🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Headaches: Unsticking StatefulSets from EBS ReadWriteMany Drama
🟢 خلاصه مقاله:
با اجرای سرویس‌های دارای حالت روی Kubernetes، خیلی زود محدودیت اصلی نمایان می‌شود: EBS در AWS برای ReadWriteMany طراحی نشده و همین باعث گیرکردن StatefulSetها، Pending شدن پادها و مشکل در اتصال ولوم‌ها بین نودها می‌شود. راه‌حل‌ها سه مسیر اصلی دارند: یا ماهیت ReadWriteOnce را بپذیرید و هر replica را در همان AZ و کنار EBS خودش نگه دارید (با تنظیمات topology و ReadWriteOncePod)، یا به یک RWX واقعی مهاجرت کنید (EFS با EFS CSI و Access Pointها، یا سیستم‌های توزیع‌شده مانند Rook Ceph/Longhorn/OpenEBS)، یا معماری برنامه را طوری بازطراحی کنید که نیاز به RWX از بین برود (sharding، استفاده از S3 برای blobها، و stream کردن WAL/backup).
برای مهاجرت امن: از VolumeSnapshot یا Jobهای کپی داده (rsync) بین PVCهای قدیم (EBS) و جدید (EFS/RWX) استفاده کنید، StatefulSet را به‌صورت ترتیبی scale down کنید، persistentVolumeClaimRetentionPolicy را برای حفظ PVCها تنظیم کنید، StorageClass را در volumeClaimTemplates عوض کنید و سپس به‌تدریج scale up کنید. رعایت PDB، readiness، fsGroup، و IRSA برای درایورهای CSI حیاتی است و باید قبل از سوییچ نهایی، کارایی و برگشت‌پذیری را با fio و پشتیبان‌گیری (Velero/اسنپ‌شات‌ها) تست کرد. به‌طور خلاصه: یا با EBS و تک‌نویسنده کنار بیایید، یا به EFS/ذخیره‌سازی توزیع‌شده بروید؛ تلاش برای RWX با EBS معمولاً فقط مشکل را عقب می‌اندازد.
#Kubernetes #StatefulSet #EBS #EFS #RWX #CSI #AWS #CloudStorage
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Zg29dRHx4
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes Headaches: Unsticking StatefulSets from EBS ReadWriteMany Drama
🟢 خلاصه مقاله:
با اجرای سرویس‌های دارای حالت روی Kubernetes، خیلی زود محدودیت اصلی نمایان می‌شود: EBS در AWS برای ReadWriteMany طراحی نشده و همین باعث گیرکردن StatefulSetها، Pending شدن پادها و مشکل در اتصال ولوم‌ها بین نودها می‌شود. راه‌حل‌ها سه مسیر اصلی دارند: یا ماهیت ReadWriteOnce را بپذیرید و هر replica را در همان AZ و کنار EBS خودش نگه دارید (با تنظیمات topology و ReadWriteOncePod)، یا به یک RWX واقعی مهاجرت کنید (EFS با EFS CSI و Access Pointها، یا سیستم‌های توزیع‌شده مانند Rook Ceph/Longhorn/OpenEBS)، یا معماری برنامه را طوری بازطراحی کنید که نیاز به RWX از بین برود (sharding، استفاده از S3 برای blobها، و stream کردن WAL/backup).
برای مهاجرت امن: از VolumeSnapshot یا Jobهای کپی داده (rsync) بین PVCهای قدیم (EBS) و جدید (EFS/RWX) استفاده کنید، StatefulSet را به‌صورت ترتیبی scale down کنید، persistentVolumeClaimRetentionPolicy را برای حفظ PVCها تنظیم کنید، StorageClass را در volumeClaimTemplates عوض کنید و سپس به‌تدریج scale up کنید. رعایت PDB، readiness، fsGroup، و IRSA برای درایورهای CSI حیاتی است و باید قبل از سوییچ نهایی، کارایی و برگشت‌پذیری را با fio و پشتیبان‌گیری (Velero/اسنپ‌شات‌ها) تست کرد. به‌طور خلاصه: یا با EBS و تک‌نویسنده کنار بیایید، یا به EFS/ذخیره‌سازی توزیع‌شده بروید؛ تلاش برای RWX با EBS معمولاً فقط مشکل را عقب می‌اندازد.
#Kubernetes #StatefulSet #EBS #EFS #RWX #CSI #AWS #CloudStorage
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Zg29dRHx4
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Kubernetes Headaches: Unsticking StatefulSets from EBS ReadWriteMany Drama
Note: This post assumes some familiarity with AWS EKS, Kubernetes StatefulSets, and EBS volumes.
🔵 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
SR-IOV Network Device Plugin
🟢 خلاصه مقاله:
این افزونه با بهره‌گیری از SR-IOV امکان تخصیص مستقیم VFهای یک NIC فیزیکی به Podها را در Kubernetes فراهم می‌کند تا به کارایی نزدیک به سخت‌افزار، تأخیر پایین و سربار CPU کم برسند. افزونه به‌صورت DaemonSet روی نودها اجرا می‌شود، دستگاه‌های SR-IOV را کشف کرده و از طریق Device Plugin API به‌عنوان منابع قابل‌درخواست در اختیار kubelet می‌گذارد؛ با درخواست Pod یک VF به‌طور انحصاری تخصیص می‌یابد و جداسازی و پیش‌بینی‌پذیری کارایی تضمین می‌شود. پیکربندی شبکه با SR-IOV CNI و معمولاً Multus انجام می‌شود و بسته به نیاز، VF می‌تواند به درایورهایی مانند vfio-pci برای DPDK یا درایورهای کرنلی متصل شود؛ همچنین در صورت پشتیبانی سخت‌افزار، RDMA قابل استفاده است. استقرار نیازمند فعال‌سازی SR-IOV و IOMMU، NIC سازگار، ایجاد VFها و Linux است و در بسیاری از سناریوها SR-IOV Network Operator مدیریت خودکار و سیاست‌گذاری را ساده می‌کند. این راهکار برای CNFها، NFV، تحلیل بلادرنگ و محیط‌های با حساسیت بالا به تأخیر کاربردی است و به‌صورت استاندارد با اکوسیستم CNI در Kubernetes ادغام می‌شود.
#SRIOV #Kubernetes #CNI #Multus #DPDK #NFV #Networking #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/jVg_1VS-k
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
SR-IOV Network Device Plugin
🟢 خلاصه مقاله:
این افزونه با بهره‌گیری از SR-IOV امکان تخصیص مستقیم VFهای یک NIC فیزیکی به Podها را در Kubernetes فراهم می‌کند تا به کارایی نزدیک به سخت‌افزار، تأخیر پایین و سربار CPU کم برسند. افزونه به‌صورت DaemonSet روی نودها اجرا می‌شود، دستگاه‌های SR-IOV را کشف کرده و از طریق Device Plugin API به‌عنوان منابع قابل‌درخواست در اختیار kubelet می‌گذارد؛ با درخواست Pod یک VF به‌طور انحصاری تخصیص می‌یابد و جداسازی و پیش‌بینی‌پذیری کارایی تضمین می‌شود. پیکربندی شبکه با SR-IOV CNI و معمولاً Multus انجام می‌شود و بسته به نیاز، VF می‌تواند به درایورهایی مانند vfio-pci برای DPDK یا درایورهای کرنلی متصل شود؛ همچنین در صورت پشتیبانی سخت‌افزار، RDMA قابل استفاده است. استقرار نیازمند فعال‌سازی SR-IOV و IOMMU، NIC سازگار، ایجاد VFها و Linux است و در بسیاری از سناریوها SR-IOV Network Operator مدیریت خودکار و سیاست‌گذاری را ساده می‌کند. این راهکار برای CNFها، NFV، تحلیل بلادرنگ و محیط‌های با حساسیت بالا به تأخیر کاربردی است و به‌صورت استاندارد با اکوسیستم CNI در Kubernetes ادغام می‌شود.
#SRIOV #Kubernetes #CNI #Multus #DPDK #NFV #Networking #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/jVg_1VS-k
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - k8snetworkplumbingwg/sriov-network-device-plugin: SRIOV network device plugin for Kubernetes
SRIOV network device plugin for Kubernetes. Contribute to k8snetworkplumbingwg/sriov-network-device-plugin development by creating an account on GitHub.
❤1
چجوری بفهمیم ایمیج‌های Docker کی نسخه جدید میدن
خیلی وقتا سرویس‌های داکری روی نسخه‌های قدیمی ایمیج می‌مونن و کسی هم به این زودی متوجه نمی‌شه!
برای همین ابزاری هست به اسم DIUN که کارش فقط یه چیزه:
بفهمه ایمیجی که داری استفاده می‌کنی، نسخه جدید داده یا نه.
