DevOps Labdon
459 subscribers
24 photos
3 videos
2 files
709 links
👑 DevOps Labdon

حمایت مالی:
https://www.coffeete.ir/mrbardia72

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 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
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
🔵 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
🔵 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
🔵 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
🔵 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