🔵 عنوان مقاله
Jobnik: RESTful Triggering and Monitoring of Kubernetes Jobs
🟢 خلاصه مقاله:
**Jobnik یک سرویس سبک و API-first است که با ارائه RESTful endpoints، اجرای Kubernetes Jobs و پایش آن‌ها را ساده می‌کند. هر سیستمی که بتواند یک HTTP call بزند، می‌تواند با اطمینان Job بسازد، وضعیتش را بگیرد و لاگ‌ها را مشاهده کند. Jobnik امکان ارسال درخواست اجرای Job (بر اساس spec یا template با پارامتر)، اعمال idempotency برای جلوگیری از اجرای تکراری، کنترل همزمانی، بازیابی وضعیت و دریافت لاگ را از طریق API فراهم می‌کند. از نظر عملیاتی، احراز هویت/مجوز، محدوده‌گذاری چندمستاجره بر اساس namespace، rate limiting و quota، timeout و سیاست‌های پاک‌سازی و همچنین retry/backoff را پوشش می‌دهد. برای observability نیز متریک‌ها، audit logs و tracing ارائه می‌شود و می‌تواند با webhook/callback پایان یا شکست Job را اعلان کند. Jobnik به‌خوبی با CI/CD، پردازش داده و جریان‌های ML یکپارچه می‌شود و به‌عنوان یک درگاه ساده و متمرکز، به‌جای راه‌اندازی موتورهای پیچیده، اجرای قابل اتکا و پایش Kubernetes Jobs را ممکن می‌سازد.
#Kubernetes #RESTfulAPI #DevOps #JobOrchestration #CloudNative #Observability #CICD #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/_w5D-BjXn
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Jobnik: RESTful Triggering and Monitoring of Kubernetes Jobs
🟢 خلاصه مقاله:
**Jobnik یک سرویس سبک و API-first است که با ارائه RESTful endpoints، اجرای Kubernetes Jobs و پایش آن‌ها را ساده می‌کند. هر سیستمی که بتواند یک HTTP call بزند، می‌تواند با اطمینان Job بسازد، وضعیتش را بگیرد و لاگ‌ها را مشاهده کند. Jobnik امکان ارسال درخواست اجرای Job (بر اساس spec یا template با پارامتر)، اعمال idempotency برای جلوگیری از اجرای تکراری، کنترل همزمانی، بازیابی وضعیت و دریافت لاگ را از طریق API فراهم می‌کند. از نظر عملیاتی، احراز هویت/مجوز، محدوده‌گذاری چندمستاجره بر اساس namespace، rate limiting و quota، timeout و سیاست‌های پاک‌سازی و همچنین retry/backoff را پوشش می‌دهد. برای observability نیز متریک‌ها، audit logs و tracing ارائه می‌شود و می‌تواند با webhook/callback پایان یا شکست Job را اعلان کند. Jobnik به‌خوبی با CI/CD، پردازش داده و جریان‌های ML یکپارچه می‌شود و به‌عنوان یک درگاه ساده و متمرکز، به‌جای راه‌اندازی موتورهای پیچیده، اجرای قابل اتکا و پایش Kubernetes Jobs را ممکن می‌سازد.
