🔵 عنوان مقاله
Start Sidecar First: How To Avoid Snags
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب از kubernetes.io توضیح می‌دهد چرا شروع‌شدن Sidecar پیش از کانتینر اصلی مهم است و این‌که Kubernetes ترتیب شروع کانتینرها در یک Pod را تضمین نمی‌کند. برای جلوگیری از خطاهای شروع، پیشنهاد می‌شود از readiness برای مسدود کردن دریافت ترافیک تا وقتی Sidecar آماده است، از startupProbe برای دادن زمان کافی به فرایند راه‌اندازی و جلوگیری از ری‌استارت‌های زودهنگام، و از postStart برای علامت‌دادن آماده‌بودن (مثلاً از طریق فایل یا پورت محلی) استفاده شود. اگر اپلیکیشن باید قبل از آماده‌شدن Sidecar اصلاً جلو نرود، یک اسکریپت ساده در entrypoint کانتینر اصلی باید تا آماده‌شدن Sidecar صبر کند. ترکیب این روش‌ها عملاً ترتیب‌دهی مطمئن راه‌اندازی را فراهم می‌کند.
#Kubernetes #Sidecar #ReadinessProbe #StartupProbe #PostStart #Containers #DevOps #Reliability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/QRqjJKQJt
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Start Sidecar First: How To Avoid Snags
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب از kubernetes.io توضیح می‌دهد چرا شروع‌شدن Sidecar پیش از کانتینر اصلی مهم است و این‌که Kubernetes ترتیب شروع کانتینرها در یک Pod را تضمین نمی‌کند. برای جلوگیری از خطاهای شروع، پیشنهاد می‌شود از readiness برای مسدود کردن دریافت ترافیک تا وقتی Sidecar آماده است، از startupProbe برای دادن زمان کافی به فرایند راه‌اندازی و جلوگیری از ری‌استارت‌های زودهنگام، و از postStart برای علامت‌دادن آماده‌بودن (مثلاً از طریق فایل یا پورت محلی) استفاده شود. اگر اپلیکیشن باید قبل از آماده‌شدن Sidecar اصلاً جلو نرود، یک اسکریپت ساده در entrypoint کانتینر اصلی باید تا آماده‌شدن Sidecar صبر کند. ترکیب این روش‌ها عملاً ترتیب‌دهی مطمئن راه‌اندازی را فراهم می‌کند.
#Kubernetes #Sidecar #ReadinessProbe #StartupProbe #PostStart #Containers #DevOps #Reliability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/QRqjJKQJt
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Start Sidecar First: How To Avoid Snags
From the Kubernetes Multicontainer Pods: An Overview blog post you know what their job is, what are the main architectural patterns, and how they are implemented in Kubernetes. The main thing I’ll cover in this article is how to ensure that your sidecar containers…
❤1
🔵 عنوان مقاله
Grafana k8s-monitoring-helm: Scalable Observability Stack for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک راهکار یکپارچه و مقیاس‌پذیر برای مشاهده‌پذیری Kubernetes با استفاده از Helm معرفی می‌کند که به‌صورت یک چارت، استقرار نظارت جامع شامل metrics، logs و traces را ساده می‌سازد. اجزای کلیدی آن شامل جمع‌آوری metrics سازگار با Prometheus، تجمیع logs با Loki و agents سبک مثل Promtail یا Grafana Agent، پشتیبانی از traces با Tempo و OpenTelemetry، و نمایش و هشداردهی از طریق Grafana است. این چارت با کشف خودکار سرویس‌ها، داشبوردهای آماده، قوانین هشدار، و گزینه‌های مقیاس‌پذیری (sharding، remote_write، و تنظیمات retention/limits) امکان بهره‌برداری در خوشه‌های بزرگ را فراهم می‌کند. امنیت و پایداری با RBAC، TLS، مدیریت Secrets، NetworkPolicy و پشتیبانی از persistence و GitOps (مانند Argo CD و Flux) پوشش داده می‌شود. هدف، ارائه مسیر سریع و قابل اتکا برای استقرار مشاهده‌پذیری در Kubernetes است؛ چه در مدل خودمیزبان و چه با اتصال به Grafana Cloud، همراه با قابلیت شخصی‌سازی داشبوردها و سیاست‌های مقیاس‌پذیری.
#Kubernetes #Grafana #Helm #Observability #Prometheus #Loki #OpenTelemetry #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/G5l3N6Pcw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Grafana k8s-monitoring-helm: Scalable Observability Stack for Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک راهکار یکپارچه و مقیاس‌پذیر برای مشاهده‌پذیری Kubernetes با استفاده از Helm معرفی می‌کند که به‌صورت یک چارت، استقرار نظارت جامع شامل metrics، logs و traces را ساده می‌سازد. اجزای کلیدی آن شامل جمع‌آوری metrics سازگار با Prometheus، تجمیع logs با Loki و agents سبک مثل Promtail یا Grafana Agent، پشتیبانی از traces با Tempo و OpenTelemetry، و نمایش و هشداردهی از طریق Grafana است. این چارت با کشف خودکار سرویس‌ها، داشبوردهای آماده، قوانین هشدار، و گزینه‌های مقیاس‌پذیری (sharding، remote_write، و تنظیمات retention/limits) امکان بهره‌برداری در خوشه‌های بزرگ را فراهم می‌کند. امنیت و پایداری با RBAC، TLS، مدیریت Secrets، NetworkPolicy و پشتیبانی از persistence و GitOps (مانند Argo CD و Flux) پوشش داده می‌شود. هدف، ارائه مسیر سریع و قابل اتکا برای استقرار مشاهده‌پذیری در Kubernetes است؛ چه در مدل خودمیزبان و چه با اتصال به Grafana Cloud، همراه با قابلیت شخصی‌سازی داشبوردها و سیاست‌های مقیاس‌پذیری.
#Kubernetes #Grafana #Helm #Observability #Prometheus #Loki #OpenTelemetry #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/G5l3N6Pcw
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - grafana/k8s-monitoring-helm
Contribute to grafana/k8s-monitoring-helm development by creating an account on GitHub.
❤1
🔵 عنوان مقاله
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توسعه پایدار هوش مصنوعی را با پختن کیک مقایسه می‌کند: داشتن دستور روشن، مواد اولیه باکیفیت، ابزار درست و فرایند تکرارشونده. داده و برچسب تمیز و تحت حاکمیت، تعریف دقیق مسئله و معیارهای موفقیت، معماری و تنظیمات آموزشی مناسب، و زیرساخت و MLOps قابل اتکا، چهار ستون نتیجه‌گیری قابل پیش‌بینی‌اند. پایداری با بهینه‌سازی اندازه و کارایی مدل آغاز می‌شود: سنجش مبادله‌ها و استفاده از روش‌هایی مانند pruning، quantization و distillation برای کاهش هزینه، تأخیر و ردپای کربن؛ همچنین بازاستفاده از مؤلفه‌ها، خودکارسازی منطقی، و گنجاندن حاکمیت (حریم خصوصی، امنیت، انطباق و ارزیابی سوگیری) از ابتدا. در تحویل، تنها استقرار مدل کافی نیست: محیط‌های مرحله‌ای، انتشار تدریجی یا A/B، قابلیت بازگشت، پایش و هشداردهی، تعریف SLA/SLO، انسان در حلقه برای تصمیم‌های حساس و دریافت بازخورد کاربر ضروری‌اند. در نهایت، یک «کارت دستور» شامل هم‌راستاسازی و معیارها، آماده‌سازی داده، آموزش و اعتبارسنجی، استقرار با CI/CD و نگهبان‌ها، پایش و تکرار، مستندسازی و مدیریت هزینه، و نگهداری playbookها، تحویل هوش مصنوعی را قابل اتکا و پایدار می‌کند.
#SustainableAI #MLOps #ResponsibleAI #AIEngineering #ModelOps #DataGovernance #AIOps
🟣لینک مقاله:
https://cd.foundation/blog/2025/10/03/sustainable-ai-delivery/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توسعه پایدار هوش مصنوعی را با پختن کیک مقایسه می‌کند: داشتن دستور روشن، مواد اولیه باکیفیت، ابزار درست و فرایند تکرارشونده. داده و برچسب تمیز و تحت حاکمیت، تعریف دقیق مسئله و معیارهای موفقیت، معماری و تنظیمات آموزشی مناسب، و زیرساخت و MLOps قابل اتکا، چهار ستون نتیجه‌گیری قابل پیش‌بینی‌اند. پایداری با بهینه‌سازی اندازه و کارایی مدل آغاز می‌شود: سنجش مبادله‌ها و استفاده از روش‌هایی مانند pruning، quantization و distillation برای کاهش هزینه، تأخیر و ردپای کربن؛ همچنین بازاستفاده از مؤلفه‌ها، خودکارسازی منطقی، و گنجاندن حاکمیت (حریم خصوصی، امنیت، انطباق و ارزیابی سوگیری) از ابتدا. در تحویل، تنها استقرار مدل کافی نیست: محیط‌های مرحله‌ای، انتشار تدریجی یا A/B، قابلیت بازگشت، پایش و هشداردهی، تعریف SLA/SLO، انسان در حلقه برای تصمیم‌های حساس و دریافت بازخورد کاربر ضروری‌اند. در نهایت، یک «کارت دستور» شامل هم‌راستاسازی و معیارها، آماده‌سازی داده، آموزش و اعتبارسنجی، استقرار با CI/CD و نگهبان‌ها، پایش و تکرار، مستندسازی و مدیریت هزینه، و نگهداری playbookها، تحویل هوش مصنوعی را قابل اتکا و پایدار می‌کند.
#SustainableAI #MLOps #ResponsibleAI #AIEngineering #ModelOps #DataGovernance #AIOps
🟣لینک مقاله:
https://cd.foundation/blog/2025/10/03/sustainable-ai-delivery/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
CD Foundation
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery - CD Foundation
This article uses cake analogies and real-world case studies of failures — not to shame, but to remind us that AI is not experimental. It require structure, precision, and respect.
🔵 عنوان مقاله
kcp: isolated workspaces
🟢 خلاصه مقاله:
kcp مفهوم Workspaceهای ایزوله را معرفی می‌کند؛ محیط‌های منطقی سبک که روی یک کنترل‌پلین مشترک اجرا می‌شوند اما APIها، منابع، دسترسی‌ها و خط‌مشی‌ها را در محدوده هر Workspace جدا نگه می‌دارند. این جداسازی باعث می‌شود CRDها و نام‌ها تداخلی نداشته باشند، RBAC و سهمیه‌ها مستقل باشند و تیم‌ها بدون سربار چندین کلاستر، امن و چابک کار کنند. با استفاده از APIExport و APIBinding می‌توان یک API را یک‌بار تعریف و در Workspaceهای مختلف مصرف کرد؛ ارتقا و انتشار مرحله‌ای (از staging به production) و حتی رول‌اوت تدریجی برای هر مشتری یا تیم امن‌تر و قابل‌کنترل‌تر می‌شود. نتیجه برای سناریوهای Multi-tenant SaaS، Platform Engineering، جداسازی‌های مقرراتی و اکوسیستم‌های شریک، امنیت، مقیاس‌پذیری و قابلیت عملیات بهتر است؛ هرچند هماهنگی بین Workspaceها باید شفاف و مبتنی بر خط‌مشی باشد.
#kcp #Kubernetes #Workspaces #MultiTenancy #PlatformEngineering #SaaS #APIs #Security
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vxxKWBytr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
kcp: isolated workspaces
🟢 خلاصه مقاله:
kcp مفهوم Workspaceهای ایزوله را معرفی می‌کند؛ محیط‌های منطقی سبک که روی یک کنترل‌پلین مشترک اجرا می‌شوند اما APIها، منابع، دسترسی‌ها و خط‌مشی‌ها را در محدوده هر Workspace جدا نگه می‌دارند. این جداسازی باعث می‌شود CRDها و نام‌ها تداخلی نداشته باشند، RBAC و سهمیه‌ها مستقل باشند و تیم‌ها بدون سربار چندین کلاستر، امن و چابک کار کنند. با استفاده از APIExport و APIBinding می‌توان یک API را یک‌بار تعریف و در Workspaceهای مختلف مصرف کرد؛ ارتقا و انتشار مرحله‌ای (از staging به production) و حتی رول‌اوت تدریجی برای هر مشتری یا تیم امن‌تر و قابل‌کنترل‌تر می‌شود. نتیجه برای سناریوهای Multi-tenant SaaS، Platform Engineering، جداسازی‌های مقرراتی و اکوسیستم‌های شریک، امنیت، مقیاس‌پذیری و قابلیت عملیات بهتر است؛ هرچند هماهنگی بین Workspaceها باید شفاف و مبتنی بر خط‌مشی باشد.
#kcp #Kubernetes #Workspaces #MultiTenancy #PlatformEngineering #SaaS #APIs #Security
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/vxxKWBytr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes v1.33: Updates to Container Lifecycle
🟢 خلاصه مقاله:
** این نسخه از Kubernetes v1.33 دو به‌روزرسانی مهم در چرخه عمر container ارائه می‌دهد: نخست، Sleep اکنون به‌طور پیش‌فرض از مدت‌زمان صفر ثانیه پشتیبانی می‌کند تا بتوان همان الگوها را بدون تأخیر واقعی استفاده کرد و فقط در صورت نیاز تأخیر را تنظیم کرد. دوم، می‌توان signal خاموش‌سازی را مستقیماً در Pod مشخص کرد (مثلاً SIGTERM یا SIGINT) و دیگر لازم نیست برای تغییر STOPSIGNAL، image را دوباره ساخت. نتیجه، ساده‌تر شدن تمپلیت‌ها و CI/CD، خاموش‌سازی gracefulتر، و کاهش نیاز به بازسازی image است.
#Kubernetes #K8s #Containers #DevOps #Pod #Lifecycle #SIGTERM #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/GkJ9S8P0Z
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes v1.33: Updates to Container Lifecycle
🟢 خلاصه مقاله:
** این نسخه از Kubernetes v1.33 دو به‌روزرسانی مهم در چرخه عمر container ارائه می‌دهد: نخست، Sleep اکنون به‌طور پیش‌فرض از مدت‌زمان صفر ثانیه پشتیبانی می‌کند تا بتوان همان الگوها را بدون تأخیر واقعی استفاده کرد و فقط در صورت نیاز تأخیر را تنظیم کرد. دوم، می‌توان signal خاموش‌سازی را مستقیماً در Pod مشخص کرد (مثلاً SIGTERM یا SIGINT) و دیگر لازم نیست برای تغییر STOPSIGNAL، image را دوباره ساخت. نتیجه، ساده‌تر شدن تمپلیت‌ها و CI/CD، خاموش‌سازی gracefulتر، و کاهش نیاز به بازسازی image است.
#Kubernetes #K8s #Containers #DevOps #Pod #Lifecycle #SIGTERM #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/GkJ9S8P0Z
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Kubernetes v1.33: Updates to Container Lifecycle
Kubernetes v1.33 introduces a few updates to the lifecycle of containers. The Sleep action for container lifecycle hooks now supports a zero sleep duration (feature enabled by default). There is also alpha support for customizing the stop signal sent to containers…
🔵 عنوان مقاله
Service Binding for Kubernetes in Spring Boot cloud-native applications
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر spec مربوط به Service Binding for Kubernetes و استفاده از Spring Cloud Bindings، اتصال برنامه‌های Spring Boot به سرویس‌های پشتیبان مانند PostgreSQL را به‌صورت خودکار انجام دهیم و نیاز به تنظیم دستی متغیرهای محیطی را حذف کنیم. برنامه با افزودن Spring Cloud Bindings می‌تواند Bindingهای استانداردشده را که از طریق Secrets و الگوی مشخص در Kubernetes تزریق می‌شوند، شناسایی کرده و به‌صورت خودکار در پیکربندی Spring Boot (مثلاً DataSource) به کار بگیرد. روند کار شامل استقرار PostgreSQL، دسترس‌پذیر کردن اطلاعات اتصال در قالب Secret، و تعریف یک ServiceBinding است که Deployment برنامه و Secret را به هم متصل می‌کند. این روش علاوه‌بر ساده‌سازی و کاهش وابستگی به ConfigMap و env varهای سفارشی، امنیت و پورتابل بودن را بهبود می‌دهد و برای سرویس‌های دیگر نیز قابل تعمیم است.
#Kubernetes #SpringBoot #ServiceBinding #SpringCloudBindings #PostgreSQL #CloudNative #DevOps #K8s
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CZrT1x9Rq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Service Binding for Kubernetes in Spring Boot cloud-native applications
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر spec مربوط به Service Binding for Kubernetes و استفاده از Spring Cloud Bindings، اتصال برنامه‌های Spring Boot به سرویس‌های پشتیبان مانند PostgreSQL را به‌صورت خودکار انجام دهیم و نیاز به تنظیم دستی متغیرهای محیطی را حذف کنیم. برنامه با افزودن Spring Cloud Bindings می‌تواند Bindingهای استانداردشده را که از طریق Secrets و الگوی مشخص در Kubernetes تزریق می‌شوند، شناسایی کرده و به‌صورت خودکار در پیکربندی Spring Boot (مثلاً DataSource) به کار بگیرد. روند کار شامل استقرار PostgreSQL، دسترس‌پذیر کردن اطلاعات اتصال در قالب Secret، و تعریف یک ServiceBinding است که Deployment برنامه و Secret را به هم متصل می‌کند. این روش علاوه‌بر ساده‌سازی و کاهش وابستگی به ConfigMap و env varهای سفارشی، امنیت و پورتابل بودن را بهبود می‌دهد و برای سرویس‌های دیگر نیز قابل تعمیم است.
#Kubernetes #SpringBoot #ServiceBinding #SpringCloudBindings #PostgreSQL #CloudNative #DevOps #K8s
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CZrT1x9Rq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Service Binding for K8s in Spring Boot cloud-native applications
Part 9 — Using Spring Cloud Bindings to auto-configure CNB Bindings
🔵 عنوان مقاله
Troubleshooting packet drops in a Kubernetes-based observability platform
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطالعهٔ موردی نشان می‌دهد تیم SRE در Kapital Bank چگونه افت‌های گهگاهی کارایی در یک پلتفرم observability مبتنی بر Kubernetes را که به Memcached متکی بود ریشه‌یابی کرد. آن‌ها با همبسته‌سازی سیگنال‌ها در سطح Kubernetes و شواهد کرنل لینوکس، مشکل را به دراپ بسته‌ها در مسیر شبکهٔ کرنل تحت الگوهای بار خاص محدود کردند. جمع‌بندی این بود که برخی مقادیر پیش‌فرض کرنل برای الگوهای اتصال پرتراکم و پرتلاطم در محیط‌های کانتینری مناسب نیست و باعث فشار روی صف‌ها و بافرهای شبکه می‌شود. با تنظیم دقیق پارامترهای کرنل و اعتبارسنجی تدریجی تغییرات روی نودهای میزبان Memcached، نرخ دراپ بسته‌ها کاهش یافت و پایداری و پیش‌بینی‌پذیری کارایی بهبود پیدا کرد. نتیجهٔ عملی: به مسائل کارایی به‌صورت میان‌لایه‌ای نگاه کنید، قبل و بعد از تغییرات اندازه‌گیری کنید، و تنظیمات ایمن کرنل را در ران‌بوک‌ها مستند سازید.
#Kubernetes #SRE #Observability #Memcached #LinuxKernel #Networking #DevOps #PerformanceTuning
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/spNnnpsM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Troubleshooting packet drops in a Kubernetes-based observability platform
🟢 خلاصه مقاله:
** این مطالعهٔ موردی نشان می‌دهد تیم SRE در Kapital Bank چگونه افت‌های گهگاهی کارایی در یک پلتفرم observability مبتنی بر Kubernetes را که به Memcached متکی بود ریشه‌یابی کرد. آن‌ها با همبسته‌سازی سیگنال‌ها در سطح Kubernetes و شواهد کرنل لینوکس، مشکل را به دراپ بسته‌ها در مسیر شبکهٔ کرنل تحت الگوهای بار خاص محدود کردند. جمع‌بندی این بود که برخی مقادیر پیش‌فرض کرنل برای الگوهای اتصال پرتراکم و پرتلاطم در محیط‌های کانتینری مناسب نیست و باعث فشار روی صف‌ها و بافرهای شبکه می‌شود. با تنظیم دقیق پارامترهای کرنل و اعتبارسنجی تدریجی تغییرات روی نودهای میزبان Memcached، نرخ دراپ بسته‌ها کاهش یافت و پایداری و پیش‌بینی‌پذیری کارایی بهبود پیدا کرد. نتیجهٔ عملی: به مسائل کارایی به‌صورت میان‌لایه‌ای نگاه کنید، قبل و بعد از تغییرات اندازه‌گیری کنید، و تنظیمات ایمن کرنل را در ران‌بوک‌ها مستند سازید.
#Kubernetes #SRE #Observability #Memcached #LinuxKernel #Networking #DevOps #PerformanceTuning
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/spNnnpsM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Troubleshooting Packet Drops in a Kubernetes Cluster
One of the core responsibilities of our SRE team is maintaining a robust observability platform. Our platform is built using open-source…
🔵 عنوان مقاله
KubeLinter – Kubernetes YAML & Helm Chart Static Analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
KubeLinter یک ابزار تحلیل ایستای پیکربندی است که فایل‌های Kubernetes YAML و Helm charts را پیش از استقرار بررسی می‌کند تا رعایت بهترین‌شیوه‌ها تضمین شود. این ابزار خطاهای رایج و پرریسک را شناسایی می‌کند؛ از جمله اجرای کانتینر با دسترسی‌های غیرضروری، نبودن resource requests/limits، استفاده از latest در تَگِ ایمیج، نبود liveness/readiness probes، تنظیمات RBAC بیش از حد باز و mountهای پرخطر. خروجی آن پیام‌های شفاف و پیشنهادهای عملی برای اصلاح ارائه می‌دهد. KubeLinter هم در توسعه محلی و هم در خطوط CI/CD قابل استفاده است و با قوانین قابل‌سفارشی‌سازی، با استانداردهای هر تیم هماهنگ می‌شود. نتیجه، بازبینی سریع‌تر، یکنواختی پیکربندی‌ها و کاهش ریسک در استقرارهای Kubernetes است.
#KubeLinter #Kubernetes #Helm #YAML #DevOps #Security #CICD #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/yCpPFTs73
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
KubeLinter – Kubernetes YAML & Helm Chart Static Analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
KubeLinter یک ابزار تحلیل ایستای پیکربندی است که فایل‌های Kubernetes YAML و Helm charts را پیش از استقرار بررسی می‌کند تا رعایت بهترین‌شیوه‌ها تضمین شود. این ابزار خطاهای رایج و پرریسک را شناسایی می‌کند؛ از جمله اجرای کانتینر با دسترسی‌های غیرضروری، نبودن resource requests/limits، استفاده از latest در تَگِ ایمیج، نبود liveness/readiness probes، تنظیمات RBAC بیش از حد باز و mountهای پرخطر. خروجی آن پیام‌های شفاف و پیشنهادهای عملی برای اصلاح ارائه می‌دهد. KubeLinter هم در توسعه محلی و هم در خطوط CI/CD قابل استفاده است و با قوانین قابل‌سفارشی‌سازی، با استانداردهای هر تیم هماهنگ می‌شود. نتیجه، بازبینی سریع‌تر، یکنواختی پیکربندی‌ها و کاهش ریسک در استقرارهای Kubernetes است.
#KubeLinter #Kubernetes #Helm #YAML #DevOps #Security #CICD #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/yCpPFTs73
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - stackrox/kube-linter: KubeLinter is a static analysis tool that checks Kubernetes YAML files and Helm charts to ensure…
KubeLinter is a static analysis tool that checks Kubernetes YAML files and Helm charts to ensure the applications represented in them adhere to best practices. - stackrox/kube-linter
🧠 آموزش زبان سالیدیتی و ترید ارز دجیتال از صفر تا حرفه‌ای به صورت رایگان
🔹 جدیدترین اخبار بلاکچین و کریپتو و فناوری
🔹 تحلیل پروژه‌ها روز و فرصت‌های Web3
⚙️ نکات فنی، ترفندهای توسعه و فرصت‌های شغلی
به جامعه توسعه‌دهندگان آینده‌نگر بپیوند!
👇👇👇
📲 [@omidtrade360]
🔹 جدیدترین اخبار بلاکچین و کریپتو و فناوری
🔹 تحلیل پروژه‌ها روز و فرصت‌های Web3
⚙️ نکات فنی، ترفندهای توسعه و فرصت‌های شغلی
به جامعه توسعه‌دهندگان آینده‌نگر بپیوند!
👇👇👇
📲 [@omidtrade360]
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله KEDA را به‌عنوان راهکاری سبک برای مقیاس‌پذیری رویدادمحور در Kubernetes معرفی می‌کند؛ رویکردی که به‌جای تکیه صرف بر CPU یا memory، بر اساس منابع رویدادی خارجی مانند طول صف در RabbitMQ مقیاس را تنظیم می‌کند. با پشتیبانی از Deployments، StatefulSets و Jobs، KEDA می‌تواند هنگام نبود کار تا سطح صفر مقیاس دهد و با افزایش پیام‌ها در صف، تعداد پادهای پردازشگر Spring Boot را بالا ببرد.
در این روش، با نصب KEDA و تعریف یک ScaledObject (یا ScaledJob) که به بارکار هدف اشاره دارد، تریگر RabbitMQ با تنظیماتی مانند نام صف، اطلاعات اتصال، هدف طول صف، pollingInterval، cooldownPeriod و حدود حداقل/حداکثر replica پیکربندی می‌شود. KEDA به‌عنوان metrics adapter عمل می‌کند و معیارهای رویدادمحور را به مسیر autoscaling وارد می‌کند تا خوشه بر اساس فشار واقعی کار نه صرفاً آستانه‌های منابع، واکنش نشان دهد.
نتیجه این است که در معماری‌های مبتنی بر صف و پردازش ناهمزمان، مقیاس‌پذیری دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تری نسبت به روش صرفاً مبتنی بر CPU/memory حاصل می‌شود؛ در زمان اوج، توان پردازش سریع‌تر و در زمان بیکاری، مصرف منابع حداقلی خواهد بود.
#Kubernetes #KEDA #RabbitMQ #SpringBoot #Autoscaling #EventDriven #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YvkjWpfTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله KEDA را به‌عنوان راهکاری سبک برای مقیاس‌پذیری رویدادمحور در Kubernetes معرفی می‌کند؛ رویکردی که به‌جای تکیه صرف بر CPU یا memory، بر اساس منابع رویدادی خارجی مانند طول صف در RabbitMQ مقیاس را تنظیم می‌کند. با پشتیبانی از Deployments، StatefulSets و Jobs، KEDA می‌تواند هنگام نبود کار تا سطح صفر مقیاس دهد و با افزایش پیام‌ها در صف، تعداد پادهای پردازشگر Spring Boot را بالا ببرد.
در این روش، با نصب KEDA و تعریف یک ScaledObject (یا ScaledJob) که به بارکار هدف اشاره دارد، تریگر RabbitMQ با تنظیماتی مانند نام صف، اطلاعات اتصال، هدف طول صف، pollingInterval، cooldownPeriod و حدود حداقل/حداکثر replica پیکربندی می‌شود. KEDA به‌عنوان metrics adapter عمل می‌کند و معیارهای رویدادمحور را به مسیر autoscaling وارد می‌کند تا خوشه بر اساس فشار واقعی کار نه صرفاً آستانه‌های منابع، واکنش نشان دهد.
نتیجه این است که در معماری‌های مبتنی بر صف و پردازش ناهمزمان، مقیاس‌پذیری دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تری نسبت به روش صرفاً مبتنی بر CPU/memory حاصل می‌شود؛ در زمان اوج، توان پردازش سریع‌تر و در زمان بیکاری، مصرف منابع حداقلی خواهد بود.
#Kubernetes #KEDA #RabbitMQ #SpringBoot #Autoscaling #EventDriven #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YvkjWpfTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
DEV Community
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ
Kubernetes Event Driven Autoscaling (KEDA) enabling Kubernetes workloads (deployments, statefulsets,...
🔵 عنوان مقاله
k8skonf: Kubernetes in Typescript
🟢 خلاصه مقاله:
K8skonf یک ابزار مبتنی بر TypeScript برای ساده‌سازی ساخت، استقرار و مدیریت برنامه‌های Kubernetes است. هدف آن ارائه تجربه‌ای روان‌تر و قابل‌فهم‌تر نسبت به CDK8s و Helm است و با تکیه بر TypeScript، از تایپ ایمن، ابزارهای توسعه‌ی مدرن و خوانایی بهتر برای تعریف منابع استفاده می‌کند.
این رویکرد باعث می‌شود منابع Kubernetes با APIهای ساده‌تر و قابل‌ترکیب تعریف شوند، الگوهای تکرارشونده به‌صورت مؤلفه‌های قابل‌استفاده‌مجدد درآیند، و خطاهای پیکربندی زودتر و قبل از استقرار شناسایی شوند. نتیجه، چرخه توسعه و بازبینی کد منسجم‌تر، نگهداشت آسان‌تر و سازگاری بیشتر میان تیم‌هاست.
به‌طور خلاصه، K8skonf جایگزینی کد-محور و شهودی برای CDK8s و Helm ارائه می‌دهد که بر سادگی، ترکیب‌پذیری و پایداری تأکید دارد، بی‌آن‌که از کنترل و انعطاف لازم در سناریوهای واقعی چشم‌پوشی کند.
#Kubernetes #TypeScript #DevOps #InfrastructureAsCode #CDK8s #Helm #CloudNative #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/3sTT0sbRj
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8skonf: Kubernetes in Typescript
🟢 خلاصه مقاله:
K8skonf یک ابزار مبتنی بر TypeScript برای ساده‌سازی ساخت، استقرار و مدیریت برنامه‌های Kubernetes است. هدف آن ارائه تجربه‌ای روان‌تر و قابل‌فهم‌تر نسبت به CDK8s و Helm است و با تکیه بر TypeScript، از تایپ ایمن، ابزارهای توسعه‌ی مدرن و خوانایی بهتر برای تعریف منابع استفاده می‌کند.
این رویکرد باعث می‌شود منابع Kubernetes با APIهای ساده‌تر و قابل‌ترکیب تعریف شوند، الگوهای تکرارشونده به‌صورت مؤلفه‌های قابل‌استفاده‌مجدد درآیند، و خطاهای پیکربندی زودتر و قبل از استقرار شناسایی شوند. نتیجه، چرخه توسعه و بازبینی کد منسجم‌تر، نگهداشت آسان‌تر و سازگاری بیشتر میان تیم‌هاست.
به‌طور خلاصه، K8skonf جایگزینی کد-محور و شهودی برای CDK8s و Helm ارائه می‌دهد که بر سادگی، ترکیب‌پذیری و پایداری تأکید دارد، بی‌آن‌که از کنترل و انعطاف لازم در سناریوهای واقعی چشم‌پوشی کند.
#Kubernetes #TypeScript #DevOps #InfrastructureAsCode #CDK8s #Helm #CloudNative #PlatformEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/3sTT0sbRj
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - konfjs/k8skonf: Write Kubernetes manifests in TypeScript.
Write Kubernetes manifests in TypeScript. Contribute to konfjs/k8skonf development by creating an account on GitHub.
👍1
🔵 عنوان مقاله
Kontroler: Kubernetes-Native DAG Scheduling with Event-Driven and Cron-Based Execution
🟢 خلاصه مقاله:
Kontroler یک موتور Workflow بومی Kubernetes است که DAGها را به‌صورت CRD تعریف و اجرا می‌کند. این سامانه هم اجرای رویدادمحور و هم زمان‌بندی مبتنی بر Cron را پشتیبانی می‌کند تا هم Pipelineهای واکنشی و هم کارهای دوره‌ای را در یک چارچوب واحد پوشش دهد. هر گره در DAG با اتکا به سازوکارهای استاندارد Kubernetes (مثل Pod/Job، منابع، ConfigMap و Secret) اجرا می‌شود و سیاست‌هایی مانند وابستگی‌ها، Retry، Backoff، Timeout و محدودیت همزمانی به‌صورت Declarative تنظیم می‌شوند. مشاهده‌پذیری از طریق Status و Eventهای CRD و همچنین لاگ‌ها و متریک‌های معمول Kubernetes انجام می‌گیرد و امنیت/چندمستاجری با RBAC و GitOps مدیریت می‌شود. نتیجه، راهکاری Cloud‑Native برای ساخت و اجرای Workflowهای داده، ETL، یادگیری ماشین، نگهداشت دوره‌ای و کارهای CI/CD با کمترین سربار عملیاتی است.
#Kubernetes #DAG #CRD #Workflow #EventDriven #Cron #CloudNative #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/W088l92cN
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kontroler: Kubernetes-Native DAG Scheduling with Event-Driven and Cron-Based Execution
🟢 خلاصه مقاله:
Kontroler یک موتور Workflow بومی Kubernetes است که DAGها را به‌صورت CRD تعریف و اجرا می‌کند. این سامانه هم اجرای رویدادمحور و هم زمان‌بندی مبتنی بر Cron را پشتیبانی می‌کند تا هم Pipelineهای واکنشی و هم کارهای دوره‌ای را در یک چارچوب واحد پوشش دهد. هر گره در DAG با اتکا به سازوکارهای استاندارد Kubernetes (مثل Pod/Job، منابع، ConfigMap و Secret) اجرا می‌شود و سیاست‌هایی مانند وابستگی‌ها، Retry، Backoff، Timeout و محدودیت همزمانی به‌صورت Declarative تنظیم می‌شوند. مشاهده‌پذیری از طریق Status و Eventهای CRD و همچنین لاگ‌ها و متریک‌های معمول Kubernetes انجام می‌گیرد و امنیت/چندمستاجری با RBAC و GitOps مدیریت می‌شود. نتیجه، راهکاری Cloud‑Native برای ساخت و اجرای Workflowهای داده، ETL، یادگیری ماشین، نگهداشت دوره‌ای و کارهای CI/CD با کمترین سربار عملیاتی است.
#Kubernetes #DAG #CRD #Workflow #EventDriven #Cron #CloudNative #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/W088l92cN
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - GreedyKomodoDragon/Kontroler: A kubernetes native workflow orchestrator used to create DAGs that can run on a schedule…
A kubernetes native workflow orchestrator used to create DAGs that can run on a schedule as well as in an event driven manner - GreedyKomodoDragon/Kontroler
🔵 عنوان مقاله
KubeBuddy
🟢 خلاصه مقاله:
KubeBuddy با توضیحاتی بسیار مختصر معرفی شده و جزئیات مشخصی از قابلیت‌های آن در دست نیست. در این روایت، KubeBuddy به‌عنوان یک ابزار/پروژه همراه مطرح می‌شود که هدفش ساده‌سازی فرایندهای پیچیده، کاهش اصطکاک در کارهای روزمره، تقویت همکاری تیمی و توجه به سادگی و پایداری است. رویکرد آن بر شروع سریع، ادغام آسان با جریان‌های کاری موجود و انعطاف‌پذیری برای محیط‌ها و تیم‌های متفاوت تکیه دارد؛ با اصولی مانند وضوح، تنظیمات حداقلی، رفتار شفاف و پیش‌فرض‌های معقول. مسیر توسعه به‌شکل تدریجی و جامعه‌محور پیش می‌رود و از بازخورد و مشارکت کاربران شکل می‌گیرد. تا انتشار اسناد رسمی و مخزن عمومی، بهتر است KubeBuddy را ابتکاری در حال شکل‌گیری برای تجربه کاری ساده‌تر و قابل‌اعتمادتر بدانیم.
#KubeBuddy #SoftwareProject #DeveloperTools #OpenSource #Productivity #Collaboration #Tech
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/BVtq228Nv
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
KubeBuddy
🟢 خلاصه مقاله:
KubeBuddy با توضیحاتی بسیار مختصر معرفی شده و جزئیات مشخصی از قابلیت‌های آن در دست نیست. در این روایت، KubeBuddy به‌عنوان یک ابزار/پروژه همراه مطرح می‌شود که هدفش ساده‌سازی فرایندهای پیچیده، کاهش اصطکاک در کارهای روزمره، تقویت همکاری تیمی و توجه به سادگی و پایداری است. رویکرد آن بر شروع سریع، ادغام آسان با جریان‌های کاری موجود و انعطاف‌پذیری برای محیط‌ها و تیم‌های متفاوت تکیه دارد؛ با اصولی مانند وضوح، تنظیمات حداقلی، رفتار شفاف و پیش‌فرض‌های معقول. مسیر توسعه به‌شکل تدریجی و جامعه‌محور پیش می‌رود و از بازخورد و مشارکت کاربران شکل می‌گیرد. تا انتشار اسناد رسمی و مخزن عمومی، بهتر است KubeBuddy را ابتکاری در حال شکل‌گیری برای تجربه کاری ساده‌تر و قابل‌اعتمادتر بدانیم.
#KubeBuddy #SoftwareProject #DeveloperTools #OpenSource #Productivity #Collaboration #Tech
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/BVtq228Nv
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Metrics Server and HPA in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Metrics Server برای جمع‌آوری معیارهای CPU و حافظه و ابزار Horizontal Pod Autoscaler (HPA) در Kubernetes، مقیاس‌گذاری خودکار Deploymentها را پیاده‌سازی کنید. ابتدا Metrics Server را نصب و با kubectl top صحت جریان معیارها را بررسی می‌کنید، سپس برای Deployment هدف، یک HPA با حداقل/حداکثر Replica و اهدافی مثل متوسط استفاده CPU تعریف می‌شود. با اعمال بار، HPA تعداد Podها را برای رسیدن به هدف افزایش و در زمان کاهش بار آن را کاهش می‌دهد. آموزش بر تنظیم requests/limits، انتخاب بازه مناسب Replica و آگاهی از محدودیت‌های Metrics Server تأکید دارد؛ و برای نیازهای پیشرفته به معیارهای سفارشی، استفاده از Custom Metrics API و ابزارهایی مانند Prometheus Adapter را پیشنهاد می‌کند.
#Kubernetes #HPA #MetricsServer #Autoscaling #CloudNative #DevOps #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1gP5Vft7g
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Metrics Server and HPA in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Metrics Server برای جمع‌آوری معیارهای CPU و حافظه و ابزار Horizontal Pod Autoscaler (HPA) در Kubernetes، مقیاس‌گذاری خودکار Deploymentها را پیاده‌سازی کنید. ابتدا Metrics Server را نصب و با kubectl top صحت جریان معیارها را بررسی می‌کنید، سپس برای Deployment هدف، یک HPA با حداقل/حداکثر Replica و اهدافی مثل متوسط استفاده CPU تعریف می‌شود. با اعمال بار، HPA تعداد Podها را برای رسیدن به هدف افزایش و در زمان کاهش بار آن را کاهش می‌دهد. آموزش بر تنظیم requests/limits، انتخاب بازه مناسب Replica و آگاهی از محدودیت‌های Metrics Server تأکید دارد؛ و برای نیازهای پیشرفته به معیارهای سفارشی، استفاده از Custom Metrics API و ابزارهایی مانند Prometheus Adapter را پیشنهاد می‌کند.
#Kubernetes #HPA #MetricsServer #Autoscaling #CloudNative #DevOps #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1gP5Vft7g
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Metrics Server and HPA in Kubernetes
Autoscaling in Kubernetes is one of the most powerful features that allows applications to handle varying workloads efficiently. At the…
🔵 عنوان مقاله
Exposing Kubernetes Services Without Cloud LoadBalancers: A Practical Guide
🟢 خلاصه مقاله:
این راهنما برای محیط‌های bare‑metal و air‑gapped که به LoadBalancerهای ابری دسترسی ندارند، روشی عملی برای اکسپوز کردن سرویس‌های Kubernetes ارائه می‌دهد. با ترکیب MetalLB و NGINX Ingress، ابتدا MetalLB یک IP پایدار به Serviceهای نوع LoadBalancer اختصاص می‌دهد، سپس NGINX Ingress ترافیک را بر اساس host و path به سرویس‌های داخلی مسیردهی می‌کند. نتیجه، یک نقطه ورودی واحد با IP ثابت، مدیریت ساده‌تر DNS و عدم نیاز به باز کردن پورت‌های متعدد است. آموزش شامل نصب و پیکربندی MetalLB (L2 یا BGP)، استقرار NGINX Ingress، تعریف Ingressها، و نکاتی درباره TLS، پایداری، و عیب‌یابی است؛ و نشان می‌دهد چرا این الگو نسبت به NodePort یا hostNetwork تمیزتر و مقیاس‌پذیرتر بوده و تجربه‌ای مشابه فضای ابری را بدون وابستگی به آن فراهم می‌کند.
#Kubernetes #MetalLB #NGINXIngress #BareMetal #AirGapped #DevOps #Ingress #LoadBalancer
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CDWB9HJg7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Exposing Kubernetes Services Without Cloud LoadBalancers: A Practical Guide
🟢 خلاصه مقاله:
این راهنما برای محیط‌های bare‑metal و air‑gapped که به LoadBalancerهای ابری دسترسی ندارند، روشی عملی برای اکسپوز کردن سرویس‌های Kubernetes ارائه می‌دهد. با ترکیب MetalLB و NGINX Ingress، ابتدا MetalLB یک IP پایدار به Serviceهای نوع LoadBalancer اختصاص می‌دهد، سپس NGINX Ingress ترافیک را بر اساس host و path به سرویس‌های داخلی مسیردهی می‌کند. نتیجه، یک نقطه ورودی واحد با IP ثابت، مدیریت ساده‌تر DNS و عدم نیاز به باز کردن پورت‌های متعدد است. آموزش شامل نصب و پیکربندی MetalLB (L2 یا BGP)، استقرار NGINX Ingress، تعریف Ingressها، و نکاتی درباره TLS، پایداری، و عیب‌یابی است؛ و نشان می‌دهد چرا این الگو نسبت به NodePort یا hostNetwork تمیزتر و مقیاس‌پذیرتر بوده و تجربه‌ای مشابه فضای ابری را بدون وابستگی به آن فراهم می‌کند.
#Kubernetes #MetalLB #NGINXIngress #BareMetal #AirGapped #DevOps #Ingress #LoadBalancer
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CDWB9HJg7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Exposing Kubernetes Services Without Cloud LoadBalancers: A Practical Guide
“How do I expose my apps in an air‑gapped Kubernetes cluster without any cloud load balancer?”
🔵 عنوان مقاله
Argo CD Vault plugin
🟢 خلاصه مقاله:
افزونه Argo CD Vault Plugin مشکل مدیریت محرمانه‌ها در GitOps را با حذف نیاز به ذخیره آن‌ها در Git حل می‌کند. توسعه‌دهندگان فقط شناسه‌های محرمانه را در YAML (یا Helm/Kustomize) می‌گذارند و افزونه هنگام رندر در Argo CD مقادیر واقعی را از Secret Managerهایی مانند HashiCorp Vault، AWS Secrets Manager، Google Secret Manager و Azure Key Vault واکشی و تزریق می‌کند. این کار امنیت و انطباق را بهبود می‌دهد، چرخش کلیدها را ساده می‌کند و مخزن را از هرگونه راز طولانی‌مدت پاک نگه می‌دارد. احراز هویت می‌تواند با Kubernetes auth، IAM/Workload Identity/Managed Identity یا OIDC انجام شود و با RBAC محدود به هر اپلیکیشن تنظیم گردد. استقرار افزونه کنار repo-server انجام می‌شود و رفتارهای خطا، کش و مشاهده‌پذیری قابل پیکربندی‌اند. مزایا شامل امنیت و انطباق بهتر و عملیات ساده‌تر است؛ چالش‌ها نیز وابستگی زمان اجرا به Secret Manager و نیاز به سیاست‌ها و مانیتورینگ قوی است. برای شروع، افزونه را نصب و ثبت کنید، backend و احراز هویت را تنظیم کنید، شناسه‌های محرمانه را در مانفیست‌ها قرار دهید و Application را برای استفاده از افزونه پیکربندی کنید.
#ArgoCD #Vault #GitOps #Kubernetes #DevOps #SecretsManagement #CloudSecurity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/XbpB666ql
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Argo CD Vault plugin
🟢 خلاصه مقاله:
افزونه Argo CD Vault Plugin مشکل مدیریت محرمانه‌ها در GitOps را با حذف نیاز به ذخیره آن‌ها در Git حل می‌کند. توسعه‌دهندگان فقط شناسه‌های محرمانه را در YAML (یا Helm/Kustomize) می‌گذارند و افزونه هنگام رندر در Argo CD مقادیر واقعی را از Secret Managerهایی مانند HashiCorp Vault، AWS Secrets Manager، Google Secret Manager و Azure Key Vault واکشی و تزریق می‌کند. این کار امنیت و انطباق را بهبود می‌دهد، چرخش کلیدها را ساده می‌کند و مخزن را از هرگونه راز طولانی‌مدت پاک نگه می‌دارد. احراز هویت می‌تواند با Kubernetes auth، IAM/Workload Identity/Managed Identity یا OIDC انجام شود و با RBAC محدود به هر اپلیکیشن تنظیم گردد. استقرار افزونه کنار repo-server انجام می‌شود و رفتارهای خطا، کش و مشاهده‌پذیری قابل پیکربندی‌اند. مزایا شامل امنیت و انطباق بهتر و عملیات ساده‌تر است؛ چالش‌ها نیز وابستگی زمان اجرا به Secret Manager و نیاز به سیاست‌ها و مانیتورینگ قوی است. برای شروع، افزونه را نصب و ثبت کنید، backend و احراز هویت را تنظیم کنید، شناسه‌های محرمانه را در مانفیست‌ها قرار دهید و Application را برای استفاده از افزونه پیکربندی کنید.
#ArgoCD #Vault #GitOps #Kubernetes #DevOps #SecretsManagement #CloudSecurity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/XbpB666ql
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
👍2
🔵 عنوان مقاله
Raspberry Pi K8S Cluster Setup for Home Lab with Cilium
🟢 خلاصه مقاله:
راهنمای dev.to نشان می‌دهد چگونه چند Raspberry Pi را به یک کلاستر چندگره‌ای Kubernetes برای هوم‌لب تبدیل کنید. در این روش، Cilium به‌عنوان CNI نصب می‌شود و با جایگزینی kube-proxy، کارایی شبکه و اجرای سیاست‌ها بهبود می‌یابد. مراحل اصلی شامل آماده‌سازی نودها (OS ۶۴بیتی، cgroup، IP ثابت، SSH)، راه‌اندازی کلاستر با containerd و kubeadm (init و join)، و سپس نصب و پیکربندی Cilium با فعال‌سازی kube-proxy replacement است. در ادامه، تست اتصال سرویس‌ها و Podها، اعمال NetworkPolicy برای کنترل دسترسی، و استفاده اختیاری از Hubble برای مشاهده و عیب‌یابی جریان‌ها انجام می‌شود. نتیجه، یک پلتفرم Kubernetes کم‌مصرف و منعطف برای آزمایش‌های خانگی با تأخیر کمتر و مدیریت ساده‌تر است.
#RaspberryPi #Kubernetes #K8s #Cilium #HomeLab #CNI #kubeproxy #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/xVCFlHFY4
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Raspberry Pi K8S Cluster Setup for Home Lab with Cilium
🟢 خلاصه مقاله:
راهنمای dev.to نشان می‌دهد چگونه چند Raspberry Pi را به یک کلاستر چندگره‌ای Kubernetes برای هوم‌لب تبدیل کنید. در این روش، Cilium به‌عنوان CNI نصب می‌شود و با جایگزینی kube-proxy، کارایی شبکه و اجرای سیاست‌ها بهبود می‌یابد. مراحل اصلی شامل آماده‌سازی نودها (OS ۶۴بیتی، cgroup، IP ثابت، SSH)، راه‌اندازی کلاستر با containerd و kubeadm (init و join)، و سپس نصب و پیکربندی Cilium با فعال‌سازی kube-proxy replacement است. در ادامه، تست اتصال سرویس‌ها و Podها، اعمال NetworkPolicy برای کنترل دسترسی، و استفاده اختیاری از Hubble برای مشاهده و عیب‌یابی جریان‌ها انجام می‌شود. نتیجه، یک پلتفرم Kubernetes کم‌مصرف و منعطف برای آزمایش‌های خانگی با تأخیر کمتر و مدیریت ساده‌تر است.
#RaspberryPi #Kubernetes #K8s #Cilium #HomeLab #CNI #kubeproxy #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/xVCFlHFY4
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
DEV Community
Raspberry Pi K8S Cluster Setup for Home Lab with Cilium
I’m setting up a Kubernetes cluster using Raspberry Pis for home lab testing and learning purposes....
🔵 عنوان مقاله
Volare: Kubernetes Volume Populator
🟢 خلاصه مقاله:
** Volare ابزاری در Kubernetes برای Volume Populator است که قبل از استفاده‌ی پادها، PVCها را با داده‌های منبع خارجی مثل S3 یا سرورهای HTTP پر می‌کند. با انتقال مرحله‌ی تزریق داده به زمان Provisioning، راه‌اندازی سریع‌تر و محیط‌های قابل‌تکرار فراهم می‌شود و نیاز به اسکریپت‌های دستی یا initContainerها کاهش می‌یابد. این کار برای داده‌های مرجع ML، بازیابی و مهاجرت داده، دیتابیس‌های اولیه و محیط‌های CI/CD بسیار مفید است. Volare در جریان ذخیره‌سازی Kubernetes ادغام می‌شود تا پادها فقط به حجمی دسترسی داشته باشند که به‌طور کامل مقداردهی اولیه شده است. مخزن پروژه در github.com/AdamShannagVolare در دسترس است.
#Kubernetes #PersistentVolume #DevOps #Storage #S3 #StatefulWorkloads #DataInitialization #CI_CD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/pbqJC-mNp
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Volare: Kubernetes Volume Populator
🟢 خلاصه مقاله:
** Volare ابزاری در Kubernetes برای Volume Populator است که قبل از استفاده‌ی پادها، PVCها را با داده‌های منبع خارجی مثل S3 یا سرورهای HTTP پر می‌کند. با انتقال مرحله‌ی تزریق داده به زمان Provisioning، راه‌اندازی سریع‌تر و محیط‌های قابل‌تکرار فراهم می‌شود و نیاز به اسکریپت‌های دستی یا initContainerها کاهش می‌یابد. این کار برای داده‌های مرجع ML، بازیابی و مهاجرت داده، دیتابیس‌های اولیه و محیط‌های CI/CD بسیار مفید است. Volare در جریان ذخیره‌سازی Kubernetes ادغام می‌شود تا پادها فقط به حجمی دسترسی داشته باشند که به‌طور کامل مقداردهی اولیه شده است. مخزن پروژه در github.com/AdamShannagVolare در دسترس است.
#Kubernetes #PersistentVolume #DevOps #Storage #S3 #StatefulWorkloads #DataInitialization #CI_CD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/pbqJC-mNp
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Forwarded from VIP
🚀 به دنیای توسعه و تکنولوژی خوش اومدی!
اگر به موضوعات زیر علاقه‌مندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصت‌های شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانال‌های تخصصی ساختیم تا همیشه به‌روز، حرفه‌ای و الهام‌بخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکه‌سازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنل‌هامونو یه‌جا ببین و جوین شو:
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
اگر به موضوعات زیر علاقه‌مندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصت‌های شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانال‌های تخصصی ساختیم تا همیشه به‌روز، حرفه‌ای و الهام‌بخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکه‌سازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنل‌هامونو یه‌جا ببین و جوین شو:
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
🔵 عنوان مقاله
mcp-server-kubernetes – Kubernetes Management via MCP
🟢 خلاصه مقاله:
mcp-server-kubernetes یک سرور مبتنی بر Model Context Protocol است که لایه کامل مدیریت Kubernetes را در اختیار کلاینت‌های هوشمند قرار می‌دهد. این پروژه در github.com/Flux159mcp-server-kubernetes عرضه شده و کارهای رایج Kubernetes را به قابلیت‌های قابل‌فراخوانی و ایمن تبدیل می‌کند. با آن، ابزارهایی مثل Claude Desktop و mcp-chat می‌توانند دستورهای kubectl و Helm را به‌صورت کنترل‌شده اجرا کنند؛ از مشاهده و توصیف منابع و وضعیت کلاستر تا گرفتن لاگ‌ها، اعمال مانيفست‌ها، مدیریت chartها و بررسی rollout—بدون دسترسی مستقیم به شِل. اجرای دستورها از مسیر قابلیت‌های ازپیش‌تعریف‌شده و با اعتبارسنجی ورودی انجام می‌شود و خروجی‌ها به‌صورت ساخت‌یافته برمی‌گردند تا برای چت‌اَپ‌ها و خودکارسازی مناسب باشند. این رویکرد، مرز امنیتی روشن بین کلاینت و کلاستر حفظ می‌کند و به دلیل مبتنی‌بودن بر MCP، در چندین کلاینت سازگار به‌سادگی قابل استفاده است.
#Kubernetes #MCP #ModelContextProtocol #kubectl #Helm #DevOps #AIOps #AIAgents
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/gdfy-l6q7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
mcp-server-kubernetes – Kubernetes Management via MCP
🟢 خلاصه مقاله:
mcp-server-kubernetes یک سرور مبتنی بر Model Context Protocol است که لایه کامل مدیریت Kubernetes را در اختیار کلاینت‌های هوشمند قرار می‌دهد. این پروژه در github.com/Flux159mcp-server-kubernetes عرضه شده و کارهای رایج Kubernetes را به قابلیت‌های قابل‌فراخوانی و ایمن تبدیل می‌کند. با آن، ابزارهایی مثل Claude Desktop و mcp-chat می‌توانند دستورهای kubectl و Helm را به‌صورت کنترل‌شده اجرا کنند؛ از مشاهده و توصیف منابع و وضعیت کلاستر تا گرفتن لاگ‌ها، اعمال مانيفست‌ها، مدیریت chartها و بررسی rollout—بدون دسترسی مستقیم به شِل. اجرای دستورها از مسیر قابلیت‌های ازپیش‌تعریف‌شده و با اعتبارسنجی ورودی انجام می‌شود و خروجی‌ها به‌صورت ساخت‌یافته برمی‌گردند تا برای چت‌اَپ‌ها و خودکارسازی مناسب باشند. این رویکرد، مرز امنیتی روشن بین کلاینت و کلاستر حفظ می‌کند و به دلیل مبتنی‌بودن بر MCP، در چندین کلاینت سازگار به‌سادگی قابل استفاده است.
#Kubernetes #MCP #ModelContextProtocol #kubectl #Helm #DevOps #AIOps #AIAgents
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/gdfy-l6q7
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon