🔵 عنوان مقاله
Understanding Kubernetes Cached Clients: How They Work and Why They Matter

🟢 خلاصه مقاله:
درک کلاینت‌های کش‌شده در کابرنتیس: نحوه عملکرد و اهمیت آن‌ها

در این مقاله، به بررسی کلاینت‌های کش‌شده در کابرنتیس پرداخته شده است. این کلاینت‌ها بر مبنای ابزاری به نام اینفرمرها، رفلکتورها و کش‌های محلی ساخته شده‌اند. استفاده از این تکنولوژی‌ها نقش مهمی در بهبود چشمگیر کارایی و مقیاس‌پذیری کنترلرها و اپراتورها دارد، چرا که به جای هر بار تماس مستقیم با سرور API، داده‌ها را در کش‌های محلی نگهداری می‌کنند و این امر باعث کاهش بار روی سرور و افزایش سرعت عملکرد می‌شود.

این مجموعه ابزارها، با ایجاد یک سیستم هوشمند و فشرده، امکان نظارت و بروزرسانی مستمر منابع را به صورت مؤثر فراهم می‌آورند. به این ترتیب، کنترلرها و اپراتورها می‌توانند به راحتی و با سرعت بیشتری وضعیت منابع را رصد کرده و تصمیم‌گیری‌های لازم را انجام دهند، بدون اینکه نگران سربار زیاد بر سرورهای مرکزی باشند.

در پایان، باید گفت که استفاده از کلاینت‌های کش‌دار یکی از کلیدهای موفقیت در توسعه سامانه‌های مقیاس‌پذیر و کارآمد در زیرساخت‌های کسکی‌نیتس است، زیرا این تکنولوژی موجب کاهش نیاز به تماس‌های مستقیم با سرورهای API می‌شود و در نتیجه، توان عملیاتی سیستم را به طور محسوسی افزایش می‌دهد.

#کبرینتس #کش_در_کبرینتس #بهبود_کارایی #مقیاس_پذیری

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/LkhMGLZhH

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
A Crash Course in running Kubernetes locally

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی راهکارهای راه‌اندازی Kubernetes در محیط محلی می‌پردازیم. Kubernetes، سیستم متن‌باز مدیریت کانتینرها، به‌طور گسترده‌ای در محیط‌های بزرگ و توزیع‌شده استفاده می‌شود، اما توسعه‌دهندگان و تیم‌های کوچک‌تر نیز نیاز دارند تا نسخه‌ای از آن را در دستگاه‌های خود آزمایش و توسعه دهند.

در بخش اول، اهمیت راه‌اندازی Kubernetes در لوکال برای توسعه و آزمایش سریع توضیح داده می‌شود. راه‌اندازی این سیستم روی کامپیوتر شخصی یا سرورهای کوچک، امکان تست برنامه‌ها و اطمینان از عملکرد صحیح قبل از استقرار در محیط‌های بزرگ‌تر را فراهم می‌کند و زمان و هزینه‌های توسعه را کاهش می‌دهد.

در قسمت بعد، چند روش محبوب و ساده برای پیاده‌سازی Kubernetes در محیط محلی بررسی می‌شود. ابزارهایی مانند Minikube، Docker Desktop و Kind (Kubernetes IN Docker) گزینه‌هایی است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند نسخه‌ای سبک و قابل مدیریت از Kubernetes را روی دستگاه‌های خود اجرا کنند. هر یک از این ابزارها ویژگی‌ها و مزایای خاص خود را دارند که در انتخاب مناسب نقش مهمی ایفا می‌کند.

در پایان، نکات فنی و توصیه‌هایی برای بهره‌برداری بهتر از Kubernetes در لوکال ارائه می‌شود؛ از جمله نحوه پیکربندی، به‌روزرسانی‌ها، و مدیریت منابع سیستم. با شناخت این ابزارها و رعایت نکات مهم، می‌توان به راحتی در محیط محلی، توسعه، تست و آموزش کانتینرها و سرویس‌های مبتنی بر Kubernetes را انجام داد و در نهایت، مسیر توسعه نرم‌افزار را سریع‌تر و کارآمدتر کرد.

#Kubernetes #توسعه_محلی #Docker #کانتینرها

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/P2KDpwSWp

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Amazon S3 now supports tags on S3 Tables (1 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در به‌روزرسانی جدید، سرویس آمازون S3 امکان افزودن برچسب‌ها به جداول S3 را فراهم کرده است. این ویژگی به کاربران کمک می‌کند تا کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی‌ها و همچنین تخصیص هزینه‌ها را به صورت دقیق‌تر مدیریت کنند، که در سایر سرویس‌های ذخیره‌سازی کارآمد است.

با این قابلیت، مدیران می‌توانند برچسب‌های متنوعی به جداول S3 اضافه کنند تا سیاست‌های امنیتی و مدیریتی را بر اساس این برچسب‌ها تنظیم کرده و هزینه‌های مرتبط را بهتر پیگیری کنند. این تغییر نقطه عطفی در بهبود کارایی و انعطاف‌پذیری مدیریت داده‌ها در بستر S3 است.

#آمازون_S3 #برچسب_گذاری #مدیریت_داده #صرفه‌جویی_در_هزینه

🟣لینک مقاله:
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/11/amazon-s3-tags-s3-tables/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Tracing Strategies For LLMs Running On Google Cloud Run

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، یک رویکرد پیشرفته پنج‌گانه برای ردیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) که بر روی سرویس Google Cloud Run اجرا می‌شوند، معرفی می‌شود. این استراتژی‌ها با بهره‌گیری از فناوری OpenTelemetry طراحی شده‌اند تا فرآیندهای Instrumentation (اندازه‌گیری و ثبت اطلاعات)، نظارت و امنیت این مدل‌های پیچیده و بزرگی را بهبود بخشند.

در ابتدا، اهمیت ردیابی و نظارت بر عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های ابری مورد بررسی قرار می‌گیرد. این مدل‌ها به دلیل پیچیدگی و حساسیت‌شان نیازمند سیستم‌های کنترل قوی و مستمر هستند تا در صورت بروز خطا یا کاهش کارایی سریع شناسایی و رفع شوند. استفاده از OpenTelemetry در این مسیر، ابزار قدرتمندی است که امکان جمع‌آوری داده‌های دقیق و قابل اعتمادی را فراهم می‌کند.

سپس، پنج استراتژی کلیدی که در این مقاله معرفی شده‌اند، جزئیات بیشتری پیدا می‌کنند. این استراتژی‌ها شامل بهبود فرآیند Instrumentation، پایش فعال و جامع، مدیریت لاگ‌ها، امنیت و کنترل دسترسی، و تحلیل و دیباگ سریع می‌باشند. هر کدام این موارد نقش مهمی در اطمینان از عملکرد صحیح و امن مدل‌های زبانی در فضای ابری دارند و کمک می‌کنند تا تیم‌های فنی بتوانند به سرعت مشکلات را شناسایی و رفع کنند.

در پایان، مقاله بر اهمیت استفاده از چنین رویکردهای جامع در مدیریت LLMها تأکید می‌کند و پیشنهاداتی برای توسعه و به‌کارگیری این استراتژی‌ها در پروژه‌های بزرگ داده‌محور ارائه می‌دهد. این راهکارها موجب افزایش اعتمادپذیری، کارایی و امنیت در بهره‌برداری از مدل‌های زبانی بزرگ می‌شوند و به تیم‌های فنی کمک می‌کنند تا در محیط‌های پیچیده و مقیاس‌پذیر بهتر عمل کنند.

#هوشمندسازی #امنیت_اطلاعات #پایش_مدل_های_زبان_بزرگ #کلاود

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/9Bd1RrKQC

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Change Management with the Pulumi Kubernetes Operator and Kargo (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
مدیریت تغییرات با بهره‌گیری از اپراتور کوانتیس کیوبنتس Pulumi و پلتفرم Kargo

اپراتور Pulumi Kubernetes (PKO) حالا با Kargo، یک پلتفرم ترویج مستمر، ادغام شده است. این ادغام امکان مدیریت استک‌های Pulumi به‌عنوان منابع Kubernetes را فراهم می‌کند، در حالی‌که ترویج‌های مرحله‌ای و کنترل‌شده و فرآیندهای تأیید را آسان می‌سازد. زمانی که Kargo منابع استک را با شاخص‌های جدید گیت به‌روزرسانی می‌کند، این اقدام باعث می‌شود تا PKO عملیات تطابق استک را انجام دهد و تغییرات زیرساختی را به‌درستی اعمال کند. در نتیجه، روند استقرار در محیط‌های مختلف به صورت منظم و کنترل‌شده صورت می‌گیرد.

پلتفرم Kargo با بروزرسانی منابع استک، فرآیندهای انتشار و ترویج زیرساخت را کنترل می‌کند و تضمین می‌نماید که هر مرحله با دقت و تأیید انجام شود. همچنین، داشبورد Kargo امکان مشاهده بصری وضعیت فرآیندها، نسخه‌های باربری، مسیرهای ترویج و وضعیت عملیات را فراهم می‌کند. این ابزار به تیم‌های فنی کمک می‌کند تا نظارت دقیقی بر روند تغییرات داشته و خطاها و مشکلات را به موقع شناسایی کنند. در نتیجه، کارایی و کنترل بر روی استقرارهای زیرساخت، به میزان قابل توجهی افزایش می‌یابد.

در مجموع، ادغام این دو فناوری به تیم‌های توسعه و عملیات القدرة می‌دهد تا فرآیندهای تغییرات زیرساخت خود را به صورت مطمئن، مرحله‌ای و با نظارت کامل مدیریت کنند، که در نتیجه باعث بهبود کیفیت و سرعت استقرارها می‌شود.

#مدیریت_تغییرات #Kubernetes #Pulumi #Kargo

🟣لینک مقاله:
https://www.pulumi.com/blog/pulumi-kubernetes-operator-and-kargo/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
MIG on AKS: Run More, Spend Less, and Actually Use Your Damn GPU

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به معرفی قابلیت MIG (Multiple Instance GPU) در سرویس AKS (Azure Kubernetes Service) پرداخته شده است. این فناوری به کاربران امکان می‌دهد تا کارت‌های گرافیک قدرتمند NVIDIA را به چندین نمونه جداگانه تقسیم کرده و هر کدام را به صورت مستقل مدیریت کنند. این موضوع به ویژه برای کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان اهمیت دارد که می‌خواهند بهره‌وری از GPUهای خود را افزایش دهند و هزینه‌های اجرایی را کاهش دهند.

با استفاده از MIG در AKS، می‌توان تعداد بیشتری برنامه و وظیفه را همزمان روی یک GPU اجرا کرد. این کار باعث می‌شود بتوانید منابع سخت‌افزاری را بهتر مدیریت کنید و در نتیجه، هزینه‌های مربوط به زیرساخت‌های GPU را کاهش دهید. علاوه بر این، این فناوری به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا برنامه‌های خود را به صورت بهینه‌تر اجرا کرده و بیش‌ترین بهره را از سخت‌افزارهای خود ببرند.

در نتیجه، اجرای همزمان پروژه‌های متعدد بر روی یک GPU، هزینه‌های شما را به شدت کاهش می‌دهد در حالی که به بهره‌برداری کامل و موثر از سخت‌افزارتان کمک می‌کند. حالا می‌توانید بیشتر برنامه بزنید، کمتر هزینه کنید و واقعی‌ترین استفاده را از GPU خود داشته باشید.

#کیفیت_بالای_GPU #کاهش_هزینه #کلاود_بی‌نظیر #پیشرفته

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/4NcKlhqxh

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Cloud Cost Optimization: A Senior Engineer’s Guide

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری امروز، مدیریت هزینه‌های ابر یکی از چالش‌های اصلی شرکت‌ها است. این مقاله، راهنمایی است که مهندس ارشد با تکیه بر سه ستون اصلی، استراتژی موثری برای بهینه‌سازی هزینه‌های ابر ارائه می‌دهد.

نخستین ستون این استراتژی، تمرکز بر کارایی برنامه‌های کاربردی است. بهینه‌سازی نحوه توسعه و اجرای برنامه‌های نرم‌افزاری می‌تواند به کاهش هزینه‌ها کمک کند. با بهبود کارایی سیستم‌ها و کاهش مصرف منابع، می‌توان هزینه‌های مربوط به زیرساخت‌ها را به حداقل رساند. این کار نیازمند تحلیل دقیق و انتخاب فناوری‌های مناسب است تا اطمینان حاصل شود که برنامه‌های کاربردی بهترین بهره‌وری را دارند.

دومین بخش به استراتژی‌های مربوط به داده‌ها و ذخیره‌سازی اختصاص یافته است. انتخاب نوع مناسب از دیتابیس‌ها و ساختارهای ذخیره‌سازی می‌تواند بر هزینه‌ها تأثیر قابل توجهی داشته باشد. استفاده مؤثر از فناوری‌های مقرون‌به‌صرفه و مدیریتی هوشمند در نگهداری داده‌ها، نقش کلیدی در کاهش هزینه‌های کلی دارد.

در نهایت، استراتژی انتخاب خدمات مناسب نیز اهمیت زیادی دارد. بهره‌گیری از سرویس‌های ابری بر اساس نیازهای خاص هر پروژه و عدم افراط در استفاده از منابع، می‌تواند هزینه‌ها را کنترل کند. مهندس ارشد باید در فرآیند تصمیم‌گیری، تغییرات بازار و فناوری‌های جدید را در نظر گیرد تا با انتخاب بهترین سرویس‌ها، به صرفه‌جویی و بهره‌وری برسد.

در مجموع، اتخاذ این رویکرد سه‌پایه، راهکار مناسبی برای شرکت‌هایی است که قصد دارند هزینه‌های ابر خود را کاهش دهند و بهره‌وری را افزایش دهند. با تمرکز بر کارایی، استراتژی‌های داده و انتخاب دقیق سرویس‌ها، می‌توان به نتایج مطلوبی دست یافت.

#مدیریت_هزینه_ابر #بهینه‌سازی_فناوری #اپلیکیشن_کارا #عمران_سازمانی

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/hQ_dfZnxF

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Kagenti: Cloud-native AI

🟢 خلاصه مقاله:
کاینجنتی یک پلتفرم میان‌افزاری (میان‌پایه) مبتنی بر ابر است که برای استقرار و مدیریت عوامل هوشمند چندچارچوبی هوش مصنوعی طراحی شده است. این پلتفرم به صورت بومی در محیط ابری ساخته شده و امکان راه‌اندازی و سازماندهی این عوامل را بر روی سیستم‌های کلاود مبتنی بر کوبرنتیس فراهم می‌کند. کاینجنتی از رابط‌های برنامه‌نویسی استاندارد REST استفاده می‌کند و با پشتیبانی از شناسه‌های دینامیک Managed by SPIRE و پروتکل‌های A2A و MCP، امنیت و سازگاری بالا را فراهم می‌آورد.

این سیستم به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به راحتی عوامل هوشمند مختلف را در یک بستر واحد مدیریت و نظارت کنند. استفاده از استانداردهای باز و پروتکل‌های پیشرفته، قابلیت مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری را برای پروژه‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری فراهم نموده است. کاینجنتی با تمرکز بر بومی‌سازی در فضای ابر، راهکاری قدرتمند برای استقرار و مدیریت هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ ارائه می‌دهد.

#هوش_مصنوعی #کلاود #کوبنتیس #پلتفرم‌های_باز

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/PtCLJSqjZ

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

چرا Docker و RHEL از هم فاصله گرفتند؟

ردهت از زمان انتشار RHEL 8 پشتیبانی رسمی Docker Engine را متوقف کرد. دلیل اصلی این بود که معماری Docker با مدل امنیتی RHEL هم‌راستا نبود؛ Docker یک daemon سطح‌بالا دارد که به‌صورت root اجرا می‌شود و یک نقطه‌ی شکست و ریسک امنیتی مهم ایجاد می‌کند. Red Hat برای محیط‌های Enterprise چیزی می‌خواست که هم بدون daemon باشد، هم با SELinux و استانداردهای سخت‌گیرانه امنیتی آن کاملاً سازگار بماند.

به همین دلیل، Red Hat به جای Docker از مجموعه ابزارهای Podman، Buildah و Skopeo استفاده کرد. این ابزارها کاملاً متن‌بازند، با استانداردهای OCI هماهنگی کامل دارند و در بسیاری از سناریوها می‌توانند جای Docker را بدون تغییرات جدی بگیرند. Podman حتی قادر است همان دستورات Docker را اجرا کند. مهم‌تر اینکه بدون نیاز به daemon و با امکان اجرای rootless کار می‌کند، که از نظر امنیت و سازگاری با سیاست‌های RHEL یک مزیت بزرگ محسوب می‌شود.

در همین زمان، Kubernetes نیز مسیر مشابهی رفت: dockershim را کنار گذاشت و به‌صورت رسمی از containerd و CRI-O پشتیبانی کرد. ردهت که خود توسعه‌دهنده CRI-O و OpenShift است، طبیعی بود که با جهت K8s هم‌سو شود، نه با Docker Engine.

داکر Inc هم در سال‌های اخیر بیشتر روی Docker Desktop، مدل لایسنس جدید و سرویس‌های Cloud تمرکز کرد—در حالی که Red Hat به دنبال یک زنجیره تأمین کاملاً متن‌باز و پایدار بود. این تفاوت فلسفه باعث شد فاصله این دو اکوسیستم بیشتر شود.

نتیجه؟ Docker در دنیای Ubuntu و Dev-friendly هنوز پادشاه سادگی است، اما در اکوسیستم RHEL (و توزیع‌های سازگار مثل Rocky/AlmaLinux) Podman استاندارد اصلی و گزینهٔ پایدارتر و امن‌تر محسوب می‌شود.

<Babak uk/>

🔵 عنوان مقاله
k10ls — native K8s API port-forwarder

🟢 خلاصه مقاله:
ابزار k10ls که بر پایه‌ی API نیتیو Kubernetes طراحی شده است، امکان فوروارد پورت خودکار و هوشمند بر اساس برچسب‌ها را فراهم می‌کند. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد تا به راحتی و بدون نیاز به استفاده از دستور kubectl port-forward، بر روی پادها و سرویس‌های موردنظر خود، مسیرهای ارتباطی امن و کارآمد برقرار کنند.

با استفاده از k10ls، فرآیند فوروارد پورت‌ها به صورت خودکار و سازگار با نیازهای سازمانی انجام می‌شود. این ابزار از رویکردی مبتنی بر API Kubernetes بهره می‌برد که ضمن افزایش سرعت و کارایی، آسانی در مدیریت و مقیاس‌پذیری را نیز فراهم می‌آورد. بدون نیاز به نصب و پیکربندی اضافی، می‌توان به سادگی به منابع مختلف در کلاسترهای Kubernetes دسترسی پیدا کرد.

در مجموع، k10ls ابزار قدرتمندی است برای توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم‌هایی که به دنبال راه‌حل‌های خودکار و مقیاس‌پذیر در پروسه مدیریت پورت‌های Kubernetes هستند. این فناوری، سطح جدیدی از سهولت و انعطاف‌پذیری در عملیات‌های روزمره بر بستر Kubernetes را رقم می‌زند.

#Kubernetes #PortForwarding #Automation #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YtX6jdDB8

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Over-Engineered GitOps Homelab

🟢 خلاصه مقاله:
در این مخزن، یک نقشه‌راه جامع برای ساخت آزمایشگاه خانگی مبتنی بر GitOps ارائه شده است که در آن تمامی زیرساخت‌ها و برنامه‌ها به صورت اعلانی و با استفاده از ابزارهایی مانند Talos، OpenTofu، ArgoCD، Cilium، Longhorn، Authentik و cert-manager مدیریت می‌شوند. هدف این پروژه، نشان دادن نحوه به‌کارگیری بهترین فناوری‌های روز برای ساخت یک محیط عملیاتی خودکار و قابل اعتماد در خانه است، جایی که تمامی اجزا با رویکردهای مدرن و پیشرفته کنترل و نگهداری می‌شوند.

این پروژه نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با استفاده از معماری‌های مهندسی و ابزارهای قدرتمند، ساخت یک آزمایشگاه خانگی کاملاً تحت کنترل و هماهنگ را آسان‌تر کرد. تمرکز بر سادگی و در عین حال قدرتمندی، این پروژه نمونه‌ای از یک سیستم فوق مهندسی است که هدف آن بهره‌گیری بهینه از فناوری‌های موجود برای ایجاد یک زیرساخت خودکار و حافظت‌شده است.