#Kubernetes #RESTfulAPI #DevOps #JobOrchestration #CloudNative #Observability #CICD #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/_w5D-BjXn
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - wix-incubator/jobnik: Jobnik is a tiny web application that allows triggering and monitoring Kubernetes Jobs using standard…
Jobnik is a tiny web application that allows triggering and monitoring Kubernetes Jobs using standard Rest-API - wix-incubator/jobnik
🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
k8sgpt یک ابزار متن‌باز برای تحلیل Kubernetes است که خطاها و هشدارهای پیچیده را به توضیحات قابل‌فهم و راهکارهای عملی تبدیل می‌کند. این ابزار با اسکن منابعی مانند Pod، Deployment، Service، Ingress، Node و همچنین Events و لاگ‌ها، خطاهای رایج مثل CrashLoopBackOff، ImagePullBackOff، OOM، ایراد در Resource Limit/Request، Selector نادرست Service، مشکلات DNS و خطاهای RBAC را پیدا و ریشه‌یابی می‌کند. k8sgpt با استفاده از LLMها (مثلاً OpenAI یا مدل‌های محلی) خلاصه‌ای انسانی و مرحله‌به‌مرحله ارائه می‌دهد و برای حفظ حریم خصوصی، اطلاعات حساس را قبل از ارسال به سرویس‌های خارجی حذف می‌کند و قابلیت اجرای آفلاین نیز دارد. می‌توان آن را به‌صورت CLI روی context فعلی kubectl اجرا کرد یا داخل کلاستر مستقر نمود، خروجی انسان‌خوان یا JSON برای اتوماسیون گرفت و در CI/CD به‌کار برد. هرچند عیب‌یابی را سرعت می‌دهد، جایگزین پایش و امنیت کامل نیست و کیفیت نتایج به داده‌ها و مدل انتخابی وابسته است.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #CloudNative #Observability #AI #LLM
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
k8sgpt یک ابزار متن‌باز برای تحلیل Kubernetes است که خطاها و هشدارهای پیچیده را به توضیحات قابل‌فهم و راهکارهای عملی تبدیل می‌کند. این ابزار با اسکن منابعی مانند Pod، Deployment، Service، Ingress، Node و همچنین Events و لاگ‌ها، خطاهای رایج مثل CrashLoopBackOff، ImagePullBackOff، OOM، ایراد در Resource Limit/Request، Selector نادرست Service، مشکلات DNS و خطاهای RBAC را پیدا و ریشه‌یابی می‌کند. k8sgpt با استفاده از LLMها (مثلاً OpenAI یا مدل‌های محلی) خلاصه‌ای انسانی و مرحله‌به‌مرحله ارائه می‌دهد و برای حفظ حریم خصوصی، اطلاعات حساس را قبل از ارسال به سرویس‌های خارجی حذف می‌کند و قابلیت اجرای آفلاین نیز دارد. می‌توان آن را به‌صورت CLI روی context فعلی kubectl اجرا کرد یا داخل کلاستر مستقر نمود، خروجی انسان‌خوان یا JSON برای اتوماسیون گرفت و در CI/CD به‌کار برد. هرچند عیب‌یابی را سرعت می‌دهد، جایگزین پایش و امنیت کامل نیست و کیفیت نتایج به داده‌ها و مدل انتخابی وابسته است.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #CloudNative #Observability #AI #LLM
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - k8sgpt-ai/k8sgpt: Giving Kubernetes Superpowers to everyone
Giving Kubernetes Superpowers to everyone. Contribute to k8sgpt-ai/k8sgpt development by creating an account on GitHub.
❤1👏1
🔵 عنوان مقاله
kclipper: declarative helm management
🟢 خلاصه مقاله:
kclipper روشی سبک برای مدیریت declarative در Helm روی Kubernetes معرفی می‌کند. به‌جای اجرای دستورات پراکنده helm، وضعیت مطلوب شامل نام Chart، نسخه، Namespace و مقادیر در فایل‌های نسخه‌پذیر تعریف می‌شود تا تغییرات قابل تکرار، بازبینی و حسابرسی باشند. این رویکرد با الگوی GitOps هم‌راستا است و با تکیه بر اعلان وضعیت مطلوب، به کاهش Drift، استانداردسازی سرویس‌ها و تسهیل ارتقا و بازگشت کمک می‌کند. با حفظ سازگاری با اکوسیستم Helm، تیم‌های SRE و DevOps می‌توانند سرویس‌ها را در محیط‌ها و کلاسترهای مختلف به‌صورت قابل اتکا و یکپارچه مدیریت کنند.
#kclipper #Helm #Kubernetes #GitOps #DevOps #InfrastructureAsCode #CICD #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/qGTw90Kmy
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kclipper: declarative helm management
🟢 خلاصه مقاله:
kclipper روشی سبک برای مدیریت declarative در Helm روی Kubernetes معرفی می‌کند. به‌جای اجرای دستورات پراکنده helm، وضعیت مطلوب شامل نام Chart، نسخه، Namespace و مقادیر در فایل‌های نسخه‌پذیر تعریف می‌شود تا تغییرات قابل تکرار، بازبینی و حسابرسی باشند. این رویکرد با الگوی GitOps هم‌راستا است و با تکیه بر اعلان وضعیت مطلوب، به کاهش Drift، استانداردسازی سرویس‌ها و تسهیل ارتقا و بازگشت کمک می‌کند. با حفظ سازگاری با اکوسیستم Helm، تیم‌های SRE و DevOps می‌توانند سرویس‌ها را در محیط‌ها و کلاسترهای مختلف به‌صورت قابل اتکا و یکپارچه مدیریت کنند.
#kclipper #Helm #Kubernetes #GitOps #DevOps #InfrastructureAsCode #CICD #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/qGTw90Kmy
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - MacroPower/kclipper: KCL + Helm = kclipper
KCL + Helm = kclipper. Contribute to MacroPower/kclipper development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
Keeper Secrets Manager: Eliminate hard-coded credentials across your environment (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
Keeper Secrets Manager راهکار سخت‌کد شدن اعتبارنامه‌ها را با یک معماری zero-knowledge برطرف می‌کند: اسرار به‌صورت سرتاسری رمز می‌شوند و در زمان اجرا به اپلیکیشن‌ها و پایپ‌لاین‌ها تزریق می‌گردند تا هیچ کلید یا رمزی در کد و ایمیج‌ها باقی نماند. این سرویس cloud-based و کاملاً مدیریت‌شده، با ابزارهای رایج DevOps (مثل Jenkins، GitHub Actions، GitLab CI، Kubernetes، Terraform و Ansible) یکپارچه می‌شود و با چرخش خودکار اعتبارنامه‌ها، سیاست‌های دسترسی حداقلی و گزارش‌گیری، سطح حمله و ریسک انطباق را کاهش می‌دهد. برای مشاهده قابلیت‌ها می‌توانید درخواست دمو بدهید.
#SecretsManagement #DevOps #ZeroKnowledge #CredentialRotation #CloudSecurity #CICD #PAM #ApplicationSecurity
🟣لینک مقاله:
https://www.keepersecurity.com/secrets-manager.html?utm_source=TLDR-Newsletter&utm_medium=Sponsored-Ad-Placement&utm_campaign=September-Secrets-Manager
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Keeper Secrets Manager: Eliminate hard-coded credentials across your environment (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
Keeper Secrets Manager راهکار سخت‌کد شدن اعتبارنامه‌ها را با یک معماری zero-knowledge برطرف می‌کند: اسرار به‌صورت سرتاسری رمز می‌شوند و در زمان اجرا به اپلیکیشن‌ها و پایپ‌لاین‌ها تزریق می‌گردند تا هیچ کلید یا رمزی در کد و ایمیج‌ها باقی نماند. این سرویس cloud-based و کاملاً مدیریت‌شده، با ابزارهای رایج DevOps (مثل Jenkins، GitHub Actions، GitLab CI، Kubernetes، Terraform و Ansible) یکپارچه می‌شود و با چرخش خودکار اعتبارنامه‌ها، سیاست‌های دسترسی حداقلی و گزارش‌گیری، سطح حمله و ریسک انطباق را کاهش می‌دهد. برای مشاهده قابلیت‌ها می‌توانید درخواست دمو بدهید.
#SecretsManagement #DevOps #ZeroKnowledge #CredentialRotation #CloudSecurity #CICD #PAM #ApplicationSecurity
🟣لینک مقاله:
https://www.keepersecurity.com/secrets-manager.html?utm_source=TLDR-Newsletter&utm_medium=Sponsored-Ad-Placement&utm_campaign=September-Secrets-Manager
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Keeper® Password Manager & Digital Vault
Keeper Secrets Manager
Protect secrets and non-human identities with Keeper. Cloud-native, zero-trust secrets management with seamless DevOps integration and automated rotation.
