DevOps Labdon
496 subscribers
24 photos
4 videos
2 files
801 links
👑 DevOps Labdon

حمایت مالی:
https://www.coffeete.ir/mrbardia72

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
Reliability lessons from the 2025 Cloudflare outage (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در تاریخ ۱۸ نوامبر، سرویس Cloudflare با یک قطعی قابل توجه مواجه شد که توسط تغییر در تنظیمات پیکربندی آغاز گردید. این تغییر باعث شد سیستم مدیریت بات‌های Cloudflare بیش از حد مجاز فایل قرار گیرد و در نتیجه خطاهای HTTP 5XX در سرتاسر سرویس‌های وابسته به صورت زنجیره‌ای ظاهر شوند. این اتفاق منجر به مختل شدن عملکرد سایت‌های بزرگی مانند X، ChatGPT و Shopify شد و از دسترس خارج شدند.

این حادثه نشان داد که اهمیت آزمایش وابستگی‌ها، کنترل صحت سیستم‌ها و شناسایی نقاط شکست استراتژیک در زیرساخت‌ها چیست. برای کاهش ریسک بروز مشکلات مشابه، سازمان‌ها باید از تکنیک‌هایی مانند شبیه‌سازی خطا، نظارت دقیق بر عملیات و برقراری سیستم‌های پشتیبانی و خطایابی بهره‌مند شوند. تمرکز بر روی تعیین نقاط تک‌نقش و پیاده‌سازی مکانیزم‌های تعویض خودکار یا مدیریت خطا، نقش حیاتی در استحکام و پایداری زیرساخت‌های فناوری اطلاعات ایفا می‌کند.

در کل، درس‌های مهمی از این قطعی می‌توان گرفت که بر اهمیت برنامه‌ریزی برای سناریوهای بحرانی و همانندسازی حالت‌های خرابی، تاکید دارند. این اقدامات به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در مواجهه با بحران‌های احتمالی سریع‌تر واکنش نشان دهند و از عملکرد مستمر و بدون اختلال برخوردار باشند.

#پایداری_سرویس #مدیریت_ریسک #امنیت_تکنولوژی #آموزش_فنی

🟣لینک مقاله:
https://www.gremlin.com/blog/reliability-lessons-from-the-2025-cloudflare-outage?utm_source=tldrdevops


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Tuning Linux Swap for Kubernetes: A Deep Dive

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی راهکارهای پیشرفته و تنظیمات مناسب برای فعال‌سازی و بهینه‌سازی حافظه swap در لینوکس برای اجرای کارایی بهتر با کلاسه‌های Kubernetes می‌پردازیم. هدف اصلی این است که با تنظیم دقیق حافظه مبادله‌ای، عملکرد سیستم و استفاده از منابع به شکلی موثر بهبود یابد، مخصوصاً برای برنامه‌هایی که نیاز به حافظه زیاد دارند.

این مقاله شما را با روش‌های مختلف برای پیکربندی حافظه swap در محیط‌های مبتنی بر Kubernetes آشنا می‌کند. هر راهکار به نحوی طراحی شده است که هم از ثبات سیستم در هنگام مصرف زیاد حافظه اطمینان حاصل کند و هم بهره‌وری منابع را حفظ کند. در نتیجه، مدیران سیستم می‌توانند محیط‌های ابری و مقیاس‌پذیر خود را بهتر مدیریت و تنظیم کنند.

در نهایت، با درک عمیق از نحوه تنظیم و مدیریت swap در لینوکس، می‌توانید سطح بهره‌وری و پایداری را در زیرساخت‌های Kubernetes خود افزایش دهید و مطمئن باشید که سیستم‌های شما در برابر نوسانات مصرف حافظه مقاوم هستند.

