DevOps Labdon – Telegram
DevOps Labdon
526 subscribers
25 photos
4 videos
2 files
854 links
👑 DevOps Labdon

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

ادمین:
@mrbardia72
Download Telegram
🔵 عنوان مقاله
Breaking Boundaries: Kubernetes Namespaces and multi-tenancy

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای زیرساخت‌های ابری و مدیریت کانتینرها، اصول ایزوله‌سازی و امنیت اهمیت زیادی دارند. یکی از ابزارهای رایج در این زمینه، نام‌فضاهای کبرنیتس (Kubernetes Namespaces) است که برای جدا کردن بخش‌های مختلف یک کلاستر و ارائه فضای مجزا به هر پروژه یا تیم طراحی شده است. هدف اصلی استفاده از نام‌فضاها، ایجاد حدفاصل منطقی و کاهش تماس‌های غیرمطلوب است، اما در عمل این ابزار تنها کافی نیست تا حاشیه‌های ایمنیت و جداشدگی لازم را فراهم کند.

متأسفانه، بسیاری گمان می‌کنند که تخصیص یک نام‌فضا، به تنهایی امنیت و ایزوله کامل را تضمین می‌کند؛ در حالی که حقیقت چیز دیگری است. این مقاله به بررسی این موضوع می‌پردازد که چرا استفاده صرف از نام‌فضاها نمی‌تواند دغدغه‌های امنیتی و جداشدگی کامل را برطرف کند. در واقع، ضعف‌های ساختاری و نقایص در پیاده‌سازی، مسیرهای حمله و خطراتی را ایجاد می‌کنند که ممکن است یک کاربر یا هر نود مخرب، از مرزهای ایزوله عبور کند و به سایر بخش‌ها دسترسی پیدا کند، حتی اگر در نگاه اول تنها مجوز دسترسی به یک نام‌فضا را داشته باشد.

در ادامه، مقاله به شناسایی رایج‌ترین نقاط ضعف و اشتباهات متداول در استفاده‌های نادرست از نام‌فضاها می‌پردازد. راهکارهای متعددی برای جلوگیری از این اشتباهات و تقویت امنیت ارائه می‌دهد که می‌تواند سطح ایمنی کلی سیستم شما را ارتقا دهد و از نفوذهای احتمالی جلوگیری کند. فهم این نکات کلیدی، برای مدیران و تیم‌های فنی حوزه زیرساخت‌های ابری و کانتینرها ضروری است تا بتوانند به صورت جامع و موثر، زیرساخت‌های خود را امن‌تر و مقاوم‌تر سازند.

در مجموع، این مقاله نشان می‌دهد که برای تضمین امنیت کامل در محیط‌های کابرنیتس، تنها تکیه بر نام‌فضا کافی نیست و باید از روش‌ها و ابزارهای مکمل بهره برد. فقط با رعایت جامع استانداردهای امنیتی و نظارت مستمر می‌توان از نفوذهای مخرب جلوگیری کرد و امنیت داده‌ها و خدمات خود را تضمین نمود.

#امنیت_کابرنیتس #نام_فضاها #مپریزی_امنیت #زیرساخت_ابری

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/PCmRjmB57


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
KubeCon 2025: Three Things This Year’s Conversations Told Me About Kubernetes Optimization

🟢 خلاصه مقاله:
در کنفرانس KubeCon 2025، گفت‌وگوهای مربوط به بازار و فناوری‌های مرتبط با کوبرنتیز نشان می‌دهد که نگرشی جدید نسبت به بهینه‌سازی مداوم این پلتفرم شکل گرفته است. در حالی که امکانات و ابزارهای لازم برای استمرار در مسیر بهبود و توسعه وجود دارد، اما هنوز موانع فرهنگی و ساختاری بسیاری در سازمان‌ها دیده می‌شود که روند پیشرفت را کند می‌کند. این مسائل، نشان‌دهنده نیاز به تغییرات نگرشی و رویکردهای سازمانی است تا بتوان بهره‌وری و کارایی این فناوری را به حداکثر رساند.

در این نشست‌ها، سه پیام کلیدی مشاهده شد که مسیر حرکت آینده را تعیین می‌کنند. اول، اهمیت بالای بهره‌گیری از ابزارهای پیشرفته برای بهینه‌سازی مداوم، که نقشی حیاتی در رقابت‌پذیری شرکت‌ها ایفا می‌کند. دوم، ضرورت تغییر در فرهنگ سازمانی و آموزش تیم‌ها برای هماهنگی بهتر با فناوری‌های نوین. و سوم، فاصله‌گرفتن از رویکردهای سنتی و پذیرش رویکردهای چابک‌تر در مدیریت و توسعه زیرساخت‌های فناوری اطلاعات. این‌گونه تغییرات، چالش‌هایی جدید اما فرصت‌های بزرگی برای شرکت‌ها به همراه دارد که حرکت به سمت نوآوری و بهره‌وری بیشتر را تسهیل می‌کند.

