🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Orphaned Resources Finder
🟢 خلاصه مقاله:
** خلاصه فارسی: Kor در آدرس github.com/yonahdKor ابزاری برای کشف منابع بلااستفاده در Kubernetes است. این ابزار منابعی مانند ConfigMaps، Secrets، Services، ServiceAccounts، Deployments، Statefulsets و Roles را که دیگر استفاده نمی‌شوند شناسایی و فهرست می‌کند تا پاکسازی ایمن، کاهش هزینه و بهبود امنیت و نگه‌داری کلاستر ساده‌تر شود. Kor برای ممیزی‌ها، مهاجرت‌ها و نگه‌داری دوره‌ای مفید است و با کاهش شلوغی کلاستر، ریسک و خطاهای عملیاتی را پایین می‌آورد.
#Kubernetes #Kor #DevOps #CloudNative #ClusterCleanup #CostOptimization #Security #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/v0vhddycw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes Orphaned Resources Finder
🟢 خلاصه مقاله:
** خلاصه فارسی: Kor در آدرس github.com/yonahdKor ابزاری برای کشف منابع بلااستفاده در Kubernetes است. این ابزار منابعی مانند ConfigMaps، Secrets، Services، ServiceAccounts، Deployments، Statefulsets و Roles را که دیگر استفاده نمی‌شوند شناسایی و فهرست می‌کند تا پاکسازی ایمن، کاهش هزینه و بهبود امنیت و نگه‌داری کلاستر ساده‌تر شود. Kor برای ممیزی‌ها، مهاجرت‌ها و نگه‌داری دوره‌ای مفید است و با کاهش شلوغی کلاستر، ریسک و خطاهای عملیاتی را پایین می‌آورد.
#Kubernetes #Kor #DevOps #CloudNative #ClusterCleanup #CostOptimization #Security #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/v0vhddycw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Eliminate unnecessary costs in your Amazon S3 buckets with Datadog Storage Management (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Datadog Storage Management با ارائه دید دقیق از هزینه‌های Amazon S3 تا سطح prefix، امکان نسبت‌دادن هزینه‌ها به تیم‌ها، سرویس‌ها و بارهای کاری را فراهم می‌کند. این ابزار علاوه بر شفاف‌سازی محرک‌های هزینه، پیشنهادهای عملی برای صرفه‌جویی ارائه می‌دهد؛ از جمله انتقال داده‌های سرد به سطوح ارزان‌تر مانند Amazon S3 Glacier که می‌تواند ماهانه صرفه‌جویی قابل‌توجهی ایجاد کند.
#Datadog #AmazonS3 #AWS #CloudCostOptimization #FinOps #CloudStorage #S3Glacier #CostManagement
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/blog/storage-management-amazon-s3/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Eliminate unnecessary costs in your Amazon S3 buckets with Datadog Storage Management (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Datadog Storage Management با ارائه دید دقیق از هزینه‌های Amazon S3 تا سطح prefix، امکان نسبت‌دادن هزینه‌ها به تیم‌ها، سرویس‌ها و بارهای کاری را فراهم می‌کند. این ابزار علاوه بر شفاف‌سازی محرک‌های هزینه، پیشنهادهای عملی برای صرفه‌جویی ارائه می‌دهد؛ از جمله انتقال داده‌های سرد به سطوح ارزان‌تر مانند Amazon S3 Glacier که می‌تواند ماهانه صرفه‌جویی قابل‌توجهی ایجاد کند.
#Datadog #AmazonS3 #AWS #CloudCostOptimization #FinOps #CloudStorage #S3Glacier #CostManagement
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/blog/storage-management-amazon-s3/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Datadog
Eliminate unnecessary costs in your Amazon S3 buckets with Datadog Storage Management | Datadog
Learn how Storage Management helps you eliminate unnecessary cloud object storage costs with prefix-level visibility, access-pattern analysis, and actionable recommendations.
🔵 عنوان مقاله
Post-Quantum Cryptography in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
با توجه به ظهور رایانه‌های کوانتومی، زیرساخت‌های Kubernetes در همه لایه‌ها—از کنترل‌پلین تا ترافیک سرویس‌به‌سرویس و زنجیره تأمین—در معرض ریسک رمزنگاری کلاسیک قرار می‌گیرند. راهبرد عملی، حرکت تدریجی به‌سمت چابکی رمزنگاری و استفاده از حالت‌های هیبریدی است: به‌کارگیری الگوریتم‌های منتخب NIST مانند CRYSTALS-Kyber برای تبادل کلید و CRYSTALS-Dilithium و SPHINCS+ برای امضا، در کنار الگوریتم‌های فعلی، تا ضمن حفظ سازگاری، در برابر سناریوی «اکنون جمع‌آوری کن، بعداً رمزگشایی کن» مقاوم شوید.
در لبه و بین سرویس‌ها، می‌توان با پروکسی‌ها و کتابخانه‌های سازگار با PQC آزمایش کرد؛ برای مثال، ساخت‌های OpenSSL 3 با liboqs یا بیلدهای سفارشی که در TLS 1.3 تبادل کلید هیبریدی مانند X25519+Kyber را مذاکره میکنند. در Kubernetes این تغییر معمولاً روی Ingress/Egress یا دیتاپلین سرویس مش پیاده می‌شود؛ گام‌به‌گام و قابل بازگشت، با سنجش اندازه هندشیک، تأخیر و مصرف CPU. از آن‌جا که WebPKI هنوز عمدتاً امضای کلاسیک می‌خواهد، رویکرد رایج کوتاه‌مدت این است: گواهی با امضای کلاسیک، اما تبادل کلید هیبریدی در TLS.
در داخل کلاستر، سرویس‌مش‌هایی مانند Istio و Linkerd می‌توانند mTLS را با پروکسی‌های سازگار با PQC در مرزها یا بیلدهای آزمایشی دیتاپلین توسعه دهند، در حالی که کنترل‌پلین هنوز گواهی کلاسیک صادر می‌کند. طول عمر گواهی‌ها را کوتاه نگه دارید، چرخش خودکار را فعال کنید و اثر افزایش اندازه هندشیک را بر MTU، کارایی و کانکارنسی پایش کنید.
برای کنترل‌پلین، ابتدا مسیرهای kube-apiserver، kubelet و etcd را ایمن کنید. اگر مؤلفه‌های بومی هنوز از PQC در TLS پشتیبانی مستقیم ندارند، می‌توان از سایدکار یا پروکسی جلویی برای پیاده‌سازی تبادل کلید هیبریدی استفاده کرد. برای داده در حال سکون، etcd از رمز متقارن استفاده می‌کند؛ مسئله PQC حفاظت از کلیدهای حفاظت‌کننده داده است. یکپارچه‌سازی Kubernetes KMS Provider با KMS خارجی که از لفاف‌گذاری کلید هیبریدی/PQC پشتیبانی می‌کند، ریسک کوانتومی را بدون تغییر در کد برنامه کاهش می‌دهد.
زنجیره تأمین نیز باید همراه شود: امضای تصاویر و اسناد را با بهترین‌روش فعلی ادامه دهید و در عین حال ابزارها و قالب‌های سازگار با PQC (مانند برنامه‌های آینده Sigstore) را رصد کنید. در محیط‌های آزمایشی، امضاهای موازی PQ را برای سنجش اندازه، هزینه تأیید و انطباق سیاستی بررسی کنید و مطمئن شوید SBOM، پذیرش و سیاست‌ها قابل ارتقا بمانند.
نقشه راه، مرحله‌ای و مبتنی بر اندازه‌گیری است: فهرست وابستگی‌های رمزنگاری را تهیه کنید، TLS 1.3 را همه‌جا فعال و الگوریتم‌های ضعیف را حذف کنید، آزمایش هیبرید را از مسیرهای کم‌ریسک آغاز و سپس به Ingress، سرویس‌مش و نقاط کنترل‌پلین گسترش دهید. برنامه‌های بازگشت داشته باشید، سازگاری را دقیق رصد کنید و بودجه کارایی تعریف کنید. هدف نهایی، چابکی رمزنگاری است تا با تثبیت استانداردهای PQC بتوانید سریع و ایمن مهاجرت کنید.
#PostQuantum #Kubernetes #PQC #TLS13 #ServiceMesh #Istio #etcd #CloudSecurity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/DzzV1cR4z
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Post-Quantum Cryptography in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
با توجه به ظهور رایانه‌های کوانتومی، زیرساخت‌های Kubernetes در همه لایه‌ها—از کنترل‌پلین تا ترافیک سرویس‌به‌سرویس و زنجیره تأمین—در معرض ریسک رمزنگاری کلاسیک قرار می‌گیرند. راهبرد عملی، حرکت تدریجی به‌سمت چابکی رمزنگاری و استفاده از حالت‌های هیبریدی است: به‌کارگیری الگوریتم‌های منتخب NIST مانند CRYSTALS-Kyber برای تبادل کلید و CRYSTALS-Dilithium و SPHINCS+ برای امضا، در کنار الگوریتم‌های فعلی، تا ضمن حفظ سازگاری، در برابر سناریوی «اکنون جمع‌آوری کن، بعداً رمزگشایی کن» مقاوم شوید.
در لبه و بین سرویس‌ها، می‌توان با پروکسی‌ها و کتابخانه‌های سازگار با PQC آزمایش کرد؛ برای مثال، ساخت‌های OpenSSL 3 با liboqs یا بیلدهای سفارشی که در TLS 1.3 تبادل کلید هیبریدی مانند X25519+Kyber را مذاکره میکنند. در Kubernetes این تغییر معمولاً روی Ingress/Egress یا دیتاپلین سرویس مش پیاده می‌شود؛ گام‌به‌گام و قابل بازگشت، با سنجش اندازه هندشیک، تأخیر و مصرف CPU. از آن‌جا که WebPKI هنوز عمدتاً امضای کلاسیک می‌خواهد، رویکرد رایج کوتاه‌مدت این است: گواهی با امضای کلاسیک، اما تبادل کلید هیبریدی در TLS.
در داخل کلاستر، سرویس‌مش‌هایی مانند Istio و Linkerd می‌توانند mTLS را با پروکسی‌های سازگار با PQC در مرزها یا بیلدهای آزمایشی دیتاپلین توسعه دهند، در حالی که کنترل‌پلین هنوز گواهی کلاسیک صادر می‌کند. طول عمر گواهی‌ها را کوتاه نگه دارید، چرخش خودکار را فعال کنید و اثر افزایش اندازه هندشیک را بر MTU، کارایی و کانکارنسی پایش کنید.
برای کنترل‌پلین، ابتدا مسیرهای kube-apiserver، kubelet و etcd را ایمن کنید. اگر مؤلفه‌های بومی هنوز از PQC در TLS پشتیبانی مستقیم ندارند، می‌توان از سایدکار یا پروکسی جلویی برای پیاده‌سازی تبادل کلید هیبریدی استفاده کرد. برای داده در حال سکون، etcd از رمز متقارن استفاده می‌کند؛ مسئله PQC حفاظت از کلیدهای حفاظت‌کننده داده است. یکپارچه‌سازی Kubernetes KMS Provider با KMS خارجی که از لفاف‌گذاری کلید هیبریدی/PQC پشتیبانی می‌کند، ریسک کوانتومی را بدون تغییر در کد برنامه کاهش می‌دهد.
زنجیره تأمین نیز باید همراه شود: امضای تصاویر و اسناد را با بهترین‌روش فعلی ادامه دهید و در عین حال ابزارها و قالب‌های سازگار با PQC (مانند برنامه‌های آینده Sigstore) را رصد کنید. در محیط‌های آزمایشی، امضاهای موازی PQ را برای سنجش اندازه، هزینه تأیید و انطباق سیاستی بررسی کنید و مطمئن شوید SBOM، پذیرش و سیاست‌ها قابل ارتقا بمانند.
نقشه راه، مرحله‌ای و مبتنی بر اندازه‌گیری است: فهرست وابستگی‌های رمزنگاری را تهیه کنید، TLS 1.3 را همه‌جا فعال و الگوریتم‌های ضعیف را حذف کنید، آزمایش هیبرید را از مسیرهای کم‌ریسک آغاز و سپس به Ingress، سرویس‌مش و نقاط کنترل‌پلین گسترش دهید. برنامه‌های بازگشت داشته باشید، سازگاری را دقیق رصد کنید و بودجه کارایی تعریف کنید. هدف نهایی، چابکی رمزنگاری است تا با تثبیت استانداردهای PQC بتوانید سریع و ایمن مهاجرت کنید.
#PostQuantum #Kubernetes #PQC #TLS13 #ServiceMesh #Istio #etcd #CloudSecurity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/DzzV1cR4z
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Post-Quantum Cryptography in Kubernetes
The world of cryptography is on the cusp of a major shift with the advent of quantum computing. While powerful quantum computers are still largely theoretical for many applications, their potential to break current cryptographic standards is a serious concern…
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Native FQDN Based Egress Network Policies
🟢 خلاصه مقاله:
Kubernetes Native FQDN Based Egress Network Policies راهکاری را معرفی می‌کند که به‌جای تکیه بر IP یا CIDRهای متغیر، کنترل ترافیک خروجی را بر اساس FQDN انجام می‌دهد. این رویکرد با مدل بومی سیاست‌های Kubernetes ادغام می‌شود، نام‌های دامنه مجاز را از طریق DNS به‌صورت پویا به IPها نگاشت می‌کند، به TTL احترام می‌گذارد و با تغییر رکوردها، قوانین را به‌روز نگه می‌دارد.
این روش با پشتیبانی از wildcardها و محدوده‌گذاری زیردامنه‌ها، مدیریت امن و مقیاس‌پذیر egress را ممکن می‌سازد و به مسائلی مانند شرایط مسابقه بین resolve و اتصال، Poisoning احتمالی DNS، و رفتار cache توجه دارد. نتیجه، کاهش چشمگیر سطح دسترسی خروجی، انطباق‌پذیری بهتر با الزامات امنیتی و پیاده‌سازی ساده‌تر در فرآیندهای GitOps و “policy as code” است—آن‌هم بدون تکیه بر فهرست‌های IP شکننده و پرهزینه برای نگه‌داری.
کاربردهای کلیدی شامل محدودسازی خروجی در کلاسترهای چند-مستاجری، ایمن‌سازی خط‌های Build که به چند دامنه مشخص نیاز دارند، و رعایت الزامات انطباقی است. در مجموع، برقراری سیاست‌های egress مبتنی بر FQDN در Kubernetes، امنیت خروجی را با شیوه واقعی مصرف سرویس‌های ابری—یعنی دسترسی بر مبنای نام—هماهنگ می‌کند.
#Kubernetes #NetworkPolicy #Egress #FQDN #CloudSecurity #ZeroTrust #DevSecOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/zy6XXtmd1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes Native FQDN Based Egress Network Policies
🟢 خلاصه مقاله:
Kubernetes Native FQDN Based Egress Network Policies راهکاری را معرفی می‌کند که به‌جای تکیه بر IP یا CIDRهای متغیر، کنترل ترافیک خروجی را بر اساس FQDN انجام می‌دهد. این رویکرد با مدل بومی سیاست‌های Kubernetes ادغام می‌شود، نام‌های دامنه مجاز را از طریق DNS به‌صورت پویا به IPها نگاشت می‌کند، به TTL احترام می‌گذارد و با تغییر رکوردها، قوانین را به‌روز نگه می‌دارد.
این روش با پشتیبانی از wildcardها و محدوده‌گذاری زیردامنه‌ها، مدیریت امن و مقیاس‌پذیر egress را ممکن می‌سازد و به مسائلی مانند شرایط مسابقه بین resolve و اتصال، Poisoning احتمالی DNS، و رفتار cache توجه دارد. نتیجه، کاهش چشمگیر سطح دسترسی خروجی، انطباق‌پذیری بهتر با الزامات امنیتی و پیاده‌سازی ساده‌تر در فرآیندهای GitOps و “policy as code” است—آن‌هم بدون تکیه بر فهرست‌های IP شکننده و پرهزینه برای نگه‌داری.
کاربردهای کلیدی شامل محدودسازی خروجی در کلاسترهای چند-مستاجری، ایمن‌سازی خط‌های Build که به چند دامنه مشخص نیاز دارند، و رعایت الزامات انطباقی است. در مجموع، برقراری سیاست‌های egress مبتنی بر FQDN در Kubernetes، امنیت خروجی را با شیوه واقعی مصرف سرویس‌های ابری—یعنی دسترسی بر مبنای نام—هماهنگ می‌کند.
#Kubernetes #NetworkPolicy #Egress #FQDN #CloudSecurity #ZeroTrust #DevSecOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/zy6XXtmd1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Kubernetes Native FQDN Based Egress Network Policies
Define dynamic, hostname based egress rules directly within Kubernetes, no sidecars, proxies, CNIs or external tools.
🔵 عنوان مقاله
Docker Desktop 4.50: Indispensable for Daily Development (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**Docker Desktop 4.50 با تمرکز بر سرعت و سادگی، بهره‌وری توسعه‌دهندگان را بالا می‌برد: ابزارهای رایگان دیباگینگ و یکپارچگی عمیق‌تر با IDEها، چرخه ساخت و تست را سریع‌تر می‌کند. استقرار بی‌دردسر روی Kubernetes گذار از محیط محلی به خوشه را ساده و سازگار می‌سازد. کنترل‌های امنیتی در سطح سازمانی نیز بدون کند کردن جریان کار، حفاظتی مؤثر فراهم میکنند. این نسخه همچنین توسعه AI‑native را با ادغام‌های در دسترس Model Context Protocol، MCPهای پویا و راه‌اندازی هدایت‌شده ساده می‌کند تا تیم‌ها بتوانند برنامه‌ها را در مقیاس، سریع‌تر بسازند، آزمایش کنند و مستقر کنند.
#DockerDesktop #Docker #Kubernetes #DevTools #IDE #ModelContextProtocol #MCP #AI
🟣لینک مقاله:
https://www.docker.com/blog/docker-desktop-4-50/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Docker Desktop 4.50: Indispensable for Daily Development (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**Docker Desktop 4.50 با تمرکز بر سرعت و سادگی، بهره‌وری توسعه‌دهندگان را بالا می‌برد: ابزارهای رایگان دیباگینگ و یکپارچگی عمیق‌تر با IDEها، چرخه ساخت و تست را سریع‌تر می‌کند. استقرار بی‌دردسر روی Kubernetes گذار از محیط محلی به خوشه را ساده و سازگار می‌سازد. کنترل‌های امنیتی در سطح سازمانی نیز بدون کند کردن جریان کار، حفاظتی مؤثر فراهم میکنند. این نسخه همچنین توسعه AI‑native را با ادغام‌های در دسترس Model Context Protocol، MCPهای پویا و راه‌اندازی هدایت‌شده ساده می‌کند تا تیم‌ها بتوانند برنامه‌ها را در مقیاس، سریع‌تر بسازند، آزمایش کنند و مستقر کنند.
#DockerDesktop #Docker #Kubernetes #DevTools #IDE #ModelContextProtocol #MCP #AI
🟣لینک مقاله:
https://www.docker.com/blog/docker-desktop-4-50/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Docker
Docker Desktop 4.50 Release | Docker
In Docker Desktop 4.50, developers can expect improvements that nurture faster debugging workflows, enterprise security controls, and seamless AI integration.
🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
** k8sgpt یک ابزار تحلیل برای محیط‌های Kubernetes است که با جمع‌آوری نشانه‌های کلیدی مانند وضعیت Pod/Node، Events و پیکربندی‌ها، خطاها و بدپیکربندی‌ها را شناسایی و به زبان ساده و قابل اقدام توضیح می‌دهد. این ابزار در عملیات روزمره، از رفع اشکال در حالت on-call تا پیش‌گیری از خطا در توسعه و CI/CD، به کاهش زمان عیب‌یابی و بهبود پایداری کمک می‌کند. k8sgpt در کنار ابزارهایی مثل kubectl و در جریان‌های کاری موجود DevOps و SRE کار می‌کند و با ارائه‌ی جمع‌بندی‌های دقیق و پیشنهادهای اصلاحی، مسیر رسیدن از نشانه‌ها به ریشه مشکل را کوتاه می‌سازد.
#k8sgpt #Kubernetes #DevOps #SRE #CloudNative #Troubleshooting #AIOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
** k8sgpt یک ابزار تحلیل برای محیط‌های Kubernetes است که با جمع‌آوری نشانه‌های کلیدی مانند وضعیت Pod/Node، Events و پیکربندی‌ها، خطاها و بدپیکربندی‌ها را شناسایی و به زبان ساده و قابل اقدام توضیح می‌دهد. این ابزار در عملیات روزمره، از رفع اشکال در حالت on-call تا پیش‌گیری از خطا در توسعه و CI/CD، به کاهش زمان عیب‌یابی و بهبود پایداری کمک می‌کند. k8sgpt در کنار ابزارهایی مثل kubectl و در جریان‌های کاری موجود DevOps و SRE کار می‌کند و با ارائه‌ی جمع‌بندی‌های دقیق و پیشنهادهای اصلاحی، مسیر رسیدن از نشانه‌ها به ریشه مشکل را کوتاه می‌سازد.
#k8sgpt #Kubernetes #DevOps #SRE #CloudNative #Troubleshooting #AIOps #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.
🔵 عنوان مقاله
VolSync — Kubernetes Asynchronous Volume Replication
🟢 خلاصه مقاله:
VolSync یک اپراتور در Kubernetes است که تکثیر غیرهمزمان داده‌های PVC را بین فضاهای نام، خوشه‌ها یا به/از ذخیره‌ساز شیء انجام می‌دهد. این ابزار با تکیه بر CSI snapshots (در صورت وجود) و استفاده از data moverهایی مانند rsync، restic و rclone، فقط تغییرات افزایشی را در برنامه‌های زمان‌بندی‌شده یا به‌صورت on-demand انتقال می‌دهد و می‌تواند در حالت push یا pull کار کند. کاربردهای اصلی شامل DR با RPO پایین، مهاجرت بین خوشه‌ها، پشتیبان‌گیری/آرشیو به ذخیره‌سازهای S3-compatible و تازه‌سازی محیط‌های dev/test از داده‌های تولید است. از نظر عملیاتی، قابلیت‌هایی مانند رمزنگاری، فشرده‌سازی، محدودسازی پهنای‌باند، سیاست‌های retention و وضعیت/متریک‌های قابل مشاهده در Kubernetes را ارائه می‌دهد و با GitOps و OpenShift سازگار است. چون غیرهمزمان است، RPO غیرصفر دارد اما در مقابل، قابل‌حمل، مستقل از vendor و مناسب برای فاصله‌های دور و لینک‌های ناپایدار است.
#Kubernetes #VolSync #DataReplication #DisasterRecovery #PersistentVolumes #CloudNative #OpenShift #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/nJG_Q-cN8
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
VolSync — Kubernetes Asynchronous Volume Replication
🟢 خلاصه مقاله:
VolSync یک اپراتور در Kubernetes است که تکثیر غیرهمزمان داده‌های PVC را بین فضاهای نام، خوشه‌ها یا به/از ذخیره‌ساز شیء انجام می‌دهد. این ابزار با تکیه بر CSI snapshots (در صورت وجود) و استفاده از data moverهایی مانند rsync، restic و rclone، فقط تغییرات افزایشی را در برنامه‌های زمان‌بندی‌شده یا به‌صورت on-demand انتقال می‌دهد و می‌تواند در حالت push یا pull کار کند. کاربردهای اصلی شامل DR با RPO پایین، مهاجرت بین خوشه‌ها، پشتیبان‌گیری/آرشیو به ذخیره‌سازهای S3-compatible و تازه‌سازی محیط‌های dev/test از داده‌های تولید است. از نظر عملیاتی، قابلیت‌هایی مانند رمزنگاری، فشرده‌سازی، محدودسازی پهنای‌باند، سیاست‌های retention و وضعیت/متریک‌های قابل مشاهده در Kubernetes را ارائه می‌دهد و با GitOps و OpenShift سازگار است. چون غیرهمزمان است، RPO غیرصفر دارد اما در مقابل، قابل‌حمل، مستقل از vendor و مناسب برای فاصله‌های دور و لینک‌های ناپایدار است.
#Kubernetes #VolSync #DataReplication #DisasterRecovery #PersistentVolumes #CloudNative #OpenShift #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/nJG_Q-cN8
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 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
Distribution Registry
🟢 خلاصه مقاله:
** رجیستری توزیع یک سرویس تخصصی برای فهرست‌کردن، ذخیره‌سازی و حاکمیت بر «توزیع‌های نرم‌افزاری» است؛ یعنی مجموعه‌های نسخه‌دار و منتخب از تصاویر کانتینری، بسته‌های سیستم‌عامل، پیکربندی، مستندات، SBOM و امضاها/تصدیق‌های رمزنگاری. برخلاف مخازن عمومی مصنوعات، این رجیستری مفاهیمی مانند کانال‌های انتشار (Stable/Beta/LTS)، گونه‌های چندمعماری، آینه‌ها، چرخه عمر، و متادیتای غنی (تغییرات، وضعیت CVE، مجوز، پرچم‌های صادراتی، SBOMهای SPDX/CycloneDX و تصدیق‌های SLSA) را به‌صورت بومی پشتیبانی می‌کند تا سیاست‌ها به شکل خودکار اعمال شوند. پیاده‌سازی‌ها معمولاً بر پایه استانداردهای OCI و ابزارهای امضا/اعتبارسنجی مانند Sigstore/Cosign ساخته می‌شوند و با OIDC/OAuth و LDAP برای هویت و دسترسی یکپارچه‌اند؛ به‌همراه موتور سیاست، ثبت ممیزی، تغییرناپذیری نسخه‌های نهایی، تکرار جغرافیایی و آینه‌سازی. در گردش‌کار، ناشر نسخه را به‌همراه SBOM، منشأ ساخت و یادداشت‌ها منتشر و پس از چک‌های خودکار و بازبینی انسانی بین کانال‌ها ترفیع می‌دهد؛ مصرف‌کنندگان با جست‌وجو و اشتراک در کانال‌ها، از طریق CLI یا API دریافت میکنند و در استقرار، کنترلرهای Kubernetes می‌توانند امضا، منشأ و انطباق سیاست را بررسی کنند. امنیت زنجیره تأمین با اسکن‌های Trivy/Grype، ساخت‌های قابل بازتولید و حاکمیت نقش‌محور تقویت می‌شود و برای صنایع سازمانی، متن‌باز، تحقیقاتی و سناریوهای Edge/IoT مزایایی مانند انطباق، قابلیت بازگشت و انتشار مرحله‌ای به‌همراه دارد.
#SoftwareDistribution #Registry #OCI #SBOM #SupplyChainSecurity #DevOps #Kubernetes #CICD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/hWJkZxCQ1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Distribution Registry
🟢 خلاصه مقاله:
** رجیستری توزیع یک سرویس تخصصی برای فهرست‌کردن، ذخیره‌سازی و حاکمیت بر «توزیع‌های نرم‌افزاری» است؛ یعنی مجموعه‌های نسخه‌دار و منتخب از تصاویر کانتینری، بسته‌های سیستم‌عامل، پیکربندی، مستندات، SBOM و امضاها/تصدیق‌های رمزنگاری. برخلاف مخازن عمومی مصنوعات، این رجیستری مفاهیمی مانند کانال‌های انتشار (Stable/Beta/LTS)، گونه‌های چندمعماری، آینه‌ها، چرخه عمر، و متادیتای غنی (تغییرات، وضعیت CVE، مجوز، پرچم‌های صادراتی، SBOMهای SPDX/CycloneDX و تصدیق‌های SLSA) را به‌صورت بومی پشتیبانی می‌کند تا سیاست‌ها به شکل خودکار اعمال شوند. پیاده‌سازی‌ها معمولاً بر پایه استانداردهای OCI و ابزارهای امضا/اعتبارسنجی مانند Sigstore/Cosign ساخته می‌شوند و با OIDC/OAuth و LDAP برای هویت و دسترسی یکپارچه‌اند؛ به‌همراه موتور سیاست، ثبت ممیزی، تغییرناپذیری نسخه‌های نهایی، تکرار جغرافیایی و آینه‌سازی. در گردش‌کار، ناشر نسخه را به‌همراه SBOM، منشأ ساخت و یادداشت‌ها منتشر و پس از چک‌های خودکار و بازبینی انسانی بین کانال‌ها ترفیع می‌دهد؛ مصرف‌کنندگان با جست‌وجو و اشتراک در کانال‌ها، از طریق CLI یا API دریافت میکنند و در استقرار، کنترلرهای Kubernetes می‌توانند امضا، منشأ و انطباق سیاست را بررسی کنند. امنیت زنجیره تأمین با اسکن‌های Trivy/Grype، ساخت‌های قابل بازتولید و حاکمیت نقش‌محور تقویت می‌شود و برای صنایع سازمانی، متن‌باز، تحقیقاتی و سناریوهای Edge/IoT مزایایی مانند انطباق، قابلیت بازگشت و انتشار مرحله‌ای به‌همراه دارد.
#SoftwareDistribution #Registry #OCI #SBOM #SupplyChainSecurity #DevOps #Kubernetes #CICD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/hWJkZxCQ1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
CNCF Distribution
Distribution Registry
High-level overview of the Registry
چطور سرعت Build داکر رو چند برابر کردم؟ تجربه‌ای که واقعاً زندگیم رو راحت‌تر کرد!
چند وقت پیش مجبور بودم برای یک پروژه چندین بار پشت‌سرهم Docker Image بسازم. هر بار ۳–۴ دقیقه منتظر موندن… واقعاً کلافه‌کننده بود.
فکر کردم شاید مشکل از زیرساخت باشه. اما نه — مشکل از Dockerfile خودم بود!
بعد از چند روز آزمون‌وخطا، به چند نکته ساده اما معجزه‌گر رسیدم که سرعت build رو به‌طور جدی بالا برد. شاید برای شما هم مفید باشه:
1) لایه‌بندی درست Dockerfile = کاهش زمان تا ۷۰٪
اگر اول dependencyها رو نصب کنید و بعد سورس‌کد رو اضافه کنید، Docker مجبور نمی‌شه هر بار از صفر بسازه.
این نکته رو که فهمیدم، انگار turbo رو روشن کردم!
2) Multi-Stage Build: هم سریع‌تر، هم سبک‌تر
کد compile یه جا
run یه جا
نتیجه؟
یک ایمیج سریع‌تر، تمیزتر، امن‌تر و چند برابر کوچکتر.
3) فعال‌سازی BuildKit: یک جهش واقعی
BuildKit رو که فعال کردم، انگار داکر از خواب بیدار شد!
بعضی buildها تا ۲ برابر سریع‌تر شدن.
هم caching بهتر، هم parallel steps.
4) .dockerignore نجات‌دهنده واقعی
صادقانه بگم: نصف کندی من بخاطر این بود که چیزهای عجیب‌وغریب داشت وارد context می‌شد!
Logها، tempها، node_modules، target…
وقتی .dockerignore رو درست کردم، همه‌چیز سریع‌تر شد.
خروجی این تغییرات؟
بدون حتی یک ریال هزینه سخت‌افزاری:
- سرعت build چند برابر
- حجم ایمیج‌ها کمتر
- اعصاب راحت‌تر
- زمان بیشتر برای کارهای مهم‌تر
اگر پروژه‌هاتون به داکر وابسته‌ست، پیشنهاد می‌کنم همین امروز ۱۰ دقیقه وقت بذارید و Dockerfileتون رو بازنویسی کنید.
نتیجه‌ش بیشتر از چیزی که فکر می‌کنید ارزش داره.
<Amir Zangiabadi/>
چند وقت پیش مجبور بودم برای یک پروژه چندین بار پشت‌سرهم Docker Image بسازم. هر بار ۳–۴ دقیقه منتظر موندن… واقعاً کلافه‌کننده بود.
فکر کردم شاید مشکل از زیرساخت باشه. اما نه — مشکل از Dockerfile خودم بود!
بعد از چند روز آزمون‌وخطا، به چند نکته ساده اما معجزه‌گر رسیدم که سرعت build رو به‌طور جدی بالا برد. شاید برای شما هم مفید باشه:
1) لایه‌بندی درست Dockerfile = کاهش زمان تا ۷۰٪
اگر اول dependencyها رو نصب کنید و بعد سورس‌کد رو اضافه کنید، Docker مجبور نمی‌شه هر بار از صفر بسازه.
این نکته رو که فهمیدم، انگار turbo رو روشن کردم!
2) Multi-Stage Build: هم سریع‌تر، هم سبک‌تر
کد compile یه جا
run یه جا
نتیجه؟
یک ایمیج سریع‌تر، تمیزتر، امن‌تر و چند برابر کوچکتر.
3) فعال‌سازی BuildKit: یک جهش واقعی
BuildKit رو که فعال کردم، انگار داکر از خواب بیدار شد!
بعضی buildها تا ۲ برابر سریع‌تر شدن.
هم caching بهتر، هم parallel steps.
4) .dockerignore نجات‌دهنده واقعی
صادقانه بگم: نصف کندی من بخاطر این بود که چیزهای عجیب‌وغریب داشت وارد context می‌شد!
Logها، tempها، node_modules، target…
وقتی .dockerignore رو درست کردم، همه‌چیز سریع‌تر شد.
خروجی این تغییرات؟
بدون حتی یک ریال هزینه سخت‌افزاری:
- سرعت build چند برابر
- حجم ایمیج‌ها کمتر
- اعصاب راحت‌تر
- زمان بیشتر برای کارهای مهم‌تر
اگر پروژه‌هاتون به داکر وابسته‌ست، پیشنهاد می‌کنم همین امروز ۱۰ دقیقه وقت بذارید و Dockerfileتون رو بازنویسی کنید.
نتیجه‌ش بیشتر از چیزی که فکر می‌کنید ارزش داره.
<Amir Zangiabadi/>
👍2
داکر فقط نصف ماجراست.
بخش سخت‌تر اون‌جاست که باید صدها کانتینر رو بین چند سرور اجرا، هماهنگ و پایدار نگه‌داری.
اینجاست که کوبرنتیز وارد عمل میشه.
کوبِرنِتیز چیه؟
کوبِرنِتیز یه سیستم متن‌باز (Open Source) برای مدیریت و هماهنگ‌سازی کانتینرهاست.
بهش می‌گن Container Orchestrator چون مثل یه مغز مرکزی عمل می‌کنه و تصمیم می‌گیره
کِی، کجا و چطور کانتینرها اجرا بشن.
️ ساختار کلی کوبرنتیز
کوبرنتیز روی یه ساختار به اسم کلاستر (Cluster) کار می‌کنه.
کلاستر از چند سرور تشکیل شده:
(Control Plane): مغز سیستم که شاملAPI Server، Scheduler، Controller Manager و etcd میشه.
(Worker Nodes): جایی که کانتینرها واقعاً اجرا می‌شن (با استفاده از ابزاری مثل kubelet و Container Runtime مثل containerd یا CRI-O).
مفاهیم کلیدی در کوبرنتیز
پاد (Pod):
واحد اجرایی اصلی در کوبرنتیزه.
هر Pod معمولاً یه کانتینر داره، ولی ممکنه چندتا هم داشته باشه که با هم کار می‌کنن.
Kubernetes تضمین می‌کنه همیشه همون تعداد Podی که تعریف کردی در حال اجرا باشه (مثلاً سه نسخه از وب‌سرویس).
خودترمیمی (Self-Healing):
اگه یکی از Podها از کار بیفته، Controller Manager تشخیص می‌ده و خودش اون Pod رو روی یه Node دیگه بالا میاره (بدون اینکه نیاز باشه دستی کاری بکنی).
مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling):
وقتی ترافیک زیاد میشه، قابلیت Horizontal Pod Autoscaler (HPA) بر اساس معیارهایی مثل CPU یا Memory Usage تصمیم می‌گیره چندتا Pod جدید بسازه.
و وقتی ترافیک کاهش پیدا کنه، اونا رو حذف می‌کنه تا منابع هدر نرن.
سه جزء مهم کوبرنتیز
دیپلویمنت (Deployment): مشخص می‌کنه چند تا Pod باید اجرا بشن و آپدیت‌ها چطور انجام بشن.
سرویس (Service): ترافیک رو بین Podها پخش می‌کنه تا همیشه در دسترس باشن.
اینگرس (Ingress): مسیر دسترسی کاربران بیرونی (مثل درخواست‌های HTTP/HTTPS) رو به سرویس‌های داخلی مدیریت می‌کنه.
چرا کوبرنتیز مهمه؟
چون اجرای برنامه‌ها رو خودکار، پایدار و مقیاس‌پذیر می‌کنه.
به همین دلیل، امروز Kubernetes قلب دنیای DevOps و Cloud Native به حساب میاد.
از سیستم‌های مایکروسرویسی گرفته تا پلتفرم‌های یادگیری ماشین (ML) و اپ‌های بزرگ،
همه دارن روی K8s اجرا می‌شن.
<Monireh Savaedi/>
بخش سخت‌تر اون‌جاست که باید صدها کانتینر رو بین چند سرور اجرا، هماهنگ و پایدار نگه‌داری.
اینجاست که کوبرنتیز وارد عمل میشه.
کوبِرنِتیز چیه؟
کوبِرنِتیز یه سیستم متن‌باز (Open Source) برای مدیریت و هماهنگ‌سازی کانتینرهاست.
بهش می‌گن Container Orchestrator چون مثل یه مغز مرکزی عمل می‌کنه و تصمیم می‌گیره
کِی، کجا و چطور کانتینرها اجرا بشن.
️ ساختار کلی کوبرنتیز
کوبرنتیز روی یه ساختار به اسم کلاستر (Cluster) کار می‌کنه.
کلاستر از چند سرور تشکیل شده:
(Control Plane): مغز سیستم که شاملAPI Server، Scheduler، Controller Manager و etcd میشه.
(Worker Nodes): جایی که کانتینرها واقعاً اجرا می‌شن (با استفاده از ابزاری مثل kubelet و Container Runtime مثل containerd یا CRI-O).
مفاهیم کلیدی در کوبرنتیز
پاد (Pod):
واحد اجرایی اصلی در کوبرنتیزه.
هر Pod معمولاً یه کانتینر داره، ولی ممکنه چندتا هم داشته باشه که با هم کار می‌کنن.
Kubernetes تضمین می‌کنه همیشه همون تعداد Podی که تعریف کردی در حال اجرا باشه (مثلاً سه نسخه از وب‌سرویس).
خودترمیمی (Self-Healing):
اگه یکی از Podها از کار بیفته، Controller Manager تشخیص می‌ده و خودش اون Pod رو روی یه Node دیگه بالا میاره (بدون اینکه نیاز باشه دستی کاری بکنی).
مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling):
وقتی ترافیک زیاد میشه، قابلیت Horizontal Pod Autoscaler (HPA) بر اساس معیارهایی مثل CPU یا Memory Usage تصمیم می‌گیره چندتا Pod جدید بسازه.
و وقتی ترافیک کاهش پیدا کنه، اونا رو حذف می‌کنه تا منابع هدر نرن.
سه جزء مهم کوبرنتیز
دیپلویمنت (Deployment): مشخص می‌کنه چند تا Pod باید اجرا بشن و آپدیت‌ها چطور انجام بشن.
سرویس (Service): ترافیک رو بین Podها پخش می‌کنه تا همیشه در دسترس باشن.
اینگرس (Ingress): مسیر دسترسی کاربران بیرونی (مثل درخواست‌های HTTP/HTTPS) رو به سرویس‌های داخلی مدیریت می‌کنه.
چرا کوبرنتیز مهمه؟
چون اجرای برنامه‌ها رو خودکار، پایدار و مقیاس‌پذیر می‌کنه.
به همین دلیل، امروز Kubernetes قلب دنیای DevOps و Cloud Native به حساب میاد.
از سیستم‌های مایکروسرویسی گرفته تا پلتفرم‌های یادگیری ماشین (ML) و اپ‌های بزرگ،
همه دارن روی K8s اجرا می‌شن.
<Monireh Savaedi/>
👍2
🔵 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.
🔵 عنوان مقاله
Wrangling Kubernetes contexts (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**مشکل از یک وضعیت سراسری پنهان شروع می‌شود: خط current-context در ~/.kube/config تعیین می‌کند kubectl به کدام cluster وصل شود، و همین باعث می‌شود به‌سادگی اشتباهاً روی production فرمان اجرا کنید. راهکار امن‌تر این است که فقط config مربوط به development را به‌صورت پیش‌فرض نگه دارید و برای رفتن به production همیشه به‌طور صریح با KUBECONFIG (مثلاً از طریق shell aliases) سوییچ کنید. با این کار هر عمل پرریسک باید عمداً با یک پیشوند مشخص اجرا شود، به جای تکیه بر context سراسری و فراموش‌شدنی؛ نتیجه، کاهش چشمگیر خطاهای ناخواسته در محیط production است.
#Kubernetes #kubectl #DevOps #Kubeconfig #SRE #CloudNative #ProductionSafety
🟣لینک مقاله:
https://natkr.com/2025-11-14-kubernetes-contexts/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Wrangling Kubernetes contexts (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**مشکل از یک وضعیت سراسری پنهان شروع می‌شود: خط current-context در ~/.kube/config تعیین می‌کند kubectl به کدام cluster وصل شود، و همین باعث می‌شود به‌سادگی اشتباهاً روی production فرمان اجرا کنید. راهکار امن‌تر این است که فقط config مربوط به development را به‌صورت پیش‌فرض نگه دارید و برای رفتن به production همیشه به‌طور صریح با KUBECONFIG (مثلاً از طریق shell aliases) سوییچ کنید. با این کار هر عمل پرریسک باید عمداً با یک پیشوند مشخص اجرا شود، به جای تکیه بر context سراسری و فراموش‌شدنی؛ نتیجه، کاهش چشمگیر خطاهای ناخواسته در محیط production است.
#Kubernetes #kubectl #DevOps #Kubeconfig #SRE #CloudNative #ProductionSafety
🟣لینک مقاله:
https://natkr.com/2025-11-14-kubernetes-contexts/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Natkr
Wrangling Kubernetes contexts | natkr's ramblings
If you use Kubernetes on a regular basis, you've probably came across the dreaded context.
🔥1
🔵 عنوان مقاله
Akamai and Apiiro Expand Partnership on Application Security Posture Management (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** همکاری Akamai و Apiiro گسترش یافته تا یک پلتفرم یکپارچه امنیت برنامه ارائه دهد که امنیت API، ASPM و محافظت در زمان اجرا را در سراسر چرخه عمر توسعه نرم‌افزار یکپارچه می‌کند. ترکیب هوش امنیتی Akamai با مدیریت وضعیت امنیتی Apiiro دید کامل، هم‌بستگی ریسک مبتنی بر کانتکست و اولویت‌بندی مؤثر برای رفع اشکالات را فراهم می‌سازد. نتیجه این رویکرد، نوسازی امنیت برنامه‌ها، سرعت‌بخشی به رفع مشکلات مهم و کاهش ریسک کسب‌وکار است.
#ApplicationSecurity #ASPM #APISecurity #RuntimeProtection #DevSecOps #Akamai #Apiiro #SDLC
🟣لینک مقاله:
https://www.devopsdigest.com/akamai-and-apiiro-expand-partnership-on-application-security-posture-management?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Akamai and Apiiro Expand Partnership on Application Security Posture Management (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** همکاری Akamai و Apiiro گسترش یافته تا یک پلتفرم یکپارچه امنیت برنامه ارائه دهد که امنیت API، ASPM و محافظت در زمان اجرا را در سراسر چرخه عمر توسعه نرم‌افزار یکپارچه می‌کند. ترکیب هوش امنیتی Akamai با مدیریت وضعیت امنیتی Apiiro دید کامل، هم‌بستگی ریسک مبتنی بر کانتکست و اولویت‌بندی مؤثر برای رفع اشکالات را فراهم می‌سازد. نتیجه این رویکرد، نوسازی امنیت برنامه‌ها، سرعت‌بخشی به رفع مشکلات مهم و کاهش ریسک کسب‌وکار است.
#ApplicationSecurity #ASPM #APISecurity #RuntimeProtection #DevSecOps #Akamai #Apiiro #SDLC
🟣لینک مقاله:
https://www.devopsdigest.com/akamai-and-apiiro-expand-partnership-on-application-security-posture-management?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Devopsdigest
Akamai and Apiiro Expand Partnership on Application Security Posture Management | DEVOPSdigest
Akamai Technologies announced an expanded partnership with Apiiro, bringing together Akamai's application security platform and Apiiro's agentic application security posture management (ASPM) platform to help enterprises secure applications throughout the…
🔵 عنوان مقاله
Grafana Operator — Kubernetes Operator for Grafana
🟢 خلاصه مقاله:
Grafana Operator یک Operator در Kubernetes است که استقرار، پیکربندی و مدیریت Grafana را به‌صورت اعلامی و مقیاس‌پذیر انجام می‌دهد. با تعریف داشبوردها، Data Sourceها و سیاست‌های هشدار به‌صورت کُد و ذخیره آن‌ها در Git، تغییرات به‌صورت خودکار و قابل ردیابی اعمال می‌شوند و با الگوی GitOps هم‌راستا هستند. این ابزار وظایف چرخه عمر مانند نصب، ارتقا، بازیابی و اصلاح انحراف پیکربندی را خودکار می‌کند، از RBAC و Secrets برای کنترل دسترسی و مدیریت امن تنظیمات حساس استفاده می‌کند و با حلقه آشتی، پایداری و خودترمیمی را تضمین می‌کند. نتیجه، کاهش خطاهای دستی، سهولت ممیزی و یکپارچگی مدیریت Grafana در سناریوهای چندتیمی و چندکلاستری است.
#GrafanaOperator #Grafana #Kubernetes #K8s #Operators #DevOps #GitOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/j31586sqq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Grafana Operator — Kubernetes Operator for Grafana
🟢 خلاصه مقاله:
Grafana Operator یک Operator در Kubernetes است که استقرار، پیکربندی و مدیریت Grafana را به‌صورت اعلامی و مقیاس‌پذیر انجام می‌دهد. با تعریف داشبوردها، Data Sourceها و سیاست‌های هشدار به‌صورت کُد و ذخیره آن‌ها در Git، تغییرات به‌صورت خودکار و قابل ردیابی اعمال می‌شوند و با الگوی GitOps هم‌راستا هستند. این ابزار وظایف چرخه عمر مانند نصب، ارتقا، بازیابی و اصلاح انحراف پیکربندی را خودکار می‌کند، از RBAC و Secrets برای کنترل دسترسی و مدیریت امن تنظیمات حساس استفاده می‌کند و با حلقه آشتی، پایداری و خودترمیمی را تضمین می‌کند. نتیجه، کاهش خطاهای دستی، سهولت ممیزی و یکپارچگی مدیریت Grafana در سناریوهای چندتیمی و چندکلاستری است.
#GrafanaOperator #Grafana #Kubernetes #K8s #Operators #DevOps #GitOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/j31586sqq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - grafana/grafana-operator: An operator for Grafana that installs and manages Grafana instances, Dashboards and Datasources…
An operator for Grafana that installs and manages Grafana instances, Dashboards and Datasources through Kubernetes/OpenShift CRs - grafana/grafana-operator
Forwarded from Gopher Job
A Data Structure Algorithms Low Level Design and High Level Design collection of resources.
مجموعه‌ای از منابع برای طراحی low level و high level توی مصاحبه‌های الگوریتمی و برنامه‌نویسی
#DSA #LLD #HLD #Algorithm #Interview #Leetcode #Question
https://github.com/arpit20adlakha/Data-Structure-Algorithms-LLD-HLD
مجموعه‌ای از منابع برای طراحی low level و high level توی مصاحبه‌های الگوریتمی و برنامه‌نویسی
#DSA #LLD #HLD #Algorithm #Interview #Leetcode #Question
https://github.com/arpit20adlakha/Data-Structure-Algorithms-LLD-HLD
GitHub
GitHub - arpit20adlakha/Data-Structure-Algorithms-LLD-HLD: A Data Structure Algorithms Low Level Design and High Level Design collection…
A Data Structure Algorithms Low Level Design and High Level Design collection of resources. - arpit20adlakha/Data-Structure-Algorithms-LLD-HLD
👍1
یکی از جذاب ترین خبر برای باری کسانی که باگ بانتی کار میکنند یا علاقه دارند به این موضوع
مجموعه‌ای از ایجنت های هوش مصنوعی‌به اسم Strix که مثل یک هکر واقعی عمل می‌کنن! کد شما رو به‌صورت پویا اجرا می‌کنن، حفره‌های امنیتی رو پیدا می‌کنن، و حتی با نمونه‌ی واقعی (Proof-of-Concept) اون‌ها رو تأیید می‌کنه!
چرا مهمه؟
بزرگ‌ترین مشکل تست امنیتی سنتی اینه که با سرعت توسعه‌ی نرم‌افزار هماهنگ نیست.
اما Strix مستقیماً در جریان کاری شما ادغام میشه:
اجرای خودکار در CI/CD برای کشف آسیب‌پذیری‌ها قبل از انتشار!
دریافت PoC واقعی به‌جای هشدارهای اشتباه تحلیل‌های ایستا
تست کامل حملات تزریقی، کنترل دسترسی و باگ‌های منطقی
و بهترین بخش ماجرا:
نیازی نیست کارشناس امنیت باشید!
Strix با یک جعبه‌ابزار کامل هک میاد از HTTP Proxy و مرورگر خودکار گرفته تا محیط اجرای Python برای توسعه‌ی Exploit.
مثل اینه که یک تیم امنیتی حرفه‌ای در سرعت خط CI/CD شما کار کنه!( البته فکر کنم بزرگنمایی شده ولی خب قطعا ارزش تست داره )!
یک نکته ی مهم دیگه هم اینه که میتونید اونو بصورت داکر و لوکال ران کنید !
آموزش نصب و توضیحات اولیه به فارسی:
https://github.com/xPOURY4/strix/blob/main/README_FA.md
نسخه اصلی:
https://github.com/usestrix/strix
@ | <POURYA/>
مجموعه‌ای از ایجنت های هوش مصنوعی‌به اسم Strix که مثل یک هکر واقعی عمل می‌کنن! کد شما رو به‌صورت پویا اجرا می‌کنن، حفره‌های امنیتی رو پیدا می‌کنن، و حتی با نمونه‌ی واقعی (Proof-of-Concept) اون‌ها رو تأیید می‌کنه!
چرا مهمه؟
بزرگ‌ترین مشکل تست امنیتی سنتی اینه که با سرعت توسعه‌ی نرم‌افزار هماهنگ نیست.
اما Strix مستقیماً در جریان کاری شما ادغام میشه:
اجرای خودکار در CI/CD برای کشف آسیب‌پذیری‌ها قبل از انتشار!
دریافت PoC واقعی به‌جای هشدارهای اشتباه تحلیل‌های ایستا
تست کامل حملات تزریقی، کنترل دسترسی و باگ‌های منطقی
و بهترین بخش ماجرا:
نیازی نیست کارشناس امنیت باشید!
Strix با یک جعبه‌ابزار کامل هک میاد از HTTP Proxy و مرورگر خودکار گرفته تا محیط اجرای Python برای توسعه‌ی Exploit.
مثل اینه که یک تیم امنیتی حرفه‌ای در سرعت خط CI/CD شما کار کنه!( البته فکر کنم بزرگنمایی شده ولی خب قطعا ارزش تست داره )!
یک نکته ی مهم دیگه هم اینه که میتونید اونو بصورت داکر و لوکال ران کنید !
آموزش نصب و توضیحات اولیه به فارسی:
https://github.com/xPOURY4/strix/blob/main/README_FA.md
نسخه اصلی:
https://github.com/usestrix/strix
@ | <POURYA/>
GitHub
strix/README_FA.md at main · xPOURY4/strix
✨ Open-source AI hackers for your apps 👨🏻💻. Contribute to xPOURY4/strix development by creating an account on GitHub.
👍1
🔵 عنوان مقاله
Safeguarding OKE: Passwordless kubectl Access with OCI Instance Principals
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر OCI Instance Principals و بدون نیاز به رمز یا کلیدهای بلندمدت، دسترسی kubectl به یک کلاستر OKE را فعال کنیم. ایده اصلی این است که بارهای کاری روی Compute به‌عنوان پرینسیپل خودِ ماشین احراز هویت شوند و با استفاده از توکن‌های کوتاه‌عمر به API کلاستر دسترسی بگیرند. برای این کار، ابتدا ماشین‌ها را در یک dynamic group قرار می‌دهیم، سپس با IAM policies محدود و دقیق، فقط کمینه مجوزهای لازم برای کلاستر (مثلاً use روی cluster) را در سطح یک compartment یا حتی یک کلاستر خاص می‌دهیم. روی همان ماشین، OCI CLI کنار kubectl نصب می‌شود و kubeconfig طوری پیکربندی می‌گردد که از OCI CLI exec plugin استفاده کند؛ در نتیجه هر بار kubectl اجرا می‌شود، توکن موقتی را از OCI با مکانیزم Instance Principals می‌گیرد و نیازی به ذخیره رمز/کلید نیست. در نهایت با تنظیم RBAC داخل کلاستر، دسترسی‌ها دقیقاً به نقش‌هایی که تعریف کرده‌ایم محدود می‌شود. این الگو امنیت را افزایش می‌دهد، از افشای اعتبارنامه‌ها جلوگیری می‌کند، گردش توکن‌ها را خودکار می‌سازد و برای سناریوهای CI/CD و زیرساخت‌های موقتی در OCI بسیار مناسب است.
#Kubernetes #OKE #OracleCloud #OCI #IAM #kubectl #DevOps #CloudSecurity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ZpCQLpM4V
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Safeguarding OKE: Passwordless kubectl Access with OCI Instance Principals
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر OCI Instance Principals و بدون نیاز به رمز یا کلیدهای بلندمدت، دسترسی kubectl به یک کلاستر OKE را فعال کنیم. ایده اصلی این است که بارهای کاری روی Compute به‌عنوان پرینسیپل خودِ ماشین احراز هویت شوند و با استفاده از توکن‌های کوتاه‌عمر به API کلاستر دسترسی بگیرند. برای این کار، ابتدا ماشین‌ها را در یک dynamic group قرار می‌دهیم، سپس با IAM policies محدود و دقیق، فقط کمینه مجوزهای لازم برای کلاستر (مثلاً use روی cluster) را در سطح یک compartment یا حتی یک کلاستر خاص می‌دهیم. روی همان ماشین، OCI CLI کنار kubectl نصب می‌شود و kubeconfig طوری پیکربندی می‌گردد که از OCI CLI exec plugin استفاده کند؛ در نتیجه هر بار kubectl اجرا می‌شود، توکن موقتی را از OCI با مکانیزم Instance Principals می‌گیرد و نیازی به ذخیره رمز/کلید نیست. در نهایت با تنظیم RBAC داخل کلاستر، دسترسی‌ها دقیقاً به نقش‌هایی که تعریف کرده‌ایم محدود می‌شود. این الگو امنیت را افزایش می‌دهد، از افشای اعتبارنامه‌ها جلوگیری می‌کند، گردش توکن‌ها را خودکار می‌سازد و برای سناریوهای CI/CD و زیرساخت‌های موقتی در OCI بسیار مناسب است.
#Kubernetes #OKE #OracleCloud #OCI #IAM #kubectl #DevOps #CloudSecurity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ZpCQLpM4V
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Safeguarding OKE: Passwordless kubectl Access with OCI Instance Principals
Using OCI Instance Principals to enable passwordless kubectl access to OKE significantly improves CI/CD pipeline security
🔵 عنوان مقاله
K8z: the Kubernetes manager
🟢 خلاصه مقاله:
ک8z به‌عنوان یک مدیر یکپارچه برای Kubernetes معرفی می‌شود که چرخه عمر کلاسترها را در محیط‌های چندابر و on‑prem ساده می‌کند، در عین حال برای تیم‌های پلتفرم «گاردریل» فراهم می‌سازد و تجربه توسعه‌دهنده را روان‌تر می‌کند. هسته اصلی آن بر جریان‌های declarative و ادغام با GitOps تکیه دارد، با پشتیبانی از Helm و الگوهای کاربردی، ارتقا/بازگشت، و انتشار تدریجی مانند canary و blue/green. در حوزه امنیت و انطباق، کنترل متمرکز دسترسی با RBAC و SSO (مانند OIDC)، اعمال سیاست با OPA Gatekeeper یا Kyverno، و مدیریت امن اسرار از طریق Vault یا سرویس‌های KMS برجسته است؛ همچنین ثبت وقایع و دید هزینه‌ها فراهم می‌شود. برای قابلیت اتکا و مشاهده‌پذیری، اتصال آماده به Prometheus و Grafana، بررسی سلامت، مقیاس‌پذیری خودکار و پشتیبان‌گیری/بازیابی (شامل etcd و حجم‌های ماندگار) پوشش داده شده است. K8z پلتفرمی توسعه‌پذیر با API، CLI و افزونه‌ها ارائه می‌کند و با ابزارهایی مانند Terraform یکپارچه می‌شود تا بدون قفل‌شدن در تامین‌کننده، نیازهای تیم‌های Platform Engineering، SRE و اپلیکیشن را از تامین تا عملیات روز دوم پاسخ دهد.
#Kubernetes #DevOps #PlatformEngineering #GitOps #CloudNative #SRE #Containers #Observability
🟣لینک مقاله:
https://k8z.dev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
K8z: the Kubernetes manager
🟢 خلاصه مقاله:
ک8z به‌عنوان یک مدیر یکپارچه برای Kubernetes معرفی می‌شود که چرخه عمر کلاسترها را در محیط‌های چندابر و on‑prem ساده می‌کند، در عین حال برای تیم‌های پلتفرم «گاردریل» فراهم می‌سازد و تجربه توسعه‌دهنده را روان‌تر می‌کند. هسته اصلی آن بر جریان‌های declarative و ادغام با GitOps تکیه دارد، با پشتیبانی از Helm و الگوهای کاربردی، ارتقا/بازگشت، و انتشار تدریجی مانند canary و blue/green. در حوزه امنیت و انطباق، کنترل متمرکز دسترسی با RBAC و SSO (مانند OIDC)، اعمال سیاست با OPA Gatekeeper یا Kyverno، و مدیریت امن اسرار از طریق Vault یا سرویس‌های KMS برجسته است؛ همچنین ثبت وقایع و دید هزینه‌ها فراهم می‌شود. برای قابلیت اتکا و مشاهده‌پذیری، اتصال آماده به Prometheus و Grafana، بررسی سلامت، مقیاس‌پذیری خودکار و پشتیبان‌گیری/بازیابی (شامل etcd و حجم‌های ماندگار) پوشش داده شده است. K8z پلتفرمی توسعه‌پذیر با API، CLI و افزونه‌ها ارائه می‌کند و با ابزارهایی مانند Terraform یکپارچه می‌شود تا بدون قفل‌شدن در تامین‌کننده، نیازهای تیم‌های Platform Engineering، SRE و اپلیکیشن را از تامین تا عملیات روز دوم پاسخ دهد.
#Kubernetes #DevOps #PlatformEngineering #GitOps #CloudNative #SRE #Containers #Observability
🟣لینک مقاله:
https://k8z.dev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8z.dev
K8Z | The Kubernetes Manager
The Kubernetes Manager for iOS and MacOS.