حالا DIUN چطوری اینو تشخیص میده؟
خیلی ساده:
به docker.sock وصل می‌شه، می‌فهمه چه کانتینرهایی داری و از چه ایمیج‌هایی استفاده می‌کنی. بعد Digest همونا رو با Digest رجیستری مقایسه می‌کنه :)))
اگر فرق داشت، یعنی نسخهٔ جدید منتشر شده.
برای استفاده هم فقط کافیه یه کانتینر DIUN کنار سرویس‌هات بیاری بالا.
حالا DIUN میتونه خروجی رو به هرجایی که API میده بفرسته:
تلگرام، Slack و...
جزئیاتش اینجاست:
https://hashbang.nl/blog/receive-notifications-when-updates-to-docker-images-are-released-using-diun
البته تو محیط‌های بزرگ تر معمولاً از ابزارهایی مثل Renovate یا watchtower استفاده می‌کنن،
ولی DIUN یه گزینه راحت و کار راه اندازه برای اینکه سریع بفهمی ایمیج جدید اومده یا نه!
@ | <Amir Haji Mohammad Sadegh/>
خیلی وقتا سرویس‌های داکری روی نسخه‌های قدیمی ایمیج می‌مونن و کسی هم به این زودی متوجه نمی‌شه!
برای همین ابزاری هست به اسم DIUN که کارش فقط یه چیزه:
بفهمه ایمیجی که داری استفاده می‌کنی، نسخه جدید داده یا نه.
حالا DIUN چطوری اینو تشخیص میده؟
خیلی ساده:
به docker.sock وصل می‌شه، می‌فهمه چه کانتینرهایی داری و از چه ایمیج‌هایی استفاده می‌کنی. بعد Digest همونا رو با Digest رجیستری مقایسه می‌کنه :)))
اگر فرق داشت، یعنی نسخهٔ جدید منتشر شده.
برای استفاده هم فقط کافیه یه کانتینر DIUN کنار سرویس‌هات بیاری بالا.
حالا DIUN میتونه خروجی رو به هرجایی که API میده بفرسته:
تلگرام، Slack و...
جزئیاتش اینجاست:
https://hashbang.nl/blog/receive-notifications-when-updates-to-docker-images-are-released-using-diun
البته تو محیط‌های بزرگ تر معمولاً از ابزارهایی مثل Renovate یا watchtower استفاده می‌کنن،
ولی DIUN یه گزینه راحت و کار راه اندازه برای اینکه سریع بفهمی ایمیج جدید اومده یا نه!
@ | <Amir Haji Mohammad Sadegh/>
Hashbang
Receive notifications when updates to docker images are released using DIUN
👍2
🔵 عنوان مقاله
Using LLMs to filter out false positives from static code analysis (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**Datadog قابلیت فیلتر هوشمند «مثبت کاذب» را به ابزار Static Code Analysis اضافه کرده است. این ویژگی با تکیه بر Bits AI و LLMها، یافته‌های امنیتی را به «احتمالاً واقعی» یا «احتمالاً مثبت کاذب» دسته‌بندی می‌کند تا نویز کاهش یابد، تریاژ سریع‌تر شود و تیم‌های توسعه و امنیت بتوانند روی آسیب‌پذیری‌های واقعاً مهم تمرکز کنند و رفع آن‌ها را سریع‌تر پیش ببرند.
#StaticCodeAnalysis #Datadog #BitsAI #LLM #DevSecOps #ApplicationSecurity #CodeScanning #FalsePositives
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/blog/using-llms-to-filter-out-false-positives/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Using LLMs to filter out false positives from static code analysis (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**Datadog قابلیت فیلتر هوشمند «مثبت کاذب» را به ابزار Static Code Analysis اضافه کرده است. این ویژگی با تکیه بر Bits AI و LLMها، یافته‌های امنیتی را به «احتمالاً واقعی» یا «احتمالاً مثبت کاذب» دسته‌بندی می‌کند تا نویز کاهش یابد، تریاژ سریع‌تر شود و تیم‌های توسعه و امنیت بتوانند روی آسیب‌پذیری‌های واقعاً مهم تمرکز کنند و رفع آن‌ها را سریع‌تر پیش ببرند.
#StaticCodeAnalysis #Datadog #BitsAI #LLM #DevSecOps #ApplicationSecurity #CodeScanning #FalsePositives
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/blog/using-llms-to-filter-out-false-positives/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Datadog
Using LLMs to filter out false positives from static code analysis | Datadog
Datadog’s false positive filtering for SAST uses Bits AI to reduce noise, improve accuracy, and help teams focus on real security vulnerabilities.
❤2
🔵 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.