🔵 عنوان مقاله
KubeNodeUsage: Real-Time K8s Node & Pod Metrics from the Terminal
🟢 خلاصه مقاله:
**KubeNodeUsage یک ابزار ترمینالی برای نمایش لحظه‌ای شاخص‌های منابع در K8s است که مصرف CPU و حافظه را در سطح Node و Pod نشان می‌دهد. با نمایی شبیه top و امکان مرتب‌سازی و فیلتر بر اساس namespace، node یا pod، شناسایی هات‌اسپات‌ها و عیب‌یابی سریع را ممکن می‌کند. این ابزار در سناریوهای on-call، استقرار و تست بار، و نیز در محیط‌های headless یا CI کاربردی است و با تکیه بر kubeconfig فعلی، بدون نیاز به داشبورد، بینشی فوری از وضعیت کلاستر را مستقیماً در Terminal ارائه می‌دهد.
#Kubernetes #K8s #Monitoring #Observability #DevOps #SRE #CLI
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/T9pnyMHT4
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
KubeNodeUsage: Real-Time K8s Node & Pod Metrics from the Terminal
🟢 خلاصه مقاله:
**KubeNodeUsage یک ابزار ترمینالی برای نمایش لحظه‌ای شاخص‌های منابع در K8s است که مصرف CPU و حافظه را در سطح Node و Pod نشان می‌دهد. با نمایی شبیه top و امکان مرتب‌سازی و فیلتر بر اساس namespace، node یا pod، شناسایی هات‌اسپات‌ها و عیب‌یابی سریع را ممکن می‌کند. این ابزار در سناریوهای on-call، استقرار و تست بار، و نیز در محیط‌های headless یا CI کاربردی است و با تکیه بر kubeconfig فعلی، بدون نیاز به داشبورد، بینشی فوری از وضعیت کلاستر را مستقیماً در Terminal ارائه می‌دهد.
#Kubernetes #K8s #Monitoring #Observability #DevOps #SRE #CLI
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/T9pnyMHT4
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - AKSarav/KubeNodeUsage: KubeNodeUsage is a Terminal App designed to provide insights into Kubernetes node and pod usage.…
KubeNodeUsage is a Terminal App designed to provide insights into Kubernetes node and pod usage. It offers both interactive exploration and command-line filtering options to help you analyze your c...
🏆1🤝1
🔵 عنوان مقاله
Digging Deeper: How Pause containers skew your Kubernetes CPU/Memory Metrics
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چرا حضور pause containers که Kubernetes برای هر Pod می‌سازد می‌تواند متریک‌های CPU و Memory را منحرف کند و چطور با PromQL آن‌ها را از نتایج حذف کنیم. چون این کانتینرها در سری‌های kubelet/cAdvisor هم‌ردیف کانتینرهای کاری دیده می‌شوند، جمع‌زدن مصرف به ازای Pod یا Namespace باعث تورم مقادیر می‌شود. راه‌حل، فیلتر کردن سری‌ها با برچسب‌هاست؛ برای نمونه استفاده از container!="POD"، container!="" و در صورت نیاز image!~"pause". برای CPU می‌توان از rate روی container_cpu_usage_seconds_total و برای Memory از container_memory_working_set_bytes استفاده کرد و سپس با sum by بر اساس namespace و pod جمع زد. با مقایسه با node-level metrics و ابزارهایی مثل kubectl top می‌توان درستی فیلترها را سنجید. نتیجه، داشبوردهای دقیق‌تر، آلارم‌های سالم‌تر و برنامه‌ریزی ظرفیت هماهنگ با مصرف واقعی است.
