🔵 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…
🔵 عنوان مقاله
HAMi – Heterogeneous AI Computing Virtualization Middleware
🟢 خلاصه مقاله:
HAMi یک میان‌افزار Kubernetes-native برای مجازی‌سازی و مدیریت شتاب‌دهنده‌های ناهمگن مانند GPU، NPU و MLU است. این راهکار با ارائه دستگاه‌های مجازی، امکان اشتراک‌گذاری کارآمد و ایزوله‌سازی قوی را فراهم می‌کند، بهره‌وری را بالا می‌برد و از تداخل بارها جلوگیری می‌کند. با زمان‌بندی آگاه از توپولوژی، بارها در جایی قرار می‌گیرند که دسترسی به شتاب‌دهنده‌های مناسب با کمترین رقابت و تأخیر ممکن باشد. HAMi همچنین با سیاست‌های یکپارچه تخصیص و محدودسازی منابع، و ادغام طبیعی در Kubernetes، اجرای پایدار، قابل پیش‌بینی و مقیاس‌پذیر بارهای AI/ML را روی سخت‌افزارهای متنوع ممکن می‌سازد.
#Kubernetes #HeterogeneousComputing #AIInfrastructure #GPUVirtualization #ResourceIsolation #Scheduling #CloudNative #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/-rMLBxmkc
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
HAMi – Heterogeneous AI Computing Virtualization Middleware
🟢 خلاصه مقاله:
HAMi یک میان‌افزار Kubernetes-native برای مجازی‌سازی و مدیریت شتاب‌دهنده‌های ناهمگن مانند GPU، NPU و MLU است. این راهکار با ارائه دستگاه‌های مجازی، امکان اشتراک‌گذاری کارآمد و ایزوله‌سازی قوی را فراهم می‌کند، بهره‌وری را بالا می‌برد و از تداخل بارها جلوگیری می‌کند. با زمان‌بندی آگاه از توپولوژی، بارها در جایی قرار می‌گیرند که دسترسی به شتاب‌دهنده‌های مناسب با کمترین رقابت و تأخیر ممکن باشد. HAMi همچنین با سیاست‌های یکپارچه تخصیص و محدودسازی منابع، و ادغام طبیعی در Kubernetes، اجرای پایدار، قابل پیش‌بینی و مقیاس‌پذیر بارهای AI/ML را روی سخت‌افزارهای متنوع ممکن می‌سازد.
#Kubernetes #HeterogeneousComputing #AIInfrastructure #GPUVirtualization #ResourceIsolation #Scheduling #CloudNative #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/-rMLBxmkc
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - Project-HAMi/HAMi: Heterogeneous AI Computing Virtualization Middleware(Project under CNCF)
Heterogeneous AI Computing Virtualization Middleware(Project under CNCF) - Project-HAMi/HAMi
👍1
🔵 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
How to run AI model inference with GPUs on Amazon EKS Auto Mode
🟢 خلاصه مقاله:
اجرای استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی روی GPU در Amazon EKS Auto Mode با اعلام نیازمندی‌ها در سطح Pod ساده می‌شود و خودکار ظرفیت GPU را فراهم و مقیاس می‌دهد. کافی است سرور استنتاج (مثل TensorFlow Serving، TorchServe یا NVIDIA Triton Inference Server) را با CUDA/cuDNN و NVIDIA Container Toolkit در یک ایمیج آماده کنید، در Deployment منابع nvidia.com/gpu و CPU/Memory را درخواست دهید، و با نصب NVIDIA device plugin امکان شناسایی GPU را فراهم کنید. Auto Mode براساس این درخواست‌ها نودهای GPU مناسب را در EC2 تأمین و زمان‌بندی را تسریع می‌کند. برای مقیاس‌پذیری از HPA و اتوسکیلینگ کلاستر استفاده کنید و با تکنیک‌هایی مثل dynamic batching و multi-model throughput را بالا ببرید؛ برای مدیریت هزینه، right-sizing، استفاده هدفمند از Spot و scale-to-zero را در نظر بگیرید. امنیت و شبکه با VPC CNI، Security Group و IAM Roles for Service Accounts و مشاهده‌پذیری با Prometheus/Grafana، DCGM و CloudWatch تکمیل می‌شوند. در نهایت، با CI/CD و Amazon ECR و الگوهای انتشار امن (blue/green یا canary) استقرار به‌صورت قابل تکرار و پایدار از توسعه تا تولید انجام می‌شود.
#AmazonEKS #Kubernetes #GPU #MLOps #AWS #Inference #AutoScaling #NVIDIA
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/jyGr1NGBX
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
How to run AI model inference with GPUs on Amazon EKS Auto Mode
🟢 خلاصه مقاله:
اجرای استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی روی GPU در Amazon EKS Auto Mode با اعلام نیازمندی‌ها در سطح Pod ساده می‌شود و خودکار ظرفیت GPU را فراهم و مقیاس می‌دهد. کافی است سرور استنتاج (مثل TensorFlow Serving، TorchServe یا NVIDIA Triton Inference Server) را با CUDA/cuDNN و NVIDIA Container Toolkit در یک ایمیج آماده کنید، در Deployment منابع nvidia.com/gpu و CPU/Memory را درخواست دهید، و با نصب NVIDIA device plugin امکان شناسایی GPU را فراهم کنید. Auto Mode براساس این درخواست‌ها نودهای GPU مناسب را در EC2 تأمین و زمان‌بندی را تسریع می‌کند. برای مقیاس‌پذیری از HPA و اتوسکیلینگ کلاستر استفاده کنید و با تکنیک‌هایی مثل dynamic batching و multi-model throughput را بالا ببرید؛ برای مدیریت هزینه، right-sizing، استفاده هدفمند از Spot و scale-to-zero را در نظر بگیرید. امنیت و شبکه با VPC CNI، Security Group و IAM Roles for Service Accounts و مشاهده‌پذیری با Prometheus/Grafana، DCGM و CloudWatch تکمیل می‌شوند. در نهایت، با CI/CD و Amazon ECR و الگوهای انتشار امن (blue/green یا canary) استقرار به‌صورت قابل تکرار و پایدار از توسعه تا تولید انجام می‌شود.
#AmazonEKS #Kubernetes #GPU #MLOps #AWS #Inference #AutoScaling #NVIDIA
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/jyGr1NGBX
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Amazon
How to run AI model inference with GPUs on Amazon EKS Auto Mode | Amazon Web Services
In this post, we show you how to swiftly deploy inference workloads on EKS Auto Mode and demonstrate key features that streamline GPU management. We walk through a practical example by deploying open weight models from OpenAI using vLLM, while showing best…
🔵 عنوان مقاله
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توسعه پایدار هوش مصنوعی را با پختن کیک مقایسه می‌کند: داشتن دستور روشن، مواد اولیه باکیفیت، ابزار درست و فرایند تکرارشونده. داده و برچسب تمیز و تحت حاکمیت، تعریف دقیق مسئله و معیارهای موفقیت، معماری و تنظیمات آموزشی مناسب، و زیرساخت و MLOps قابل اتکا، چهار ستون نتیجه‌گیری قابل پیش‌بینی‌اند. پایداری با بهینه‌سازی اندازه و کارایی مدل آغاز می‌شود: سنجش مبادله‌ها و استفاده از روش‌هایی مانند pruning، quantization و distillation برای کاهش هزینه، تأخیر و ردپای کربن؛ همچنین بازاستفاده از مؤلفه‌ها، خودکارسازی منطقی، و گنجاندن حاکمیت (حریم خصوصی، امنیت، انطباق و ارزیابی سوگیری) از ابتدا. در تحویل، تنها استقرار مدل کافی نیست: محیط‌های مرحله‌ای، انتشار تدریجی یا A/B، قابلیت بازگشت، پایش و هشداردهی، تعریف SLA/SLO، انسان در حلقه برای تصمیم‌های حساس و دریافت بازخورد کاربر ضروری‌اند. در نهایت، یک «کارت دستور» شامل هم‌راستاسازی و معیارها، آماده‌سازی داده، آموزش و اعتبارسنجی، استقرار با CI/CD و نگهبان‌ها، پایش و تکرار، مستندسازی و مدیریت هزینه، و نگهداری playbookها، تحویل هوش مصنوعی را قابل اتکا و پایدار می‌کند.
