🔵 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
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

🔵 عنوان مقاله
Kubernetes pod scheduling: balancing cost and resilience

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از CAST AI نشان می‌دهد چگونه با تنظیم سیاست‌های زمان‌بندی در Kubernetes می‌توان هزینه را کاهش داد و در عین حال تاب‌آوری را حفظ کرد. با استفاده از anti-affinity از هم‌مکانی replicaها روی یک node یا zone جلوگیری می‌شود تا شعاع خرابی کم شود، اما سخت‌گیری بیش از حد می‌تواند به fragmentation و افزایش بی‌مورد ظرفیت منجر شود؛ بنابراین ترکیب قوانین الزامی و ترجیحی پیشنهاد می‌شود. spread constraints نیز برای پخش یکنواخت podها میان nodeها/zoneها و کاهش نقاط داغ به‌کار می‌رود، ولی اگر خیلی سخت تنظیم شوند ممکن است مقیاس‌گستری ناخواسته ایجاد کنند؛ تنظیم دقیق پارامترها راه‌حل است. در نهایت، affinity weights امکان می‌دهد بار را به ظرفیت ارزان‌تر هدایت کنید و مسیرهای جایگزین برای پایداری داشته باشید. جمع‌بندی مقاله: با پایش پیوسته و هم‌افزایی این سیاست‌ها، می‌توان بین هزینه و تاب‌آوری توازن مؤثری ساخت.

#Kubernetes
#PodScheduling
#CostOptimization
#Resilience
#AntiAffinity
#TopologySpreadConstraints
#NodeAffinity

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/2wgGRZMjd

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon