🔵 عنوان مقاله
kcp: isolated workspaces
🟢 خلاصه مقاله:
kcp مفهوم Workspaceهای ایزوله را معرفی می‌کند؛ محیط‌های منطقی سبک که روی یک کنترل‌پلین مشترک اجرا می‌شوند اما APIها، منابع، دسترسی‌ها و خط‌مشی‌ها را در محدوده هر Workspace جدا نگه می‌دارند. این جداسازی باعث می‌شود CRDها و نام‌ها تداخلی نداشته باشند، RBAC و سهمیه‌ها مستقل باشند و تیم‌ها بدون سربار چندین کلاستر، امن و چابک کار کنند. با استفاده از APIExport و APIBinding می‌توان یک API را یک‌بار تعریف و در Workspaceهای مختلف مصرف کرد؛ ارتقا و انتشار مرحله‌ای (از staging به production) و حتی رول‌اوت تدریجی برای هر مشتری یا تیم امن‌تر و قابل‌کنترل‌تر می‌شود. نتیجه برای سناریوهای Multi-tenant SaaS، Platform Engineering، جداسازی‌های مقرراتی و اکوسیستم‌های شریک، امنیت، مقیاس‌پذیری و قابلیت عملیات بهتر است؛ هرچند هماهنگی بین Workspaceها باید شفاف و مبتنی بر خط‌مشی باشد.
#kcp #Kubernetes #Workspaces #MultiTenancy #PlatformEngineering #SaaS #APIs #Security
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vxxKWBytr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kcp: isolated workspaces
🟢 خلاصه مقاله:
kcp مفهوم Workspaceهای ایزوله را معرفی می‌کند؛ محیط‌های منطقی سبک که روی یک کنترل‌پلین مشترک اجرا می‌شوند اما APIها، منابع، دسترسی‌ها و خط‌مشی‌ها را در محدوده هر Workspace جدا نگه می‌دارند. این جداسازی باعث می‌شود CRDها و نام‌ها تداخلی نداشته باشند، RBAC و سهمیه‌ها مستقل باشند و تیم‌ها بدون سربار چندین کلاستر، امن و چابک کار کنند. با استفاده از APIExport و APIBinding می‌توان یک API را یک‌بار تعریف و در Workspaceهای مختلف مصرف کرد؛ ارتقا و انتشار مرحله‌ای (از staging به production) و حتی رول‌اوت تدریجی برای هر مشتری یا تیم امن‌تر و قابل‌کنترل‌تر می‌شود. نتیجه برای سناریوهای Multi-tenant SaaS، Platform Engineering، جداسازی‌های مقرراتی و اکوسیستم‌های شریک، امنیت، مقیاس‌پذیری و قابلیت عملیات بهتر است؛ هرچند هماهنگی بین Workspaceها باید شفاف و مبتنی بر خط‌مشی باشد.
#kcp #Kubernetes #Workspaces #MultiTenancy #PlatformEngineering #SaaS #APIs #Security
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vxxKWBytr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Autoscaling .NET APIs with KEDA and Kubernetes Metrics
🟢 خلاصه مقاله:
** مقیاس‌پذیری خودکار برای APIهای .NET در Kubernetes با ترکیب HPA، Kubernetes Metrics و KEDA ممکن می‌شود. KEDA با تعریف ScaledObject و تریگرهایی مثل درخواست‌درثانیه یا تأخیر از Prometheus، عمق صف در RabbitMQ/Kafka، و زمان‌بندی cron، متریک‌های خارجی را به HPA می‌دهد و حتی قابلیت scale‑to‑zero را فراهم می‌کند. برای APIهای .NET می‌توان روی نرخ درخواست، تعداد درخواست‌های درحال پردازش، یا صف کارهای پس‌زمینه مقیاس داد و هم‌زمان یک تکیه‌گاه CPU برای جهش‌های محاسباتی داشت. بهترین‌عمل‌ها شامل تنظیم درست requests/limits، همکاری با Cluster Autoscaler، تعریف readiness/liveness/startup probes، کنترل همزمانی، و بهینه‌سازی‌های .NET مانند async I/O، HttpClientFactory و connection pooling است. با پایش Prometheus/Grafana، آزمون بار مثل k6، و پنجره‌های تثبیت و cooldown مناسب، API به‌صورت رویدادمحور، دقیق و به‌صرفه مقیاس می‌گیرد و در اوج‌ها پایدار می‌ماند.
#Kubernetes #KEDA #DotNet #Autoscaling #HPA #Prometheus #CloudNative #APIs
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/X_jPVf71Q
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Autoscaling .NET APIs with KEDA and Kubernetes Metrics
🟢 خلاصه مقاله:
** مقیاس‌پذیری خودکار برای APIهای .NET در Kubernetes با ترکیب HPA، Kubernetes Metrics و KEDA ممکن می‌شود. KEDA با تعریف ScaledObject و تریگرهایی مثل درخواست‌درثانیه یا تأخیر از Prometheus، عمق صف در RabbitMQ/Kafka، و زمان‌بندی cron، متریک‌های خارجی را به HPA می‌دهد و حتی قابلیت scale‑to‑zero را فراهم می‌کند. برای APIهای .NET می‌توان روی نرخ درخواست، تعداد درخواست‌های درحال پردازش، یا صف کارهای پس‌زمینه مقیاس داد و هم‌زمان یک تکیه‌گاه CPU برای جهش‌های محاسباتی داشت. بهترین‌عمل‌ها شامل تنظیم درست requests/limits، همکاری با Cluster Autoscaler، تعریف readiness/liveness/startup probes، کنترل همزمانی، و بهینه‌سازی‌های .NET مانند async I/O، HttpClientFactory و connection pooling است. با پایش Prometheus/Grafana، آزمون بار مثل k6، و پنجره‌های تثبیت و cooldown مناسب، API به‌صورت رویدادمحور، دقیق و به‌صرفه مقیاس می‌گیرد و در اوج‌ها پایدار می‌ماند.
#Kubernetes #KEDA #DotNet #Autoscaling #HPA #Prometheus #CloudNative #APIs
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/X_jPVf71Q
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Autoscaling .NET APIs with KEDA and Kubernetes Metrics
Responding to Traffic Surges in Real-Time Using Event-Driven Scaling in Modern .NET Microservices