#SustainableAI #MLOps #ResponsibleAI #AIEngineering #ModelOps #DataGovernance #AIOps
🟣لینک مقاله:
https://cd.foundation/blog/2025/10/03/sustainable-ai-delivery/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توسعه پایدار هوش مصنوعی را با پختن کیک مقایسه می‌کند: داشتن دستور روشن، مواد اولیه باکیفیت، ابزار درست و فرایند تکرارشونده. داده و برچسب تمیز و تحت حاکمیت، تعریف دقیق مسئله و معیارهای موفقیت، معماری و تنظیمات آموزشی مناسب، و زیرساخت و MLOps قابل اتکا، چهار ستون نتیجه‌گیری قابل پیش‌بینی‌اند. پایداری با بهینه‌سازی اندازه و کارایی مدل آغاز می‌شود: سنجش مبادله‌ها و استفاده از روش‌هایی مانند pruning، quantization و distillation برای کاهش هزینه، تأخیر و ردپای کربن؛ همچنین بازاستفاده از مؤلفه‌ها، خودکارسازی منطقی، و گنجاندن حاکمیت (حریم خصوصی، امنیت، انطباق و ارزیابی سوگیری) از ابتدا. در تحویل، تنها استقرار مدل کافی نیست: محیط‌های مرحله‌ای، انتشار تدریجی یا A/B، قابلیت بازگشت، پایش و هشداردهی، تعریف SLA/SLO، انسان در حلقه برای تصمیم‌های حساس و دریافت بازخورد کاربر ضروری‌اند. در نهایت، یک «کارت دستور» شامل هم‌راستاسازی و معیارها، آماده‌سازی داده، آموزش و اعتبارسنجی، استقرار با CI/CD و نگهبان‌ها، پایش و تکرار، مستندسازی و مدیریت هزینه، و نگهداری playbookها، تحویل هوش مصنوعی را قابل اتکا و پایدار می‌کند.
#SustainableAI #MLOps #ResponsibleAI #AIEngineering #ModelOps #DataGovernance #AIOps
🟣لینک مقاله:
https://cd.foundation/blog/2025/10/03/sustainable-ai-delivery/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
CD Foundation
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery - CD Foundation
This article uses cake analogies and real-world case studies of failures — not to shame, but to remind us that AI is not experimental. It require structure, precision, and respect.
🔵 عنوان مقاله
Best Practices Cluster Setup Guide for Real-Time Inference on Amazon EKS
🟢 خلاصه مقاله:
**این راهنما نشان می‌دهد چگونه مدل‌های ML را به سرویس‌های آمادهٔ تولید روی Amazon EKS تبدیل کنید، به‌ویژه برای بارهای GenAI با نیاز به تأخیر کم و ظرفیت الاستیک. محتوای آن اصول طراحی کلاستر (انتخاب CPU/GPU، تفکیک بارها با Node Group، چند-AZ، امنیت با Namespace و NetworkPolicy و IRSA)، استقرار استاندارد (کانتینرسازی، مدیریت کانفیگ و آرتیفکت‌ها)، و مقیاس‌پذیری چندلایه را پوشش می‌دهد: HPA در سطح Pod بر اساس متریک‌ها و Cluster Autoscaler برای افزودن/کاهش ظرفیت. همچنین به پیش‌گرم‌سازی برای کاهش Cold Start، مدیریت ترافیک با Ingress/Load Balancer، و بهینه‌سازی هزینه با Right-Sizing و ترکیب On-Demand و Spot اشاره می‌کند. برای پایداری، الگوهای Canary/Blue‑Green، PDB و پراکندگی توپولوژیک پیشنهاد می‌شود؛ و برای عملیات، مشاهده‌پذیری و هشداردهی مبتنی بر SLO به‌همراه آزمون کارایی توصیه شده است. نتیجه: ساده‌سازی دیپلوی، مقیاس‌گذاری کارآمد، و کاهش هزینهٔ عملیاتی برای ارائهٔ بی‌وقفهٔ استنتاج بلادرنگ روی EKS.
#AmazonEKS #Kubernetes #MLOps #RealTimeInference #GenAI #Autoscaling #CostOptimization #CloudArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/y5sWmP7sM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Best Practices Cluster Setup Guide for Real-Time Inference on Amazon EKS
🟢 خلاصه مقاله:
**این راهنما نشان می‌دهد چگونه مدل‌های ML را به سرویس‌های آمادهٔ تولید روی Amazon EKS تبدیل کنید، به‌ویژه برای بارهای GenAI با نیاز به تأخیر کم و ظرفیت الاستیک. محتوای آن اصول طراحی کلاستر (انتخاب CPU/GPU، تفکیک بارها با Node Group، چند-AZ، امنیت با Namespace و NetworkPolicy و IRSA)، استقرار استاندارد (کانتینرسازی، مدیریت کانفیگ و آرتیفکت‌ها)، و مقیاس‌پذیری چندلایه را پوشش می‌دهد: HPA در سطح Pod بر اساس متریک‌ها و Cluster Autoscaler برای افزودن/کاهش ظرفیت. همچنین به پیش‌گرم‌سازی برای کاهش Cold Start، مدیریت ترافیک با Ingress/Load Balancer، و بهینه‌سازی هزینه با Right-Sizing و ترکیب On-Demand و Spot اشاره می‌کند. برای پایداری، الگوهای Canary/Blue‑Green، PDB و پراکندگی توپولوژیک پیشنهاد می‌شود؛ و برای عملیات، مشاهده‌پذیری و هشداردهی مبتنی بر SLO به‌همراه آزمون کارایی توصیه شده است. نتیجه: ساده‌سازی دیپلوی، مقیاس‌گذاری کارآمد، و کاهش هزینهٔ عملیاتی برای ارائهٔ بی‌وقفهٔ استنتاج بلادرنگ روی EKS.
#AmazonEKS #Kubernetes #MLOps #RealTimeInference #GenAI #Autoscaling #CostOptimization #CloudArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/y5sWmP7sM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Amazon
Best Practices Cluster Setup Guide for Real-Time Inference on Amazon EKS - Amazon EKS
Learn how to set up an Amazon EKS cluster optimized for real-time online inference workloads using GPU-accelerated nodes, Karpenter for autoscaling, and integrate AWS services to serve a model.
🔵 عنوان مقاله
Beelzebub — A Secure Low-Code AI Honeypot Framework
🟢 خلاصه مقاله:
Beelzebub یک چارچوب امن و Low-Code برای ایجاد honeypotهای مرتبط با AI معرفی می‌کند. هدف آن جذب و مشاهده رفتار مهاجمان علیه سرویس‌ها و زیرساخت‌های AI، بدون به‌خطر انداختن محیط‌های عملیاتی است. با قالب‌ها و پیکربندی ساده، می‌توان به‌سرعت سرویس‌های فریبنده مانند APIهای مدل، رابط‌های گفت‌وگو، و مخازن داده را راه‌اندازی کرد.
این چارچوب بر جداسازی، sandbox، کنترل سخت‌گیرانه ترافیک خروجی و مدیریت امن اسرار تأکید دارد و telemetry و لاگ‌های غنی (با امکان حذف یا ناشناس‌سازی داده‌ها) برای تحلیل و انطباق فراهم می‌کند. خروجی آن به تولید اطلاعات تهدید قابل‌اقدام درباره تاکتیک‌های خاص AI مانند prompt injection، jailbreak، سوءاستفاده از مدل، data exfiltration و poisoning کمک می‌کند و برای تقویت سیاست‌ها، قواعد تشخیصی و پاسخ‌گویی به حوادث به‌کار می‌رود.
Beelzebub برای ادغام با اکوسیستم‌های امنیتی و MLOps طراحی شده و با رویکرد Low-Code استقرار سریع، آزمایش‌های تکرارشونده و آموزش تیم‌های آبی و تمرین‌های purple-team را ممکن می‌سازد. نتیجه، روشی امن و منظم برای مطالعه مهاجمان، سخت‌سازی سامانه‌های AI و پیشبرد پژوهش مسئولانه در امنیت است.
#AISecurity #Honeypot #DeceptionTechnology #LowCode #ThreatIntelligence #LLMSecurity #IncidentResponse #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/5665x_NRr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Beelzebub — A Secure Low-Code AI Honeypot Framework
🟢 خلاصه مقاله:
Beelzebub یک چارچوب امن و Low-Code برای ایجاد honeypotهای مرتبط با AI معرفی می‌کند. هدف آن جذب و مشاهده رفتار مهاجمان علیه سرویس‌ها و زیرساخت‌های AI، بدون به‌خطر انداختن محیط‌های عملیاتی است. با قالب‌ها و پیکربندی ساده، می‌توان به‌سرعت سرویس‌های فریبنده مانند APIهای مدل، رابط‌های گفت‌وگو، و مخازن داده را راه‌اندازی کرد.
این چارچوب بر جداسازی، sandbox، کنترل سخت‌گیرانه ترافیک خروجی و مدیریت امن اسرار تأکید دارد و telemetry و لاگ‌های غنی (با امکان حذف یا ناشناس‌سازی داده‌ها) برای تحلیل و انطباق فراهم می‌کند. خروجی آن به تولید اطلاعات تهدید قابل‌اقدام درباره تاکتیک‌های خاص AI مانند prompt injection، jailbreak، سوءاستفاده از مدل، data exfiltration و poisoning کمک می‌کند و برای تقویت سیاست‌ها، قواعد تشخیصی و پاسخ‌گویی به حوادث به‌کار می‌رود.
Beelzebub برای ادغام با اکوسیستم‌های امنیتی و MLOps طراحی شده و با رویکرد Low-Code استقرار سریع، آزمایش‌های تکرارشونده و آموزش تیم‌های آبی و تمرین‌های purple-team را ممکن می‌سازد. نتیجه، روشی امن و منظم برای مطالعه مهاجمان، سخت‌سازی سامانه‌های AI و پیشبرد پژوهش مسئولانه در امنیت است.
#AISecurity #Honeypot #DeceptionTechnology #LowCode #ThreatIntelligence #LLMSecurity #IncidentResponse #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/5665x_NRr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - mariocandela/beelzebub: A secure low code honeypot framework, leveraging AI for System Virtualization.
A secure low code honeypot framework, leveraging AI for System Virtualization. - mariocandela/beelzebub
🔵 عنوان مقاله
Cost-optimized ml on production: autoscaling GPU nodes on Kubernetes to zero using keda
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Kubernetes و KEDA ظرفیت GPU را بر اساس طول صف پیام‌ها به‌صورت خودکار تا صفر کاهش دهیم و هزینه اجرای ML در محیط تولید را کم کنیم. معماری مبتنی بر یک message queue (مثل Kafka، RabbitMQ یا AWS SQS) است و KEDA با ScaledObject تعداد پادهای مصرف‌کننده GPU را نسبت به backlog تنظیم می‌کند (minReplicaCount=0). با فعال‌بودن Cluster Autoscaler و یک GPU node pool با حداقل اندازه صفر، نودهای GPU فقط هنگام نیاز ایجاد و سپس آزاد می‌شوند. نکات کلیدی شامل تنظیم nodeSelector/tolerations، درخواست nvidia.com/gpu، کنترل pollingInterval/cooldownPeriod، کاهش cold start با pre-pull و پایش با Prometheus/Grafana است. نتیجه: پرداخت هزینه GPU فقط هنگام وجود کار، همراه با حفظ قابلیت اطمینان و کنترل تأخیر.
#Kubernetes #KEDA #GPU #MLOps #Autoscaling #CostOptimization #MessageQueue #ProductionML
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Zhb9q3BZx
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Cost-optimized ml on production: autoscaling GPU nodes on Kubernetes to zero using keda
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Kubernetes و KEDA ظرفیت GPU را بر اساس طول صف پیام‌ها به‌صورت خودکار تا صفر کاهش دهیم و هزینه اجرای ML در محیط تولید را کم کنیم. معماری مبتنی بر یک message queue (مثل Kafka، RabbitMQ یا AWS SQS) است و KEDA با ScaledObject تعداد پادهای مصرف‌کننده GPU را نسبت به backlog تنظیم می‌کند (minReplicaCount=0). با فعال‌بودن Cluster Autoscaler و یک GPU node pool با حداقل اندازه صفر، نودهای GPU فقط هنگام نیاز ایجاد و سپس آزاد می‌شوند. نکات کلیدی شامل تنظیم nodeSelector/tolerations، درخواست nvidia.com/gpu، کنترل pollingInterval/cooldownPeriod، کاهش cold start با pre-pull و پایش با Prometheus/Grafana است. نتیجه: پرداخت هزینه GPU فقط هنگام وجود کار، همراه با حفظ قابلیت اطمینان و کنترل تأخیر.
#Kubernetes #KEDA #GPU #MLOps #Autoscaling #CostOptimization #MessageQueue #ProductionML
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Zhb9q3BZx
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
❤1
🔵 عنوان مقاله
Enterprise Secret Management in MLOps: Kubernetes Security at Scale
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله چالش مدیریت امن Secretها در مقیاس سازمانی برای جریان‌های MLOps روی Kubernetes را توضیح می‌دهد و راه‌حلی مبتنی بر اصول Zero Trust، Least Privilege، اعتبارهای کوتاه‌عمر، رمزنگاری، چرخش خودکار و ممیزی کامل ارائه می‌کند. معماری پیشنهادی استفاده از مدیران Secret خارجی مانند HashiCorp Vault، AWS Secrets Manager، Google Secret Manager و Azure Key Vault همراه با ادغام از طریق Secrets Store CSI driver یا Vault Agent است؛ با اعمال کنترل‌های RBAC، NetworkPolicy، mTLS با Istio/Linkerd و خط‌مشی‌های OPA Gatekeeper/Kyverno. در GitOps از قرار دادن Secret خام خودداری و از Bitnami Sealed Secrets یا SOPS با Argo CD/Flux استفاده می‌شود؛ در CI/CD (Tekton، GitHub Actions، GitLab CI) نیز هویت کاری ابری و محدودسازی دسترسی هر مرحله توصیه می‌گردد. برای اجزای MLOps مانند MLflow، Kubeflow و Feast نیز تزریق امن Secret، چرخش بی‌وقفه و قابلیت بارگذاری مجدد مدنظر است. در نهایت، استانداردسازی الگوها، پایش سن Secret و انطباق با الزامات (SOC 2، ISO 27001، HIPAA، GDPR) ضروری و پرهیز از خطاهای رایج مانند استفاده از Kubernetes Secrets بدون رمزنگاری، کلیدهای بلندمدت و نشت در لاگ‌ها تأکید می‌شود.
#MLOps #Kubernetes #SecretsManagement #DevSecOps #ZeroTrust #GitOps #RBAC #Compliance
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/2Dlnrr0W7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Enterprise Secret Management in MLOps: Kubernetes Security at Scale
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله چالش مدیریت امن Secretها در مقیاس سازمانی برای جریان‌های MLOps روی Kubernetes را توضیح می‌دهد و راه‌حلی مبتنی بر اصول Zero Trust، Least Privilege، اعتبارهای کوتاه‌عمر، رمزنگاری، چرخش خودکار و ممیزی کامل ارائه می‌کند. معماری پیشنهادی استفاده از مدیران Secret خارجی مانند HashiCorp Vault، AWS Secrets Manager، Google Secret Manager و Azure Key Vault همراه با ادغام از طریق Secrets Store CSI driver یا Vault Agent است؛ با اعمال کنترل‌های RBAC، NetworkPolicy، mTLS با Istio/Linkerd و خط‌مشی‌های OPA Gatekeeper/Kyverno. در GitOps از قرار دادن Secret خام خودداری و از Bitnami Sealed Secrets یا SOPS با Argo CD/Flux استفاده می‌شود؛ در CI/CD (Tekton، GitHub Actions، GitLab CI) نیز هویت کاری ابری و محدودسازی دسترسی هر مرحله توصیه می‌گردد. برای اجزای MLOps مانند MLflow، Kubeflow و Feast نیز تزریق امن Secret، چرخش بی‌وقفه و قابلیت بارگذاری مجدد مدنظر است. در نهایت، استانداردسازی الگوها، پایش سن Secret و انطباق با الزامات (SOC 2، ISO 27001، HIPAA، GDPR) ضروری و پرهیز از خطاهای رایج مانند استفاده از Kubernetes Secrets بدون رمزنگاری، کلیدهای بلندمدت و نشت در لاگ‌ها تأکید می‌شود.
#MLOps #Kubernetes #SecretsManagement #DevSecOps #ZeroTrust #GitOps #RBAC #Compliance
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/2Dlnrr0W7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Enterprise Secret Management in MLOps: Kubernetes Security at Scale
From Sealed Secrets to production-ready MLOps platforms: implementing enterprise-grade credential management
🔵 عنوان مقاله
AI Infrastructure on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این گزارش از kube.today با اتکا به ۹۱۷ پاسخ نظرسنجی نشان می‌دهد تیم‌ها در عمل چگونه بارهای کاری AI را روی Kubernetes مقیاس می‌دهند. نتیجه اصلی، شکاف میان ادعاهای فروشندگان و واقعیت بهره‌گیری از GPU است: تأخیر در زمان‌بندی، تکه‌تکه‌شدن منابع، گلوگاه‌های داده و ضعف در مشاهده‌پذیری باعث می‌شود GPUها کمتر از حد انتظار کار کنند. گزارش الگوهای عملی برای بهبود ارائه می‌کند؛ از right-sizing و bin-packing و زمان‌بندی آگاه از توپولوژی تا autoscaling مبتنی بر صف، اولویت‌دهی و preemption و رصد دقیق حافظه و I/O روی GPU. این رویکردها به تبدیل ظرفیت پرهزینه GPU به کار مفید کمک می‌کند و Kubernetes را برای بارهای کاری AI قابل‌اعتمادتر می‌سازد.
#Kubernetes #AI #GPU #MLOps #CloudNative #K8s #AIInfrastructure #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/B3nxKPYpV
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
AI Infrastructure on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این گزارش از kube.today با اتکا به ۹۱۷ پاسخ نظرسنجی نشان می‌دهد تیم‌ها در عمل چگونه بارهای کاری AI را روی Kubernetes مقیاس می‌دهند. نتیجه اصلی، شکاف میان ادعاهای فروشندگان و واقعیت بهره‌گیری از GPU است: تأخیر در زمان‌بندی، تکه‌تکه‌شدن منابع، گلوگاه‌های داده و ضعف در مشاهده‌پذیری باعث می‌شود GPUها کمتر از حد انتظار کار کنند. گزارش الگوهای عملی برای بهبود ارائه می‌کند؛ از right-sizing و bin-packing و زمان‌بندی آگاه از توپولوژی تا autoscaling مبتنی بر صف، اولویت‌دهی و preemption و رصد دقیق حافظه و I/O روی GPU. این رویکردها به تبدیل ظرفیت پرهزینه GPU به کار مفید کمک می‌کند و Kubernetes را برای بارهای کاری AI قابل‌اعتمادتر می‌سازد.
#Kubernetes #AI #GPU #MLOps #CloudNative #K8s #AIInfrastructure #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/B3nxKPYpV
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kube Today
AI Infrastructure on Kubernetes
Survey of 917 Kubernetes practitioners reveals 62% run clusters under 1,000 nodes, 54% struggle with GPU cost waste averaging $200K annually, and 51% prefer unified clusters with node separation over isolated infrastructure for AI workloads.