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

🔵 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/>

🥇 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.

🔵 عنوان مقاله
Connection Pooling for Postgres using PG Bouncer

🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، روش استفاده از ابزار pgBouncer برای افزودن قابلیت تجمع اتصال‌ها (Connection Pooling) به پایگاه داده PostgreSQL به طور جامع شرح داده شده است. این تکنیک به منظور بهبود کارایی و کاهش فشار بر سرورهای پایگاه داده در مواقعی که تعداد زیادی کاربر همزمان به آن متصل می‌شوند، بسیار مفید است. در ادامه، یک بنچمارک ساده و نمونه‌ای کامل از اجرای pgBouncer در محیط Kubernetes ارائه شده است تا کاربر بتواند به شکل عملیاتی با این فناوری آشنا شود و به راحتی آن را در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کند.

در این متن، ابتدا مفاهیم پایه و اهمیت استفاده از pooling در پایگاه‌های داده‌های رابطه‌ای بررسی می‌شود. سپس، نحوه نصب و پیکربندی pgBouncer برای مدیریت بهینه اتصال‌ها، آموزش داده می‌شود. تمرکز بر روی نشان دادن روند اجرای این ابزار در محیط‌های مختلف، از جمله Kubernetes، است تا کاربران بتوانند در زیرساخت‌های مدرن نیز از این فناوری بهره‌مند شوند. در نهایت، با انجام بنچمارک‌های مختلف، کارایی و مزایای استفاده از pgBouncer به طور ملموس برای خوانندگان تشریح می‌شود.

#پستگرس #مدیریت_اتصال #kubernetes #پایگاه_داده

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/nBkCjjFfG

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Kexa: Cloud Compliance

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز که فناوری‌های ابری شکل غالب عملیات سازمان‌ها را به خود گرفته است، رعایت الزامات و استانداردهای مربوط به امنیت و تطابق در محیط‌های ابری اهمیت بسیار زیادی یافته است. شرکت Kexa با تمرکز بر حوزه تطابق در زیرساخت‌های ابری، ابزاری قدرتمند و جامع ارائه می‌دهد که کمک می‌کند سازمان‌ها بتوانند با اطمینان کامل از سلامت و امنیت داده‌ها و فرآیندهایشان در فضای ابری، بهره‌برداری کنند. این پلتفرم با ارائه راهکارهای مقایسه و ارزیابی دقیق، به سازمان‌ها امکان می‌دهد استانداردها و مقررات مختلف مربوط به حریم خصوصی، امنیت و مقررات صنعتی را به راحتی رعایت کنند و در نتیجه، ریسک‌های قانونی و امنیتی خود را کاهش دهند.

خدمات Kexa در حوزه تطابق ابری، نه تنها بر اساس نیازهای خاص هر سازمان ساخته شده، بلکه کاملاً قابل تطابق و انعطاف‌پذیر است. این ابزارها با کمک هوش مصنوعی و فناوری‌های پیشرفته، مسیر نظارت و مدیریت تطابق را بسیار ساده‌تر و کارا می‌کنند. در نتیجه، شرکت‌ها می‌توانند تمرکز خود را روی توسعه و نوآوری قرار دهند، بدون نگران مشکلات ناشی از تطابق با استانداردهای متعدد. به طور کلی، Kexa یک شریک استراتژیک در مسیر امن و compliant بودن در فضای ابری است که نقش کلیدی در ارتقاء امنیت و اعتمادسازی برای کسب‌وکارها ایفا می‌کند.

#تطابق_امنیت_ابری #حریم_خصوصی #مدیریت_ریسک #فناوری_اطلاعات

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/JZJpNJqnz

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
kube-audit-mcp: AI audit log

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، نظارت و رصد فعالیت‌های زیرساخت‌های فناوری اطلاعات اهمیت بسیار بالایی یافته است. یکی از ابزارهای مهم در این حوزه، سیستم‌های ثبت و بررسی لاگ‌های رویدادها هستند که کمک می‌کنند تا وضعیت سیستم‌ها به‌طور مداوم نظارت شده و در صورت بروز مشکلات، سریع‌تر تشخیص داده شوند. در این مسیر، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا می‌کنند؛ چرا که توانایی تحلیل حجم انبوه داده‌ها و کشف الگوهای غیرمعمول در مدت زمان کوتاه را دارند.

در این راستا، "kube-audit-mcp" یکی از ابزارهای پیشرفته است که با تمرکز بر لاگ‌های مربوط به فعالیت‌های کلاسترهای Kubernetes، به تیم‌های فنی کمک می‌کند تا به صورت هوشمندانه و کارآمد، نظارت بر عملیات انجام شده را انجام دهند. این ابزار به کمک فناوری‌های هوشمند و یادگیری ماشین، امکان تشخیص رفتارهای غیرعادی یا موارد ممکن است تهدید امنیتی را برای مدیریت IT فراهم می‌کند، و مزیت‌های زیادی در فرآیندهای نگهداری و امنیت سامانه‌ها دارد.

با استفاده از "kube-audit-mcp"، مدیران و توسعه‌دهندگان می‌توانند از رفتارهای غیرمعمول به سرعت باخبر شوند و الفطور احتمالی را برطرف سازند، که این امر نهایتاً به بهبود امنیت و پایداری زیرساخت‌های ابری منجر می‌شود. در نتیجه، این ابزار به شکل قابل توجهی فرآیندهای مانیتورینگ و مدیریت سیستم‌های مبتنی بر Kubernetes را آسان‌تر و مطمئن‌تر می‌کند، و نقطه قوتی در مواجهه با چالش‌های روزمره های فناوری است.

#نظارت_هوشمند #امنیت_سایبری #کوب‌کتلس #هوش_مصنوعی

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Hm_CMFF66

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

شرکت Microsoft قصد دارد تا پایان سال ۲۰۳۰ تمام کدهای نوشته‌شده به زبان‌های C و C++ را با Rust جایگزین کند.

👉 https://news.1rj.ru/str/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0

🔵 عنوان مقاله
Dingus: bug identification

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری و توسعه نرم‌افزار، شناسایی و رفع خطاها و اشکالات (که به آن‌ها «بگ» یا «باگ» گفته می‌شود) نقش حیاتی در بهبود کیفیت و عملکرد برنامه‌ها دارد. یکی از ابزارهای مهم در این حوزه، نرم‌افزاری به نام «Dingus» است که هدف اصلی آن کمک به توسعه‌دهندگان در شناسایی سریع و دقیق خطاهای موجود در کدهای نرم‌افزاری است. این ابزار با تحلیل‌های تخصصی و الگوریتم‌های پیشرفته، میزان مشکل‌سازی و محل بروز خطاها را در نرم‌افزارها مشخص می‌کند، و فرآیند رفع آن‌ها را ساده‌تر و سریع‌تر می‌سازد.

استفاده از Dingus به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا قبل از عرضه نهایی محصولات، از صحت عملکرد سیستم اطمینان حاصل کنند. این نرم‌افزار با مراقبت دقیق و شناسایی نقاط ضعف، به بهبود کیفیت نرم‌افزارها کمک می‌کند و احتمال بروز خطاهای ناشی از نقص در کد را کاهش می‌دهد. در نتیجه، این ابزار نقش مهمی در فرآیند توسعه نرم‌افزارهای امن، قابل اعتماد و کاربرپسند ایفا می‌نماید، و به تیم‌های فنی کمک می‌کند تا بدون هدر رفتن زمان، محصولات با کیفیت‌تری ارائه دهند.

در مجموع، Dingus ابزار قدرتمندی است که فرآیند تشخیص و رفع خطاهای نرم‌افزاری را بهبود می‌بخشد و برای هر تیم توسعه‌دهنده‌ای که به دنبال کیفیت و کارایی بالاست، یک همراه ارزشمند به شمار می‌رود.

#خطا_شناسایی #توسعه_نرم‌افزار #کیفیت_نرم‌افزار #ابزارهای_توسعه

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/srJCYmX4J

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Cloudnativepg: PostgreSQL operator for Kubernetes

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری‌های پیشرفته، مدیریت پایگاه‌های داده بزرگ و پیچیده همواره چالشی مهم محسوب می‌شود. به همین دلیل، ابزارهای خودکار مانند اپراتورها نقش کلیدی در ساده‌سازی فرآیندهای مدیریت و نگهداری این پایگاه‌ها ایفا می‌کنند. یکی از این ابزارهای قدرتمند، Cloudnativepg است که به عنوان یک اپراتور برای پایگاه داده PostgreSQL در محیط‌های Kubernetes طراحی شده است.

این اپراتور، امکانات گسترده‌ای را برای استقرار، پیکربندی، نگهداری و مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده PostgreSQL ارائه می‌دهد. با استفاده از Cloudnativepg، تیم‌های توسعه و عملیات دیگر نیاز ندارند که به صورت دستی وظایف معمول را انجام دهند؛ بلکه این فرآیندها به شکل خودکار و بهینه صورت می‌گیرد. در نتیجه، بهره‌وری سازمان افزایش می‌یابد و خطاهای انسانی کاهش می‌یابد.

به طور کلی، Cloudnativepg با ادغام کامل با Kubernetes، امکان مدیریت آسان و موثر پایگاه‌های داده را فراهم می‌آورد و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا زیرساخت‌های داده‌ای خود را سریع‌تر و مطمئن‌تر توسعه دهند. این ابزار اکنون بخشی از استراتژی‌های مدرن در توسعه برنامه‌ها و مدیریت داده‌ها محسوب می‌شود و جایگاه ویژه‌ای در اکوسیستم فناوری‌های ابری پیدا کرده است.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #Kubernetes #ابزارهای_مدیریت

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/-jXXx_mxt

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
automaxprocs: Automatic GOMAXPROCS Tuning

🟢 خلاصه مقاله:
در جهان برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزارهای مدرن، بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها اهمیت ویژه‌ای دارد. یکی از جنبه‌های کلیدی در این زمینه، تنظیم خودکار پارامتر GOMAXPROCS است که کنترل تعداد هسته‌های مورد استفاده در اجرای برنامه‌های زبان Go را بر عهده دارد. تنظیم صحیح این پارامتر می‌تواند تأثیر قابل‌توجهی بر کارایی و پاسخگویی برنامه‌ها بگذارد، به‌خصوص در محیط‌های چندنخی و سیستم‌هایی با منابع محدود یا متغیر.

در این راستا، ابزارهای خودکار مانند automaxprocs توسعه یافته‌اند تا فرآیند تنظیم این پارامتر را به صورت دینامیک و هوشمند انجام دهند. این ابزار با تحلیل مصرف منابع و شرایط سیستم، به صورت خودکار بهترین مقدار GOMAXPROCS را تعیین می‌کند، به طوری که برنامه بدون نیاز به دخالت دستی، با بیشترین کارایی ممکن اجرا شود. این فناوری، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا تمرکز بیشتری بر روی بهبود منطق برنامه‌های خود داشته باشند، در حالی که عملکرد به صورت بهینه تنظیم می‌شود.

در نتیجه، استفاده از automaxprocs و فناوری‌های مشابه، راهکاری مؤثر برای بهبود کارایی برنامه‌های چندنخی در محیط‌های مختلف است. این ابزارها نه تنها فرایند تنظیم پارامترها را سهل‌تر می‌کنند، بلکه باعث می‌شوند برنامه‌ها در برابر تغییرات سیستم و بارهای مختلف، انعطاف‌پذیرتر و پایدارتر عمل کنند. این روند بهینه‌سازی خودکار، آینده‌ای نویدبخش در توسعه نرم‌افزارهای کارآمد و مقیاس‌پذیر است.

#برنامه‌نویسی #بهینه‌سازی_عملکرد #هوشمندسازی #نرم‌افزارهای_مقید

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/XJNhnpJYk

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
Kubernetes v1.34: DRA Consumable Capacity

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه جدید Kubernetes 1.34، ویژگی جدیدی به نام ظرفیت مصرفی (DRA) را معرفی می‌کند که توانایی مدیریت منابع پویاست. این قابلیت به سیستم امکان می‌دهد تا منابع سخت‌افزاری، مانند حافظه GPU یا پهنای باند، به صورت بخش‌های کوچک و قابل تنظیم در میان چندین پاد به اشتراک گذاشته شوند. در گذشته، تخصیص منابع در Kubernetes غالباً یا کامل بود یا نه، اما اکنون با DRA، منابع به قطعات کوچک‌تر تقسیم می‌شوند تا بهره‌وری و انعطاف‌پذیری سیستم افزایش یابد.

این تغییر به ویژه در محیط‌هایی که نیازمند استفاده بهینه از منابع محدود و اشتراک آنان بین چندین سرویس یا عملیات همزمان است، اهمیت دارد. به عنوان مثال، در مراکز داده یا سرورها، می‌توان به راحتی منابع GPU یا شبکه را بین چندین برنامه به اشتراک گذاشت، بدون نیاز به اختصاص تمام منابع به یک پاد خاص. این قابلیت نه تنها کاربردپذیری سیستم را افزایش می‌دهد، بلکه هزینه‌های مربوط به سخت‌افزار و مدیریت منابع را نیز کاهش می‌دهد، زیرا منابع قابلیت تقسیم و تخصیص انعطاف‌پذیرتری پیدا می‌کنند.

در نتیجه، با عرضه Kubernetes 1.34 و ویژگی DRA، توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم امکان مدیریت هوشمندانه‌تر منابع را خواهند داشت و می‌توانند زیرساخت‌های خود را به شکل بهتری بهینه‌سازی کنند. این نوآوری، راه را برای بهره‌برداری کامل و بهینه از منابع سخت‌افزاری در محیط‌های ابری و مراکز داده هموار می‌سازد.

#Kubernetes #DRA #مدیریت_منابع #توسعه_پذیری

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/w0LjJtHPQ

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon