DevOps Labdon
441 subscribers
22 photos
1 video
1 file
589 links
👑 DevOps Labdon

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

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
GPT-5 Thinking in ChatGPT (aka Research Goblin) is shockingly good at search (11 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
حالت «GPT-5 Thinking» در چت‌جی‌پی‌تی، معروف به «Research Goblin»، در کارهای شبیه جست‌وجو شگفت‌انگیز عمل می‌کند و به‌جای پاسخ‌های سطحی، جمع‌بندی‌های منسجم و جامع‌تری ارائه می‌دهد. نقطه قوت آن، رویکرد سنجیده و مرحله‌به‌مرحله برای پوشش زوایای مختلف و یافتن نکات ظریف است؛ اما بهای این دقت و پوشش، سرعت کمتر و پاسخ‌دهی کندتر است. این حالت برای پژوهش‌های عمیق، مرور ادبیات، مقایسه گزینه‌ها و پرسش‌های باز مناسب است، ولی برای پرسش‌های سریع و ساده پیشنهاد نمی‌شود. نتیجه: اگر عمق و ترکیب منابع می‌خواهید، از آن استفاده کنید؛ اگر سرعت مهم‌تر است، سراغ حالت‌های سریع‌تر بروید.

🟣لینک مقاله:
https://simonwillison.net/2025/Sep/6/research-goblin/?utm_source=tldrai


👑 @DevOps_Labdon
Forwarded from Gopher Academy
🚀 به کانال تخصصی انواع دیتابیس و دیتا خوش اومدی!

اینجا هر روز مطالب کاربردی و به‌روز درباره موضوعات زیر می‌ذاریم:
🔹 PostgreSQL
🔹 RDBMS (سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای)
🔹 NoSQL
🔹 Big Data
🔹 Data Science
🔹 Data Engineering

📚 یادگیری، نکات حرفه‌ای و تازه‌ترین ترندهای دنیای دیتا همه اینجاست!

📌 همین حالا جوین شو و یک قدم جلوتر باش
https://t.iss.one/Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
No More Hardcoded Secrets: Automatic Database Credential Rotation with Vault, AKS and Postgres

🟢 خلاصه مقاله:
** این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Vault در AKS و موتور Database Secrets آن، برای Postgres اعتبارنامه‌های کوتاه‌عمر به‌صورت خودکار صادر و چرخش شوند تا نیاز به رمزهای ثابت از بین برود. با احراز هویت پادها در Vault از طریق Kubernetes auth و تعریف نقش‌ها و TTL، هر برنامه اعتبارنامه اختصاصی و قابل ابطال دریافت می‌کند. برای مصرف ساده در کلاستر، External Secrets و VaultDynamicSecret اعتبارنامه‌های پویا را از Vault گرفته و به Secrets بومی کوبرنتیس همگام می‌کنند؛ برنامه‌ها فقط همان Secret را می‌خوانند و بدون دست‌کاری Vault همیشه به رمزی معتبر دسترسی دارند. خروجی نهایی یک جریان خودکار صدور، نوسازی و ابطال رمزهای Postgres با سیاست‌گذاری دقیق و حداقل دسترسی است.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/MbNs69CsB


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Capacity Planning: Getting It Wrong Is Step One (And That’s Okay!)

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله می‌گوید برنامه‌ریزی ظرفیت در کوبرنتیز با پذیرفتن عدم قطعیت شروع می‌شود؛ برآورد اولیه معمولاً اشتباه است و همین اشتباه نقطه آغاز یادگیری است. متن، مفاهیم پایه مانند تفاوت requests و limits، نقش کلاس‌های QoS، منابع قابل تخصیص هر نود و درنظرگرفتن سربار سیستم را توضیح می‌دهد و با فرمول‌های ساده نشان می‌دهد چگونه مجموع نیازمندی‌های بارکاری را به تعداد نود و اهداف بهره‌برداری تبدیل کنیم، همراه با حاشیه امن برای نوسان‌ها.

همچنین به اندازه‌دهی نود می‌پردازد و مزایا/معایب نودهای بزرگ و کوچک، رزرو منابع (kube-reserved/system-reserved)، انتخاب نوع ماشین متناسب با گلوگاه و برنامه‌ریزی برای آستانه‌های اخراج و ظرفیت جهشی را بیان می‌کند. راهبردهای مقیاس‌گذاری عمودی/افقی، اتصال HPA/VPA به Cluster Autoscaler و مقیاس‌گذاری زمان‌بندی‌شده برای الگوهای قابل پیش‌بینی نیز تشریح می‌شود و بر انتخاب سیگنال‌های درست (CPU/Memory یا متریک‌های کاربردی و SLOها) تأکید دارد.

در پایان، دسته‌بندی بارهای کاری (سرویس‌های حساس به تأخیر، پردازش‌های دسته‌ای، و کارهای stateful) و استفاده از taint/toleration، priority class، محدودیت‌های پراکندگی و quota برای جداسازی و حفاظت از بارهای حیاتی مطرح می‌شود. پیام اصلی: با یک خط‌مبنا شروع کنید، اندازه‌گیری کنید، از شکاف‌ها بیاموزید و به‌صورت تکراری به ظرفیتی بهینه، مقرون‌به‌صرفه و پایدار برسید.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/LRpnm64YN


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Blixt: Experimental Rust-Based eBPF Load Balancer

🟢 خلاصه مقاله:
Blixt یک تعادل‌دهنده بار آزمایشی است که با ترکیب eBPF و Rust، امکان اجرای بخشی از منطق توزیع ترافیک در مسیر سریع کرنل را بررسی می‌کند. eBPF تصمیم‌گیری سریع درون کرنل و به‌روزرسانی پویا از طریق نقشه‌ها را فراهم می‌کند، و Rust ایمنی حافظه و قابلیت نگه‌داری بالاتر را برای مؤلفه‌های کاربر-فضا و مدیریت برنامه‌ها و پیکربندی‌ها به ارمغان می‌آورد. معماری پیشنهادی شامل یک بخش کوچک eBPF درون کرنل برای هدایت بسته‌ها و یک بخش Rust در فضای کاربر برای مدیریت سیاست‌ها و مشاهده‌پذیری است. این پروژه پژوهشی است و با هدف ارزیابی کارایی، ایمنی، و قابلیت عملیاتی شکل گرفته و هنوز برای محیط تولید آماده محسوب نمی‌شود.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1cZxMK7Ck


👑 @DevOps_Labdon
Forwarded from Daniele Polencic
Forwarded from Daniele Polencic
What's the largest Kubernetes cluster size you've seen in production (or read in the news)?
Final Results
76%
🔢 <1,000 nodes
14%
1,000-10,000 nodes
5%
🚀 >10,000 nodes
5%
🤔 Other
🔵 عنوان مقاله
Launch Kubernetes job on-demand with Python

🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با یک سرویس پایتونی داخل کلاستر، شغل‌های Kubernetes را به‌صورت درخواستی و برنامه‌وار از طریق API کلاستر ایجاد، پایش و حذف کنید. راهنما شامل استقرار سرویس با ServiceAccount و RBAC حداقلی، استفاده از کلاینت رسمی پایتون، ساخت مانفیست Job با تنظیماتی مانند تصویر، فرمان، منابع، برچسب‌ها، backoffLimit، parallelism و TTL، و نیز پایش وضعیت، دریافت لاگ‌ها و پاک‌سازی پس از اتمام است. در پایان، الگوهای ادغام (HTTP/صف)، امنیت و مشاهده‌پذیری بررسی می‌شوند تا بتوانید وظایف دسته‌ای را هر زمان لازم شد به‌طور مطمئن اجرا کنید.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/B7FCLZw4-


👑 @DevOps_Labdon
1
Forwarded from Bardia & Erfan
🤍روز برنامه‌نویس خجسته باد💐
🔵 عنوان مقاله
Securing Kubernetes Resources Without a VPN

🟢 خلاصه مقاله:
** این آموزش نشان می‌دهد چگونه بدون استفاده از VPN می‌توان دسترسی به سرویس‌های Kubernetes را با تکیه بر الگوی «احراز هویت در لبه» ایمن کرد. ترکیب ingress-nginx و oauth2-proxy احراز هویت OAuth 2.0/OIDC را برای سرویس‌ها فراهم می‌کند؛ کاربر به ارائه‌دهنده هویت (مثل Google، GitHub یا Azure AD) هدایت می‌شود، پس از ورود، کوکی جلسه صادر می‌گردد و فقط درخواست‌های معتبر به سرویس‌ها می‌رسند. پیکربندی شامل استقرار oauth2-proxy، تنظیم کلاینت/کوکی‌سیکرت، افزودن annotationهای احراز هویت به Ingress و فعال‌سازی TLS است. نتیجه: کنترل دسترسی متمرکز، SSO و MFA بدون پیچیدگی‌های VPN، مناسب برای حفاظت از داشبوردها و پنل‌های مدیریتی داخل کلاستر.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/z67cDR8Fg


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Kgateway – An amazing tool to simplify traffic management using Kubernetes API Gateway

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله Kgateway را به‌عنوان یک راهکار بومیِ Kubernetes برای ساده‌سازی مدیریت ترافیک معرفی می‌کند. Kgateway با تکیه بر Gateway API، تعریف ورودی‌ها، مسیرها و سیاست‌ها را استاندارد و قابل‌اتکا می‌کند و به‌جای وابستگی به Ingressهای ناهمگون، یک مدل واحد و نقش‌محور ارائه می‌دهد: تیم پلتفرم زیرساخت و TLS را تعریف می‌کند و تیم‌های اپلیکیشن به‌صورت ایمن و در سطح نام‌فضا، Route و سیاست‌های خود را متصل می‌کنند. قابلیت‌هایی مانند مسیریابی HTTP/TCP، اتصال امن با TLS، احراز هویت و محدودسازی نرخ، شکل‌دهی درخواست و نیز الگوهای انتشار تدریجی مانند ترافیک‌سپاری (canary/blue‑green) با تعریفات اعلان‌محور (CRD) و قابل‌خودکارسازی (GitOps) فراهم می‌شود. مقاله همچنین بر مشاهده‌پذیری، وضعیت‌دهی شفاف برای Gateway و Route، و اعمال سیاست‌های سراسری در کنار سفارشی‌سازی سرویس‌ها تأکید دارد و با مثال‌های کوتاه YAML نشان می‌دهد چگونه با چند مانیفست می‌توان مسیریابی، TLS و سیاست‌ها را پیاده‌سازی کرد. جمع‌بندی مقاله این است که Kgateway با همسویی با استانداردهای Kubernetes، پیچیدگی را کاهش داده، تحویل تغییرات را سریع‌تر و عملیات روزمره را قابل‌اتکاتر می‌کند.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/skdrwG11K


👑 @DevOps_Labdon
Forwarded from Bardia & Erfan
درود به همه دوستان

به مناسبت روز برنامه‌نویس 🎉
می‌تونید فقط با ۲۰۰ هزار تومان تبلیغ‌تون رو توی تمام کانال‌های زیر منتشر کنید!

📌 این فرصت ویژه فقط تا پایان همین هفته اعتبار داره.
برای هماهنگی بیشتر به ای دی زیر پیام بدید👾

@mrbardia72


🔽 لیست کانال‌هایی که تبلیغ در اون‌ها قرار می‌گیره:

https://t.iss.one/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
🔵 عنوان مقاله
Why Kube-State-Metrics Matters for Kubernetes Observability

🟢 خلاصه مقاله:
کوبه‌استیت‌متریکس با تبدیل وضعیت اشیای کوبرنتیز به متریک‌های پرومتئوس، شکاف مهمی در مشاهده‌پذیری برطرف می‌کند: به‌جای فقط منابع و کانتینرها، می‌توانید سلامت واقعی اشیایی مثل Deployment، Pod، Job، CronJob، Node، PVC، HPA و ResourceQuota را ببینید. این سرویس فقط خواندنی است، از API کوبرنتیز وضعیت‌ها را می‌خواند و برای پرومتئوس اکسپوز می‌کند و در کنار node_exporter و cAdvisor و متریک‌های اپلیکیشن کار می‌کند. نصب معمولاً با Helm انجام می‌شود؛ سپس پرومتئوس باید سرویس KSM را اسکرپ کند (با ServiceMonitor در Prometheus Operator یا اسکرپ‌کانفیگ/Annotation). پس از آن می‌توانید هشدارها و داشبوردهایی برای مواردی مانند پادهای Pending یا CrashLoop، عدم کفایت Replica در Deployment/StatefulSet، شکست Job/CronJob، نودهای NotReady، PVC/PVهای Bind نشده، ناهماهنگی HPA و نزدیک‌شدن به حد Quota بسازید. برای کارایی بهتر، برچسب‌های پرکاردی‌نال را حذف کنید، از لیست سفید متریک‌ها استفاده کنید، RBAC را حداقلی نگه دارید و در صورت نیاز دامنه نام‌فضاها یا شاردینگ را تنظیم کنید. نتیجه، دید دقیق و کم‌هزینه‌ای از وضعیت واقعی کلاستر از منظر خود کوبرنتیز است.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/3nNd4bDkK


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Pangolin: Self-Hosted Zero Trust Tunnel with Identity and Access Control

🟢 خلاصه مقاله:
**پنگولین یک تونل خودمیزبان مبتنی بر اصل «اعتماد صفر» است که دسترسی به سرویس‌های داخلی را هویت‌محور و سیاست‌محور می‌کند. به‌جای باز کردن پورت‌ها یا استفاده از VPNهای یکپارچه، پنگولین سرویس‌هایی مانند وب‌اپ‌ها، SSH و پایگاه‌داده را از طریق تونل‌های خروجیِ رمزنگاری‌شده منتشر می‌کند و برای هر درخواست، هویت و مجوز را بررسی می‌کند. عامل‌های سبک‌وزن نزدیک سرویس‌ها اجرا می‌شوند، تونل‌های رمزنگاری‌شده را به صفحهٔ کنترلِ خودمیزبان برقرار می‌کنند، و صفحهٔ کنترل به‌عنوان پراکسی آگاه از هویت، سیاست‌های دسترسی دقیق (کاربر/گروه/منبع/زمان) را اعمال می‌کند. نتیجه، اجرای حداقل دسترسی، اعتبارهای کوتاه‌عمر، لاگ‌های ممیزی متمرکز و مدیریت ساده‌تر است؛ با سطح حمله کمتر و کنترل کامل سازمان بر داده‌ها و کلیدها، و بدون نیاز به باز کردن پورت‌های ورودی.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/MzkRYlF1l


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
watchall: Track All Resource Changes

🟢 خلاصه مقاله:
**watchall راهی ساده و یکپارچه برای مشاهده همه تغییرات منابع، به‌صورت لحظه‌ای و در یک نماست. این ابزار با جمع‌آوری و نرمال‌سازی رویدادهای ایجاد، حذف و تغییر پیکربندی از انواع منابع، یک خط زمانی واحد می‌سازد که نشان می‌دهد چه تغییری، چه زمانی و توسط چه کسی/چیزی رخ داده است. با فیلتر و جست‌وجو می‌توان سریعاً بر یک سرویس، بازه زمانی یا نوع تغییر تمرکز کرد و رویدادها را با لاگ‌ها و متریک‌ها هم‌بند نمود. نتیجه، کاهش زمان عیب‌یابی، تسهیل ممیزی و پاسخ‌گویی به رخدادها، و دیدی روشن از «چه چیزی، چه زمانی تغییر کرد» است؛ آن هم با سربار کم، مقیاس‌پذیری مناسب، و امکان ادغام از طریق API/CLI/UI.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/WncbdWtvp


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Helm Diff Plugin: Predict Your Helm Changes

🟢 خلاصه مقاله:
پلاگین Helm Diff قبل از اجرای upgrade یا rollback در Helm، با مقایسه وضعیت فعلی کلاستر با مانیفست‌های پیشنهادی، دقیقاً نشان می‌دهد چه منابعی اضافه، تغییر یا حذف می‌شوند. این مقایسه جزئیات تغییرات را در سطح فیلدهای مختلف منابع (مثل Deployment، ConfigMap و Service) قابل مشاهده می‌کند و ریسک غافلگیری در استقرار را کاهش می‌دهد. استفاده از آن پیش از upgrade یا rollback—به‌ویژه در جریان‌های CI/CD و بازبینی تغییرات—باعث می‌شود استقرارها شفاف‌تر، ایمن‌تر و قابل پیش‌بینی‌تر انجام شوند.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/xHDpw9s3p


👑 @DevOps_Labdon
👍1
🔵 عنوان مقاله
KubeTidy

🟢 خلاصه مقاله:
KubeTidy ابزاری برای پاک‌سازی، ادغام و بهینه‌سازی پیکربندی‌های Kubernetes است. با شناسایی موارد زائد و ناسازگاری‌ها، حذف منابع بلااستفاده و یکپارچه‌سازی مانيفست‌ها از محیط‌ها و تیم‌های مختلف، تعارض‌ها را کاهش می‌دهد و خروجی منسجم‌تری تولید می‌کند. همچنین با ترویج بهترین‌روش‌ها و ساده‌سازی تنظیمات، استقرارها را قابل‌اعتمادتر و کارآمدتر می‌سازد.

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Y11pS6WY6


👑 @DevOps_Labdon