در نهایت، این کنفرانس نشان می‌دهد که آینده فناوری کوبرنتیز در گروی تغییرات فرهنگی، سازمانی و استفاده هوشمندانه از ابزارهای پیشرفته است. سازمان‌هایی که بتوانند این موانع را پشت سر بگذارند و با نگرشی نوین به سمت بهبود مداوم حرکت کنند، در آینده رقابتی‌تر و پویاتر خواهند بود.

#کوبرنتیز #بهینه‌سازی_مداوم #فناوری_اطلاعات #تحول_سازمانی

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Hs05pLb3m


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Kapitan: configuration manager

🟢 خلاصه مقاله:
کاپیتان، ابزاری قدرتمند در حوزه مدیریت پیکربندی است که برای تیم‌های توسعه و عملیات بسیار مفید و کارآمد به شمار می‌آید. این ابزار به صورت خاص برای سازمان‌هایی طراحی شده است که نیازمند مدیریت پیچیده و مقیاس‌پذیر تنظیمات پروژه‌های چندلایه و متمرکز هستند. با استفاده از کاپیتان، تیم‌ها می‌توانند فرآیندهای پیکربندی را به صورت ساختاریافته و منسجم مدیریت کرده و از خطاهای ناشی از تنظیمات نادرست جلوگیری کنند. همچنین، این ابزار قابلیت‌های زیادی در سفارشی‌سازی و مدیریت نسخه‌ها دارد، که این امر باعث می‌شود پیکربندی‌ها دائماً به روز و عملکرد سیستم‌ها به حداکثر برسد.

کاپیتان امکانات گسترده‌ای را برای مدیریت پروژه‌های بزرگ فراهم می‌کند، از جمله توانایی تعریف پروفایل‌های پیکربندی، نگهداری رکوردهای تغییرات و اطمینان از سازگاری در هنگام به‌روزرسانی. این ابزار به‌خصوص در تیم‌هایی که چندین محیط اجرای مختلف دارند، بسیار مفید است، زیرا از یکنواختی و هماهنگی پیکربندی‌ها مطمئن می‌شود و در نتیجه خطاها و مشکلات ناشی از تفاوت‌های پیکربندی کاهش می‌یابد. به طور خلاصه، کاپیتان یک راه حل جامع و قابل اعتماد برای مدیریت پیکربندی‌های پیچیده و مستمر است که کمک می‌کند توسعه‌دهندگان و مهندسان عملیات بهتر و کارآمدتر کار کنند.

متن نهایی:
کاپیتان یک ابزار قدرتمند مدیریت پیکربندی است که به تیم‌ها کمک می‌کند تنظیمات پروژه‌های چندلایه و پیچیده را با سادگی و دقت بیشتری کنترل کنند. این ابزار قابلیت‌های متعددی برای تعریف، نگهداری و به‌روزرسانی پیکربندی‌ها فراهم می‌آورد و از بروز خطاهای ناشی از تنظیمات نادرست جلوگیری می‌کند. در نتیجه، باعث افزایش بهره‌وری تیم‌ها، کاهش خطاها و تضمین سازگاری در محیط‌های مختلف می‌شود.

#مدیریت_پیکربندی #توسعه_نرم‌افزار #عملیات_سیستم #کاپیتان

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/KNw5GyR00


👑 @DevOps_Labdon
🚀 می‌خوام یه فیچر جدید به کانال اضافه کنم


📌 ایده اینه که از بین ابزارها و فریم‌ورک‌های محبوب حوزه devops میخوام Issueهای مهم و ترند GitHub رو بررسی کنم و
خلاصه‌ی کاربردی و قابل‌فهم ازشون آماده کنم و اینجا توی کانال بفرستم.

اگر ابزار یا پروژه‌ای می‌شناسید که توی کارتون استفاده می‌کنید و Issueهای فعال و جالبی داره،
لینک GitHubش رو بفرستید به ای دی زیر تا بررسیش کنم 👇

@mrbardia72
👍51🏆1
🔵 عنوان مقاله
int128/kubelogin

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت زیرساخت‌های ابری و به‌خصوص در حوزه کلاود، ابزارهای احراز هویت و دسترسی نقش بسیار مهمی ایفا می‌کنند. یکی از ابزارهای محبوب و کاربردی در این زمینه، پروژه‌ای است که با نام "kubelogin" شناخته می‌شود. این ابزار به مدیران و توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا به سادگی و امنیت بالا به کلاسترهای Kubernetes متصل شوند و عملیات مورد نیاز خود را انجام دهند. با استفاده از kubelogin، فرآیند وارد شدن به محیط‌های کلاود سریع‌تر، امن‌تر و مطابق با بهترین شیوه‌های این حوزه صورت می‌پذیرد.

این پروژه در قالب یک ابزار متن‌باز ارائه شده است و امکانات متعددی برای مدیریت دسترسی‌های کاربران در اختیار قرار می‌دهد. کاربران با بهره‌گیری از این ابزار، می‌توانند با احراز هویت از طریق سرویس‌های مختلف، به راحتی وارد کلاسترهای خود شوند و عملیات پیکربندی و مدیریت منابع را بدون بر هم خوردن امنیت انجام دهند. این ابزار به خصوص در محیط‌هایی که چندین تیم و کاربر در آن فعالیت می‌کنند، نقش تسهیل‌گر بسیار مهمی را بر عهده دارد و سطح کنترل و امنیت سیستم را افزایش می‌دهد.

در نهایت، پیشرفت‌های مستمر در توسعه kubelogin و سازگاری آن با انواع سرویس‌های ابری، باعث شده است که این ابزار به یکی از گزینه‌های اصلی در مدیریت دسترسی‌های Kubernetes بدل شود. اگر به دنبال راهکاری امن و کارآمد برای اتصال به کلاسترهای کلاود و مدیریت منابع خود هستید، حتما این ابزار را بررسی کنید و در فرآیندهای روزمره خود بکار ببرید.

#کلاود #کوب‌امنیت #مدیریت_کلاستر #ابزارهای_باز

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/tVhnrW9MG


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Building AWS S3-Style Storage and Automated Static Site Deployment in Kubernetes

🟢 خلاصه مقاله:
در این آموزش، به شما نشان می‌دهیم چگونه می‌توان فضای ذخیره‌سازی مشابه S3 را در داخل کُبرنِتِس راه‌اندازی کرد و با بهره‌گیری از این فضای ذخیره‌سازی، فرآیند استقرار و آپلود سایت‌های استاتیک را به صورت خودکار انجام داد. این روش به شما امکان می‌دهد سایت‌های استاتیک خود را بدون نیاز به سرویس خارجی S3 میزبانی کنید، و در نتیجه کنترل کامل‌تر و صرفه‌جویی بیشتری در منابع داشته باشید.

ابتدا، به نحوه ساخت یک فضای ذخیره‌سازی مشابه S3 در محیط کُبرنِتِس می‌پردازیم. این کار شامل راه‌اندازی یک سیستم نگهداری اشیاء بر روی زیرساخت موجود است که تمامی امکانات مورد نیاز برای ذخیره و بازیابی فایل‌های استاتیک را فراهم می‌کند. سپس، با تنظیم خودکار فرآیندهای آپلود و به‌روزرسانی، سایت‌های استاتیک به صورت بی‌درنگ به‌روز می‌شوند و نیاز به مداخلات دستی ندارند. این ابزارها و روش‌ها، راهی ساده و قدرتمند برای مدیریت سایت‌های استاتیک در محیط‌های مبتنی بر کُبرنِتِس فراهم می‌کنند و امکان استقرار سریع و امن را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌آورند.

#ذخیره_سازی ُبرنِتِس #وب‌سایت_استاتیک #اتوماسیون

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/7RBFXxG0j


👑 @DevOps_Labdon
DevOps Labdon pinned «🚀 می‌خوام یه فیچر جدید به کانال اضافه کنم 📌 ایده اینه که از بین ابزارها و فریم‌ورک‌های محبوب حوزه devops میخوام Issueهای مهم و ترند GitHub رو بررسی کنم و خلاصه‌ی کاربردی و قابل‌فهم ازشون آماده کنم و اینجا توی کانال بفرستم. اگر ابزار یا پروژه‌ای می‌شناسید…»
🔵 عنوان مقاله
Migrating Kubernetes out of the Big Cloud Providers

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نویسنده تجربیات خود در انتقال بارهای کاری از پلتفرم‌های بزرگ Kubernetes مدیریت‌شده ارائه می‌دهد. او نشان می‌دهد که چگونه با کنار گذاشتن سرویس‌های ابری گران و استفاده از ارائه‌دهندگان ارزان‌تر مانند Hetzner، توانسته است هزینه‌ها را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. این تغییرات شامل پیاده‌سازی یک کنترل‌پانل سبک‌تر و ساده‌تر است، که فرآیند مدیریت و نگهداری سیستم را آسان‌تر می‌کند و در عین حال کارایی و پایداری زیرساخت را حفظ می‌نماید. این رویکرد، فرصت‌هایی را برای کسب‌وکارهایی فراهم می‌کند که قصد دارند از وابستگی به بزرگان صنعت ابری رها شوند و کنترل بیشتری بر زیرساخت‌های خود داشته باشند.

در این مسیر، نویسنده به چالش‌ها و مزایای این مهاجرت اشاره می‌کند و تجربیات عملی خود را در زمینه پیاده‌سازی یک سیستم Kubernetes کم‌هزینه‌تر و انعطاف‌پذیرتر به اشتراک می‌گذارد. در نهایت، این مقاله راهنمایی ارزشمند برای تیم‌هایی است که به دنبال صرفه‌جویی در هزینه‌ها و افزایش استقلال در مدیریت زیرساخت‌های ابری هستند.

#کوبیرنتیس #پایداری_زیرساخت #کاهش_هزینه #ابرهای_مرکزی

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/mBlnW0Lhj


👑 @DevOps_Labdon
Forwarded from Gopher Academy
بازار کار برنامه نویسی تو #ایران کاملا به ابتذال کشیده شده🫤
با دلار 132 هزارتومنی، اکثر برنامه نویسای هموطن 400،300 دلار درآمد دارن !

( بماند که برخی با حقوق وزرات کار 150 دلاری کار میکنن )

کاری به آمریکا و کانادا نداریم که 4000 تا 8000 دلار میانگین درآمد دارن، ولی ینی در حد هند و پاکستان هم نیستیم که 1000 دلار دربیاریم ؟!

رفقای عزیزم اگه زیر 130 میلیون درآمد دارین، تلاش کنید پروژه های دلاری بگیرید ..

اگه زبانتون خوب نیست روی یادگیری زبان تمرکز کنید چون روز به روز داره وضعیت #برنامه_نویسی تو ایران مبتذل تر میشه!

تو مملکتی که قیمت ماست و پنیر امروز با دیروز فرق میکنه و بستگی به قیمت دلار داره، باید دلاری کار کرد واگرنه روز به روز #قدرت_خرید کمتر و کمتر میشه ..

✍🏻 Ahmad Ahmad-Nejad
3🕊1
🔵 عنوان مقاله
When DIY Beats Managed Kubernetes

🟢 خلاصه مقاله:
برای بسیاری از تیم‌های فناوری اطلاعات و توسعه‌دهندگان، مدیریت کلاسترهای Kubernetes به شکل سنتی یک چالش بزرگ محسوب می‌شود. اما در سال‌های اخیر، بسیاری به سمت راه‌حل‌های مدیریت‌شده روی آورده‌اند تا تمرکز خود را بر توسعه و توسعه‌دهی برنامه‌هایشان متمرکز کنند و از دغدغه‌های مربوط به نگهداری و پشتیبانی زیرساخت‌ها بکاهند.

در این میان، گزینه‌های متعددی از جمله Kubernetes‌های مدیریت‌شده توسط سرویس‌های ابری معروف مانند گوگل کلاود، آمازون EKS و مایکروسافت AKS، در دسترس هستند. اما برخی سازمان‌ها یا تیم‌ها، ترجیح می‌دهند راهکار خودشان را توسعه دهند یا به‌نوعی "خودکفا" عمل کنند، که این کار نیازمند دانش فنی عمیق، مراقبت دائمی و اختصاص منابع است.

در این مقاله، به بررسی چالش‌ها و مزایای مدیریت دستی یا DIY در مقابل راه‌حل‌های مدیریت‌شده می‌پردازیم. دنبال کردن این مسیر برای تیم‌های کوچک و متوسط ممکن است هزینه‌بر و پر زحمت باشد، اما در برخی موارد، کنترل کامل بر جزئیات زیرساخت و سفارشی‌سازی‌های خاص می‌تواند ارزشمند باشد.

اگر قصد دارید بدانید که آیا طراحی یک Kubernetes مدیریتی توسط خودتان برای سازمانتان منطقی است یا بهتر است به سرویس‌های مدیریت‌شده اعتماد کنید، ادامه مقاله را از دست ندهید. در نهایت، تصمیم‌گیری صحیح نیازمند درک کامل نیازهای فنی و منابع در دسترس است تا بتوان بهترین گزینه را انتخاب کرد.

#کلاستر_مبانی #مدیریت_کوبنیتس #زیرساخت_سفارشی #خودکفایی

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/LMJyybNl8


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Building Distributed WebSockets in Kubernetes with Ktor & Postgres Notifications

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدرن فناوری، ایجاد قابلیت‌های ارتباطی بی‌نظیر و موثر بین سرویس‌های مختلف اهمیت بالایی دارد. یکی از راه‌کارهای حرفه‌ای در این زمینه، استفاده از WebSockets است که امکان برقراری ارتباط بی‌وقفه و رویداد محور را فراهم می‌آورد. در این مقاله، به نحوه ساختن وب‌ساکت‌های توزیع‌شده در بستر Kubernetes می‌پردازیم و نشان می‌دهیم چگونه می‌توان با ترکیب فریم‌ورک Ktor و قابلیت‌های ارتباطی پایگاه‌داده PostgreSQL، رویدادها را به صورت همزمان و همگام در کلاسترهای مختلف مدیریت کرد.

در بخش اول، اهمیت استفاده از WebSockets در معماری میکروسرویس‌ها و برنامه‌های زمان واقعی مورد بررسی قرار می‌گیرد. WebSockets این امکان را فراهم می‌کند که سرور و کلاینت بدون نیاز به تماس‌های متوالی، ارتباط دائمی داشته باشند و داده‌ها در لحظه منتقل شوند. این ویژگی به خصوص در برنامه‌هایی مانند چت، نوتیفیکیشن‌ها و داشبوردهای زنده کاربرد فراوان دارد. سپس، نحوه پیاده‌سازی این فناوری در محیط Kubernetes، که یک معماری توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر است، تشریح می‌شود.

در ادامه، تمرکز بر روی روش ترکیب Ktor، یک فریم‌ورک Kotlin برای ساخت سرویس‌های وب، و قابلیت‌های شاخص پایگاه‌داده PostgreSQL در مدیریت رویدادهای همزمان، است. PostgreSQL با امکانات LISTEN/NOTIFY این قابلیت را دارد که هنگام وقوع رویداد خاص در بانک اطلاعات، سایر سرویس‌ها یا نودهای سیستم را مطلع کند. به این ترتیب,، می‌توان با استفاده از این مکانیزم، رویدادهای مربوط به تغییر داده‌ها را فوری و در هر نقطه‌ای از سیستم همگام‌سازی کرد.

در بخش آخر، نحوه پیاده‌سازی توزیع این ارتباطات در کلاسترهای Kubernetes با حفظ کارایی و مقیاس‌پذیری تشریح می‌شود. این کار نیازمند طراحی مناسب معماری است تا هر نود بتواند به صورت مستقل و در عین حال هماهنگ، رویدادها را مدیریت کرده و اطلاعات را سریع و بدون تأخیر انتقال دهد. همچنین، نکاتی درباره امنیت، به‌روزرسانی و نگهداری این سیستم‌ها مطرح می‌شود.

در مجموع، این مقاله راه‌حلی کارآمد و مدرن برای توسعه برنامه‌های توزیع‌شده و موثر با بهره‌گیری از فناوری‌های متن‌باز و قدرتمند ارائه می‌دهد که می‌تواند برای توسعه‌دهندگان و تیم‌های فنی مفید واقع شود.

#وب_ساکت #Kubernetes #PostgreSQL #نوتیفیکیشن

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/5yX8Yvq0S


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
k8sgpt: Kubernetes analyzer

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدرن فناوری، مدیریت سرویس‌های ابری و زیرساخت‌های آن اهمیت بالایی یافته است. یکی از ابزارهای قدرتمند در این حوزه، Kubernetes است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا برنامه‌ها و سرویس‌های خود را به شکلی بهینه و مقیاس‌پذیر مدیریت کنند. اما با توجه به پیچیدگی‌های این فناوری، نیاز به ابزارهای تحلیل و ارزیابی این زیرساخت‌ها بیش از پیش احساس می‌شود.

در این راستا، ابزار k8sgpt به عنوان یک آنالیزور هوشمند برای Kubernetes توسعه یافته است. این ابزار قادر است با تحلیل دقیق مخازن، سرویس‌ها و وضعیت کلی خوشه‌های Kubernetes، نقاط ضعف و فرصت‌های بهبود را شناسایی کند. با استفاده از k8sgpt، مدیران فناوری اطلاعات می‌توانند نظارتی جامع و دقیق بر زیرساخت‌های خود داشته باشند و از عملکرد بهتر و امنیت بیشتر اطمینان حاصل کنند.

به طور خلاصه، k8sgpt ابزار ارزشمندی است که توانایی‌های تحلیل پیشرفته‌ای را به اکوسیستم Kubernetes وارد می‌کند، و به شرکت‌ها و تیم‌های فناوری اطلاعات کمک می‌کند تا بهره‌وری و امنیت سیستم‌های خود را افزایش دهند و به سمت توسعه‌ای پایدار و مقاوم حرکت کنند.

#کبرنیترک #تحلیلگر_کوبیرنتیس #مدیریت_نقشه_راه #امنیت_سیستم

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sV6Dnd99T


👑 @DevOps_Labdon
اگه با Cloud Storageها کار می‌کنی، احتمالاً به rclone نیاز داری.
ابزاری برای بکاپ، سینک و مایگریشن که به‌صورت rsync-like بین کلود استوریج‌ها کار می‌کنه.

ریپو گیت هاب: http://github.com/rclone/rclone

| <Mohammad/>
Forwarded from VIP
🥇 اگر عاشق تکنولوژی‌های روز دنیا هستی، اینجا هر روز تازه‌ترین و مهم‌ترین مطالب درباره:👇

🛰 فضا و اکتشافات فضایی و تکنولوژی های مرتبط فضای
⚡️ برق و انرژی‌های نو
🔌 دنیای الکترونیک و گجت‌های هوشمند و انواع پهپاد ها
🚗 خودروهای برقی و آینده حمل‌ونقل

همه چیز به‌صورت کوتاه، خلاصه و کاملاً قابل‌فهم👇👇

🥈 @futurepulse_persian
🔵 عنوان مقاله
VictoriaLogs vs Loki - Benchmarking Results

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نتایج مقایسه‌ای میان دو ابزار مشهور در حوزه نظارت بر سیستم‌ها، یعنی VictoriaLogs و Loki، بررسی شده است. این دو سیستم غالباً برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و جستجوی لاگ‌های سرور و نرم‌افزارها استفاده می‌شوند و هرکدام ویژگی‌ها و مزایای خاص خود را دارند. در ادامه، نگاهی جامع به نتایج بنچمارک‌های انجام شده می‌اندازیم تا کاربران بتوانند براساس داده‌های عملی تصمیم‌گیری بهتری داشته باشند.

در بخش اول، عملکرد هر دو ابزار در حوزه سرعت بارگذاری و جست‌وجو در لاگ‌ها مورد ارزیابی قرار گرفت. بر اساس آزمایش‌های انجام‌شده، VictoriaLogs توانست در سرعت پاسخ‌گویی به درخواست‌های جست‌وجو عملکرد بهتری نشان دهد، در حالی که Loki در مدیریت حجم بالا و مقیاس‌پذیری بهتر ظاهر شد. این تفاوت‌ها به نیازهای متفاوت کاربران بستگی دارد؛ برخی به سرعت در پاسخگویی اهمیت می‌دهند و برخی دیگر بر مقیاس‌پذیری و کارایی بلندمدت تمرکز دارند.

در بخش بعدی، مقایسه منابع مصرفی این دو ابزار صورت گرفت. نتایج نشان داد که VictoriaLogs معمولاً به منابع کمتری نیاز دارد، در حالی که Loki ممکن است در محیط‌هایی با زیرساخت قدرتمند، بهتر عمل کند و هزینه‌های نگهداری را کاهش دهد. این تفاوت‌ها به مدیریت زیرساخت و اولویت‌های فنی تیم‌ها بستگی دارد و باید در انتخاب ابزار مورد نظر، مورد توجه قرار گیرد.

در نهایت، تحلیل کاربرپسندی و قابلیت‌های مدیریتی هر دو سیستم بررسی شد. از نظر رابط کاربری، VictoriaLogs سهل‌تر و کاربرپسندتر است، اما Loki امکانات پیچیده‌تری برای شخصی‌سازی و توسعه دارا است. بسته به نیازهای فنی و سطح تخصص تیم، ممکن است یکی بر دیگری برتری داشته باشد.

در جمع‌بندی، هر دو ابزار توانایی‌ها و نقاط قوت خود را دارند و انتخاب میان آنها باید بر اساس نیازهای خاص هر پروژه، زیرساخت موجود و اولویت‌های تیم صورت گیرد. نتیجه نهایی نشان می‌دهد که درک دقیق از ویژگی‌ها و اختلاف‌های این دو سیستم می‌تواند نقش مهمی در بهبود فرآیندهای نظارت بر سیستم‌ها و افزایش کارایی سازمان‌ها ایفا کند.

#نظارت #برنامه‌نویسی #تحلیل_سیستم #توسعه

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/PVljlj8Ks


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Extracting JVM Data from Crash-Looping Java Containers in Kubernetes

🟢 خلاصه مقاله:
در محیط‌های مبتنی بر Kubernetes، مشکل تکراری و مکرر در راه‌اندازی پادهای جاوا یکی از چالش‌های رایج است. زمانی که یک پاد در حال اجرای برنامه‌های جاوا به طور مداوم شروع و متوقف می‌شود، دسترسی به داده‌های دامنه حافظه و ضبط فعالیت‌های داخلی برنامه برای شناسایی دلایل ایجاد خطاهای حافظه و نقص‌های عملکردی اهمیت زیادی دارد. این مقاله به شما نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید با استخراج داده‌هایی مانند فایل‌های dumps حافظه (heap dumps) یا ضبط‌های فعالیت (Flight Recordings) از پادهای در حال خرابی، به تحلیل دقیق مشکلات حافظه و خطاهای برنامه‌نویسی بپردازید، حتی اگر این پادها هرگز به حالت تثبیت‌شده نرسند.

در این فرآیند، ابتدا باید روش‌هایی را برای اتصال به پادهای در حال حلقه‌ی Crash و انجام عملیات لازم برای جمع‌آوری داده‌ها آموزش ببینید. این کار شامل استفاده از ابزارهای خط فرمان Kubernetes، اجرای دستورات مستقیم در داخل پاد و یا استفاده از ابزارهای نظارتی است که امکان دسترسی به فرآیندها و فایل‌های داخلی را فراهم می‌کنند. با انجام این اقدامات، می‌توانید اطلاعات حیاتی مورد نیاز برای تحلیل خطاهای حافظه یا مشکلات اجرایی را جمع‌آوری و مورد بررسی قرار دهید.

با تکیه بر راهکارهای ارائه‌شده در این مقاله، می‌توانید به طور موثرتری خطاهای پیچیده برنامه‌های جاوا در محیط‌های Kubernetes را مدیریت کنید و از تکرار مشکلات بزرگ‌تر جلوگیری نمایید. این دانش به توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم کمک می‌کند تا روند عیب‌یابی را بهبود بخشیده و پایداری سیستم‌های خود را تقویت کنند.

#کوبنتیز #جاوا #ابزارهای_تحلیل #مدیریت_سیستم

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Jqp71sqS4


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Cloudnativepg: PostgreSQL operator for Kubernetes

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت پایگاه‌های داده، استفاده از ابزارهایی که فرآیندهای پیچیده را ساده‌تر و خودکارتر می‌سازند، اهمیت زیادی دارد. یکی از این ابزارها، Cloudnativepg است که به عنوان یک اپراتور قدرتمند برای PostgreSQL در محیط‌های Kubernetes عمل می‌کند. این اپراتور امکان مدیریت، استقرار، مقیاس‌بندی و نگهداری پایگاه‌ داده‌های PostgreSQL را به صورت کارآمد و خودکار فراهم می‌آورد، به گونه‌ای که توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم بتوانند تمرکز بیشتری بر روی توسعه و نوآوری داشته باشند.

این ابتکار باعث شده است تا عملیات مرتبط با پایگاه‌های داده در فضای ابری و محیط‌های کانتینری بسیار راحت‌تر و سریع‌تر انجام شود. با بهره‌گیری از Cloudnativepg، می‌توان به سادگی نسخه‌های مختلف پایگاه داده، پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها، و ارتقاء ایمن و بی‌اختلاف را مدیریت کرد. در نتیجه، بهره‌وری و قابلیت اطمینان سیستم‌های متکی بر PostgreSQL به میزان قابل توجهی افزایش یافته است.

در مجموع، Cloudnativepg یک راهکار نوین و کارآمد برای مدیران و توسعه‌دهندگانی است که به دنبال پیاده‌سازی پایگاه‌های داده‌ی مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد در بستر Kubernetes هستند. این ابزار راه را برای مدیریت جامع و ساده‌تر داده‌های حساس و حیاتی هموار می‌سازد و نقش مهمی در بهبود عملیات و کاهش هزینه‌های مربوط به نگهداری و توسعه پایگاه داده‌ها ایفا می‌کند.

#کلاودنیپگ #پستگرس‌کیوبرنیتس #مدیریتپایگاه_داده #کلاود

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/gShLV3y6B


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Kubeterm: Kubernetes client tool

🟢 خلاصه مقاله:
ابزار Kubeterm، یک ابزار قدرتمند برای مدیریت خوشه‌های Kubernetes است که رابط کاربری گرافیکی‌ای هم برای دسکتاپ و هم برای تلفن‌های همراه فراهم می‌کند. با استفاده از این ابزار، کاربران می‌توانند فایل‌های تنظیمات kubeconfig خود را وارد کرده و منابع و معیارهای مختلف کلاستر خود را به صورت بصری مشاهده کنند. این امکان، مدیریت و نظارت بر محیط‌های Kubernetes را بسیار آسان‌تر و کارآمدتر می‌کند.

علاوه بر این، Kubeterm قابلیت‌هایی مانند اجرای دستورات درون پادها، انتقال پورت‌ها، و کنترل انتشارهای Helm را در اختیار کاربر قرار می‌دهد. این ویژگی‌ها به مدیران و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بدون نیاز به خط فرمان‌های پیچیده، بتوانند بر کلاستر خود کنترل کامل داشته باشند و به سرعت مشکلات را حل و امکانات جدید را پیاده‌سازی کنند.

به طور خلاصه، Kubeterm یک ابزار کامل و کاربرپسند است که تجربه مدیریت Kubernetes را به سطح جدیدی می‌بورد، چه در محیط‌های دسکتاپ و چه در تلفن‌های هوشمند، و تطابق گسترده‌ای با نیازهای روزمره توسعه‌دهندگان و مدیران زیرساخت دارد.

#Kubernetes #مدیریت_کلاستر #ابزارهای_توسعه #نظارت

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YKpp85mQz


👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Shipwright Build

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری‌های مدرن، ساخت و مدیریت کانتینرهای نرم‌افزاری اهمیت زیادی پیدا کرده است. یکی از ابزارهای متن‌باز که در این حوزه کاربرد فراوان دارد، Shipwright Build است. این ابزار قادر است فرآیند ساخت تصاویر کانتینری را مستقیماً در بستر Kubernetes انجام دهد، و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به ابزارهای خارجی، به راحتی و با اطمینان تصاویر مورد نیاز خود را بسازند.

Shipwright Build از موتورها و موتورهای ساخت متعددی پشتیبانی می‌کند، مانند Kaniko و Buildpacks، که هر کدام ویژگی‌ها و مزایای خاص خود را دارند. این انعطاف‌پذیری به تیم‌های توسعه کمک می‌کند تا بهترین گزینه را بر اساس نیازهای پروژه خود انتخاب کنند. استفاده از این نوع ابزارها، فرآیند ساخت را سریع‌تر، امن‌تر و قابل‌اعتمادتر می‌سازد، و امکان مدیریت متمرکز را در محیط‌های پیچیده فراهم می‌کند.

در نتیجه، Shipwright Build به عنوان یک راهکار متن‌باز، توانسته نقش مهمی در بهبود روند توسعه و استقرار برنامه‌های کنترلی در Kubernetes ایفا کند. این ابزار با قابلیت‌های منحصربه‌فرد خود، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا با اطمینان بیشتر پروژه‌های خود را به سرانجام رسانند و فرآیندهای ساخت را بهینه‌تر انجام دهند.

#کانتینر #کوبنتس #توسعه_نرم‌افزار #ابزارهای_متن_باز

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/g7TyQ46YX


👑 @DevOps_Labdon
👉Sadegh Aliahmadi


وقتی CPU و Memory سبز هستند، اما کاربرها میگن سرویس «کند شده»، مشکل معمولاً جایی هستش که اصلا در داشبورد نداریمش که بتونیم به درستی bottleneck را پیدا کنیم.

اول باید دقت کنیم که Kubernetes سلامت نود را می‌سنجد، نه تجربه کاربر رو.

برای اینکه Grafana واقعاً در Incident کمک کند، دو لایه را باید جدا کنید:

۱) پلتفرم/K8s: CPU, Memory, Network, Pod Restarts
۲) اپلیکیشن: RED → Rate, Errors, Duration

در لایه اپلیکیشن، باید به یک قانون ساده دقت کنیم :

نباید Latency را با AVG نگاه کنیم. میانگین معمولاً واقعیت را قایم می‌کند برای درک این موضوع فرض کنید:

- 100 تا درخواست داریم
- 95 تا: 200ms
- 5 تا: 4000ms
- میانگین = (95×200 + 5×4000) / 100
= (19000 + 20000) / 100
= 390ms

میانگین می‌گه «390ms بد نیست»، ولی اون 5 نفر واقعاً فاجعه می‌بینن سرویس‌ رو.
برای همین به جای AVG معمولاً p95/p99 نگاه می‌کنیم

یک لایه حیاتی که معمولاً جا می‌افتد: صف/انتظار (Saturation)
گاهی سیستم از نظر CPU و Memory مشکلی ندارد، اما یک ظرفیت محدود پر می‌شود و درخواست‌ها منتظر می‌مانند. این “انتظار” همان چیزی هست که کاربر به شکل کندی حس می‌کند.

چیزهایی که باید کنار p95/p99 ببینید:

requests in-flight (چند درخواست همزمان درگیرند؟)
queue length / backlog (چند تا کار منتظرند؟)
thread/worker pool usage (ورکرها پر شده‌اند؟)
DB connection pool (کانکشن‌های دیتابیس به سقف خورده؟)


اگر p95/p99 بالا رفت و همزمان in-flight/queue بالا رفت ⇒ احتمالاً bottleneck “ظرفیت” است نه CPU.

برای اینکه این مورد یادمون بمونه از یه قانونی بهره میگیریم به اسم قانون سرانگشتی برای داشبوردها:

«۱ پنل Rate»
یک نمودار که نشان بده چندتا درخواست در ثانیه میاد.
اگر Rate افت کرد → ممکنه outage، مشکل شبکه، محدودیت upstream، یا خطاهای زیاد باعث drop شده باشه.
اگر Rate ناگهان زیاد شد → احتمال فشار/ترافیک و شروع کندی.

«۱ پنل Error»
یک نمودار که نشان بده نرخ خطا چقدره (مثلاً 5xx، timeouts).
اگر Error بالا رفت → مشکل معمولاً “خرابی” است نه صرفاً کندی.

«۲ پنل Duration (p95/p99)»
دو نمودار latency:
نمودار اول p95 برای اینکه “اکثر” کاربران چی حس می‌کنن.
نمودار دوم p99 برای اینکه “بدترین تجربه‌ها” چی می‌بینن (همون دمِ کند).
اگر این‌ها بالا رفتند، یعنی مشکل “کندی” واقعاً وجود داره (حتی اگر میانگین خوب باشه).

«۱ پنل Saturation»
یک نمودار از چیزی که صف/انتظار را نشان می‌دهد:
in-flight یا queue length یا DB pool usage یا thread pool usage
هدف این هست که بفهمی آیا سیستم به سقف ظرفیت خورده و درخواست‌ها دارن منتظر می‌مونن یا نه.

و در نهایت میتونیم یک پنل هم برای همبستگی p95 کنار in-flight یا queue یعنی این دو نمودار رو کنار هم میزاریمتا بفهمیم کندی از صف هست یا نه:
اگر p95 بالا رفت و همزمان in-flight یا queue هم بالا رفت
خیلی محتمل: سقف ظرفیت خورده‌ای (Saturation) و درخواست‌ها در صف مانده‌اند.
اگر p95 بالا رفت ولی in-flight/queue بالا نرفت
احتمالاً مشکل از جای دیگری است: مثلا DB کند شده، GC، شبکه، downstream، lock/contention…


سناریوی واقعی: CPU زیر 40٪ بود، اما p99 از 300ms به 2.5s رسید؛ DB connection pool به سقف خورده بود و درخواست‌ها پشت صف ماندند.

جمع‌بندی: سلامت ماشین ≠ سلامت محصول.
👍1