#Kubernetes #PromQL #Monitoring #Metrics #Observability #Containers #DevOps #Grafana
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/w-3KDdMYk
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Digging Deeper: How Pause containers skew your Kubernetes CPU/Memory Metrics
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چرا حضور pause containers که Kubernetes برای هر Pod می‌سازد می‌تواند متریک‌های CPU و Memory را منحرف کند و چطور با PromQL آن‌ها را از نتایج حذف کنیم. چون این کانتینرها در سری‌های kubelet/cAdvisor هم‌ردیف کانتینرهای کاری دیده می‌شوند، جمع‌زدن مصرف به ازای Pod یا Namespace باعث تورم مقادیر می‌شود. راه‌حل، فیلتر کردن سری‌ها با برچسب‌هاست؛ برای نمونه استفاده از container!="POD"، container!="" و در صورت نیاز image!~"pause". برای CPU می‌توان از rate روی container_cpu_usage_seconds_total و برای Memory از container_memory_working_set_bytes استفاده کرد و سپس با sum by بر اساس namespace و pod جمع زد. با مقایسه با node-level metrics و ابزارهایی مثل kubectl top می‌توان درستی فیلترها را سنجید. نتیجه، داشبوردهای دقیق‌تر، آلارم‌های سالم‌تر و برنامه‌ریزی ظرفیت هماهنگ با مصرف واقعی است.
#Kubernetes #PromQL #Monitoring #Metrics #Observability #Containers #DevOps #Grafana
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/w-3KDdMYk
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Digging Deeper: How Pause containers skew your Kubernetes CPU/Memory Metrics
Why container=”” and name=”” are sabotaging your VictoriaMetrics dashboards and how to clean them up with accurate PromQL filters.
🔵 عنوان مقاله
Measuring service response time and latency: How to perform a TCP check in Grafana Cloud Synthetic Monitoring (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**
Grafana Cloud Synthetic Monitoring پشتیبانی از TCP check را اضافه کرده تا بتوان عملکرد و اتصال سرویس‌های غیر-HTTP را پایش کرد. این قابلیت با تست اتصال به hostname یا IP و پورت مشخص، و در صورت نیاز ارسال query و بررسی response، امکان سنجش پاسخ‌گویی و latency را فراهم می‌کند.
راه‌اندازی در UI ساده است: هدف درخواست را تعیین می‌کنید، در صورت نیاز query/response اضافه می‌کنید، زمان‌بندی اجرا را تنظیم و محل‌های probe را انتخاب می‌کنید تا دید بهتری از شرایط مناطق مختلف داشته باشید. در پلن رایگان، ماهانه 100k اجرای تست در دسترس است و نتایج در یک dashboard از پیش پیکربندی‌شده نمایش داده می‌شود تا شاخص‌های کلیدی و روندهای latency و response time به‌صورت یک‌جا قابل مشاهده و تحلیل باشد.
#GrafanaCloud #SyntheticMonitoring #TCP #Latency #Observability #SRE #DevOps #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://grafana.com/blog/2025/09/09/measuring-service-response-time-and-latency-how-to-perform-a-tcp-check-in-grafana-cloud-synthetic-monitoring/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Measuring service response time and latency: How to perform a TCP check in Grafana Cloud Synthetic Monitoring (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**
Grafana Cloud Synthetic Monitoring پشتیبانی از TCP check را اضافه کرده تا بتوان عملکرد و اتصال سرویس‌های غیر-HTTP را پایش کرد. این قابلیت با تست اتصال به hostname یا IP و پورت مشخص، و در صورت نیاز ارسال query و بررسی response، امکان سنجش پاسخ‌گویی و latency را فراهم می‌کند.
راه‌اندازی در UI ساده است: هدف درخواست را تعیین می‌کنید، در صورت نیاز query/response اضافه می‌کنید، زمان‌بندی اجرا را تنظیم و محل‌های probe را انتخاب می‌کنید تا دید بهتری از شرایط مناطق مختلف داشته باشید. در پلن رایگان، ماهانه 100k اجرای تست در دسترس است و نتایج در یک dashboard از پیش پیکربندی‌شده نمایش داده می‌شود تا شاخص‌های کلیدی و روندهای latency و response time به‌صورت یک‌جا قابل مشاهده و تحلیل باشد.
#GrafanaCloud #SyntheticMonitoring #TCP #Latency #Observability #SRE #DevOps #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://grafana.com/blog/2025/09/09/measuring-service-response-time-and-latency-how-to-perform-a-tcp-check-in-grafana-cloud-synthetic-monitoring/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Grafana Labs
Measuring service response time and latency: How to perform a TCP check in Grafana Cloud Synthetic Monitoring | Grafana Labs
TCP checks in Grafana Cloud Synthetic Monitoring can be your first line of defense against service failures and network connectivity issues. Here’s how to get started.
🔵 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