🔵 عنوان مقاله
Distribution Registry
🟢 خلاصه مقاله:
** رجیستری توزیع یک سرویس تخصصی برای فهرست‌کردن، ذخیره‌سازی و حاکمیت بر «توزیع‌های نرم‌افزاری» است؛ یعنی مجموعه‌های نسخه‌دار و منتخب از تصاویر کانتینری، بسته‌های سیستم‌عامل، پیکربندی، مستندات، SBOM و امضاها/تصدیق‌های رمزنگاری. برخلاف مخازن عمومی مصنوعات، این رجیستری مفاهیمی مانند کانال‌های انتشار (Stable/Beta/LTS)، گونه‌های چندمعماری، آینه‌ها، چرخه عمر، و متادیتای غنی (تغییرات، وضعیت CVE، مجوز، پرچم‌های صادراتی، SBOMهای SPDX/CycloneDX و تصدیق‌های SLSA) را به‌صورت بومی پشتیبانی می‌کند تا سیاست‌ها به شکل خودکار اعمال شوند. پیاده‌سازی‌ها معمولاً بر پایه استانداردهای OCI و ابزارهای امضا/اعتبارسنجی مانند Sigstore/Cosign ساخته می‌شوند و با OIDC/OAuth و LDAP برای هویت و دسترسی یکپارچه‌اند؛ به‌همراه موتور سیاست، ثبت ممیزی، تغییرناپذیری نسخه‌های نهایی، تکرار جغرافیایی و آینه‌سازی. در گردش‌کار، ناشر نسخه را به‌همراه SBOM، منشأ ساخت و یادداشت‌ها منتشر و پس از چک‌های خودکار و بازبینی انسانی بین کانال‌ها ترفیع می‌دهد؛ مصرف‌کنندگان با جست‌وجو و اشتراک در کانال‌ها، از طریق CLI یا API دریافت می‌کنند و در استقرار، کنترلرهای Kubernetes می‌توانند امضا، منشأ و انطباق سیاست را بررسی کنند. امنیت زنجیره تأمین با اسکن‌های Trivy/Grype، ساخت‌های قابل بازتولید و حاکمیت نقش‌محور تقویت می‌شود و برای صنایع سازمانی، متن‌باز، تحقیقاتی و سناریوهای Edge/IoT مزایایی مانند انطباق، قابلیت بازگشت و انتشار مرحله‌ای به‌همراه دارد.
#SoftwareDistribution #Registry #OCI #SBOM #SupplyChainSecurity #DevOps #Kubernetes #CICD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/hWJkZxCQ1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Distribution Registry
🟢 خلاصه مقاله:
** رجیستری توزیع یک سرویس تخصصی برای فهرست‌کردن، ذخیره‌سازی و حاکمیت بر «توزیع‌های نرم‌افزاری» است؛ یعنی مجموعه‌های نسخه‌دار و منتخب از تصاویر کانتینری، بسته‌های سیستم‌عامل، پیکربندی، مستندات، SBOM و امضاها/تصدیق‌های رمزنگاری. برخلاف مخازن عمومی مصنوعات، این رجیستری مفاهیمی مانند کانال‌های انتشار (Stable/Beta/LTS)، گونه‌های چندمعماری، آینه‌ها، چرخه عمر، و متادیتای غنی (تغییرات، وضعیت CVE، مجوز، پرچم‌های صادراتی، SBOMهای SPDX/CycloneDX و تصدیق‌های SLSA) را به‌صورت بومی پشتیبانی می‌کند تا سیاست‌ها به شکل خودکار اعمال شوند. پیاده‌سازی‌ها معمولاً بر پایه استانداردهای OCI و ابزارهای امضا/اعتبارسنجی مانند Sigstore/Cosign ساخته می‌شوند و با OIDC/OAuth و LDAP برای هویت و دسترسی یکپارچه‌اند؛ به‌همراه موتور سیاست، ثبت ممیزی، تغییرناپذیری نسخه‌های نهایی، تکرار جغرافیایی و آینه‌سازی. در گردش‌کار، ناشر نسخه را به‌همراه SBOM، منشأ ساخت و یادداشت‌ها منتشر و پس از چک‌های خودکار و بازبینی انسانی بین کانال‌ها ترفیع می‌دهد؛ مصرف‌کنندگان با جست‌وجو و اشتراک در کانال‌ها، از طریق CLI یا API دریافت می‌کنند و در استقرار، کنترلرهای Kubernetes می‌توانند امضا، منشأ و انطباق سیاست را بررسی کنند. امنیت زنجیره تأمین با اسکن‌های Trivy/Grype، ساخت‌های قابل بازتولید و حاکمیت نقش‌محور تقویت می‌شود و برای صنایع سازمانی، متن‌باز، تحقیقاتی و سناریوهای Edge/IoT مزایایی مانند انطباق، قابلیت بازگشت و انتشار مرحله‌ای به‌همراه دارد.
#SoftwareDistribution #Registry #OCI #SBOM #SupplyChainSecurity #DevOps #Kubernetes #CICD
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/hWJkZxCQ1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
CNCF Distribution
Distribution Registry
High-level overview of the Registry
🔵 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.