🔵 عنوان مقاله
Best Practices Cluster Setup Guide for Real-Time Inference on Amazon EKS
🟢 خلاصه مقاله:
**این راهنما نشان می‌دهد چگونه مدل‌های ML را به سرویس‌های آمادهٔ تولید روی Amazon EKS تبدیل کنید، به‌ویژه برای بارهای GenAI با نیاز به تأخیر کم و ظرفیت الاستیک. محتوای آن اصول طراحی کلاستر (انتخاب CPU/GPU، تفکیک بارها با Node Group، چند-AZ، امنیت با Namespace و NetworkPolicy و IRSA)، استقرار استاندارد (کانتینرسازی، مدیریت کانفیگ و آرتیفکت‌ها)، و مقیاس‌پذیری چندلایه را پوشش می‌دهد: HPA در سطح Pod بر اساس متریک‌ها و Cluster Autoscaler برای افزودن/کاهش ظرفیت. همچنین به پیش‌گرم‌سازی برای کاهش Cold Start، مدیریت ترافیک با Ingress/Load Balancer، و بهینه‌سازی هزینه با Right-Sizing و ترکیب On-Demand و Spot اشاره می‌کند. برای پایداری، الگوهای Canary/Blue‑Green، PDB و پراکندگی توپولوژیک پیشنهاد می‌شود؛ و برای عملیات، مشاهده‌پذیری و هشداردهی مبتنی بر SLO به‌همراه آزمون کارایی توصیه شده است. نتیجه: ساده‌سازی دیپلوی، مقیاس‌گذاری کارآمد، و کاهش هزینهٔ عملیاتی برای ارائهٔ بی‌وقفهٔ استنتاج بلادرنگ روی EKS.
#AmazonEKS #Kubernetes #MLOps #RealTimeInference #GenAI #Autoscaling #CostOptimization #CloudArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/y5sWmP7sM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Best Practices Cluster Setup Guide for Real-Time Inference on Amazon EKS
🟢 خلاصه مقاله:
**این راهنما نشان می‌دهد چگونه مدل‌های ML را به سرویس‌های آمادهٔ تولید روی Amazon EKS تبدیل کنید، به‌ویژه برای بارهای GenAI با نیاز به تأخیر کم و ظرفیت الاستیک. محتوای آن اصول طراحی کلاستر (انتخاب CPU/GPU، تفکیک بارها با Node Group، چند-AZ، امنیت با Namespace و NetworkPolicy و IRSA)، استقرار استاندارد (کانتینرسازی، مدیریت کانفیگ و آرتیفکت‌ها)، و مقیاس‌پذیری چندلایه را پوشش می‌دهد: HPA در سطح Pod بر اساس متریک‌ها و Cluster Autoscaler برای افزودن/کاهش ظرفیت. همچنین به پیش‌گرم‌سازی برای کاهش Cold Start، مدیریت ترافیک با Ingress/Load Balancer، و بهینه‌سازی هزینه با Right-Sizing و ترکیب On-Demand و Spot اشاره می‌کند. برای پایداری، الگوهای Canary/Blue‑Green، PDB و پراکندگی توپولوژیک پیشنهاد می‌شود؛ و برای عملیات، مشاهده‌پذیری و هشداردهی مبتنی بر SLO به‌همراه آزمون کارایی توصیه شده است. نتیجه: ساده‌سازی دیپلوی، مقیاس‌گذاری کارآمد، و کاهش هزینهٔ عملیاتی برای ارائهٔ بی‌وقفهٔ استنتاج بلادرنگ روی EKS.
#AmazonEKS #Kubernetes #MLOps #RealTimeInference #GenAI #Autoscaling #CostOptimization #CloudArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/y5sWmP7sM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Amazon
Best Practices Cluster Setup Guide for Real-Time Inference on Amazon EKS - Amazon EKS
Learn how to set up an Amazon EKS cluster optimized for real-time online inference workloads using GPU-accelerated nodes, Karpenter for autoscaling, and integrate AWS services to serve a model.
🔵 عنوان مقاله
Auto-generate Kubernetes CRDs/Controllers from OpenAPI Specs
🟢 خلاصه مقاله:
** این ابزار یک کنترلر در Kubernetes است که با دریافت یک OpenAPI (OAS 3.0/3.1) و یک RestDefinition، به‌صورت خودکار CRD و REST controller می‌سازد تا APIهای بیرونی را مثل یک منبع بومی در Kubernetes و به‌صورت declarative مدیریت کنید. CRDها از روی schemaهای OpenAPI تولید می‌شوند و controller با watch کردن آن‌ها، عملیات CRUD را به درخواست‌های HTTP ترجمه و با وضعیت واقعی API همگام می‌کند؛ خطاها و پاسخ‌ها در status منعکس می‌شوند. مزیت‌ها شامل تایپ‌سیف بودن، اعتبارسنجی استاندارد، هم‌افزایی با GitOps، و استفاده از RBAC/Policy/Audit در Kubernetes است. کاربردها از مدیریت سرویس‌های SaaS مثل GitHub/Stripe/Salesforce تا APIهای داخلی را پوشش می‌دهد. ملاحظات: مدیریت امن اعتبارها (Secrets)، رعایت rate limit و idempotency، و محدودیت برای سناریوهای غیر REST یا پیچیده.
#Kubernetes #OpenAPI #CRD #Controller #APIManagement #GitOps #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vWR0wxDhQ
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Auto-generate Kubernetes CRDs/Controllers from OpenAPI Specs
🟢 خلاصه مقاله:
** این ابزار یک کنترلر در Kubernetes است که با دریافت یک OpenAPI (OAS 3.0/3.1) و یک RestDefinition، به‌صورت خودکار CRD و REST controller می‌سازد تا APIهای بیرونی را مثل یک منبع بومی در Kubernetes و به‌صورت declarative مدیریت کنید. CRDها از روی schemaهای OpenAPI تولید می‌شوند و controller با watch کردن آن‌ها، عملیات CRUD را به درخواست‌های HTTP ترجمه و با وضعیت واقعی API همگام می‌کند؛ خطاها و پاسخ‌ها در status منعکس می‌شوند. مزیت‌ها شامل تایپ‌سیف بودن، اعتبارسنجی استاندارد، هم‌افزایی با GitOps، و استفاده از RBAC/Policy/Audit در Kubernetes است. کاربردها از مدیریت سرویس‌های SaaS مثل GitHub/Stripe/Salesforce تا APIهای داخلی را پوشش می‌دهد. ملاحظات: مدیریت امن اعتبارها (Secrets)، رعایت rate limit و idempotency، و محدودیت برای سناریوهای غیر REST یا پیچیده.
#Kubernetes #OpenAPI #CRD #Controller #APIManagement #GitOps #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vWR0wxDhQ
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - krateoplatformops/oasgen-provider
Contribute to krateoplatformops/oasgen-provider development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
kubectx + kubens: Power tools for kubectl
🟢 خلاصه مقاله:
kubectx و kubens ابزارهای خط فرمانی هستند که کار با kubectl را در محیط‌های چندکلاستری و چند-namespace ساده و سریع می‌کنند. kubectx جابه‌جایی بین contextها (کلسترها) را تسهیل می‌کند و kubens تغییر و تنظیم namespace پیش‌فرض برای kubectl را به‌صورت سریع و ایمن انجام می‌دهد. ترکیب این دو ابزار بهره‌وری را بالا می‌برد، احتمال خطا را کم می‌کند و برای تیم‌هایی که بین محیط‌های مختلف کار می‌کنند بسیار کاربردی است. این پروژه‌ها روی GitHub در دسترس هستند.
#Kubernetes #kubectl #kubectx #kubens #DevOps #CLI #K8s #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/6f09cGVHG
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kubectx + kubens: Power tools for kubectl
🟢 خلاصه مقاله:
kubectx و kubens ابزارهای خط فرمانی هستند که کار با kubectl را در محیط‌های چندکلاستری و چند-namespace ساده و سریع می‌کنند. kubectx جابه‌جایی بین contextها (کلسترها) را تسهیل می‌کند و kubens تغییر و تنظیم namespace پیش‌فرض برای kubectl را به‌صورت سریع و ایمن انجام می‌دهد. ترکیب این دو ابزار بهره‌وری را بالا می‌برد، احتمال خطا را کم می‌کند و برای تیم‌هایی که بین محیط‌های مختلف کار می‌کنند بسیار کاربردی است. این پروژه‌ها روی GitHub در دسترس هستند.
#Kubernetes #kubectl #kubectx #kubens #DevOps #CLI #K8s #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/6f09cGVHG
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - ahmetb/kubectx: Faster way to switch between clusters and namespaces in kubectl
Faster way to switch between clusters and namespaces in kubectl - ahmetb/kubectx
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes On-Premise Service of type LoadBalancer with L2 / BGP
🟢 خلاصه مقاله:
** خلاصه فارسی: اجرای Service از نوع LoadBalancer در محیط‌های on‑premise نیازمند پیاده‌سازی همان لایه‌ای است که در ابرها به‌صورت آماده ارائه می‌شود. دو رویکرد اصلی برای اعلام و مسیریابی IPهای سرویس عبارت‌اند از L2 و BGP. در حالت L2 (مثل MetalLB در L2 mode)، VIP از طریق ARP/NDP در همان زیرشبکه اعلام می‌شود؛ راه‌اندازی ساده است و برای محیط‌های کوچک مناسب است، اما به دامنه لایه ۲ محدود است و در مقیاس زیاد به‌صرفه نیست. در حالت BGP (با MetalLB، Cilium یا Calico و معمولاً FRR)، کلاستر با روترهای بالادستی Peer می‌شود و مسیر VIPها را اعلام می‌کند؛ این روش از چند زیرشبکه، ECMP و سیاست‌های مسیریابی پشتیبانی می‌کند و برای مقیاس و کارایی بالاتر مناسب است، هرچند نیازمند هماهنگی شبکه و سیاست‌های امنیتی و فیلتراسیون مسیر است. در هر دو روش باید به مدیریت IP pool، مرزبندی استقرار VIP، ExternalTrafficPolicy، HA و observability (متریک‌ها و لاگ‌ها) و نکات امنیتی مانند BGP MD5 و کنترل ARP/NDP توجه کرد. انتخاب بین L2 و BGP به مقیاس و توپولوژی بستگی دارد: L2 برای یک زیرشبکه/رک ساده سریع و عملی است؛ BGP برای چند‌رکی، چند‌زیرشبکه و بار بالا گزینه پایدار و مقیاس‌پذیر محسوب می‌شود.
#Kubernetes #LoadBalancer #MetalLB #BGP #Layer2 #OnPrem #CloudNative #Networking
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/D9BWpg4Sq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes On-Premise Service of type LoadBalancer with L2 / BGP
🟢 خلاصه مقاله:
** خلاصه فارسی: اجرای Service از نوع LoadBalancer در محیط‌های on‑premise نیازمند پیاده‌سازی همان لایه‌ای است که در ابرها به‌صورت آماده ارائه می‌شود. دو رویکرد اصلی برای اعلام و مسیریابی IPهای سرویس عبارت‌اند از L2 و BGP. در حالت L2 (مثل MetalLB در L2 mode)، VIP از طریق ARP/NDP در همان زیرشبکه اعلام می‌شود؛ راه‌اندازی ساده است و برای محیط‌های کوچک مناسب است، اما به دامنه لایه ۲ محدود است و در مقیاس زیاد به‌صرفه نیست. در حالت BGP (با MetalLB، Cilium یا Calico و معمولاً FRR)، کلاستر با روترهای بالادستی Peer می‌شود و مسیر VIPها را اعلام می‌کند؛ این روش از چند زیرشبکه، ECMP و سیاست‌های مسیریابی پشتیبانی می‌کند و برای مقیاس و کارایی بالاتر مناسب است، هرچند نیازمند هماهنگی شبکه و سیاست‌های امنیتی و فیلتراسیون مسیر است. در هر دو روش باید به مدیریت IP pool، مرزبندی استقرار VIP، ExternalTrafficPolicy، HA و observability (متریک‌ها و لاگ‌ها) و نکات امنیتی مانند BGP MD5 و کنترل ARP/NDP توجه کرد. انتخاب بین L2 و BGP به مقیاس و توپولوژی بستگی دارد: L2 برای یک زیرشبکه/رک ساده سریع و عملی است؛ BGP برای چند‌رکی، چند‌زیرشبکه و بار بالا گزینه پایدار و مقیاس‌پذیر محسوب می‌شود.
#Kubernetes #LoadBalancer #MetalLB #BGP #Layer2 #OnPrem #CloudNative #Networking
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/D9BWpg4Sq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Kubernetes On-Premise Service of type LoadBalancer with L2 / BGP
Solving the challenge of service tpye LoadBalancer in on-premise Kubernetes environments with L2 / BGP
👍1
🔵 عنوان مقاله
uber/kraken
🟢 خلاصه مقاله:
Kraken از سوی Uber یک سامانه متن‌باز برای توزیع تصاویر Docker/OCI به‌صورت P2P است که مشکل کندی و فشار روی رجیستری مرکزی در مقیاس‌های بزرگ را حل می‌کند. هر میزبان پس از دریافت بخش‌هایی از تصویر، همان بخش‌ها را به همتایان نزدیک خود می‌دهد و به این شکل بار از روی منبع مرکزی برداشته می‌شود و استقرارها سریع‌تر انجام می‌شوند. Kraken با یک origin/registry، یک tracker و agentهای میزبان کار می‌کند و از طریق یک proxy سازگار با Docker Registry HTTP API v2 بدون نیاز به تغییر در Docker، containerd یا Kubernetes قابل استفاده است؛ در صورت نبود همتا، به‌صورت خودکار به origin برمی‌گردد. این سیستم با تکیه بر content-addressed storage و بررسی digest، یکپارچگی داده را تضمین کرده و با کش، deduplication، مشاهده‌پذیری و امکان ادغام با CDN برای سناریوهای چند-دیتاسنتری همراه است. نتیجه، توزیع سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر تصاویر در CI/CD، استقرارهای blue/green یا canary و کلاسترهای Kubernetes بزرگ است.
#Uber #Kraken #Docker #P2P #ContainerRegistry #Kubernetes #DevOps #OpenSource
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Hvt7Zs8wg
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
uber/kraken
🟢 خلاصه مقاله:
Kraken از سوی Uber یک سامانه متن‌باز برای توزیع تصاویر Docker/OCI به‌صورت P2P است که مشکل کندی و فشار روی رجیستری مرکزی در مقیاس‌های بزرگ را حل می‌کند. هر میزبان پس از دریافت بخش‌هایی از تصویر، همان بخش‌ها را به همتایان نزدیک خود می‌دهد و به این شکل بار از روی منبع مرکزی برداشته می‌شود و استقرارها سریع‌تر انجام می‌شوند. Kraken با یک origin/registry، یک tracker و agentهای میزبان کار می‌کند و از طریق یک proxy سازگار با Docker Registry HTTP API v2 بدون نیاز به تغییر در Docker، containerd یا Kubernetes قابل استفاده است؛ در صورت نبود همتا، به‌صورت خودکار به origin برمی‌گردد. این سیستم با تکیه بر content-addressed storage و بررسی digest، یکپارچگی داده را تضمین کرده و با کش، deduplication، مشاهده‌پذیری و امکان ادغام با CDN برای سناریوهای چند-دیتاسنتری همراه است. نتیجه، توزیع سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر تصاویر در CI/CD، استقرارهای blue/green یا canary و کلاسترهای Kubernetes بزرگ است.
#Uber #Kraken #Docker #P2P #ContainerRegistry #Kubernetes #DevOps #OpenSource
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Hvt7Zs8wg
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - uber/kraken: P2P Docker registry capable of distributing TBs of data in seconds
P2P Docker registry capable of distributing TBs of data in seconds - uber/kraken
🔵 عنوان مقاله
NGINX Gateway Fabric
🟢 خلاصه مقاله:
NGINX Gateway Fabric یک لایه دروازه مدرن و Cloud‑Native مبتنی بر NGINX است که مدیریت یکپارچه ترافیک را برای سناریوهای ingress، API gateway و ارتباطات سرویس‌به‌سرویس فراهم می‌کند و با Kubernetes و Gateway API همسو است. این راهکار با تفکیک control plane و data plane، مقیاس‌پذیری افقی، چندمستاجری و چندکلاستری را ممکن می‌کند و با جریان‌های GitOps و CI/CD به‌خوبی ادغام می‌شود. قابلیت‌های کلیدی آن شامل مسیریابی L7 هوشمند، TLS termination، mTLS، اعتبارسنجی JWT، rate limiting، تبدیل درخواست/پاسخ، و الگوهای تاب‌آوری مانند retries، timeouts، و انتشارهای تدریجی است. همچنین با ارائه متریک، لاگ و تریس، به‌صورت بومی با Prometheus و OpenTelemetry برای رصدپذیری عمیق یکپارچه می‌شود. هدف، ساده‌سازی عملیات، بهبود امنیت بر پایه policy‑as‑code و ارائه تجربه‌ای یکسان در edge، محیط‌های on‑prem و ابر است.
#NGINX #APIgateway #Kubernetes #GatewayAPI #CloudNative #TrafficManagement #Security #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/F1y8trBlY
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
NGINX Gateway Fabric
🟢 خلاصه مقاله:
NGINX Gateway Fabric یک لایه دروازه مدرن و Cloud‑Native مبتنی بر NGINX است که مدیریت یکپارچه ترافیک را برای سناریوهای ingress، API gateway و ارتباطات سرویس‌به‌سرویس فراهم می‌کند و با Kubernetes و Gateway API همسو است. این راهکار با تفکیک control plane و data plane، مقیاس‌پذیری افقی، چندمستاجری و چندکلاستری را ممکن می‌کند و با جریان‌های GitOps و CI/CD به‌خوبی ادغام می‌شود. قابلیت‌های کلیدی آن شامل مسیریابی L7 هوشمند، TLS termination، mTLS، اعتبارسنجی JWT، rate limiting، تبدیل درخواست/پاسخ، و الگوهای تاب‌آوری مانند retries، timeouts، و انتشارهای تدریجی است. همچنین با ارائه متریک، لاگ و تریس، به‌صورت بومی با Prometheus و OpenTelemetry برای رصدپذیری عمیق یکپارچه می‌شود. هدف، ساده‌سازی عملیات، بهبود امنیت بر پایه policy‑as‑code و ارائه تجربه‌ای یکسان در edge، محیط‌های on‑prem و ابر است.
#NGINX #APIgateway #Kubernetes #GatewayAPI #CloudNative #TrafficManagement #Security #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/F1y8trBlY
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - nginx/nginx-gateway-fabric: NGINX Gateway Fabric provides an implementation for the Gateway API using NGINX as the data…
NGINX Gateway Fabric provides an implementation for the Gateway API using NGINX as the data plane. - nginx/nginx-gateway-fabric
🔵 عنوان مقاله
Nelm – Helm 3 Replacement and Kubernetes Deployment Engine
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله ابزار جدیدی به نام Nelm را معرفی می‌کند که به‌عنوان جایگزینی برای Helm 3 و یک موتور استقرار برای Kubernetes مطرح شده است. هدف Nelm ساده‌سازی بسته‌بندی، قالب‌دهی و استقرار سرویس‌ها بر بستر Kubernetes است، به‌طوری که هم قدرت و هم سادگی در کنار هم حفظ شوند.
در این معرفی، بر استقرارهای اعلامی، قابلیت بازتولید، تشخیص drift و بازگشت ایمن (rollback) تأکید می‌شود. Nelm تلاش می‌کند چرخه انتقال بین محیط‌ها (از توسعه تا تولید) را استاندارد و قابل اطمینان کند و همراه با سیاست‌های کنترلی و امنیتی، الزامات سازمانی را بدون کندکردن تحویل برآورده سازد.
از نظر تجربه توسعه‌دهنده، مقاله می‌گوید Nelm با الهام از الگوهای آشنا در Helm 3، مشکلاتی مانند شکنندگی templating و مدیریت values را هدف قرار داده و روی اعتبارسنجی ورودی‌ها، مدیریت وابستگی‌ها و ماژول‌های قابل‌استفاده‌مجدد تمرکز دارد. همچنین هم‌نشینی با جریان‌های GitOps و CI/CD، پشتیبانی از رجیستری‌های OCI و مدیریت امن secrets از محورهای کلیدی است.
در مجموع، Nelm به‌عنوان مسیری عملی برای تیم‌هایی معرفی می‌شود که می‌خواهند از پیچیدگی‌ها و بار شناختی استقرارهای Kubernetes بکاهند، در عین حال با اکوسیستم موجود سازگار بمانند و مهاجرتی قابل‌مدیریت از Helm 3 داشته باشند.
#Kubernetes #Helm #DevOps #GitOps #CloudNative #Containers #InfrastructureAsCode
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YTzSDVJdl
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Nelm – Helm 3 Replacement and Kubernetes Deployment Engine
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله ابزار جدیدی به نام Nelm را معرفی می‌کند که به‌عنوان جایگزینی برای Helm 3 و یک موتور استقرار برای Kubernetes مطرح شده است. هدف Nelm ساده‌سازی بسته‌بندی، قالب‌دهی و استقرار سرویس‌ها بر بستر Kubernetes است، به‌طوری که هم قدرت و هم سادگی در کنار هم حفظ شوند.
در این معرفی، بر استقرارهای اعلامی، قابلیت بازتولید، تشخیص drift و بازگشت ایمن (rollback) تأکید می‌شود. Nelm تلاش می‌کند چرخه انتقال بین محیط‌ها (از توسعه تا تولید) را استاندارد و قابل اطمینان کند و همراه با سیاست‌های کنترلی و امنیتی، الزامات سازمانی را بدون کندکردن تحویل برآورده سازد.
از نظر تجربه توسعه‌دهنده، مقاله می‌گوید Nelm با الهام از الگوهای آشنا در Helm 3، مشکلاتی مانند شکنندگی templating و مدیریت values را هدف قرار داده و روی اعتبارسنجی ورودی‌ها، مدیریت وابستگی‌ها و ماژول‌های قابل‌استفاده‌مجدد تمرکز دارد. همچنین هم‌نشینی با جریان‌های GitOps و CI/CD، پشتیبانی از رجیستری‌های OCI و مدیریت امن secrets از محورهای کلیدی است.
در مجموع، Nelm به‌عنوان مسیری عملی برای تیم‌هایی معرفی می‌شود که می‌خواهند از پیچیدگی‌ها و بار شناختی استقرارهای Kubernetes بکاهند، در عین حال با اکوسیستم موجود سازگار بمانند و مهاجرتی قابل‌مدیریت از Helm 3 داشته باشند.
#Kubernetes #Helm #DevOps #GitOps #CloudNative #Containers #InfrastructureAsCode
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YTzSDVJdl
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - werf/nelm: Nelm is a Helm 3 alternative. It is a Kubernetes deployment tool that manages Helm Charts and deploys them…
Nelm is a Helm 3 alternative. It is a Kubernetes deployment tool that manages Helm Charts and deploys them to Kubernetes. - werf/nelm
👍1
🔵 عنوان مقاله
xdatabase-proxy – Kubernetes-Aware DB Proxy Service
🟢 خلاصه مقاله:
**xdatabase-proxy یک DB proxy آگاه به Kubernetes و نوشته‌شده با Go است که برای کارایی بالا در خوشه‌های Kubernetes طراحی شده. این ابزار با انجام TLS termination امنیت ارتباطات را متمرکز می‌کند، و با اتکا به Kubernetes labels مسیریابی پویا را ممکن می‌سازد تا ترافیک بر اساس محیط، تَنَنت یا استراتژی‌های استقرار مثل blue/green و canary به‌صورت لحظه‌ای هدایت شود. همچنین با مدیریت اتصال سبک، سربار منابع و تأخیر را کاهش می‌دهد و برای بارهای کاری مایکروسرویس مناسب است. مخزن پروژه در github.com/hasirciogli در دسترس است.
#Kubernetes #DatabaseProxy #Go #TLS #CloudNative #Microservices #DevOps #K8s
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/gsskv052H
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
xdatabase-proxy – Kubernetes-Aware DB Proxy Service
🟢 خلاصه مقاله:
**xdatabase-proxy یک DB proxy آگاه به Kubernetes و نوشته‌شده با Go است که برای کارایی بالا در خوشه‌های Kubernetes طراحی شده. این ابزار با انجام TLS termination امنیت ارتباطات را متمرکز می‌کند، و با اتکا به Kubernetes labels مسیریابی پویا را ممکن می‌سازد تا ترافیک بر اساس محیط، تَنَنت یا استراتژی‌های استقرار مثل blue/green و canary به‌صورت لحظه‌ای هدایت شود. همچنین با مدیریت اتصال سبک، سربار منابع و تأخیر را کاهش می‌دهد و برای بارهای کاری مایکروسرویس مناسب است. مخزن پروژه در github.com/hasirciogli در دسترس است.
#Kubernetes #DatabaseProxy #Go #TLS #CloudNative #Microservices #DevOps #K8s
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/gsskv052H
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
MySQL Operator for Kubernetes – Oracle’s InnoDB Cluster Operator
🟢 خلاصه مقاله:
MySQL Operator برای Kubernetes (معروف به Oracle’s InnoDB Cluster Operator) با استفاده از CRDها مدیریت کاملاً اعلان‌محور یک InnoDBCluster را ممکن می‌کند. این اپراتور با استقرار خودکار چندین نمونه MySQL، پیکربندی Group Replication برای HA، راه‌اندازی MySQL Router جهت ارائه Endpointهای پایدار، و بهره‌گیری از MySQL Shell برای بوت‌استرپ و عملیات مدیریتی، چرخه عمر پایدار و تکرارپذیر پایگاه داده را فراهم می‌سازد. توانمندی‌های کلیدی شامل مقیاس‌پذیری کنترل‌شده، ارتقای مرحله‌ای (Rolling Upgrade)، خودترمیمی و Failover خودکار، و ادغام سناریوهای پشتیبان‌گیری و بازیابی است. رصدپذیری از طریق Probeها، رخدادهای Kubernetes و یکپارچه‌سازی با Prometheus/Grafana انجام می‌شود. برای شروع، کافی است Operator را نصب کرده و یک CR از نوع InnoDBCluster تعریف کنید؛ سپس با در نظر گرفتن کلاس ذخیره‌سازی، منابع، سیاست‌های امنیتی و سازگاری نسخه‌ها، برنامه‌ها را از طریق سرویس‌های MySQL Router متصل نمایید. نتیجه، اجرای ساده‌تر و قابل‌اتکای MySQL در محیط‌های ابری و GitOps با حفظ بهترین‌روش‌های عملیاتی است.
#MySQL #Kubernetes #Operator #InnoDBCluster #Oracle #CloudNative #DevOps #DatabaseOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/b-GysQSNm
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
MySQL Operator for Kubernetes – Oracle’s InnoDB Cluster Operator
🟢 خلاصه مقاله:
MySQL Operator برای Kubernetes (معروف به Oracle’s InnoDB Cluster Operator) با استفاده از CRDها مدیریت کاملاً اعلان‌محور یک InnoDBCluster را ممکن می‌کند. این اپراتور با استقرار خودکار چندین نمونه MySQL، پیکربندی Group Replication برای HA، راه‌اندازی MySQL Router جهت ارائه Endpointهای پایدار، و بهره‌گیری از MySQL Shell برای بوت‌استرپ و عملیات مدیریتی، چرخه عمر پایدار و تکرارپذیر پایگاه داده را فراهم می‌سازد. توانمندی‌های کلیدی شامل مقیاس‌پذیری کنترل‌شده، ارتقای مرحله‌ای (Rolling Upgrade)، خودترمیمی و Failover خودکار، و ادغام سناریوهای پشتیبان‌گیری و بازیابی است. رصدپذیری از طریق Probeها، رخدادهای Kubernetes و یکپارچه‌سازی با Prometheus/Grafana انجام می‌شود. برای شروع، کافی است Operator را نصب کرده و یک CR از نوع InnoDBCluster تعریف کنید؛ سپس با در نظر گرفتن کلاس ذخیره‌سازی، منابع، سیاست‌های امنیتی و سازگاری نسخه‌ها، برنامه‌ها را از طریق سرویس‌های MySQL Router متصل نمایید. نتیجه، اجرای ساده‌تر و قابل‌اتکای MySQL در محیط‌های ابری و GitOps با حفظ بهترین‌روش‌های عملیاتی است.
#MySQL #Kubernetes #Operator #InnoDBCluster #Oracle #CloudNative #DevOps #DatabaseOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/b-GysQSNm
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - mysql/mysql-operator: MySQL Operator for Kubernetes
MySQL Operator for Kubernetes. Contribute to mysql/mysql-operator development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
Mastering Kubernetes Security: A Deep Dive into SecurityContext
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله توضیح می‌دهد که چرا SecurityContext در Kubernetes کلید سخت‌سازی بارهای کاری است و چگونه با تنظیم هویت کاربری و گروه، قابلیت‌های Linux، ویژگی‌های فایل‌سیستم و پروفایل‌های سخت‌سازی هسته، سطح حمله را کاهش می‌دهد. تفاوت سطح PodSecurityContext و SecurityContext در سطح کانتینر و الگوی درست استفاده از پیش‌فرض‌های محدودکننده در سطح پاد و اعمال استثنا فقط برای کانتینرهای لازم بررسی می‌شود. بهترین‌عمل‌ها شامل runAsNonRoot و runAsUser مشخص، readOnlyRootFilesystem، allowPrivilegeEscalation=false، منع privileged، حذف همه capabilities و افزودن حداقل‌های لازم، استفاده از seccomp با RuntimeDefault یا پروفایل سفارشی، و بهره‌گیری از SELinux و AppArmor است. برای حاکمیت، استفاده از PodSecurityAdmission با سطح restricted و اجرای سیاست‌ها با OPA Gatekeeper یا Kyverno توصیه می‌شود و ادغام این کنترل‌ها در CI/CD و قالب‌های Helm برای پیشگیری از خطاها اهمیت دارد. همچنین به دام‌های رایج مانند فرض غیرریشه بودن تصاویر، تفاوت‌های محیطی (OS و runtime)، و ارث‌بری تنظیمات در sidecar و initContainer اشاره می‌شود. در نهایت، برخورد «امنیت به‌عنوان کد» و پایش مداوم برای حفظ حداقل دسترسی و دفاع چندلایه توصیه شده است.
#Kubernetes #Security #SecurityContext #DevSecOps #Containers #CloudNative #BestPractices #PolicyAsCode
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/nJ8Zkh6x9
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Mastering Kubernetes Security: A Deep Dive into SecurityContext
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله توضیح می‌دهد که چرا SecurityContext در Kubernetes کلید سخت‌سازی بارهای کاری است و چگونه با تنظیم هویت کاربری و گروه، قابلیت‌های Linux، ویژگی‌های فایل‌سیستم و پروفایل‌های سخت‌سازی هسته، سطح حمله را کاهش می‌دهد. تفاوت سطح PodSecurityContext و SecurityContext در سطح کانتینر و الگوی درست استفاده از پیش‌فرض‌های محدودکننده در سطح پاد و اعمال استثنا فقط برای کانتینرهای لازم بررسی می‌شود. بهترین‌عمل‌ها شامل runAsNonRoot و runAsUser مشخص، readOnlyRootFilesystem، allowPrivilegeEscalation=false، منع privileged، حذف همه capabilities و افزودن حداقل‌های لازم، استفاده از seccomp با RuntimeDefault یا پروفایل سفارشی، و بهره‌گیری از SELinux و AppArmor است. برای حاکمیت، استفاده از PodSecurityAdmission با سطح restricted و اجرای سیاست‌ها با OPA Gatekeeper یا Kyverno توصیه می‌شود و ادغام این کنترل‌ها در CI/CD و قالب‌های Helm برای پیشگیری از خطاها اهمیت دارد. همچنین به دام‌های رایج مانند فرض غیرریشه بودن تصاویر، تفاوت‌های محیطی (OS و runtime)، و ارث‌بری تنظیمات در sidecar و initContainer اشاره می‌شود. در نهایت، برخورد «امنیت به‌عنوان کد» و پایش مداوم برای حفظ حداقل دسترسی و دفاع چندلایه توصیه شده است.
#Kubernetes #Security #SecurityContext #DevSecOps #Containers #CloudNative #BestPractices #PolicyAsCode
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/nJ8Zkh6x9
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon