🔵 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

🔵 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

🔵 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

🔵 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

🔵 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