🔵 عنوان مقاله
Wrangling Kubernetes contexts (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**مشکل از یک وضعیت سراسری پنهان شروع می‌شود: خط current-context در ~/.kube/config تعیین می‌کند kubectl به کدام cluster وصل شود، و همین باعث می‌شود به‌سادگی اشتباهاً روی production فرمان اجرا کنید. راهکار امن‌تر این است که فقط config مربوط به development را به‌صورت پیش‌فرض نگه دارید و برای رفتن به production همیشه به‌طور صریح با KUBECONFIG (مثلاً از طریق shell aliases) سوییچ کنید. با این کار هر عمل پرریسک باید عمداً با یک پیشوند مشخص اجرا شود، به جای تکیه بر context سراسری و فراموش‌شدنی؛ نتیجه، کاهش چشمگیر خطاهای ناخواسته در محیط production است.
#Kubernetes #kubectl #DevOps #Kubeconfig #SRE #CloudNative #ProductionSafety
🟣لینک مقاله:
https://natkr.com/2025-11-14-kubernetes-contexts/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Wrangling Kubernetes contexts (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**مشکل از یک وضعیت سراسری پنهان شروع می‌شود: خط current-context در ~/.kube/config تعیین می‌کند kubectl به کدام cluster وصل شود، و همین باعث می‌شود به‌سادگی اشتباهاً روی production فرمان اجرا کنید. راهکار امن‌تر این است که فقط config مربوط به development را به‌صورت پیش‌فرض نگه دارید و برای رفتن به production همیشه به‌طور صریح با KUBECONFIG (مثلاً از طریق shell aliases) سوییچ کنید. با این کار هر عمل پرریسک باید عمداً با یک پیشوند مشخص اجرا شود، به جای تکیه بر context سراسری و فراموش‌شدنی؛ نتیجه، کاهش چشمگیر خطاهای ناخواسته در محیط production است.
#Kubernetes #kubectl #DevOps #Kubeconfig #SRE #CloudNative #ProductionSafety
🟣لینک مقاله:
https://natkr.com/2025-11-14-kubernetes-contexts/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Natkr
Wrangling Kubernetes contexts | natkr's ramblings
If you use Kubernetes on a regular basis, you've probably came across the dreaded context.
🔥1
🔵 عنوان مقاله
Akamai and Apiiro Expand Partnership on Application Security Posture Management (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** همکاری Akamai و Apiiro گسترش یافته تا یک پلتفرم یکپارچه امنیت برنامه ارائه دهد که امنیت API، ASPM و محافظت در زمان اجرا را در سراسر چرخه عمر توسعه نرم‌افزار یکپارچه می‌کند. ترکیب هوش امنیتی Akamai با مدیریت وضعیت امنیتی Apiiro دید کامل، هم‌بستگی ریسک مبتنی بر کانتکست و اولویت‌بندی مؤثر برای رفع اشکالات را فراهم می‌سازد. نتیجه این رویکرد، نوسازی امنیت برنامه‌ها، سرعت‌بخشی به رفع مشکلات مهم و کاهش ریسک کسب‌وکار است.
#ApplicationSecurity #ASPM #APISecurity #RuntimeProtection #DevSecOps #Akamai #Apiiro #SDLC
🟣لینک مقاله:
https://www.devopsdigest.com/akamai-and-apiiro-expand-partnership-on-application-security-posture-management?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Akamai and Apiiro Expand Partnership on Application Security Posture Management (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** همکاری Akamai و Apiiro گسترش یافته تا یک پلتفرم یکپارچه امنیت برنامه ارائه دهد که امنیت API، ASPM و محافظت در زمان اجرا را در سراسر چرخه عمر توسعه نرم‌افزار یکپارچه می‌کند. ترکیب هوش امنیتی Akamai با مدیریت وضعیت امنیتی Apiiro دید کامل، هم‌بستگی ریسک مبتنی بر کانتکست و اولویت‌بندی مؤثر برای رفع اشکالات را فراهم می‌سازد. نتیجه این رویکرد، نوسازی امنیت برنامه‌ها، سرعت‌بخشی به رفع مشکلات مهم و کاهش ریسک کسب‌وکار است.
#ApplicationSecurity #ASPM #APISecurity #RuntimeProtection #DevSecOps #Akamai #Apiiro #SDLC
🟣لینک مقاله:
https://www.devopsdigest.com/akamai-and-apiiro-expand-partnership-on-application-security-posture-management?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Devopsdigest
Akamai and Apiiro Expand Partnership on Application Security Posture Management | DEVOPSdigest
Akamai Technologies announced an expanded partnership with Apiiro, bringing together Akamai's application security platform and Apiiro's agentic application security posture management (ASPM) platform to help enterprises secure applications throughout the…
🔵 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
Forwarded from Gopher Job
A Data Structure Algorithms Low Level Design and High Level Design collection of resources.
مجموعه‌ای از منابع برای طراحی low level و high level توی مصاحبه‌های الگوریتمی و برنامه‌نویسی
#DSA #LLD #HLD #Algorithm #Interview #Leetcode #Question
https://github.com/arpit20adlakha/Data-Structure-Algorithms-LLD-HLD
مجموعه‌ای از منابع برای طراحی low level و high level توی مصاحبه‌های الگوریتمی و برنامه‌نویسی
#DSA #LLD #HLD #Algorithm #Interview #Leetcode #Question
https://github.com/arpit20adlakha/Data-Structure-Algorithms-LLD-HLD
GitHub
GitHub - arpit20adlakha/Data-Structure-Algorithms-LLD-HLD: A Data Structure Algorithms Low Level Design and High Level Design collection…
A Data Structure Algorithms Low Level Design and High Level Design collection of resources. - arpit20adlakha/Data-Structure-Algorithms-LLD-HLD
👍1
یکی از جذاب ترین خبر برای باری کسانی که باگ بانتی کار میکنند یا علاقه دارند به این موضوع
مجموعه‌ای از ایجنت های هوش مصنوعی‌به اسم Strix که مثل یک هکر واقعی عمل می‌کنن! کد شما رو به‌صورت پویا اجرا می‌کنن، حفره‌های امنیتی رو پیدا می‌کنن، و حتی با نمونه‌ی واقعی (Proof-of-Concept) اون‌ها رو تأیید می‌کنه!
چرا مهمه؟
بزرگ‌ترین مشکل تست امنیتی سنتی اینه که با سرعت توسعه‌ی نرم‌افزار هماهنگ نیست.
اما Strix مستقیماً در جریان کاری شما ادغام می‌شه:
اجرای خودکار در CI/CD برای کشف آسیب‌پذیری‌ها قبل از انتشار!
دریافت PoC واقعی به‌جای هشدارهای اشتباه تحلیل‌های ایستا
تست کامل حملات تزریقی، کنترل دسترسی و باگ‌های منطقی
و بهترین بخش ماجرا:
نیازی نیست کارشناس امنیت باشید!
Strix با یک جعبه‌ابزار کامل هک میاد از HTTP Proxy و مرورگر خودکار گرفته تا محیط اجرای Python برای توسعه‌ی Exploit.
مثل اینه که یک تیم امنیتی حرفه‌ای در سرعت خط CI/CD شما کار کنه!( البته فکر کنم بزرگنمایی شده ولی خب قطعا ارزش تست داره )!
یک نکته ی مهم دیگه هم اینه که میتونید اونو بصورت داکر و لوکال ران کنید !
آموزش نصب و توضیحات اولیه به فارسی:
https://github.com/xPOURY4/strix/blob/main/README_FA.md
نسخه اصلی:
https://github.com/usestrix/strix
@ | <POURYA/>
مجموعه‌ای از ایجنت های هوش مصنوعی‌به اسم Strix که مثل یک هکر واقعی عمل می‌کنن! کد شما رو به‌صورت پویا اجرا می‌کنن، حفره‌های امنیتی رو پیدا می‌کنن، و حتی با نمونه‌ی واقعی (Proof-of-Concept) اون‌ها رو تأیید می‌کنه!
چرا مهمه؟
بزرگ‌ترین مشکل تست امنیتی سنتی اینه که با سرعت توسعه‌ی نرم‌افزار هماهنگ نیست.
اما Strix مستقیماً در جریان کاری شما ادغام می‌شه:
اجرای خودکار در CI/CD برای کشف آسیب‌پذیری‌ها قبل از انتشار!
دریافت PoC واقعی به‌جای هشدارهای اشتباه تحلیل‌های ایستا
تست کامل حملات تزریقی، کنترل دسترسی و باگ‌های منطقی
و بهترین بخش ماجرا:
نیازی نیست کارشناس امنیت باشید!
Strix با یک جعبه‌ابزار کامل هک میاد از HTTP Proxy و مرورگر خودکار گرفته تا محیط اجرای Python برای توسعه‌ی Exploit.
مثل اینه که یک تیم امنیتی حرفه‌ای در سرعت خط CI/CD شما کار کنه!( البته فکر کنم بزرگنمایی شده ولی خب قطعا ارزش تست داره )!
یک نکته ی مهم دیگه هم اینه که میتونید اونو بصورت داکر و لوکال ران کنید !
آموزش نصب و توضیحات اولیه به فارسی:
https://github.com/xPOURY4/strix/blob/main/README_FA.md
نسخه اصلی:
https://github.com/usestrix/strix
@ | <POURYA/>
GitHub
strix/README_FA.md at main · xPOURY4/strix
✨ Open-source AI hackers for your apps 👨🏻💻. Contribute to xPOURY4/strix development by creating an account on GitHub.
👍1
🔵 عنوان مقاله
Safeguarding OKE: Passwordless kubectl Access with OCI Instance Principals
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر OCI Instance Principals و بدون نیاز به رمز یا کلیدهای بلندمدت، دسترسی kubectl به یک کلاستر OKE را فعال کنیم. ایده اصلی این است که بارهای کاری روی Compute به‌عنوان پرینسیپل خودِ ماشین احراز هویت شوند و با استفاده از توکن‌های کوتاه‌عمر به API کلاستر دسترسی بگیرند. برای این کار، ابتدا ماشین‌ها را در یک dynamic group قرار می‌دهیم، سپس با IAM policies محدود و دقیق، فقط کمینه مجوزهای لازم برای کلاستر (مثلاً use روی cluster) را در سطح یک compartment یا حتی یک کلاستر خاص می‌دهیم. روی همان ماشین، OCI CLI کنار kubectl نصب می‌شود و kubeconfig طوری پیکربندی می‌گردد که از OCI CLI exec plugin استفاده کند؛ در نتیجه هر بار kubectl اجرا می‌شود، توکن موقتی را از OCI با مکانیزم Instance Principals می‌گیرد و نیازی به ذخیره رمز/کلید نیست. در نهایت با تنظیم RBAC داخل کلاستر، دسترسی‌ها دقیقاً به نقش‌هایی که تعریف کرده‌ایم محدود می‌شود. این الگو امنیت را افزایش می‌دهد، از افشای اعتبارنامه‌ها جلوگیری می‌کند، گردش توکن‌ها را خودکار می‌سازد و برای سناریوهای CI/CD و زیرساخت‌های موقتی در OCI بسیار مناسب است.
#Kubernetes #OKE #OracleCloud #OCI #IAM #kubectl #DevOps #CloudSecurity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ZpCQLpM4V
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Safeguarding OKE: Passwordless kubectl Access with OCI Instance Principals
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با تکیه بر OCI Instance Principals و بدون نیاز به رمز یا کلیدهای بلندمدت، دسترسی kubectl به یک کلاستر OKE را فعال کنیم. ایده اصلی این است که بارهای کاری روی Compute به‌عنوان پرینسیپل خودِ ماشین احراز هویت شوند و با استفاده از توکن‌های کوتاه‌عمر به API کلاستر دسترسی بگیرند. برای این کار، ابتدا ماشین‌ها را در یک dynamic group قرار می‌دهیم، سپس با IAM policies محدود و دقیق، فقط کمینه مجوزهای لازم برای کلاستر (مثلاً use روی cluster) را در سطح یک compartment یا حتی یک کلاستر خاص می‌دهیم. روی همان ماشین، OCI CLI کنار kubectl نصب می‌شود و kubeconfig طوری پیکربندی می‌گردد که از OCI CLI exec plugin استفاده کند؛ در نتیجه هر بار kubectl اجرا می‌شود، توکن موقتی را از OCI با مکانیزم Instance Principals می‌گیرد و نیازی به ذخیره رمز/کلید نیست. در نهایت با تنظیم RBAC داخل کلاستر، دسترسی‌ها دقیقاً به نقش‌هایی که تعریف کرده‌ایم محدود می‌شود. این الگو امنیت را افزایش می‌دهد، از افشای اعتبارنامه‌ها جلوگیری می‌کند، گردش توکن‌ها را خودکار می‌سازد و برای سناریوهای CI/CD و زیرساخت‌های موقتی در OCI بسیار مناسب است.
#Kubernetes #OKE #OracleCloud #OCI #IAM #kubectl #DevOps #CloudSecurity
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/ZpCQLpM4V
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Safeguarding OKE: Passwordless kubectl Access with OCI Instance Principals
Using OCI Instance Principals to enable passwordless kubectl access to OKE significantly improves CI/CD pipeline security
🔵 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.
🔵 عنوان مقاله
Cluster Template: Talos + Flux: Kubernetes deployment
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک Cluster Template برای استقرار Kubernetes معرفی می‌کند که با ترکیب Talos و Flux روند راه‌اندازی و به‌روزرسانی را ساده و تکرارپذیر می‌کند. Talos به‌عنوان سیستم‌عامل مینیمال و ایمنِ ویژه‌ی Kubernetes به‌کار می‌رود و پیکربندی‌ها به‌صورت کد نگهداری می‌شوند. Flux با رویکرد GitOps مخزن Git را رصد کرده و وضعیت کلاستر را به‌صورت خودکار با مانیفست‌های اعلامی همگام می‌کند. جریان کاری شامل راه‌اندازی نودها با Talos، اتصال Flux به مخزن، و اعمال خودکار تغییرات با هر Commit است؛ بازگشت به عقب نیز صرفاً با Revert یک Commit انجام می‌شود. نتیجه، استقرار یکنواخت، کاهش Drift، و مدیریت ساده‌تر روز دوم در مقیاس‌های مختلف است.
#Kubernetes #Talos #FluxCD #GitOps #ClusterTemplate #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/8VP9H3B5B
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Cluster Template: Talos + Flux: Kubernetes deployment
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک Cluster Template برای استقرار Kubernetes معرفی می‌کند که با ترکیب Talos و Flux روند راه‌اندازی و به‌روزرسانی را ساده و تکرارپذیر می‌کند. Talos به‌عنوان سیستم‌عامل مینیمال و ایمنِ ویژه‌ی Kubernetes به‌کار می‌رود و پیکربندی‌ها به‌صورت کد نگهداری می‌شوند. Flux با رویکرد GitOps مخزن Git را رصد کرده و وضعیت کلاستر را به‌صورت خودکار با مانیفست‌های اعلامی همگام می‌کند. جریان کاری شامل راه‌اندازی نودها با Talos، اتصال Flux به مخزن، و اعمال خودکار تغییرات با هر Commit است؛ بازگشت به عقب نیز صرفاً با Revert یک Commit انجام می‌شود. نتیجه، استقرار یکنواخت، کاهش Drift، و مدیریت ساده‌تر روز دوم در مقیاس‌های مختلف است.
#Kubernetes #Talos #FluxCD #GitOps #ClusterTemplate #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/8VP9H3B5B
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - onedr0p/cluster-template: A template for deploying a Talos Kubernetes cluster including Flux for GitOps
A template for deploying a Talos Kubernetes cluster including Flux for GitOps - onedr0p/cluster-template
🔵 عنوان مقاله
Terraform & Ansible: Unifying infrastructure provisioning and configuration management (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این یکپارچگی جدید با معرفی Terraform actions، همکاری Terraform و Ansible را عمیق‌تر می‌کند و یک مسیر یکپارچه از تامین زیرساخت تا پیکربندی و عملیات Day 2+ فراهم می‌کند. Terraform می‌تواند مستقیماً گردش‌های کاری Ansible را پس از ایجاد زیرساخت اجرا کند و با اشتراک موجودی یکسان (inventory) و خروجی‌های Terraform، از ناسازگاری و اسکریپت‌های سفارشی جلوگیری کند. نتیجه، خودکارسازی روان‌تر و کاهش اصطکاک عملیاتی به‌ویژه در محیط‌های هیبرید و چندابری است؛ ضمن اینکه کارهای مداوم مانند نصب وصله‌ها، اعمال انطباق، استقرار برنامه و رفع drift نیز به‌صورت منظم و قابل تکرار انجام می‌شوند.
#Terraform #Ansible #InfrastructureAsCode #DevOps #Automation #MultiCloud #ConfigurationManagement #Day2Operations
🟣لینک مقاله:
https://www.hashicorp.com/en/blog/terraform-ansible-unifying-infrastructure-provisioning-configuration-management?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Terraform & Ansible: Unifying infrastructure provisioning and configuration management (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این یکپارچگی جدید با معرفی Terraform actions، همکاری Terraform و Ansible را عمیق‌تر می‌کند و یک مسیر یکپارچه از تامین زیرساخت تا پیکربندی و عملیات Day 2+ فراهم می‌کند. Terraform می‌تواند مستقیماً گردش‌های کاری Ansible را پس از ایجاد زیرساخت اجرا کند و با اشتراک موجودی یکسان (inventory) و خروجی‌های Terraform، از ناسازگاری و اسکریپت‌های سفارشی جلوگیری کند. نتیجه، خودکارسازی روان‌تر و کاهش اصطکاک عملیاتی به‌ویژه در محیط‌های هیبرید و چندابری است؛ ضمن اینکه کارهای مداوم مانند نصب وصله‌ها، اعمال انطباق، استقرار برنامه و رفع drift نیز به‌صورت منظم و قابل تکرار انجام می‌شوند.
#Terraform #Ansible #InfrastructureAsCode #DevOps #Automation #MultiCloud #ConfigurationManagement #Day2Operations
🟣لینک مقاله:
https://www.hashicorp.com/en/blog/terraform-ansible-unifying-infrastructure-provisioning-configuration-management?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Why keep your index set lean (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** ایندکس‌های اضافی در Postgres هزینه پنهان اما جدی دارند: نوشتن‌ها را کند میکنند چون هر INSERT/UPDATE باید همه آن‌ها را به‌روزرسانی کند، زمان برنامه‌ریزی را بالا می‌برند و به‌خاطر رقابت برای cache می‌توانند خواندن‌ها را هم کند کنند. علاوه بر اتلاف فضای دیسک، کار autovacuum بیشتر می‌شود و WAL بیشتری تولید می‌شود که هزینه‌های نگهداری و پشتیبان‌گیری را بالا می‌برد. راهکار این است که ایندکس‌های بلااستفاده یا تکراری حذف و ایندکس‌های متورم بازسازی شوند، و با پایش منظم، مجموعه‌ای کم‌حجم و کارآمد از ایندکس‌ها حفظ شود.
#Postgres #Indexing #DatabasePerformance #WAL #Autovacuum #SQL #DBA #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://postgres.ai/blog/20251110-postgres-marathon-2-013-why-keep-your-index-set-lean?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Why keep your index set lean (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** ایندکس‌های اضافی در Postgres هزینه پنهان اما جدی دارند: نوشتن‌ها را کند میکنند چون هر INSERT/UPDATE باید همه آن‌ها را به‌روزرسانی کند، زمان برنامه‌ریزی را بالا می‌برند و به‌خاطر رقابت برای cache می‌توانند خواندن‌ها را هم کند کنند. علاوه بر اتلاف فضای دیسک، کار autovacuum بیشتر می‌شود و WAL بیشتری تولید می‌شود که هزینه‌های نگهداری و پشتیبان‌گیری را بالا می‌برد. راهکار این است که ایندکس‌های بلااستفاده یا تکراری حذف و ایندکس‌های متورم بازسازی شوند، و با پایش منظم، مجموعه‌ای کم‌حجم و کارآمد از ایندکس‌ها حفظ شود.
#Postgres #Indexing #DatabasePerformance #WAL #Autovacuum #SQL #DBA #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://postgres.ai/blog/20251110-postgres-marathon-2-013-why-keep-your-index-set-lean?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
PostgresAI
#PostgresMarathon 2-013: Why keep your index set lean | PostgresAI
Your API is slowing down. You check your database and find 42 indexes on your users table. Which ones can you safely drop? How much performance are they costing you? Let's look at what actually happens in Postgres when you have too many indexes.
Forwarded from Linux Labdon
کاهش هزینه سیستم‌های هوش مصنوعی با Semantic Caching
با رشد مدل‌های زبانی بزرگ و پیشرفته، هزینه و زمان پاسخ‌دهی هم به شدت افزایش پیدا کرده. مدل‌هایی مثل GPT-5 یا Claude برای کارهای پیچیده فوق‌العاده‌اند، ولی استفاده از اون‌ها هم پرهزینه و هم کند محسوب می‌شه. از طرف دیگه، AI Agentها واقعاً «توکن‌خور» هستن؛ یعنی برای انجام یک کار معمولاً چندین مرحله طی می‌کنن: تحقیق، برنامه‌ریزی، عمل و بازتاب و تکرار. همین باعث می‌شه چندین بار با مدل تماس بگیرن و در نتیجه هزینه و تأخیر افزایش پیدا کنه و متن‌های طولانی‌تر تولید بشه. برای مثال، یه بنچمارک اخیر از TheAgentCompany در ۲۰۲۵ نشون داده اجرای کامل یک Agent گاهی تا ۶.۸ دلار هزینه داره.
یکی از مشکلات اصلی در دنیای واقعی، تکراری بودن سوال‌هاست، مخصوصاً توی پشتیبانی مشتری. کاربران دائماً سوال‌های مشابهی می‌پرسن: مثل «چطور پولم رو پس بگیرم؟» یا «شرایط بازگشت وجه چیه؟» و Agent مجبور می‌شه هر بار پاسخ رو از صفر تولید کنه. نتیجه‌ش افزایش هزینه، طولانی شدن زمان پاسخ و فشار بیشتر روی سیستم‌های RAG و زیرساخت‌هاست.
در نگاه اول، ممکنه فکر کنیم کش کلاسیک کفایت می‌کنه. ایده‌ی کش ساده اینه که اگر یک سوال قبلاً پاسخ داده شده، دوباره سراغ مدل نریم. ولی مشکل اینجاست که کش سنتی دنبال Exact Match یا تطابق دقیق متنه. سوال‌هایی که از نظر معنی یکی هستن ولی عبارت‌هاشون فرق می‌کنه، مثل: «می‌خوام پولم رو پس بگیرم»، «چطور می‌تونم درخواست بازگشت وجه بدم؟» و «سیاست بازگشت پولتون چیه؟»، همه Cache Miss می‌شن و کش عملاً استفاده نمی‌شه.
اینجاست که Semantic Caching وارد می‌شه. به جای تطابق کلمه‌به‌کلمه، کش به معنی و مفهوم جمله نگاه می‌کنه. مزیت اصلی‌ش اینه که Recall و Hit Rate بالاتره و احتمال استفاده از کش و صرفه‌جویی خیلی بیشتر می‌شه. البته چالشش هم اینه که گاهی ممکنه جواب بی‌ربط بده یا همون «False Positive» رخ بده.
روش کار Semantic Caching ساده است ولی هوشمندانه: ابتدا سوال کاربر به Embedding یا بردار عددی تبدیل می‌شه. بعد با بردارهای موجود در کش با Semantic Search مقایسه می‌شه. اگر فاصله معنایی کم باشه، پاسخ از کش برگردونده می‌شه؛ در غیر این صورت به RAG یا LLM می‌ریم. در نهایت سوال و پاسخ جدید هم ذخیره می‌شه تا دفعه بعدی قابل استفاده باشه.
پیاده‌سازی Semantic Caching با چالش‌هایی همراهه؛ مثل دقت (Accuracy) که آیا کش جواب درست می‌ده، کارایی (Performance) و میزان Cache Hit، سرعت سرویس‌دهی، آپدیت‌پذیری کش و اینکه آیا می‌تونیم کش رو گرم، تازه‌سازی یا پاکسازی کنیم. همچنین مشاهده‌پذیری (Observability) مهمه تا بتونیم hit rate، latency، صرفه‌جویی هزینه و کیفیت کش رو بسنجیم.
معیارهای اصلی سنجش کش شامل Cache Hit Rate هست که نشون می‌ده چند درصد درخواست‌ها از کش پاسخ داده می‌شن و Precision/Recall/F1 Score که کیفیت و دقت پاسخ‌ها رو مشخص می‌کنه. برای بهبود دقت و کارایی کش هم می‌تونیم Threshold فاصله رو تنظیم کنیم، Reranker اضافه کنیم مثل Cross-encoder یا LLM-as-a-judge، از Fuzzy Matching برای تایپوها استفاده کنیم و فیلترهای اضافی مثل تشخیص پرسش‌های زمان‌محور (Temporal) یا تشخیص کد (Python، Java و…) اعمال کنیم تا سوالات اشتباه وارد کش نشن.
یه مثال واقعی از این تکنولوژی پروژه waLLMartCache در Walmart هست. اون‌ها با نوآوری‌هایی مثل Load Balancer برای توزیع کش روی چند Node و Dual-tiered Storage که L1 = Vector DB و L2 = In-memory Cache مثل Redis هست، هم سرعت و هم دقت رو بالا بردن. Multi-tenancy هم باعث شده چند تیم یا اپلیکیشن از یک زیرساخت مشترک استفاده کنن. Decision Engine هم شامل تشخیص کد و زمانه و اگر سوال مناسب کش نباشه مستقیماً به LLM یا RAG می‌ره. نتیجه‌ش رسیدن به دقت نزدیک ۹۰٪ بوده.
<Reza Jafari/>
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
با رشد مدل‌های زبانی بزرگ و پیشرفته، هزینه و زمان پاسخ‌دهی هم به شدت افزایش پیدا کرده. مدل‌هایی مثل GPT-5 یا Claude برای کارهای پیچیده فوق‌العاده‌اند، ولی استفاده از اون‌ها هم پرهزینه و هم کند محسوب می‌شه. از طرف دیگه، AI Agentها واقعاً «توکن‌خور» هستن؛ یعنی برای انجام یک کار معمولاً چندین مرحله طی می‌کنن: تحقیق، برنامه‌ریزی، عمل و بازتاب و تکرار. همین باعث می‌شه چندین بار با مدل تماس بگیرن و در نتیجه هزینه و تأخیر افزایش پیدا کنه و متن‌های طولانی‌تر تولید بشه. برای مثال، یه بنچمارک اخیر از TheAgentCompany در ۲۰۲۵ نشون داده اجرای کامل یک Agent گاهی تا ۶.۸ دلار هزینه داره.
یکی از مشکلات اصلی در دنیای واقعی، تکراری بودن سوال‌هاست، مخصوصاً توی پشتیبانی مشتری. کاربران دائماً سوال‌های مشابهی می‌پرسن: مثل «چطور پولم رو پس بگیرم؟» یا «شرایط بازگشت وجه چیه؟» و Agent مجبور می‌شه هر بار پاسخ رو از صفر تولید کنه. نتیجه‌ش افزایش هزینه، طولانی شدن زمان پاسخ و فشار بیشتر روی سیستم‌های RAG و زیرساخت‌هاست.
در نگاه اول، ممکنه فکر کنیم کش کلاسیک کفایت می‌کنه. ایده‌ی کش ساده اینه که اگر یک سوال قبلاً پاسخ داده شده، دوباره سراغ مدل نریم. ولی مشکل اینجاست که کش سنتی دنبال Exact Match یا تطابق دقیق متنه. سوال‌هایی که از نظر معنی یکی هستن ولی عبارت‌هاشون فرق می‌کنه، مثل: «می‌خوام پولم رو پس بگیرم»، «چطور می‌تونم درخواست بازگشت وجه بدم؟» و «سیاست بازگشت پولتون چیه؟»، همه Cache Miss می‌شن و کش عملاً استفاده نمی‌شه.
اینجاست که Semantic Caching وارد می‌شه. به جای تطابق کلمه‌به‌کلمه، کش به معنی و مفهوم جمله نگاه می‌کنه. مزیت اصلی‌ش اینه که Recall و Hit Rate بالاتره و احتمال استفاده از کش و صرفه‌جویی خیلی بیشتر می‌شه. البته چالشش هم اینه که گاهی ممکنه جواب بی‌ربط بده یا همون «False Positive» رخ بده.
روش کار Semantic Caching ساده است ولی هوشمندانه: ابتدا سوال کاربر به Embedding یا بردار عددی تبدیل می‌شه. بعد با بردارهای موجود در کش با Semantic Search مقایسه می‌شه. اگر فاصله معنایی کم باشه، پاسخ از کش برگردونده می‌شه؛ در غیر این صورت به RAG یا LLM می‌ریم. در نهایت سوال و پاسخ جدید هم ذخیره می‌شه تا دفعه بعدی قابل استفاده باشه.
پیاده‌سازی Semantic Caching با چالش‌هایی همراهه؛ مثل دقت (Accuracy) که آیا کش جواب درست می‌ده، کارایی (Performance) و میزان Cache Hit، سرعت سرویس‌دهی، آپدیت‌پذیری کش و اینکه آیا می‌تونیم کش رو گرم، تازه‌سازی یا پاکسازی کنیم. همچنین مشاهده‌پذیری (Observability) مهمه تا بتونیم hit rate، latency، صرفه‌جویی هزینه و کیفیت کش رو بسنجیم.
معیارهای اصلی سنجش کش شامل Cache Hit Rate هست که نشون می‌ده چند درصد درخواست‌ها از کش پاسخ داده می‌شن و Precision/Recall/F1 Score که کیفیت و دقت پاسخ‌ها رو مشخص می‌کنه. برای بهبود دقت و کارایی کش هم می‌تونیم Threshold فاصله رو تنظیم کنیم، Reranker اضافه کنیم مثل Cross-encoder یا LLM-as-a-judge، از Fuzzy Matching برای تایپوها استفاده کنیم و فیلترهای اضافی مثل تشخیص پرسش‌های زمان‌محور (Temporal) یا تشخیص کد (Python، Java و…) اعمال کنیم تا سوالات اشتباه وارد کش نشن.
یه مثال واقعی از این تکنولوژی پروژه waLLMartCache در Walmart هست. اون‌ها با نوآوری‌هایی مثل Load Balancer برای توزیع کش روی چند Node و Dual-tiered Storage که L1 = Vector DB و L2 = In-memory Cache مثل Redis هست، هم سرعت و هم دقت رو بالا بردن. Multi-tenancy هم باعث شده چند تیم یا اپلیکیشن از یک زیرساخت مشترک استفاده کنن. Decision Engine هم شامل تشخیص کد و زمانه و اگر سوال مناسب کش نباشه مستقیماً به LLM یا RAG می‌ره. نتیجه‌ش رسیدن به دقت نزدیک ۹۰٪ بوده.
<Reza Jafari/>
👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
❤1