DevOps Labdon
489 subscribers
24 photos
4 videos
2 files
787 links
👑 DevOps Labdon

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

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
📌 Senior DevOps Engineer

📝 Type: Visa Sponsorship
🌍 Relocation Package:

🏢 Company: Get Recruited Worldwide

📍 Location: NORTH MACEDONIA

⌨️ Category: #Devops

🔗 Tags: #rabbitmq #oracle #loki #kubernetes #aws #docker #devops #microservices #terraform #ansible #grafana #linux #cloud #nginx #containerization

🚀 Every day, we release over 500 job opportunities. For all jobs, visit Jaabz.com

📢 Telegram channel: @jaabz_com


🔍 Apply now
📌 Devops

📝 Type: Visa Sponsorship
🌍 Relocation Package:

🏢 Company: GFT Technologies

📍 Location: SPAIN

⌨️ Category: #Devops

🔗 Tags: #kubernetes #aws #docker #devops #terraform #bash #grafana #prometheus #cloud #containerization #gitlab #powershell
🔵 عنوان مقاله
Digging Deeper: How Pause containers skew your Kubernetes CPU/Memory Metrics

🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان می‌دهد چرا حضور pause containers که Kubernetes برای هر Pod می‌سازد می‌تواند متریک‌های CPU و Memory را منحرف کند و چطور با PromQL آن‌ها را از نتایج حذف کنیم. چون این کانتینرها در سری‌های kubelet/cAdvisor هم‌ردیف کانتینرهای کاری دیده می‌شوند، جمع‌زدن مصرف به ازای Pod یا Namespace باعث تورم مقادیر می‌شود. راه‌حل، فیلتر کردن سری‌ها با برچسب‌هاست؛ برای نمونه استفاده از container!="POD"، container!="" و در صورت نیاز image!~"pause". برای CPU می‌توان از rate روی container_cpu_usage_seconds_total و برای Memory از container_memory_working_set_bytes استفاده کرد و سپس با sum by بر اساس namespace و pod جمع زد. با مقایسه با node-level metrics و ابزارهایی مثل kubectl top می‌توان درستی فیلترها را سنجید. نتیجه، داشبوردهای دقیق‌تر، آلارم‌های سالم‌تر و برنامه‌ریزی ظرفیت هماهنگ با مصرف واقعی است.

#Kubernetes #PromQL #Monitoring #Metrics #Observability #Containers #DevOps #Grafana

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/w-3KDdMYk


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Grafana k8s-monitoring-helm: Scalable Observability Stack for Kubernetes

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله یک راهکار یکپارچه و مقیاس‌پذیر برای مشاهده‌پذیری Kubernetes با استفاده از Helm معرفی می‌کند که به‌صورت یک چارت، استقرار نظارت جامع شامل metrics، logs و traces را ساده می‌سازد. اجزای کلیدی آن شامل جمع‌آوری metrics سازگار با Prometheus، تجمیع logs با Loki و agents سبک مثل Promtail یا Grafana Agent، پشتیبانی از traces با Tempo و OpenTelemetry، و نمایش و هشداردهی از طریق Grafana است. این چارت با کشف خودکار سرویس‌ها، داشبوردهای آماده، قوانین هشدار، و گزینه‌های مقیاس‌پذیری (sharding، remote_write، و تنظیمات retention/limits) امکان بهره‌برداری در خوشه‌های بزرگ را فراهم می‌کند. امنیت و پایداری با RBAC، TLS، مدیریت Secrets، NetworkPolicy و پشتیبانی از persistence و GitOps (مانند Argo CD و Flux) پوشش داده می‌شود. هدف، ارائه مسیر سریع و قابل اتکا برای استقرار مشاهده‌پذیری در Kubernetes است؛ چه در مدل خودمیزبان و چه با اتصال به Grafana Cloud، همراه با قابلیت شخصی‌سازی داشبوردها و سیاست‌های مقیاس‌پذیری.

#Kubernetes #Grafana #Helm #Observability #Prometheus #Loki #OpenTelemetry #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/G5l3N6Pcw


👑 @DevOps_Labdon
1
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes observability from day one - mixins on Grafana, mimir and alloy

🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Kubernetes Mixins (باندل‌هایی از dashboards، alerts و rules بر پایه Jsonnet) می‌توان از همان ابتدا یک پشته observability روی Grafana، Mimir و Alloy راه‌اندازی کرد. نویسنده نحوه رندر و استقرار Mixins برای تولید داشبوردها و قوانین عملیاتی، و نیز اعمال config overrides برای انطباق با برچسب‌ها، نام‌گذاری‌ها و متریک‌های اختصاصی را توضیح می‌دهد. نتیجه، یک نقطه شروع سریع و استاندارد برای observability است که همزمان امکان سفارشی‌سازی و توسعه تدریجی را فراهم می‌کند.

#Kubernetes #Observability #Grafana #Mimir #Alloy #Jsonnet #DevOps

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/HQ0lMwlh2


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Grafana Operator — Kubernetes Operator for Grafana

🟢 خلاصه مقاله:
Grafana Operator یک Operator در Kubernetes است که استقرار، پیکربندی و مدیریت Grafana را به‌صورت اعلامی و مقیاس‌پذیر انجام می‌دهد. با تعریف داشبوردها، Data Sourceها و سیاست‌های هشدار به‌صورت کُد و ذخیره آن‌ها در Git، تغییرات به‌صورت خودکار و قابل ردیابی اعمال می‌شوند و با الگوی GitOps هم‌راستا هستند. این ابزار وظایف چرخه عمر مانند نصب، ارتقا، بازیابی و اصلاح انحراف پیکربندی را خودکار می‌کند، از RBAC و Secrets برای کنترل دسترسی و مدیریت امن تنظیمات حساس استفاده می‌کند و با حلقه آشتی، پایداری و خودترمیمی را تضمین می‌کند. نتیجه، کاهش خطاهای دستی، سهولت ممیزی و یکپارچگی مدیریت Grafana در سناریوهای چندتیمی و چندکلاستری است.

#GrafanaOperator #Grafana #Kubernetes #K8s #Operators #DevOps #GitOps #Observability

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/j31586sqq


👑 @DevOps_Labdon