توی این مقاله از اهمیت یادگیری Docker برای فرانت‌اند دولوپرا گفتم؛ اینکه چرا نیازه و از کجا و چطور یاد بگیریمش. سعی کردم زبانم تا حد امکان ساده و روان باشه. خوشحال می‌شم بخونید و اگر نظری دارید برام بنویسید.

https://vrgl.ir/GiGV1

🔵 عنوان مقاله
kubectl-sql: Query Kubernetes with SQL Syntax

🟢 خلاصه مقاله:
افزونه kubectl-sql برای kubectl امکان اجرای پرس‌وجوهای شبیه SQL روی منابع Kubernetes را فراهم می‌کند. با آن می‌توانید روی اشیایی مثل Pods و PVCs عمل فیلتر، انتخاب فیلد و مرتب‌سازی انجام دهید، بدون اینکه مجبور باشید از jq یا JSONPath به‌صورت خام استفاده کنید. نتیجه، پرس‌وجوهای خواناتر و سریع‌تر برای رفع اشکال، با روالی آشنا برای کسانی که SQL می‌دانند و در چارچوب خط فرمان kubectl کار می‌کنند.

#Kubernetes #kubectl #SQL #DevOps #CloudNative #CLI #jq #JSONPath

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/908njZKBb

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Mastering Kubernetes StatefulSets: Expanding PVCs Without Downtime or GitOps Drift

🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش روش افزایش حجم PVCs در StatefulSets روی Kubernetes را بدون downtime توضیح می‌دهد و هم‌زمان مشکل GitOps drift در ArgoCD را رفع می‌کند. ابتدا با اطمینان از پشتیبانی StorageClass از online expansion، هر PVC مربوط به StatefulSet به‌صورت دستی افزایش حجم می‌یابد و وضعیت resize تا تکمیل بررسی می‌شود. سپس برای هم‌راستا کردن وضعیت با Git و حذف خطاهای sync در ArgoCD، اندازه جدید در volumeClaimTemplates ثبت و با استفاده از cascade orphan deletion، StatefulSet بدون توقف سرویس‌ها بازایجاد و Pods/PVCs موجود حفظ می‌شوند. نتیجه: افزایش امن و بی‌وقفه فضای ذخیره‌سازی و همگامی کامل با GitOps.

#Kubernetes #StatefulSets #PVC #ArgoCD #GitOps #DevOps #Storage #ZeroDowntime

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/P6gHZ5sDt

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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

🔵 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

📢 اگر تلگرام پرمیوم دارید، کانال ما رو Boost کنید ! 🚀

با Boost کردن کانال، به رشد و دیده شدن ما بیشتر کمک کنید💙

https://t.iss.one/boost/DevOps_Labdon

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
Observing Egress Traffic with Istio

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Istio در محیط Kubernetes می‌توان ترافیک خروجی را — چه در حالت بدون رمزنگاری و چه رمزگذاری‌شده — به‌صورت قابل اتکا مشاهده و کنترل کرد. رویکردهای اصلی شامل TLS origination برای آغاز TLS در پروکسی، TLS termination برای پایان دادن TLS در egress gateway و راه‌اندازی مجدد ارتباط رمزگذاری‌شده، و همچنین مدیریت گواهی‌ها برای حفظ هم‌زمان امنیت و مشاهده‌پذیری است.

برای ترافیک بدون رمزنگاری، با تعریف ServiceEntry، و مسیریابی از طریق VirtualService و DestinationRule، Istio قادر است ترافیک را شناسایی کرده و تلِمتری لایه ۷ مانند متد، مسیر، کدهای پاسخ و تأخیر را از طریق Envoy تولید و به Prometheus/OpenTelemetry ارسال کند.

در ترافیک رمزگذاری‌شده، اگر برنامه‌ها مستقیماً با HTTPS متصل شوند، مشاهده‌پذیری به سطح L3/L4 (مثل SNI، IP/Port، آمار بایت و خطاهای TLS) محدود می‌شود. برای دست‌یابی به دید لایه ۷، می‌توان TLS origination را در سایدکار یا ترجیحاً در egress gateway فعال کرد تا برنامه با HTTP به پروکسی صحبت کند و پروکسی اتصال TLS به سرویس خارجی را برقرار کند. در سناریوهایی که نیاز به بازرسی HTTPS وجود دارد و برنامه الزاماً HTTPS می‌زند، الگوی TLS termination در egress gateway و سپس re-origination به مقصد خارجی قابل استفاده است؛ این روش نیازمند توزیع ریشه CA مورداعتماد به ورک‌لودها و محدودسازی دامنه‌های قابل رهگیری است.

پایه‌ی این الگوها، مدیریت درست گواهی‌ها است: استفاده از SDS برای بارگذاری پویا، مدیریت ریشه‌های اعتماد عمومی، صدور گواهی‌های مشتری هنگام نیاز به mTLS سمت مقصد خارجی، و رعایت نکاتی مانند SNI/SAN، چرخش خودکار و فرآیند ابطال. در عمل، عبور تمام ترافیک از egress gateway، محدودسازی مقاصد با AuthorizationPolicy، و ترجیح TLS origination در gateway برای کنترل متمرکز توصیه می‌شود. بدین ترتیب، Istio امکان مشاهده‌پذیری ترافیک خروجی را با حفظ الزامات امنیتی و انطباق فراهم می‌کند.

#Istio #Kubernetes #Egress #TLS #ServiceMesh #Observability #mTLS #CertificateManagement

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/rc3DypN0f

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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

🔵 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

🔵 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

🔵 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

👋 درود به همه دوستان عزیز

📌 اگر شما هم مقاله، مطلب آموزشی یا هر چیزی که فکر می‌کنید درباره devops می‌تونه مفید باشه دارید، خوشحال میشم برام بفرستید تا با اسم خودتون توی کانال منتشر کنم.

🤝 اینطوری هم به بقیه کمک می‌کنید و هم محتوای ارزشمندتون بیشتر دیده میشه.

🔵 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

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
Scalable ML with Azure, Kubernetes and KEDA: Generating Inputs with 500 Pods

🟢 خلاصه مقاله:
**
این مطالعهٔ موردی نشان می‌دهد چگونه می‌توان یک خط لولهٔ ML مقیاس‌پذیر روی Azure ساخت که با استفاده از Kubernetes و KEDA ورودی‌ها را به‌صورت رویدادمحور و تا سقف 500 پاد تولید می‌کند و سپس مدل‌ها را از طریق Azure ML آموزش، ثبت و استقرار می‌دهد. در این معماری، KEDA با پایش صف‌ها یا استریم‌ها اندازهٔ خوشه را به‌طور خودکار بالا و پایین می‌برد، هر پاد بخشی از کار را پردازش می‌کند، و خروجی‌ها در ذخیره‌سازی پایدار ذخیره می‌شوند تا Azure ML آن‌ها را برای آموزش و ارزیابی مصرف کند. استقرار مدل‌ها روی online/batch endpoints (مدیریت‌شده یا AKS) انجام می‌شود و کل فرایند با CI/CD، مانیتورینگ در Azure Monitor/Application Insights، کنترل هزینه و ملاحظات امنیتی (managed identity و شبکه خصوصی) پشتیبانی می‌گردد. نتیجه، الگویی مطمئن برای آماده‌سازی ورودی با توان انفجاری 500 پاد و MLOps استاندارد روی Azure است.

#Azure #Kubernetes #KEDA #AzureML #AKS #MLOps #Scalability #DataEngineering

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/0lYz58fTX

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Trying to break out of the Python REPL sandbox in a Kubernetes environment: a practical journey

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک تجربه عملی از تلاش برای فرار از محیط محدود Python REPL داخل Kubernetes را روایت می‌کند. نویسنده نشان می‌دهد که با تکیه بر ویژگی‌های پویا و بازتابی Python—مثل استفاده از زیرکلاس‌ها و دسترسی به توابع سراسری—می‌توان محدودیت‌های ظاهری یک REPL «sandbox» را دور زد و به قابلیت‌های فراتر از حد انتظار دست یافت.

در بستر Kubernetes، این موضوع یادآور می‌شود که مرزهای کانتینر به‌تنهایی برای ایمن‌سازی پوسته‌های تعاملی کافی نیستند و بسته به securityContext پاد، سطوح دسترسی، و سیاست‌های شبکه، این فرار می‌تواند تبعات گسترده‌تری داشته باشد. جمع‌بندی مقاله بر دفاع لایه‌لایه تأکید می‌کند: کاهش سطح دسترسی در REPL، محدودکردن importها، و سخت‌سازی پادها با حداقل اختیارات، فایل‌سیستم فقط‌خواندنی، seccomp/AppArmor، عدم اجازه به privilege escalation، و RBAC/NetworkPolicies دقیق. پیام اصلی این است که «sandbox» در سطح زبان بدون پیکربندی ایمن در سطح پلتفرم شکننده است.

#Python #Kubernetes #Security #REPL #Container #SandboxEscape #DevSecOps #CloudNative

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/5tbHRwWHb

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
Winter Soldier: Kubernetes Cleaner

🟢 خلاصه مقاله:
Winter Soldier: Kubernetes Cleaner ابزاری است برای تمیزکاری خودکار و ایمن در Kubernetes که با اسکن وضعیت کلاستر، منابع بلااستفاده و رهاشده (مثل Namespace، PVC/PV، Serviceهای نوع LoadBalancer، ConfigMap و Secretهای بدون مصرف) و موارد ناشی از drift را شناسایی و پاک‌سازی می‌کند. این ابزار دارای dry-run، گزارش‌دهی و audit log، رعایت RBAC، پشتیبانی از annotationهای TTL/keep و گاردریل‌های ایمنی برای حذف بدون ریسک است. می‌توان آن را به‌صورت CLI، به‌عنوان controller یا CronJob اجرا کرد و در GitOps با Argo CD یا Flux و همچنین در فرایندهای Helm یکپارچه نمود؛ همچنین هدف‌گیری Namespace یا چند کلاستر از طریق kubeconfig را پشتیبانی می‌کند. در بعد امنیت و حاکمیت، موارد مشکوک، Serviceهای بی‌دلیل در معرض عموم و ذخیره‌سازی اشتباه secretها در ConfigMap را پرچم‌گذاری می‌کند و با OPA/Gatekeeper قابل ادغام است؛ ضمن اینکه با Prometheus/Grafana قابل مشاهده‌سازی است. نصب از طریق Helm ساده بوده و مقاله توصیه‌های آغاز کار، تنظیمات پیش‌فرض امن و مسیر مشارکت در پروژه متن‌باز را ارائه می‌دهد.

#Kubernetes #DevOps #CloudNative #SRE #Automation #GitOps #Helm #Security

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/WB7nhRqQp

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon