🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer

🟢 خلاصه مقاله:
**k8sgpt یک ابزار تحلیل‌گر برای خوشه‌های Kubernetes است که با اسکن منابع، رویدادها و وضعیت اجزا، خطاها و پیکربندی‌های نادرست را پیدا می‌کند و با توضیحات قابل فهم و پیشنهادهای عملی، عیب‌یابی را سریع‌تر می‌کند. این ابزار می‌تواند بدون AI و صرفاً با قواعد داخلی کار کند، یا در صورت نیاز با اتصال به LLMهای خارجی مانند OpenAI یا مدل‌های محلی، توضیحات و راهکارهای دقیق‌تری ارائه دهد و همزمان اطلاعات حساس را مخفی‌سازی کند.
کارکردهای اصلی شامل یافتن ریشه مشکل در مواردی مثل CrashLoopBackOff، خطای ImagePull، کمبود منابع، خطاهای Readiness/Liveness، و مسائل RBAC/NetworkPolicy، به‌همراه پیشنهاد دستورهای kubectl یا تغییرات لازم در manifestها است. k8sgpt به‌صورت CLI یا افزونه kubectl و در فرآیندهای CI/CD قابل استفاده است و برای پاسخ‌گویی در حوادث، عملیات روزمره و آموزش تیم‌ها کاربرد دارد. با وجود سرعت‌بخشیدن به عیب‌یابی و کاهش MTTR، این ابزار جایگزین سامانه‌های مشاهده‌پذیری مانند Prometheus و Grafana نیست و بهتر است توصیه‌های آن پیش از اعمال در محیط Production بازبینی شوند.

#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #AIOps #CloudNative #Troubleshooting #Observability

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer

🟢 خلاصه مقاله:
k8sgpt یک تحلیلگر هوشمند برای خوشه‌های Kubernetes است که با بررسی وضعیت منابع، رویدادها و لاگ‌ها، الگوهای خرابی رایج را شناسایی می‌کند و ریشه مشکل را با زبان ساده همراه با راهکارهای عملی توضیح می‌دهد. این ابزار می‌تواند به‌صورت CLI کنار جریان‌های کاری مبتنی بر kubectl یا داخل خوشه اجرا شود، در CI/CD و فرایندهای DevOps/SRE به تشخیص سریع و کاهش زمان رفع اشکال کمک کند، و خلاصه‌های قابل‌اشتراک ارائه دهد. امکاناتی مانند حذف اطلاعات حساس و انعطاف‌پذیری در استقرار نیز برای استفاده امن و سازگار با محیط‌های مختلف در نظر گرفته شده است.

#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #CloudNative #Troubleshooting #Observability #AIOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Kagent: Agenetic AI for Kubernetes

🟢 خلاصه مقاله:
Kagent یک چارچوب agentic AI برای Kubernetes است که به تیم‌های پلتفرم، DevOps و SRE امکان می‌دهد agentهای خودگردان را برای خودکارسازی عملیات و تسریع رفع اشکال اجرا کنند. نصب آن از طریق shell یا Helm انجام می‌شود و از طریق Model Context Protocol (MCP) به LLMs متصل می‌شود تا دسترسی استاندارد به بافت زنده خوشه و ابزارها فراهم شود. نتیجه، کاهش کار تکراری، تریاژ سریع‌تر رخدادها و اجرای مطمئن‌تر عملیات Kubernetes است؛ با اختیار انتخاب بین اجرای خودکار کارهای کم‌ریسک یا تأیید انسانی برای اقدامات حساس.

#Kagent #Kubernetes #AIOps #LLMs #MCP #Helm #DevOps #SRE

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/R52yDGdFL

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
AI-Assisted GitOps with Flux MCP Server

🟢 خلاصه مقاله:
**
این آموزش نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Flux MCP Server، یک دستیار هوش مصنوعی را به Kubernetes وصل کنید تا مدیریت و عیب‌یابی جریان‌های GitOps با زبان طبیعی انجام شود. با تکیه بر MCP، دستیار می‌تواند وضعیت Flux را بخواند، Kustomization و HelmReleaseها را فهرست کند، اختلاف‌ها را توضیح دهد، لاگ کنترلرها را بررسی کند و در صورت نیاز اقدامات امنی مثل آغاز reconcile یا پیشنهاد تغییر از طریق PR را انجام دهد.

راهنما شامل پیش‌نیازها (خوشه Kubernetes، نصب Flux و یک مخزن Git پیکربندی‌شده)، نصب و تنظیم Flux MCP Server و اتصال آن به یک دستیار سازگار با MCP است. مثال‌های عملی نشان می‌دهد چگونه درخواست‌های طبیعی به عملیات دقیق تبدیل می‌شوند: بررسی سلامت، دلیل شکست انتشار، ایجاد PR برای به‌روزرسانی، بازگردانی به نسخه قبلی یا توقف/ادامه reconcile.

همچنین نکات امنیتی و رفع اشکال را پوشش می‌دهد؛ از جمله محدودسازی دسترسی با RBAC و اصل حداقل دسترسی، ثبت و ممیزی اقدامات دستیار، و اعتبارسنجی تغییرات از طریق Git پیش از اعمال در کلاستر. خروجی، چرخه GitOps سریع‌تر و شفاف‌تری است که در آن توسعه‌دهندگان و SREها با کمک دستیار هوشمند، کارهای تکراری را خودکار و مسائل را دقیق‌تر مدیریت می‌کنند.

#GitOps #Kubernetes #Flux #MCP #AIOps #DevOps #PlatformEngineering

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Dc6z5yxvs

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
The Ingredients of the Cake: Recipes for Sustainable AI Delivery (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله توسعه پایدار هوش مصنوعی را با پختن کیک مقایسه می‌کند: داشتن دستور روشن، مواد اولیه باکیفیت، ابزار درست و فرایند تکرارشونده. داده و برچسب تمیز و تحت حاکمیت، تعریف دقیق مسئله و معیارهای موفقیت، معماری و تنظیمات آموزشی مناسب، و زیرساخت و MLOps قابل اتکا، چهار ستون نتیجه‌گیری قابل پیش‌بینی‌اند. پایداری با بهینه‌سازی اندازه و کارایی مدل آغاز می‌شود: سنجش مبادله‌ها و استفاده از روش‌هایی مانند pruning، quantization و distillation برای کاهش هزینه، تأخیر و ردپای کربن؛ همچنین بازاستفاده از مؤلفه‌ها، خودکارسازی منطقی، و گنجاندن حاکمیت (حریم خصوصی، امنیت، انطباق و ارزیابی سوگیری) از ابتدا. در تحویل، تنها استقرار مدل کافی نیست: محیط‌های مرحله‌ای، انتشار تدریجی یا A/B، قابلیت بازگشت، پایش و هشداردهی، تعریف SLA/SLO، انسان در حلقه برای تصمیم‌های حساس و دریافت بازخورد کاربر ضروری‌اند. در نهایت، یک «کارت دستور» شامل هم‌راستاسازی و معیارها، آماده‌سازی داده، آموزش و اعتبارسنجی، استقرار با CI/CD و نگهبان‌ها، پایش و تکرار، مستندسازی و مدیریت هزینه، و نگهداری playbookها، تحویل هوش مصنوعی را قابل اتکا و پایدار می‌کند.

#SustainableAI #MLOps #ResponsibleAI #AIEngineering #ModelOps #DataGovernance #AIOps

🟣لینک مقاله:
https://cd.foundation/blog/2025/10/03/sustainable-ai-delivery/?utm_source=tldrdevops

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
mcp-server-kubernetes – Kubernetes Management via MCP

🟢 خلاصه مقاله:
mcp-server-kubernetes یک سرور مبتنی بر Model Context Protocol است که لایه کامل مدیریت Kubernetes را در اختیار کلاینت‌های هوشمند قرار می‌دهد. این پروژه در github.com/Flux159mcp-server-kubernetes عرضه شده و کارهای رایج Kubernetes را به قابلیت‌های قابل‌فراخوانی و ایمن تبدیل می‌کند. با آن، ابزارهایی مثل Claude Desktop و mcp-chat می‌توانند دستورهای kubectl و Helm را به‌صورت کنترل‌شده اجرا کنند؛ از مشاهده و توصیف منابع و وضعیت کلاستر تا گرفتن لاگ‌ها، اعمال مانيفست‌ها، مدیریت chartها و بررسی rollout—بدون دسترسی مستقیم به شِل. اجرای دستورها از مسیر قابلیت‌های ازپیش‌تعریف‌شده و با اعتبارسنجی ورودی انجام می‌شود و خروجی‌ها به‌صورت ساخت‌یافته برمی‌گردند تا برای چت‌اَپ‌ها و خودکارسازی مناسب باشند. این رویکرد، مرز امنیتی روشن بین کلاینت و کلاستر حفظ می‌کند و به دلیل مبتنی‌بودن بر MCP، در چندین کلاینت سازگار به‌سادگی قابل استفاده است.

#Kubernetes #MCP #ModelContextProtocol #kubectl #Helm #DevOps #AIOps #AIAgents

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/gdfy-l6q7

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer

🟢 خلاصه مقاله:
** k8sgpt یک ابزار تحلیل برای محیط‌های Kubernetes است که با جمع‌آوری نشانه‌های کلیدی مانند وضعیت Pod/Node، Events و پیکربندی‌ها، خطاها و بدپیکربندی‌ها را شناسایی و به زبان ساده و قابل اقدام توضیح می‌دهد. این ابزار در عملیات روزمره، از رفع اشکال در حالت on-call تا پیش‌گیری از خطا در توسعه و CI/CD، به کاهش زمان عیب‌یابی و بهبود پایداری کمک می‌کند. k8sgpt در کنار ابزارهایی مثل kubectl و در جریان‌های کاری موجود DevOps و SRE کار می‌کند و با ارائه‌ی جمع‌بندی‌های دقیق و پیشنهادهای اصلاحی، مسیر رسیدن از نشانه‌ها به ریشه مشکل را کوتاه می‌سازد.

#k8sgpt #Kubernetes #DevOps #SRE #CloudNative #Troubleshooting #AIOps #Observability

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer

🟢 خلاصه مقاله:
k8sgpt یک ابزار متن‌باز برای تحلیل خوشه‌های Kubernetes است که با اسکن منابع و رویدادها، خطاها و پیکربندی‌های نادرست را شناسایی کرده و آن‌ها را به زبان ساده توضیح می‌دهد. این ابزار با تمرکز بر تشخیص و تریاژ، دلایل احتمالی مشکل و مراحل پیشنهادی رفع را ارائه می‌کند و زمان رفع اختلال را کاهش می‌دهد. k8sgpt برای تیم‌های SRE، مهندسان پلتفرم و توسعه‌دهندگان مفید است و پیچیدگی Kubernetes را در عملیات روزمره و مدیریت رخدادها قابل‌فهم‌تر می‌کند. کد و مستندات آن در GitHub در دسترس است.

#Kubernetes #k8sgpt #DevOps #SRE #AIOps #Troubleshooting #OpenSource #CloudNative

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/jfdbw60d4

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon