🔵 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
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
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
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.
🔵 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
🔵 عنوان مقاله
kuik: container image caching system
🟢 خلاصه مقاله:
**kuik یک سیستم کش برای imageهای کانتینری است که با نگهداری و بازاستفاده از لایه‌های OCI سرعت pull و build را بالا می‌برد، تأخیر راه‌اندازی را کاهش می‌دهد و هزینه پهنای‌باند را کم می‌کند. این ابزار با deduplication، سیاست‌های پر/تخلیه کش، و invalidation مبتنی بر digest یکپارچگی محتوا را حفظ می‌کند و می‌تواند به‌صورت cache محلی، proxy رجیستری یا به‌شکل DaemonSet/sidecar در Kubernetes به‌کار رود. ادغام با Docker و سایر runtimeهای OCI، به‌همراه مشاهده‌پذیری و کنترل دسترسی، اتخاذ آن را در محیط‌های توسعه، CI/CD و تولید ساده و قابل اتکا می‌کند.
#containers #caching #DevOps #Kubernetes #Docker #OCI #CICD #performance
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ryRQH7fxW
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kuik: container image caching system
🟢 خلاصه مقاله:
**kuik یک سیستم کش برای imageهای کانتینری است که با نگهداری و بازاستفاده از لایه‌های OCI سرعت pull و build را بالا می‌برد، تأخیر راه‌اندازی را کاهش می‌دهد و هزینه پهنای‌باند را کم می‌کند. این ابزار با deduplication، سیاست‌های پر/تخلیه کش، و invalidation مبتنی بر digest یکپارچگی محتوا را حفظ می‌کند و می‌تواند به‌صورت cache محلی، proxy رجیستری یا به‌شکل DaemonSet/sidecar در Kubernetes به‌کار رود. ادغام با Docker و سایر runtimeهای OCI، به‌همراه مشاهده‌پذیری و کنترل دسترسی، اتخاذ آن را در محیط‌های توسعه، CI/CD و تولید ساده و قابل اتکا می‌کند.
#containers #caching #DevOps #Kubernetes #Docker #OCI #CICD #performance
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ryRQH7fxW
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - enix/kube-image-keeper: kuik is a container image caching system for Kubernetes
kuik is a container image caching system for Kubernetes - enix/kube-image-keeper
🔵 عنوان مقاله
Kubetail
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از ابزار Kubetail: یک ابزار خط فرمان سبک برای جمع‌کردن و نمایش زنده لاگ‌های چند Pod و کانتینر در Kubernetes در یک خروجی واحد است. بر پایه kubectl کار می‌کند، با انتخاب بر اساس نام یا Label، تعیین Namespace و Container، دنبال‌کردن زنده، پیشوند نام Pod/Container و رنگ‌بندی، عیب‌یابی همزمان چند سرویس را ساده می‌کند. نصب آن آسان است (مثلا از طریق Homebrew روی macOS یا دریافت اسکریپت روی Linux) و نیازی به مؤلفهٔ سروری جداگانه ندارد. Kubetail جایگزین سامانه‌های لاگ مرکزی نیست، اما برای دیباگ سریع، بررسی استقرارها و همبستگی خطاها میان چند Pod بسیار کاربردی است.
#Kubetail #Kubernetes #DevOps #Logs #Observability #CLI #SRE #Microservices
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/tZ0FL1r75
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubetail
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از ابزار Kubetail: یک ابزار خط فرمان سبک برای جمع‌کردن و نمایش زنده لاگ‌های چند Pod و کانتینر در Kubernetes در یک خروجی واحد است. بر پایه kubectl کار می‌کند، با انتخاب بر اساس نام یا Label، تعیین Namespace و Container، دنبال‌کردن زنده، پیشوند نام Pod/Container و رنگ‌بندی، عیب‌یابی همزمان چند سرویس را ساده می‌کند. نصب آن آسان است (مثلا از طریق Homebrew روی macOS یا دریافت اسکریپت روی Linux) و نیازی به مؤلفهٔ سروری جداگانه ندارد. Kubetail جایگزین سامانه‌های لاگ مرکزی نیست، اما برای دیباگ سریع، بررسی استقرارها و همبستگی خطاها میان چند Pod بسیار کاربردی است.
#Kubetail #Kubernetes #DevOps #Logs #Observability #CLI #SRE #Microservices
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/tZ0FL1r75
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - kubetail-org/kubetail: Real-time logging dashboard for Kubernetes (browser/terminal)
Real-time logging dashboard for Kubernetes (browser/terminal) - kubetail-org/kubetail
❤1
🔵 عنوان مقاله
SpinKube: Native WebAssembly Workloads on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
SpinKube روشی ارائه می‌دهد تا WebAssembly به‌صورت «اولین‌رده» در Kubernetes اجرا شود و مزیت‌های سرعت، امنیت و اندازه کوچک Wasm را با فرایندها و ابزارهای استاندارد کلاود نیتیو یکپارچه کند. به‌جای راه‌حل‌های جانبی، SpinKube از APIها و الگوهای بومی Kubernetes مانند Deployments، Services، Jobs و RuntimeClass بهره می‌گیرد تا Wasm کنار کانتینرها در همان کلاستر مستقر، زمان‌بندی، مقیاس‌دهی و پایش شود. نتیجه برای تیم‌ها، همزیستی ساده Wasm و کانتینر، بهره‌وری بالاتر، راه‌اندازی سریع‌تر بارهای کاری رویدادمحور و تقویت امنیت به‌واسطه ایزوله‌سازی Wasm است. این راهکار با ابزارهایی مثل kubectl، Helm و GitOps سازگار است و لاگ/متریک‌ها را به پشته‌های موجود وصل می‌کند؛ درنتیجه تجربه توسعه و عملیات بدون اصطکاک حفظ می‌شود. موارد کاربرد شامل میکروسرویس‌های کم‌تأخیر، الگوهای شبیه Serverless، استقرارهای Edge و پلتفرم‌های چند‌مستاجری است که با «بومی‌شدن» Wasm روی Kubernetes سریع‌تر از آزمایش تا تولید حرکت می‌کنند.
#WebAssembly #Kubernetes #SpinKube #CloudNative #WASI #Serverless #DevOps #EdgeComputing
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/VRgpk7W7M
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
SpinKube: Native WebAssembly Workloads on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
SpinKube روشی ارائه می‌دهد تا WebAssembly به‌صورت «اولین‌رده» در Kubernetes اجرا شود و مزیت‌های سرعت، امنیت و اندازه کوچک Wasm را با فرایندها و ابزارهای استاندارد کلاود نیتیو یکپارچه کند. به‌جای راه‌حل‌های جانبی، SpinKube از APIها و الگوهای بومی Kubernetes مانند Deployments، Services، Jobs و RuntimeClass بهره می‌گیرد تا Wasm کنار کانتینرها در همان کلاستر مستقر، زمان‌بندی، مقیاس‌دهی و پایش شود. نتیجه برای تیم‌ها، همزیستی ساده Wasm و کانتینر، بهره‌وری بالاتر، راه‌اندازی سریع‌تر بارهای کاری رویدادمحور و تقویت امنیت به‌واسطه ایزوله‌سازی Wasm است. این راهکار با ابزارهایی مثل kubectl، Helm و GitOps سازگار است و لاگ/متریک‌ها را به پشته‌های موجود وصل می‌کند؛ درنتیجه تجربه توسعه و عملیات بدون اصطکاک حفظ می‌شود. موارد کاربرد شامل میکروسرویس‌های کم‌تأخیر، الگوهای شبیه Serverless، استقرارهای Edge و پلتفرم‌های چند‌مستاجری است که با «بومی‌شدن» Wasm روی Kubernetes سریع‌تر از آزمایش تا تولید حرکت می‌کنند.
#WebAssembly #Kubernetes #SpinKube #CloudNative #WASI #Serverless #DevOps #EdgeComputing
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/VRgpk7W7M
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Keel: Kubernetes Deployment Automation Engine
🟢 خلاصه مقاله:
** Keel یک Kubernetes Operator است که به‌صورت خودکار به‌روزرسانی‌های Helm، Deployment، DaemonSet و StatefulSet را اجرا می‌کند. با رصد نسخه‌های جدید ایمیج‌ها یا تغییرات Helm chart، به‌روزرسانی‌ها را به شکل Rolling و مطابق مکانیزم‌های بومی Kubernetes انجام می‌دهد و به سلامت سرویس‌ها و استراتژی‌های rollout احترام می‌گذارد. امکان تعریف سیاست‌ها برای کنترل نوع و نحوه به‌روزرسانی‌ها (مثل محدودکردن به نسخه‌های امن یا نیاز به تأیید) وجود دارد و Keel با گردش‌کارهای فعلی تیم‌ها سازگار است. نتیجه، کاهش کارهای تکراری، جلوگیری از ناهمخوانی پیکربندی و به‌روزرسانی ایمن و یکنواخت سرویس‌ها در مقیاس است.
#Kubernetes #Keel #Helm #DevOps #Automation #ContinuousDelivery #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/N-jRpJkrH
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Keel: Kubernetes Deployment Automation Engine
🟢 خلاصه مقاله:
** Keel یک Kubernetes Operator است که به‌صورت خودکار به‌روزرسانی‌های Helm، Deployment، DaemonSet و StatefulSet را اجرا می‌کند. با رصد نسخه‌های جدید ایمیج‌ها یا تغییرات Helm chart، به‌روزرسانی‌ها را به شکل Rolling و مطابق مکانیزم‌های بومی Kubernetes انجام می‌دهد و به سلامت سرویس‌ها و استراتژی‌های rollout احترام می‌گذارد. امکان تعریف سیاست‌ها برای کنترل نوع و نحوه به‌روزرسانی‌ها (مثل محدودکردن به نسخه‌های امن یا نیاز به تأیید) وجود دارد و Keel با گردش‌کارهای فعلی تیم‌ها سازگار است. نتیجه، کاهش کارهای تکراری، جلوگیری از ناهمخوانی پیکربندی و به‌روزرسانی ایمن و یکنواخت سرویس‌ها در مقیاس است.
#Kubernetes #Keel #Helm #DevOps #Automation #ContinuousDelivery #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/N-jRpJkrH
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
❤1
🔵 عنوان مقاله
Testing to See if You Can Run a MariaDB Cluster on a $150 Kubernetes Lab
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله بررسی می‌کند که آیا می‌توان یک خوشه MariaDB مبتنی بر Galera را روی یک آزمایشگاه Kubernetes ارزان‌قیمت حدوداً 150 دلاری ساخته‌شده از بردهای Orange Pi اجرا کرد یا نه؛ با نصب K3s، استقرار MariaDB Kubernetes Operator و تنظیم محدودیت‌های منابع برای سخت‌افزارهای کم‌توان (SBC). نتیجه این است که با تنظیمات دقیق و انتظار واقع‌بینانه، اجرای خوشه برای یادگیری، دمو و تست سبک ممکن است، اما از نظر کارایی و پایداری محدود بوده و گزینه‌ای برای محیط تولیدی نیست.
#Kubernetes #MariaDB #Galera #K3s #OrangePi #SBC #HomeLab #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/j_8-vP3jy
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Testing to See if You Can Run a MariaDB Cluster on a $150 Kubernetes Lab
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله بررسی می‌کند که آیا می‌توان یک خوشه MariaDB مبتنی بر Galera را روی یک آزمایشگاه Kubernetes ارزان‌قیمت حدوداً 150 دلاری ساخته‌شده از بردهای Orange Pi اجرا کرد یا نه؛ با نصب K3s، استقرار MariaDB Kubernetes Operator و تنظیم محدودیت‌های منابع برای سخت‌افزارهای کم‌توان (SBC). نتیجه این است که با تنظیمات دقیق و انتظار واقع‌بینانه، اجرای خوشه برای یادگیری، دمو و تست سبک ممکن است، اما از نظر کارایی و پایداری محدود بوده و گزینه‌ای برای محیط تولیدی نیست.
#Kubernetes #MariaDB #Galera #K3s #OrangePi #SBC #HomeLab #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/j_8-vP3jy
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Hackernoon
Testing to See if You Can Run a MariaDB Cluster on a $150 Kubernetes Lab | HackerNoon
Testing a MariaDB Galera cluster on a budget Orange Pi Kubernetes setup, tuning settings for resource limits and confirming successful replication.