#خانه_هوشمند #GitOps #مدیریت_زیرساخت #آزمایشگاه_خانگی

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/P-LYq2tV1

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Krateo Core Provider – Kubernetes-native Helm Composition Manager

🟢 خلاصه مقاله:
کراتئو کور پروایدر، مدیریت‌کننده ترکیب‌های هلم مبتنی بر کلاود و بومی در فضای کوبرنتیز است. این ابزار قدرتمند، به توسعه‌دهندگان و تیم‌های IT امکان می‌دهد تا به‌راحتی و با کارایی بالا، ترکیبات مختلف از برنامه‌ها و زیرساخت‌ها را در محیط کوبرنتیز مدیریت و سازماندهی کنند. با تمرکز بر یکپارچگی کامل با بستر کوبرنتیز، کراتئو کور پروایدر فرآیندهای پیاده‌سازی و نگهداری را ساده‌تر می‌کند و باعث کاهش خطاها و افزایش سرعت توسعه می‌شود.

این مدیریت‌کننده، از ساختارهای مبتنی بر هلم بهره‌مند است و به کاربران اجازه می‌دهد تا مجموعه‌های پیچیده‌تری از منابع را به صورت متمرکز و منظم مدیریت کنند. این ویژگی بخصوص در پروژه‌های بزرگ و چند‌بخشی، به تیم‌ها کمک می‌کند تا به شکل مؤثر و مطمئن، فرآیندهای استقرار، به‌روزرسانی و نگهداری را انجام دهند. در نتیجه، کراتئو کور پروایدر، ابزاری قدرتمند و کارآمد برای تسهیل عملیات در اکوسیستم کوبرنتیز است.

#کوبیرنتیز #مدیریت_ترکیب #هلم #ابزارهای_حرفه‌ای

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/FpJXRvvhW

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Announcing Azure Copilot agents and AI infrastructure innovations (8 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری، معرفی Azure Copilot نشان‌دهنده گامی بزرگ در عرصه هوش مصنوعی و اتوماسیون است. این سیستم به عنوان یک رابط کاربری هوشمند، وظیفه دارد فرآیندهای مهاجرت به ابر، بهینه‌سازی، رفع اشکال و مدیریت سیستم‌ها را به صورت خودکار انجام دهد. هدف اصلی آن تطابق کامل با سیاست‌های سازمانی، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش‌ها (RBAC)، و رعایت استانداردهای تطابق است. این ویژگی‌ها باعث می‌شود که سازمان‌ها بتوانند با اطمینان و کارایی بالا، عملیات‌های ابری خود را مدیریت کنند.

Azure Copilot با بهره‌گیری از زیرساخت‌های قدرتمند و در حال توسعه‌ی هوشمند، تلاش دارد فرایندهای ممکن را سریع‌تر و مطمئن‌تر کند. این پلتفرم از طریق شش عامل تخصصی که در حال حاضر در حالت پیش‌نمایش قرار دارند، قابلیت‌های متنوع و پیشرفته‌ای ارائه می‌دهد. این عوامل، هر یک به بهبود بخش‌های مختلف مانند مدیریت، بهینه‌سازی و پشتیبانی کمک می‌کنند و روندهای سازمانی را ساده‌تر می‌سازند.

هدف اصلی این فناوری، تحول دیجیتال سازمان‌ها است. Azure Copilot با به‌کارگیری هوش مصنوعی، موجب صرفه‌جویی در زمان و منابع می‌شود و عملیات را با دقت و کارایی بیشتری انجام می‌دهد. این سیستمی قدرتمند، امکان می‌دهد کسب‌وکارها به سمت آینده‌ای هوشمندتر حرکت کنند و تمرکز خود را بر روی استراتژی‌های کلان و رشد قرار دهند. استفاده از این فناوری نوآورانه، فرصت جدیدی برای سازمان‌ها فراهم می‌کند تا در بازار رقابتی، پیشگام باشند.

#هوش_مصنوعی #ابربازیابی #اتوماسیون_سازمانی #پیشرفت_تکنولوژی

🟣لینک مقاله:
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/announcing-azure-copilot-agents-and-ai-infrastructure-innovations/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

چندتا از حرف‌های عجیبی که این روزا تو فضای مجازی زیاد میبینیم :

- دیگه با AI، برنامه نویسی به درد نمیخوره و برنامه نویس ها بیکار میشند

- دیگه طراحی یاد گرفتن به درد نمیخوره، چون AI همه را انجام میده.

+ هر چقدر شما تو هر زمینه ای مهارتت بیشتر باشه، قدرت و سرعت و بازدهیت چندین برابر میشه با AI. هیچ کدوم از این مهارتها را AI جایگزین نمیکنه، برعکس اونایی که این مهارتها را بلدند 10x بهتر میکنه. پس تا میتونید این مهارت/تخصص ها را یادبگیرید.

🔵 عنوان مقاله
K8s-Doctor: AI troubleshooter

🟢 خلاصه مقاله:
K8s-Doctor یک افزونه برای kubectl است که به عنوان یک ابزار عیب‌یابی هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می‌کند و به شما در تشخیص و رفع مشکلات کلاستر Kubernetes کمک می‌نماید. این ابزار همان‌طور که "brew doctor" برای مدیریت بسته‌ها در Homebrew عمل می‌کند، در محیط Kubernetes نیز وظیفه تشخیص مشکلات و ارائه راهکارهای مناسب را بر عهده دارد. با استفاده از K8s-Doctor، مدیریت و نگهداری کلاسترهای Kubernetes آسان‌تر و سریع‌تر می‌شود، زیرا هوشمندی این ابزار توانایی شناسایی خطاهای رایج و پیشنهاد راهکارهای کاربردی را دارد.

این افزونه با عملکردی مشابه بسیاری از ابزارهای تشخیص خطا، به صورت خودکار وضعیت کلاستر را بررسی کرده و مشکلات احتمالی مانند پیکربندی نادرست، منابع ناکافی یا مشکلات سرویس‌ها را مشخص می‌کند. هدف از طراحی آن تسهیل فرآیند عیب‌یابی و کاهش زمان صرف‌شده برای اصلاح مشکلات است، بنابراین مدیران و توسعه‌دهندگان می‌توانند بدون صرف زمان زیاد، مشکلات کلاستر خود را برطرف کنند و بهره‌وری را افزایش دهند.

هم‌اکنون این ابزار در قالب یک افزونه رایگان و متن‌باز در گیت‌هاب موجود است و کاربران می‌توانند آن را به سادگی نصب و در محیط‌های خود بهره‌برداری کنند. استفاده از K8s-Doctor سبب می‌شود تا تجربه مدیریت Kubernetes بهتر، سریع‌تر و مطمئن‌تر باشد، و از بروز مشکلات بزرگتر جلوگیری شود.

#Kubernetes #ابزارهوشمند #عیب‌یابی #مدیریتکلاستر

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HnlyQp074

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Awesome Kubernetes Architecture Diagrams – Tools and Frameworks for Visualizing K8s

🟢 خلاصه مقاله:
در این مخزن، بیش از بیست ابزار مختلف در اختیار کاربران قرار گرفته است که به طور خودکار نقشه‌های معماری کلاسترهای کبرنتیس را بر اساس فایل‌های manifest، چارت‌های Helm یا وضعیت کلی کلاستر تولید می‌کنند. این ابزارها کمک می‌کنند تا مدیران و توسعه‌دهندگان به صورت سریع و دقیق ساختار و اجزای زیرساخت کبرنتیس را مشاهده و تحلیل کنند، بدون نیاز به طراحی دستی و زمان‌بر نقشه‌ها. استفاده از این ابزارها به خصوص هنگام نیاز به درک سریع وضعیت سیستم، رفع مشکلات یا برنامه‌ریزی برای توسعه‌های آینده بسیار موثر است.

کمال این ابزارها در قدرت خودکارسازی و آسان‌سازی فرآیند تصویربرداری از معماری است که در عین حفظ دقت، زمان لازم برای مستندسازی و تجزیه و تحلیل را به شدت کاهش می‌دهد. این مجموعه، یک منبع عالی برای تیم‌های DevOps، مهندسان فناوری و مدیران سیستم است که می‌خواهند نمایی جامع و واضح از زیرساخت‌های کبرنتیس خود داشته باشند و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تری انجام دهند.

#کبرنتیس #معماری_کلاستر #تصویرسازی_سیستمی #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/FS8gmFS3G

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon