‌
♨️ راز خواب 12 ساعته پاول دورف؛ جایی که ایده‌های تلگرام شکل می‌گیرن!

▪️پاول دورف، مدیرعامل تلگرام، گفته روزی بین ۱۱ تا ۱۲ ساعت می‌خوابه ، و جالبه که اینو نه تنبلی، بلکه منبع اصلی ایده‌های درخشانش می‌دونه!

▪️دورف صبح‌ها حتی سراغ گوشی هم نمی‌ره، چون معتقده موبایل‌ها جلوی تفکر مستقل رو می‌گیرن.

خودش می‌گه:

«می‌خوام خودم تصمیم بگیرم چی تو زندگیم مهمه، نه اینکه شرکت‌ها یا الگوریتم‌ها برام تعیین کنن.»

‌

🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer

🟢 خلاصه مقاله:
k8sgpt یک تحلیلگر هوشمند برای خوشه‌های Kubernetes است که با بررسی وضعیت منابع، رویدادها و لاگ‌ها، الگوهای خرابی رایج را شناسایی می‌کند و ریشه مشکل را با زبان ساده همراه با راهکارهای عملی توضیح می‌دهد. این ابزار می‌تواند به‌صورت CLI کنار جریان‌های کاری مبتنی بر kubectl یا داخل خوشه اجرا شود، در CI/CD و فرایندهای DevOps/SRE به تشخیص سریع و کاهش زمان رفع اشکال کمک کند، و خلاصه‌های قابل‌اشتراک ارائه دهد. امکاناتی مانند حذف اطلاعات حساس و انعطاف‌پذیری در استقرار نیز برای استفاده امن و سازگار با محیط‌های مختلف در نظر گرفته شده است.

#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #CloudNative #Troubleshooting #Observability #AIOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Smesh: Lightweight Kubernetes-Integrated Sidecar Mesh Without Proxies

🟢 خلاصه مقاله:
smesh یک نمونه اولیه از یک service mesh برای Kubernetes است که با تکیه بر eBPF، ترافیک pod را در سطح کرنل رهگیری و به یک sidecar proxy هدایت می‌کند. ایده اصلی این است که به‌جای اتکا به سازوکارهای سنتیِ capture مانند iptables، رهگیری و تغییر مسیر در خود کرنل انجام شود تا هدایت ترافیک به sidecar ساده‌تر و کم‌هزینه‌تر شود. رویکرد smesh «سبک» و یکپارچه با Kubernetes است و می‌کوشد سربار و پیچیدگی عملیاتی را کاهش دهد. هرچند شعار «بدون پروکسی» مطرح است، تمایز اصلی در smesh استفاده از eBPF برای interception است و همچنان sidecar مقصد نهایی جریان‌های هدایت‌شده باقی می‌ماند. این پروژه فعلاً در سطح آزمایشی است و برای ارزیابی امکان‌پذیری و مزایای بالقوه‌ی رهگیری مبتنی بر eBPF عرضه شده است.

#Kubernetes #eBPF #ServiceMesh #Sidecar #CloudNative #Networking #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Wx7wMJLqF

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
OCI Registry As Storage (ORAS)

🟢 خلاصه مقاله:
OCI Registry As Storage (ORAS) روشی و ابزاری است که با تکیه بر استانداردهای OCI، رجیستری‌های سازگار را به یک مخزن عمومی برای هر نوع محتوا تبدیل می‌کند؛ نه فقط ایمیج‌های کانتینری. با ORAS می‌توان انواع آرتیفکت‌ها مثل SBOM، Helm chart، گزارش‌های امنیتی، مدل‌های ML و داده‌ها را با همان پروتکل توزیع، احراز هویت و کنترل دسترسی رایج در رجیستری‌ها ذخیره و بازیابی کرد. این رویکرد با استفاده از manifestهای OCI و API مربوط به referrers امکان اتصال آرتیفکت‌ها به یک ایمیج (یا آرتیفکت دیگر) را فراهم می‌کند؛ مثلاً پیوست‌کردن SBOM، امضاهای cosign یا Notary v2 و گزارش‌های آسیب‌پذیری به یک digest مشخص و ساخت زنجیره‌ای قابل‌راستی‌آزمایی برای تامین امنیت نرم‌افزار. ORAS بدون پیکربندی خاص در رجیستری‌هایی مثل Docker Hub، GitHub Container Registry و Azure Container Registry کار می‌کند و مزایایی مانند یکپارچگی با CI/CD، کشف سریع referrerها، ردگیری و ممیزی آسان، و ترفیع همزمان ایمیج‌ها و آرتیفکت‌های مرتبط در محیط‌های مختلف را فراهم می‌سازد.

