🔵 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

🔵 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

🔵 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

وقتی یک خط کد به پروزه اضافه میکنی😂

🔵 عنوان مقاله
Production Grade K8S From Bare Metal/Workstation With Multipass, MicroK8s, MetalLB, Cloudflare…

🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش ساخت یک کلاستر Kubernetes در سطح تولید را روی یک ورک‌استیشن bare-metal نشان می‌دهد: با استفاده از Multipass برای ایجاد VMها، MicroK8s به‌عنوان توزیع Kubernetes، MetalLB برای پشتیبانی از Service نوع LoadBalancer در شبکه محلی، و یک Cloudflare Tunnel برای انتشار امن سرویس‌ها بدون باز کردن پورت‌های ورودی. مراحل شامل آماده‌سازی میزبان، پرویژن و خوشه‌بندی MicroK8s، فعال‌سازی افزونه‌هایی مثل dns، ingress، storage و metrics-server، پیکربندی آدرس‌پول MetalLB و تست یک Service نوع LoadBalancer، و راه‌اندازی cloudflared برای اتصال DNS و صدور خودکار گواهی‌ها است. همچنین به ملاحظات تولیدی مانند HA، پشتیبان‌گیری از etcd، انتخاب ذخیره‌سازی پایدار، پایش و لاگ، RBAC، NetworkPolicies، ارتقاها و GitOps (مثلاً با Argo CD یا Flux) اشاره می‌کند تا یک الگوی عملی و مقرون‌به‌صرفه برای محیط‌های خانگی و تیم‌های کوچک فراهم شود.

#Kubernetes #MicroK8s #MetalLB #Multipass #Cloudflare #DevOps #BareMetal #Homelab

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/wq-WT37XN

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Zeropod: scale to zero

🟢 خلاصه مقاله:
** Zeropod ابزاری برای مقیاس‌پذیری تا صفر در محیط‌های کانتینری است که پس از گذشت مدت مشخص از آخرین اتصال TCP، وضعیت کانتینر را به‌صورت خودکار روی دیسک ذخیره می‌کند و سپس کانتینر را متوقف می‌سازد. با ورود ترافیک جدید، کانتینر از همان نقطه به‌سرعت بازیابی می‌شود و به‌جای راه‌اندازی سرد، با حداقل تأخیر ادامه کار می‌دهد. نتیجه، کاهش محسوس هزینه‌ها و مصرف منابع در زمان بی‌کاری و حفظ پاسخ‌گویی سرویس‌هاست. این رویکرد برای سرویس‌های با ترافیک مقطعی و محیط‌های توسعه بسیار مناسب است؛ تنها باید به تنظیم آستانه بیکاری، محل ذخیره اسنپ‌شات‌ها و مدیریت صحیح حالت و وابستگی‌های خارجی توجه کرد.

#ScaleToZero #Containers #Serverless #Checkpointing #CloudNative #DevOps #CostOptimization #TCP

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/4gcszQMbG

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Helm unittest

🟢 خلاصه مقاله:
Helm unittest روشی سبک برای واحدسنجی قالب‌های Helm chart است تا قبل از استقرار روی Kubernetes مطمئن شویم خروجی رندر دقیقاً مطابق انتظار است. تست‌ها به صورت فایل‌های YAML کنار چارت نوشته می‌شوند، برای هر سناریو مجموعه‌ای از values تعریف می‌شود و روی خروجی رندر شده مجموعه‌ای از Assertionها اجرا می‌گردد؛ مثل وجود یا عدم وجود منابع، صحت مقادیر فیلدهایی مانند image، replicas، labels/annotations و رفتار بخش‌های شرطی. این رویکرد سریع است، به کلاستر وصل نمی‌شود و به‌خوبی در CI/CD (مثل GitHub Actions، GitLab CI یا Jenkins) ادغام می‌شود تا هر تغییر در قالب‌ها سریعاً بازخورد بگیرد. توجه کنید Helm unittest بر درستی سطح Template تمرکز دارد و رفتار زمان اجرا را پوشش نمی‌دهد؛ بنابراین بهتر است در کنار اعتبارسنجی‌های دیگر و تست‌های یکپارچه/سرتاسری استفاده شود تا پوشش کامل به‌دست آید.

#Helm #Kubernetes #HelmUnittest #DevOps #CICD #Testing #YAML #InfrastructureAsCode

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/RKlbPgYDy

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
Is It Time to Migrate? A Practical Look at Kubernetes Ingress vs. Gateway API

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توضیح می‌دهد چرا Ingress سنتی در Kubernetes با اتکا به annotations اختصاصی و رفتار وابسته به فروشنده شکننده می‌شود و چگونه Gateway API با مدل استاندارد و نقش‌محور (مانند Gateway، GatewayClass و HTTPRoute) این مشکلات را حل می‌کند. Calico Ingress Gateway (v3.30) مبتنی بر Envoy پیاده‌سازی‌ای ارائه می‌دهد که ورود ترافیک را استاندارد و امن می‌کند، مدیریت TLS را خودکار می‌سازد و نیاز به annotations ویژه را حذف می‌کند. اگر با قوانین مسیریابی پیچیده، چرخش گواهی‌های TLS، چند محیط ناهمگون یا تکیه به تنظیمات شکننده دست‌وپنجه نرم می‌کنید، زمان مهاجرت است: Ingressهای موجود را به HTTPRoute نگاشت کنید، GatewayClass و Gateway بسازید، TLS را خودکار کنید و به‌صورت تدریجی و موازی مهاجرت را انجام دهید تا در نهایت به پیکربندی پایدارتر و قابل‌حمل برسید.

#Kubernetes #GatewayAPI #Ingress #Calico #Envoy #TLS #CloudNative

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/kVLk03Ykw

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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

One of the best practical YouTube Channels to learn DevOps Tools and Skills.
یکی از بهترین کانال‌هایی که بصورت عملی ابزارهای DevOps رو بصورت ملموس و خیلی کوتاه و مختصر و مفید توضیح و آموزش میده

#DevOps #Terraform #Helm #Kubernetes #AWS #GCP #Azure

https://www.youtube.com/@AntonPutra

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
The story behind the great sidecar debate

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله با محور «جدال بزرگ sidecar» نشان می‌دهد چگونه می‌توان مصرف منابع data plane را میان Linkerd، Istio Legacy و Istio Ambient روی GKE به شکلی عادلانه و قابل‌تکرار مقایسه کرد. روش کار با ساخت یک تست‌بد استاندارد روی GKE آغاز می‌شود: خوشه‌ای با اندازه و نوع نود یکسان، غیرفعال‌کردن autoscaling، یک بارکاری پایه برای سنجش، و اندازه‌گیری CPU، حافظه و تاخیرهای p95/p99 بدون mesh به‌عنوان خط مبنا.

سپس هر mesh با سطح امکانات برابر تنظیم می‌شود: فعال‌سازی mTLS، حداقل telemetry یکسان، و کنترل دقیق منابع. در Linkerd و Istio Legacy از sidecar برای هر پاد استفاده می‌شود و در Istio Ambient اجزای مشترک مانند ztunnel/waypoint پیکربندی می‌گردد. آزمایش در فازهای افزایشی انجام می‌شود: ابتدا فقط mTLS، سپس سیاست‌های L7 و مسیریابی، و در نهایت telemetry؛ در هر فاز، بار گرم‌کردن، افزایش و پایداری اعمال و داده‌ها با Prometheus و ابزارهای observability جمع‌آوری می‌شود. برای اطمینان از بی‌طرفی، اجراها تکرار و ترتیب آزمون‌ها تصادفی می‌شود.

تحلیل نتایج دو سطح را پوشش می‌دهد: سربار هر پاد و اثر کلان در مقیاس خوشه. طراحی‌های مبتنی بر sidecar با افزایش تعداد پادها سربار را خطی بالا می‌برند، درحالی‌که Ambient هزینه‌ها را به اجزای مشترک منتقل می‌کند و منحنی هزینه را در مقیاس تغییر می‌دهد. مقاله همچنین ملاحظات عملی مانند جداسازی خرابی، امنیت، سادگی عملیات، و نیازهای واقعی قابلیت‌ها را مطرح می‌کند و یک الگوی مرجع برای تکرار آزمایش با Terraform/Helm و داشبوردهای استاندارد ارائه می‌دهد تا تیم‌ها بتوانند بر اساس داده‌های واقعی تصمیم بگیرند.

#ServiceMesh #Istio #Linkerd #Kubernetes #GKE #Sidecar #AmbientMesh #Benchmark

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vJWcQchQn

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
YamlQL – Query YAML Files with SQL & Natural Language

🟢 خلاصه مقاله:
YamlQL ابزاری است برای جست‌وجو و تحلیل فایل‌های YAML با دو شیوه: SQL و زبان طبیعی. این ابزار اجازه می‌دهد بدون نوشتن اسکریپت‌های یک‌بارمصرف، روی چندین فایل هم‌زمان فیلتر بزنید، فیلدها را استخراج کنید و خلاصه‌ها یا آمارهای لازم را بسازید. برای کسانی که SQL نمی‌دانند، می‌توان پرسش‌ها را به زبان طبیعی مطرح کرد تا به پرس‌وجوهای مناسب روی ساختار YAML تبدیل شوند. YamlQL به‌ویژه برای توسعه‌دهندگان و تیم‌های DevOps در سناریوهایی مثل تنظیمات برنامه، خطوط CI/CD و مانیفست‌های Kubernetes مفید است؛ از بررسی انطباق و یافتن فیلدهای ناقص تا تهیه موجودی و گزارش‌گیری سریع.

#YamlQL #YAML #SQL #NaturalLanguage #DevOps #ConfigManagement #DataQuery #Kubernetes

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/dGSTnVnN4

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

‌
♨️ ‌پیام جنجالی پاول دروف به کاربران فرانسوی ؛ هشدار درباره قانون «کنترل چت» اتحادیه اروپا

▪️طبق پیغام جدید پاول دروف ، ظاهراً اتحادیه اروپا قرار بوده قانونی تصویب کنه که تمام اپلیکیشن‌ها رو مجبور به اسکن همه پیام‌های خصوصی کاربران میکرد! چیزی شبیه یک سیستم جاسوسی سراسری روی گوشی همه مردم.

▪️فرانسه، با حمایت وزیران کشور سابق و فعلی در رأس این طرح قرار داشت. به عقدیده دروف چنین طرحی به بهانه «مبارزه با جرم» معرفی شده، اما در واقع هدفش مردم عادی و جاسوسی از مردمه.

+ چرا که مجرمان واقعی به‌راحتی از VPN یا ابزارهای مخفی استفاده میکنن، در حالی‌که پیام‌های مقامات و پلیس از این نظارت معاف هستند!

🔵 عنوان مقاله
A Journey Through Kafkian SplitDNS in a Multitenant Kubernetes Offering

🟢 خلاصه مقاله:
** در یک محیط چندمستاجری Kubernetes، اتصال به Kafka می‌تواند پیچیده شود؛ هر مستاجر نیازها و مقصدهای متفاوتی دارد و تیم PaaS باید مدیریت ساده و پایدار باقی بماند. این مقاله توضیح می‌دهد چگونه تیم پلتفرم با تکیه بر DNS به‌جای کد سفارشی، الگوی split-DNS را برای Kafka پیاده‌سازی کرده است.

ایده اصلی این است: با استفاده از قالب‌های CoreDNS، نام‌های میزبان خاصِ broker درون کلاستر بازنویسی می‌شوند تا کلاینت‌ها همان‌جا به سرویس‌های درست برسند، بدون وابستگی به resolve شدن این نام‌ها در خارج از کلاستر. بدین‌ترتیب کنترل نام‌های قابل‌Override دست پلتفرم می‌ماند و تنظیمات کلاینت‌ها شکننده نمی‌شود.

برای واگذاری کنترل مقصد نهایی به مستاجران، از ExternalName استفاده شده است؛ هر مستاجر می‌تواند با تغییر مقدار ExternalName، نام‌های ثابت و درون‌کلاستری Kafka را به broker دلخواه—چه داخلی و چه بیرونی—اشاره دهد، بدون نیاز به بازسازی تصویر یا راه‌اندازی مجدد.

جمع‌بندی: این الگو با تکیه بر قابلیت‌های بومی Kubernetes، جداسازی مسئولیت‌ها، سادگی عملیاتی و مقیاس‌پذیری را فراهم می‌کند؛ البته با توجه به نکاتی مانند TTL و کش DNS، محدودسازی دامنه Override، مانیتورینگ خطاهای resolve و مستندسازی مسیر مهاجرت.

#Kubernetes #Kafka #DNS #CoreDNS #Multitenancy #ExternalName #PaaS #PlatformEngineering

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/2lTrzwpkM

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Load Testing with Impulse at Airbnb (8 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
**Impulse یک چارچوب غیرمتمرکز load-testing-as-a-service در Airbnb است که تیم‌ها را قادر می‌سازد به‌صورت سلف‌سرویس بار مصنوعی بسازند، وابستگی‌ها را mock کنند، الگوهای ترافیک تولید را برای آزمون‌های واقع‌گرایانه به کار بگیرند و برای گردش‌کارهای غیرهمزمان APIهای تست ایجاد کنند. این رویکرد کمک می‌کند عملکرد و پایداری سرویس‌های توزیع‌شده در مقیاس سنجیده شود، ریسک انتشار کاهش یابد و تصمیم‌های بهینه‌تری درباره ظرفیت و انعطاف‌پذیری در برابر خطا گرفته شود.

#LoadTesting #Airbnb #Impulse #PerformanceTesting #Scalability #DevOps #SRE #AsynchronousWorkflows

🟣لینک مقاله:
https://medium.com/airbnb-engineering/load-testing-with-impulse-at-airbnb-f466874d03d2?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
Examples are the best documentation (2 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله می‌گوید آنچه بیشترِ توسعه‌دهندگان از مستندات می‌خواهند، مثال‌های روشن و اجراشدنی است، اما منابع رسمی اغلب با فرض آشنایی عمیق نوشته می‌شوند و مثال کم دارند؛ همین موضوع برای کسانی که بین اکوسیستم‌ها جابه‌جا می‌شوند، مانع یادگیری سریع است. نمونه‌های عینی با نشان‌دادن ورودی/خروجی، الگوهای رایج و خطاهای محتمل، بار ذهنی را کم می‌کنند و از متن خشک مؤثرترند. سایت‌های جامعه‌محور مثل clojuredocs.org ارزش مستندسازی مبتنی بر مثال را نشان می‌دهند: قطعه‌کدهای کوتاه، واقعی و همراه با نکته‌ها یادگیری را سریع و عملی می‌کنند. توصیه نهایی: مثال را رکن اول مستندات بدانید؛ کنار هر مفهوم و API، مثال‌های حداقلی و قابل اجرا بگذارید، مشارکت جامعه را بپذیرید و به محیط‌های تعاملی لینک دهید تا ورود سریع‌تر و خطا کمتر شود.

#Documentation #DeveloperExperience #CodeExamples #TechnicalWriting #OpenSource #ClojureDocs #APIDocs

🟣لینک مقاله:
https://rakhim.exotext.com/examples-are-the-best-documentation?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Inlets-operator: LoadBalancer tool

🟢 خلاصه مقاله:
** Inlets-operator یک ابزار ایجاد LoadBalancer برای Kubernetes است که به کلاسترهای پشت NAT یا بدون ارائه‌دهنده ابری، یک نقطه دسترسی عمومی می‌دهد. با رصد Serviceهای نوع LoadBalancer، یک سرور خروجی در فضای عمومی فراهم می‌کند و از طریق تونل امن inlets ترافیک را از آن سرور به NodePort یا Podهای داخل کلاستر هدایت می‌کند. این روش برای محیط‌های on‑prem، لبه، k3s/microk8s و سناریوهای توسعه و آزمایشی مقرون‌به‌صرفه است و بدون وابستگی به LoadBalancerهای مدیریت‌شده ابری، انتشار سرویس‌ها را ساده و قابل‌حمل می‌سازد.

#Kubernetes #LoadBalancer #Inlets #DevOps #CloudNative #Networking #EdgeComputing

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Cn8HJr43C

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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