🔵 عنوان مقاله
Don't Stop Early: Case-Folding Source Code at Memory Speed (16 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی بهبودهای چشمگیر در سرعت پردازش کدهای برنامه‌نویسی در مخزن گیت‌هاب پرداخته شده است. در گذشته، فرآیند تطابق حروف و جستوجوی عبارات در سیستم‌های متنی با محدودیت‌هایی مواجه بود که منجر به کاهش کارایی و سرعت می‌شد. اما توسعه‌دهندگان در گیت‌هاب با رویکردی نوآورانه، توانستند این فرآیند را با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته، به شکل قابل توجهی ارتقاء دهند.
در مرحله اول، آنها با حذف شاخه‌های پیش‌فرض و افزودن کدهای گیج‌کننده که در خط‌های اولیه توقف داشتند، مسیر اجرای برنامه را به گونه‌ای اصلاح کردند که فرآیند تطابق حروف در حافظه با سرعت بسیار بالاتری انجام شود. این تغییرات باعث شد تا برنامه بتواند در هر ثانیه، حجم قابل توجهی داده را پردازش کند، در نتیجه بهبود قابل ملاحظه‌ای در عملکرد سیستم حاصل شد.
سپس، تیم توسعه‌دهنده با استفاده از ساختارهای داده‌ای فشرده و بهینه، مانند ساختارهای جست‌وجو یکتا و بدون نیاز به تخصیص حافظه اضافی، مسیر ASCII را که بیشتر موارد مورد نیاز است، به گونه‌ای طراحی کردند که نزدیک به حداکثر سرعت باند عرض حافظه عمل کند. این استراتژی‌ها امکان اجرای سریع و کارآمد عملیات تطابق با حداقل منابع را فراهم کردند، بطوریکه عملکرد در بیشتر موارد به مرزهای حافظه نزدیک شد.
در ادامه، آنها نشان دادند که با انجام دو مرحله عبور ساده و منظم، می‌توان نتیجه‌ای بهتر از روندهای پیچیده و شاخه‌دار که معمولاً در کدهای سنتی دیده می‌شود، گرفت. این رویکرد نشان می‌دهد که حتی در مواردی که انتظار می‌رود شاخه‌زنی کارایی را کاهش دهد، با تکنیک‌های مناسب می‌توان عملکرد را افزایش داد و فرآیندهای حساس به حافظه را به سطح بالایی رساند.
در مجموع، این مطالعه نشان می‌دهد که با کنار گذاشتن ساختارهای پیچیده و استفاده از الگوریتم‌های ساده و خطی، می‌توان بهره‌وری سیستم را در زمینه مدیریت و تطابق متن‌ها به طور قابل توجهی ارتقاء داد. این دستاورد‌ها به توسعه‌دهندگان ابزارهای بهتر و سریع‌تر در زمینه جستوجوی متن و پردازش داده‌ها کمک می‌کند و نشان می‌دهد که در نوآوری‌های نرم‌افزاری، فرصت‌های بسیاری برای بهبود وجود دارد.
#پردازش_متن #کدهای_برنامه_نویسی #توسعه_نرم‌افزار #بهبود_عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://github.blog/engineering/architecture-optimization/dont-stop-early-case-folding-source-code-at-memory-speed/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Don't Stop Early: Case-Folding Source Code at Memory Speed (16 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی بهبودهای چشمگیر در سرعت پردازش کدهای برنامه‌نویسی در مخزن گیت‌هاب پرداخته شده است. در گذشته، فرآیند تطابق حروف و جستوجوی عبارات در سیستم‌های متنی با محدودیت‌هایی مواجه بود که منجر به کاهش کارایی و سرعت می‌شد. اما توسعه‌دهندگان در گیت‌هاب با رویکردی نوآورانه، توانستند این فرآیند را با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته، به شکل قابل توجهی ارتقاء دهند.
در مرحله اول، آنها با حذف شاخه‌های پیش‌فرض و افزودن کدهای گیج‌کننده که در خط‌های اولیه توقف داشتند، مسیر اجرای برنامه را به گونه‌ای اصلاح کردند که فرآیند تطابق حروف در حافظه با سرعت بسیار بالاتری انجام شود. این تغییرات باعث شد تا برنامه بتواند در هر ثانیه، حجم قابل توجهی داده را پردازش کند، در نتیجه بهبود قابل ملاحظه‌ای در عملکرد سیستم حاصل شد.
سپس، تیم توسعه‌دهنده با استفاده از ساختارهای داده‌ای فشرده و بهینه، مانند ساختارهای جست‌وجو یکتا و بدون نیاز به تخصیص حافظه اضافی، مسیر ASCII را که بیشتر موارد مورد نیاز است، به گونه‌ای طراحی کردند که نزدیک به حداکثر سرعت باند عرض حافظه عمل کند. این استراتژی‌ها امکان اجرای سریع و کارآمد عملیات تطابق با حداقل منابع را فراهم کردند، بطوریکه عملکرد در بیشتر موارد به مرزهای حافظه نزدیک شد.
در ادامه، آنها نشان دادند که با انجام دو مرحله عبور ساده و منظم، می‌توان نتیجه‌ای بهتر از روندهای پیچیده و شاخه‌دار که معمولاً در کدهای سنتی دیده می‌شود، گرفت. این رویکرد نشان می‌دهد که حتی در مواردی که انتظار می‌رود شاخه‌زنی کارایی را کاهش دهد، با تکنیک‌های مناسب می‌توان عملکرد را افزایش داد و فرآیندهای حساس به حافظه را به سطح بالایی رساند.
در مجموع، این مطالعه نشان می‌دهد که با کنار گذاشتن ساختارهای پیچیده و استفاده از الگوریتم‌های ساده و خطی، می‌توان بهره‌وری سیستم را در زمینه مدیریت و تطابق متن‌ها به طور قابل توجهی ارتقاء داد. این دستاورد‌ها به توسعه‌دهندگان ابزارهای بهتر و سریع‌تر در زمینه جستوجوی متن و پردازش داده‌ها کمک می‌کند و نشان می‌دهد که در نوآوری‌های نرم‌افزاری، فرصت‌های بسیاری برای بهبود وجود دارد.
#پردازش_متن #کدهای_برنامه_نویسی #توسعه_نرم‌افزار #بهبود_عملکرد
🟣لینک مقاله:
https://github.blog/engineering/architecture-optimization/dont-stop-early-case-folding-source-code-at-memory-speed/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
The GitHub Blog
Don't stop early: Case-folding source code at memory speed
How a branch-free loop and byte-space arithmetic let GitHub case-fold every byte of code search at >45 GiB/s on a single core.
🔵 عنوان مقاله
🦆 Rubber duck with the best at DevOpsDays Rockies, September 22-23, 2026 (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
در رویداد DevOpsDays Rockies که در تاریخ ۲۲ و ۲۳ سپتامبر ۲۰۲۶ در شهر دنور برگزار می‌شود، یک دلقک بادی پلاستیکی نمادی از شوخ‌طبعی و خلاقیت است که اهمیت زیادی در این رویداد دارد. این رویداد فرصتی است برای توسعه‌دهندگان، مهندسان و مدیران فناوری اطلاعات تا در کنار هم لحظاتی پرجنب‌وجوش و آموزنده را سپری کنند.
در این مراسم، علاوه بر ارائه‌های تخصصی و سخنرانی‌های منظم، فضای باز و آزاد (Open Spaces) وجود دارد که در آن شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی که علاقه‌مند هستند را انتخاب و درباره آنها بحث کنند. این فضا به تبادل نظر و خلق ایده‌های نو کمک می‌کند و محیطی سراسر همکاری و خلاقیت فراهم می‌سازد. همچنین، جشن دهه فعالیت‌های DevOpsDays Rockies در Bierstadt Lagerhaus در قلب شهر دنور برگزار می‌شود، جایی که میهمانان می‌توانند از نوشیدنی‌های خانگی و صنایع دستی بهره‌مند شوند و شب زنده‌داری‌های خاص را تجربه کنند.
علاقه‌مندان باید همین حالا ثبت‌نام کنند تا از تخفیف ۵ درصدی بهره‌مند شوند و در این رویداد بی‌نظیر حضور پیدا کنند. این فرصت بی‌نظیر برای شبکه‌سازی، یادگیری و توسعه حرفه‌ای است که نباید از دست داد.
#DevOps #رویداد #دبیرستان #توسعه‌کاران
🟣لینک مقاله:
https://tickets.devopsdays.org/devopsdays-denver/2026/c/LQIhF1Bin/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🦆 Rubber duck with the best at DevOpsDays Rockies, September 22-23, 2026 (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
در رویداد DevOpsDays Rockies که در تاریخ ۲۲ و ۲۳ سپتامبر ۲۰۲۶ در شهر دنور برگزار می‌شود، یک دلقک بادی پلاستیکی نمادی از شوخ‌طبعی و خلاقیت است که اهمیت زیادی در این رویداد دارد. این رویداد فرصتی است برای توسعه‌دهندگان، مهندسان و مدیران فناوری اطلاعات تا در کنار هم لحظاتی پرجنب‌وجوش و آموزنده را سپری کنند.
در این مراسم، علاوه بر ارائه‌های تخصصی و سخنرانی‌های منظم، فضای باز و آزاد (Open Spaces) وجود دارد که در آن شرکت‌کنندگان می‌توانند موضوعاتی که علاقه‌مند هستند را انتخاب و درباره آنها بحث کنند. این فضا به تبادل نظر و خلق ایده‌های نو کمک می‌کند و محیطی سراسر همکاری و خلاقیت فراهم می‌سازد. همچنین، جشن دهه فعالیت‌های DevOpsDays Rockies در Bierstadt Lagerhaus در قلب شهر دنور برگزار می‌شود، جایی که میهمانان می‌توانند از نوشیدنی‌های خانگی و صنایع دستی بهره‌مند شوند و شب زنده‌داری‌های خاص را تجربه کنند.
علاقه‌مندان باید همین حالا ثبت‌نام کنند تا از تخفیف ۵ درصدی بهره‌مند شوند و در این رویداد بی‌نظیر حضور پیدا کنند. این فرصت بی‌نظیر برای شبکه‌سازی، یادگیری و توسعه حرفه‌ای است که نباید از دست داد.
#DevOps #رویداد #دبیرستان #توسعه‌کاران
🟣لینک مقاله:
https://tickets.devopsdays.org/devopsdays-denver/2026/c/LQIhF1Bin/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
tickets.devopsdays.org
Voucher redemption :: DevOpsDays Rockies 2026
Forwarded from VIP
🚀 رونمایی از DevSponsors | هاب اسپانسرشیپ و رتبه‌بندی توسعه‌دهندگان متن‌باز ایران
پلتفرم DevSponsors با هدف ایجاد کانال ارتباطی مستقیم و جذب حامیان مالی و زیرساختی از شرکت‌های هاستینگ، ابری و هوش مصنوعی برای پروژه‌های فعال متن‌باز راه‌اندازی شد.
🔹 رتبه‌بندی زنده توسعه‌دهندگان گیت‌هاب
🔹 بانک پروژه‌های کاربردی و پرمخاطب
🔹 برنامه اعطای گرنت سرور و زیرساخت ابری
🌐 مشاهده پروژه‌ها و رتبه‌بندی:
https://devsponsors.github.io/
پلتفرم DevSponsors با هدف ایجاد کانال ارتباطی مستقیم و جذب حامیان مالی و زیرساختی از شرکت‌های هاستینگ، ابری و هوش مصنوعی برای پروژه‌های فعال متن‌باز راه‌اندازی شد.
🔹 رتبه‌بندی زنده توسعه‌دهندگان گیت‌هاب
🔹 بانک پروژه‌های کاربردی و پرمخاطب
🔹 برنامه اعطای گرنت سرور و زیرساخت ابری
🌐 مشاهده پروژه‌ها و رتبه‌بندی:
https://devsponsors.github.io/
🔵 عنوان مقاله
The Economics of Agent Optimization: Four ways to lower the cost (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای هوش مصنوعی، بهینه‌سازی عوامل نقش حیاتی در کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی سیستم‌ها ایفا می‌کند. یکی از اهداف مهم در این حوزه، استفاده از روش‌های متنوع برای کم کردن هزینه‌ها است که شامل انتخاب مدل مناسب، استقرار بهینه، کشینگ موثر، طراحی مطالب مناسب، تنظیمات دقیق عامل‌ها و نظارت مستمر در زمان اجرا می‌شود. این تکنیک‌ها به طور کلی به کاهش هزینه‌های عملیاتی کمک می‌کنند، در حالی که کیفیت، سرعت پاسخگویی و قابلیت اطمینان سیستم حفظ می‌شود.
