🔵 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
Load Balancing Monitor Groups: Multi-Service Health Checks for Resilient Applications (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Cloudflare قابلیت جدیدی به نام Monitor Groups را در Load Balancing معرفی کرده است که چندین مانیتور سلامت را به یک نمای واحد و قابل اتکا از وضعیت برنامه جمع می‌کند. این گروه‌ها با ارزیابی مبتنی بر quorum و امکان اولویت‌دادن به مانیتورهای حیاتی، تصویری واقعی‌تر از سلامت سراسری (end-to-end) ارائه می‌دهند. ارزیابی‌ها از نقاط جغرافیایی توزیع‌شده انجام می‌شود تا مشکلات منطقه‌ای شناسایی و از تصمیم‌گیری بر اساس یک دید محدود جلوگیری شود. نتیجه این رویکرد، failover هوشمندتر و traffic steering دقیق‌تر است که بر دسترس‌پذیری واقعی تکیه دارد و پایداری برنامه‌ها را در برابر اختلالات بخشی افزایش می‌دهد.
#Cloudflare #LoadBalancing #HealthChecks #TrafficSteering #Failover #HighAvailability #Resilience #Observability
🟣لینک مقاله:
https://blog.cloudflare.com/load-balancing-monitor-groups-multi-service-health-checks-for-resilient/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Load Balancing Monitor Groups: Multi-Service Health Checks for Resilient Applications (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Cloudflare قابلیت جدیدی به نام Monitor Groups را در Load Balancing معرفی کرده است که چندین مانیتور سلامت را به یک نمای واحد و قابل اتکا از وضعیت برنامه جمع می‌کند. این گروه‌ها با ارزیابی مبتنی بر quorum و امکان اولویت‌دادن به مانیتورهای حیاتی، تصویری واقعی‌تر از سلامت سراسری (end-to-end) ارائه می‌دهند. ارزیابی‌ها از نقاط جغرافیایی توزیع‌شده انجام می‌شود تا مشکلات منطقه‌ای شناسایی و از تصمیم‌گیری بر اساس یک دید محدود جلوگیری شود. نتیجه این رویکرد، failover هوشمندتر و traffic steering دقیق‌تر است که بر دسترس‌پذیری واقعی تکیه دارد و پایداری برنامه‌ها را در برابر اختلالات بخشی افزایش می‌دهد.
#Cloudflare #LoadBalancing #HealthChecks #TrafficSteering #Failover #HighAvailability #Resilience #Observability
🟣لینک مقاله:
https://blog.cloudflare.com/load-balancing-monitor-groups-multi-service-health-checks-for-resilient/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
The Cloudflare Blog
Load Balancing Monitor Groups: Multi-Service Health Checks for Resilient Applications
Cloudflare Load Balancing now supports Monitor Groups, allowing you to combine multiple health monitors into a single, logical assessment. Create sophisticated health checks for complex applications, define critical dependencies, and make smarter failover…
🔵 عنوان مقاله
Blixt: Experimental Rust-Based eBPF Load Balancer
🟢 خلاصه مقاله:
Blixt یک پروژه آزمایشی برای ساخت یک متعادل‌کنندهٔ بار با تکیه بر eBPF در مسیر داده و Rust در مسیر کنترل است. ایدهٔ اصلی، نزدیک‌کردن پردازش بسته‌ها به هستهٔ Linux برای کاهش تأخیر و سربار، در کنار ایمنی و قابلیت آزمون‌پذیری بالای مسیر کنترل است. برنامه‌های کوچک eBPF (مثلاً روی XDP یا TC) طبقه‌بندی ترافیک و انتخاب مقصد را انجام می‌دهند و وضعیت را در BPF mapها نگه می‌دارند؛ مؤلفهٔ کاربریِ مبتنی بر Rust سیاست‌ها، الگوریتم‌های توزیع بار، سلامت سرویس‌ها و به‌روزرسانی‌های پویا را مدیریت می‌کند. ترکیبِ ممیز eBPF و ایمنی حافظهٔ Rust ریسک خطاهای هسته و کاربر را کاهش می‌دهد و با رویدادها و متریک‌ها (ring buffer/perf events) رصدپذیری مناسبی فراهم می‌شود. تمرکز پروژه بر پایداری تأخیر، کاهش سوییچ متن و سازگاری با ابزارهای Linux است؛ با این حال، Blixt هنوز آزمایشی است و پوشش قابلیت‌ها محدود بوده و کارایی به نسخهٔ هسته، قابلیت‌های NIC و بار کاری وابسته است. در نقشهٔ راه، بلوغ ردیابی اتصال، تنوع الگوریتم‌ها، به‌روزرسانی بی‌وقفه، یکپارچه‌سازی کشف سرویس و مقاوم‌سازی در برابر خطاها دنبال می‌شود.
#eBPF #Rust #LoadBalancing #Networking #Linux #XDP #Kernel #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1cZxMK7Ck
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Blixt: Experimental Rust-Based eBPF Load Balancer
🟢 خلاصه مقاله:
Blixt یک پروژه آزمایشی برای ساخت یک متعادل‌کنندهٔ بار با تکیه بر eBPF در مسیر داده و Rust در مسیر کنترل است. ایدهٔ اصلی، نزدیک‌کردن پردازش بسته‌ها به هستهٔ Linux برای کاهش تأخیر و سربار، در کنار ایمنی و قابلیت آزمون‌پذیری بالای مسیر کنترل است. برنامه‌های کوچک eBPF (مثلاً روی XDP یا TC) طبقه‌بندی ترافیک و انتخاب مقصد را انجام می‌دهند و وضعیت را در BPF mapها نگه می‌دارند؛ مؤلفهٔ کاربریِ مبتنی بر Rust سیاست‌ها، الگوریتم‌های توزیع بار، سلامت سرویس‌ها و به‌روزرسانی‌های پویا را مدیریت می‌کند. ترکیبِ ممیز eBPF و ایمنی حافظهٔ Rust ریسک خطاهای هسته و کاربر را کاهش می‌دهد و با رویدادها و متریک‌ها (ring buffer/perf events) رصدپذیری مناسبی فراهم می‌شود. تمرکز پروژه بر پایداری تأخیر، کاهش سوییچ متن و سازگاری با ابزارهای Linux است؛ با این حال، Blixt هنوز آزمایشی است و پوشش قابلیت‌ها محدود بوده و کارایی به نسخهٔ هسته، قابلیت‌های NIC و بار کاری وابسته است. در نقشهٔ راه، بلوغ ردیابی اتصال، تنوع الگوریتم‌ها، به‌روزرسانی بی‌وقفه، یکپارچه‌سازی کشف سرویس و مقاوم‌سازی در برابر خطاها دنبال می‌شود.
#eBPF #Rust #LoadBalancing #Networking #Linux #XDP #Kernel #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1cZxMK7Ck
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - kubernetes-retired/blixt: Layer 4 Kubernetes load-balancer
Layer 4 Kubernetes load-balancer. Contribute to kubernetes-retired/blixt development by creating an account on GitHub.