🔵 عنوان مقاله
Kubernetes observability from day one - mixins on Grafana, mimir and alloy
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Kubernetes Mixins (باندل‌هایی از dashboards، alerts و rules بر پایه Jsonnet) می‌توان از همان ابتدا یک پشته observability روی Grafana، Mimir و Alloy راه‌اندازی کرد. نویسنده نحوه رندر و استقرار Mixins برای تولید داشبوردها و قوانین عملیاتی، و نیز اعمال config overrides برای انطباق با برچسب‌ها، نام‌گذاری‌ها و متریک‌های اختصاصی را توضیح می‌دهد. نتیجه، یک نقطه شروع سریع و استاندارد برای observability است که همزمان امکان سفارشی‌سازی و توسعه تدریجی را فراهم می‌کند.
#Kubernetes #Observability #Grafana #Mimir #Alloy #Jsonnet #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HQ0lMwlh2
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes observability from day one - mixins on Grafana, mimir and alloy
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Kubernetes Mixins (باندل‌هایی از dashboards، alerts و rules بر پایه Jsonnet) می‌توان از همان ابتدا یک پشته observability روی Grafana، Mimir و Alloy راه‌اندازی کرد. نویسنده نحوه رندر و استقرار Mixins برای تولید داشبوردها و قوانین عملیاتی، و نیز اعمال config overrides برای انطباق با برچسب‌ها، نام‌گذاری‌ها و متریک‌های اختصاصی را توضیح می‌دهد. نتیجه، یک نقطه شروع سریع و استاندارد برای observability است که همزمان امکان سفارشی‌سازی و توسعه تدریجی را فراهم می‌کند.
#Kubernetes #Observability #Grafana #Mimir #Alloy #Jsonnet #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HQ0lMwlh2
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
www.amazinglyabstract.it
Kubernetes observability from day one - Mixins on Grafana, Mimir and Alloy
One of the things we quickly find out when using Kubernetes is that it’s hard to know what is going on in our cluster. In most cases, we implement monitoring...
🔵 عنوان مقاله
NGINX Gateway Fabric
🟢 خلاصه مقاله:
NGINX Gateway Fabric یک لایه دروازه مدرن و Cloud‑Native مبتنی بر NGINX است که مدیریت یکپارچه ترافیک را برای سناریوهای ingress، API gateway و ارتباطات سرویس‌به‌سرویس فراهم می‌کند و با Kubernetes و Gateway API همسو است. این راهکار با تفکیک control plane و data plane، مقیاس‌پذیری افقی، چندمستاجری و چندکلاستری را ممکن می‌کند و با جریان‌های GitOps و CI/CD به‌خوبی ادغام می‌شود. قابلیت‌های کلیدی آن شامل مسیریابی L7 هوشمند، TLS termination، mTLS، اعتبارسنجی JWT، rate limiting، تبدیل درخواست/پاسخ، و الگوهای تاب‌آوری مانند retries، timeouts، و انتشارهای تدریجی است. همچنین با ارائه متریک، لاگ و تریس، به‌صورت بومی با Prometheus و OpenTelemetry برای رصدپذیری عمیق یکپارچه می‌شود. هدف، ساده‌سازی عملیات، بهبود امنیت بر پایه policy‑as‑code و ارائه تجربه‌ای یکسان در edge، محیط‌های on‑prem و ابر است.
#NGINX #APIgateway #Kubernetes #GatewayAPI #CloudNative #TrafficManagement #Security #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/F1y8trBlY
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
NGINX Gateway Fabric
🟢 خلاصه مقاله:
NGINX Gateway Fabric یک لایه دروازه مدرن و Cloud‑Native مبتنی بر NGINX است که مدیریت یکپارچه ترافیک را برای سناریوهای ingress، API gateway و ارتباطات سرویس‌به‌سرویس فراهم می‌کند و با Kubernetes و Gateway API همسو است. این راهکار با تفکیک control plane و data plane، مقیاس‌پذیری افقی، چندمستاجری و چندکلاستری را ممکن می‌کند و با جریان‌های GitOps و CI/CD به‌خوبی ادغام می‌شود. قابلیت‌های کلیدی آن شامل مسیریابی L7 هوشمند، TLS termination، mTLS، اعتبارسنجی JWT، rate limiting، تبدیل درخواست/پاسخ، و الگوهای تاب‌آوری مانند retries، timeouts، و انتشارهای تدریجی است. همچنین با ارائه متریک، لاگ و تریس، به‌صورت بومی با Prometheus و OpenTelemetry برای رصدپذیری عمیق یکپارچه می‌شود. هدف، ساده‌سازی عملیات، بهبود امنیت بر پایه policy‑as‑code و ارائه تجربه‌ای یکسان در edge، محیط‌های on‑prem و ابر است.
#NGINX #APIgateway #Kubernetes #GatewayAPI #CloudNative #TrafficManagement #Security #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/F1y8trBlY
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - nginx/nginx-gateway-fabric: NGINX Gateway Fabric provides an implementation for the Gateway API using NGINX as the data…
NGINX Gateway Fabric provides an implementation for the Gateway API using NGINX as the data plane. - nginx/nginx-gateway-fabric
🔵 عنوان مقاله
KEDA HTTP Add-on: scale on requests
🟢 خلاصه مقاله:
مقیاس‌گذاری خودکار برای سرویس‌های HTTP در Kubernetes با تکیه بر سیگنال‌های CPU/Memory دقیق نیست. KEDA HTTP Add-on این مشکل را با مقیاس‌گذاری بر اساس ترافیک واقعی HTTP (درخواست‌های در حال پردازش و در صف) حل می‌کند. این افزونه با KEDA یکپارچه است، از scale-to-zero پشتیبانی می‌کند، با یک پروکسی سبک جلوی سرویس صف‌سازی و مسیربندی امن انجام می‌دهد تا هنگام جهش ترافیک، بارگذاری سرد و ازدحام کنترل شود. پیکربندی آن از طریق HTTPScaledObject انجام می‌شود و با Ingress و Service Mesh سازگار است، معمولاً بدون نیاز به تغییر کد برنامه. برای رصدپذیری، متریک‌ها به Prometheus صادر می‌شوند و با Grafana قابل مانیتور هستند. نتیجه، هم‌راست‌سازی تعداد Replicaها با تقاضای واقعی HTTP برای بهبود کارایی، کاهش هزینه و پوشش بهتر ترافیک‌های انفجاری است؛ همچنین می‌تواند در کنار HPA و سایر Scalerهای KEDA استفاده شود.
#KEDA #Kubernetes #Autoscaling #HTTP #Serverless #CloudNative #DevOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/9TQrYJkKK
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
KEDA HTTP Add-on: scale on requests
🟢 خلاصه مقاله:
مقیاس‌گذاری خودکار برای سرویس‌های HTTP در Kubernetes با تکیه بر سیگنال‌های CPU/Memory دقیق نیست. KEDA HTTP Add-on این مشکل را با مقیاس‌گذاری بر اساس ترافیک واقعی HTTP (درخواست‌های در حال پردازش و در صف) حل می‌کند. این افزونه با KEDA یکپارچه است، از scale-to-zero پشتیبانی می‌کند، با یک پروکسی سبک جلوی سرویس صف‌سازی و مسیربندی امن انجام می‌دهد تا هنگام جهش ترافیک، بارگذاری سرد و ازدحام کنترل شود. پیکربندی آن از طریق HTTPScaledObject انجام می‌شود و با Ingress و Service Mesh سازگار است، معمولاً بدون نیاز به تغییر کد برنامه. برای رصدپذیری، متریک‌ها به Prometheus صادر می‌شوند و با Grafana قابل مانیتور هستند. نتیجه، هم‌راست‌سازی تعداد Replicaها با تقاضای واقعی HTTP برای بهبود کارایی، کاهش هزینه و پوشش بهتر ترافیک‌های انفجاری است؛ همچنین می‌تواند در کنار HPA و سایر Scalerهای KEDA استفاده شود.
#KEDA #Kubernetes #Autoscaling #HTTP #Serverless #CloudNative #DevOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/9TQrYJkKK
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - kedacore/http-add-on: Add-on for KEDA to scale HTTP workloads
Add-on for KEDA to scale HTTP workloads. Contribute to kedacore/http-add-on development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
Kite — Kubernetes Dashboard
🟢 خلاصه مقاله:
Kite یک داشبورد مدرن برای Kubernetes است که دیدپذیری و ایمنی عملیات را بالا می‌برد و کارهای روزمره را ساده می‌کند. این ابزار با ارائه نمای زنده از کلاسترها، نودها، نام‌اسپیس‌ها و ورک‌لودها و امکان ورود سریع به جزئیات Deployment، StatefulSet، DaemonSet، Job و Pod، خطاها و ریسک‌ها را زودتر نمایان می‌کند. پشتیبانی از چندکلاستری، نمایش مبتنی بر RBAC و سابقه فعالیت‌ها، هم همکاری تیمی را آسان می‌کند و هم نیازهای حسابرسی را پوشش می‌دهد.
Kite برای ترابل‌شوتینگ و عملیات، امکاناتی مانند لاگ‌گیری لحظه‌ای، exec داخل Pod، راه‌اندازی مجدد امن و مقایسه تنظیمات را فراهم می‌کند و با تشخیص پیکربندی‌های نادرست، فشار منابع و خطاهای Probe به رفع سریع مشکل کمک می‌کند. همچنین با نمایش درخواست/سقف منابع و الگوهای مصرف، به بهینه‌سازی هزینه و پایداری کمک می‌کند.
در یکپارچه‌سازی، Kite با Prometheus و Grafana سازگار است و با Alertmanager هم‌راستا می‌شود تا روایت واحدی از سلامت سیستم ارائه دهد. امنیت با SSO مبتنی بر OIDC/OAuth، RBAC دقیق، حالت‌های read‑only و قابلیت حسابرسی تقویت شده و اصول حداقل دسترسی رعایت می‌شود.
نصب Kite ساده است: می‌توان آن را داخل کلاستر با Helm نصب کرد یا از دسکتاپ با kubeconfig متصل شد. از CRDها پشتیبانی می‌کند و امکان افزودن نماهای سفارشی و اکشن‌های اختصاصی را می‌دهد. در مقایسه با Kubernetes Dashboard اصلی، تمرکز Kite بر پیش‌فرض‌های امن، چندمستاجری و جریان‌های کاری تیمی است تا تجربه‌ای شفاف، قابل‌ردیابی و مشترک در Kubernetes فراهم کند.
#Kubernetes #Dashboard #K8s #DevOps #CloudNative #Observability #RBAC #Helm
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/95jvldnx_
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kite — Kubernetes Dashboard
🟢 خلاصه مقاله:
Kite یک داشبورد مدرن برای Kubernetes است که دیدپذیری و ایمنی عملیات را بالا می‌برد و کارهای روزمره را ساده می‌کند. این ابزار با ارائه نمای زنده از کلاسترها، نودها، نام‌اسپیس‌ها و ورک‌لودها و امکان ورود سریع به جزئیات Deployment، StatefulSet، DaemonSet، Job و Pod، خطاها و ریسک‌ها را زودتر نمایان می‌کند. پشتیبانی از چندکلاستری، نمایش مبتنی بر RBAC و سابقه فعالیت‌ها، هم همکاری تیمی را آسان می‌کند و هم نیازهای حسابرسی را پوشش می‌دهد.
Kite برای ترابل‌شوتینگ و عملیات، امکاناتی مانند لاگ‌گیری لحظه‌ای، exec داخل Pod، راه‌اندازی مجدد امن و مقایسه تنظیمات را فراهم می‌کند و با تشخیص پیکربندی‌های نادرست، فشار منابع و خطاهای Probe به رفع سریع مشکل کمک می‌کند. همچنین با نمایش درخواست/سقف منابع و الگوهای مصرف، به بهینه‌سازی هزینه و پایداری کمک می‌کند.
در یکپارچه‌سازی، Kite با Prometheus و Grafana سازگار است و با Alertmanager هم‌راستا می‌شود تا روایت واحدی از سلامت سیستم ارائه دهد. امنیت با SSO مبتنی بر OIDC/OAuth، RBAC دقیق، حالت‌های read‑only و قابلیت حسابرسی تقویت شده و اصول حداقل دسترسی رعایت می‌شود.
نصب Kite ساده است: می‌توان آن را داخل کلاستر با Helm نصب کرد یا از دسکتاپ با kubeconfig متصل شد. از CRDها پشتیبانی می‌کند و امکان افزودن نماهای سفارشی و اکشن‌های اختصاصی را می‌دهد. در مقایسه با Kubernetes Dashboard اصلی، تمرکز Kite بر پیش‌فرض‌های امن، چندمستاجری و جریان‌های کاری تیمی است تا تجربه‌ای شفاف، قابل‌ردیابی و مشترک در Kubernetes فراهم کند.
#Kubernetes #Dashboard #K8s #DevOps #CloudNative #Observability #RBAC #Helm
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/95jvldnx_
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - zxh326/kite: 🪁 A modern, lightweight Kubernetes dashboard.
🪁 A modern, lightweight Kubernetes dashboard. . Contribute to zxh326/kite development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
Troubleshooting packet drops in a Kubernetes-based observability platform
🟢 خلاصه مقاله:
این مطالعه موردی نشان می‌دهد تیم SRE در Kapital Bank چگونه افت‌های مقطعی بسته‌ها و افزایش تاخیر را در یک پلتفرم مشاهدهپذیری مبتنی بر Kubernetes که به لایه Memcached متکی بود، ریشه‌یابی کرد. با آنکه شاخص‌های سطح اپلیکیشن عادی به‌نظر می‌رسید، بررسی عمیق‌تر مسیر شبکه در سطح کرنل و شمارنده‌های گره‌ها و پادها، فشار لحظه‌ای ترافیک و اشباع صف‌ها را آشکار کرد. تیم با آزمایش‌های کنترل‌شده و تنظیم محتاطانه پارامترهای کرنل—از جمله عمق صف‌ها و اندازه بافرها—پارامترها را با الگوی ترافیک Memcached روی Kubernetes هم‌تراز کرد و در نتیجه، افت بسته‌ها کاهش یافت و پایداری و تاخیر انتها‌به‌انتها بهبود پیدا کرد. این روایت در medium.com یک روش عملی برای عیب‌یابی مسائل شبکه‌ای در سطح کرنل در محیط‌های کانتینری ارائه می‌دهد: مشاهدهپذیری لایه‌به‌لایه، اعتبارسنجی فرضیات، و تیونینگ مبتنی بر شواهد.
#Kubernetes #SRE #Memcached #Observability #Networking #KernelTuning #PacketLoss #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/spNnnpsM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Troubleshooting packet drops in a Kubernetes-based observability platform
🟢 خلاصه مقاله:
این مطالعه موردی نشان می‌دهد تیم SRE در Kapital Bank چگونه افت‌های مقطعی بسته‌ها و افزایش تاخیر را در یک پلتفرم مشاهدهپذیری مبتنی بر Kubernetes که به لایه Memcached متکی بود، ریشه‌یابی کرد. با آنکه شاخص‌های سطح اپلیکیشن عادی به‌نظر می‌رسید، بررسی عمیق‌تر مسیر شبکه در سطح کرنل و شمارنده‌های گره‌ها و پادها، فشار لحظه‌ای ترافیک و اشباع صف‌ها را آشکار کرد. تیم با آزمایش‌های کنترل‌شده و تنظیم محتاطانه پارامترهای کرنل—از جمله عمق صف‌ها و اندازه بافرها—پارامترها را با الگوی ترافیک Memcached روی Kubernetes هم‌تراز کرد و در نتیجه، افت بسته‌ها کاهش یافت و پایداری و تاخیر انتها‌به‌انتها بهبود پیدا کرد. این روایت در medium.com یک روش عملی برای عیب‌یابی مسائل شبکه‌ای در سطح کرنل در محیط‌های کانتینری ارائه می‌دهد: مشاهدهپذیری لایه‌به‌لایه، اعتبارسنجی فرضیات، و تیونینگ مبتنی بر شواهد.
#Kubernetes #SRE #Memcached #Observability #Networking #KernelTuning #PacketLoss #DevOps
🟣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…
❤1
🔵 عنوان مقاله
A practical guide to error handling in Go (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله یک راهنمای عملی ۱۰ دقیقه‌ای برای مدیریت خطا در Go است که نشان می‌دهد این زبان از طراحی مینیمال مبتنی بر بازگرداندن و بررسی error شروع کرده و به مرور با الگوهایی مثل افزودن کانتکست و استفاده از errors.Is و errors.As غنی‌تر شده است. چالش مهم، نبود ردیابی داخلی برای دیدن مسیر انتشار خطا است؛ ابزارهای Datadog یعنی Error Tracking و Orchestrion این شکاف را با ارائه دید شفاف از محل بروز خطا و نحوه انتشار آن در کد پوشش می‌دهند و عیب‌یابی را سریع‌تر و دقیق‌تر می‌کنند. جمع‌بندی: به‌کارگیری الگوهای idiomatic در Go در کنار این ابزارها، خطاها را از پیام‌های کوتاه به روایتی قابل پیگیری از رخداد تا رفع تبدیل می‌کند.
#Go #Golang #ErrorHandling #Datadog #ErrorTracking #Orchestrion #Tracing #Observability
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/blog/go-error-handling/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
A practical guide to error handling in Go (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله یک راهنمای عملی ۱۰ دقیقه‌ای برای مدیریت خطا در Go است که نشان می‌دهد این زبان از طراحی مینیمال مبتنی بر بازگرداندن و بررسی error شروع کرده و به مرور با الگوهایی مثل افزودن کانتکست و استفاده از errors.Is و errors.As غنی‌تر شده است. چالش مهم، نبود ردیابی داخلی برای دیدن مسیر انتشار خطا است؛ ابزارهای Datadog یعنی Error Tracking و Orchestrion این شکاف را با ارائه دید شفاف از محل بروز خطا و نحوه انتشار آن در کد پوشش می‌دهند و عیب‌یابی را سریع‌تر و دقیق‌تر می‌کنند. جمع‌بندی: به‌کارگیری الگوهای idiomatic در Go در کنار این ابزارها، خطاها را از پیام‌های کوتاه به روایتی قابل پیگیری از رخداد تا رفع تبدیل می‌کند.
#Go #Golang #ErrorHandling #Datadog #ErrorTracking #Orchestrion #Tracing #Observability
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/blog/go-error-handling/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Datadog
A practical guide to error handling in Go | Datadog
Learn about error handling patterns in Go and how they can be further enhanced by using Orchestrion with Datadog Error Tracking.
🔵 عنوان مقاله
A Hands-on Guide to Kubernetes Observability with Whisker
🟢 خلاصه مقاله:
** این راهنمای عملی با تمرکز بر Kubernetes Observability و ابزار متن‌باز Whisker، در قالب یک لَب تعاملی نشان می‌دهد چگونه مشکلات مربوط به NetworkPolicy را سریع شناسایی و عیب‌یابی کنید. با بررسی رفتار اتصال بین سرویس‌ها و نگاشت محدودیت‌ها به قوانین NetworkPolicy، می‌آموزید مشکل از کجاست، چگونه فرضیه‌ها را آزمایش و راه‌حل را اعتبارسنجی کنید، و پس از اصلاح، صحت عملکرد را تأیید نمایید. نتیجه این لَب یک روند تکرارشونده و کاربردی برای تشخیص علت ریشه‌ای و کاهش زمان بازیابی است که برای تیم‌های پلتفرم، SRE و توسعه‌دهندگان مفید است.
#Kubernetes #Observability #Whisker #NetworkPolicy #Troubleshooting #CloudNative #SRE #OpenSource
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Yqn88cNMP
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
A Hands-on Guide to Kubernetes Observability with Whisker
🟢 خلاصه مقاله:
** این راهنمای عملی با تمرکز بر Kubernetes Observability و ابزار متن‌باز Whisker، در قالب یک لَب تعاملی نشان می‌دهد چگونه مشکلات مربوط به NetworkPolicy را سریع شناسایی و عیب‌یابی کنید. با بررسی رفتار اتصال بین سرویس‌ها و نگاشت محدودیت‌ها به قوانین NetworkPolicy، می‌آموزید مشکل از کجاست، چگونه فرضیه‌ها را آزمایش و راه‌حل را اعتبارسنجی کنید، و پس از اصلاح، صحت عملکرد را تأیید نمایید. نتیجه این لَب یک روند تکرارشونده و کاربردی برای تشخیص علت ریشه‌ای و کاهش زمان بازیابی است که برای تیم‌های پلتفرم، SRE و توسعه‌دهندگان مفید است.
#Kubernetes #Observability #Whisker #NetworkPolicy #Troubleshooting #CloudNative #SRE #OpenSource
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Yqn88cNMP
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Load Balancing Monitor Groups: Multi-Service Health Checks for Resilient Applications (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Cloudflare قابلیت جدیدی به نام Monitor Groups را در Load Balancing معرفی کرده است که چندین مانیتور سلامت را به یک نمای واحد و قابل اتکا از وضعیت برنامه جمع می‌کند. این گروه‌ها با ارزیابی مبتنی بر quorum و امکان اولویت‌دادن به مانیتورهای حیاتی، تصویری واقعی‌تر از سلامت سراسری (end-to-end) ارائه می‌دهند. ارزیابی‌ها از نقاط جغرافیایی توزیع‌شده انجام می‌شود تا مشکلات منطقه‌ای شناسایی و از تصمیم‌گیری بر اساس یک دید محدود جلوگیری شود. نتیجه این رویکرد، failover هوشمندتر و traffic steering دقیق‌تر است که بر دسترس‌پذیری واقعی تکیه دارد و پایداری برنامه‌ها را در برابر اختلالات بخشی افزایش می‌دهد.
#Cloudflare #LoadBalancing #HealthChecks #TrafficSteering #Failover #HighAvailability #Resilience #Observability
🟣لینک مقاله:
https://blog.cloudflare.com/load-balancing-monitor-groups-multi-service-health-checks-for-resilient/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Load Balancing Monitor Groups: Multi-Service Health Checks for Resilient Applications (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Cloudflare قابلیت جدیدی به نام Monitor Groups را در Load Balancing معرفی کرده است که چندین مانیتور سلامت را به یک نمای واحد و قابل اتکا از وضعیت برنامه جمع می‌کند. این گروه‌ها با ارزیابی مبتنی بر quorum و امکان اولویت‌دادن به مانیتورهای حیاتی، تصویری واقعی‌تر از سلامت سراسری (end-to-end) ارائه می‌دهند. ارزیابی‌ها از نقاط جغرافیایی توزیع‌شده انجام می‌شود تا مشکلات منطقه‌ای شناسایی و از تصمیم‌گیری بر اساس یک دید محدود جلوگیری شود. نتیجه این رویکرد، failover هوشمندتر و traffic steering دقیق‌تر است که بر دسترس‌پذیری واقعی تکیه دارد و پایداری برنامه‌ها را در برابر اختلالات بخشی افزایش می‌دهد.
#Cloudflare #LoadBalancing #HealthChecks #TrafficSteering #Failover #HighAvailability #Resilience #Observability
🟣لینک مقاله:
https://blog.cloudflare.com/load-balancing-monitor-groups-multi-service-health-checks-for-resilient/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
The Cloudflare Blog
Load Balancing Monitor Groups: Multi-Service Health Checks for Resilient Applications
Cloudflare Load Balancing now supports Monitor Groups, allowing you to combine multiple health monitors into a single, logical assessment. Create sophisticated health checks for complex applications, define critical dependencies, and make smarter failover…
🔵 عنوان مقاله
Blixt: Experimental Rust-Based eBPF Load Balancer
🟢 خلاصه مقاله:
Blixt یک پروژه آزمایشی برای ساخت یک متعادل‌کنندهٔ بار با تکیه بر eBPF در مسیر داده و Rust در مسیر کنترل است. ایدهٔ اصلی، نزدیک‌کردن پردازش بسته‌ها به هستهٔ Linux برای کاهش تأخیر و سربار، در کنار ایمنی و قابلیت آزمون‌پذیری بالای مسیر کنترل است. برنامه‌های کوچک eBPF (مثلاً روی XDP یا TC) طبقه‌بندی ترافیک و انتخاب مقصد را انجام می‌دهند و وضعیت را در BPF mapها نگه می‌دارند؛ مؤلفهٔ کاربریِ مبتنی بر Rust سیاست‌ها، الگوریتم‌های توزیع بار، سلامت سرویس‌ها و به‌روزرسانی‌های پویا را مدیریت می‌کند. ترکیبِ ممیز eBPF و ایمنی حافظهٔ Rust ریسک خطاهای هسته و کاربر را کاهش می‌دهد و با رویدادها و متریک‌ها (ring buffer/perf events) رصدپذیری مناسبی فراهم می‌شود. تمرکز پروژه بر پایداری تأخیر، کاهش سوییچ متن و سازگاری با ابزارهای Linux است؛ با این حال، Blixt هنوز آزمایشی است و پوشش قابلیت‌ها محدود بوده و کارایی به نسخهٔ هسته، قابلیت‌های NIC و بار کاری وابسته است. در نقشهٔ راه، بلوغ ردیابی اتصال، تنوع الگوریتم‌ها، به‌روزرسانی بی‌وقفه، یکپارچه‌سازی کشف سرویس و مقاوم‌سازی در برابر خطاها دنبال می‌شود.
#eBPF #Rust #LoadBalancing #Networking #Linux #XDP #Kernel #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1cZxMK7Ck
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Blixt: Experimental Rust-Based eBPF Load Balancer
🟢 خلاصه مقاله:
Blixt یک پروژه آزمایشی برای ساخت یک متعادل‌کنندهٔ بار با تکیه بر eBPF در مسیر داده و Rust در مسیر کنترل است. ایدهٔ اصلی، نزدیک‌کردن پردازش بسته‌ها به هستهٔ Linux برای کاهش تأخیر و سربار، در کنار ایمنی و قابلیت آزمون‌پذیری بالای مسیر کنترل است. برنامه‌های کوچک eBPF (مثلاً روی XDP یا TC) طبقه‌بندی ترافیک و انتخاب مقصد را انجام می‌دهند و وضعیت را در BPF mapها نگه می‌دارند؛ مؤلفهٔ کاربریِ مبتنی بر Rust سیاست‌ها، الگوریتم‌های توزیع بار، سلامت سرویس‌ها و به‌روزرسانی‌های پویا را مدیریت می‌کند. ترکیبِ ممیز eBPF و ایمنی حافظهٔ Rust ریسک خطاهای هسته و کاربر را کاهش می‌دهد و با رویدادها و متریک‌ها (ring buffer/perf events) رصدپذیری مناسبی فراهم می‌شود. تمرکز پروژه بر پایداری تأخیر، کاهش سوییچ متن و سازگاری با ابزارهای Linux است؛ با این حال، Blixt هنوز آزمایشی است و پوشش قابلیت‌ها محدود بوده و کارایی به نسخهٔ هسته، قابلیت‌های NIC و بار کاری وابسته است. در نقشهٔ راه، بلوغ ردیابی اتصال، تنوع الگوریتم‌ها، به‌روزرسانی بی‌وقفه، یکپارچه‌سازی کشف سرویس و مقاوم‌سازی در برابر خطاها دنبال می‌شود.
#eBPF #Rust #LoadBalancing #Networking #Linux #XDP #Kernel #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1cZxMK7Ck
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - kubernetes-retired/blixt: Layer 4 Kubernetes load-balancer
Layer 4 Kubernetes load-balancer. Contribute to kubernetes-retired/blixt development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
Kubetail
🟢 خلاصه مقاله:
Kubetail یک اسکریپت bash سبک است که لاگ‌های چندین pod را در Kubernetes به‌صورت همزمان و در یک جریان واحد نمایش می‌دهد؛ یعنی همان کاری که kubectl logs -f انجام می‌دهد، اما برای چند pod به‌طور یکجا. این ابزار فقط روی کلاینت اجرا می‌شود و چیزی داخل کلاستر نصب نمی‌کند، بنابراین با kubeconfig و دسترسی‌های فعلی شما کار می‌کند.
با اشاره به الگوهای نام، برچسب‌ها یا namespace، می‌توانید لاگ چندین سرویس را همزمان دنبال کنید و خروجی هر pod را در یک تایم‌لاین یکپارچه—معمولاً با رنگ یا تفکیک—ببینید. Kubetail برای دیباگ سریع microservices و رفع اشکال سناریوهای توزیع‌شده عالی است. البته جایگزین سیستم‌های ذخیره‌سازی و مشاهدهپذیری بلندمدت نیست؛ هدفش ساده‌سازی و سرعت‌بخشی به tail/trace لحظه‌ای لاگ‌هاست.
#Kubetail #Kubernetes #kubectl #DevOps #Logs #Bash #Observability #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/9BypVmZBZ
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubetail
🟢 خلاصه مقاله:
Kubetail یک اسکریپت bash سبک است که لاگ‌های چندین pod را در Kubernetes به‌صورت همزمان و در یک جریان واحد نمایش می‌دهد؛ یعنی همان کاری که kubectl logs -f انجام می‌دهد، اما برای چند pod به‌طور یکجا. این ابزار فقط روی کلاینت اجرا می‌شود و چیزی داخل کلاستر نصب نمی‌کند، بنابراین با kubeconfig و دسترسی‌های فعلی شما کار می‌کند.
با اشاره به الگوهای نام، برچسب‌ها یا namespace، می‌توانید لاگ چندین سرویس را همزمان دنبال کنید و خروجی هر pod را در یک تایم‌لاین یکپارچه—معمولاً با رنگ یا تفکیک—ببینید. Kubetail برای دیباگ سریع microservices و رفع اشکال سناریوهای توزیع‌شده عالی است. البته جایگزین سیستم‌های ذخیره‌سازی و مشاهدهپذیری بلندمدت نیست؛ هدفش ساده‌سازی و سرعت‌بخشی به tail/trace لحظه‌ای لاگ‌هاست.
#Kubetail #Kubernetes #kubectl #DevOps #Logs #Bash #Observability #SRE
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/9BypVmZBZ
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @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
🔵 عنوان مقاله
A Hands-on Guide to Kubernetes Observability with Whisker
🟢 خلاصه مقاله:
این لَب تعاملی نشان می‌دهد چگونه با استفاده از ابزار متن‌باز Whisker به رصدپذیری Kubernetes دست پیدا کنید تا مسائل مربوط به Network Policies را سریع پیدا و برطرف کنید. شرکت‌کنندگان با بررسی جریان ترافیک بین Pods و Services، شناسایی خطاهای پیکربندی سیاست‌های شبکه، و ردیابی ارتباط Pod‑to‑Pod می‌آموزند مشکل از کجاست و چگونه آن را اصلاح کنند. همچنین با رویه‌های عیب‌یابی شفاف و همبست‌سازی مشاهدات با مفاهیم Kubernetes (مثل Deployments، Services و NetworkPolicies)، می‌توانید اثر سیاست‌ها بر ارتباطات سرویس‌ها را بسنجید و مسیرهای مسدود یا پرخطر را تشخیص دهید. در پایان، استفاده روزمره از Whisker برای کاهش زمان عیب‌یابی و بهبود قابلیت اطمینان و امنیت کلاستر را فرامی‌گیرید.
#Kubernetes #Observability #Whisker #NetworkPolicies #Troubleshooting #OpenSource #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Yqn88cNMP
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
A Hands-on Guide to Kubernetes Observability with Whisker
🟢 خلاصه مقاله:
این لَب تعاملی نشان می‌دهد چگونه با استفاده از ابزار متن‌باز Whisker به رصدپذیری Kubernetes دست پیدا کنید تا مسائل مربوط به Network Policies را سریع پیدا و برطرف کنید. شرکت‌کنندگان با بررسی جریان ترافیک بین Pods و Services، شناسایی خطاهای پیکربندی سیاست‌های شبکه، و ردیابی ارتباط Pod‑to‑Pod می‌آموزند مشکل از کجاست و چگونه آن را اصلاح کنند. همچنین با رویه‌های عیب‌یابی شفاف و همبست‌سازی مشاهدات با مفاهیم Kubernetes (مثل Deployments، Services و NetworkPolicies)، می‌توانید اثر سیاست‌ها بر ارتباطات سرویس‌ها را بسنجید و مسیرهای مسدود یا پرخطر را تشخیص دهید. در پایان، استفاده روزمره از Whisker برای کاهش زمان عیب‌یابی و بهبود قابلیت اطمینان و امنیت کلاستر را فرامی‌گیرید.
#Kubernetes #Observability #Whisker #NetworkPolicies #Troubleshooting #OpenSource #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Yqn88cNMP
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
** k8sgpt یک ابزار تحلیل برای محیط‌های Kubernetes است که با جمع‌آوری نشانه‌های کلیدی مانند وضعیت Pod/Node، Events و پیکربندی‌ها، خطاها و بدپیکربندی‌ها را شناسایی و به زبان ساده و قابل اقدام توضیح می‌دهد. این ابزار در عملیات روزمره، از رفع اشکال در حالت on-call تا پیش‌گیری از خطا در توسعه و CI/CD، به کاهش زمان عیب‌یابی و بهبود پایداری کمک می‌کند. k8sgpt در کنار ابزارهایی مثل kubectl و در جریان‌های کاری موجود DevOps و SRE کار می‌کند و با ارائه‌ی جمع‌بندی‌های دقیق و پیشنهادهای اصلاحی، مسیر رسیدن از نشانه‌ها به ریشه مشکل را کوتاه می‌سازد.
#k8sgpt #Kubernetes #DevOps #SRE #CloudNative #Troubleshooting #AIOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8sgpt: Kubernetes analyzer
🟢 خلاصه مقاله:
** k8sgpt یک ابزار تحلیل برای محیط‌های Kubernetes است که با جمع‌آوری نشانه‌های کلیدی مانند وضعیت Pod/Node، Events و پیکربندی‌ها، خطاها و بدپیکربندی‌ها را شناسایی و به زبان ساده و قابل اقدام توضیح می‌دهد. این ابزار در عملیات روزمره، از رفع اشکال در حالت on-call تا پیش‌گیری از خطا در توسعه و CI/CD، به کاهش زمان عیب‌یابی و بهبود پایداری کمک می‌کند. k8sgpt در کنار ابزارهایی مثل kubectl و در جریان‌های کاری موجود DevOps و SRE کار می‌کند و با ارائه‌ی جمع‌بندی‌های دقیق و پیشنهادهای اصلاحی، مسیر رسیدن از نشانه‌ها به ریشه مشکل را کوتاه می‌سازد.
#k8sgpt #Kubernetes #DevOps #SRE #CloudNative #Troubleshooting #AIOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - k8sgpt-ai/k8sgpt: Giving Kubernetes Superpowers to everyone
Giving Kubernetes Superpowers to everyone. Contribute to k8sgpt-ai/k8sgpt development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
AI Infrastructure on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این گزارش از kube.today با اتکا به ۹۱۷ پاسخ نظرسنجی نشان می‌دهد تیم‌ها در عمل چگونه بارهای کاری AI را روی Kubernetes مقیاس می‌دهند. نتیجه اصلی، شکاف میان ادعاهای فروشندگان و واقعیت بهره‌گیری از GPU است: تأخیر در زمان‌بندی، تکه‌تکه‌شدن منابع، گلوگاه‌های داده و ضعف در مشاهدهپذیری باعث می‌شود GPUها کمتر از حد انتظار کار کنند. گزارش الگوهای عملی برای بهبود ارائه می‌کند؛ از right-sizing و bin-packing و زمان‌بندی آگاه از توپولوژی تا autoscaling مبتنی بر صف، اولویت‌دهی و preemption و رصد دقیق حافظه و I/O روی GPU. این رویکردها به تبدیل ظرفیت پرهزینه GPU به کار مفید کمک می‌کند و Kubernetes را برای بارهای کاری AI قابل‌اعتمادتر می‌سازد.
#Kubernetes #AI #GPU #MLOps #CloudNative #K8s #AIInfrastructure #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/B3nxKPYpV
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
AI Infrastructure on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این گزارش از kube.today با اتکا به ۹۱۷ پاسخ نظرسنجی نشان می‌دهد تیم‌ها در عمل چگونه بارهای کاری AI را روی Kubernetes مقیاس می‌دهند. نتیجه اصلی، شکاف میان ادعاهای فروشندگان و واقعیت بهره‌گیری از GPU است: تأخیر در زمان‌بندی، تکه‌تکه‌شدن منابع، گلوگاه‌های داده و ضعف در مشاهدهپذیری باعث می‌شود GPUها کمتر از حد انتظار کار کنند. گزارش الگوهای عملی برای بهبود ارائه می‌کند؛ از right-sizing و bin-packing و زمان‌بندی آگاه از توپولوژی تا autoscaling مبتنی بر صف، اولویت‌دهی و preemption و رصد دقیق حافظه و I/O روی GPU. این رویکردها به تبدیل ظرفیت پرهزینه GPU به کار مفید کمک می‌کند و Kubernetes را برای بارهای کاری AI قابل‌اعتمادتر می‌سازد.
#Kubernetes #AI #GPU #MLOps #CloudNative #K8s #AIInfrastructure #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/B3nxKPYpV
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kube Today
AI Infrastructure on Kubernetes
Survey of 917 Kubernetes practitioners reveals 62% run clusters under 1,000 nodes, 54% struggle with GPU cost waste averaging $200K annually, and 51% prefer unified clusters with node separation over isolated infrastructure for AI workloads.