🔵 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

اگه برنامه نویس هستید و از هوش مصنوعی برای کدنویسی استفاده می‌کنید، واقعاً به خودتون لطف می‌کنید که OpenSpec رو چک کنید. این ابزار به شما کمک می‌کنه کنترل کامل پروژه رو دست بگیرید و از AI به عنوان یک همکار قابل اعتماد استفاده کنید!

تا حالا با دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی (مثل Cursor یا Copilot) کار کردید و به جای چیزی که دقیقاً در ذهن داشتید، یک چیز کاملاً دیگه تحویل گرفتید؟ یا یک بخش رو نوشته و یک بخش دیگه رو براتون خراب کرده

من جدیدا ابزاری رو پیدا کردم به اسم OpenSpec که داره این بازی رو برای همیشه عوض می‌کنه.

ایده‌اش ساده و ناب هست: شما و هوش مصنوعی، قبل از نوشتن حتی یک خط کد، روی «چیزی که باید ساخته بشه» به توافق کامل می‌رسید.

دیگه خبری از پرامپت‌های مبهم در چت و خروجی‌های غیرقابل پیش‌بینی نیست. OpenSpec یک فرآیند کاری سبک و قدرتمند اضافه می‌کنه که پروژه‌ها رو اینطوری پیش می‌بره:

۱. پیشنهاد تغییر (Change Proposal): شما به AI می‌گید چه قابلیتی رو می‌خواید اضافه کنید. AI یک ساختار کامل از مشخصات، وظایف و پیشنهادها رو براتون می‌سازه.

۲. بازبینی و هماهنگی: شما و AI با هم مشخصات رو دقیق می‌کنید تا همه چیز شفاف و بدون ابهام باشه.

۳. پیاده‌سازی: AI بر اساس مشخصات نهایی و توافق شده، کدنویسی رو انجام می‌ده.

۴. آرشیو: بعد از اتمام کار، تغییرات به آرشیو منتقل می‌شن و مشخصات اصلی پروژه رو به‌روز می‌کنن.

چرا این ابزار به خوبی جواب میده 
- بدون نیاز به کلید API: نصب کن و استفاده کن. ساده و سریع.
- با ابزارهای فعلی شما کار می‌کنه: با Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf و ده‌ها ابزار دیگه یکپارچه می‌شه.
- قابل پیش‌بینی و شفاف: دیگه نمی‌خواد حدس بزنید AI چی می‌سازه. همه چیز از قبل مشخصه.
- عالی برای پروژه‌های موجود: نه فقط برای پروژه‌های جدید، بلکه برای تغییر و توسعه کدهای قدیمی هم عالیه.
- مستندسازی خودکار: هر تغییری با مشخصات و وظایفش ثبت می‌شه و یک سند زنده از پروژه می‌سازه.

اینم آدرس گیتهابش که همه چیز اماده یک جا هست!
https://github.com/Fission-AI/OpenSpec

اگر نتونستنید دستی نصبش کنید ، میتونید فایل README[.]md رو کپی کنید ، بدید به همون ابزار Ai که براتون کد میزنه مثل Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ، بگید نصبش کن!

<POURYA/>

🔵 عنوان مقاله
Kagent: Agenetic AI for Kubernetes

🟢 خلاصه مقاله:
Kagent یک چارچوب agentic AI برای Kubernetes است که به تیم‌های پلتفرم، DevOps و SRE امکان می‌دهد agentهای خودگردان را برای خودکارسازی عملیات و تسریع رفع اشکال اجرا کنند. نصب آن از طریق shell یا Helm انجام می‌شود و از طریق Model Context Protocol (MCP) به LLMs متصل می‌شود تا دسترسی استاندارد به بافت زنده خوشه و ابزارها فراهم شود. نتیجه، کاهش کار تکراری، تریاژ سریع‌تر رخدادها و اجرای مطمئن‌تر عملیات Kubernetes است؛ با اختیار انتخاب بین اجرای خودکار کارهای کم‌ریسک یا تأیید انسانی برای اقدامات حساس.

#Kagent #Kubernetes #AIOps #LLMs #MCP #Helm #DevOps #SRE

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/R52yDGdFL

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AI-Assisted GitOps with Flux MCP Server

🟢 خلاصه مقاله:
**
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Flux MCP Server، یک دستیار هوش مصنوعی را به Kubernetes وصل کنید تا مدیریت و عیب‌یابی جریان‌های GitOps با زبان طبیعی انجام شود. با تکیه بر MCP، دستیار می‌تواند وضعیت Flux را بخواند، Kustomization و HelmReleaseها را فهرست کند، اختلاف‌ها را توضیح دهد، لاگ کنترلرها را بررسی کند و در صورت نیاز اقدامات امنی مثل آغاز reconcile یا پیشنهاد تغییر از طریق PR را انجام دهد.

راهنما شامل پیش‌نیازها (خوشه Kubernetes، نصب Flux و یک مخزن Git پیکربندی‌شده)، نصب و تنظیم Flux MCP Server و اتصال آن به یک دستیار سازگار با MCP است. مثال‌های عملی نشان می‌دهد چگونه درخواست‌های طبیعی به عملیات دقیق تبدیل می‌شوند: بررسی سلامت، دلیل شکست انتشار، ایجاد PR برای به‌روزرسانی، بازگردانی به نسخه قبلی یا توقف/ادامه reconcile.

همچنین نکات امنیتی و رفع اشکال را پوشش می‌دهد؛ از جمله محدودسازی دسترسی با RBAC و اصل حداقل دسترسی، ثبت و ممیزی اقدامات دستیار، و اعتبارسنجی تغییرات از طریق Git پیش از اعمال در کلاستر. خروجی، چرخه GitOps سریع‌تر و شفاف‌تری است که در آن توسعه‌دهندگان و SREها با کمک دستیار هوشمند، کارهای تکراری را خودکار و مسائل را دقیق‌تر مدیریت می‌کنند.

#GitOps #Kubernetes #Flux #MCP #AIOps #DevOps #PlatformEngineering

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Dc6z5yxvs

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
GPU sharing with MPS and OKE

🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از NVIDIA MPS در Oracle Kubernetes Engine (OKE) اشتراک‌گذاری GPU را فعال کنیم تا چندین پردازه CUDA به‌طور هم‌زمان از یک GPU بهره ببرند. مراحل اصلی شامل ایجاد یک GPU node pool اختصاصی، سفارشی‌سازی cloud-init برای فعال‌سازی و پایدارسازی MPS روی نودها، استقرار NVIDIA device-plugin با Helm و سپس آزمایش دسترسی اشتراکی با اجرای یک بارکاری نمونه در قالب ۱۰ replica است. در پایان با ابزارهایی مانند nvidia-smi میزان هم‌زمانی و بهره‌وری بررسی می‌شود. نکات مهم: نیاز به سازگاری نسخه‌های CUDA و درایور، نبود ایزولیشن سخت حافظه در MPS، و مقایسه با گزینه‌هایی مثل MIG برای سناریوهای نیازمند ایزولیشن قوی‌تر.

#NVIDIA #MPS #GPUSharing #Kubernetes #OKE #OracleCloud #CUDA #Helm

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Hd9QMtTXf

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

دارم پادکست پاول دوروف مال تلگرام رو میبینم

نکته جالبش اینجا اگر برادر نابغش نبود هیچ وقت تلگرامی وجود نداشت

نکته دیگه اینه اگر دقت کرده باشید پاول برعکس مارک زاکربرگ ، ایلان ماسک و . . .

زندگی خیلی لاکچری داره ولی ایلان و زاکربرگ همیشه ساده پوشن و خیلی زنی بی آلایشی از خودشون نشون میدن

حتی مارک و ایلان نهایتا ۶ تا ۸  ساعت میخوابن و پاول ۱۲ ساعت

دلیلش از نظر من خیلی جالبه

ایلان و زاکربرگ تمام سهام شرکتشون برای خودشون نیست! سرمایه گذار های بزرگی پشتشونه و هروقت بیان خودشون رو اینطور نشون بدن قطعابا فشار زیادی مواجه میشن

ولی پاول مالک خودش هست و برادرش و کلا ۴۰ برنامه نویس

هیچ وقت هم جواب به کسی نمیده

نکات خیلی زیادی داره این شخص پیشنهاد میکنم حتما درموردش مطالعه کنید

https://www.youtube.com/watch?v=qjPH9njnaVU

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
Start Sidecar First: How To Avoid Snags

🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب از kubernetes.io توضیح می‌دهد چرا شروع‌شدن Sidecar پیش از کانتینر اصلی مهم است و این‌که Kubernetes ترتیب شروع کانتینرها در یک Pod را تضمین نمی‌کند. برای جلوگیری از خطاهای شروع، پیشنهاد می‌شود از readiness برای مسدود کردن دریافت ترافیک تا وقتی Sidecar آماده است، از startupProbe برای دادن زمان کافی به فرایند راه‌اندازی و جلوگیری از ری‌استارت‌های زودهنگام، و از postStart برای علامت‌دادن آماده‌بودن (مثلاً از طریق فایل یا پورت محلی) استفاده شود. اگر اپلیکیشن باید قبل از آماده‌شدن Sidecar اصلاً جلو نرود، یک اسکریپت ساده در entrypoint کانتینر اصلی باید تا آماده‌شدن Sidecar صبر کند. ترکیب این روش‌ها عملاً ترتیب‌دهی مطمئن راه‌اندازی را فراهم می‌کند.

#Kubernetes #Sidecar #ReadinessProbe #StartupProbe #PostStart #Containers #DevOps #Reliability

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/QRqjJKQJt

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
kcp: isolated workspaces

🟢 خلاصه مقاله:
kcp مفهوم Workspaceهای ایزوله را معرفی می‌کند؛ محیط‌های منطقی سبک که روی یک کنترل‌پلین مشترک اجرا می‌شوند اما APIها، منابع، دسترسی‌ها و خط‌مشی‌ها را در محدوده هر Workspace جدا نگه می‌دارند. این جداسازی باعث می‌شود CRDها و نام‌ها تداخلی نداشته باشند، RBAC و سهمیه‌ها مستقل باشند و تیم‌ها بدون سربار چندین کلاستر، امن و چابک کار کنند. با استفاده از APIExport و APIBinding می‌توان یک API را یک‌بار تعریف و در Workspaceهای مختلف مصرف کرد؛ ارتقا و انتشار مرحله‌ای (از staging به production) و حتی رول‌اوت تدریجی برای هر مشتری یا تیم امن‌تر و قابل‌کنترل‌تر می‌شود. نتیجه برای سناریوهای Multi-tenant SaaS، Platform Engineering، جداسازی‌های مقرراتی و اکوسیستم‌های شریک، امنیت، مقیاس‌پذیری و قابلیت عملیات بهتر است؛ هرچند هماهنگی بین Workspaceها باید شفاف و مبتنی بر خط‌مشی باشد.

#kcp #Kubernetes #Workspaces #MultiTenancy #PlatformEngineering #SaaS #APIs #Security

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vxxKWBytr

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Kubernetes v1.33: Updates to Container Lifecycle

🟢 خلاصه مقاله:
** این نسخه از Kubernetes v1.33 دو به‌روزرسانی مهم در چرخه عمر container ارائه می‌دهد: نخست، Sleep اکنون به‌طور پیش‌فرض از مدت‌زمان صفر ثانیه پشتیبانی می‌کند تا بتوان همان الگوها را بدون تأخیر واقعی استفاده کرد و فقط در صورت نیاز تأخیر را تنظیم کرد. دوم، می‌توان signal خاموش‌سازی را مستقیماً در Pod مشخص کرد (مثلاً SIGTERM یا SIGINT) و دیگر لازم نیست برای تغییر STOPSIGNAL، image را دوباره ساخت. نتیجه، ساده‌تر شدن تمپلیت‌ها و CI/CD، خاموش‌سازی gracefulتر، و کاهش نیاز به بازسازی image است.

#Kubernetes #K8s #Containers #DevOps #Pod #Lifecycle #SIGTERM #CloudNative

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/GkJ9S8P0Z

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Service Binding for Kubernetes in Spring Boot cloud-native applications

🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر spec مربوط به Service Binding for Kubernetes و استفاده از Spring Cloud Bindings، اتصال برنامه‌های Spring Boot به سرویس‌های پشتیبان مانند PostgreSQL را به‌صورت خودکار انجام دهیم و نیاز به تنظیم دستی متغیرهای محیطی را حذف کنیم. برنامه با افزودن Spring Cloud Bindings می‌تواند Bindingهای استانداردشده را که از طریق Secrets و الگوی مشخص در Kubernetes تزریق می‌شوند، شناسایی کرده و به‌صورت خودکار در پیکربندی Spring Boot (مثلاً DataSource) به کار بگیرد. روند کار شامل استقرار PostgreSQL، دسترس‌پذیر کردن اطلاعات اتصال در قالب Secret، و تعریف یک ServiceBinding است که Deployment برنامه و Secret را به هم متصل می‌کند. این روش علاوه‌بر ساده‌سازی و کاهش وابستگی به ConfigMap و env varهای سفارشی، امنیت و پورتابل بودن را بهبود می‌دهد و برای سرویس‌های دیگر نیز قابل تعمیم است.

#Kubernetes #SpringBoot #ServiceBinding #SpringCloudBindings #PostgreSQL #CloudNative #DevOps #K8s

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CZrT1x9Rq

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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

🔵 عنوان مقاله
KubeLinter – Kubernetes YAML & Helm Chart Static Analyzer

🟢 خلاصه مقاله:
KubeLinter یک ابزار تحلیل ایستای پیکربندی است که فایل‌های Kubernetes YAML و Helm charts را پیش از استقرار بررسی می‌کند تا رعایت بهترین‌شیوه‌ها تضمین شود. این ابزار خطاهای رایج و پرریسک را شناسایی می‌کند؛ از جمله اجرای کانتینر با دسترسی‌های غیرضروری، نبودن resource requests/limits، استفاده از latest در تَگِ ایمیج، نبود liveness/readiness probes، تنظیمات RBAC بیش از حد باز و mountهای پرخطر. خروجی آن پیام‌های شفاف و پیشنهادهای عملی برای اصلاح ارائه می‌دهد. KubeLinter هم در توسعه محلی و هم در خطوط CI/CD قابل استفاده است و با قوانین قابل‌سفارشی‌سازی، با استانداردهای هر تیم هماهنگ می‌شود. نتیجه، بازبینی سریع‌تر، یکنواختی پیکربندی‌ها و کاهش ریسک در استقرارهای Kubernetes است.

#KubeLinter #Kubernetes #Helm #YAML #DevOps #Security #CICD #CloudNative

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/yCpPFTs73

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🧠 آموزش زبان سالیدیتی و ترید ارز دجیتال از صفر تا حرفه‌ای به صورت رایگان

🔹 جدیدترین اخبار بلاکچین و کریپتو و فناوری

🔹 تحلیل پروژه‌ها روز و فرصت‌های Web3

⚙️ نکات فنی، ترفندهای توسعه و فرصت‌های شغلی

به جامعه توسعه‌دهندگان آینده‌نگر بپیوند!

👇👇👇

📲 [@omidtrade360]

🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله KEDA را به‌عنوان راهکاری سبک برای مقیاس‌پذیری رویدادمحور در Kubernetes معرفی می‌کند؛ رویکردی که به‌جای تکیه صرف بر CPU یا memory، بر اساس منابع رویدادی خارجی مانند طول صف در RabbitMQ مقیاس را تنظیم می‌کند. با پشتیبانی از Deployments، StatefulSets و Jobs، KEDA می‌تواند هنگام نبود کار تا سطح صفر مقیاس دهد و با افزایش پیام‌ها در صف، تعداد پادهای پردازشگر Spring Boot را بالا ببرد.

در این روش، با نصب KEDA و تعریف یک ScaledObject (یا ScaledJob) که به بارکار هدف اشاره دارد، تریگر RabbitMQ با تنظیماتی مانند نام صف، اطلاعات اتصال، هدف طول صف، pollingInterval، cooldownPeriod و حدود حداقل/حداکثر replica پیکربندی می‌شود. KEDA به‌عنوان metrics adapter عمل می‌کند و معیارهای رویدادمحور را به مسیر autoscaling وارد می‌کند تا خوشه بر اساس فشار واقعی کار نه صرفاً آستانه‌های منابع، واکنش نشان دهد.

نتیجه این است که در معماری‌های مبتنی بر صف و پردازش ناهمزمان، مقیاس‌پذیری دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تری نسبت به روش صرفاً مبتنی بر CPU/memory حاصل می‌شود؛ در زمان اوج، توان پردازش سریع‌تر و در زمان بیکاری، مصرف منابع حداقلی خواهد بود.

#Kubernetes #KEDA #RabbitMQ #SpringBoot #Autoscaling #EventDriven #DevOps #CloudNative

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YvkjWpfTC

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
k8skonf: Kubernetes in Typescript

🟢 خلاصه مقاله:
K8skonf یک ابزار مبتنی بر TypeScript برای ساده‌سازی ساخت، استقرار و مدیریت برنامه‌های Kubernetes است. هدف آن ارائه تجربه‌ای روان‌تر و قابل‌فهم‌تر نسبت به CDK8s و Helm است و با تکیه بر TypeScript، از تایپ ایمن، ابزارهای توسعه‌ی مدرن و خوانایی بهتر برای تعریف منابع استفاده می‌کند.

این رویکرد باعث می‌شود منابع Kubernetes با APIهای ساده‌تر و قابل‌ترکیب تعریف شوند، الگوهای تکرارشونده به‌صورت مؤلفه‌های قابل‌استفاده‌مجدد درآیند، و خطاهای پیکربندی زودتر و قبل از استقرار شناسایی شوند. نتیجه، چرخه توسعه و بازبینی کد منسجم‌تر، نگهداشت آسان‌تر و سازگاری بیشتر میان تیم‌هاست.

به‌طور خلاصه، K8skonf جایگزینی کد-محور و شهودی برای CDK8s و Helm ارائه می‌دهد که بر سادگی، ترکیب‌پذیری و پایداری تأکید دارد، بی‌آن‌که از کنترل و انعطاف لازم در سناریوهای واقعی چشم‌پوشی کند.

#Kubernetes #TypeScript #DevOps #InfrastructureAsCode #CDK8s #Helm #CloudNative #PlatformEngineering

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/3sTT0sbRj

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Kontroler: Kubernetes-Native DAG Scheduling with Event-Driven and Cron-Based Execution

🟢 خلاصه مقاله:
Kontroler یک موتور Workflow بومی Kubernetes است که DAGها را به‌صورت CRD تعریف و اجرا می‌کند. این سامانه هم اجرای رویدادمحور و هم زمان‌بندی مبتنی بر Cron را پشتیبانی می‌کند تا هم Pipelineهای واکنشی و هم کارهای دوره‌ای را در یک چارچوب واحد پوشش دهد. هر گره در DAG با اتکا به سازوکارهای استاندارد Kubernetes (مثل Pod/Job، منابع، ConfigMap و Secret) اجرا می‌شود و سیاست‌هایی مانند وابستگی‌ها، Retry، Backoff، Timeout و محدودیت همزمانی به‌صورت Declarative تنظیم می‌شوند. مشاهده‌پذیری از طریق Status و Eventهای CRD و همچنین لاگ‌ها و متریک‌های معمول Kubernetes انجام می‌گیرد و امنیت/چندمستاجری با RBAC و GitOps مدیریت می‌شود. نتیجه، راهکاری Cloud‑Native برای ساخت و اجرای Workflowهای داده، ETL، یادگیری ماشین، نگهداشت دوره‌ای و کارهای CI/CD با کمترین سربار عملیاتی است.

#Kubernetes #DAG #CRD #Workflow #EventDriven #Cron #CloudNative #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/W088l92cN

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon