🔵 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
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
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
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
k8sgpt یک تحلیلگر هوشمند برای خوشه‌های Kubernetes است که با بررسی وضعیت منابع، رویدادها و لاگ‌ها، الگوهای خرابی رایج را شناسایی می‌کند و ریشه مشکل را با زبان ساده همراه با راهکارهای عملی توضیح می‌دهد. این ابزار می‌تواند به‌صورت CLI کنار جریان‌های کاری مبتنی بر kubectl یا داخل خوشه اجرا شود، در CI/CD و فرایندهای DevOps/SRE به تشخیص سریع و کاهش زمان رفع اشکال کمک کند، و خلاصه‌های قابل‌اشتراک ارائه دهد. امکاناتی مانند حذف اطلاعات حساس و انعطاف‌پذیری در استقرار نیز برای استفاده امن و سازگار با محیط‌های مختلف در نظر گرفته شده است.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #CloudNative #Troubleshooting #Observability #AIOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
k8sgpt یک تحلیلگر هوشمند برای خوشه‌های Kubernetes است که با بررسی وضعیت منابع، رویدادها و لاگ‌ها، الگوهای خرابی رایج را شناسایی می‌کند و ریشه مشکل را با زبان ساده همراه با راهکارهای عملی توضیح می‌دهد. این ابزار می‌تواند به‌صورت CLI کنار جریان‌های کاری مبتنی بر kubectl یا داخل خوشه اجرا شود، در CI/CD و فرایندهای DevOps/SRE به تشخیص سریع و کاهش زمان رفع اشکال کمک کند، و خلاصه‌های قابل‌اشتراک ارائه دهد. امکاناتی مانند حذف اطلاعات حساس و انعطاف‌پذیری در استقرار نیز برای استفاده امن و سازگار با محیط‌های مختلف در نظر گرفته شده است.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #CloudNative #Troubleshooting #Observability #AIOps
🟣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
Digging Deeper: How Pause containers skew your Kubernetes CPU/Memory Metrics
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چرا حضور pause containers که Kubernetes برای هر Pod می‌سازد می‌تواند متریک‌های CPU و Memory را منحرف کند و چطور با PromQL آن‌ها را از نتایج حذف کنیم. چون این کانتینرها در سری‌های kubelet/cAdvisor هم‌ردیف کانتینرهای کاری دیده می‌شوند، جمع‌زدن مصرف به ازای Pod یا Namespace باعث تورم مقادیر می‌شود. راه‌حل، فیلتر کردن سری‌ها با برچسب‌هاست؛ برای نمونه استفاده از container!="POD"، container!="" و در صورت نیاز image!~"pause". برای CPU می‌توان از rate روی container_cpu_usage_seconds_total و برای Memory از container_memory_working_set_bytes استفاده کرد و سپس با sum by بر اساس namespace و pod جمع زد. با مقایسه با node-level metrics و ابزارهایی مثل kubectl top می‌توان درستی فیلترها را سنجید. نتیجه، داشبوردهای دقیق‌تر، آلارم‌های سالم‌تر و برنامه‌ریزی ظرفیت هماهنگ با مصرف واقعی است.
#Kubernetes #PromQL #Monitoring #Metrics #Observability #Containers #DevOps #Grafana
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/w-3KDdMYk
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Digging Deeper: How Pause containers skew your Kubernetes CPU/Memory Metrics
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چرا حضور pause containers که Kubernetes برای هر Pod می‌سازد می‌تواند متریک‌های CPU و Memory را منحرف کند و چطور با PromQL آن‌ها را از نتایج حذف کنیم. چون این کانتینرها در سری‌های kubelet/cAdvisor هم‌ردیف کانتینرهای کاری دیده می‌شوند، جمع‌زدن مصرف به ازای Pod یا Namespace باعث تورم مقادیر می‌شود. راه‌حل، فیلتر کردن سری‌ها با برچسب‌هاست؛ برای نمونه استفاده از container!="POD"، container!="" و در صورت نیاز image!~"pause". برای CPU می‌توان از rate روی container_cpu_usage_seconds_total و برای Memory از container_memory_working_set_bytes استفاده کرد و سپس با sum by بر اساس namespace و pod جمع زد. با مقایسه با node-level metrics و ابزارهایی مثل kubectl top می‌توان درستی فیلترها را سنجید. نتیجه، داشبوردهای دقیق‌تر، آلارم‌های سالم‌تر و برنامه‌ریزی ظرفیت هماهنگ با مصرف واقعی است.
#Kubernetes #PromQL #Monitoring #Metrics #Observability #Containers #DevOps #Grafana
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/w-3KDdMYk
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Digging Deeper: How Pause containers skew your Kubernetes CPU/Memory Metrics
Why container=”” and name=”” are sabotaging your VictoriaMetrics dashboards and how to clean them up with accurate PromQL filters.
🔵 عنوان مقاله
Measuring service response time and latency: How to perform a TCP check in Grafana Cloud Synthetic Monitoring (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**
Grafana Cloud Synthetic Monitoring پشتیبانی از TCP check را اضافه کرده تا بتوان عملکرد و اتصال سرویس‌های غیر-HTTP را پایش کرد. این قابلیت با تست اتصال به hostname یا IP و پورت مشخص، و در صورت نیاز ارسال query و بررسی response، امکان سنجش پاسخ‌گویی و latency را فراهم می‌کند.
راه‌اندازی در UI ساده است: هدف درخواست را تعیین می‌کنید، در صورت نیاز query/response اضافه می‌کنید، زمان‌بندی اجرا را تنظیم و محل‌های probe را انتخاب می‌کنید تا دید بهتری از شرایط مناطق مختلف داشته باشید. در پلن رایگان، ماهانه 100k اجرای تست در دسترس است و نتایج در یک dashboard از پیش پیکربندی‌شده نمایش داده می‌شود تا شاخص‌های کلیدی و روندهای latency و response time به‌صورت یک‌جا قابل مشاهده و تحلیل باشد.
#GrafanaCloud #SyntheticMonitoring #TCP #Latency #Observability #SRE #DevOps #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://grafana.com/blog/2025/09/09/measuring-service-response-time-and-latency-how-to-perform-a-tcp-check-in-grafana-cloud-synthetic-monitoring/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Measuring service response time and latency: How to perform a TCP check in Grafana Cloud Synthetic Monitoring (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**
Grafana Cloud Synthetic Monitoring پشتیبانی از TCP check را اضافه کرده تا بتوان عملکرد و اتصال سرویس‌های غیر-HTTP را پایش کرد. این قابلیت با تست اتصال به hostname یا IP و پورت مشخص، و در صورت نیاز ارسال query و بررسی response، امکان سنجش پاسخ‌گویی و latency را فراهم می‌کند.
راه‌اندازی در UI ساده است: هدف درخواست را تعیین می‌کنید، در صورت نیاز query/response اضافه می‌کنید، زمان‌بندی اجرا را تنظیم و محل‌های probe را انتخاب می‌کنید تا دید بهتری از شرایط مناطق مختلف داشته باشید. در پلن رایگان، ماهانه 100k اجرای تست در دسترس است و نتایج در یک dashboard از پیش پیکربندی‌شده نمایش داده می‌شود تا شاخص‌های کلیدی و روندهای latency و response time به‌صورت یک‌جا قابل مشاهده و تحلیل باشد.
#GrafanaCloud #SyntheticMonitoring #TCP #Latency #Observability #SRE #DevOps #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://grafana.com/blog/2025/09/09/measuring-service-response-time-and-latency-how-to-perform-a-tcp-check-in-grafana-cloud-synthetic-monitoring/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Grafana Labs
Measuring service response time and latency: How to perform a TCP check in Grafana Cloud Synthetic Monitoring | Grafana Labs
TCP checks in Grafana Cloud Synthetic Monitoring can be your first line of defense against service failures and network connectivity issues. Here’s how to get started.
🔵 عنوان مقاله
From utilization to PSI: Rethinking resource starvation monitoring in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد تکیه بر شاخص‌های غیرمستقیم مانند استفاده از CPU/Memory و requests/limits در Kubernetes اغلب تصویر غلطی از «گرسنگی منابع» می‌دهد و پیشنهاد می‌کند به جای آن از PSI در Linux استفاده شود. PSI با اندازه‌گیری زمان‌های توقف تسک‌ها هنگام انتظار برای CPU، Memory یا I/O (به‌صورت avg10/avg60/avg300 و مقادیر some/full) خودِ «رقابت بر سر منابع» را نشان می‌دهد، نه صرفاً پر بودن ظرفیت. این کار مواردی مانند تأخیر ناشی از reclaim حافظه، صف‌های I/O، یا اثر همسایه پرسر‌وصدا را که پشت نمودارهای استفاده پنهان می‌مانند، آشکار می‌کند. در عمل می‌توان PSI را در سطح نود و cgroup جمع‌آوری کرد (مثلاً با Prometheus node-exporter) و با Grafana دید، آستانه‌های هشدار و SLOها را بر مبنای فشار واقعی تعریف کرد، و حتی HPA و اتواسکیلینگ کلاستر را به فشار پایدار گره زد. نتیجه: برای تشخیص و رفع رقابت واقعی در Kubernetes باید «فشار» را سنجید و تفسیر کرد، و در کنار آن از شاخص‌های استفاده برای تکمیل تصویر بهره گرفت.
#Kubernetes
#Linux
#PSI
#Observability
#SRE
#ResourceManagement
#Prometheus
#CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Gn7372R9X
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
From utilization to PSI: Rethinking resource starvation monitoring in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد تکیه بر شاخص‌های غیرمستقیم مانند استفاده از CPU/Memory و requests/limits در Kubernetes اغلب تصویر غلطی از «گرسنگی منابع» می‌دهد و پیشنهاد می‌کند به جای آن از PSI در Linux استفاده شود. PSI با اندازه‌گیری زمان‌های توقف تسک‌ها هنگام انتظار برای CPU، Memory یا I/O (به‌صورت avg10/avg60/avg300 و مقادیر some/full) خودِ «رقابت بر سر منابع» را نشان می‌دهد، نه صرفاً پر بودن ظرفیت. این کار مواردی مانند تأخیر ناشی از reclaim حافظه، صف‌های I/O، یا اثر همسایه پرسر‌وصدا را که پشت نمودارهای استفاده پنهان می‌مانند، آشکار می‌کند. در عمل می‌توان PSI را در سطح نود و cgroup جمع‌آوری کرد (مثلاً با Prometheus node-exporter) و با Grafana دید، آستانه‌های هشدار و SLOها را بر مبنای فشار واقعی تعریف کرد، و حتی HPA و اتواسکیلینگ کلاستر را به فشار پایدار گره زد. نتیجه: برای تشخیص و رفع رقابت واقعی در Kubernetes باید «فشار» را سنجید و تفسیر کرد، و در کنار آن از شاخص‌های استفاده برای تکمیل تصویر بهره گرفت.
#Kubernetes
#Linux
#PSI
#Observability
#SRE
#ResourceManagement
#Prometheus
#CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Gn7372R9X
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
blog.zmalik.dev
From Utilization to PSI: Rethinking Resource Starvation Monitoring in Kubernetes
From Utilization Confusion to PSI Clarity in Kubernetes
🔵 عنوان مقاله
Advanced analytics using Amazon CloudWatch Logs Insights (9 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** خلاصه فارسی: Amazon CloudWatch Logs Insights با پشتیبانی از OpenSearch Piped Processing Language و SQL، تحلیل لاگ‌ها را منعطف‌تر و قدرتمندتر کرده است. این قابلیت‌ها امکان همبستگی سریع‌تر رویدادها، دست‌کاری غنی‌تر داده‌ها (فیلتر، تجمع و تبدیل)، و پیاده‌سازی سناریوهای پیشرفته تشخیص ناهنجاری را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، Generative AI با تبدیل درخواست‌های زبان طبیعی به کوئری‌های قابل اجرا، خلاصه‌سازی نتایج و اتصال بین چند منبع لاگ، زمان دستیابی به بینش را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.
#AmazonCloudWatch #LogsInsights #OpenSearch #PPL #SQL #GenerativeAI #Observability #AnomalyDetection
🟣لینک مقاله:
https://aws.amazon.com/blogs/mt/advanced-analytics-using-amazon-cloudwatch-logs-insights/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Advanced analytics using Amazon CloudWatch Logs Insights (9 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** خلاصه فارسی: Amazon CloudWatch Logs Insights با پشتیبانی از OpenSearch Piped Processing Language و SQL، تحلیل لاگ‌ها را منعطف‌تر و قدرتمندتر کرده است. این قابلیت‌ها امکان همبستگی سریع‌تر رویدادها، دست‌کاری غنی‌تر داده‌ها (فیلتر، تجمع و تبدیل)، و پیاده‌سازی سناریوهای پیشرفته تشخیص ناهنجاری را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، Generative AI با تبدیل درخواست‌های زبان طبیعی به کوئری‌های قابل اجرا، خلاصه‌سازی نتایج و اتصال بین چند منبع لاگ، زمان دستیابی به بینش را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.
#AmazonCloudWatch #LogsInsights #OpenSearch #PPL #SQL #GenerativeAI #Observability #AnomalyDetection
🟣لینک مقاله:
https://aws.amazon.com/blogs/mt/advanced-analytics-using-amazon-cloudwatch-logs-insights/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Amazon
Advanced analytics using Amazon CloudWatch Logs Insights | Amazon Web Services
Effective log management and analysis are critical for maintaining robust, secure, and high-performing systems. Amazon CloudWatch Logs Insights has long been a powerful tool for searching, filtering, and analyzing log data across multiple log groups. The…
🔵 عنوان مقاله
kubectl-klock – Readable kubectl watch output
🟢 خلاصه مقاله:
ابزار kubectl-klock جریان رویدادهای kubectl get --watch را به یک نمایش زنده، خوانا و کم‌نویز تبدیل می‌کند تا به‌جای تکیه بر polling، تغییرات منابع Kubernetes را به‌صورت پیوسته و قابل دنبال‌کردن ببینید. این رویکرد در زمان rollout، رفع اشکال و پایش Pod/Deployment/Job باعث می‌شود گذارها و نتیجه‌ها آشکارتر شوند و واکنش سریع‌تر باشد. kubectl-klock مانند یک لایه سبک روی kubectl عمل می‌کند و با همان الگوهای دستور کار می‌کند؛ بنابراین با کمترین یادگیری، خوانایی و آگاهی لحظه‌ای شما را بهبود می‌دهد.
#Kubernetes #kubectl #DevOps #SRE #Observability #CLI #Streaming #Productivity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/FHRmb31F0
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kubectl-klock – Readable kubectl watch output
🟢 خلاصه مقاله:
ابزار kubectl-klock جریان رویدادهای kubectl get --watch را به یک نمایش زنده، خوانا و کم‌نویز تبدیل می‌کند تا به‌جای تکیه بر polling، تغییرات منابع Kubernetes را به‌صورت پیوسته و قابل دنبال‌کردن ببینید. این رویکرد در زمان rollout، رفع اشکال و پایش Pod/Deployment/Job باعث می‌شود گذارها و نتیجه‌ها آشکارتر شوند و واکنش سریع‌تر باشد. kubectl-klock مانند یک لایه سبک روی kubectl عمل می‌کند و با همان الگوهای دستور کار می‌کند؛ بنابراین با کمترین یادگیری، خوانایی و آگاهی لحظه‌ای شما را بهبود می‌دهد.
#Kubernetes #kubectl #DevOps #SRE #Observability #CLI #Streaming #Productivity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/FHRmb31F0
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - applejag/kubectl-klock: A kubectl plugin to render watch output in a more readable fashion
A kubectl plugin to render watch output in a more readable fashion - applejag/kubectl-klock
🔵 عنوان مقاله
Enhancing Kubernetes Event Management with Custom Aggregation
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب در kubernetes.io نشان می‌دهد چگونه می‌توان یک سامانه‌ی تجمیع سفارشی برای Eventهای Kubernetes ساخت تا محدودیت‌های پیش‌فرض را دور بزند و سیگنال‌ها را قابل استفاده‌تر کند. ایده این است که رویدادهای خام و پرتکرار از طریق API خوانده شوند، بر اساس کلیدهایی مانند involved object، reason، namespace و الگوی پیام گروه‌بندی و نرمال‌سازی شوند، رویدادهای تکراری در پنجره‌های زمانی حذف و شمارش شوند، و در نهایت رکوردهای خلاصه و ماندگار تولید شود.
با ذخیره‌سازی این خلاصه‌ها در یک backend پایدار و تعریف سیاست‌های نگهداشت، تاریخچه‌ی معنادار برای تحلیل و عیب‌یابی حفظ می‌شود. سامانه می‌تواند API و داشبورد برای جست‌وجو و روندیابی ارائه دهد، به هشداردهی متصل شود تا به‌جای جهش‌های لحظه‌ای روی الگوهای پایدار یا غیرعادی هشدار دهد، و متریک‌ها را برای ابزارهای observability صادر کند. ملاحظات عملی شامل RBAC مناسب، کنترل فشار روی API server، کش کارآمد، HA و پشتیبانی چندکلاستری است. یک controller مبتنی بر CRD نیز می‌تواند AggregatedEventها را نگه دارد و با Jobهای پس‌زمینه سیاست‌های retention را اعمال کند. نتیجه، کاهش نویز، حفظ تاریخچه فراتر از ظرفیت پیش‌فرض و بهبود قابلیت مشاهده و عملیات SRE/DevOps است.
#Kubernetes #EventManagement #Aggregation #Observability #DevOps #SRE #CloudNative #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HCfkK0GTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Enhancing Kubernetes Event Management with Custom Aggregation
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب در kubernetes.io نشان می‌دهد چگونه می‌توان یک سامانه‌ی تجمیع سفارشی برای Eventهای Kubernetes ساخت تا محدودیت‌های پیش‌فرض را دور بزند و سیگنال‌ها را قابل استفاده‌تر کند. ایده این است که رویدادهای خام و پرتکرار از طریق API خوانده شوند، بر اساس کلیدهایی مانند involved object، reason، namespace و الگوی پیام گروه‌بندی و نرمال‌سازی شوند، رویدادهای تکراری در پنجره‌های زمانی حذف و شمارش شوند، و در نهایت رکوردهای خلاصه و ماندگار تولید شود.
با ذخیره‌سازی این خلاصه‌ها در یک backend پایدار و تعریف سیاست‌های نگهداشت، تاریخچه‌ی معنادار برای تحلیل و عیب‌یابی حفظ می‌شود. سامانه می‌تواند API و داشبورد برای جست‌وجو و روندیابی ارائه دهد، به هشداردهی متصل شود تا به‌جای جهش‌های لحظه‌ای روی الگوهای پایدار یا غیرعادی هشدار دهد، و متریک‌ها را برای ابزارهای observability صادر کند. ملاحظات عملی شامل RBAC مناسب، کنترل فشار روی API server، کش کارآمد، HA و پشتیبانی چندکلاستری است. یک controller مبتنی بر CRD نیز می‌تواند AggregatedEventها را نگه دارد و با Jobهای پس‌زمینه سیاست‌های retention را اعمال کند. نتیجه، کاهش نویز، حفظ تاریخچه فراتر از ظرفیت پیش‌فرض و بهبود قابلیت مشاهده و عملیات SRE/DevOps است.
#Kubernetes #EventManagement #Aggregation #Observability #DevOps #SRE #CloudNative #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HCfkK0GTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Enhancing Kubernetes Event Management with Custom Aggregation
Kubernetes Events provide crucial insights into cluster operations, but as clusters grow, managing and analyzing these events becomes increasingly challenging. This blog post explores how to build custom event aggregation systems that help engineering teams…
❤3
🔵 عنوان مقاله
Grafana k8s-monitoring-helm: Scalable Observability Stack for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک راهکار یکپارچه و مقیاس‌پذیر برای مشاهده‌پذیری Kubernetes با استفاده از Helm معرفی می‌کند که به‌صورت یک چارت، استقرار نظارت جامع شامل metrics، logs و traces را ساده می‌سازد. اجزای کلیدی آن شامل جمع‌آوری metrics سازگار با Prometheus، تجمیع logs با Loki و agents سبک مثل Promtail یا Grafana Agent، پشتیبانی از traces با Tempo و OpenTelemetry، و نمایش و هشداردهی از طریق Grafana است. این چارت با کشف خودکار سرویس‌ها، داشبوردهای آماده، قوانین هشدار، و گزینه‌های مقیاس‌پذیری (sharding، remote_write، و تنظیمات retention/limits) امکان بهره‌برداری در خوشه‌های بزرگ را فراهم می‌کند. امنیت و پایداری با RBAC، TLS، مدیریت Secrets، NetworkPolicy و پشتیبانی از persistence و GitOps (مانند Argo CD و Flux) پوشش داده می‌شود. هدف، ارائه مسیر سریع و قابل اتکا برای استقرار مشاهده‌پذیری در Kubernetes است؛ چه در مدل خودمیزبان و چه با اتصال به Grafana Cloud، همراه با قابلیت شخصی‌سازی داشبوردها و سیاست‌های مقیاس‌پذیری.
#Kubernetes #Grafana #Helm #Observability #Prometheus #Loki #OpenTelemetry #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/G5l3N6Pcw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Grafana k8s-monitoring-helm: Scalable Observability Stack for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک راهکار یکپارچه و مقیاس‌پذیر برای مشاهده‌پذیری Kubernetes با استفاده از Helm معرفی می‌کند که به‌صورت یک چارت، استقرار نظارت جامع شامل metrics، logs و traces را ساده می‌سازد. اجزای کلیدی آن شامل جمع‌آوری metrics سازگار با Prometheus، تجمیع logs با Loki و agents سبک مثل Promtail یا Grafana Agent، پشتیبانی از traces با Tempo و OpenTelemetry، و نمایش و هشداردهی از طریق Grafana است. این چارت با کشف خودکار سرویس‌ها، داشبوردهای آماده، قوانین هشدار، و گزینه‌های مقیاس‌پذیری (sharding، remote_write، و تنظیمات retention/limits) امکان بهره‌برداری در خوشه‌های بزرگ را فراهم می‌کند. امنیت و پایداری با RBAC، TLS، مدیریت Secrets، NetworkPolicy و پشتیبانی از persistence و GitOps (مانند Argo CD و Flux) پوشش داده می‌شود. هدف، ارائه مسیر سریع و قابل اتکا برای استقرار مشاهده‌پذیری در Kubernetes است؛ چه در مدل خودمیزبان و چه با اتصال به Grafana Cloud، همراه با قابلیت شخصی‌سازی داشبوردها و سیاست‌های مقیاس‌پذیری.
#Kubernetes #Grafana #Helm #Observability #Prometheus #Loki #OpenTelemetry #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/G5l3N6Pcw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - grafana/k8s-monitoring-helm
Contribute to grafana/k8s-monitoring-helm development by creating an account on GitHub.
❤1
🔵 عنوان مقاله
Troubleshooting packet drops in a Kubernetes-based observability platform
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطالعهٔ موردی نشان می‌دهد تیم SRE در Kapital Bank چگونه افت‌های گهگاهی کارایی در یک پلتفرم observability مبتنی بر Kubernetes را که به Memcached متکی بود ریشه‌یابی کرد. آن‌ها با همبسته‌سازی سیگنال‌ها در سطح Kubernetes و شواهد کرنل لینوکس، مشکل را به دراپ بسته‌ها در مسیر شبکهٔ کرنل تحت الگوهای بار خاص محدود کردند. جمع‌بندی این بود که برخی مقادیر پیش‌فرض کرنل برای الگوهای اتصال پرتراکم و پرتلاطم در محیط‌های کانتینری مناسب نیست و باعث فشار روی صف‌ها و بافرهای شبکه می‌شود. با تنظیم دقیق پارامترهای کرنل و اعتبارسنجی تدریجی تغییرات روی نودهای میزبان Memcached، نرخ دراپ بسته‌ها کاهش یافت و پایداری و پیش‌بینی‌پذیری کارایی بهبود پیدا کرد. نتیجهٔ عملی: به مسائل کارایی به‌صورت میان‌لایه‌ای نگاه کنید، قبل و بعد از تغییرات اندازه‌گیری کنید، و تنظیمات ایمن کرنل را در ران‌بوک‌ها مستند سازید.
#Kubernetes #SRE #Observability #Memcached #LinuxKernel #Networking #DevOps #PerformanceTuning
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/spNnnpsM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Troubleshooting packet drops in a Kubernetes-based observability platform
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطالعهٔ موردی نشان می‌دهد تیم SRE در Kapital Bank چگونه افت‌های گهگاهی کارایی در یک پلتفرم observability مبتنی بر Kubernetes را که به Memcached متکی بود ریشه‌یابی کرد. آن‌ها با همبسته‌سازی سیگنال‌ها در سطح Kubernetes و شواهد کرنل لینوکس، مشکل را به دراپ بسته‌ها در مسیر شبکهٔ کرنل تحت الگوهای بار خاص محدود کردند. جمع‌بندی این بود که برخی مقادیر پیش‌فرض کرنل برای الگوهای اتصال پرتراکم و پرتلاطم در محیط‌های کانتینری مناسب نیست و باعث فشار روی صف‌ها و بافرهای شبکه می‌شود. با تنظیم دقیق پارامترهای کرنل و اعتبارسنجی تدریجی تغییرات روی نودهای میزبان Memcached، نرخ دراپ بسته‌ها کاهش یافت و پایداری و پیش‌بینی‌پذیری کارایی بهبود پیدا کرد. نتیجهٔ عملی: به مسائل کارایی به‌صورت میان‌لایه‌ای نگاه کنید، قبل و بعد از تغییرات اندازه‌گیری کنید، و تنظیمات ایمن کرنل را در ران‌بوک‌ها مستند سازید.
#Kubernetes #SRE #Observability #Memcached #LinuxKernel #Networking #DevOps #PerformanceTuning
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/spNnnpsM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Troubleshooting Packet Drops in a Kubernetes Cluster
One of the core responsibilities of our SRE team is maintaining a robust observability platform. Our platform is built using open-source…
🔵 عنوان مقاله
Platform engineering toolkit for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این جعبه‌ابزار مهندسی پلتفرم برای Kubernetes مسیرهای استاندارد و خودسرویس را برای ساخت، استقرار و اجرای نرم‌افزار فراهم می‌کند. هسته آن شامل IaC با Terraform یا Crossplane و Cluster API، مدیریت پیکربندی با Helm یا Kustomize و اعمال تغییرات به‌صورت GitOps توسط Argo CD یا Flux است. امنیت و انطباق با policy-as-code از طریق OPA Gatekeeper یا Kyverno، مدیریت اسرار با Vault یا SOPS، و امنیت زنجیره تأمین با امضا و اسکن تصویر (Sigstore Cosign، Trivy و SBOM) تضمین می‌شود. مشاهده‌پذیری و پایداری با Prometheus، Grafana، OpenTelemetry و بک‌اندهایی مانند Jaeger/Tempo/Loki، به‌همراه SLOها، مقیاس‌گذاری HPA/VPA/KEDA و در صورت نیاز service mesh مثل Istio یا Linkerd و شبکه‌سازی Cilium/Calico تقویت می‌گردد. تجربه توسعه‌دهنده از طریق یک Internal Developer Portal مانند Backstage، الگوهای طلایی، ادغام با CI/CD (GitHub Actions، GitLab CI، Jenkins)، محیط‌های پیش‌نمایش و تحویل تدریجی با Argo Rollouts یا Flagger بهبود می‌یابد. برای عملیات و حاکمیت، RBAC حداقلی، خط‌مشی‌های پذیرش، ممیزی، مدیریت هزینه با Kubecost و رویکرد چندکلاستری/چندابری به‌کار می‌رود. اندازه‌گیری موفقیت با شاخص‌های DORA و تمرکز بر کاهش بار شناختی انجام می‌شود و با اتخاذ تدریجی پشته، از GitOps و IaC آغاز و سپس به سیاست‌ها، مشاهده‌پذیری، automation و بهبود DX گسترش می‌یابد.
#Kubernetes #PlatformEngineering #DevOps #GitOps #CloudNative #SRE #Observability #Automation
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/TpyynNht7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Platform engineering toolkit for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این جعبه‌ابزار مهندسی پلتفرم برای Kubernetes مسیرهای استاندارد و خودسرویس را برای ساخت، استقرار و اجرای نرم‌افزار فراهم می‌کند. هسته آن شامل IaC با Terraform یا Crossplane و Cluster API، مدیریت پیکربندی با Helm یا Kustomize و اعمال تغییرات به‌صورت GitOps توسط Argo CD یا Flux است. امنیت و انطباق با policy-as-code از طریق OPA Gatekeeper یا Kyverno، مدیریت اسرار با Vault یا SOPS، و امنیت زنجیره تأمین با امضا و اسکن تصویر (Sigstore Cosign، Trivy و SBOM) تضمین می‌شود. مشاهده‌پذیری و پایداری با Prometheus، Grafana، OpenTelemetry و بک‌اندهایی مانند Jaeger/Tempo/Loki، به‌همراه SLOها، مقیاس‌گذاری HPA/VPA/KEDA و در صورت نیاز service mesh مثل Istio یا Linkerd و شبکه‌سازی Cilium/Calico تقویت می‌گردد. تجربه توسعه‌دهنده از طریق یک Internal Developer Portal مانند Backstage، الگوهای طلایی، ادغام با CI/CD (GitHub Actions، GitLab CI، Jenkins)، محیط‌های پیش‌نمایش و تحویل تدریجی با Argo Rollouts یا Flagger بهبود می‌یابد. برای عملیات و حاکمیت، RBAC حداقلی، خط‌مشی‌های پذیرش، ممیزی، مدیریت هزینه با Kubecost و رویکرد چندکلاستری/چندابری به‌کار می‌رود. اندازه‌گیری موفقیت با شاخص‌های DORA و تمرکز بر کاهش بار شناختی انجام می‌شود و با اتخاذ تدریجی پشته، از GitOps و IaC آغاز و سپس به سیاست‌ها، مشاهده‌پذیری، automation و بهبود DX گسترش می‌یابد.
#Kubernetes #PlatformEngineering #DevOps #GitOps #CloudNative #SRE #Observability #Automation
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/TpyynNht7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
koreo.dev
A new approach to Kubernetes configuration management and resource orchestration.
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes observability from day one - mixins on Grafana, mimir and alloy
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Kubernetes Mixins (باندل‌هایی از dashboards، alerts و rules بر پایه Jsonnet) می‌توان از همان ابتدا یک پشته observability روی Grafana، Mimir و Alloy راه‌اندازی کرد. نویسنده نحوه رندر و استقرار Mixins برای تولید داشبوردها و قوانین عملیاتی، و نیز اعمال config overrides برای انطباق با برچسب‌ها، نام‌گذاری‌ها و متریک‌های اختصاصی را توضیح می‌دهد. نتیجه، یک نقطه شروع سریع و استاندارد برای observability است که همزمان امکان سفارشی‌سازی و توسعه تدریجی را فراهم می‌کند.
#Kubernetes #Observability #Grafana #Mimir #Alloy #Jsonnet #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HQ0lMwlh2
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes observability from day one - mixins on Grafana, mimir and alloy
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Kubernetes Mixins (باندل‌هایی از dashboards، alerts و rules بر پایه Jsonnet) می‌توان از همان ابتدا یک پشته observability روی Grafana، Mimir و Alloy راه‌اندازی کرد. نویسنده نحوه رندر و استقرار Mixins برای تولید داشبوردها و قوانین عملیاتی، و نیز اعمال config overrides برای انطباق با برچسب‌ها، نام‌گذاری‌ها و متریک‌های اختصاصی را توضیح می‌دهد. نتیجه، یک نقطه شروع سریع و استاندارد برای observability است که همزمان امکان سفارشی‌سازی و توسعه تدریجی را فراهم می‌کند.
#Kubernetes #Observability #Grafana #Mimir #Alloy #Jsonnet #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HQ0lMwlh2
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
www.amazinglyabstract.it
Kubernetes observability from day one - Mixins on Grafana, Mimir and Alloy
One of the things we quickly find out when using Kubernetes is that it’s hard to know what is going on in our cluster. In most cases, we implement monitoring...
🔵 عنوان مقاله
NGINX Gateway Fabric
🟢 خلاصه مقاله:
NGINX Gateway Fabric یک لایه دروازه مدرن و Cloud‑Native مبتنی بر NGINX است که مدیریت یکپارچه ترافیک را برای سناریوهای ingress، API gateway و ارتباطات سرویس‌به‌سرویس فراهم می‌کند و با Kubernetes و Gateway API همسو است. این راهکار با تفکیک control plane و data plane، مقیاس‌پذیری افقی، چندمستاجری و چندکلاستری را ممکن می‌کند و با جریان‌های GitOps و CI/CD به‌خوبی ادغام می‌شود. قابلیت‌های کلیدی آن شامل مسیریابی L7 هوشمند، TLS termination، mTLS، اعتبارسنجی JWT، rate limiting، تبدیل درخواست/پاسخ، و الگوهای تاب‌آوری مانند retries، timeouts، و انتشارهای تدریجی است. همچنین با ارائه متریک، لاگ و تریس، به‌صورت بومی با Prometheus و OpenTelemetry برای رصدپذیری عمیق یکپارچه می‌شود. هدف، ساده‌سازی عملیات، بهبود امنیت بر پایه policy‑as‑code و ارائه تجربه‌ای یکسان در edge، محیط‌های on‑prem و ابر است.
#NGINX #APIgateway #Kubernetes #GatewayAPI #CloudNative #TrafficManagement #Security #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/F1y8trBlY
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
NGINX Gateway Fabric
🟢 خلاصه مقاله:
NGINX Gateway Fabric یک لایه دروازه مدرن و Cloud‑Native مبتنی بر NGINX است که مدیریت یکپارچه ترافیک را برای سناریوهای ingress، API gateway و ارتباطات سرویس‌به‌سرویس فراهم می‌کند و با Kubernetes و Gateway API همسو است. این راهکار با تفکیک control plane و data plane، مقیاس‌پذیری افقی، چندمستاجری و چندکلاستری را ممکن می‌کند و با جریان‌های GitOps و CI/CD به‌خوبی ادغام می‌شود. قابلیت‌های کلیدی آن شامل مسیریابی L7 هوشمند، TLS termination، mTLS، اعتبارسنجی JWT، rate limiting، تبدیل درخواست/پاسخ، و الگوهای تاب‌آوری مانند retries، timeouts، و انتشارهای تدریجی است. همچنین با ارائه متریک، لاگ و تریس، به‌صورت بومی با Prometheus و OpenTelemetry برای رصدپذیری عمیق یکپارچه می‌شود. هدف، ساده‌سازی عملیات، بهبود امنیت بر پایه policy‑as‑code و ارائه تجربه‌ای یکسان در edge، محیط‌های on‑prem و ابر است.
#NGINX #APIgateway #Kubernetes #GatewayAPI #CloudNative #TrafficManagement #Security #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/F1y8trBlY
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - nginx/nginx-gateway-fabric: NGINX Gateway Fabric provides an implementation for the Gateway API using NGINX as the data…
NGINX Gateway Fabric provides an implementation for the Gateway API using NGINX as the data plane. - nginx/nginx-gateway-fabric
🔵 عنوان مقاله
KEDA HTTP Add-on: scale on requests
🟢 خلاصه مقاله:
مقیاس‌گذاری خودکار برای سرویس‌های HTTP در Kubernetes با تکیه بر سیگنال‌های CPU/Memory دقیق نیست. KEDA HTTP Add-on این مشکل را با مقیاس‌گذاری بر اساس ترافیک واقعی HTTP (درخواست‌های در حال پردازش و در صف) حل می‌کند. این افزونه با KEDA یکپارچه است، از scale-to-zero پشتیبانی می‌کند، با یک پروکسی سبک جلوی سرویس صف‌سازی و مسیربندی امن انجام می‌دهد تا هنگام جهش ترافیک، بارگذاری سرد و ازدحام کنترل شود. پیکربندی آن از طریق HTTPScaledObject انجام می‌شود و با Ingress و Service Mesh سازگار است، معمولاً بدون نیاز به تغییر کد برنامه. برای رصدپذیری، متریک‌ها به Prometheus صادر می‌شوند و با Grafana قابل مانیتور هستند. نتیجه، هم‌راست‌سازی تعداد Replicaها با تقاضای واقعی HTTP برای بهبود کارایی، کاهش هزینه و پوشش بهتر ترافیک‌های انفجاری است؛ همچنین می‌تواند در کنار HPA و سایر Scalerهای KEDA استفاده شود.
#KEDA #Kubernetes #Autoscaling #HTTP #Serverless #CloudNative #DevOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/9TQrYJkKK
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
KEDA HTTP Add-on: scale on requests
🟢 خلاصه مقاله:
مقیاس‌گذاری خودکار برای سرویس‌های HTTP در Kubernetes با تکیه بر سیگنال‌های CPU/Memory دقیق نیست. KEDA HTTP Add-on این مشکل را با مقیاس‌گذاری بر اساس ترافیک واقعی HTTP (درخواست‌های در حال پردازش و در صف) حل می‌کند. این افزونه با KEDA یکپارچه است، از scale-to-zero پشتیبانی می‌کند، با یک پروکسی سبک جلوی سرویس صف‌سازی و مسیربندی امن انجام می‌دهد تا هنگام جهش ترافیک، بارگذاری سرد و ازدحام کنترل شود. پیکربندی آن از طریق HTTPScaledObject انجام می‌شود و با Ingress و Service Mesh سازگار است، معمولاً بدون نیاز به تغییر کد برنامه. برای رصدپذیری، متریک‌ها به Prometheus صادر می‌شوند و با Grafana قابل مانیتور هستند. نتیجه، هم‌راست‌سازی تعداد Replicaها با تقاضای واقعی HTTP برای بهبود کارایی، کاهش هزینه و پوشش بهتر ترافیک‌های انفجاری است؛ همچنین می‌تواند در کنار HPA و سایر Scalerهای KEDA استفاده شود.
#KEDA #Kubernetes #Autoscaling #HTTP #Serverless #CloudNative #DevOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/9TQrYJkKK
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - kedacore/http-add-on: Add-on for KEDA to scale HTTP workloads
Add-on for KEDA to scale HTTP workloads. Contribute to kedacore/http-add-on development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
Kite — Kubernetes Dashboard
🟢 خلاصه مقاله:
Kite یک داشبورد مدرن برای Kubernetes است که دیدپذیری و ایمنی عملیات را بالا می‌برد و کارهای روزمره را ساده می‌کند. این ابزار با ارائه نمای زنده از کلاسترها، نودها، نام‌اسپیس‌ها و ورک‌لودها و امکان ورود سریع به جزئیات Deployment، StatefulSet، DaemonSet، Job و Pod، خطاها و ریسک‌ها را زودتر نمایان می‌کند. پشتیبانی از چندکلاستری، نمایش مبتنی بر RBAC و سابقه فعالیت‌ها، هم همکاری تیمی را آسان می‌کند و هم نیازهای حسابرسی را پوشش می‌دهد.
Kite برای ترابل‌شوتینگ و عملیات، امکاناتی مانند لاگ‌گیری لحظه‌ای، exec داخل Pod، راه‌اندازی مجدد امن و مقایسه تنظیمات را فراهم می‌کند و با تشخیص پیکربندی‌های نادرست، فشار منابع و خطاهای Probe به رفع سریع مشکل کمک می‌کند. همچنین با نمایش درخواست/سقف منابع و الگوهای مصرف، به بهینه‌سازی هزینه و پایداری کمک می‌کند.
در یکپارچه‌سازی، Kite با Prometheus و Grafana سازگار است و با Alertmanager هم‌راستا می‌شود تا روایت واحدی از سلامت سیستم ارائه دهد. امنیت با SSO مبتنی بر OIDC/OAuth، RBAC دقیق، حالت‌های read‑only و قابلیت حسابرسی تقویت شده و اصول حداقل دسترسی رعایت می‌شود.
نصب Kite ساده است: می‌توان آن را داخل کلاستر با Helm نصب کرد یا از دسکتاپ با kubeconfig متصل شد. از CRDها پشتیبانی می‌کند و امکان افزودن نماهای سفارشی و اکشن‌های اختصاصی را می‌دهد. در مقایسه با Kubernetes Dashboard اصلی، تمرکز Kite بر پیش‌فرض‌های امن، چندمستاجری و جریان‌های کاری تیمی است تا تجربه‌ای شفاف، قابل‌ردیابی و مشترک در Kubernetes فراهم کند.
#Kubernetes #Dashboard #K8s #DevOps #CloudNative #Observability #RBAC #Helm
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/95jvldnx_
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kite — Kubernetes Dashboard
🟢 خلاصه مقاله:
Kite یک داشبورد مدرن برای Kubernetes است که دیدپذیری و ایمنی عملیات را بالا می‌برد و کارهای روزمره را ساده می‌کند. این ابزار با ارائه نمای زنده از کلاسترها، نودها، نام‌اسپیس‌ها و ورک‌لودها و امکان ورود سریع به جزئیات Deployment، StatefulSet، DaemonSet، Job و Pod، خطاها و ریسک‌ها را زودتر نمایان می‌کند. پشتیبانی از چندکلاستری، نمایش مبتنی بر RBAC و سابقه فعالیت‌ها، هم همکاری تیمی را آسان می‌کند و هم نیازهای حسابرسی را پوشش می‌دهد.
Kite برای ترابل‌شوتینگ و عملیات، امکاناتی مانند لاگ‌گیری لحظه‌ای، exec داخل Pod، راه‌اندازی مجدد امن و مقایسه تنظیمات را فراهم می‌کند و با تشخیص پیکربندی‌های نادرست، فشار منابع و خطاهای Probe به رفع سریع مشکل کمک می‌کند. همچنین با نمایش درخواست/سقف منابع و الگوهای مصرف، به بهینه‌سازی هزینه و پایداری کمک می‌کند.
در یکپارچه‌سازی، Kite با Prometheus و Grafana سازگار است و با Alertmanager هم‌راستا می‌شود تا روایت واحدی از سلامت سیستم ارائه دهد. امنیت با SSO مبتنی بر OIDC/OAuth، RBAC دقیق، حالت‌های read‑only و قابلیت حسابرسی تقویت شده و اصول حداقل دسترسی رعایت می‌شود.
نصب Kite ساده است: می‌توان آن را داخل کلاستر با Helm نصب کرد یا از دسکتاپ با kubeconfig متصل شد. از CRDها پشتیبانی می‌کند و امکان افزودن نماهای سفارشی و اکشن‌های اختصاصی را می‌دهد. در مقایسه با Kubernetes Dashboard اصلی، تمرکز Kite بر پیش‌فرض‌های امن، چندمستاجری و جریان‌های کاری تیمی است تا تجربه‌ای شفاف، قابل‌ردیابی و مشترک در Kubernetes فراهم کند.
#Kubernetes #Dashboard #K8s #DevOps #CloudNative #Observability #RBAC #Helm
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/95jvldnx_
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - zxh326/kite: 🪁 A modern, lightweight Kubernetes dashboard.
🪁 A modern, lightweight Kubernetes dashboard. . Contribute to zxh326/kite development by creating an account on GitHub.