیریت صحیح سرویس‌ها و کارایی سیستم اهمیت زیادی دارد. یکی از چالش‌های اصلی این است که در صورت عدم وجود نسخه پشتیبان، چه اتفاقی می‌افتد و چگونه می‌توان از بروز قطعی‌های ناخواسته جلوگیری کرد. این مقالات به میان می‌آید که چگونه با تنظیمات مناسب، از توقف برنامه‌ها و شکست در عملیات خودکار مقیاس‌بندی در workloads تک‌نسخه‌ای جلوگیری کنیم.

در این مقاله، به بررسی راهکارهای جلوگیری از downtime و خطاهای autoscaling در محیط‌های غیر-HA Kubernetes می‌پردازیم. یکی از ابزارهای مهم در این زمینه، PodDisruptionBudgets است که با تعیین محدودیت‌هایی در تعداد ناپایداری‌های مجاز، به سیستم اجازه می‌دهد بدون توقف کامل سرویس‌ها، تغییرات لازم انجام شود. همچنین، تنظیمات مناسب برای eviction pods نقش کلیدی در حفظ پایداری و جلوگیری از خاموشی‌های ناخواسته دارند، به ویژه در محیط‌هایی که تنها یک نمونه (single replica) فعال دارند.

در نتیجه، با آگاهی از نحوه پیکربندی صحیح این تنظیمات، مدیران سیستم می‌توانند از قطعی‌های ناخواسته جلوگیری کرده و عملیات‌های خودکار مقیاس‌بندی را بدون مشکل پیش ببرند. رعایت این نکات، کلید تضمین پایداری و دوام بهره‌وری در سیستم‌های Kubernetes است، به خصوص در موارد حساس به downtime.

#Kubernetes #HighAvailability #Autoscaling #PodDisruptionBudget

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/176KZZDxw

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon