🔵 عنوان مقاله
Reliability lessons from the 2025 Cloudflare outage (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در تاریخ ۱۸ نوامبر، سرویس Cloudflare با یک قطعی قابل توجه مواجه شد که توسط تغییر در تنظیمات پیکربندی آغاز گردید. این تغییر باعث شد سیستم مدیریت باتهای Cloudflare بیش از حد مجاز فایل قرار گیرد و در نتیجه خطاهای HTTP 5XX در سرتاسر سرویسهای وابسته به صورت زنجیرهای ظاهر شوند. این اتفاق منجر به مختل شدن عملکرد سایتهای بزرگی مانند X، ChatGPT و Shopify شد و از دسترس خارج شدند.
این حادثه نشان داد که اهمیت آزمایش وابستگیها، کنترل صحت سیستمها و شناسایی نقاط شکست استراتژیک در زیرساختها چیست. برای کاهش ریسک بروز مشکلات مشابه، سازمانها باید از تکنیکهایی مانند شبیهسازی خطا، نظارت دقیق بر عملیات و برقراری سیستمهای پشتیبانی و خطایابی بهرهمند شوند. تمرکز بر روی تعیین نقاط تکنقش و پیادهسازی مکانیزمهای تعویض خودکار یا مدیریت خطا، نقش حیاتی در استحکام و پایداری زیرساختهای فناوری اطلاعات ایفا میکند.
در کل، درسهای مهمی از این قطعی میتوان گرفت که بر اهمیت برنامهریزی برای سناریوهای بحرانی و همانندسازی حالتهای خرابی، تاکید دارند. این اقدامات به سازمانها کمک میکند تا در مواجهه با بحرانهای احتمالی سریعتر واکنش نشان دهند و از عملکرد مستمر و بدون اختلال برخوردار باشند.
#پایداری_سرویس #مدیریت_ریسک #امنیت_تکنولوژی #آموزش_فنی
🟣لینک مقاله:
https://www.gremlin.com/blog/reliability-lessons-from-the-2025-cloudflare-outage?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Reliability lessons from the 2025 Cloudflare outage (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در تاریخ ۱۸ نوامبر، سرویس Cloudflare با یک قطعی قابل توجه مواجه شد که توسط تغییر در تنظیمات پیکربندی آغاز گردید. این تغییر باعث شد سیستم مدیریت باتهای Cloudflare بیش از حد مجاز فایل قرار گیرد و در نتیجه خطاهای HTTP 5XX در سرتاسر سرویسهای وابسته به صورت زنجیرهای ظاهر شوند. این اتفاق منجر به مختل شدن عملکرد سایتهای بزرگی مانند X، ChatGPT و Shopify شد و از دسترس خارج شدند.
این حادثه نشان داد که اهمیت آزمایش وابستگیها، کنترل صحت سیستمها و شناسایی نقاط شکست استراتژیک در زیرساختها چیست. برای کاهش ریسک بروز مشکلات مشابه، سازمانها باید از تکنیکهایی مانند شبیهسازی خطا، نظارت دقیق بر عملیات و برقراری سیستمهای پشتیبانی و خطایابی بهرهمند شوند. تمرکز بر روی تعیین نقاط تکنقش و پیادهسازی مکانیزمهای تعویض خودکار یا مدیریت خطا، نقش حیاتی در استحکام و پایداری زیرساختهای فناوری اطلاعات ایفا میکند.
در کل، درسهای مهمی از این قطعی میتوان گرفت که بر اهمیت برنامهریزی برای سناریوهای بحرانی و همانندسازی حالتهای خرابی، تاکید دارند. این اقدامات به سازمانها کمک میکند تا در مواجهه با بحرانهای احتمالی سریعتر واکنش نشان دهند و از عملکرد مستمر و بدون اختلال برخوردار باشند.
#پایداری_سرویس #مدیریت_ریسک #امنیت_تکنولوژی #آموزش_فنی
🟣لینک مقاله:
https://www.gremlin.com/blog/reliability-lessons-from-the-2025-cloudflare-outage?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Gremlin
Reliability lessons from the 2025 Cloudflare outage
In November 2025, a misconfigured Cloudflare service led to a partial outage. Learn what happened, and what you can do to reduce the impact of similar outages.
🔵 عنوان مقاله
Tuning Linux Swap for Kubernetes: A Deep Dive
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی راهکارهای پیشرفته و تنظیمات مناسب برای فعالسازی و بهینهسازی حافظه swap در لینوکس برای اجرای کارایی بهتر با کلاسههای Kubernetes میپردازیم. هدف اصلی این است که با تنظیم دقیق حافظه مبادلهای، عملکرد سیستم و استفاده از منابع به شکلی موثر بهبود یابد، مخصوصاً برای برنامههایی که نیاز به حافظه زیاد دارند.
این مقاله شما را با روشهای مختلف برای پیکربندی حافظه swap در محیطهای مبتنی بر Kubernetes آشنا میکند. هر راهکار به نحوی طراحی شده است که هم از ثبات سیستم در هنگام مصرف زیاد حافظه اطمینان حاصل کند و هم بهرهوری منابع را حفظ کند. در نتیجه، مدیران سیستم میتوانند محیطهای ابری و مقیاسپذیر خود را بهتر مدیریت و تنظیم کنند.
در نهایت، با درک عمیق از نحوه تنظیم و مدیریت swap در لینوکس، میتوانید سطح بهرهوری و پایداری را در زیرساختهای Kubernetes خود افزایش دهید و مطمئن باشید که سیستمهای شما در برابر نوسانات مصرف حافظه مقاوم هستند.
#Kubernetes #LinuxSwap #بهینهسازی سیستم #مدیریت منابع
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/W19Dx-bGM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Tuning Linux Swap for Kubernetes: A Deep Dive
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی راهکارهای پیشرفته و تنظیمات مناسب برای فعالسازی و بهینهسازی حافظه swap در لینوکس برای اجرای کارایی بهتر با کلاسههای Kubernetes میپردازیم. هدف اصلی این است که با تنظیم دقیق حافظه مبادلهای، عملکرد سیستم و استفاده از منابع به شکلی موثر بهبود یابد، مخصوصاً برای برنامههایی که نیاز به حافظه زیاد دارند.
این مقاله شما را با روشهای مختلف برای پیکربندی حافظه swap در محیطهای مبتنی بر Kubernetes آشنا میکند. هر راهکار به نحوی طراحی شده است که هم از ثبات سیستم در هنگام مصرف زیاد حافظه اطمینان حاصل کند و هم بهرهوری منابع را حفظ کند. در نتیجه، مدیران سیستم میتوانند محیطهای ابری و مقیاسپذیر خود را بهتر مدیریت و تنظیم کنند.
در نهایت، با درک عمیق از نحوه تنظیم و مدیریت swap در لینوکس، میتوانید سطح بهرهوری و پایداری را در زیرساختهای Kubernetes خود افزایش دهید و مطمئن باشید که سیستمهای شما در برابر نوسانات مصرف حافظه مقاوم هستند.
#Kubernetes #LinuxSwap #بهینهسازی سیستم #مدیریت منابع
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/W19Dx-bGM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Tuning Linux Swap for Kubernetes: A Deep Dive
The Kubernetes NodeSwap feature, likely to graduate to stable in the upcoming Kubernetes v1.34 release, allows swap usage: a significant shift from the conventional practice of disabling swap for performance predictability. This article focuses exclusively…
🔵 عنوان مقاله
DCGM-Exporter – NVIDIA GPU Metrics Exporter
🟢 خلاصه مقاله:
DCGM-Exporter یک ابزار قدرتمند است که برای جمعآوری و انتقال دادههای مربوط به عملکرد کارتهای گرافیک NVIDIA طراحی شده است. این ابزار با بهرهگیری از APIهای مخصوص، اطلاعات دقیقی درباره سلامت، دما، مصرف انرژی و سایر پارامترهای مهم کارتهای گرافیک NVIDIA را فراهم میکند. این دادهها برای مدیران سیستمها و توسعهدهندگان اهمیت زیادی دارند؛ چرا که کمک میکنند تا عملکرد GPU بهصورت لحظهای نظارت شده و در صورت بروز مشکل، سریعاً واکنش نشان داده شود.
این ابزار در برنامههای پایش و مدیریت عملکرد GPU بهکار میرود و توانایی انتقال دادهها به سیستمهای مانیتورینگ مانند Prometheus را دارد. با استفاده از DCGM-Exporter، میتوان به راحتی وضعیت کارتهای گرافیک در دیتاسنترها و مراکز محاسبات ابری را کنترل کرد و اطمینان حاصل نمود که هر کارت در حالت بهینه قرار دارد. این موضوع به ویژه در تمرکز بر راندمان، نگهداری پیشرفته و کاهش downtime اهمیت پیدا میکند.
در نتیجه، استفاده از DCGM-Exporter برای سازمانهایی که از GPUهای NVIDIA در بسترهای ابری یا مراکز دادههای بزرگ بهره میبرند، بسیار مفید است. این ابزار نقش حیاتی در بهبود مدیریت و پایش سلامت سیستمهای گرافیکی داراست و به تیمهای فناوری اطلاعات این امکان را میدهد تا بهرهوری سیستمها را افزایش دهند و هزینههای نگهداری را کاهش دهند.
#پایش_GPU #نظارت_سیستم #NVIDIA #مدیریت_مراکز
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/pqRFQdXmz
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
DCGM-Exporter – NVIDIA GPU Metrics Exporter
🟢 خلاصه مقاله:
DCGM-Exporter یک ابزار قدرتمند است که برای جمعآوری و انتقال دادههای مربوط به عملکرد کارتهای گرافیک NVIDIA طراحی شده است. این ابزار با بهرهگیری از APIهای مخصوص، اطلاعات دقیقی درباره سلامت، دما، مصرف انرژی و سایر پارامترهای مهم کارتهای گرافیک NVIDIA را فراهم میکند. این دادهها برای مدیران سیستمها و توسعهدهندگان اهمیت زیادی دارند؛ چرا که کمک میکنند تا عملکرد GPU بهصورت لحظهای نظارت شده و در صورت بروز مشکل، سریعاً واکنش نشان داده شود.
این ابزار در برنامههای پایش و مدیریت عملکرد GPU بهکار میرود و توانایی انتقال دادهها به سیستمهای مانیتورینگ مانند Prometheus را دارد. با استفاده از DCGM-Exporter، میتوان به راحتی وضعیت کارتهای گرافیک در دیتاسنترها و مراکز محاسبات ابری را کنترل کرد و اطمینان حاصل نمود که هر کارت در حالت بهینه قرار دارد. این موضوع به ویژه در تمرکز بر راندمان، نگهداری پیشرفته و کاهش downtime اهمیت پیدا میکند.
در نتیجه، استفاده از DCGM-Exporter برای سازمانهایی که از GPUهای NVIDIA در بسترهای ابری یا مراکز دادههای بزرگ بهره میبرند، بسیار مفید است. این ابزار نقش حیاتی در بهبود مدیریت و پایش سلامت سیستمهای گرافیکی داراست و به تیمهای فناوری اطلاعات این امکان را میدهد تا بهرهوری سیستمها را افزایش دهند و هزینههای نگهداری را کاهش دهند.
#پایش_GPU #نظارت_سیستم #NVIDIA #مدیریت_مراکز
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/pqRFQdXmz
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - NVIDIA/dcgm-exporter: NVIDIA GPU metrics exporter for Prometheus leveraging DCGM
NVIDIA GPU metrics exporter for Prometheus leveraging DCGM - NVIDIA/dcgm-exporter
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes v1.34: Finer-Grained Control Over Container Restarts
🟢 خلاصه مقاله:
نسخه ۱.۳۴ Kubernetes امکانات جدیدی برای کنترل دقیقتر وضعیت راهاندازی مجدد کانتینرها ارائه میدهد. در این نسخه، سیاستهای جداگانه برای هر کانتینر در نظر گرفته شده است که به کاربران اجازه میدهد رفتار راهاندازی مجدد را برای هر کانتینر به صورت مستقل تنظیم کنند. این قابلیت به مدیران سیستم کمک میکند تا به شکل بهتری منابع را مدیریت کرده و مشکلات مربوط به توقف یا راهاندازی مجدد کانتینرها را به صورت هدفمند حل کنند.
علاوه بر این، Kubernetes 1.34 قوانینی شرطی برای Restart فراهم کرده است، که امکان تعیین رفتارهای خاص در پاسخ به کدهای خروجی مخصوص را فراهم میسازد. به عنوان نمونه، میتوان تعیین کرد که تنها اگر کانتینر به صورت خاصی خارج شد، مجدداً راهاندازی شود یا در موارد دیگر این کار صورت نگیرد. این ویژگی به بهبود لایههای کنترل و استقرار، انعطافپذیری بیشتری میبخشد و فرآیند خطایابی را آسانتر میکند.
در مجموع، این بهروزرسانیها امکان مدیریت دقیقتر و هوشمندتر فرآیندهای راهاندازی و توقف کانتینر در Kubernetes را فراهم میکند، بنابراین تیمهای توسعه و عملیات میتوانند زیرساختهای پایدارتری داشته باشند و کارایی سیستمهای خود را افزایش دهند.
#Kubernetes #کانتینر #مدیریت_سیستم #نسخه_۱.۳۴
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Mcr7Nq2m3
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes v1.34: Finer-Grained Control Over Container Restarts
🟢 خلاصه مقاله:
نسخه ۱.۳۴ Kubernetes امکانات جدیدی برای کنترل دقیقتر وضعیت راهاندازی مجدد کانتینرها ارائه میدهد. در این نسخه، سیاستهای جداگانه برای هر کانتینر در نظر گرفته شده است که به کاربران اجازه میدهد رفتار راهاندازی مجدد را برای هر کانتینر به صورت مستقل تنظیم کنند. این قابلیت به مدیران سیستم کمک میکند تا به شکل بهتری منابع را مدیریت کرده و مشکلات مربوط به توقف یا راهاندازی مجدد کانتینرها را به صورت هدفمند حل کنند.
علاوه بر این، Kubernetes 1.34 قوانینی شرطی برای Restart فراهم کرده است، که امکان تعیین رفتارهای خاص در پاسخ به کدهای خروجی مخصوص را فراهم میسازد. به عنوان نمونه، میتوان تعیین کرد که تنها اگر کانتینر به صورت خاصی خارج شد، مجدداً راهاندازی شود یا در موارد دیگر این کار صورت نگیرد. این ویژگی به بهبود لایههای کنترل و استقرار، انعطافپذیری بیشتری میبخشد و فرآیند خطایابی را آسانتر میکند.
در مجموع، این بهروزرسانیها امکان مدیریت دقیقتر و هوشمندتر فرآیندهای راهاندازی و توقف کانتینر در Kubernetes را فراهم میکند، بنابراین تیمهای توسعه و عملیات میتوانند زیرساختهای پایدارتری داشته باشند و کارایی سیستمهای خود را افزایش دهند.
#Kubernetes #کانتینر #مدیریت_سیستم #نسخه_۱.۳۴
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Mcr7Nq2m3
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Kubernetes v1.34: Finer-Grained Control Over Container Restarts
With the release of Kubernetes 1.34, a new alpha feature is introduced that gives you more granular control over container restarts within a Pod. This feature, named Container Restart Policy and Rules, allows you to specify a restart policy for each container…
🔵 عنوان مقاله
How We Migrated 30+ Kubernetes Clusters to Terraform
🟢 خلاصه مقاله:
در این مطالعه موردی، نحوه مهاجرت بیش از ۳۰ خوشه کُبرنتس به ابزار Terraform مورد بررسی قرار گرفته است. تیم ما فرآیند انتقال را به صورت موجهای تکراری انجام داد تا ریسکها کاهش یابد و فرآیند به تدریج و با کنترل کامل صورت گیرد. برای این کار، از ابزارهای خاص وارد کردن منابع و همچنین سیستمهای تست پیوسته بهرهگیری شد تا اطمینان حاصل شود که هر مرحله به درستی انجام میشود و عملکرد سیستمها حفظ میگردد.
مراحل این مهاجرت شامل طراحی استراتژیهای منطقی، توسعه ابزارهای مخصوص برای وارد کردن منابع موجود و اجرای روالهای آزمایشی پیوسته بود. این روش به تیم اجازه داد تا عملیات مهاجرت را بدون اختلال در خدمات جاری انجام دهد و ضمن کاهش خطاهای احتمالی، کنترل کامل بر روند انتقال داشته باشد. در نهایت، این پروژه نمونهای موفق از مدیریت تغییرات در محیطهای ابری بزرگ و پیچیده است.
#مهاجرت_ابری #کُبرنتس #Terraform #مدیریت_تغییرات
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/VdnDGhggc
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
How We Migrated 30+ Kubernetes Clusters to Terraform
🟢 خلاصه مقاله:
در این مطالعه موردی، نحوه مهاجرت بیش از ۳۰ خوشه کُبرنتس به ابزار Terraform مورد بررسی قرار گرفته است. تیم ما فرآیند انتقال را به صورت موجهای تکراری انجام داد تا ریسکها کاهش یابد و فرآیند به تدریج و با کنترل کامل صورت گیرد. برای این کار، از ابزارهای خاص وارد کردن منابع و همچنین سیستمهای تست پیوسته بهرهگیری شد تا اطمینان حاصل شود که هر مرحله به درستی انجام میشود و عملکرد سیستمها حفظ میگردد.
مراحل این مهاجرت شامل طراحی استراتژیهای منطقی، توسعه ابزارهای مخصوص برای وارد کردن منابع موجود و اجرای روالهای آزمایشی پیوسته بود. این روش به تیم اجازه داد تا عملیات مهاجرت را بدون اختلال در خدمات جاری انجام دهد و ضمن کاهش خطاهای احتمالی، کنترل کامل بر روند انتقال داشته باشد. در نهایت، این پروژه نمونهای موفق از مدیریت تغییرات در محیطهای ابری بزرگ و پیچیده است.
#مهاجرت_ابری #کُبرنتس #Terraform #مدیریت_تغییرات
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/VdnDGhggc
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
How We Migrated 30+ Kubernetes Clusters to Terraform
In this blog post, we will guide you through the process of automating a complex infrastructure migration from a patchwork of Sceptre and…
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Node Stability and Performance: Tuning Kubelet for Better Resource Management
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت زیرساختهای ابری، ثبات و کارایی نودهای کلاسترهای Kubernetes اهمیت زیادی دارد. یکی از عوامل مهم در این حوزه، تنظیم مناسب بخشهای مختلف kubelet است که نقش اصلی را در مدیریت منابع، جلوگیری از از هم پاشیدگی نود و حفظ عملکرد کلی سیستم ایفا میکند. در این مقاله، به بررسی نحوه پیکربندی رزرو منابع، تعیین آستانههای اخراج و تنظیمات خاموشی آرام میپردازیم تا بتوانیم ثبات نودهای Kubernetes را بهبود بخشیم و از بروز خاموشیهای ناگهانی جلوگیری کنیم.
ابتدا، رزرو منابع برای کوبلت اهمیت زیادی دارد، زیرا به سیستم اجازه میدهد منابع مشخصی را برای عملیاتهای حیاتی reserve کند. این امر باعث میشود فرآیندهای حیاتی هرگز دچار کمبود منابع نشوند و سیستم در برابر فشارهای ناگهانی مقاومتر باشد. سپس، تنظیمات آستانههای اخراج مشخص میکنند که چه زمانی نودها باید اقدام به خاموش کردن وظایف یا حذف پادها کنند تا منابع کافی باقی بماند و از توقف ناگهانی سیستم جلوگیری شود. در نهایت، با پیکربندی صحیح ویژگیهای خاموشی آرام، میتوان عملیات خاموش کردن نود را به صورت کنترل شده و بدون اختلال در سرویسها انجام داد، که این امر مخصوصا در محیطهای حساس بسیار حیاتی است.
در پایان، با تغییر و تنظیم دقیق این پارامترها، میتوان بهبود قابل توجهی در پایداری و کارایی نودهای Kubernetes حاصل کرد. این اقدامات نه تنها میزان خاموشیهای ناخواسته را کاهش میدهد، بلکه امنیت سیستم را در مقابل فشارهای مرتبط با بار کاری افزایش میدهد، و در نتیجه، کارایی کلی زیرساختهای ابری به طرز چشمگیری ارتقا مییابد.
#Kubernetes #مدیریت_منابع #پایداری_نود #کارایی
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/2CPZ9HD8G
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes Node Stability and Performance: Tuning Kubelet for Better Resource Management
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت زیرساختهای ابری، ثبات و کارایی نودهای کلاسترهای Kubernetes اهمیت زیادی دارد. یکی از عوامل مهم در این حوزه، تنظیم مناسب بخشهای مختلف kubelet است که نقش اصلی را در مدیریت منابع، جلوگیری از از هم پاشیدگی نود و حفظ عملکرد کلی سیستم ایفا میکند. در این مقاله، به بررسی نحوه پیکربندی رزرو منابع، تعیین آستانههای اخراج و تنظیمات خاموشی آرام میپردازیم تا بتوانیم ثبات نودهای Kubernetes را بهبود بخشیم و از بروز خاموشیهای ناگهانی جلوگیری کنیم.
ابتدا، رزرو منابع برای کوبلت اهمیت زیادی دارد، زیرا به سیستم اجازه میدهد منابع مشخصی را برای عملیاتهای حیاتی reserve کند. این امر باعث میشود فرآیندهای حیاتی هرگز دچار کمبود منابع نشوند و سیستم در برابر فشارهای ناگهانی مقاومتر باشد. سپس، تنظیمات آستانههای اخراج مشخص میکنند که چه زمانی نودها باید اقدام به خاموش کردن وظایف یا حذف پادها کنند تا منابع کافی باقی بماند و از توقف ناگهانی سیستم جلوگیری شود. در نهایت، با پیکربندی صحیح ویژگیهای خاموشی آرام، میتوان عملیات خاموش کردن نود را به صورت کنترل شده و بدون اختلال در سرویسها انجام داد، که این امر مخصوصا در محیطهای حساس بسیار حیاتی است.
در پایان، با تغییر و تنظیم دقیق این پارامترها، میتوان بهبود قابل توجهی در پایداری و کارایی نودهای Kubernetes حاصل کرد. این اقدامات نه تنها میزان خاموشیهای ناخواسته را کاهش میدهد، بلکه امنیت سیستم را در مقابل فشارهای مرتبط با بار کاری افزایش میدهد، و در نتیجه، کارایی کلی زیرساختهای ابری به طرز چشمگیری ارتقا مییابد.
#Kubernetes #مدیریت_منابع #پایداری_نود #کارایی
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/2CPZ9HD8G
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Kubernetes Node Stability and Performance: Tuning Kubelet for Better Resource Management
This is a practical post for Kubernetes operators and administrators looking to improve cluster resilience and performance by fine-tuning…
🔵 عنوان مقاله
When to Adopt Kubernetes: The "Pay Now or Pay Later" Dilemma
🟢 خلاصه مقاله:
تصمیمگیری درباره زمان مناسب برای پیوستن به دنیای کوبرنتیز یکی از مهمترین چالشهای فناوری است که بسیاری از شرکتها و استارتاپها با آن مواجه هستند. سوال اصلی این است: باید اکنون دست به کار شویم یا بهتر است برای مدتی صبر کنیم؟ در این راهنمای جامع، به بررسی هزینههای پنهان، تبعات استراتژیک و زمانبندیهای مختلف میپردازیم تا به تیمها کمک کنیم تصمیمی هوشمندانه و بر مبنای تحلیل دقیق بگیرند.
در ابتدا، لازم است درک کنیم که پیوستن زودهنگام یا با تأخیر، هر دو تصمیم عواقب خاص خود را دارند. پیوستن زودهنگام ممکن است هزینههای اولیه و پیچیدگیهای راهاندازی را به همراه داشته باشد، اما در مقابل، مزایای بهرهگیری زودهنگام از امکانات کوبرنتیز و بهبود بهرهوری در فرآیندهای توسعه و استقرار را فراهم میکند. از سوی دیگر، تاخیر در اتخاذ این فناوری، ریسک از دست دادن فرصتهای رقابتی و کاهش انعطافپذیری در مقابل تغییرات بازار را به همراه دارد.
این مقاله راهکارهایی را برای ارزیابی بهتر زمان مناسب برای ورود به دنیای کوبرنتیز ارائه میدهد و چارچوب تصمیمگیری را بر اساس نیازهای شرکتهای نوپا، رشد یافته یا سازمانهای بزرگ ترسیم میکند. این راهنما به تیمها کمک میکند تا با شناخت دقیق هزینهها، مزایا و محدودیتهای هر گزینه، تصمیمی هوشمندانه و استراتژیک بگیرند و در نتیجه به بهرهبرداری بهتر از فناوریهای ابرمداری دست پیدا کنند.
#کوبرنتیز #تکنولوژی_مدیریت #تصمیم_هوشمندانه #استراتژی_تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/TZJvFcYXy
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
When to Adopt Kubernetes: The "Pay Now or Pay Later" Dilemma
🟢 خلاصه مقاله:
تصمیمگیری درباره زمان مناسب برای پیوستن به دنیای کوبرنتیز یکی از مهمترین چالشهای فناوری است که بسیاری از شرکتها و استارتاپها با آن مواجه هستند. سوال اصلی این است: باید اکنون دست به کار شویم یا بهتر است برای مدتی صبر کنیم؟ در این راهنمای جامع، به بررسی هزینههای پنهان، تبعات استراتژیک و زمانبندیهای مختلف میپردازیم تا به تیمها کمک کنیم تصمیمی هوشمندانه و بر مبنای تحلیل دقیق بگیرند.
در ابتدا، لازم است درک کنیم که پیوستن زودهنگام یا با تأخیر، هر دو تصمیم عواقب خاص خود را دارند. پیوستن زودهنگام ممکن است هزینههای اولیه و پیچیدگیهای راهاندازی را به همراه داشته باشد، اما در مقابل، مزایای بهرهگیری زودهنگام از امکانات کوبرنتیز و بهبود بهرهوری در فرآیندهای توسعه و استقرار را فراهم میکند. از سوی دیگر، تاخیر در اتخاذ این فناوری، ریسک از دست دادن فرصتهای رقابتی و کاهش انعطافپذیری در مقابل تغییرات بازار را به همراه دارد.
این مقاله راهکارهایی را برای ارزیابی بهتر زمان مناسب برای ورود به دنیای کوبرنتیز ارائه میدهد و چارچوب تصمیمگیری را بر اساس نیازهای شرکتهای نوپا، رشد یافته یا سازمانهای بزرگ ترسیم میکند. این راهنما به تیمها کمک میکند تا با شناخت دقیق هزینهها، مزایا و محدودیتهای هر گزینه، تصمیمی هوشمندانه و استراتژیک بگیرند و در نتیجه به بهرهبرداری بهتر از فناوریهای ابرمداری دست پیدا کنند.
#کوبرنتیز #تکنولوژی_مدیریت #تصمیم_هوشمندانه #استراتژی_تکنولوژی
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/TZJvFcYXy
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
testkube.io
When to Adopt Kubernetes: Strategy, Costs, and Decision Matrix
Should your team adopt Kubernetes now or wait? This guide breaks down timing strategies, hidden migration costs, and provides a decision framework for engineering leaders.
🔵 عنوان مقاله
Low-Rank Adaptation (LoRA) Explained (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، مفهوم "تطبیق با رتبه پایین" یا LoRA (Low-Rank Adaptation) توضیح داده شده است. ابتدا شرح داده میشود که در یک آزمایش اصلاح و بهکارگیری مدل، مدل Gemma 3 با توان 270 میلیون پارامتر به کمک فناوری LoRA به یک دستیار هوشمند و قابل اعتماد برای مخفی کردن اطلاعات شخصی (PII) تبدیل شد. این مدل تخصصی، که قابل آموزش، بستهبندی و به اشتراکگذاری با استفاده از داکر است، فرآیند چهارمرحلهای را طی کرد.
در این فرآیند، ابتدا مدل پایه با مجموعهای از دادههای تنظیم شده بر اساس قالب گفتگو، به صورتی نظارت شده آموزش دید. سپس، مدل پایه همراه با مجموعهای از آداپتورهای LoRA، در نهایت میتواند مجدد به وزنهای اولیه ادغام شود تا یک چکپوینت مستقل و قابل استفاده تولید کند که عملکرد خوبی در مخفیسازی اطلاعات حساس دارد. این رویکرد، امکان توسعه و بهبود سریع مدلهای تخصصی را فراهم میکند، بدون نیاز به آموزش کامل از ابتدا و به سادگی قابل اشتراکگذاری است.
#مدل_هوشمند #تشخیص_اطلاعات_شخصی #یادگیری_م کم #هوش مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://www.docker.com/blog/lora-explained/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Low-Rank Adaptation (LoRA) Explained (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، مفهوم "تطبیق با رتبه پایین" یا LoRA (Low-Rank Adaptation) توضیح داده شده است. ابتدا شرح داده میشود که در یک آزمایش اصلاح و بهکارگیری مدل، مدل Gemma 3 با توان 270 میلیون پارامتر به کمک فناوری LoRA به یک دستیار هوشمند و قابل اعتماد برای مخفی کردن اطلاعات شخصی (PII) تبدیل شد. این مدل تخصصی، که قابل آموزش، بستهبندی و به اشتراکگذاری با استفاده از داکر است، فرآیند چهارمرحلهای را طی کرد.
در این فرآیند، ابتدا مدل پایه با مجموعهای از دادههای تنظیم شده بر اساس قالب گفتگو، به صورتی نظارت شده آموزش دید. سپس، مدل پایه همراه با مجموعهای از آداپتورهای LoRA، در نهایت میتواند مجدد به وزنهای اولیه ادغام شود تا یک چکپوینت مستقل و قابل استفاده تولید کند که عملکرد خوبی در مخفیسازی اطلاعات حساس دارد. این رویکرد، امکان توسعه و بهبود سریع مدلهای تخصصی را فراهم میکند، بدون نیاز به آموزش کامل از ابتدا و به سادگی قابل اشتراکگذاری است.
#مدل_هوشمند #تشخیص_اطلاعات_شخصی #یادگیری_م کم #هوش مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://www.docker.com/blog/lora-explained/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Docker
Low-Rank Adaptation (LoRA) Explained | Docker
LoRA is a method that freezes a base model and adds trainable adapters to teach pre-trained models new behaviors, without overwriting their existing knowledge.
🔵 عنوان مقاله
K8s cleaner
🟢 خلاصه مقاله:
K8s Cleaner یک کنترلر قدرتمند است که وظیفه آن شناسایی و پاکسازی منابع قدیمی، از رده خارج شده یا آسیبزده در خوشه Kubernetes است. این ابزار با نظارت مداوم بر وضعیت منابع، اطمینان میدهد که تنها منابع فعال و سالم باقی بمانند و منابع بیفایده یا منسوخ حذف شوند. این کار باعث بهبود عملکرد و کارایی کلی خوشه Kubernetes میشود و مدیریت منابع را آسانتر میکند.
با استفاده از K8s Cleaner، مدیران میتوانند به صورت خودکار منابع غیرفعال یا مشکلدار را شناسایی و حذف کنند، که این امر به کاهش مصرف منابع و جلوگیری از کندی یا خطاهای احتمالی سیستم کمک میکند. در نتیجه، این کنترلر نقش مهمی در نگهداری سلامت و بهبود بهرهوری زیرساختهای Kubernetes ایفا میکند.
#K8s #مدیریت_Kubernetes #پاکسازی #بهبود_عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/86M9BrB5M
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
K8s cleaner
🟢 خلاصه مقاله:
K8s Cleaner یک کنترلر قدرتمند است که وظیفه آن شناسایی و پاکسازی منابع قدیمی، از رده خارج شده یا آسیبزده در خوشه Kubernetes است. این ابزار با نظارت مداوم بر وضعیت منابع، اطمینان میدهد که تنها منابع فعال و سالم باقی بمانند و منابع بیفایده یا منسوخ حذف شوند. این کار باعث بهبود عملکرد و کارایی کلی خوشه Kubernetes میشود و مدیریت منابع را آسانتر میکند.
با استفاده از K8s Cleaner، مدیران میتوانند به صورت خودکار منابع غیرفعال یا مشکلدار را شناسایی و حذف کنند، که این امر به کاهش مصرف منابع و جلوگیری از کندی یا خطاهای احتمالی سیستم کمک میکند. در نتیجه، این کنترلر نقش مهمی در نگهداری سلامت و بهبود بهرهوری زیرساختهای Kubernetes ایفا میکند.
#K8s #مدیریت_Kubernetes #پاکسازی #بهبود_عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/86M9BrB5M
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - gianlucam76/k8s-cleaner: Cleaner is a Kubernetes controller that identifies unused or unhealthy resources, helping you…
Cleaner is a Kubernetes controller that identifies unused or unhealthy resources, helping you maintain a streamlined and efficient Kubernetes cluster. It provides flexible scheduling, label filteri...
🔵 عنوان مقاله
How KEDA’s Advanced HPA Tuning Cut Our App’s Latency by 96%
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی نحوه بهبود قابل توجه عملکرد برنامهمان با بهرهگیری از تنظیمات پیشرفته HPA در KEDA میپردازیم. در ابتدا، مشکل اصلی ما کاهش شدید تاخیر در پاسخگویی برنامه بود. این موضوع باعث کاهش رضایت کاربران و محدودیتهای در مقیاسپذیری میشد. تیم فنی ما پس از بررسی دقیق، تصمیم گرفتند از قابلیتهای تنظیم دقیق HPA در KEDA استفاده کنند تا منابع را به صورت هوشمند و بهموقع مدیریت کنند.
