Forwarded from Milad Mahmoodian
Milad Mahmoodian
https://uptime.kuma.pet/
docker run -d --restart=always -p 3001:3001 -v uptime-kuma:/app/data --name uptime-kuma louislam/uptime-kuma:1
Forwarded from Milad Mahmoodian
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H unix:///var/run/docker.sock -H tcp://0.0.0.0:2375
Forwarded from Milad Mahmoodian
وقتایی که میخواید ویندوز 11 نصب کنید و خطا میده که با حداقل های نصب ویندوز 11 سازگار نیست :
همون جا دکمه های شیفت + F10 رو میزنیم
وارد محیط CMD میشیم
دستور regedit رو میزنیم که رجیستری سیستم بیاد بالا
وارد مسیر :
HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Setup\
گزینه ی New و ساخت یک Key به اسم :
LabConfig
بعد مجدد گزینه ی New و ساخت یک :
DWORD (32-bit) Value
اسمش رو میزاریم :
ByPassTPMCheck
مقدار هگزا دسیمال رو میزاریم 1
و بعد تمام
همون جا دکمه های شیفت + F10 رو میزنیم
وارد محیط CMD میشیم
دستور regedit رو میزنیم که رجیستری سیستم بیاد بالا
وارد مسیر :
HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Setup\
گزینه ی New و ساخت یک Key به اسم :
LabConfig
بعد مجدد گزینه ی New و ساخت یک :
DWORD (32-bit) Value
اسمش رو میزاریم :
ByPassTPMCheck
مقدار هگزا دسیمال رو میزاریم 1
و بعد تمام
👍5
Forwarded from Milad Mahmoodian
Milad Mahmoodian
وقتایی که میخواید ویندوز 11 نصب کنید و خطا میده که با حداقل های نصب ویندوز 11 سازگار نیست : همون جا دکمه های شیفت + F10 رو میزنیم وارد محیط CMD میشیم دستور regedit رو میزنیم که رجیستری سیستم بیاد بالا وارد مسیر : HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Setup\ گزینه ی…
YouTube
How to create #windows11 VM on #vmware #esxi7 U2
This video walks you through the process of how to install step by step the latest official #Windows11 as virtual machine on #VMware #ESXi7 for beginners.
▬ Get Connected ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
► YouTube: https://www.youtube.com/c/lavithhcm
► Twitter: ht…
▬ Get Connected ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
► YouTube: https://www.youtube.com/c/lavithhcm
► Twitter: ht…
در حوزه DevOps، تمرکز بر روی بهینهسازی فرآیند توسعه و عملیاتی کردن نرمافزار همچنان در حال تکامل است. با رشد تکنولوژی و تغییر نیازهای سازمانها، چندین المان و گرایش مهم در حال شکلگیری هستند که آینده DevOps را تحت تأثیر قرار خواهند داد. در ادامه به المانهایی که در حال حاضر در دنیا روی آنها کار میشود و پیشبینی میشود در آینده مورد توجه بیشتری قرار گیرند، میپردازیم:
1. اتوماتیکسازی کامل (Full Automation)
تمرکز فعلی: در حال حاضر، اتوماتیکسازی بخشهای مختلف فرآیند توسعه، تست، و استقرار نرمافزار از طریق ابزارهایی مانند Jenkins، GitLab CI/CD، Ansible، Terraform، و Kubernetes رایج است. این ابزارها فرآیندهای پیوستهای مانند تست، استقرار، و زیرساختها را اتوماتیک کردهاند.
آینده: آینده DevOps به سمت اتوماسیون کاملتر میرود که شامل مدیریت خودکار خطاها، بهینهسازی مصرف منابع، و اتوماتیکسازی تصمیمگیریهای پیچیده از طریق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خواهد بود.
2. AI و ML در DevOps (AIOps)
تمرکز فعلی: استفاده از AI و Machine Learning در DevOps، تحت عنوان AIOps، به سرعت در حال رشد است. AIOps از دادههای تاریخی برای پیشبینی مشکلات، خودکارسازی حل آنها و بهینهسازی عملکرد سیستمها استفاده میکند. ابزارهایی مانند Datadog، New Relic، و Splunk به صورت فزایندهای از AI برای مدیریت سیستمهای پیچیده بهره میبرند.
آینده: پیشبینی میشود که استفاده از هوش مصنوعی برای مانیتورینگ، پیشبینی خرابیها و حتی تصمیمگیری در فرآیندهای پیچیده توسعه و عملیاتی شدن به طور گستردهتری توسعه یابد. خودکارسازی تصمیمگیریها و حتی مدیریت خودکار زیرساختها از طریق الگوریتمهای یادگیری عمیق بخشی از این آینده است.
3. GitOps و Infrastructure as Code (IaC)
تمرکز فعلی: GitOps یکی از مفاهیم محبوب جدید است که به استفاده از Git به عنوان منبع حقیقت (source of truth) برای مدیریت زیرساختها اشاره دارد. ابزارهایی مانند ArgoCD و Flux به تیمها کمک میکنند تا استقرار زیرساختها را به صورت اتوماتیک و مبتنی بر Git انجام دهند. Infrastructure as Code (IaC) نیز با ابزارهایی مانند Terraform و Pulumi روند توسعه زیرساختها را سادهتر کرده است.
آینده: GitOps و IaC به مرور زمان بیشتر به سمت توسعه زیرساختهای خودمختار حرکت میکنند، جایی که فرآیندهای ایجاد، مدیریت، و بهروزرسانی زیرساختها به طور خودکار و با کمترین مداخله انسانی انجام میشود.
4. DevSecOps
تمرکز فعلی: امنیت یکی از موضوعات کلیدی DevOps در سالهای اخیر بوده است و مفهوم DevSecOps به ادغام امنیت در چرخه توسعه و عملیاتی شدن نرمافزار اشاره دارد. ابزارهایی مانند Snyk، Aqua Security، و Twistlock به اتوماتیکسازی فرآیندهای امنیتی در کنار توسعه کمک میکنند.
آینده: در آینده، امنیت به طور کامل در زنجیره CI/CD یکپارچه خواهد شد. امنیت کد و پیکربندیها به صورت بلادرنگ بررسی خواهد شد و سیستمهای امنیتی خودکارسازی بیشتری برای شناسایی و رفع آسیبپذیریها در زمان واقعی ارائه خواهند داد.
5. فراگیری Multi-cloud و Hybrid-cloud
تمرکز فعلی: استفاده از چندین ارائهدهنده ابر (multi-cloud) و ابرهای ترکیبی (hybrid-cloud)، برای بهینهسازی هزینهها، دسترسی بیشتر، و جلوگیری از وابستگی به یک ارائهدهنده، در حال گسترش است. ابزارهای مثل Kubernetes و Terraform به مدیریت محیطهای multi-cloud کمک میکنند.
آینده: در آینده، مدیریت و خودکارسازی زیرساختها در محیطهای multi-cloud و hybrid-cloud پیچیدهتر خواهد شد. سازمانها به سمت سکوهای چند ابری خودکار (automated multi-cloud platforms) حرکت خواهند کرد که به طور هوشمند منابع بین ابرهای مختلف را مدیریت و بهینهسازی میکند.
6. سرویسهای بدون سرور (Serverless)
تمرکز فعلی: استفاده از Serverless به عنوان مدلی که نیاز به مدیریت سرورها را حذف میکند، رو به افزایش است. سرویسهایی مانند AWS Lambda، Google Cloud Functions، و Azure Functions به تیمها این امکان را میدهند که بر روی کد تمرکز کنند و زیرساختها را به ارائهدهندگان ابری بسپارند.
آینده: در آینده، استفاده از معماریهای بدون سرور بیشتر میشود و حتی اپلیکیشنهای پیچیده نیز به سمت این مدل حرکت خواهند کرد. همچنین، اتوماتیکسازی مدیریت هزینهها و بهینهسازی منابع در سرویسهای بدون سرور به یک چالش مهم تبدیل میشود.
7. پیشرفت در ابزارهای مانیتورینگ و Observability
تمرکز فعلی: ابزارهای مانیتورینگ و observability به یکی از المانهای کلیدی در DevOps تبدیل شدهاند. ابزارهایی مانند Prometheus، Grafana، Elastic Stack و Datadog در حال حاضر به تیمها کمک میکنند تا سیستمها و سرویسهای خود را به صورت دقیق مانیتور کنند.
1. اتوماتیکسازی کامل (Full Automation)
تمرکز فعلی: در حال حاضر، اتوماتیکسازی بخشهای مختلف فرآیند توسعه، تست، و استقرار نرمافزار از طریق ابزارهایی مانند Jenkins، GitLab CI/CD، Ansible، Terraform، و Kubernetes رایج است. این ابزارها فرآیندهای پیوستهای مانند تست، استقرار، و زیرساختها را اتوماتیک کردهاند.
آینده: آینده DevOps به سمت اتوماسیون کاملتر میرود که شامل مدیریت خودکار خطاها، بهینهسازی مصرف منابع، و اتوماتیکسازی تصمیمگیریهای پیچیده از طریق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خواهد بود.
2. AI و ML در DevOps (AIOps)
تمرکز فعلی: استفاده از AI و Machine Learning در DevOps، تحت عنوان AIOps، به سرعت در حال رشد است. AIOps از دادههای تاریخی برای پیشبینی مشکلات، خودکارسازی حل آنها و بهینهسازی عملکرد سیستمها استفاده میکند. ابزارهایی مانند Datadog، New Relic، و Splunk به صورت فزایندهای از AI برای مدیریت سیستمهای پیچیده بهره میبرند.
آینده: پیشبینی میشود که استفاده از هوش مصنوعی برای مانیتورینگ، پیشبینی خرابیها و حتی تصمیمگیری در فرآیندهای پیچیده توسعه و عملیاتی شدن به طور گستردهتری توسعه یابد. خودکارسازی تصمیمگیریها و حتی مدیریت خودکار زیرساختها از طریق الگوریتمهای یادگیری عمیق بخشی از این آینده است.
3. GitOps و Infrastructure as Code (IaC)
تمرکز فعلی: GitOps یکی از مفاهیم محبوب جدید است که به استفاده از Git به عنوان منبع حقیقت (source of truth) برای مدیریت زیرساختها اشاره دارد. ابزارهایی مانند ArgoCD و Flux به تیمها کمک میکنند تا استقرار زیرساختها را به صورت اتوماتیک و مبتنی بر Git انجام دهند. Infrastructure as Code (IaC) نیز با ابزارهایی مانند Terraform و Pulumi روند توسعه زیرساختها را سادهتر کرده است.
آینده: GitOps و IaC به مرور زمان بیشتر به سمت توسعه زیرساختهای خودمختار حرکت میکنند، جایی که فرآیندهای ایجاد، مدیریت، و بهروزرسانی زیرساختها به طور خودکار و با کمترین مداخله انسانی انجام میشود.
4. DevSecOps
تمرکز فعلی: امنیت یکی از موضوعات کلیدی DevOps در سالهای اخیر بوده است و مفهوم DevSecOps به ادغام امنیت در چرخه توسعه و عملیاتی شدن نرمافزار اشاره دارد. ابزارهایی مانند Snyk، Aqua Security، و Twistlock به اتوماتیکسازی فرآیندهای امنیتی در کنار توسعه کمک میکنند.
آینده: در آینده، امنیت به طور کامل در زنجیره CI/CD یکپارچه خواهد شد. امنیت کد و پیکربندیها به صورت بلادرنگ بررسی خواهد شد و سیستمهای امنیتی خودکارسازی بیشتری برای شناسایی و رفع آسیبپذیریها در زمان واقعی ارائه خواهند داد.
5. فراگیری Multi-cloud و Hybrid-cloud
تمرکز فعلی: استفاده از چندین ارائهدهنده ابر (multi-cloud) و ابرهای ترکیبی (hybrid-cloud)، برای بهینهسازی هزینهها، دسترسی بیشتر، و جلوگیری از وابستگی به یک ارائهدهنده، در حال گسترش است. ابزارهای مثل Kubernetes و Terraform به مدیریت محیطهای multi-cloud کمک میکنند.
آینده: در آینده، مدیریت و خودکارسازی زیرساختها در محیطهای multi-cloud و hybrid-cloud پیچیدهتر خواهد شد. سازمانها به سمت سکوهای چند ابری خودکار (automated multi-cloud platforms) حرکت خواهند کرد که به طور هوشمند منابع بین ابرهای مختلف را مدیریت و بهینهسازی میکند.
6. سرویسهای بدون سرور (Serverless)
تمرکز فعلی: استفاده از Serverless به عنوان مدلی که نیاز به مدیریت سرورها را حذف میکند، رو به افزایش است. سرویسهایی مانند AWS Lambda، Google Cloud Functions، و Azure Functions به تیمها این امکان را میدهند که بر روی کد تمرکز کنند و زیرساختها را به ارائهدهندگان ابری بسپارند.
آینده: در آینده، استفاده از معماریهای بدون سرور بیشتر میشود و حتی اپلیکیشنهای پیچیده نیز به سمت این مدل حرکت خواهند کرد. همچنین، اتوماتیکسازی مدیریت هزینهها و بهینهسازی منابع در سرویسهای بدون سرور به یک چالش مهم تبدیل میشود.
7. پیشرفت در ابزارهای مانیتورینگ و Observability
تمرکز فعلی: ابزارهای مانیتورینگ و observability به یکی از المانهای کلیدی در DevOps تبدیل شدهاند. ابزارهایی مانند Prometheus، Grafana، Elastic Stack و Datadog در حال حاضر به تیمها کمک میکنند تا سیستمها و سرویسهای خود را به صورت دقیق مانیتور کنند.
آینده: آینده به سمت مشاهدهپذیری (observability) همهجانبه حرکت خواهد کرد، که شامل مانیتورینگ دادههای لاگ، متریکها، ردیابیهای توزیعشده و حتی دادههای مرتبط با کاربر نهایی است. هوش مصنوعی نیز در این حوزه نقش بزرگی ایفا خواهد کرد.
8. کاهش تاخیر (Latency) و افزایش سرعت CI/CD
تمرکز فعلی: زمانبندی و بهبود فرآیندهای CI/CD به منظور تسریع در توسعه و انتشار نرمافزار یکی از چالشهای بزرگ تیمهای DevOps است. بسیاری از ابزارهای CI/CD تلاش میکنند تا با استفاده از caching، parallelization و توزیع بار، این فرآیندها را بهینه کنند.
آینده: انتظار میرود که ابزارهای CI/CD با هوش مصنوعی و تکنولوژیهای جدید سرعت بیشتری پیدا کنند و فرآیندهایی مثل تست، استقرار، و انتشار به طور قابل ملاحظهای سریعتر شوند.
9. تمرکز بر فرهنگ سازمانی و همکاری بین تیمها
تمرکز فعلی: یکی از اصول DevOps بهبود همکاری بین تیمهای توسعه و عملیات است. تحول فرهنگی و رویکرد همکاری تیمی برای موفقیت DevOps حیاتی است.
آینده: در آینده، سازمانها بر ایجاد فرهنگ همکاری بیشتر و یادگیری مستمر تمرکز بیشتری خواهند کرد. ابزارهای جدید نیز به بهبود ارتباط و هماهنگی بین تیمها کمک خواهند کرد.
نتیجهگیری:
آینده DevOps بر اتوماتیکسازی بیشتر، استفاده از هوش مصنوعی، امنیت یکپارچه، و زیرساختهای چند ابری تمرکز خواهد داشت. سازمانها باید برای تطبیق با این تغییرات، بر روی ابزارها، فرآیندها، و بهبود فرهنگ سازمانی سرمایهگذاری کنند تا بتوانند در این حوزه رقابتپذیر بمانند.
8. کاهش تاخیر (Latency) و افزایش سرعت CI/CD
تمرکز فعلی: زمانبندی و بهبود فرآیندهای CI/CD به منظور تسریع در توسعه و انتشار نرمافزار یکی از چالشهای بزرگ تیمهای DevOps است. بسیاری از ابزارهای CI/CD تلاش میکنند تا با استفاده از caching، parallelization و توزیع بار، این فرآیندها را بهینه کنند.
آینده: انتظار میرود که ابزارهای CI/CD با هوش مصنوعی و تکنولوژیهای جدید سرعت بیشتری پیدا کنند و فرآیندهایی مثل تست، استقرار، و انتشار به طور قابل ملاحظهای سریعتر شوند.
9. تمرکز بر فرهنگ سازمانی و همکاری بین تیمها
تمرکز فعلی: یکی از اصول DevOps بهبود همکاری بین تیمهای توسعه و عملیات است. تحول فرهنگی و رویکرد همکاری تیمی برای موفقیت DevOps حیاتی است.
آینده: در آینده، سازمانها بر ایجاد فرهنگ همکاری بیشتر و یادگیری مستمر تمرکز بیشتری خواهند کرد. ابزارهای جدید نیز به بهبود ارتباط و هماهنگی بین تیمها کمک خواهند کرد.
نتیجهگیری:
آینده DevOps بر اتوماتیکسازی بیشتر، استفاده از هوش مصنوعی، امنیت یکپارچه، و زیرساختهای چند ابری تمرکز خواهد داشت. سازمانها باید برای تطبیق با این تغییرات، بر روی ابزارها، فرآیندها، و بهبود فرهنگ سازمانی سرمایهگذاری کنند تا بتوانند در این حوزه رقابتپذیر بمانند.