🔵 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…
Forwarded from Daniele Polencic
Which types of tests do you run in Kubernetes?
Final Results
45%
🎯 All types (API, perf, browser, security)
29%
⚡ Performance + API only
19%
🌐 Functional tests only (unit/integration)
6%
🤔 Other combination
🔵 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
Webinar: Product leadership in an AI-accelerated world (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
این وبینار اسپانسرشده درباره رهبری محصول در دنیایی است که با سرعت توسط AI پیش می‌رود. پیام اصلی: AI دیگر مزیت رقابتی نیست؛ تمایز در تشخیص این است که چه چیزی را باید ساخت و از چه چیزی باید گذشت. رهبران محصول از Miro و AND Digital چارچوب‌های عملی برای اولویت‌بندی، اعتبارسنجی، برنامه‌ریزی مبتنی بر فرضیه، آزمایش‌گری و هم‌سوسازی تیم‌های محصول، طراحی و مهندسی را به اشتراک می‌گذارند تا ریسک را مدیریت و سرعت اجرای «شرط‌های درست» را بالا ببرند. این نشست زنده در ۱۶ سپتامبر برگزار می‌شود و برای رهبران محصول، PMها، طراحان و مدیران مهندسی مناسب است.
#ProductLeadership #AI #ProductManagement #Webinar #Miro #ANDDigital #Prioritization #Innovation
🟣لینک مقاله:
https://miro.com/events/webinars/product-leadership-ai-accelerated-world/?utm_campaign=emea-26q3-uki-wb-hi-c3_o2-pl_in_ai_world_webinar&utm_source=tldr&utm_medium=newsletter&utm_content=%20newsletter&src=-tldr_glb
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Webinar: Product leadership in an AI-accelerated world (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
این وبینار اسپانسرشده درباره رهبری محصول در دنیایی است که با سرعت توسط AI پیش می‌رود. پیام اصلی: AI دیگر مزیت رقابتی نیست؛ تمایز در تشخیص این است که چه چیزی را باید ساخت و از چه چیزی باید گذشت. رهبران محصول از Miro و AND Digital چارچوب‌های عملی برای اولویت‌بندی، اعتبارسنجی، برنامه‌ریزی مبتنی بر فرضیه، آزمایش‌گری و هم‌سوسازی تیم‌های محصول، طراحی و مهندسی را به اشتراک می‌گذارند تا ریسک را مدیریت و سرعت اجرای «شرط‌های درست» را بالا ببرند. این نشست زنده در ۱۶ سپتامبر برگزار می‌شود و برای رهبران محصول، PMها، طراحان و مدیران مهندسی مناسب است.
#ProductLeadership #AI #ProductManagement #Webinar #Miro #ANDDigital #Prioritization #Innovation
🟣لینک مقاله:
https://miro.com/events/webinars/product-leadership-ai-accelerated-world/?utm_campaign=emea-26q3-uki-wb-hi-c3_o2-pl_in_ai_world_webinar&utm_source=tldr&utm_medium=newsletter&utm_content=%20newsletter&src=-tldr_glb
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Forwarded from Bardia & Erfan
اگه با دلار ۱۰۰۰ تومنی زندگیتو جمع کردی
با دلار ۱۰۰ تومنی نصیحت نکن.
با دلار ۱۰۰ تومنی نصیحت نکن.
🔵 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
Forwarded from VIP
🚀 به دنیای توسعه و تکنولوژی خوش اومدی!
اگر به موضوعات زیر علاقه‌مندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصت‌های شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانال‌های تخصصی ساختیم تا همیشه به‌روز، حرفه‌ای و الهام‌بخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکه‌سازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنل‌هامونو یه‌جا ببین و جوین شو:
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
اگر به موضوعات زیر علاقه‌مندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصت‌های شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانال‌های تخصصی ساختیم تا همیشه به‌روز، حرفه‌ای و الهام‌بخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکه‌سازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنل‌هامونو یه‌جا ببین و جوین شو:
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
🔵 عنوان مقاله
How We Cut Our Azure Cloud Costs by 3×
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطالعهٔ موردی توضیح می‌دهد چگونه در ۱۲ هفته هزینه‌های Azure را حدود سه‌برابر کاهش دادیم بدون افت کارایی یا قابلیت اطمینان. قدم‌های کلیدی: ابتدا با Azure Cost Management + Billing، برچسب‌گذاری منابع، Azure Advisor و بودجه/هشدارها، دید کامل روی هزینه ساختیم. سپس اتلاف را حذف کردیم: خاموش‌کردن VMهای بلااستفاده، پاک‌کردن دیسک‌ها و IPهای یتیم، زمانبندی محیط‌های غیرپروداکشن و اعمال سیاست‌ها با Azure Policy.
در گام بعد، راست‌سایز و معماری را اصلاح کردیم: انتقال سرویس‌های سبک به SKUهای کوچک‌تر یا B-series، فعال‌سازی autoscaler در AKS، افزودن Spot node pool برای بارهای بدون حالت، و بهینه‌کردن HPA. برای بارهای پایدار، Azure Reservations و Azure Savings Plans را پذیرفتیم و Azure Hybrid Benefit را اعمال کردیم. بخشی از بار را به سرویس‌های مدیریت‌شده/Serverless منتقل کردیم: Azure Functions، Event Grid، Logic Apps، Azure Service Bus، همراه با Azure CDN و Azure Cache for Redis. در لایهٔ داده، Azure SQL را راست‌سایز و autoscale را فعال کردیم و در Azure Cosmos DB از autoscale RU/s بهره گرفتیم.
در ذخیره‌سازی، با قوانین lifecycle در Blob Storage داده‌های کم‌مصرف را به Cool/Archive بردیم، نگهداری اسنپ‌شات‌ها را کاهش دادیم و فشرده‌سازی را فعال کردیم. در شبکه با هم‌مکانی سرویس‌ها، استفاده از Private Link و بهره‌گیری از Azure Front Door/CDN خروجی و هزینهٔ egress را پایین آوردیم. در نهایت، با داشبوردهای واحداقتصاد، بودجه/هشدار در CI/CD و سیاست‌های تگ/SKU، یک روال FinOps پایدار ساختیم.
نتیجه: کاهش تقریبی ۳× در هزینهٔ Azure با حفظ SLOها. اهرم‌های اصلی: شفافیت و حاکمیت هزینه، حذف اتلاف، راست‌سایز و autoscaling (به‌ویژه AKS + Spot)، تعهدهای قیمتی (Reservations/Savings Plans) و مهاجرت مسیرهای پرترافیک به سرویس‌های مدیریت‌شده/Serverless.
#Azure #CloudCostOptimization #FinOps #AKS #Serverless #AzureCostManagement #SpotVMs #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ZbclYbPC6
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
How We Cut Our Azure Cloud Costs by 3×
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطالعهٔ موردی توضیح می‌دهد چگونه در ۱۲ هفته هزینه‌های Azure را حدود سه‌برابر کاهش دادیم بدون افت کارایی یا قابلیت اطمینان. قدم‌های کلیدی: ابتدا با Azure Cost Management + Billing، برچسب‌گذاری منابع، Azure Advisor و بودجه/هشدارها، دید کامل روی هزینه ساختیم. سپس اتلاف را حذف کردیم: خاموش‌کردن VMهای بلااستفاده، پاک‌کردن دیسک‌ها و IPهای یتیم، زمانبندی محیط‌های غیرپروداکشن و اعمال سیاست‌ها با Azure Policy.
در گام بعد، راست‌سایز و معماری را اصلاح کردیم: انتقال سرویس‌های سبک به SKUهای کوچک‌تر یا B-series، فعال‌سازی autoscaler در AKS، افزودن Spot node pool برای بارهای بدون حالت، و بهینه‌کردن HPA. برای بارهای پایدار، Azure Reservations و Azure Savings Plans را پذیرفتیم و Azure Hybrid Benefit را اعمال کردیم. بخشی از بار را به سرویس‌های مدیریت‌شده/Serverless منتقل کردیم: Azure Functions، Event Grid، Logic Apps، Azure Service Bus، همراه با Azure CDN و Azure Cache for Redis. در لایهٔ داده، Azure SQL را راست‌سایز و autoscale را فعال کردیم و در Azure Cosmos DB از autoscale RU/s بهره گرفتیم.
در ذخیره‌سازی، با قوانین lifecycle در Blob Storage داده‌های کم‌مصرف را به Cool/Archive بردیم، نگهداری اسنپ‌شات‌ها را کاهش دادیم و فشرده‌سازی را فعال کردیم. در شبکه با هم‌مکانی سرویس‌ها، استفاده از Private Link و بهره‌گیری از Azure Front Door/CDN خروجی و هزینهٔ egress را پایین آوردیم. در نهایت، با داشبوردهای واحداقتصاد، بودجه/هشدار در CI/CD و سیاست‌های تگ/SKU، یک روال FinOps پایدار ساختیم.
نتیجه: کاهش تقریبی ۳× در هزینهٔ Azure با حفظ SLOها. اهرم‌های اصلی: شفافیت و حاکمیت هزینه، حذف اتلاف، راست‌سایز و autoscaling (به‌ویژه AKS + Spot)، تعهدهای قیمتی (Reservations/Savings Plans) و مهاجرت مسیرهای پرترافیک به سرویس‌های مدیریت‌شده/Serverless.
#Azure #CloudCostOptimization #FinOps #AKS #Serverless #AzureCostManagement #SpotVMs #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ZbclYbPC6
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
How We Cut Our Azure Cloud Costs by 3x — Solda.Ai’s Experience
During this period, our outbound traffic actually increased — making the cost reduction even more impactful. Our infrastructure handles…
🔵 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
🔵 عنوان مقاله
KubernetesEnumerationTool: Offensive and Defensive Audit Toolkit
🟢 خلاصه مقاله:
KubernetesEnumerationTool یک جعبه‌ابزار ارزیابی امنیتی برای محیط‌های Kubernetes است که رویکردهای تهاجمی و دفاعی را ترکیب می‌کند تا نمایی کامل از پیکربندی، دسترسی‌ها و ریسک‌های کلاستر ارائه دهد. این ابزار با فهرست‌سازی عمیق منابع (از جمله RBAC، Service Accountها، NetworkPolicyها، تنظیمات امنیتی Pod و Admission Controllerها) خطاهای پیکربندی و مسیرهای ارتقای دسترسی را شناسایی و اولویت‌بندی می‌کند، بدون افشای محتوای Secrets. خروجی آن شامل گزارش‌های دارای شواهد، شدت، و راهکارهای اصلاحی هم‌تراز با راهنماهایی مانند CIS Kubernetes Benchmark است و می‌تواند در CI/CD برای جلوگیری از ورود تغییرات پرخطر به کار رود. هدف، همگرا کردن دید Red Team و Blue Team و کمک به تیم‌های Platform/SRE/SecOps برای سخت‌سازی پیش‌دستانه و ارزیابی واقع‌گرایانه تهدیدها در Kubernetes است.
#Kubernetes
#Security
#DevSecOps
#CloudNative
#RBAC
#CISBenchmark
#RedTeam
#BlueTeam
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/-zW_QZVKM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
KubernetesEnumerationTool: Offensive and Defensive Audit Toolkit
🟢 خلاصه مقاله:
KubernetesEnumerationTool یک جعبه‌ابزار ارزیابی امنیتی برای محیط‌های Kubernetes است که رویکردهای تهاجمی و دفاعی را ترکیب می‌کند تا نمایی کامل از پیکربندی، دسترسی‌ها و ریسک‌های کلاستر ارائه دهد. این ابزار با فهرست‌سازی عمیق منابع (از جمله RBAC، Service Accountها، NetworkPolicyها، تنظیمات امنیتی Pod و Admission Controllerها) خطاهای پیکربندی و مسیرهای ارتقای دسترسی را شناسایی و اولویت‌بندی می‌کند، بدون افشای محتوای Secrets. خروجی آن شامل گزارش‌های دارای شواهد، شدت، و راهکارهای اصلاحی هم‌تراز با راهنماهایی مانند CIS Kubernetes Benchmark است و می‌تواند در CI/CD برای جلوگیری از ورود تغییرات پرخطر به کار رود. هدف، همگرا کردن دید Red Team و Blue Team و کمک به تیم‌های Platform/SRE/SecOps برای سخت‌سازی پیش‌دستانه و ارزیابی واقع‌گرایانه تهدیدها در Kubernetes است.
