🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
**k8sgpt یک ابزار تحلیل‌گر برای خوشه‌های Kubernetes است که با اسکن منابع، رویدادها و وضعیت اجزا، خطاها و پیکربندی‌های نادرست را پیدا می‌کند و با توضیحات قابل فهم و پیشنهادهای عملی، عیب‌یابی را سریع‌تر می‌کند. این ابزار می‌تواند بدون AI و صرفاً با قواعد داخلی کار کند، یا در صورت نیاز با اتصال به LLMهای خارجی مانند OpenAI یا مدل‌های محلی، توضیحات و راهکارهای دقیق‌تری ارائه دهد و همزمان اطلاعات حساس را مخفی‌سازی کند.
کارکردهای اصلی شامل یافتن ریشه مشکل در مواردی مثل CrashLoopBackOff، خطای ImagePull، کمبود منابع، خطاهای Readiness/Liveness، و مسائل RBAC/NetworkPolicy، به‌همراه پیشنهاد دستورهای kubectl یا تغییرات لازم در manifestها است. k8sgpt به‌صورت CLI یا افزونه kubectl و در فرآیندهای CI/CD قابل استفاده است و برای پاسخ‌گویی در حوادث، عملیات روزمره و آموزش تیم‌ها کاربرد دارد. با وجود سرعت‌بخشیدن به عیب‌یابی و کاهش MTTR، این ابزار جایگزین سامانه‌های مشاهده‌پذیری مانند Prometheus و Grafana نیست و بهتر است توصیه‌های آن پیش از اعمال در محیط Production بازبینی شوند.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #AIOps #CloudNative #Troubleshooting #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
**k8sgpt یک ابزار تحلیل‌گر برای خوشه‌های Kubernetes است که با اسکن منابع، رویدادها و وضعیت اجزا، خطاها و پیکربندی‌های نادرست را پیدا می‌کند و با توضیحات قابل فهم و پیشنهادهای عملی، عیب‌یابی را سریع‌تر می‌کند. این ابزار می‌تواند بدون AI و صرفاً با قواعد داخلی کار کند، یا در صورت نیاز با اتصال به LLMهای خارجی مانند OpenAI یا مدل‌های محلی، توضیحات و راهکارهای دقیق‌تری ارائه دهد و همزمان اطلاعات حساس را مخفی‌سازی کند.
کارکردهای اصلی شامل یافتن ریشه مشکل در مواردی مثل CrashLoopBackOff، خطای ImagePull، کمبود منابع، خطاهای Readiness/Liveness، و مسائل RBAC/NetworkPolicy، به‌همراه پیشنهاد دستورهای kubectl یا تغییرات لازم در manifestها است. k8sgpt به‌صورت CLI یا افزونه kubectl و در فرآیندهای CI/CD قابل استفاده است و برای پاسخ‌گویی در حوادث، عملیات روزمره و آموزش تیم‌ها کاربرد دارد. با وجود سرعت‌بخشیدن به عیب‌یابی و کاهش MTTR، این ابزار جایگزین سامانه‌های مشاهده‌پذیری مانند Prometheus و Grafana نیست و بهتر است توصیه‌های آن پیش از اعمال در محیط Production بازبینی شوند.
#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #AIOps #CloudNative #Troubleshooting #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.
❤1
Forwarded from Software Engineer Labdon
چرا از جاوا و پایتون برای نرم افزارهای سیستم های هوافضا نمیشه استفاده کرد؟
1-قطعیت (Determinism):
در زبان هایی مثل جاوا و پایتون به خاطر وجود garbage collection و مبتنی بر JVM بودن اجرای برنامه دقیقا قابل پیش بینی نیست. ممکنه برنامه یه لحظه به خاطر garbage collector متوقف بشه یا pause کنه. تو نرم افزارهای real time همچین چیزی قابل قبول نیست.
به عبارت دیگه یه حلقه توی جاوا یه بار ممکنه یک میلی ثانیه طول بکشه اما دفعه بعد 5 میلی ثانیه طول بکشه دلیل این امر اینه که JIT و gc معلوم نیست کی عمل می کنن و حافظه رو پس می گیرن. پایتون هم به همین دلیل که gc داره عملکردش این شکلیه.
2-زمانبندی سخت گیرانه(Hard real-time constraints): نرم افزارهای هوافضا باید مشخص، کوتاه و قطعی واکنش نشان دهند اما جاوا و پایتون همچین تضمینی نمی دهند.
3-ایمنی و استانداردها :
صنعت هوافضا از استانداردهایی مثل DO-178C پیروی می‌کند. Ada و C ابزارها و کتابخانه‌های تأییدشده‌ای برای این استاندارد دارند اما برای جاوا و پایتون چنین پشتیبانی و تأیید رسمی بسیار محدود یا تقریباً وجود ندارد.
4-کارایی (Performance & Footprint):
پایتون کنده چون مفسریه جاوا هم به خاطر JVM و مدیریت حافظه سربار زیادی داره که خب توی سیستم های هوافضا که سرعت مهمه و منابع سخت افزاری محدودی داریم نمیشه یه برنامه کند و برنامه ای که کلی منابع میخواد رو اجرا کنیم.
در نهایت باید بگم که زبان هایی که باهاشون نرم افزارهای سیستم های هوافضا، نظامی و حساس رو میسازن Ada-Spark ada - C و جدیدا Rust هستند.
<Mohsen Shojaei Yeganeh/>
👇👇👇👇👇👇👇
@software_Labdon
1-قطعیت (Determinism):
در زبان هایی مثل جاوا و پایتون به خاطر وجود garbage collection و مبتنی بر JVM بودن اجرای برنامه دقیقا قابل پیش بینی نیست. ممکنه برنامه یه لحظه به خاطر garbage collector متوقف بشه یا pause کنه. تو نرم افزارهای real time همچین چیزی قابل قبول نیست.
به عبارت دیگه یه حلقه توی جاوا یه بار ممکنه یک میلی ثانیه طول بکشه اما دفعه بعد 5 میلی ثانیه طول بکشه دلیل این امر اینه که JIT و gc معلوم نیست کی عمل می کنن و حافظه رو پس می گیرن. پایتون هم به همین دلیل که gc داره عملکردش این شکلیه.
2-زمانبندی سخت گیرانه(Hard real-time constraints): نرم افزارهای هوافضا باید مشخص، کوتاه و قطعی واکنش نشان دهند اما جاوا و پایتون همچین تضمینی نمی دهند.
3-ایمنی و استانداردها :
صنعت هوافضا از استانداردهایی مثل DO-178C پیروی می‌کند. Ada و C ابزارها و کتابخانه‌های تأییدشده‌ای برای این استاندارد دارند اما برای جاوا و پایتون چنین پشتیبانی و تأیید رسمی بسیار محدود یا تقریباً وجود ندارد.
4-کارایی (Performance & Footprint):
پایتون کنده چون مفسریه جاوا هم به خاطر JVM و مدیریت حافظه سربار زیادی داره که خب توی سیستم های هوافضا که سرعت مهمه و منابع سخت افزاری محدودی داریم نمیشه یه برنامه کند و برنامه ای که کلی منابع میخواد رو اجرا کنیم.
در نهایت باید بگم که زبان هایی که باهاشون نرم افزارهای سیستم های هوافضا، نظامی و حساس رو میسازن Ada-Spark ada - C و جدیدا Rust هستند.
<Mohsen Shojaei Yeganeh/>
👇👇👇👇👇👇👇
@software_Labdon
🔵 عنوان مقاله
kuik: container image caching system
🟢 خلاصه مقاله:
**kuik یک سیستم کش برای imageهای کانتینری است که با نگه‌داری و بازاستفاده از لایه‌های OCI سرعت pull و build را بالا می‌برد، تأخیر راه‌اندازی را کاهش می‌دهد و هزینه پهنای‌باند را کم می‌کند. این ابزار با deduplication، سیاست‌های پر/تخلیه کش، و invalidation مبتنی بر digest یکپارچگی محتوا را حفظ می‌کند و می‌تواند به‌صورت cache محلی، proxy رجیستری یا به‌شکل DaemonSet/sidecar در Kubernetes به‌کار رود. ادغام با Docker و سایر runtimeهای OCI، به‌همراه مشاهده‌پذیری و کنترل دسترسی، اتخاذ آن را در محیط‌های توسعه، CI/CD و تولید ساده و قابل اتکا می‌کند.
#containers #caching #DevOps #Kubernetes #Docker #OCI #CICD #performance
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ryRQH7fxW
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kuik: container image caching system
🟢 خلاصه مقاله:
**kuik یک سیستم کش برای imageهای کانتینری است که با نگه‌داری و بازاستفاده از لایه‌های OCI سرعت pull و build را بالا می‌برد، تأخیر راه‌اندازی را کاهش می‌دهد و هزینه پهنای‌باند را کم می‌کند. این ابزار با deduplication، سیاست‌های پر/تخلیه کش، و invalidation مبتنی بر digest یکپارچگی محتوا را حفظ می‌کند و می‌تواند به‌صورت cache محلی، proxy رجیستری یا به‌شکل DaemonSet/sidecar در Kubernetes به‌کار رود. ادغام با Docker و سایر runtimeهای OCI، به‌همراه مشاهده‌پذیری و کنترل دسترسی، اتخاذ آن را در محیط‌های توسعه، CI/CD و تولید ساده و قابل اتکا می‌کند.
#containers #caching #DevOps #Kubernetes #Docker #OCI #CICD #performance
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ryRQH7fxW
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - enix/kube-image-keeper: kuik is a container image caching system for Kubernetes
kuik is a container image caching system for Kubernetes - enix/kube-image-keeper
🔵 عنوان مقاله
Kubetail
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از ابزار Kubetail: یک ابزار خط فرمان سبک برای جمع‌کردن و نمایش زنده لاگ‌های چند Pod و کانتینر در Kubernetes در یک خروجی واحد است. بر پایه kubectl کار می‌کند، با انتخاب بر اساس نام یا Label، تعیین Namespace و Container، دنبال‌کردن زنده، پیشوند نام Pod/Container و رنگ‌بندی، عیب‌یابی همزمان چند سرویس را ساده می‌کند. نصب آن آسان است (مثلا از طریق Homebrew روی macOS یا دریافت اسکریپت روی Linux) و نیازی به مؤلفهٔ سروری جداگانه ندارد. Kubetail جایگزین سامانه‌های لاگ مرکزی نیست، اما برای دیباگ سریع، بررسی استقرارها و همبستگی خطاها میان چند Pod بسیار کاربردی است.
#Kubetail #Kubernetes #DevOps #Logs #Observability #CLI #SRE #Microservices
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/tZ0FL1r75
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubetail
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از ابزار Kubetail: یک ابزار خط فرمان سبک برای جمع‌کردن و نمایش زنده لاگ‌های چند Pod و کانتینر در Kubernetes در یک خروجی واحد است. بر پایه kubectl کار می‌کند، با انتخاب بر اساس نام یا Label، تعیین Namespace و Container، دنبال‌کردن زنده، پیشوند نام Pod/Container و رنگ‌بندی، عیب‌یابی همزمان چند سرویس را ساده می‌کند. نصب آن آسان است (مثلا از طریق Homebrew روی macOS یا دریافت اسکریپت روی Linux) و نیازی به مؤلفهٔ سروری جداگانه ندارد. Kubetail جایگزین سامانه‌های لاگ مرکزی نیست، اما برای دیباگ سریع، بررسی استقرارها و همبستگی خطاها میان چند Pod بسیار کاربردی است.
#Kubetail #Kubernetes #DevOps #Logs #Observability #CLI #SRE #Microservices
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/tZ0FL1r75
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - kubetail-org/kubetail: Real-time logging dashboard for Kubernetes (browser/terminal)
Real-time logging dashboard for Kubernetes (browser/terminal) - kubetail-org/kubetail
❤1
🔵 عنوان مقاله
SpinKube: Native WebAssembly Workloads on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
SpinKube روشی ارائه می‌دهد تا WebAssembly به‌صورت «اولین‌رده» در Kubernetes اجرا شود و مزیت‌های سرعت، امنیت و اندازه کوچک Wasm را با فرایندها و ابزارهای استاندارد کلاود نیتیو یکپارچه کند. به‌جای راه‌حل‌های جانبی، SpinKube از APIها و الگوهای بومی Kubernetes مانند Deployments، Services، Jobs و RuntimeClass بهره می‌گیرد تا Wasm کنار کانتینرها در همان کلاستر مستقر، زمانبندی، مقیاس‌دهی و پایش شود. نتیجه برای تیم‌ها، همزیستی ساده Wasm و کانتینر، بهره‌وری بالاتر، راه‌اندازی سریع‌تر بارهای کاری رویدادمحور و تقویت امنیت به‌واسطه ایزوله‌سازی Wasm است. این راهکار با ابزارهایی مثل kubectl، Helm و GitOps سازگار است و لاگ/متریک‌ها را به پشته‌های موجود وصل می‌کند؛ درنتیجه تجربه توسعه و عملیات بدون اصطکاک حفظ می‌شود. موارد کاربرد شامل میکروسرویس‌های کم‌تأخیر، الگوهای شبیه Serverless، استقرارهای Edge و پلتفرم‌های چند‌مستاجری است که با «بومی‌شدن» Wasm روی Kubernetes سریع‌تر از آزمایش تا تولید حرکت می‌کنند.
#WebAssembly #Kubernetes #SpinKube #CloudNative #WASI #Serverless #DevOps #EdgeComputing
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/VRgpk7W7M
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
SpinKube: Native WebAssembly Workloads on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
SpinKube روشی ارائه می‌دهد تا WebAssembly به‌صورت «اولین‌رده» در Kubernetes اجرا شود و مزیت‌های سرعت، امنیت و اندازه کوچک Wasm را با فرایندها و ابزارهای استاندارد کلاود نیتیو یکپارچه کند. به‌جای راه‌حل‌های جانبی، SpinKube از APIها و الگوهای بومی Kubernetes مانند Deployments، Services، Jobs و RuntimeClass بهره می‌گیرد تا Wasm کنار کانتینرها در همان کلاستر مستقر، زمانبندی، مقیاس‌دهی و پایش شود. نتیجه برای تیم‌ها، همزیستی ساده Wasm و کانتینر، بهره‌وری بالاتر، راه‌اندازی سریع‌تر بارهای کاری رویدادمحور و تقویت امنیت به‌واسطه ایزوله‌سازی Wasm است. این راهکار با ابزارهایی مثل kubectl، Helm و GitOps سازگار است و لاگ/متریک‌ها را به پشته‌های موجود وصل می‌کند؛ درنتیجه تجربه توسعه و عملیات بدون اصطکاک حفظ می‌شود. موارد کاربرد شامل میکروسرویس‌های کم‌تأخیر، الگوهای شبیه Serverless، استقرارهای Edge و پلتفرم‌های چند‌مستاجری است که با «بومی‌شدن» Wasm روی Kubernetes سریع‌تر از آزمایش تا تولید حرکت می‌کنند.
#WebAssembly #Kubernetes #SpinKube #CloudNative #WASI #Serverless #DevOps #EdgeComputing
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/VRgpk7W7M
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Keel: Kubernetes Deployment Automation Engine
🟢 خلاصه مقاله:
** Keel یک Kubernetes Operator است که به‌صورت خودکار به‌روزرسانی‌های Helm، Deployment، DaemonSet و StatefulSet را اجرا می‌کند. با رصد نسخه‌های جدید ایمیج‌ها یا تغییرات Helm chart، به‌روزرسانی‌ها را به شکل Rolling و مطابق مکانیزم‌های بومی Kubernetes انجام می‌دهد و به سلامت سرویس‌ها و استراتژی‌های rollout احترام می‌گذارد. امکان تعریف سیاست‌ها برای کنترل نوع و نحوه به‌روزرسانی‌ها (مثل محدودکردن به نسخه‌های امن یا نیاز به تأیید) وجود دارد و Keel با گردش‌کارهای فعلی تیم‌ها سازگار است. نتیجه، کاهش کارهای تکراری، جلوگیری از ناهمخوانی پیکربندی و به‌روزرسانی ایمن و یکنواخت سرویس‌ها در مقیاس است.
#Kubernetes #Keel #Helm #DevOps #Automation #ContinuousDelivery #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/N-jRpJkrH
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Keel: Kubernetes Deployment Automation Engine
🟢 خلاصه مقاله:
** Keel یک Kubernetes Operator است که به‌صورت خودکار به‌روزرسانی‌های Helm، Deployment، DaemonSet و StatefulSet را اجرا می‌کند. با رصد نسخه‌های جدید ایمیج‌ها یا تغییرات Helm chart، به‌روزرسانی‌ها را به شکل Rolling و مطابق مکانیزم‌های بومی Kubernetes انجام می‌دهد و به سلامت سرویس‌ها و استراتژی‌های rollout احترام می‌گذارد. امکان تعریف سیاست‌ها برای کنترل نوع و نحوه به‌روزرسانی‌ها (مثل محدودکردن به نسخه‌های امن یا نیاز به تأیید) وجود دارد و Keel با گردش‌کارهای فعلی تیم‌ها سازگار است. نتیجه، کاهش کارهای تکراری، جلوگیری از ناهمخوانی پیکربندی و به‌روزرسانی ایمن و یکنواخت سرویس‌ها در مقیاس است.
#Kubernetes #Keel #Helm #DevOps #Automation #ContinuousDelivery #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/N-jRpJkrH
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
❤1
🔵 عنوان مقاله
Policy-Based Testing for Configuration Files with Conftest
🟢 خلاصه مقاله:
** Conftest با تکیه بر OPA و زبان Rego امکان «سیاست‌گذاری به‌صورت کد» را برای فایل‌های پیکربندی فراهم می‌کند. این ابزار فایل‌های ساخت‌یافته مانند YAML، JSON و HCL را—برای نمونه در مانفیست‌های Kubernetes و خروجی‌های Terraform—بر اساس سیاست‌های نسخه‌پذیر و قابل‌بررسی ارزیابی می‌کند. تیم‌ها سیاست‌ها را به‌صورت کد می‌نویسند، در مخازن نگه می‌دارند و با اجرای conftest test پیش از استقرار، خطاها و تخطی‌ها را با پیام‌های قابل‌اقدام شناسایی می‌کنند. یکپارچه‌سازی با CI/CD (مانند GitHub Actions، GitLab CI، Jenkins و CircleCI) و استفاده در pre-commit باعث می‌شود مشکلات زودتر و به‌شکل یکنواخت در همه محیط‌ها دیده شوند. با سیاست‌های کوچک و ترکیب‌پذیر، پیام‌های خطای روشن، تست سیاست‌ها و فرآیند مناسب برای استثناها، می‌توان منحنی یادگیری Rego را مدیریت کرد و به سرعت به مزایای «policy as code» رسید. در نهایت، Conftest با خودکارسازی کنترل‌ها، از پیکربندی‌های ناسالم جلوگیری کرده و امنیت، انطباق و قابلیت اتکا را در جریان روزمره توسعه تضمین می‌کند.
#Conftest #OPA #Rego #PolicyAsCode #DevSecOps #Kubernetes #Terraform #CICD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Cq4x8tmnM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Policy-Based Testing for Configuration Files with Conftest
🟢 خلاصه مقاله:
** Conftest با تکیه بر OPA و زبان Rego امکان «سیاست‌گذاری به‌صورت کد» را برای فایل‌های پیکربندی فراهم می‌کند. این ابزار فایل‌های ساخت‌یافته مانند YAML، JSON و HCL را—برای نمونه در مانفیست‌های Kubernetes و خروجی‌های Terraform—بر اساس سیاست‌های نسخه‌پذیر و قابل‌بررسی ارزیابی می‌کند. تیم‌ها سیاست‌ها را به‌صورت کد می‌نویسند، در مخازن نگه می‌دارند و با اجرای conftest test پیش از استقرار، خطاها و تخطی‌ها را با پیام‌های قابل‌اقدام شناسایی می‌کنند. یکپارچه‌سازی با CI/CD (مانند GitHub Actions، GitLab CI، Jenkins و CircleCI) و استفاده در pre-commit باعث می‌شود مشکلات زودتر و به‌شکل یکنواخت در همه محیط‌ها دیده شوند. با سیاست‌های کوچک و ترکیب‌پذیر، پیام‌های خطای روشن، تست سیاست‌ها و فرآیند مناسب برای استثناها، می‌توان منحنی یادگیری Rego را مدیریت کرد و به سرعت به مزایای «policy as code» رسید. در نهایت، Conftest با خودکارسازی کنترل‌ها، از پیکربندی‌های ناسالم جلوگیری کرده و امنیت، انطباق و قابلیت اتکا را در جریان روزمره توسعه تضمین می‌کند.
#Conftest #OPA #Rego #PolicyAsCode #DevSecOps #Kubernetes #Terraform #CICD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Cq4x8tmnM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
❤1