#ORAS #OCI #ContainerRegistry #DevOps #SupplyChainSecurity #SBOM #CloudNative #CI_CD

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/xcs29-gLc

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Test Orchestration: You're Doing It, You Just Don’t Know It

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید بیشتر تیم‌ها همین حالا هم نوعی Test Orchestration انجام می‌دهند، اما به‌صورت وصله‌پینه در اسکریپت‌های CI/CD. مشکل از آن‌جاست که منطق تست به پیکربندی pipeline گره می‌خورد و باعث شکنندگی، تکرار، دشواری اجرا در محیط‌های مختلف و تجربه بد توسعه‌دهنده می‌شود. راه‌حل، جدا کردن منطق تست از CI/CD و انتقال آن به یک لایه orchestration هدفمند است تا pipeline فقط یک فراخوان باریک باشد. نتیجه این کار: مقیاس‌پذیری، نگه‌داری ساده‌تر، اجرای یکسان در حالت محلی و روی runnerهای مختلف، مشاهده‌پذیری پایدار و Continuous Testing قابل اتکا. برای شروع: ممیزی اسکریپت‌های موجود، استخراج مراحل مشترک به ماژول‌های قابل‌استفاده‌مجدد، تعریف یک CLI/API روشن، ساده‌سازی تدریجی pipeline و افزودن سنجه‌ها برای پایش پایداری و زمان اجرا.

#TestOrchestration #CICD #ContinuousTesting #DevOps #TestAutomation #QualityEngineering #DeveloperExperience #ScalableTesting

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/XRJwHC7Z6

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Zarf: airgapped installation

🟢 خلاصه مقاله:
Zarf ابزاری برای نصب امن و قابل اتکا در محیط‌های بدون اتصال (air-gapped) است که با ساخت یک بسته قابل‌حمل شامل همه وابستگی‌ها—از جمله تصاویر کانتینری، نمودارهای Helm، مانیفست‌های Kubernetes، باینری‌ها و پیکربندی—استقرار را بدون نیاز به اینترنت ممکن می‌کند. این بسته‌ها نسخه‌قفل، دارای چک‌سام و قابل امضا هستند؛ روی سیستم متصل ساخته می‌شوند، با رسانه قابل‌حمل منتقل می‌گردند و در مقصد با چند فرمان نصب می‌شوند. Zarf می‌تواند پیش‌نیازهایی مانند رجیستری محلی و سرویس Git را راه‌اندازی کند و ارجاع تصاویر را به رجیستری داخلی بازنویسی کند. برای انطباق و شفافیت زنجیره تامین، امکان SBOM، امضا و رهگیری فراهم است و ادغام با CI به انتشارهای تکرارپذیر کمک می‌کند. این رویکرد برای شبکه‌های دولتی/دفاعی، صنعتی و سلامت مناسب است و نگهداری بارهای کاری Kubernetes را بدون تضعیف مرزهای امنیتی ساده می‌سازد.

#Zarf #AirGapped #OfflineDeployment #Kubernetes #DevSecOps #SupplyChainSecurity #Helm #Containers

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/DQTLs_qQ_

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Kubernetes v1.33: Streaming List responses

🟢 خلاصه مقاله:
Kubernetes v1.33 قابلیت streaming برای پاسخ‌های List را معرفی می‌کند تا مصرف حافظه API server در درخواست‌های بزرگ کاهش یابد. سرور به‌جای ساختن کل پاسخ در حافظه، هر آیتم را جداگانه پردازش و ارسال می‌کند و بلافاصله حافظه را آزاد می‌سازد؛ در عین حال ساختار پاسخ، ترتیب اقلام و semantics مربوط به resourceVersion برای کلاینت‌ها تغییر نمی‌کند. نتیجه این رویکرد، کاهش پیک حافظه، بهبود تاخیرهای انتهایی و پایداری بهتر زیر بار است و با الگوهای موجود مانند pagination (limit/continue) و watch کاملاً سازگار می‌ماند، بدون نیاز به تغییر در API یا کلاینت‌ها.