👌1
🔵 عنوان مقاله
kubeseal-convert
🟢 خلاصه مقاله:
kubeseal-convert یک ابزار CLI سبک در کنار Sealed Secrets است که تبدیل مانيفست‌های مرتبط با Secret را ساده می‌کند. این ابزار می‌تواند Secretهای معمول Kubernetes را به SealedSecret تبدیل کند و همچنین SealedSecretهای موجود را با نسخه‌های جدید API هماهنگ سازد تا مهاجرت‌ها و نگهداری روزمره بدون خطای دستی انجام شود. kubeseal-convert برای خودکارسازی طراحی شده و به‌راحتی در CI/CD، pre-commit و جریان‌های GitOps (مثل Argo CD یا Flux) قرار می‌گیرد تا سازگاری مانيفست‌ها در طول ارتقای کلاستر یا کنترلر حفظ شود. این ابزار جایگزین kubeseal نیست و داده‌های محرمانه را رمزگشایی نمی‌کند؛ تمرکز آن صرفاً بر تبدیل و همسان‌سازی مانيفست‌ها است. نتیجه، کاهش ریسک عملیاتی و تسهیل مهاجرت در تیم‌هایی است که با ریپازیتوری‌های بزرگ یا چند کلاستر کار می‌کنند.
#Kubernetes #SealedSecrets #kubeseal #GitOps #DevOps #Security #CI/CD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/fQPD8MvbX
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kubeseal-convert
🟢 خلاصه مقاله:
kubeseal-convert یک ابزار CLI سبک در کنار Sealed Secrets است که تبدیل مانيفست‌های مرتبط با Secret را ساده می‌کند. این ابزار می‌تواند Secretهای معمول Kubernetes را به SealedSecret تبدیل کند و همچنین SealedSecretهای موجود را با نسخه‌های جدید API هماهنگ سازد تا مهاجرت‌ها و نگهداری روزمره بدون خطای دستی انجام شود. kubeseal-convert برای خودکارسازی طراحی شده و به‌راحتی در CI/CD، pre-commit و جریان‌های GitOps (مثل Argo CD یا Flux) قرار می‌گیرد تا سازگاری مانيفست‌ها در طول ارتقای کلاستر یا کنترلر حفظ شود. این ابزار جایگزین kubeseal نیست و داده‌های محرمانه را رمزگشایی نمی‌کند؛ تمرکز آن صرفاً بر تبدیل و همسان‌سازی مانيفست‌ها است. نتیجه، کاهش ریسک عملیاتی و تسهیل مهاجرت در تیم‌هایی است که با ریپازیتوری‌های بزرگ یا چند کلاستر کار می‌کنند.
#Kubernetes #SealedSecrets #kubeseal #GitOps #DevOps #Security #CI/CD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/fQPD8MvbX
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - EladLeev/kubeseal-convert: A tool for importing secrets from a pre-existing secrets management systems (e.g. Vault, Secrets…
A tool for importing secrets from a pre-existing secrets management systems (e.g. Vault, Secrets Manager) into a SealedSecret :shushing_face: - EladLeev/kubeseal-convert
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes 1.33: Resizing Pods Without the Drama (Finally!)
🟢 خلاصه مقاله:
کوبرنیتس 1.33 روی حل یک درد قدیمی تمرکز دارد: تغییر CPU و Memory یک Pod بدون ری‌استارت و رول‌اوت‌های پرهزینه. در نسخه‌های قبلی، تنظیم request/limit معمولاً به بازسازی Pod یا تغییرات پیچیده در Deployment/StatefulSet ختم می‌شد که برای سرویس‌های حساس یا اپ‌های stateful دردسرساز بود. در این نسخه، امکان تغییر منابع به‌صورت in-place در سطح Pod بسیار روان‌تر شده است؛ kubelet تغییرات cgroup را روی نود اعمال می‌کند، حسابداری منابع و زمان‌بند با درخواست‌های جدید هماهنگ می‌شوند و محدودیت‌هایی مثل ResourceQuota و LimitRange همچنان رعایت می‌گردند. نتیجه این است که برای رایت‌سایزینگ واقعی، کمتر نیاز به رول‌اوت دارید، ریسک وقفه کاهش می‌یابد و هزینه‌ها بهتر کنترل می‌شود. با این حال، همه منابع یکسان قابل تغییر لحظه‌ای نیستند و کاهش تهاجمی Memory می‌تواند خطر OOM داشته باشد؛ بنابراین توصیه می‌شود تغییرات مرحله‌ای انجام شود و با مانیتورینگ دقیق همراه باشد. خلاصه اینکه 1.33 رایت‌سایزینگ را به یک عملیات کم‌دردسر و کاربردی تبدیل می‌کند و زمان تیم‌ها را از مدیریت رول‌اوت‌های غیرضروری به بهینه‌سازی عملکرد و هزینه روی بارهای واقعی منتقل می‌سازد.
#Kubernetes #Pods #DevOps #SRE #CloudNative #Autoscaling #ResourceManagement #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/WwX8zwk0S
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes 1.33: Resizing Pods Without the Drama (Finally!)
🟢 خلاصه مقاله:
کوبرنیتس 1.33 روی حل یک درد قدیمی تمرکز دارد: تغییر CPU و Memory یک Pod بدون ری‌استارت و رول‌اوت‌های پرهزینه. در نسخه‌های قبلی، تنظیم request/limit معمولاً به بازسازی Pod یا تغییرات پیچیده در Deployment/StatefulSet ختم می‌شد که برای سرویس‌های حساس یا اپ‌های stateful دردسرساز بود. در این نسخه، امکان تغییر منابع به‌صورت in-place در سطح Pod بسیار روان‌تر شده است؛ kubelet تغییرات cgroup را روی نود اعمال می‌کند، حسابداری منابع و زمان‌بند با درخواست‌های جدید هماهنگ می‌شوند و محدودیت‌هایی مثل ResourceQuota و LimitRange همچنان رعایت می‌گردند. نتیجه این است که برای رایت‌سایزینگ واقعی، کمتر نیاز به رول‌اوت دارید، ریسک وقفه کاهش می‌یابد و هزینه‌ها بهتر کنترل می‌شود. با این حال، همه منابع یکسان قابل تغییر لحظه‌ای نیستند و کاهش تهاجمی Memory می‌تواند خطر OOM داشته باشد؛ بنابراین توصیه می‌شود تغییرات مرحله‌ای انجام شود و با مانیتورینگ دقیق همراه باشد. خلاصه اینکه 1.33 رایت‌سایزینگ را به یک عملیات کم‌دردسر و کاربردی تبدیل می‌کند و زمان تیم‌ها را از مدیریت رول‌اوت‌های غیرضروری به بهینه‌سازی عملکرد و هزینه روی بارهای واقعی منتقل می‌سازد.
#Kubernetes #Pods #DevOps #SRE #CloudNative #Autoscaling #ResourceManagement #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/WwX8zwk0S
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Kubernetes 1.33: Resizing Pods Without the Drama (Finally!) 🎉
Remember that feeling? You meticulously configured your Kubernetes pods, set the CPU and memory just right (or so you thought), only to…
🎉2
🔵 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
Orchestrating thousands of speedtests, using Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
اجرای هزاران تست سرعت در مقیاس بالا یک مسئله هماهنگی و مقیاس‌پذیری است. با کانتینری‌کردن رانرها و اجرای آن‌ها به‌صورت Jobs/CronJobs در Kubernetes می‌توان تعداد زیادی Pod را موازی اجرا کرد، منابع را با requests/limits کنترل نمود و با برچسب‌گذاری، affinity و taints/tolerations آن‌ها را در نودها و ریجن‌های مناسب جای‌گذاری کرد. HPA و autoscaling کلاستر امکان انفجار مقیاس و جمع‌شدن تا صفر را می‌دهند و با زمان‌بندی پله‌ای، پین‌کردن CPU و policyهای شبکه، خطای اندازه‌گیری کاهش می‌یابد. جمع‌آوری داده از اجرای تست‌ها از مسیر صف/ذخیره‌سازی شی‌گرا یا پایگاه سری‌زمان مستقل می‌شود و یک سرویس aggregator اعتبارسنجی و خلاصه‌سازی را انجام می‌دهد. مشاهده‌پذیری با Prometheus و داشبوردهای Grafana خط سیر اجرا، نرخ خطا و توزیع تاخیرها را نشان می‌دهد؛ همچنین با backoff، idempotency، rate limiting و مدیریت secrets پایداری افزایش می‌یابد و همگام‌سازی زمان، مقایسه‌پذیری را بهبود می‌دهد. برای هزینه و تاب‌آوری، از batch window، priority class، نودهای spot/preemptible، PDB و چندریجنی/چندابری استفاده می‌شود. نتیجه اینکه با تکیه بر الگوهای بومی Kubernetes مانند Jobs، CronJobs، autoscaling و صف‌ها، ارکستریشن هزاران تست سرعت قابل اتکا، تکرارپذیر و مقرون‌به‌صرفه می‌شود.
#Kubernetes #SpeedTest #LoadTesting #NetworkPerformance #Scalability #DevOps #CloudNative #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/m-yzWmZCh
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Orchestrating thousands of speedtests, using Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
اجرای هزاران تست سرعت در مقیاس بالا یک مسئله هماهنگی و مقیاس‌پذیری است. با کانتینری‌کردن رانرها و اجرای آن‌ها به‌صورت Jobs/CronJobs در Kubernetes می‌توان تعداد زیادی Pod را موازی اجرا کرد، منابع را با requests/limits کنترل نمود و با برچسب‌گذاری، affinity و taints/tolerations آن‌ها را در نودها و ریجن‌های مناسب جای‌گذاری کرد. HPA و autoscaling کلاستر امکان انفجار مقیاس و جمع‌شدن تا صفر را می‌دهند و با زمان‌بندی پله‌ای، پین‌کردن CPU و policyهای شبکه، خطای اندازه‌گیری کاهش می‌یابد. جمع‌آوری داده از اجرای تست‌ها از مسیر صف/ذخیره‌سازی شی‌گرا یا پایگاه سری‌زمان مستقل می‌شود و یک سرویس aggregator اعتبارسنجی و خلاصه‌سازی را انجام می‌دهد. مشاهده‌پذیری با Prometheus و داشبوردهای Grafana خط سیر اجرا، نرخ خطا و توزیع تاخیرها را نشان می‌دهد؛ همچنین با backoff، idempotency، rate limiting و مدیریت secrets پایداری افزایش می‌یابد و همگام‌سازی زمان، مقایسه‌پذیری را بهبود می‌دهد. برای هزینه و تاب‌آوری، از batch window، priority class، نودهای spot/preemptible، PDB و چندریجنی/چندابری استفاده می‌شود. نتیجه اینکه با تکیه بر الگوهای بومی Kubernetes مانند Jobs، CronJobs، autoscaling و صف‌ها، ارکستریشن هزاران تست سرعت قابل اتکا، تکرارپذیر و مقرون‌به‌صرفه می‌شود.
#Kubernetes #SpeedTest #LoadTesting #NetworkPerformance #Scalability #DevOps #CloudNative #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/m-yzWmZCh
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Orchestrating thousands of Speedtests, using Kubernetes
Orchestrating thousands of Speedtests, using Kubernetes To monitor the network usability and speed of our store systems over time, we addressed the challenge by implementing a distributed speed test …
🔵 عنوان مقاله
From CI to Kubernetes Catalog: Building a Composable Platform with GitOps and vCluster
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله مسیر گذار از CI به یک Kubernetes Catalog کامل را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد چگونه می‌توان با یک معماری سه‌لایه و ماژولار روی Kubernetes یک Internal Developer Platform ترکیب‌پذیر ساخت. در لایه زیرین، vCluster محیط‌های ایزوله و چندمستاجره ایجاد می‌کند؛ در لایه میانی، بهترین‌روش‌ها به‌صورت قالب‌ها و Helm chartهای قابل‌استفاده‌مجدد کپسوله می‌شوند؛ و در لایه بالایی، خروجی‌های CI از طریق GitOps به‌صورت امن و قابل ردیابی به محیط‌های مقصد اعمال می‌گردند. در نهایت، یک Kubernetes Catalog به‌عنوان درگاه سلف‌سرویس برای مؤلفه‌های تأییدشده و مسیرهای طلایی فراهم می‌شود تا تیم‌ها با حفظ استانداردها، سریع‌تر و مطمئن‌تر استقرار دهند.
