🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
k8sgpt یک ابزار متنباز برای تحلیل Kubernetes است که خطاها و هشدارهای پیچیده را به توضیحات قابلفهم و راهکارهای عملی تبدیل میکند. این ابزار با اسکن منابعی مانند Pod، Deployment، Service، Ingress، Node و همچنین Events و لاگها، خطاهای رایج مثل CrashLoopBackOff، ImagePullBackOff، OOM، ایراد در Resource Limit/Request، Selector نادرست Service، مشکلات DNS و خطاهای RBAC را پیدا و ریشهیابی میکند. k8sgpt با استفاده از LLMها (مثلاً OpenAI یا مدلهای محلی) خلاصهای انسانی و مرحلهبهمرحله ارائه میدهد و برای حفظ حریم خصوصی، اطلاعات حساس را قبل از ارسال به سرویسهای خارجی حذف میکند و قابلیت اجرای آفلاین نیز دارد. میتوان آن را بهصورت CLI روی context فعلی kubectl اجرا کرد یا داخل کلاستر مستقر نمود، خروجی انسانخوان یا JSON برای اتوماسیون گرفت و در CI/CD بهکار برد. هرچند عیبیابی را سرعت میدهد، جایگزین پایش و امنیت کامل نیست و کیفیت نتایج به دادهها و مدل انتخابی وابسته است.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #CloudNative #Observability #AI #LLM
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
k8sgpt یک ابزار متنباز برای تحلیل Kubernetes است که خطاها و هشدارهای پیچیده را به توضیحات قابلفهم و راهکارهای عملی تبدیل میکند. این ابزار با اسکن منابعی مانند Pod، Deployment، Service، Ingress، Node و همچنین Events و لاگها، خطاهای رایج مثل CrashLoopBackOff، ImagePullBackOff، OOM، ایراد در Resource Limit/Request، Selector نادرست Service، مشکلات DNS و خطاهای RBAC را پیدا و ریشهیابی میکند. k8sgpt با استفاده از LLMها (مثلاً OpenAI یا مدلهای محلی) خلاصهای انسانی و مرحلهبهمرحله ارائه میدهد و برای حفظ حریم خصوصی، اطلاعات حساس را قبل از ارسال به سرویسهای خارجی حذف میکند و قابلیت اجرای آفلاین نیز دارد. میتوان آن را بهصورت CLI روی context فعلی kubectl اجرا کرد یا داخل کلاستر مستقر نمود، خروجی انسانخوان یا JSON برای اتوماسیون گرفت و در CI/CD بهکار برد. هرچند عیبیابی را سرعت میدهد، جایگزین پایش و امنیت کامل نیست و کیفیت نتایج به دادهها و مدل انتخابی وابسته است.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #CloudNative #Observability #AI #LLM
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
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👏1
🔵 عنوان مقاله
kgateway – Envoy-Based Kubernetes Gateway for API and LLM Traffic
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصهای از kgateway: یک درگاه API بومی Kubernetes مبتنی بر Envoy که مسیریابی، امنیت و حاکمیت ترافیک API و ترافیک AI/LLM را یکپارچه میکند. این راهکار برای محیطهای چندابری و هیبریدی طراحی شده و با فراهمکردن کنترلپلن یکسان و دیتاپلن پرکاربرد، ترافیک در مقیاس میلیاردی را با قابلیت اطمینان بالا مدیریت میکند. kgateway قابلیتهای مدیریت ترافیک مانند مسیریابی هوشمند، بالانس بار، retry/timeout و الگوهای انتشار تدریجی را ارائه میدهد و با سازوکارهای شبکهای Kubernetes بهخوبی هماهنگ میشود. در حوزه امنیت و حاکمیت، از mTLS و احراز هویت مبتنی بر توکن، اعمال مجوزهای ریزدانه، محدودسازی نرخ و پایشپذیری کامل پشتیبانی میکند. برای سناریوهای AI/LLM نیز برای اتصالهای طولانیمدت و الگوهای پرتراکم درخواست بهینه شده، دسترسی به endpointهای مدل در ابرهای مختلف را متمرکز میسازد و با پیکربندی کاملاً اعلامی و بومی Kubernetes، امکان GitOps، ایزولهسازی چندمستاجره و مقیاسپذیری پویا را فراهم میکند.
#Kubernetes #Envoy #APIGateway #LLM #AIInfrastructure #CloudNative #MultiCloud #Security
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/WmWGQ11CZ
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kgateway – Envoy-Based Kubernetes Gateway for API and LLM Traffic
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصهای از kgateway: یک درگاه API بومی Kubernetes مبتنی بر Envoy که مسیریابی، امنیت و حاکمیت ترافیک API و ترافیک AI/LLM را یکپارچه میکند. این راهکار برای محیطهای چندابری و هیبریدی طراحی شده و با فراهمکردن کنترلپلن یکسان و دیتاپلن پرکاربرد، ترافیک در مقیاس میلیاردی را با قابلیت اطمینان بالا مدیریت میکند. kgateway قابلیتهای مدیریت ترافیک مانند مسیریابی هوشمند، بالانس بار، retry/timeout و الگوهای انتشار تدریجی را ارائه میدهد و با سازوکارهای شبکهای Kubernetes بهخوبی هماهنگ میشود. در حوزه امنیت و حاکمیت، از mTLS و احراز هویت مبتنی بر توکن، اعمال مجوزهای ریزدانه، محدودسازی نرخ و پایشپذیری کامل پشتیبانی میکند. برای سناریوهای AI/LLM نیز برای اتصالهای طولانیمدت و الگوهای پرتراکم درخواست بهینه شده، دسترسی به endpointهای مدل در ابرهای مختلف را متمرکز میسازد و با پیکربندی کاملاً اعلامی و بومی Kubernetes، امکان GitOps، ایزولهسازی چندمستاجره و مقیاسپذیری پویا را فراهم میکند.
#Kubernetes #Envoy #APIGateway #LLM #AIInfrastructure #CloudNative #MultiCloud #Security
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/WmWGQ11CZ
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - kgateway-dev/kgateway: The Cloud-Native API Gateway and AI Gateway
The Cloud-Native API Gateway and AI Gateway. Contribute to kgateway-dev/kgateway development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
Introducing Gateway API Inference Extension
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک افزونه برای Kubernetes Gateway API معرفی میکند که مخصوص بارهای کاری LLM و inference طراحی شده است. هدف آن «مدلآگاه» کردن لایه شبکه است تا مسیریابی و سیاستهای ترافیکی بر اساس مدل، نسخه، ارائهدهنده و فراداده درخواست انجام شود. این کار امکانهایی مانند A/B تست، shadowing، و fallback بین مدلها و ارائهدهندگان مختلف را بدون تغییر کد برنامه فراهم میکند.
همچنین قابلیت تعیین criticality برای هر درخواست را فراهم میکند تا مسیرهای حساس به تأخیر نسبت به کارهای پسزمینه در صفها، بودجه زمانی و ظرفیت، اولویت بگیرند و SLOها بهتر رعایت شوند. از طرفی، load balancing بهینهشده برای inference با درنظرگرفتن عمق صف، وضعیت GPU، اندازه batch، گذردهی توکن و زمان تکمیل تخمینی، به کاهش tail latency و افزایش بهرهوری کمک میکند.
این طراحی بر پایه الگوی آشنای Gateway API بنا شده و با گسترش منابع موجود (Gateway و Route) بهصورت ارائهدهنده-محور خنثی عمل میکند و هم backendهای درون کلاستر و هم خارجی را پوشش میدهد. نتیجه، لایه شبکهای است که محدودیتهای inference را میشناسد و استقرارهای امنتر، سیاستهای هزینهمحور و رصدپذیری دقیقتر در سطح مدل را برای تیمهای پلتفرمی در Kubernetes ممکن میسازد.
#Kubernetes #GatewayAPI #LLM #Inference #MLOps #AIInfrastructure #LoadBalancing #ModelRouting
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/QhNP_lkb3
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Introducing Gateway API Inference Extension
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک افزونه برای Kubernetes Gateway API معرفی میکند که مخصوص بارهای کاری LLM و inference طراحی شده است. هدف آن «مدلآگاه» کردن لایه شبکه است تا مسیریابی و سیاستهای ترافیکی بر اساس مدل، نسخه، ارائهدهنده و فراداده درخواست انجام شود. این کار امکانهایی مانند A/B تست، shadowing، و fallback بین مدلها و ارائهدهندگان مختلف را بدون تغییر کد برنامه فراهم میکند.
همچنین قابلیت تعیین criticality برای هر درخواست را فراهم میکند تا مسیرهای حساس به تأخیر نسبت به کارهای پسزمینه در صفها، بودجه زمانی و ظرفیت، اولویت بگیرند و SLOها بهتر رعایت شوند. از طرفی، load balancing بهینهشده برای inference با درنظرگرفتن عمق صف، وضعیت GPU، اندازه batch، گذردهی توکن و زمان تکمیل تخمینی، به کاهش tail latency و افزایش بهرهوری کمک میکند.
این طراحی بر پایه الگوی آشنای Gateway API بنا شده و با گسترش منابع موجود (Gateway و Route) بهصورت ارائهدهنده-محور خنثی عمل میکند و هم backendهای درون کلاستر و هم خارجی را پوشش میدهد. نتیجه، لایه شبکهای است که محدودیتهای inference را میشناسد و استقرارهای امنتر، سیاستهای هزینهمحور و رصدپذیری دقیقتر در سطح مدل را برای تیمهای پلتفرمی در Kubernetes ممکن میسازد.
#Kubernetes #GatewayAPI #LLM #Inference #MLOps #AIInfrastructure #LoadBalancing #ModelRouting
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/QhNP_lkb3
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Introducing Gateway API Inference Extension
Modern generative AI and large language model (LLM) services create unique traffic-routing challenges on Kubernetes. Unlike typical short-lived, stateless web requests, LLM inference sessions are often long-running, resource-intensive, and partially stateful.…
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Copilot
🟢 خلاصه مقاله:
** Kubernetes Copilot یا همان kube-copilot یک دستیار هوشمند برای سادهسازی کارهای روزمره روی Kubernetes است. این ابزار با تمرکز بر عیبیابی سریع مشکلات pod و ممیزی امنیتی با Trivy، هم سلامت منابع را تحلیل میکند و هم آسیبپذیریها و پیکربندیهای پرریسک را آشکار میسازد. از سوی دیگر، با دریافت درخواستهای طبیعی، مانيفستهای Kubernetes تولید میکند و امکان اصلاح مرحلهبهمرحله جزئیات مانند محدودیت منابع و probeها را میدهد. همچنین با تکیه بر LLMs، دستورات kubectl را از زبان طبیعی ساخته و با سازوکارهای تأیید، ایمن اجرا میکند. حاصل کار، چرخهی کوتاهتر عیبیابی و امنسازی برای تیمهای پلتفرم و SRE است.
#Kubernetes #DevOps #CloudNative #AI #LLM #Security #Trivy #kubectl
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YXW9h0WXT
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes Copilot
🟢 خلاصه مقاله:
** Kubernetes Copilot یا همان kube-copilot یک دستیار هوشمند برای سادهسازی کارهای روزمره روی Kubernetes است. این ابزار با تمرکز بر عیبیابی سریع مشکلات pod و ممیزی امنیتی با Trivy، هم سلامت منابع را تحلیل میکند و هم آسیبپذیریها و پیکربندیهای پرریسک را آشکار میسازد. از سوی دیگر، با دریافت درخواستهای طبیعی، مانيفستهای Kubernetes تولید میکند و امکان اصلاح مرحلهبهمرحله جزئیات مانند محدودیت منابع و probeها را میدهد. همچنین با تکیه بر LLMs، دستورات kubectl را از زبان طبیعی ساخته و با سازوکارهای تأیید، ایمن اجرا میکند. حاصل کار، چرخهی کوتاهتر عیبیابی و امنسازی برای تیمهای پلتفرم و SRE است.
#Kubernetes #DevOps #CloudNative #AI #LLM #Security #Trivy #kubectl
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YXW9h0WXT
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - feiskyer/kube-copilot: Kubernetes Copilot powered by AI (OpenAI/Claude/Gemini/etc)
Kubernetes Copilot powered by AI (OpenAI/Claude/Gemini/etc) - feiskyer/kube-copilot
🔵 عنوان مقاله
kgateway
🟢 خلاصه مقاله:
** kgateway یک راهکار Kubernetes-native برای ingress و API gateway است که بر پایه Envoy و مطابق با Gateway API ساخته شده و مدیریت یکپارچه مسیردهی لبه و حاکمیت API را فراهم میکند. برای ترافیک north-south، مسیردهی مبتنی بر سیاست، Termination امن TLS و تعریف مسیرهای مبتنی بر host و path را بهصورت استاندارد Kubernetes ارائه میدهد.
در نقش API gateway، قابلیتهای کلیدی مدیریت API مانند احراز هویت/اجازهدهی و rate limiting را فراهم میکند تا انتشار امن و مقیاسپذیر سرویسها تضمین شود. افزون بر این، با افزودن قابلیتهای AI/LLM gateway، دسترسی به سرویسهای هوش مصنوعی را یکپارچه کرده و همان کنترلهای دسترسی و سهمیهبندی را برای بارهای کاری AI اعمال میکند.
kgateway همچنین مهاجرت هیبریدی اپلیکیشنها را تسهیل میکند؛ با پلزدن بین محیطهای قدیمی و سرویسهای Kubernetes، امکان مهاجرت تدریجی، تقسیم ترافیک و همزیستی روان در طول فرآیند نوسازی را فراهم میسازد.
#Kubernetes #APIgateway #IngressController #Envoy #GatewayAPI #AIGateway #LLM #HybridCloud
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ljZg7vf64
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kgateway
🟢 خلاصه مقاله:
** kgateway یک راهکار Kubernetes-native برای ingress و API gateway است که بر پایه Envoy و مطابق با Gateway API ساخته شده و مدیریت یکپارچه مسیردهی لبه و حاکمیت API را فراهم میکند. برای ترافیک north-south، مسیردهی مبتنی بر سیاست، Termination امن TLS و تعریف مسیرهای مبتنی بر host و path را بهصورت استاندارد Kubernetes ارائه میدهد.
در نقش API gateway، قابلیتهای کلیدی مدیریت API مانند احراز هویت/اجازهدهی و rate limiting را فراهم میکند تا انتشار امن و مقیاسپذیر سرویسها تضمین شود. افزون بر این، با افزودن قابلیتهای AI/LLM gateway، دسترسی به سرویسهای هوش مصنوعی را یکپارچه کرده و همان کنترلهای دسترسی و سهمیهبندی را برای بارهای کاری AI اعمال میکند.
kgateway همچنین مهاجرت هیبریدی اپلیکیشنها را تسهیل میکند؛ با پلزدن بین محیطهای قدیمی و سرویسهای Kubernetes، امکان مهاجرت تدریجی، تقسیم ترافیک و همزیستی روان در طول فرآیند نوسازی را فراهم میسازد.
#Kubernetes #APIgateway #IngressController #Envoy #GatewayAPI #AIGateway #LLM #HybridCloud
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ljZg7vf64
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - kgateway-dev/kgateway: The Cloud-Native API Gateway and AI Gateway
The Cloud-Native API Gateway and AI Gateway. Contribute to kgateway-dev/kgateway development by creating an account on GitHub.