در نتیجه، با اعمال تنظیمات پیشرفته HPA، نه تنها توانستیم تاخیر سیستم را تا ۹۶ درصد کاهش دهیم، بلکه عملکرد برنامه را به سطح مطلوبی رساندیم. این بهبود به ما اجازه داد تا برنامهمان پاسخ سریعتر و کارایی بالاتری داشته باشد، ضمن اینکه از منابع به شکل بهینهتری بهرهبرداری کردیم. این تجربه نشان داد که تنظیمات تخصصی و دقیق ابزاری قدرتمند برای ارتقاء عملکرد اپلیکیشنها در محیطهای مقیاسپذیر است.
#پایش #KEDA #بهینهسازی_کارایی #HPA
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/BTgVZTKM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
How KEDA’s Advanced HPA Tuning Cut Our App’s Latency by 96%
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی نحوه بهبود قابل توجه عملکرد برنامهمان با بهرهگیری از تنظیمات پیشرفته HPA در KEDA میپردازیم. در ابتدا، مشکل اصلی ما کاهش شدید تاخیر در پاسخگویی برنامه بود. این موضوع باعث کاهش رضایت کاربران و محدودیتهای در مقیاسپذیری میشد. تیم فنی ما پس از بررسی دقیق، تصمیم گرفتند از قابلیتهای تنظیم دقیق HPA در KEDA استفاده کنند تا منابع را به صورت هوشمند و بهموقع مدیریت کنند.
در نتیجه، با اعمال تنظیمات پیشرفته HPA، نه تنها توانستیم تاخیر سیستم را تا ۹۶ درصد کاهش دهیم، بلکه عملکرد برنامه را به سطح مطلوبی رساندیم. این بهبود به ما اجازه داد تا برنامهمان پاسخ سریعتر و کارایی بالاتری داشته باشد، ضمن اینکه از منابع به شکل بهینهتری بهرهبرداری کردیم. این تجربه نشان داد که تنظیمات تخصصی و دقیق ابزاری قدرتمند برای ارتقاء عملکرد اپلیکیشنها در محیطهای مقیاسپذیر است.
#پایش #KEDA #بهینهسازی_کارایی #HPA
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/BTgVZTKM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
How KEDA’s Advanced HPA Tuning Cut Our App’s Latency by 96%
A deep dive into the KEDA configuration that tamed our latency beast and silenced the on-call pager.
🔵 عنوان مقاله
Unpacking the cluster networking for Amazon EKS hybrid nodes
🟢 خلاصه مقاله:
در این راهنما، فرآیند راهاندازی شبکه برای یک کلاستر هیبریدی از نودهای Amazon EKS که هم در فضای ابری و هم در محیطهای محلی فعالیت میکنند، توضیح داده شده است. در ابتدا، به بررسی نوعهای مختلف CNI (شبکههای کانتینری نود)، اهمیت برنامهریزی CIDR و نحوه تنظیم مسیرهای شبکه پرداخته میشود. سپس، گزینههای مختلف برای تعادل بار و بارگذاری ترافیک بین محیطهای ابری و محلی بررسی میگردد تا بهترین راهکار برای مدیریت ترافیکهای هیبریدی انتخاب شود.
این آموزش، با ارائه نکات فنی و راهکارهای عملی، امکان پیادهسازی شبکهای منظّم و کارآمد در محیطهای هیبریدی را فراهم میکند. هدف نهایی اطمینان از اتصال پایدار، امنیت و کارایی زیرساختهای شبکه در سمت ابری و محل استقرار میباشد.
#شبکه_ابری #اکسن_هیبریدی #کونفیگوریسیون_شبکه #توازن_بار
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/58QscgJd9
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Unpacking the cluster networking for Amazon EKS hybrid nodes
🟢 خلاصه مقاله:
در این راهنما، فرآیند راهاندازی شبکه برای یک کلاستر هیبریدی از نودهای Amazon EKS که هم در فضای ابری و هم در محیطهای محلی فعالیت میکنند، توضیح داده شده است. در ابتدا، به بررسی نوعهای مختلف CNI (شبکههای کانتینری نود)، اهمیت برنامهریزی CIDR و نحوه تنظیم مسیرهای شبکه پرداخته میشود. سپس، گزینههای مختلف برای تعادل بار و بارگذاری ترافیک بین محیطهای ابری و محلی بررسی میگردد تا بهترین راهکار برای مدیریت ترافیکهای هیبریدی انتخاب شود.
این آموزش، با ارائه نکات فنی و راهکارهای عملی، امکان پیادهسازی شبکهای منظّم و کارآمد در محیطهای هیبریدی را فراهم میکند. هدف نهایی اطمینان از اتصال پایدار، امنیت و کارایی زیرساختهای شبکه در سمت ابری و محل استقرار میباشد.
#شبکه_ابری #اکسن_هیبریدی #کونفیگوریسیون_شبکه #توازن_بار
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/58QscgJd9
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Amazon Web Services, Inc.
Unpacking the Cluster Networking for Amazon EKS Hybrid Nodes
A step-by-step walkthrough on setting up the cluster networking for EKS Hybrid Nodes, including different options of Container Network Interface (CNI) and load balancing solutions