🔵 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
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.
🔵 عنوان مقاله
topolvm: capacity-aware CSI
🟢 خلاصه مقاله:
TopoLVM یک درایور CSI برای Kubernetes است که با استفاده از LVM روی Linux، دیسک‌های محلی هر نود را به PersistentVolumeهای پویا و قابل اطمینان تبدیل می‌کند. ویژگی اصلی آن «آگاه از ظرفیت» بودن است؛ یعنی ظرفیت آزاد واقعی هر نود را می‌شناسد و آن را به Scheduler اعلام می‌کند تا Podهایی که PVC دارند فقط روی نودهایی زمان‌بندی شوند که واقعا توان تامین آن حجم را دارند. این رویکرد از حلقه‌های شکست در زمان‌بندی و خطاهای دیرهنگام Provisioning جلوگیری می‌کند.
TopoLVM معمولا شامل یک Controller، یک Node Plugin و مولفه سبک lvmd روی هر نود است. StorageClassها می‌توانند به Volume Groupها یا Device Classهای متفاوت نگاشت شوند تا لایه‌های کارایی مختلف ارائه شود. پشتیبانی از حجم‌های فایل‌سیستمی و Block، توسعه حجم (در صورت پشتیبانی Kubernetes)، و تنظیمات Thin/Thick provisioning در LVM فراهم است. در کلاسترهایی که Storage Capacity Tracking را پشتیبانی می‌کنند، اطلاعات ظرفیت از طریق اشیای StorageCapacity در دسترس Scheduler قرار می‌گیرد.
این راه‌حل برای سناریوهای ذخیره‌سازی محلی با کارایی بالا و نیاز به Locality مناسب است؛ مانند محیط‌های Bare Metal و Edge. از آن‌جا که Volumeها محلی‌اند، تاب‌آوری معمولا از طریق تکرار در سطح اپلیکیشن تامین می‌شود. در مقایسه با درایورهای ذخیره‌سازی شبکه‌ای، TopoLVM بر ظرفیت قابل پیش‌بینی روی نود، Provisioning سریع و کنترل مستقیم عملیاتی با LVM تمرکز دارد.
#Kubernetes #CSI #TopoLVM #LVM #Storage #PersistentVolume #CapacityAware #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/nW4zYDCHT
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
topolvm: capacity-aware CSI
🟢 خلاصه مقاله:
TopoLVM یک درایور CSI برای Kubernetes است که با استفاده از LVM روی Linux، دیسک‌های محلی هر نود را به PersistentVolumeهای پویا و قابل اطمینان تبدیل می‌کند. ویژگی اصلی آن «آگاه از ظرفیت» بودن است؛ یعنی ظرفیت آزاد واقعی هر نود را می‌شناسد و آن را به Scheduler اعلام می‌کند تا Podهایی که PVC دارند فقط روی نودهایی زمان‌بندی شوند که واقعا توان تامین آن حجم را دارند. این رویکرد از حلقه‌های شکست در زمان‌بندی و خطاهای دیرهنگام Provisioning جلوگیری می‌کند.
TopoLVM معمولا شامل یک Controller، یک Node Plugin و مولفه سبک lvmd روی هر نود است. StorageClassها می‌توانند به Volume Groupها یا Device Classهای متفاوت نگاشت شوند تا لایه‌های کارایی مختلف ارائه شود. پشتیبانی از حجم‌های فایل‌سیستمی و Block، توسعه حجم (در صورت پشتیبانی Kubernetes)، و تنظیمات Thin/Thick provisioning در LVM فراهم است. در کلاسترهایی که Storage Capacity Tracking را پشتیبانی می‌کنند، اطلاعات ظرفیت از طریق اشیای StorageCapacity در دسترس Scheduler قرار می‌گیرد.
این راه‌حل برای سناریوهای ذخیره‌سازی محلی با کارایی بالا و نیاز به Locality مناسب است؛ مانند محیط‌های Bare Metal و Edge. از آن‌جا که Volumeها محلی‌اند، تاب‌آوری معمولا از طریق تکرار در سطح اپلیکیشن تامین می‌شود. در مقایسه با درایورهای ذخیره‌سازی شبکه‌ای، TopoLVM بر ظرفیت قابل پیش‌بینی روی نود، Provisioning سریع و کنترل مستقیم عملیاتی با LVM تمرکز دارد.
#Kubernetes #CSI #TopoLVM #LVM #Storage #PersistentVolume #CapacityAware #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/nW4zYDCHT
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - topolvm/topolvm: Capacity-aware CSI plugin for Kubernetes
Capacity-aware CSI plugin for Kubernetes. Contribute to topolvm/topolvm development by creating an account on GitHub.
🔵 عنوان مقاله
Most Cloud-Native Roles are Software Engineers
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله بازار کار cloud-native در سال ۲۰۲۵ را بررسی می‌کند و نشان می‌دهد که حدود ۴۷٪ از موقعیت‌های مرتبط با Kubernetes به عنوان Software Engineer آگهی می‌شوند؛ در حالی‌که نقش‌های DevOps، Platform، DevSecOps و SRE سهم کمتری دارند. این روند بیانگر استخدامِ مهندس‌محور و حرکت به‌سمت shift-left است: از توسعه‌دهندگان انتظار می‌رود علاوه بر توسعه، با Kubernetes و بخشی از زیرساخت، امنیت و تحویل نیز درگیر باشند. برای متقاضیان، تسلط بر Kubernetes همراه با مهارت‌های CI/CD، IaC، observability و اصول امنیت ضروری‌تر شده است و در عین حال همکاری نزدیک با تیم‌های DevOps/Platform/SRE همچنان اهمیت دارد.
#CloudNative #Kubernetes #SoftwareEngineering #DevOps #SRE #DevSecOps #PlatformEngineering #TechJobs2025
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/q44QpvhQ6
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Most Cloud-Native Roles are Software Engineers
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله بازار کار cloud-native در سال ۲۰۲۵ را بررسی می‌کند و نشان می‌دهد که حدود ۴۷٪ از موقعیت‌های مرتبط با Kubernetes به عنوان Software Engineer آگهی می‌شوند؛ در حالی‌که نقش‌های DevOps، Platform، DevSecOps و SRE سهم کمتری دارند. این روند بیانگر استخدامِ مهندس‌محور و حرکت به‌سمت shift-left است: از توسعه‌دهندگان انتظار می‌رود علاوه بر توسعه، با Kubernetes و بخشی از زیرساخت، امنیت و تحویل نیز درگیر باشند. برای متقاضیان، تسلط بر Kubernetes همراه با مهارت‌های CI/CD، IaC، observability و اصول امنیت ضروری‌تر شده است و در عین حال همکاری نزدیک با تیم‌های DevOps/Platform/SRE همچنان اهمیت دارد.
#CloudNative #Kubernetes #SoftwareEngineering #DevOps #SRE #DevSecOps #PlatformEngineering #TechJobs2025
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/q44QpvhQ6
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Cloud Native Now
Most Cloud-Native Roles are Software Engineers
Cloud-native hiring: 47% of roles are Software Engineers, while SRE positions have dropped ~30% since 2023. Lead-level jobs outnumber junior ones. Skills are the differentiator.cloudnativenow.com/you-are-more-likely-to-land-a-lead-level-cloud-native-role…
❤1
🔵 عنوان مقاله
Inside Duolingo's FinOps Journey: Turning Cloud Spend into Engineering Insight (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از مسیر FinOps در Duolingo نشان می‌دهد که این شرکت با وارد کردن آگاهی مالی به جریان کاری مهندسی، هزینه‌های ابری را به بینشی عملی برای توسعه‌دهندگان تبدیل کرده است. با نمایش بلادرنگِ اثر مالی تغییرات در کنار متریک‌های عملیاتی، استفاده از تگ‌گذاری و مالکیت منابع، هشدارهای خودکار و گاردریل‌های بودجه، و حتی مقایسه «cost diff» در CI/CD، تیم‌ها می‌توانند پیش از استقرار، پیامدهای هزینه‌ای انتخاب‌های معماری و کد را بسنجند. این رویکرد فرهنگ سازمان را به سمتی برده که «کارایی» هم‌سطح «عملکرد» و «پایداری» به‌عنوان یک معیار اصلی کیفیت دیده می‌شود و تصمیم‌گیری‌ها—از برنامه‌ریزی ظرفیت تا آزمایش و بازطراحی—با زبانی مشترک میان مهندسی و مالی انجام می‌گیرد. نتیجه، کاهش اتلاف، پیش‌بینی‌پذیری بهتر و سیستم‌هایی سریع، پایدار و آگاه از هزینه است.
#FinOps #CloudCost #Duolingo #CostOptimization #DevOps #EngineeringExcellence #CloudOps #SoftwareQuality
🟣لینک مقاله:
https://www.infoq.com/news/2025/10/duolingo-finops-engineering/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Inside Duolingo's FinOps Journey: Turning Cloud Spend into Engineering Insight (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
خلاصه‌ای از مسیر FinOps در Duolingo نشان می‌دهد که این شرکت با وارد کردن آگاهی مالی به جریان کاری مهندسی، هزینه‌های ابری را به بینشی عملی برای توسعه‌دهندگان تبدیل کرده است. با نمایش بلادرنگِ اثر مالی تغییرات در کنار متریک‌های عملیاتی، استفاده از تگ‌گذاری و مالکیت منابع، هشدارهای خودکار و گاردریل‌های بودجه، و حتی مقایسه «cost diff» در CI/CD، تیم‌ها می‌توانند پیش از استقرار، پیامدهای هزینه‌ای انتخاب‌های معماری و کد را بسنجند. این رویکرد فرهنگ سازمان را به سمتی برده که «کارایی» هم‌سطح «عملکرد» و «پایداری» به‌عنوان یک معیار اصلی کیفیت دیده می‌شود و تصمیم‌گیری‌ها—از برنامه‌ریزی ظرفیت تا آزمایش و بازطراحی—با زبانی مشترک میان مهندسی و مالی انجام می‌گیرد. نتیجه، کاهش اتلاف، پیش‌بینی‌پذیری بهتر و سیستم‌هایی سریع، پایدار و آگاه از هزینه است.
#FinOps #CloudCost #Duolingo #CostOptimization #DevOps #EngineeringExcellence #CloudOps #SoftwareQuality
🟣لینک مقاله:
https://www.infoq.com/news/2025/10/duolingo-finops-engineering/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
InfoQ
Inside Duolingo’s FinOps Journey: Turning Cloud Spend into Engineering Insight
Duolingo's FinOps journey integrates financial awareness into engineering, empowering developers to link costs with performance. By leveraging real-time data, teams prioritize innovations for maximum impact. This collaborative culture shift transformed cost…
🔵 عنوان مقاله
How We Rebuilt Our Vault Architecture with Raft, Snapshots, and DR
🟢 خلاصه مقاله:
ما معماری Vault را با تکیه بر سه رکن Raft، Snapshots و DR بازطراحی کردیم تا پیچیدگی عملیاتی را کاهش دهیم، وابستگی‌های بیرونی را حذف کنیم و تاب‌آوری را افزایش دهیم. با مهاجرت به ذخیره‌سازی یکپارچه مبتنی بر Raft، کلاستر ساده‌تر و قابل‌اعتمادتر شد و مسیر مهاجرت با محیط staging، تمرین‌های بازیابی، معیارهای rollback و پایش لحظه‌ای کنترل شد. Snapshots به‌طور خودکار زمان‌بندی و رمزنگاری شدند، در فضای ذخیره‌سازی ایمن نگهداری و با تمرین‌های دوره‌ای بازیابی راستی‌آزمایی شدند تا RPO شفاف و بازیابی قابل پیش‌بینی باشد. برای DR یک کلاستر ثانویه در دامنه خرابی جدا راه‌اندازی و با تکرار DR، برنامه failover با RTO مشخص و مانیتورینگ تأخیر تکرار، سلامت Raft و تازگی Snapshotها پیاده‌سازی شد. با امنیت لایه‌به‌لایه، least-privilege برای مقصد پشتیبان، مستندسازی و خودکارسازی بررسی‌ها، به عملیات پایدارتر و بازیابی سریع‌تر رسیدیم و اطمینان به سکوی مدیریت اسرار افزایش یافت.
#Vault #Raft #DisasterRecovery #Snapshots #DevOps #SRE #HighAvailability #Infrastructure
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/zPwwpmMyV
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
How We Rebuilt Our Vault Architecture with Raft, Snapshots, and DR
🟢 خلاصه مقاله:
ما معماری Vault را با تکیه بر سه رکن Raft، Snapshots و DR بازطراحی کردیم تا پیچیدگی عملیاتی را کاهش دهیم، وابستگی‌های بیرونی را حذف کنیم و تاب‌آوری را افزایش دهیم. با مهاجرت به ذخیره‌سازی یکپارچه مبتنی بر Raft، کلاستر ساده‌تر و قابل‌اعتمادتر شد و مسیر مهاجرت با محیط staging، تمرین‌های بازیابی، معیارهای rollback و پایش لحظه‌ای کنترل شد. Snapshots به‌طور خودکار زمان‌بندی و رمزنگاری شدند، در فضای ذخیره‌سازی ایمن نگهداری و با تمرین‌های دوره‌ای بازیابی راستی‌آزمایی شدند تا RPO شفاف و بازیابی قابل پیش‌بینی باشد. برای DR یک کلاستر ثانویه در دامنه خرابی جدا راه‌اندازی و با تکرار DR، برنامه failover با RTO مشخص و مانیتورینگ تأخیر تکرار، سلامت Raft و تازگی Snapshotها پیاده‌سازی شد. با امنیت لایه‌به‌لایه، least-privilege برای مقصد پشتیبان، مستندسازی و خودکارسازی بررسی‌ها، به عملیات پایدارتر و بازیابی سریع‌تر رسیدیم و اطمینان به سکوی مدیریت اسرار افزایش یافت.
#Vault #Raft #DisasterRecovery #Snapshots #DevOps #SRE #HighAvailability #Infrastructure
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/zPwwpmMyV
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
How We Rebuilt Our Vault Architecture with Raft, Snapshots, and DR
Author: Moshe Levine, DevOps Team Lead, BioCatch. Follow Moshe on Medium at https://medium.com/@moshlevine.
🔵 عنوان مقاله
How to Prevent Failures with Kubernetes Topology Spread Constraints
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد چرا استفاده از Pod Topology Spread Constraints در زمان rolling updates می‌تواند باعث توزیع ناعادلانه پادها شود و در پایان استقرار، یک یا چند ناحیه بیش‌ازحد شلوغ بماند. علت این است که Scheduler در هنگام جای‌گذاری پادهای جدید، پادهای قدیمی و جدید را با هم در نظر می‌گیرد؛ بنابراین پادهای تازه را به نواحی «فعلاً» کم‌تراکم می‌فرستد، اما با حذف تدریجی پادهای قدیمی، همان نواحی از نسخه جدید اشباع می‌شوند.
راه‌حل پیشنهادی استفاده از matchLabelKeys (برای نمونه با کلید pod-template-hash) است تا Scheduler هر نسل از پادها را فقط نسبت به هم‌نسل‌های خودش پخش کند. بدین ترتیب هر ReplicaSet به‌طور مستقل متعادل می‌شود و چون نسل قبلی نیز از قبل متعادل بوده، مجموع پادها در طول و پس از rollout یکنواخت باقی می‌ماند.
برای اجرای درست، از پشتیبانی Kubernetes v1.25+ نسبت به matchLabelKeys مطمئن شوید، topologyKey مناسب (مثلاً topology.kubernetes.io/zone) و maxSkew معقول انتخاب کنید و سیاست whenUnsatisfiable را بسته به نیاز سخت‌گیرانه (DoNotSchedule) یا منعطف (ScheduleAnyway) تنظیم کنید.
#Kubernetes #PodTopologySpreadConstraints #TopologySpread #RollingUpdates #DevOps #SRE #HighAvailability #matchLabelKeys
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/RypzHZTrM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
How to Prevent Failures with Kubernetes Topology Spread Constraints
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد چرا استفاده از Pod Topology Spread Constraints در زمان rolling updates می‌تواند باعث توزیع ناعادلانه پادها شود و در پایان استقرار، یک یا چند ناحیه بیش‌ازحد شلوغ بماند. علت این است که Scheduler در هنگام جای‌گذاری پادهای جدید، پادهای قدیمی و جدید را با هم در نظر می‌گیرد؛ بنابراین پادهای تازه را به نواحی «فعلاً» کم‌تراکم می‌فرستد، اما با حذف تدریجی پادهای قدیمی، همان نواحی از نسخه جدید اشباع می‌شوند.
راه‌حل پیشنهادی استفاده از matchLabelKeys (برای نمونه با کلید pod-template-hash) است تا Scheduler هر نسل از پادها را فقط نسبت به هم‌نسل‌های خودش پخش کند. بدین ترتیب هر ReplicaSet به‌طور مستقل متعادل می‌شود و چون نسل قبلی نیز از قبل متعادل بوده، مجموع پادها در طول و پس از rollout یکنواخت باقی می‌ماند.
برای اجرای درست، از پشتیبانی Kubernetes v1.25+ نسبت به matchLabelKeys مطمئن شوید، topologyKey مناسب (مثلاً topology.kubernetes.io/zone) و maxSkew معقول انتخاب کنید و سیاست whenUnsatisfiable را بسته به نیاز سخت‌گیرانه (DoNotSchedule) یا منعطف (ScheduleAnyway) تنظیم کنید.
#Kubernetes #PodTopologySpreadConstraints #TopologySpread #RollingUpdates #DevOps #SRE #HighAvailability #matchLabelKeys
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/RypzHZTrM
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
How to Prevent Failures with Kubernetes Topology Spread Constraints
How to Prevent Failures with Kubernetes Topology Spread Constraints Introduction In modern cloud-native environments, ensuring high availability and fault tolerance for your applications is critical …