#Kubernetes #GitOps #PlatformEngineering #InternalDeveloperPlatform #Helm #vCluster #DevOps #CICD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/tr_Py62FF
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
From CI to Kubernetes Catalog: Building a Composable Platform with GitOps and vCluster
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله مسیر گذار از CI به یک Kubernetes Catalog کامل را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد چگونه می‌توان با یک معماری سه‌لایه و ماژولار روی Kubernetes یک Internal Developer Platform ترکیب‌پذیر ساخت. در لایه زیرین، vCluster محیط‌های ایزوله و چندمستاجره ایجاد می‌کند؛ در لایه میانی، بهترین‌روش‌ها به‌صورت قالب‌ها و Helm chartهای قابل‌استفاده‌مجدد کپسوله می‌شوند؛ و در لایه بالایی، خروجی‌های CI از طریق GitOps به‌صورت امن و قابل ردیابی به محیط‌های مقصد اعمال می‌گردند. در نهایت، یک Kubernetes Catalog به‌عنوان درگاه سلف‌سرویس برای مؤلفه‌های تأییدشده و مسیرهای طلایی فراهم می‌شود تا تیم‌ها با حفظ استانداردها، سریع‌تر و مطمئن‌تر استقرار دهند.
#Kubernetes #GitOps #PlatformEngineering #InternalDeveloperPlatform #Helm #vCluster #DevOps #CICD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/tr_Py62FF
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
From CI to Kubernetes Catalog: Building a Composable Platform with GitOps and vCluster
A practical guide for Platform Engineers to create reusable, self-service Kubernetes environments using Helm, Score, Kro, and more.
🔵 عنوان مقاله
End-to-End DAG Testing in Airflow, Minus the Kubernetes Headache
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله راهکاری عملی برای تست end-to-end در Airflow ارائه می‌کند: به‌جای تکیه مستقیم بر Kubernetes در زمان تست، از یک اپراتور جایگزین در سطح Python استفاده می‌شود. به‌طور مشخص، به‌جای KubernetesPodOperator از CustomTestPodOperator که کارها را در خودِ فرآیند اجرا می‌کند بهره می‌گیرد تا منطق و اتصال‌های DAG بدون نیاز به کلاستر Kubernetes آزموده شود. این روش با حفظ رابط و پارامترها (مثل env و XCom) سرعت و پایداری تست‌ها را بالا می‌برد و در CI و توسعه محلی ساده‌تر است. البته اعتبارسنجی مسائل کلاستری مانند RBAC و ایمیج‌ها همچنان نیازمند تعداد کمی تست یکپارچه واقعی روی Kubernetes خواهد بود.
#Airflow #Kubernetes #DAG #Testing #Python #CI #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/RjlZ0mkLH
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
End-to-End DAG Testing in Airflow, Minus the Kubernetes Headache
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله راهکاری عملی برای تست end-to-end در Airflow ارائه می‌کند: به‌جای تکیه مستقیم بر Kubernetes در زمان تست، از یک اپراتور جایگزین در سطح Python استفاده می‌شود. به‌طور مشخص، به‌جای KubernetesPodOperator از CustomTestPodOperator که کارها را در خودِ فرآیند اجرا می‌کند بهره می‌گیرد تا منطق و اتصال‌های DAG بدون نیاز به کلاستر Kubernetes آزموده شود. این روش با حفظ رابط و پارامترها (مثل env و XCom) سرعت و پایداری تست‌ها را بالا می‌برد و در CI و توسعه محلی ساده‌تر است. البته اعتبارسنجی مسائل کلاستری مانند RBAC و ایمیج‌ها همچنان نیازمند تعداد کمی تست یکپارچه واقعی روی Kubernetes خواهد بود.
#Airflow #Kubernetes #DAG #Testing #Python #CI #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/RjlZ0mkLH
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
End-to-End DAG Testing in Airflow, Minus the Kubernetes Headache
A practical approach for testing Airflow DAGs end-to-end in CI by replacing Kubernetes operators with lightweight Python equivalents.