#Kubernetes #LinuxSwap #بهینه‌سازی سیستم #مدیریت منابع

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/W19Dx-bGM


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
DCGM-Exporter – NVIDIA GPU Metrics Exporter

🟢 خلاصه مقاله:
DCGM-Exporter یک ابزار قدرتمند است که برای جمع‌آوری و انتقال داده‌های مربوط به عملکرد کارت‌های گرافیک NVIDIA طراحی شده است. این ابزار با بهره‌گیری از APIهای مخصوص، اطلاعات دقیقی درباره سلامت، دما، مصرف انرژی و سایر پارامترهای مهم کارت‌های گرافیک NVIDIA را فراهم می‌کند. این داده‌ها برای مدیران سیستم‌ها و توسعه‌دهندگان اهمیت زیادی دارند؛ چرا که کمک می‌کنند تا عملکرد GPU به‌صورت لحظه‌ای نظارت شده و در صورت بروز مشکل، سریعاً واکنش نشان داده شود.

این ابزار در برنامه‌های پایش و مدیریت عملکرد GPU به‌کار می‌رود و توانایی انتقال داده‌ها به سیستم‌های مانیتورینگ مانند Prometheus را دارد. با استفاده از DCGM-Exporter، می‌توان به راحتی وضعیت کارت‌های گرافیک در دیتاسنترها و مراکز محاسبات ابری را کنترل کرد و اطمینان حاصل نمود که هر کارت در حالت بهینه قرار دارد. این موضوع به ویژه در تمرکز بر راندمان، نگهداری پیشرفته و کاهش downtime اهمیت پیدا می‌کند.

در نتیجه، استفاده از DCGM-Exporter برای سازمان‌هایی که از GPUهای NVIDIA در بسترهای ابری یا مراکز داده‌های بزرگ بهره می‌برند، بسیار مفید است. این ابزار نقش حیاتی در بهبود مدیریت و پایش سلامت سیستم‌های گرافیکی داراست و به تیم‌های فناوری اطلاعات این امکان را می‌دهد تا بهره‌وری سیستم‌ها را افزایش دهند و هزینه‌های نگهداری را کاهش دهند.

#پایش_GPU #نظارت_سیستم #NVIDIA #مدیریت_مراکز

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/pqRFQdXmz


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes v1.34: Finer-Grained Control Over Container Restarts

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه ۱.۳۴ Kubernetes امکانات جدیدی برای کنترل دقیق‌تر وضعیت راه‌اندازی مجدد کانتینرها ارائه می‌دهد. در این نسخه، سیاست‌های جداگانه برای هر کانتینر در نظر گرفته شده است که به کاربران اجازه می‌دهد رفتار راه‌اندازی مجدد را برای هر کانتینر به صورت مستقل تنظیم کنند. این قابلیت به مدیران سیستم کمک می‌کند تا به شکل بهتری منابع را مدیریت کرده و مشکلات مربوط به توقف یا راه‌اندازی مجدد کانتینرها را به صورت هدفمند حل کنند.

علاوه بر این، Kubernetes 1.34 قوانینی شرطی برای Restart فراهم کرده است، که امکان تعیین رفتارهای خاص در پاسخ به کدهای خروجی مخصوص را فراهم می‌سازد. به عنوان نمونه، می‌توان تعیین کرد که تنها اگر کانتینر به صورت خاصی خارج شد، مجدداً راه‌اندازی شود یا در موارد دیگر این کار صورت نگیرد. این ویژگی به بهبود لایه‌های کنترل و استقرار، انعطاف‌پذیری بیشتری می‌بخشد و فرآیند خطایابی را آسان‌تر می‌کند.

در مجموع، این به‌روزرسانی‌ها امکان مدیریت دقیق‌تر و هوشمندتر فرآیندهای راه‌اندازی و توقف کانتینر در Kubernetes را فراهم می‌کند، بنابراین تیم‌های توسعه و عملیات می‌توانند زیرساخت‌های پایدارتری داشته باشند و کارایی سیستم‌های خود را افزایش دهند.

#Kubernetes #کانتینر #مدیریت_سیستم #نسخه_۱.۳۴

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Mcr7Nq2m3


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How We Migrated 30+ Kubernetes Clusters to Terraform

🟢 خلاصه مقاله:
در این مطالعه موردی، نحوه مهاجرت بیش از ۳۰ خوشه کُبرنتس به ابزار Terraform مورد بررسی قرار گرفته است. تیم ما فرآیند انتقال را به صورت موج‌های تکراری انجام داد تا ریسک‌ها کاهش یابد و فرآیند به تدریج و با کنترل کامل صورت گیرد. برای این کار، از ابزارهای خاص وارد کردن منابع و همچنین سیستم‌های تست پیوسته بهره‌گیری شد تا اطمینان حاصل شود که هر مرحله به درستی انجام می‌شود و عملکرد سیستم‌ها حفظ می‌گردد.

مراحل این مهاجرت شامل طراحی استراتژی‌های منطقی، توسعه ابزارهای مخصوص برای وارد کردن منابع موجود و اجرای روال‌های آزمایشی پیوسته بود. این روش به تیم اجازه داد تا عملیات مهاجرت را بدون اختلال در خدمات جاری انجام دهد و ضمن کاهش خطاهای احتمالی، کنترل کامل بر روند انتقال داشته باشد. در نهایت، این پروژه نمونه‌ای موفق از مدیریت تغییرات در محیط‌های ابری بزرگ و پیچیده است.

#مهاجرت_ابری ُبرنتس #Terraform #مدیریت_تغییرات

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/VdnDGhggc


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Node Stability and Performance: Tuning Kubelet for Better Resource Management

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت زیرساخت‌های ابری، ثبات و کارایی نودهای کلاستر‌های Kubernetes اهمیت زیادی دارد. یکی از عوامل مهم در این حوزه، تنظیم مناسب بخش‌های مختلف kubelet است که نقش اصلی را در مدیریت منابع، جلوگیری از از هم پاشیدگی نود و حفظ عملکرد کلی سیستم ایفا می‌کند. در این مقاله، به بررسی نحوه پیکربندی رزرو منابع، تعیین آستانه‌های اخراج و تنظیمات خاموشی آرام می‌پردازیم تا بتوانیم ثبات نودهای Kubernetes را بهبود بخشیم و از بروز خاموشی‌های ناگهانی جلوگیری کنیم.

ابتدا، رزرو منابع برای کو‌ب‌لت اهمیت زیادی دارد، زیرا به سیستم اجازه می‌دهد منابع مشخصی را برای عملیات‌های حیاتی reserve کند. این امر باعث می‌شود فرآیندهای حیاتی هرگز دچار کمبود منابع نشوند و سیستم در برابر فشارهای ناگهانی مقاوم‌تر باشد. سپس، تنظیمات آستانه‌های اخراج مشخص می‌کنند که چه زمانی نودها باید اقدام به خاموش کردن وظایف یا حذف پادها کنند تا منابع کافی باقی بماند و از توقف ناگهانی سیستم جلوگیری شود. در نهایت، با پیکربندی صحیح ویژگی‌های خاموشی آرام، می‌توان عملیات خاموش کردن نود را به صورت کنترل شده و بدون اختلال در سرویس‌ها انجام داد، که این امر مخصوصا در محیط‌های حساس بسیار حیاتی است.

در پایان، با تغییر و تنظیم دقیق این پارامترها، می‌توان بهبود قابل توجهی در پایداری و کارایی نودهای Kubernetes حاصل کرد. این اقدامات نه تنها میزان خاموشی‌های ناخواسته را کاهش می‌دهد، بلکه امنیت سیستم را در مقابل فشارهای مرتبط با بار کاری افزایش می‌دهد، و در نتیجه، کارایی کلی زیرساخت‌های ابری به طرز چشمگیری ارتقا می‌یابد.

#Kubernetes #مدیریت_منابع #پایداری_نود #کارایی

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/2CPZ9HD8G


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
When to Adopt Kubernetes: The "Pay Now or Pay Later" Dilemma

🟢 خلاصه مقاله:
تصمیم‌گیری درباره زمان مناسب برای پیوستن به دنیای کوبرنتیز یکی از مهم‌ترین چالش‌های فناوری است که بسیاری از شرکت‌ها و استارتاپ‌ها با آن مواجه هستند. سوال اصلی این است: باید اکنون دست به کار شویم یا بهتر است برای مدتی صبر کنیم؟ در این راهنمای جامع، به بررسی هزینه‌های پنهان، تبعات استراتژیک و زمان‌بندی‌های مختلف می‌پردازیم تا به تیم‌ها کمک کنیم تصمیمی هوشمندانه و بر مبنای تحلیل دقیق بگیرند.

در ابتدا، لازم است درک کنیم که پیوستن زودهنگام یا با تأخیر، هر دو تصمیم عواقب خاص خود را دارند. پیوستن زودهنگام ممکن است هزینه‌های اولیه و پیچیدگی‌های راه‌اندازی را به همراه داشته باشد، اما در مقابل، مزایای بهره‌گیری زودهنگام از امکانات کوبرنتیز و بهبود بهره‌وری در فرآیندهای توسعه و استقرار را فراهم می‌کند. از سوی دیگر، تاخیر در اتخاذ این فناوری، ریسک از دست دادن فرصت‌های رقابتی و کاهش انعطاف‌پذیری در مقابل تغییرات بازار را به همراه دارد.

این مقاله راهکارهایی را برای ارزیابی بهتر زمان مناسب برای ورود به دنیای کوبرنتیز ارائه می‌دهد و چارچوب تصمیم‌گیری را بر اساس نیازهای شرکت‌های نوپا، رشد یافته یا سازمان‌های بزرگ ترسیم می‌کند. این راهنما به تیم‌ها کمک می‌کند تا با شناخت دقیق هزینه‌ها، مزایا و محدودیت‌های هر گزینه، تصمیمی هوشمندانه و استراتژیک بگیرند و در نتیجه به بهره‌برداری بهتر از فناوری‌های ابرمداری دست پیدا کنند.

#کوبرنتیز #تکنولوژی_مدیریت #تصمیم_هوشمندانه #استراتژی_تکنولوژی

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/TZJvFcYXy


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Low-Rank Adaptation (LoRA) Explained (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، مفهوم "تطبیق با رتبه پایین" یا LoRA (Low-Rank Adaptation) توضیح داده شده است. ابتدا شرح داده می‌شود که در یک آزمایش اصلاح و به‌کارگیری مدل، مدل Gemma 3 با توان 270 میلیون پارامتر به کمک فناوری LoRA به یک دستیار هوشمند و قابل اعتماد برای مخفی کردن اطلاعات شخصی (PII) تبدیل شد. این مدل تخصصی، که قابل آموزش، بسته‌بندی و به اشتراک‌گذاری با استفاده از داکر است، فرآیند چهارمرحله‌ای را طی کرد.

در این فرآیند، ابتدا مدل پایه با مجموعه‌ای از داده‌های تنظیم شده بر اساس قالب گفتگو، به صورتی نظارت شده آموزش دید. سپس، مدل پایه همراه با مجموعه‌ای از آداپتورهای LoRA، در نهایت می‌تواند مجدد به وزن‌های اولیه ادغام شود تا یک چک‌پوینت مستقل و قابل استفاده تولید کند که عملکرد خوبی در مخفی‌سازی اطلاعات حساس دارد. این رویکرد، امکان توسعه و بهبود سریع مدل‌های تخصصی را فراهم می‌کند، بدون نیاز به آموزش کامل از ابتدا و به سادگی قابل اشتراک‌گذاری است.

#مدل_هوشمند #تشخیص_اطلاعات_شخصی #یادگیری_م کم #هوش مصنوعی

🟣لینک مقاله:
https://www.docker.com/blog/lora-explained/?utm_source=tldrdevops


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
K8s cleaner

🟢 خلاصه مقاله:
K8s Cleaner یک کنترلر قدرتمند است که وظیفه آن شناسایی و پاک‌سازی منابع قدیمی، از رده خارج شده یا آسیب‌زده در خوشه Kubernetes است. این ابزار با نظارت مداوم بر وضعیت منابع، اطمینان می‌دهد که تنها منابع فعال و سالم باقی بمانند و منابع بی‌فایده یا منسوخ حذف شوند. این کار باعث بهبود عملکرد و کارایی کلی خوشه Kubernetes می‌شود و مدیریت منابع را آسان‌تر می‌کند.

با استفاده از K8s Cleaner، مدیران می‌توانند به صورت خودکار منابع غیرفعال یا مشکل‌دار را شناسایی و حذف کنند، که این امر به کاهش مصرف منابع و جلوگیری از کندی یا خطاهای احتمالی سیستم کمک می‌کند. در نتیجه، این کنترلر نقش مهمی در نگهداری سلامت و بهبود بهره‌وری زیرساخت‌های Kubernetes ایفا می‌کند.

#K8s #مدیریت_Kubernetes #پاکسازی #بهبود_عملکرد

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/86M9BrB5M


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
How KEDA’s Advanced HPA Tuning Cut Our App’s Latency by 96%

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی نحوه بهبود قابل توجه عملکرد برنامه‌مان با بهره‌گیری از تنظیمات پیشرفته HPA در KEDA می‌پردازیم. در ابتدا، مشکل اصلی ما کاهش شدید تاخیر در پاسخگویی برنامه بود. این موضوع باعث کاهش رضایت کاربران و محدودیت‌های در مقیاس‌پذیری می‌شد. تیم فنی ما پس از بررسی دقیق، تصمیم گرفتند از قابلیت‌های تنظیم دقیق HPA در KEDA استفاده کنند تا منابع را به صورت هوشمند و به‌موقع مدیریت کنند.

در نتیجه، با اعمال تنظیمات پیشرفته HPA، نه تنها توانستیم تاخیر سیستم را تا ۹۶ درصد کاهش دهیم، بلکه عملکرد برنامه را به سطح مطلوبی رساندیم. این بهبود به ما اجازه داد تا برنامه‌مان پاسخ سریع‌تر و کارایی بالاتری داشته باشد، ضمن اینکه از منابع به شکل بهینه‌تری بهره‌برداری کردیم. این تجربه نشان داد که تنظیمات تخصصی و دقیق ابزاری قدرتمند برای ارتقاء عملکرد اپلیکیشن‌ها در محیط‌های مقیاس‌پذیر است.

#پایش #KEDA #بهینه‌سازی_کارایی #HPA

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/BTgVZTKM-


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Unpacking the cluster networking for Amazon EKS hybrid nodes

🟢 خلاصه مقاله:
در این راهنما، فرآیند راه‌اندازی شبکه برای یک کلاستر هیبریدی از نودهای Amazon EKS که هم در فضای ابری و هم در محیط‌های محلی فعالیت می‌کنند، توضیح داده شده است. در ابتدا، به بررسی نوع‌های مختلف CNI (شبکه‌های کانتینری نود)، اهمیت برنامه‌ریزی CIDR و نحوه تنظیم مسیرهای شبکه پرداخته می‌شود. سپس، گزینه‌های مختلف برای تعادل بار و بارگذاری ترافیک بین محیط‌های ابری و محلی بررسی می‌گردد تا بهترین راهکار برای مدیریت ترافیک‌های هیبریدی انتخاب شود.

این آموزش، با ارائه نکات فنی و راهکارهای عملی، امکان پیاده‌سازی شبکه‌ای منظّم و کارآمد در محیط‌های هیبریدی را فراهم می‌کند. هدف نهایی اطمینان از اتصال پایدار، امنیت و کارایی زیرساخت‌های شبکه در سمت ابری و محل استقرار می‌باشد.

#شبکه_ابری #اکسن_هیبریدی #کونفیگوریسیون_شبکه #توازن_بار

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/58QscgJd9


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
G-Cluster API + Talos + Proxmox = ❤️

🟢 خلاصه مقاله:
در این راهنما، نحوه راه‌اندازی کلاسترهای کامل اتوماتیک Kubernetes مبتنی بر Talos بر بستر Proxmox با استفاده از Cluster API توضیح داده شده است. این فرآیند به‌طور خاص مشکل‌های مهمی مانند پیکربندی نادرست آدرس IP برای بوت‌استرپ، سازگاری با cloud-init، عدم وجود providerID و یکپارچگی با CCM برای خودکارسازی مقیاس‌پذیری را حل می‌کند.

این روش یک راهکار جامع و کارآمد برای مدیران و توسعه‌دهندگان است که می‌خواهند زیرساخت Kubernetes خود را به راحتی و با حداکثر هوشمندی مدیریت کنند، بدون نیاز به تنظیمات دستی پیچیده یا مشکلات فنی رایج.

#Kubernetes #Proxmox #ClusterAPI #Talos

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/3cCPw1sRV


👑 @DevOps_Labdon
Forwarded from VIP
🚀 به دنیای توسعه و تکنولوژی خوش اومدی!

اگر به موضوعات زیر علاقه‌مندی:

🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصت‌های شغلی ریموت (خارجی و داخلی)

ما برات یه مجموعه کانال‌های تخصصی ساختیم تا همیشه به‌روز، حرفه‌ای و الهام‌بخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکه‌سازی و پیشرفت، همش اینجاست...

📌 از این لینک همه چنل‌هامونو یه‌جا ببین و جوین شو:

👉 https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
🔵 عنوان مقاله
Kube No Trouble

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی شخصیت و داستان‌های کوبه نو ترابل می‌پردازیم. کوبه، یک کاراکتر محبوب و بامزه است که در انواع ماجراها و حل مسائل مختلف نقش فعال دارد. او همیشه با رویکردی هوشمندانه و دوستانه سعی می‌کند مشکلات را برطرف کند و اطرافیانش را خوشحال نگه دارد.

در هر قسمت، کوبه شخصیت مثبت و الهام‌بخش نشان می‌دهد، و نشان می‌دهد که با خلاقیت و اراده می‌توان بر مشکلات غلبه کرد. داستان‌های او پر از پیام‌های مهم درباره همکاری، همدلی و اعتماد به نفس است، که می‌تواند برای کودکان و بزرگسالان آموزنده باشد و حس مثبت‌اندیشی را ترویج دهد.

کوبه نو ترابل نمونه‌ای جذاب از شخصیت‌هایی است که در قالب داستان‌های کودکانه، مفاهیم ارزشمندی را آموزش می‌دهند و به تقویت تفکر خلاق و حل مسئله کمک می‌کنند. این کاراکتر می‌خواهد نشان دهد که هیچ مشکل بزرگ و حل‌ناشدنی نیست، اگر با دیدی مثبت و همکاری به آن نگاه کنیم.

#کودکانه #مبارزه_با_مشکل #مفاهیم_مثبت #قصه‌های_آموزنده

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/zMyZdL3w6


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Achieving High Availability with distributed database on Kubernetes at Airbnb

🟢 خلاصه مقاله:
در این مطالعه موردی، نحوه عملکرد شرکت Airbnb در مدیریت پایگاه داده‌های توزیع‌شده بر روی بستر Kubernetes بررسی می‌شود. Airbnb برای اطمینان از در دسترس بودن بالا و کاهش قطعی‌های ناشی از مشکلات سخت‌افزاری یا نرم‌افزاری، از چندین کلاستر Kubernetes در مناطق مختلف جغرافیایی استفاده می‌کند. این استراتژی به آن‌ها اجازه می‌دهد تا عملیات جایگزینی نودها را به صورت مؤثر مدیریت کرده و در صورت نیاز، نودهای خراب را سریعاً تعویض یا ترمیم کنند.

یکی از نکات کلیدی در پیاده‌سازی این سیستم، استفاده از اپراتورهای سفارشی است که فرآیندهای پیچیده‌ای مانند بازسازی، توزیع بار و همگام‌سازی داده‌ها را به صورت خودکار بر عهده دارند. این ابزارها کمک می‌کنند تا عملیات نگهداری و به‌روزرسانی پایگاه داده بدون اختلال و با کمترین ریسک انجام شود. همچنین، Airbnb با جدا کردن مناطق مختلف جغرافیایی و محدود کردن اثرات شکست در یک منطقه خاص، توانسته است از بروز اختلالات گسترده جلوگیری کند و قابلیت اطمینان سیستم خود را افزایش دهد.

در نتیجه، این رویکرد چندکلاستر و توزیع شده باعث شده است که Airbnb بتواند سرویس‌هایی پایدار و قابل اعتماد ارائه دهد، حتی در مواجهه با مشکلات سخت‌افزاری و نوسانات شبکه. استراتژی‌های به‌کار رفته در مدیریت پایگاه داده، مثالی عملی برای دیگر شرکت‌ها در زمینه توسعه سیستم‌های در عرصه ابری است.

#پایگاه_داده #Kubernetes #پایداری #توزیع_مقاومت

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Kl24ZfR0Z


👑 @DevOps_Labdon
Forwarded from Gopher Academy
🚀 کد تمیز از AI بدون هزینه اضافه!

♥️این پرامت برای کاهش هزینه مصرف توکن و دریافت کد خالص و کاربردی طراحی شده است.

💸دیگه وقتی از Claude یا ChatGPT یا هر هوش مصنوعی دیگری برات کد تولید میکنه
به صورت پیش فرض به ازای هر تغییری در کد با README، فایل تست، و هزار تا فایل دیگه که باعث افزایش هزینه مصرفی توکن میشه دست و پنجه نرم کنی

⚡️ با این پرامپت دقیقاً چی میگیری؟
فقط کد اصلی و کاربردی
بدون فایل‌های اضافی
صرفه‌جویی در مصرف توکن

چی نمیگیری؟
•فایل های README و documentation
• تست‌ها و mock data
• فایل‌های Docker و CI/CD
• کامنت‌های طولانی
• کدهای boilerplate غیرضروری

🎯 برای چی مناسبه؟
• کدنویسی سریع و کارآمد
• کاهش هزینه API
• پروژه‌های شخصی و استارتاپی


⭐️ مناسب برای:
تمام مدل‌های AI

👇👇 github 👇👇
https://github.com/mrbardia72/minimal-code-ai


#AI #Coding #Prompt #Developer
1
🔵 عنوان مقاله
kubectl-ai: AI Kubernetes management

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدرن فناوری، مدیریت کلاسترهای Kubernetes نیازمند تخصص و زمان زیادی است. ابزارهایی مانند kubectl-ai با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، این فرآیند را بسیار راحت‌تر و هوشمندتر می‌کنند. این ابزار نه تنها وظایف معمول مدیریت کلاستر را ساده می‌سازد، بلکه با تحلیل داده‌های پیشرفته و پیشنهاد راه‌حل‌های بهینه، به مدیران کمک می‌کند تا عملیات خود را با دقت و سرعت بیشتری انجام دهند.

با استفاده از kubectl-ai، کاربران می‌توانند بر عملکرد و امنیت کلاسترهای خود نظارت دقیقی داشته باشند و مشکلات احتمالی را به سرعت شناسایی و رفع کنند. این فناوری، فرآیند مدیریت را هوشمندانه‌تر کرده و به تیم‌های توسعه و عملیات امکان می‌دهد تمرکز بیشتری بر روی توسعه ویژگی‌های جدید و بهبود سرویس‌ها داشته باشند.

در نتیجه، kubectl-ai یک ابزار نوآورانه است که آینده مدیریت Kubernetes را تغییر می‌دهد و بهره‌وری تیم‌های فناوری اطلاعات را افزایش می‌دهد، در حالی که خطاها و زمان صرف شده برای مدیریت زیرساخت‌ها را کاهش می‌دهد.

#هوش_مصنوعی #مدیریت_کوبیرنتیس #کلاسترهای_کوبیرنتیس #توسعه_پایدار

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/41dbJCmcV


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Seamless Istio Upgrades at Scale

🟢 خلاصه مقاله:
در این مطالعه موردی، روش‌های مدیریت به‌روزرسانی‌های پیوسته و بدون مشکل در سیستم Istio مورد بررسی قرار گرفته است. شرکت Airbnb به منظور جلوگیری از اختلال در سرویس‌های خود، فرآیندهای به‌روزرسانی را به صورت خودکار انجام می‌دهد. این فرآیند شامل آزمایش نسخه‌های جدید، پایش و نظارت بر عملکرد نسخه‌های آزمایشی، و همچنین گسترش شبکه سرویس‌ها با استفاده از ماشین‌های مجازی و کلاسترهای Kubernetes است.

Airbnb با بهره‌گیری از این رویکرد، توانسته است به صورت مستمر و بدون توقف، نسخه‌های جدید Istio را عرضه کند، که این امر موجب بهبود استحکام، امنیت و کارایی خدمات آن‌ها شده است. بهره‌برداری از خودکارسازی در مراحل آزمایش و استقرار، خطر خطاها را کاهش داده و فرآیندهای توسعه و نگهداری را تسهیل نموده است. این استراتژی، راهکار موثری برای سازمان‌هایی است که نیازمند مقیاس‌پذیری و پایداری بالا در به‌روزرسانی‌های سرویس‌های ابری و میکروسرویس‌ها هستند.

#Istio #به‌روزرسانی_پیوسته #کلاسترهای_کوبنترنتز #مدیریت_سرویس‌ها

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/hsBY6BhZ5


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
OpenBao: secret management

🟢 خلاصه مقاله:
OpenBao یک سامانه مدیریت اسرار است که تمرکز آن بر امنیت و سادگی در نگهداری و کنترل اطلاعات حساس است. این ابزار به شرکت‌ها و تیم‌های توسعه کمک می‌کند تا کلیدهای مخفی، رمزهای عبور، توکن‌ها و دیگر اطلاعات حساس را به شکلی امن و منظم ذخیره و مدیریت کنند. با استفاده از OpenBao، کاربران می‌توانند به راحتی و با اطمینان کامل، این اسرار را در محیط‌های مختلف نرم‌افزاری، از نظر امنیتی محافظت شده نگه دارند و در صورت نیاز به آسانی به آن‌ها دسترسی پیدا کنند.

این سامانه با فراهم کردن امکاناتی مانند کنترل سطح دسترسی، ثبت لاگ فعالیت‌ها و امنیت بالا، نیازهای امنیتی سازمان‌ها را برآورده می‌کند. در نتیجه، استفاده از OpenBao موجبات کاهش خطر نشت اطلاعات، خطاهای انسانی و مشکلات امنیتی را فراهم می‌آورد و فرآیندهای مدیریت اسرار را بسیار موثرتر می‌سازد. این ابزار، یک راه حل قدرتمند و کاربرپسند برای مدیریت امن اسرار در فضای فناوری اطلاعات است.

#مدیریت_اسرار #امنیت_اطلاعات #سامانه_امنیت #حفاظت_داده

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/qg3j1t67t


👑 @DevOps_Labdon
یکی از لحظات ضد حال برای هر دولوپر یا مهندس دوآپس یا کلا هر کسی که با داکر کار میکنه، لحظه‌ایه که بعد از کلی تلاش برای نوشتن Dockerfile، می‌بینه ایمیج نهایی که قرار بود سبک و اوکی باشه، ولی خب حجمش سر به فلک کشیده.
ایمیج‌های حجیم یعنی زمان طولانی‌تر برای docker pull/push، اشغال فضای دیسک روی نودهای کلاستر، کند شدن پایپ‌لاین CI/CD و ...
حالا چطوری بفهمیم دقیقاً چی باعث این حجم شده؟ پکیج‌های OS؟ فایل‌های کش؟
اینجاست که ابزار dive میاد وسط.
ابزار Dive یک رابط کاربری ترمینالی (TUI) فوق‌العاده ساده اما باحال داره که به شما اجازه می‌ده ساختار ایمیج داکر رو "لایه به لایه" کالبدشکافی کنید.
یه سری از امکاناتی که بهتون میده اینا هست:
تحلیل لایه‌ای: دقیقاً بهتون نشون می‌ده هر دستور RUN, COPY یا ADD توی داکرفایل، چه فایل‌هایی رو اضافه کرده و چقدر به حجم نهایی اضافه شده.
پیدا کردن فضای هدر رفته: این جذاب‌ترین ویژگی dive هست. بهتون نشون می‌ده چه فایل‌هایی توی یک لایه اضافه شدن و توی لایه بعدی پاک شدن (مثلاً کش‌های apt یا npm). این فایل‌ها دیگه تو ایمیج نهایی دیده نمی‌شن، اما چون لایه‌های داکر Read-only هستن، همچنان فضا اشغال می‌کنن.
حالا نکته فنی ماجرا: استفاده از dive قبل از نهایی کردن Dockerfile، شاید منجر به کشف‌هایی بشه که حجم ایمیج رو به مقدار قابل توجهی کاهش می‌ده. مثلاً می‌فهمید که فراموش کردید توی همون لایه‌ای که پکیج نصب کردید، دستور پاکسازی کش رو هم اجرا کنید.
اگر تا حالا از dive استفاده نکردید، پیشنهاد می‌کنم یه تستی بکنید حتما.

Official Repo: https://github.com/wagoodman/dive#installation

| <Amin Mohammadi Sigaroodi/>
1🐳1