#Kubernetes
#Security
#DevSecOps
#CloudNative
#RBAC
#CISBenchmark
#RedTeam
#BlueTeam
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/-zW_QZVKM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - beserkerbob/KubernetesEnumerationTool: A tool to help you to automate processes within kubernetes
A tool to help you to automate processes within kubernetes - beserkerbob/KubernetesEnumerationTool
🔵 عنوان مقاله
K8z: the Kubernetes manager
🟢 خلاصه مقاله:
K8z به‌عنوان یک مدیر یکپارچه برای Kubernetes معرفی می‌شود که چرخه کامل مدیریت کلاستر را از راه‌اندازی تا نگهداری روزمره ساده می‌کند. این ابزار با تمرکز بر مدیریت چرخه عمر، ارتقا و وصله‌گذاری نسخه‌ها، RBAC و SSO، چنداجاره‌ای، و تفکیک نقش‌های تیم پلتفرم و توسعه، یک تجربه ثابت در محیط‌های ابری و درون‌سازمانی ارائه می‌دهد. برای تحویل اپلیکیشن، از گردش‌کارهای آشنا مثل Helm و Kustomize پشتیبانی می‌کند و با GitOps از طریق Argo CD و Flux ادغام می‌شود تا استقرارها اعلامی، قابل حسابرسی و کم‌ریسک باشند. در حوزه قابلیت اطمینان و مشاهده‌پذیری، با Prometheus و Grafana و ابزارهای پشتیبان‌گیری مانند Velero کار می‌کند و با سیاست‌های حاکمیتی مبتنی بر OPA/Gatekeeper و ممیزی سراسری، امنیت و انطباق را تضمین می‌کند. در مجموع، K8z یک مدیر Kubernetes منسجم و انعطاف‌پذیر است که استانداردسازی عملیات و تسریع تحویل را برای سازمان‌ها ممکن می‌سازد.
#Kubernetes
#K8z
#DevOps
#GitOps
#CloudNative
#PlatformEngineering
#ClusterManagement
🟣لینک مقاله:
https://k8z.dev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
K8z: the Kubernetes manager
🟢 خلاصه مقاله:
K8z به‌عنوان یک مدیر یکپارچه برای Kubernetes معرفی می‌شود که چرخه کامل مدیریت کلاستر را از راه‌اندازی تا نگهداری روزمره ساده می‌کند. این ابزار با تمرکز بر مدیریت چرخه عمر، ارتقا و وصله‌گذاری نسخه‌ها، RBAC و SSO، چنداجاره‌ای، و تفکیک نقش‌های تیم پلتفرم و توسعه، یک تجربه ثابت در محیط‌های ابری و درون‌سازمانی ارائه می‌دهد. برای تحویل اپلیکیشن، از گردش‌کارهای آشنا مثل Helm و Kustomize پشتیبانی می‌کند و با GitOps از طریق Argo CD و Flux ادغام می‌شود تا استقرارها اعلامی، قابل حسابرسی و کم‌ریسک باشند. در حوزه قابلیت اطمینان و مشاهده‌پذیری، با Prometheus و Grafana و ابزارهای پشتیبان‌گیری مانند Velero کار می‌کند و با سیاست‌های حاکمیتی مبتنی بر OPA/Gatekeeper و ممیزی سراسری، امنیت و انطباق را تضمین می‌کند. در مجموع، K8z یک مدیر Kubernetes منسجم و انعطاف‌پذیر است که استانداردسازی عملیات و تسریع تحویل را برای سازمان‌ها ممکن می‌سازد.
#Kubernetes
#K8z
#DevOps
#GitOps
#CloudNative
#PlatformEngineering
#ClusterManagement
🟣لینک مقاله:
https://k8z.dev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8z.dev
K8Z | The Kubernetes Manager
The Kubernetes Manager for iOS and MacOS.
Forwarded from Daniele Polencic
<shameless update>I have launched Kube Today!
For the past 7 years, I've been curating and sharing Kubernetes content across various social channels.
But I thought I’d be nice to have a rolling view of having that is published.
And so here it is: https://kube.today
I hope you find it helpful!
🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
**k8sgpt یک ابزار تحلیل‌گر برای خوشه‌های Kubernetes است که با اسکن منابع، رویدادها و وضعیت اجزا، خطاها و پیکربندی‌های نادرست را پیدا می‌کند و با توضیحات قابل فهم و پیشنهادهای عملی، عیب‌یابی را سریع‌تر می‌کند. این ابزار می‌تواند بدون AI و صرفاً با قواعد داخلی کار کند، یا در صورت نیاز با اتصال به LLMهای خارجی مانند OpenAI یا مدل‌های محلی، توضیحات و راهکارهای دقیق‌تری ارائه دهد و همزمان اطلاعات حساس را مخفی‌سازی کند.
کارکردهای اصلی شامل یافتن ریشه مشکل در مواردی مثل CrashLoopBackOff، خطای ImagePull، کمبود منابع، خطاهای Readiness/Liveness، و مسائل RBAC/NetworkPolicy، به‌همراه پیشنهاد دستورهای kubectl یا تغییرات لازم در manifestها است. k8sgpt به‌صورت CLI یا افزونه kubectl و در فرآیندهای CI/CD قابل استفاده است و برای پاسخ‌گویی در حوادث، عملیات روزمره و آموزش تیم‌ها کاربرد دارد. با وجود سرعت‌بخشیدن به عیب‌یابی و کاهش MTTR، این ابزار جایگزین سامانه‌های مشاهده‌پذیری مانند Prometheus و Grafana نیست و بهتر است توصیه‌های آن پیش از اعمال در محیط Production بازبینی شوند.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #AIOps #CloudNative #Troubleshooting #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
**k8sgpt یک ابزار تحلیل‌گر برای خوشه‌های Kubernetes است که با اسکن منابع، رویدادها و وضعیت اجزا، خطاها و پیکربندی‌های نادرست را پیدا می‌کند و با توضیحات قابل فهم و پیشنهادهای عملی، عیب‌یابی را سریع‌تر می‌کند. این ابزار می‌تواند بدون AI و صرفاً با قواعد داخلی کار کند، یا در صورت نیاز با اتصال به LLMهای خارجی مانند OpenAI یا مدل‌های محلی، توضیحات و راهکارهای دقیق‌تری ارائه دهد و همزمان اطلاعات حساس را مخفی‌سازی کند.
کارکردهای اصلی شامل یافتن ریشه مشکل در مواردی مثل CrashLoopBackOff، خطای ImagePull، کمبود منابع، خطاهای Readiness/Liveness، و مسائل RBAC/NetworkPolicy، به‌همراه پیشنهاد دستورهای kubectl یا تغییرات لازم در manifestها است. k8sgpt به‌صورت CLI یا افزونه kubectl و در فرآیندهای CI/CD قابل استفاده است و برای پاسخ‌گویی در حوادث، عملیات روزمره و آموزش تیم‌ها کاربرد دارد. با وجود سرعت‌بخشیدن به عیب‌یابی و کاهش MTTR، این ابزار جایگزین سامانه‌های مشاهده‌پذیری مانند Prometheus و Grafana نیست و بهتر است توصیه‌های آن پیش از اعمال در محیط Production بازبینی شوند.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #AIOps #CloudNative #Troubleshooting #Observability
🟣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
Forwarded from Software Engineer Labdon
چرا از جاوا و پایتون برای نرم افزارهای سیستم های هوافضا نمیشه استفاده کرد؟
1-قطعیت (Determinism):
در زبان هایی مثل جاوا و پایتون به خاطر وجود garbage collection و مبتنی بر JVM بودن اجرای برنامه دقیقا قابل پیش بینی نیست. ممکنه برنامه یه لحظه به خاطر garbage collector متوقف بشه یا pause کنه. تو نرم افزارهای real time همچین چیزی قابل قبول نیست.
به عبارت دیگه یه حلقه توی جاوا یه بار ممکنه یک میلی ثانیه طول بکشه اما دفعه بعد 5 میلی ثانیه طول بکشه دلیل این امر اینه که JIT و gc معلوم نیست کی عمل می کنن و حافظه رو پس می گیرن. پایتون هم به همین دلیل که gc داره عملکردش این شکلیه.
2-زمانبندی سخت گیرانه(Hard real-time constraints): نرم افزارهای هوافضا باید مشخص، کوتاه و قطعی واکنش نشان دهند اما جاوا و پایتون همچین تضمینی نمی دهند.
3-ایمنی و استانداردها :
صنعت هوافضا از استانداردهایی مثل DO-178C پیروی می‌کند. Ada و C ابزارها و کتابخانه‌های تأییدشده‌ای برای این استاندارد دارند اما برای جاوا و پایتون چنین پشتیبانی و تأیید رسمی بسیار محدود یا تقریباً وجود ندارد.
4-کارایی (Performance & Footprint):
پایتون کنده چون مفسریه جاوا هم به خاطر JVM و مدیریت حافظه سربار زیادی داره که خب توی سیستم های هوافضا که سرعت مهمه و منابع سخت افزاری محدودی داریم نمیشه یه برنامه کند و برنامه ای که کلی منابع میخواد رو اجرا کنیم.
در نهایت باید بگم که زبان هایی که باهاشون نرم افزارهای سیستم های هوافضا، نظامی و حساس رو میسازن Ada-Spark ada - C و جدیدا Rust هستند.
<Mohsen Shojaei Yeganeh/>
👇👇👇👇👇👇👇
@software_Labdon
1-قطعیت (Determinism):
در زبان هایی مثل جاوا و پایتون به خاطر وجود garbage collection و مبتنی بر JVM بودن اجرای برنامه دقیقا قابل پیش بینی نیست. ممکنه برنامه یه لحظه به خاطر garbage collector متوقف بشه یا pause کنه. تو نرم افزارهای real time همچین چیزی قابل قبول نیست.
به عبارت دیگه یه حلقه توی جاوا یه بار ممکنه یک میلی ثانیه طول بکشه اما دفعه بعد 5 میلی ثانیه طول بکشه دلیل این امر اینه که JIT و gc معلوم نیست کی عمل می کنن و حافظه رو پس می گیرن. پایتون هم به همین دلیل که gc داره عملکردش این شکلیه.
2-زمانبندی سخت گیرانه(Hard real-time constraints): نرم افزارهای هوافضا باید مشخص، کوتاه و قطعی واکنش نشان دهند اما جاوا و پایتون همچین تضمینی نمی دهند.
3-ایمنی و استانداردها :
صنعت هوافضا از استانداردهایی مثل DO-178C پیروی می‌کند. Ada و C ابزارها و کتابخانه‌های تأییدشده‌ای برای این استاندارد دارند اما برای جاوا و پایتون چنین پشتیبانی و تأیید رسمی بسیار محدود یا تقریباً وجود ندارد.
4-کارایی (Performance & Footprint):
پایتون کنده چون مفسریه جاوا هم به خاطر JVM و مدیریت حافظه سربار زیادی داره که خب توی سیستم های هوافضا که سرعت مهمه و منابع سخت افزاری محدودی داریم نمیشه یه برنامه کند و برنامه ای که کلی منابع میخواد رو اجرا کنیم.
در نهایت باید بگم که زبان هایی که باهاشون نرم افزارهای سیستم های هوافضا، نظامی و حساس رو میسازن Ada-Spark ada - C و جدیدا Rust هستند.
<Mohsen Shojaei Yeganeh/>
👇👇👇👇👇👇👇
@software_Labdon