#Kubernetes #APIServer #Streaming #ListAPI #Performance #Scalability #MemoryOptimization #CloudNative

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1CGhwp7Ym

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Gateway API v1.3.0: Advancements in Request Mirroring, CORS, Gateway Merging, and Retry Budgets

🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه v1.3.0 از Gateway API مجموعه‌ای از قابلیت‌های مهم معرفی شده که مدیریت ترافیک و امنیت در Kubernetes را استانداردتر و عملیاتی‌تر می‌کند. این موارد شامل percentage-based request mirroring برای سایه‌زدن بخشی از ترافیک به مقصد جایگزین، CORS filtering برای اعمال سیاست‌های cross-origin در لایه دروازه، gateway merging برای ترکیب ایمن پیکربندی تیم‌های مختلف، و retry budgets برای محدودسازی رفتار retry و جلوگیری از بار اضافی روی سرویس‌هاست. مقاله همچنین شفاف می‌کند کدام قابلیت‌ها در سطح GA قرار دارند و کدام هنوز experimental هستند. نتیجه، کنترل دقیق‌تر، پذیرش امن‌تر و یکپارچگی بیشتر سیاست‌های ترافیک در خوشه‌های Kubernetes است.

#Kubernetes #GatewayAPI #CORS #TrafficManagement #RetryBudgets #CloudNative #APIGateway #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/JgPp6Zm-P

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
kubectl-ai

🟢 خلاصه مقاله:
kubectl-ai یک دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی برای kubectl است که مدیریت خوشه‌های Kubernetes را از طریق خط فرمان آسان‌تر می‌کند. شما هدف خود را به زبان طبیعی می‌گویید و این ابزار دستورات دقیق kubectl را پیشنهاد می‌دهد و قبل از اجرا توضیح می‌دهد چه کاری انجام خواهد شد. همچنین می‌تواند وضعیت خوشه را خلاصه کند، خطاها را تفسیر کند، اقدامات بعدی را پیشنهاد دهد و در تهیه یا اصلاح فایل‌های YAML کمک کند. تمرکز آن بر حفظ کنترل در دست کاربر، تسریع کارهای تکراری و کاهش جست‌وجوی مداوم دستورها و پارامترهاست؛ هم برای افراد تازه‌کار منحنی یادگیری را کوتاه‌تر می‌کند و هم برای متخصص‌ها بهره‌وری را بالا می‌برد.

#Kubernetes #kubectl #kubectlAI #DevOps #CloudNative #AI #CLI #Automation

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/c7DkSr1qv

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
mcp-server-kubernetes – Kubernetes Management via MCP

🟢 خلاصه مقاله:
** mcp-server-kubernetes یک لایه کامل مدیریت Kubernetes را از طریق Model Context Protocol (MCP) ارائه می‌کند تا ابزارهایی مانند Claude Desktop و mcp-chat بتوانند دستورهای kubectl و Helm را به‌صورت امن اجرا کنند. این راهکار پلی میان دستیارهای مبتنی بر مدل و عملیات واقعی خوشه است و با مسیردهی درخواست‌ها از طریق MCP، امکان اعمال کنترل، اعتبارسنجی و تعیین دامنه دسترسی پیش از اجرای فرمان‌ها را فراهم می‌کند. نتیجه، اجرای وظایف رایج kubectl و Helm با یک رابط یکپارچه و سازگار با چند ابزار، بدون نیاز به دسترسی مستقیم به شل یا اعتبارنامه‌های بلندمدت است. برای تیم‌های پلتفرم و DevOps، این روش ضمن کاهش اصطکاک عملیاتی، به حفظ کنترل‌های سازمانی و بهترین‌روش‌ها در مدیریت Kubernetes کمک می‌کند.

#Kubernetes #MCP #kubectl #Helm #DevOps #PlatformEngineering #LLMOps #CloudSecurity

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/PDz70StnM

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Digging Deeper: How Pause containers skew your Kubernetes CPU/Memory Metrics

🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چرا حضور pause containers که Kubernetes برای هر Pod می‌سازد می‌تواند متریک‌های CPU و Memory را منحرف کند و چطور با PromQL آن‌ها را از نتایج حذف کنیم. چون این کانتینرها در سری‌های kubelet/cAdvisor هم‌ردیف کانتینرهای کاری دیده می‌شوند، جمع‌زدن مصرف به ازای Pod یا Namespace باعث تورم مقادیر می‌شود. راه‌حل، فیلتر کردن سری‌ها با برچسب‌هاست؛ برای نمونه استفاده از container!="POD"، container!="" و در صورت نیاز image!~"pause". برای CPU می‌توان از rate روی container_cpu_usage_seconds_total و برای Memory از container_memory_working_set_bytes استفاده کرد و سپس با sum by بر اساس namespace و pod جمع زد. با مقایسه با node-level metrics و ابزارهایی مثل kubectl top می‌توان درستی فیلترها را سنجید. نتیجه، داشبوردهای دقیق‌تر، آلارم‌های سالم‌تر و برنامه‌ریزی ظرفیت هماهنگ با مصرف واقعی است.

#Kubernetes #PromQL #Monitoring #Metrics #Observability #Containers #DevOps #Grafana

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/w-3KDdMYk

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Chisel-Operator – Kubernetes Operator for Chisel Tunnels

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به معرفی Chisel-Operator می‌پردازد؛ یک Kubernetes Operator که تونل‌های Chisel را به‌صورت منابع deklarative مدیریت می‌کند. با تعریف CRD، اپراتور به‌طور خودکار مؤلفه‌های لازم (مانند Chisel server/client، Service و Secret) را ایجاد کرده، وضعیت را پایش می‌کند و در صورت بروز خطا تونل را ترمیم می‌کند. این رویکرد با GitOps سازگار است، مشاهده‌پذیری و وضعیت منابع را فراهم می‌کند و برای محیط‌های چندمستاجری با RBAC و NetworkPolicy همخوان است. امنیت با استفاده از Secrets، توکن‌ها و TLS در اولویت قرار دارد و از پیکربندی‌های موردی و پرریسک جلوگیری می‌شود. کاربردهای کلیدی شامل اتصال بین namespaceها و کلاسترها، دسترسی موقت توسعه‌دهنده، اجرای وظایف CI/CD و سناریوهای air‑gapped است؛ در مقایسه با port-forward یا bastionهای دستی، روشی مقیاس‌پذیر، قابل حسابرسی و قابل اتکا ارائه می‌دهد.

#Kubernetes #Operator #Chisel #Networking #DevOps #CloudNative #Security #GitOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/NtrYVF4X-

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

پاول دوروف: آزادی اینترنت در حال نابودیه; ۴۱ سالگی رو جشن نمیگیرم

پاول دوروف در تولد ۴۱ سالگی‌اش نوشت:

«دیگه حس جشن ندارم؛ چون نسل ما داره اینترنت آزادی رو از دست می‌ده که پدران‌مون ساختن.

کشورهایی که روزی آزاد بودن، دارن به سمت کنترل کامل پیش می‌رن — از شناسه دیجیتال در بریتانیا تا اسکن پیام‌های خصوصی در اتحادیه اروپا.

در آلمان منتقدان دولت تحت پیگردن، در بریتانیا مردم برای توییت‌هاشون زندانی می‌شن و در فرانسه از مدافعان آزادی بازجویی می‌شه.

ما فریب خوردیم تا باور کنیم باید سنت، حریم خصوصی و آزادی بیان رو قربانی کنیم.

من جشن نمی‌گیرم... چون زمان ما برای نجات آزادی تموم می‌شه.»

🔵 عنوان مقاله
Measuring service response time and latency: How to perform a TCP check in Grafana Cloud Synthetic Monitoring (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
**
Grafana Cloud Synthetic Monitoring پشتیبانی از TCP check را اضافه کرده تا بتوان عملکرد و اتصال سرویس‌های غیر-HTTP را پایش کرد. این قابلیت با تست اتصال به hostname یا IP و پورت مشخص، و در صورت نیاز ارسال query و بررسی response، امکان سنجش پاسخ‌گویی و latency را فراهم می‌کند.

راه‌اندازی در UI ساده است: هدف درخواست را تعیین می‌کنید، در صورت نیاز query/response اضافه می‌کنید، زمان‌بندی اجرا را تنظیم و محل‌های probe را انتخاب می‌کنید تا دید بهتری از شرایط مناطق مختلف داشته باشید. در پلن رایگان، ماهانه 100k اجرای تست در دسترس است و نتایج در یک dashboard از پیش پیکربندی‌شده نمایش داده می‌شود تا شاخص‌های کلیدی و روندهای latency و response time به‌صورت یک‌جا قابل مشاهده و تحلیل باشد.

#GrafanaCloud #SyntheticMonitoring #TCP #Latency #Observability #SRE #DevOps #Monitoring

🟣لینک مقاله:
https://grafana.com/blog/2025/09/09/measuring-service-response-time-and-latency-how-to-perform-a-tcp-check-in-grafana-cloud-synthetic-monitoring/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
kgateway – Envoy-Based Kubernetes Gateway for API and LLM Traffic

🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از kgateway: یک درگاه API بومی Kubernetes مبتنی بر Envoy که مسیریابی، امنیت و حاکمیت ترافیک API و ترافیک AI/LLM را یکپارچه می‌کند. این راهکار برای محیط‌های چندابری و هیبریدی طراحی شده و با فراهم‌کردن کنترل‌پلن یکسان و دیتاپلن پرکاربرد، ترافیک در مقیاس میلیاردی را با قابلیت اطمینان بالا مدیریت می‌کند. kgateway قابلیت‌های مدیریت ترافیک مانند مسیریابی هوشمند، بالانس بار، retry/timeout و الگوهای انتشار تدریجی را ارائه می‌دهد و با سازوکارهای شبکه‌ای Kubernetes به‌خوبی هماهنگ می‌شود. در حوزه امنیت و حاکمیت، از mTLS و احراز هویت مبتنی بر توکن، اعمال مجوزهای ریزدانه، محدودسازی نرخ و پایش‌پذیری کامل پشتیبانی می‌کند. برای سناریوهای AI/LLM نیز برای اتصال‌های طولانی‌مدت و الگوهای پرتراکم درخواست بهینه شده، دسترسی به endpointهای مدل در ابرهای مختلف را متمرکز می‌سازد و با پیکربندی کاملاً اعلامی و بومی Kubernetes، امکان GitOps، ایزوله‌سازی چندمستاجره و مقیاس‌پذیری پویا را فراهم می‌کند.

#Kubernetes #Envoy #APIGateway #LLM #AIInfrastructure #CloudNative #MultiCloud #Security

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/WmWGQ11CZ

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
From utilization to PSI: Rethinking resource starvation monitoring in Kubernetes

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد تکیه بر شاخص‌های غیرمستقیم مانند استفاده از CPU/Memory و requests/limits در Kubernetes اغلب تصویر غلطی از «گرسنگی منابع» می‌دهد و پیشنهاد می‌کند به جای آن از PSI در Linux استفاده شود. PSI با اندازه‌گیری زمان‌های توقف تسک‌ها هنگام انتظار برای CPU، Memory یا I/O (به‌صورت avg10/avg60/avg300 و مقادیر some/full) خودِ «رقابت بر سر منابع» را نشان می‌دهد، نه صرفاً پر بودن ظرفیت. این کار مواردی مانند تأخیر ناشی از reclaim حافظه، صف‌های I/O، یا اثر همسایه پرسر‌وصدا را که پشت نمودارهای استفاده‌ پنهان می‌مانند، آشکار می‌کند. در عمل می‌توان PSI را در سطح نود و cgroup جمع‌آوری کرد (مثلاً با Prometheus node-exporter) و با Grafana دید، آستانه‌های هشدار و SLOها را بر مبنای فشار واقعی تعریف کرد، و حتی HPA و اتواسکیلینگ کلاستر را به فشار پایدار گره زد. نتیجه: برای تشخیص و رفع رقابت واقعی در Kubernetes باید «فشار» را سنجید و تفسیر کرد، و در کنار آن از شاخص‌های استفاده برای تکمیل تصویر بهره گرفت.

#Kubernetes
#Linux
#PSI
#Observability
#SRE
#ResourceManagement
#Prometheus
#CloudNative

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Gn7372R9X

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

وقتی یک خط کد به پروزه اضافه میکنی😂

🔵 عنوان مقاله
Production Grade K8S From Bare Metal/Workstation With Multipass, MicroK8s, MetalLB, Cloudflare…

🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش ساخت یک کلاستر Kubernetes در سطح تولید را روی یک ورک‌استیشن bare-metal نشان می‌دهد: با استفاده از Multipass برای ایجاد VMها، MicroK8s به‌عنوان توزیع Kubernetes، MetalLB برای پشتیبانی از Service نوع LoadBalancer در شبکه محلی، و یک Cloudflare Tunnel برای انتشار امن سرویس‌ها بدون باز کردن پورت‌های ورودی. مراحل شامل آماده‌سازی میزبان، پرویژن و خوشه‌بندی MicroK8s، فعال‌سازی افزونه‌هایی مثل dns، ingress، storage و metrics-server، پیکربندی آدرس‌پول MetalLB و تست یک Service نوع LoadBalancer، و راه‌اندازی cloudflared برای اتصال DNS و صدور خودکار گواهی‌ها است. همچنین به ملاحظات تولیدی مانند HA، پشتیبان‌گیری از etcd، انتخاب ذخیره‌سازی پایدار، پایش و لاگ، RBAC، NetworkPolicies، ارتقاها و GitOps (مثلاً با Argo CD یا Flux) اشاره می‌کند تا یک الگوی عملی و مقرون‌به‌صرفه برای محیط‌های خانگی و تیم‌های کوچک فراهم شود.

#Kubernetes #MicroK8s #MetalLB #Multipass #Cloudflare #DevOps #BareMetal #Homelab

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/wq-WT37XN

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 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