🔵 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.
🔵 عنوان مقاله
Grafana Operator — Kubernetes Operator for Grafana
🟢 خلاصه مقاله:
Grafana Operator یک Operator در Kubernetes است که استقرار، پیکربندی و مدیریت Grafana را بهصورت اعلامی و مقیاسپذیر انجام میدهد. با تعریف داشبوردها، Data Sourceها و سیاستهای هشدار بهصورت کُد و ذخیره آنها در Git، تغییرات بهصورت خودکار و قابل ردیابی اعمال میشوند و با الگوی GitOps همراستا هستند. این ابزار وظایف چرخه عمر مانند نصب، ارتقا، بازیابی و اصلاح انحراف پیکربندی را خودکار میکند، از RBAC و Secrets برای کنترل دسترسی و مدیریت امن تنظیمات حساس استفاده میکند و با حلقه آشتی، پایداری و خودترمیمی را تضمین میکند. نتیجه، کاهش خطاهای دستی، سهولت ممیزی و یکپارچگی مدیریت Grafana در سناریوهای چندتیمی و چندکلاستری است.
#GrafanaOperator #Grafana #Kubernetes #K8s #Operators #DevOps #GitOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/j31586sqq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Grafana Operator — Kubernetes Operator for Grafana
🟢 خلاصه مقاله:
Grafana Operator یک Operator در Kubernetes است که استقرار، پیکربندی و مدیریت Grafana را بهصورت اعلامی و مقیاسپذیر انجام میدهد. با تعریف داشبوردها، Data Sourceها و سیاستهای هشدار بهصورت کُد و ذخیره آنها در Git، تغییرات بهصورت خودکار و قابل ردیابی اعمال میشوند و با الگوی GitOps همراستا هستند. این ابزار وظایف چرخه عمر مانند نصب، ارتقا، بازیابی و اصلاح انحراف پیکربندی را خودکار میکند، از RBAC و Secrets برای کنترل دسترسی و مدیریت امن تنظیمات حساس استفاده میکند و با حلقه آشتی، پایداری و خودترمیمی را تضمین میکند. نتیجه، کاهش خطاهای دستی، سهولت ممیزی و یکپارچگی مدیریت Grafana در سناریوهای چندتیمی و چندکلاستری است.
#GrafanaOperator #Grafana #Kubernetes #K8s #Operators #DevOps #GitOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/j31586sqq
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - grafana/grafana-operator: An operator for Grafana that installs and manages Grafana instances, Dashboards and Datasources…
An operator for Grafana that installs and manages Grafana instances, Dashboards and Datasources through Kubernetes/OpenShift CRs - grafana/grafana-operator
🔵 عنوان مقاله
K8z: the Kubernetes manager
🟢 خلاصه مقاله:
ک8z بهعنوان یک مدیر یکپارچه برای Kubernetes معرفی میشود که چرخه عمر کلاسترها را در محیطهای چندابر و on‑prem ساده میکند، در عین حال برای تیمهای پلتفرم «گاردریل» فراهم میسازد و تجربه توسعهدهنده را روانتر میکند. هسته اصلی آن بر جریانهای declarative و ادغام با GitOps تکیه دارد، با پشتیبانی از Helm و الگوهای کاربردی، ارتقا/بازگشت، و انتشار تدریجی مانند canary و blue/green. در حوزه امنیت و انطباق، کنترل متمرکز دسترسی با RBAC و SSO (مانند OIDC)، اعمال سیاست با OPA Gatekeeper یا Kyverno، و مدیریت امن اسرار از طریق Vault یا سرویسهای KMS برجسته است؛ همچنین ثبت وقایع و دید هزینهها فراهم میشود. برای قابلیت اتکا و مشاهدهپذیری، اتصال آماده به Prometheus و Grafana، بررسی سلامت، مقیاسپذیری خودکار و پشتیبانگیری/بازیابی (شامل etcd و حجمهای ماندگار) پوشش داده شده است. K8z پلتفرمی توسعهپذیر با API، CLI و افزونهها ارائه میکند و با ابزارهایی مانند Terraform یکپارچه میشود تا بدون قفلشدن در تامینکننده، نیازهای تیمهای Platform Engineering، SRE و اپلیکیشن را از تامین تا عملیات روز دوم پاسخ دهد.
#Kubernetes #DevOps #PlatformEngineering #GitOps #CloudNative #SRE #Containers #Observability
🟣لینک مقاله:
https://k8z.dev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
K8z: the Kubernetes manager
🟢 خلاصه مقاله:
ک8z بهعنوان یک مدیر یکپارچه برای Kubernetes معرفی میشود که چرخه عمر کلاسترها را در محیطهای چندابر و on‑prem ساده میکند، در عین حال برای تیمهای پلتفرم «گاردریل» فراهم میسازد و تجربه توسعهدهنده را روانتر میکند. هسته اصلی آن بر جریانهای declarative و ادغام با GitOps تکیه دارد، با پشتیبانی از Helm و الگوهای کاربردی، ارتقا/بازگشت، و انتشار تدریجی مانند canary و blue/green. در حوزه امنیت و انطباق، کنترل متمرکز دسترسی با RBAC و SSO (مانند OIDC)، اعمال سیاست با OPA Gatekeeper یا Kyverno، و مدیریت امن اسرار از طریق Vault یا سرویسهای KMS برجسته است؛ همچنین ثبت وقایع و دید هزینهها فراهم میشود. برای قابلیت اتکا و مشاهدهپذیری، اتصال آماده به Prometheus و Grafana، بررسی سلامت، مقیاسپذیری خودکار و پشتیبانگیری/بازیابی (شامل etcd و حجمهای ماندگار) پوشش داده شده است. K8z پلتفرمی توسعهپذیر با API، CLI و افزونهها ارائه میکند و با ابزارهایی مانند Terraform یکپارچه میشود تا بدون قفلشدن در تامینکننده، نیازهای تیمهای Platform Engineering، SRE و اپلیکیشن را از تامین تا عملیات روز دوم پاسخ دهد.
#Kubernetes #DevOps #PlatformEngineering #GitOps #CloudNative #SRE #Containers #Observability
🟣لینک مقاله:
https://k8z.dev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8z.dev
K8Z | The Kubernetes Manager
The Kubernetes Manager for iOS and MacOS.