🔵 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
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
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
Medium
Scalable ML with Azure, Kubernetes and KEDA: Generating Inputs with 500 Pods
A real-world look at building a scalable ML system on Azure — from dynamic input generation to model inference using Kubernetes and…
🔵 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
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
Medium
Trying to break out of the Python REPL sandbox in a Kubernetes environment: a practical journey
This article documents my hands-on experience analyzing and attempting to break out of a Python REPL sandbox, which is often used in online…
🔵 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.
🔵 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
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
GitHub
GitHub - devtron-labs/winter-soldier: Scale down or delete unneeded workload after work hours based on conditions
Scale down or delete unneeded workload after work hours based on conditions - devtron-labs/winter-soldier
🔵 عنوان مقاله
K8z: the Kubernetes manager
🟢 خلاصه مقاله:
K8z ابزاری برای مدیریت Kubernetes است که با تمرکز بر ساده‌سازی عملیات روزمره، خودکارسازی چرخه‌عمر کلاسترها، و کاهش ریسک ارتقا و مقیاس‌دهی، مدیریت یکپارچه‌ای ارائه می‌کند. این ابزار با پشتیبانی از GitOps و ابزارهایی مانند Helm، و اتصال به Prometheus و Grafana برای پایش و هشدار، تجربه توسعه و عملیات را روان‌تر می‌سازد. همچنین با تقویت امنیت، اعمال Policyها و رعایت RBAC، و توجه به بهینگی منابع، در محیط‌های ابری و on‑premise به تیم‌ها کمک می‌کند سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر استقرار دهند.
#K8z #Kubernetes #DevOps #CloudNative #GitOps #ClusterManagement #Observability #SRE
🟣لینک مقاله:
https://k8z.dev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
K8z: the Kubernetes manager
🟢 خلاصه مقاله:
K8z ابزاری برای مدیریت Kubernetes است که با تمرکز بر ساده‌سازی عملیات روزمره، خودکارسازی چرخه‌عمر کلاسترها، و کاهش ریسک ارتقا و مقیاس‌دهی، مدیریت یکپارچه‌ای ارائه می‌کند. این ابزار با پشتیبانی از GitOps و ابزارهایی مانند Helm، و اتصال به Prometheus و Grafana برای پایش و هشدار، تجربه توسعه و عملیات را روان‌تر می‌سازد. همچنین با تقویت امنیت، اعمال Policyها و رعایت RBAC، و توجه به بهینگی منابع، در محیط‌های ابری و on‑premise به تیم‌ها کمک می‌کند سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر استقرار دهند.
#K8z #Kubernetes #DevOps #CloudNative #GitOps #ClusterManagement #Observability #SRE
🟣لینک مقاله:
https://k8z.dev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8z.dev
K8Z | The Kubernetes Manager
The Kubernetes Manager for iOS and MacOS.
🔵 عنوان مقاله
kps-zeroexposure – Secure Prometheus Agent for Kube-Prometheus-Stack
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از kps-zeroexposure معرفی می‌کند؛ یک Prometheus Agent امن برای Kube-Prometheus-Stack که با رویکرد “zero exposure” طراحی شده است. مسئله رایج این است که نمایش Prometheus یا endpointها از طریق LoadBalancer/NodePort/Ingress سطح حمله را بالا می‌برد. kps-zeroexposure همه مؤلفه‌های مانیتورینگ را درون کلاستر خصوصی نگه می‌دارد و به‌جای پذیرش ترافیک ورودی، متریک‌ها را به‌صورت امن به بیرون ارسال می‌کند.
این Agent با Prometheus در حالت agent mode کار می‌کند، همان ServiceMonitor/PodMonitor/Probeهای رایج kube-prometheus-stack را کشف و scrape می‌کند و سپس با remote_write متریک‌ها را به backend مرکزی مانند Thanos، Mimir، Cortex یا Prometheus مرکزی می‌فرستد. ارتباطات خروجی با mTLS و سیاست‌های egress محدودشده امن می‌شوند تا بدون هیچ endpoint عمومی، رصد کامل حفظ شود.
امنیت محور اصلی است: RBAC حداقلی، NetworkPolicy برای جلوگیری از ingress و محدودسازی egress، اجرا با کاربر non-root و فایل‌سیستم read-only، و غیرفعال‌سازی UI و endpointهای مدیریتی/اشکال‌زدایی. امکان فیلتر/رِیلیبل‌کردن برچسب‌های حساس در لبه وجود دارد و گواهی‌ها می‌توانند با cert-manager یا روش‌های امن دیگر مدیریت شوند.
یکپارچگی با kube-prometheus-stack ساده است: scraping داخل کلاستر انجام می‌شود و ذخیره‌سازی بلندمدت، rules و alerting به backend مرکزی واگذار می‌شود. نتیجه، ردپای سبک‌تر، هزینه کمتر (بدون TSDB و UI محلی) و وضعیت امنیتی بهتر است؛ مناسب برای محیط‌های دارای محدودیت شدید ورودی و کنترل دقیق خروجی. مهاجرت نیز سرراست است: فعال‌سازی agent mode، تنظیم remote_write با mTLS و اعمال NetworkPolicy بدون تغییر در ServiceMonitor/PodMonitorهای موجود. برای مشاهده داشبوردها، Grafana به backend مرکزی متصل می‌شود تا یک منبع حقیقت واحد داشته باشید.
#Prometheus #Kubernetes #kube-prometheus-stack #Security #ZeroTrust #Observability #DevOps #mTLS
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/jtT5DjB6h
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kps-zeroexposure – Secure Prometheus Agent for Kube-Prometheus-Stack
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از kps-zeroexposure معرفی می‌کند؛ یک Prometheus Agent امن برای Kube-Prometheus-Stack که با رویکرد “zero exposure” طراحی شده است. مسئله رایج این است که نمایش Prometheus یا endpointها از طریق LoadBalancer/NodePort/Ingress سطح حمله را بالا می‌برد. kps-zeroexposure همه مؤلفه‌های مانیتورینگ را درون کلاستر خصوصی نگه می‌دارد و به‌جای پذیرش ترافیک ورودی، متریک‌ها را به‌صورت امن به بیرون ارسال می‌کند.
این Agent با Prometheus در حالت agent mode کار می‌کند، همان ServiceMonitor/PodMonitor/Probeهای رایج kube-prometheus-stack را کشف و scrape می‌کند و سپس با remote_write متریک‌ها را به backend مرکزی مانند Thanos، Mimir، Cortex یا Prometheus مرکزی می‌فرستد. ارتباطات خروجی با mTLS و سیاست‌های egress محدودشده امن می‌شوند تا بدون هیچ endpoint عمومی، رصد کامل حفظ شود.
امنیت محور اصلی است: RBAC حداقلی، NetworkPolicy برای جلوگیری از ingress و محدودسازی egress، اجرا با کاربر non-root و فایل‌سیستم read-only، و غیرفعال‌سازی UI و endpointهای مدیریتی/اشکال‌زدایی. امکان فیلتر/رِیلیبل‌کردن برچسب‌های حساس در لبه وجود دارد و گواهی‌ها می‌توانند با cert-manager یا روش‌های امن دیگر مدیریت شوند.
یکپارچگی با kube-prometheus-stack ساده است: scraping داخل کلاستر انجام می‌شود و ذخیره‌سازی بلندمدت، rules و alerting به backend مرکزی واگذار می‌شود. نتیجه، ردپای سبک‌تر، هزینه کمتر (بدون TSDB و UI محلی) و وضعیت امنیتی بهتر است؛ مناسب برای محیط‌های دارای محدودیت شدید ورودی و کنترل دقیق خروجی. مهاجرت نیز سرراست است: فعال‌سازی agent mode، تنظیم remote_write با mTLS و اعمال NetworkPolicy بدون تغییر در ServiceMonitor/PodMonitorهای موجود. برای مشاهده داشبوردها، Grafana به backend مرکزی متصل می‌شود تا یک منبع حقیقت واحد داشته باشید.
#Prometheus #Kubernetes #kube-prometheus-stack #Security #ZeroTrust #Observability #DevOps #mTLS
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/jtT5DjB6h
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - adrghph/kps-zeroexposure: Fix unhealthy or missing targets in kube-prometheus-stack (etcd, scheduler, controller-manager…
Fix unhealthy or missing targets in kube-prometheus-stack (etcd, scheduler, controller-manager, kube-proxy) with a secure Prometheus Agent DaemonSet - adrghph/kps-zeroexposure
🔵 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 خروج از sandbox مربوط به Python REPL داخل محیط Kubernetes را روایت می‌کند. با تکیه بر امکانات پویا و introspection در Python—از جمله بهره‌گیری از object subclasses و global functions—نویسنده نشان می‌دهد که چگونه می‌توان برخی محدودیت‌های در نظر گرفته‌شده در container را دور زد و به قابلیت‌هایی دست یافت که قرار بود پنهان یا مسدود باشند. نتیجه تأکید می‌کند که sandbox کردن Python به‌تنهایی کافی نیست و container نیز مرز امنیتی مطلق محسوب نمی‌شود؛ بنابراین باید رویکرد defense-in-depth به‌کار گرفته شود: محدودسازی سطح دسترسی و قابلیت‌های runtime، کنترل دقیق builtins و سطوح reflection، سخت‌سازی Kubernetes با RBAC و سیاست‌های شبکه، و استفاده از seccomp/AppArmor و کاهش قابلیت‌ها. هدف، افزایش آگاهی و تقویت امنیت پلتفرم‌هاست، نه تسهیل سوءاستفاده.
#Kubernetes #Python #REPL #ContainerSecurity #SandboxEscape #CloudNative #SecurityResearch
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/5tbHRwWHb
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
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 خروج از sandbox مربوط به Python REPL داخل محیط Kubernetes را روایت می‌کند. با تکیه بر امکانات پویا و introspection در Python—از جمله بهره‌گیری از object subclasses و global functions—نویسنده نشان می‌دهد که چگونه می‌توان برخی محدودیت‌های در نظر گرفته‌شده در container را دور زد و به قابلیت‌هایی دست یافت که قرار بود پنهان یا مسدود باشند. نتیجه تأکید می‌کند که sandbox کردن Python به‌تنهایی کافی نیست و container نیز مرز امنیتی مطلق محسوب نمی‌شود؛ بنابراین باید رویکرد defense-in-depth به‌کار گرفته شود: محدودسازی سطح دسترسی و قابلیت‌های runtime، کنترل دقیق builtins و سطوح reflection، سخت‌سازی Kubernetes با RBAC و سیاست‌های شبکه، و استفاده از seccomp/AppArmor و کاهش قابلیت‌ها. هدف، افزایش آگاهی و تقویت امنیت پلتفرم‌هاست، نه تسهیل سوءاستفاده.
#Kubernetes #Python #REPL #ContainerSecurity #SandboxEscape #CloudNative #SecurityResearch
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/5tbHRwWHb
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Trying to break out of the Python REPL sandbox in a Kubernetes environment: a practical journey
This article documents my hands-on experience analyzing and attempting to break out of a Python REPL sandbox, which is often used in online…
❤2
🔵 عنوان مقاله
Argo Rollouts — Rollout Analysis
🟢 خلاصه مقاله:
Argo Rollouts با افزودن Rollout Analysis به فرآیند استقرار در Kubernetes، سنجش خودکار سلامت نسخه جدید را همزمان با افزایش تدریجی ترافیک انجام می‌دهد. با تعریف AnalysisTemplate و اجرای AnalysisRun، سامانه از منابعی مانند Prometheus، Datadog، New Relic، CloudWatch یا Kayenta و حتی webhookهای سفارشی، شاخص‌هایی مثل نرخ خطا، تاخیر و KPIهای کسب‌وکاری را می‌سنجد و بر اساس آستانه‌های موفقیت/شکست، تصمیم به ادامه، مکث یا بازگشت می‌گیرد. این تحلیل در کنار استراتژی‌های Canary و Blue-Green و با مدیریت ترافیک از طریق Istio، NGINX، AWS ALB یا SMI در گام‌های مختلف اجرا می‌شود و می‌تواند پس از هر افزایش وزن یا به‌صورت پس‌زمینه عمل کند. بهترین‌روش‌ها شامل انتخاب شاخص‌های پیشرو، پنجره‌های اندازه‌گیری کوتاه با دوره پایداری، آستانه‌های محافظه‌کارانه در گام‌های نخست، و نگهداری قالب‌ها در Git برای ردیابی و یکنواختی است. نتیجه، کاهش ریسک استقرار و افزایش اطمینان همراه با حفظ سرعت تحویل است.
#ArgoRollouts #Kubernetes #ProgressiveDelivery #CanaryRelease #BlueGreen #DevOps #Observability #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/FM56-JbFw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Argo Rollouts — Rollout Analysis
🟢 خلاصه مقاله:
Argo Rollouts با افزودن Rollout Analysis به فرآیند استقرار در Kubernetes، سنجش خودکار سلامت نسخه جدید را همزمان با افزایش تدریجی ترافیک انجام می‌دهد. با تعریف AnalysisTemplate و اجرای AnalysisRun، سامانه از منابعی مانند Prometheus، Datadog، New Relic، CloudWatch یا Kayenta و حتی webhookهای سفارشی، شاخص‌هایی مثل نرخ خطا، تاخیر و KPIهای کسب‌وکاری را می‌سنجد و بر اساس آستانه‌های موفقیت/شکست، تصمیم به ادامه، مکث یا بازگشت می‌گیرد. این تحلیل در کنار استراتژی‌های Canary و Blue-Green و با مدیریت ترافیک از طریق Istio، NGINX، AWS ALB یا SMI در گام‌های مختلف اجرا می‌شود و می‌تواند پس از هر افزایش وزن یا به‌صورت پس‌زمینه عمل کند. بهترین‌روش‌ها شامل انتخاب شاخص‌های پیشرو، پنجره‌های اندازه‌گیری کوتاه با دوره پایداری، آستانه‌های محافظه‌کارانه در گام‌های نخست، و نگهداری قالب‌ها در Git برای ردیابی و یکنواختی است. نتیجه، کاهش ریسک استقرار و افزایش اطمینان همراه با حفظ سرعت تحویل است.
#ArgoRollouts #Kubernetes #ProgressiveDelivery #CanaryRelease #BlueGreen #DevOps #Observability #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/FM56-JbFw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Argo Rollouts — Rollout Analysis
I am writing a series of articles on Argo Rollouts, each focusing on different deployment strategies or features. I will discuss the…
❤1