در این مسیر، شرکت ماکروسافت فاندری با ترکیب این قابلیت‌ها در یک حلقه بهینه‌سازی مداوم، تلاش می‌کند تا هزینه هر نتیجه موفق را با دقت اندازه‌گیری کند، در حالی که سطح کیفیت و پاسخگویی سیستم نیز تضمین می‌گردد. این رویکرد نه تنها به صرفه‌جویی در هزینه‌ها کمک می‌کند بلکه توانایی ما در مدیریت و بهبود مستمر عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی را نیز تقویت می‌نماید و باعث افزایش بهره‌وری کلی می‌شود.
به طور خلاصه، استراتژی‌هایی مانند بهینه‌سازی مدل، بهبود فرآیندهای استقرار، مانیتورینگ پیوسته و تنظیمات هوشمندانه، کلیدهای موفقیت در کاهش هزینه‌های عامل‌های هوشمند هستند. این روش‌ها کمک می‌کنند تا سازمان‌ها بتوانند بهترین نتایج را با کمترین هزینه به دست آورند و در رقابت‌های فناوری اطلاعات پیشرو باقی بمانند.
#هوشمندسازی #کاهش_هزینه #بهینه‌سازی_مدل #هوش_مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/the-economics-of-agent-optimization-four-ways-to-lower-the-cost/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
The Economics of Agent Optimization: Four ways to lower the cost (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای هوش مصنوعی، بهینه‌سازی عوامل نقش حیاتی در کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی سیستم‌ها ایفا می‌کند. یکی از اهداف مهم در این حوزه، استفاده از روش‌های متنوع برای کم کردن هزینه‌ها است که شامل انتخاب مدل مناسب، استقرار بهینه، کشینگ موثر، طراحی مطالب مناسب، تنظیمات دقیق عامل‌ها و نظارت مستمر در زمان اجرا می‌شود. این تکنیک‌ها به طور کلی به کاهش هزینه‌های عملیاتی کمک می‌کنند، در حالی که کیفیت، سرعت پاسخگویی و قابلیت اطمینان سیستم حفظ می‌شود.
در این مسیر، شرکت ماکروسافت فاندری با ترکیب این قابلیت‌ها در یک حلقه بهینه‌سازی مداوم، تلاش می‌کند تا هزینه هر نتیجه موفق را با دقت اندازه‌گیری کند، در حالی که سطح کیفیت و پاسخگویی سیستم نیز تضمین می‌گردد. این رویکرد نه تنها به صرفه‌جویی در هزینه‌ها کمک می‌کند بلکه توانایی ما در مدیریت و بهبود مستمر عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی را نیز تقویت می‌نماید و باعث افزایش بهره‌وری کلی می‌شود.
به طور خلاصه، استراتژی‌هایی مانند بهینه‌سازی مدل، بهبود فرآیندهای استقرار، مانیتورینگ پیوسته و تنظیمات هوشمندانه، کلیدهای موفقیت در کاهش هزینه‌های عامل‌های هوشمند هستند. این روش‌ها کمک می‌کنند تا سازمان‌ها بتوانند بهترین نتایج را با کمترین هزینه به دست آورند و در رقابت‌های فناوری اطلاعات پیشرو باقی بمانند.
#هوشمندسازی #کاهش_هزینه #بهینه‌سازی_مدل #هوش_مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/the-economics-of-agent-optimization-four-ways-to-lower-the-cost/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Microsoft News
The Economics of Agent Optimization: Four ways to lower the cost
Learn why the request is the atomic unit of AI spend and how you can save money using Microsoft Foundry for runtime optimization.
🔵 عنوان مقاله
k8s-overcommit Operator: Kubernetes pod resource overcommit manager
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت منابع در سیستم‌های مبتنی بر کانتینر، بهینه‌سازی مصرف منابع اهمیت زیادی دارد. یکی از چالش‌های رایج در این زمینه، کنترل نحوه تخصیص منابع به پادهای کوبرنتیس است، به‌طوری‌که منابع به صورت بهینه مصرف شوند و در عین حال،از بروز مشکل‌هایی مانند اختلال در سرویس‌ها جلوگیری گردد. در این بین، ابزارهایی وجود دارند که به مدیران کمک می‌کنند تا بر فرآیند تخصیص منابع نظارت بیشتری داشته باشند و استراتژی‌های مناسب برای overcommit یا تخصیص بیشتر منابع نسبت به ظرفیت واقعی را پیاده‌سازی کنند.
در این مقاله، به معرفی یک راه‌حل جدید به نام k8s-overcommit می‌پردازیم؛ ابزاری متن باز که به عنوان یک مدیر منابع برای پادهای کوبرنتیس طراحی شده است. این ابزار قادر است تا با رصد مستمر منابع اختصاص یافته و مصرف شده، به سیستم اعلام کند که چه مقدار از منابع در حالت overcommit قرار دارند و چه بخشی از آنها آماده برای تخصیص‌های جدید است. این فرآیند، مدیریت منابع را بهبود می‌بخشد و بهره‌وری سرورها و خوشه‌های کوبرنتیس را افزایش می‌دهد، بدون اینکه خطر بروز اختلال در سرویس‌ها را افزایش دهد.
با بهره‌گیری از این اپراتور، مدیران می‌توانند استراتژی‌های تخصیص منابع دقیق‌تر و کارآمدتری را پیاده‌سازی کنند، به نحوی که منابع بیشتری نسبت به ظرفیت فیزیکی سرورها در نظر گرفته شود اما در عین حال، ریسک کمترین میزان اختلال را داشته باشد. این روش کمک می‌کند تا پروژه‌ها با هزینه‌های کمتر و بهره‌وری بالاتر، به بهترین شکل اجرا شوند و مدیریت منابع سرور، به شکل مؤثرتری انجام گیرد.
#کوبیرنتیس #مدیریت_منابع #Overcommit #پایش_سرورها
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/s3P-hs52K
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
k8s-overcommit Operator: Kubernetes pod resource overcommit manager
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت منابع در سیستم‌های مبتنی بر کانتینر، بهینه‌سازی مصرف منابع اهمیت زیادی دارد. یکی از چالش‌های رایج در این زمینه، کنترل نحوه تخصیص منابع به پادهای کوبرنتیس است، به‌طوری‌که منابع به صورت بهینه مصرف شوند و در عین حال،از بروز مشکل‌هایی مانند اختلال در سرویس‌ها جلوگیری گردد. در این بین، ابزارهایی وجود دارند که به مدیران کمک می‌کنند تا بر فرآیند تخصیص منابع نظارت بیشتری داشته باشند و استراتژی‌های مناسب برای overcommit یا تخصیص بیشتر منابع نسبت به ظرفیت واقعی را پیاده‌سازی کنند.
در این مقاله، به معرفی یک راه‌حل جدید به نام k8s-overcommit می‌پردازیم؛ ابزاری متن باز که به عنوان یک مدیر منابع برای پادهای کوبرنتیس طراحی شده است. این ابزار قادر است تا با رصد مستمر منابع اختصاص یافته و مصرف شده، به سیستم اعلام کند که چه مقدار از منابع در حالت overcommit قرار دارند و چه بخشی از آنها آماده برای تخصیص‌های جدید است. این فرآیند، مدیریت منابع را بهبود می‌بخشد و بهره‌وری سرورها و خوشه‌های کوبرنتیس را افزایش می‌دهد، بدون اینکه خطر بروز اختلال در سرویس‌ها را افزایش دهد.
با بهره‌گیری از این اپراتور، مدیران می‌توانند استراتژی‌های تخصیص منابع دقیق‌تر و کارآمدتری را پیاده‌سازی کنند، به نحوی که منابع بیشتری نسبت به ظرفیت فیزیکی سرورها در نظر گرفته شود اما در عین حال، ریسک کمترین میزان اختلال را داشته باشد. این روش کمک می‌کند تا پروژه‌ها با هزینه‌های کمتر و بهره‌وری بالاتر، به بهترین شکل اجرا شوند و مدیریت منابع سرور، به شکل مؤثرتری انجام گیرد.
#کوبیرنتیس #مدیریت_منابع #Overcommit #پایش_سرورها
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/s3P-hs52K
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - InditexTech/k8s-overcommit-operator: A Kubernetes operator designed to intelligently manage resource overcommit on pod…
A Kubernetes operator designed to intelligently manage resource overcommit on pod resource requests. - InditexTech/k8s-overcommit-operator
🔵 عنوان مقاله
NineVigil - Governance and sandboxing for AI agents on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
ناینوویژیل یک ابزار مدیریت بر پایه کوبرنتیس است که به منظور اجرای عامل‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. این سیستم، عامل‌های هوشمند را در داخل محیط‌های محافظت‌شده و امنی مانند سندباکس‌های gVisor اجرا می‌کند تا از امنیت و اطمینان‌بخشی فرآیندها اطمینان حاصل شود. یکی از ویژگی‌های برجسته این ابزار، مسدود کردن خروجی‌های شبکه‌ای عامل‌ها با استفاده از فناوری Cilium است که مانع از دسترسی غیرمجاز یا ناخواسته به شبکه می‌شود. این اقدام بیم آن را کاهش می‌دهد که عامل‌های هوشمند امکان ارسال داده‌های حساس یا اطلاعات را به خارج از محیط مورد نظر داشته باشند.
علاوه بر این، ناینوویژیل تمامی فعالیت‌های هر اجرا را در قالب یک گزارش و رکورد شفاف و قابل اثبات ثبت می‌کند. این رکورد، درواقع، محافظت‌شده و غیرقابل تغییر است و توانایی ردیابی همه عملیات‌ها را فراهم می‌کند. در نتیجه، سازمان‌ها و تیم‌های توسعه دهنده می‌توانند مسائلی مانند امنیت، قابلیت پیگیری و نظارت را بهبود ببخشند و در صورت نیاز، به سابقه دقیقی از فعالیت‌های عامل‌های هوشمند دست یابند.
در کل، این پروژه ابزار قدرتمندی است که با تلفیق فناوری‌های مدرن امنیتی و مدیریت Kubernetes، زیرساختی امن و قابل اعتماد برای توسعه و اجرای عامل‌های هوشمند در بستر ابری و توزیع‌شده فراهم می‌کند، و از اهمیت بالایی در زمینه‌های امنیت سایبری و حاکمیت فناوری‌های نوین برخوردار است.
#هوش_مصنوعی #امنیت_سایبری #کوبیرنتیس #مدیریت_عامل‌های_هوشمند
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CKghZJGt1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
NineVigil - Governance and sandboxing for AI agents on Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
ناینوویژیل یک ابزار مدیریت بر پایه کوبرنتیس است که به منظور اجرای عامل‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. این سیستم، عامل‌های هوشمند را در داخل محیط‌های محافظت‌شده و امنی مانند سندباکس‌های gVisor اجرا می‌کند تا از امنیت و اطمینان‌بخشی فرآیندها اطمینان حاصل شود. یکی از ویژگی‌های برجسته این ابزار، مسدود کردن خروجی‌های شبکه‌ای عامل‌ها با استفاده از فناوری Cilium است که مانع از دسترسی غیرمجاز یا ناخواسته به شبکه می‌شود. این اقدام بیم آن را کاهش می‌دهد که عامل‌های هوشمند امکان ارسال داده‌های حساس یا اطلاعات را به خارج از محیط مورد نظر داشته باشند.
علاوه بر این، ناینوویژیل تمامی فعالیت‌های هر اجرا را در قالب یک گزارش و رکورد شفاف و قابل اثبات ثبت می‌کند. این رکورد، درواقع، محافظت‌شده و غیرقابل تغییر است و توانایی ردیابی همه عملیات‌ها را فراهم می‌کند. در نتیجه، سازمان‌ها و تیم‌های توسعه دهنده می‌توانند مسائلی مانند امنیت، قابلیت پیگیری و نظارت را بهبود ببخشند و در صورت نیاز، به سابقه دقیقی از فعالیت‌های عامل‌های هوشمند دست یابند.
در کل، این پروژه ابزار قدرتمندی است که با تلفیق فناوری‌های مدرن امنیتی و مدیریت Kubernetes، زیرساختی امن و قابل اعتماد برای توسعه و اجرای عامل‌های هوشمند در بستر ابری و توزیع‌شده فراهم می‌کند، و از اهمیت بالایی در زمینه‌های امنیت سایبری و حاکمیت فناوری‌های نوین برخوردار است.
#هوش_مصنوعی #امنیت_سایبری #کوبیرنتیس #مدیریت_عامل‌های_هوشمند
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/CKghZJGt1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - Clawdlinux/agentic-operator-core: Runtime-agnostic Kubernetes governance for AI agents: gVisor isolation, egress policy…
Runtime-agnostic Kubernetes governance for AI agents: gVisor isolation, egress policy, cost controls, and offline audit verification primitives. - Clawdlinux/agentic-operator-core
Forwarded from VIP
💼 به دنبال استخدام برنامه‌نویس هستید؟ یا به دنبال فرصت شغلی مناسب می‌گردید؟
🟢 کارفرمایان:
اگر به دنبال جذب برنامه‌نویس هستید، آگهی استخدام خود را برای ما ارسال کنید تا منتشر شود.
🟢 کارجویان:
اگر به دنبال فرصت شغلی هستید، رزومه خود را برای ما ارسال کنید تا در صورت وجود موقعیت مناسب، به شرکت‌ها و کارفرمایان معرفی شوید. 🚀
👤 ادمین:
@mrbardia72
📄 لطفاً موارد زیر را به همراه فایل PDF رزومه ارسال کنید:
✅ نام و نام خانوادگی (اجباری)
✅ سابقه کار (اجباری)
✅ محل سکونت (اجباری)
✅ امکان نقل مکان برای کار (اجباری)
🔹 لینک LinkedIn (اختیاری)
🔹 لینک GitHub (اختیاری)
👇توی چنل زیر قرار میگیره 👇
https://t.me/job_labdon
🟢 کارفرمایان:
اگر به دنبال جذب برنامه‌نویس هستید، آگهی استخدام خود را برای ما ارسال کنید تا منتشر شود.
🟢 کارجویان:
اگر به دنبال فرصت شغلی هستید، رزومه خود را برای ما ارسال کنید تا در صورت وجود موقعیت مناسب، به شرکت‌ها و کارفرمایان معرفی شوید. 🚀
👤 ادمین:
@mrbardia72
📄 لطفاً موارد زیر را به همراه فایل PDF رزومه ارسال کنید:
✅ نام و نام خانوادگی (اجباری)
✅ سابقه کار (اجباری)
✅ محل سکونت (اجباری)
✅ امکان نقل مکان برای کار (اجباری)
🔹 لینک LinkedIn (اختیاری)
🔹 لینک GitHub (اختیاری)
👇توی چنل زیر قرار میگیره 👇
https://t.me/job_labdon
🔵 عنوان مقاله
Tool overload got your head spinning? (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری امروز، مدیریت ابزارهای متعدد و پلی‌لیست‌های مختلف می‌تواند بسیار استرس‌زا و گیج‌کننده باشد. حجم بی‌سابقه ابزارهای توسعه، خدمات ابری و فناوری‌های هوشمند، گاهی اوقات باعث می‌شود که روند کار دشوارتر و زمان‌برتر شود. یکی از مشکلات رایج در تیم‌های توسعه و فناوری، سر درگمی ناشی از حجم زیاد ابزارهای مختلف است که بهره‌وری را کاهش می‌دهد و تمرکز را می‌گیرد.
در این شرایط، راه‌حل‌های مناسب و یکپارچه می‌تواند تفاوت زیادی در مدیریت پروژه‌ها ایجاد کند. مایکروسافت Azure با ارائه نمایی جامع و واحد از نرم‌افزارها، منابع ابری و هوش مصنوعی، امکانی فراهم می‌کند تا شما بتوانید بدون نیاز به باز کردن چندین پنجره و گردش میان ابزارهای متعدد، کنترل کامل بر روند توسعه و عملیات خود داشته باشید. این پلتفرم، کلید سادهسازی مسیر کاری شما است، جایی که می‌توانید نرم‌افزارهای بیشتری را سریع‌تر و با آرامش بیشتری تحویل دهید.
با استفاده از Azure، دیگر خبری از گیجی و سردرگمی نیست. این ابزار قدرتمند کمک می‌کند تا فرآیندهای پیچیده را ساده و مدیریت را آسان‌تر کنید، و در نتیجه تمرکزتان بر روی ساختن نرم‌افزارهای بهتر و نوآورانه‌تر باشد. در نتیجه، بهره‌وری تیم شما افزایش یافته و پروژه‌ها با سرعت بیشتری به پایان می‌رسد، در حالی که رضایت مشتریان هم همواره در بالاترین حد باقی می‌ماند.
#فناوری #ابزارهای_مدیریت #هوش_مصنوعی #ایده_سادهسازی
🟣لینک مقاله:
https://ad.doubleclick.net/ddm/trackclk/N572608.5847589TLDRMEDIALLC/B36170213.450551104;dc_trk_aid=644549307;dc_trk_cid=258766841;dc_lat=;dc_rdid=;tag_for_child_directed_treatment=;tfua=;gdpr=${GDPR};gdpr_consent=${GDPR_CONSENT_755};ltd=;dc_tdv=1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Tool overload got your head spinning? (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری امروز، مدیریت ابزارهای متعدد و پلی‌لیست‌های مختلف می‌تواند بسیار استرس‌زا و گیج‌کننده باشد. حجم بی‌سابقه ابزارهای توسعه، خدمات ابری و فناوری‌های هوشمند، گاهی اوقات باعث می‌شود که روند کار دشوارتر و زمان‌برتر شود. یکی از مشکلات رایج در تیم‌های توسعه و فناوری، سر درگمی ناشی از حجم زیاد ابزارهای مختلف است که بهره‌وری را کاهش می‌دهد و تمرکز را می‌گیرد.
در این شرایط، راه‌حل‌های مناسب و یکپارچه می‌تواند تفاوت زیادی در مدیریت پروژه‌ها ایجاد کند. مایکروسافت Azure با ارائه نمایی جامع و واحد از نرم‌افزارها، منابع ابری و هوش مصنوعی، امکانی فراهم می‌کند تا شما بتوانید بدون نیاز به باز کردن چندین پنجره و گردش میان ابزارهای متعدد، کنترل کامل بر روند توسعه و عملیات خود داشته باشید. این پلتفرم، کلید سادهسازی مسیر کاری شما است، جایی که می‌توانید نرم‌افزارهای بیشتری را سریع‌تر و با آرامش بیشتری تحویل دهید.
با استفاده از Azure، دیگر خبری از گیجی و سردرگمی نیست. این ابزار قدرتمند کمک می‌کند تا فرآیندهای پیچیده را ساده و مدیریت را آسان‌تر کنید، و در نتیجه تمرکزتان بر روی ساختن نرم‌افزارهای بهتر و نوآورانه‌تر باشد. در نتیجه، بهره‌وری تیم شما افزایش یافته و پروژه‌ها با سرعت بیشتری به پایان می‌رسد، در حالی که رضایت مشتریان هم همواره در بالاترین حد باقی می‌ماند.
#فناوری #ابزارهای_مدیریت #هوش_مصنوعی #ایده_سادهسازی
🟣لینک مقاله:
https://ad.doubleclick.net/ddm/trackclk/N572608.5847589TLDRMEDIALLC/B36170213.450551104;dc_trk_aid=644549307;dc_trk_cid=258766841;dc_lat=;dc_rdid=;tag_for_child_directed_treatment=;tfua=;gdpr=${GDPR};gdpr_consent=${GDPR_CONSENT_755};ltd=;dc_tdv=1
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Microsoft
Get to Know Azure | Microsoft Azure
Get an overview of Microsoft Azure, a comprehensive cloud and AI platform. Explore a summary of features—and discover why Azure is the cloud the world trusts.
🔵 عنوان مقاله
Security Incident - BGP Hijacking (12 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این حادثه امنیتی، حمله‌ای با هدف hijacking پروتکل BGP، ترافیک مربوط به یک شبکه /24 متعلق به شرکت Softaculous را برای حدود ۳۳ ساعت منحرف کرد. این حمله به مهاجم اجازه داد درخواست‌ها را سرقت کند و گواهینامه‌های معتبر Let's Encrypt را دریافت نماید، زیرا ترافیک تایید اعتبار ACME نیز تحت کنترل او قرار گرفت. نتیجه این حمله منجر شد تا تعداد محدودی از سیستم‌های Virtualizor به طور ناخواسته بروزرسانی مخرب دریافت کنند. این واقعه نشان می‌دهد که تهاجمات در زیرساخت‌های شبکه‌ای می‌تواند به سادگی زنجیره تامین نرم‌افزار و سیستم‌های کلیدی را هدف قرار دهد و مشکلات امنیتی بزرگتری ایجاد کند.
#امنیت_شبکه #هکینگ #حملات_بنیادی #روزافزون
🟣لینک مقاله:
https://www.virtualizor.com/blog/security-incident-bgp-hijacking/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Security Incident - BGP Hijacking (12 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این حادثه امنیتی، حمله‌ای با هدف hijacking پروتکل BGP، ترافیک مربوط به یک شبکه /24 متعلق به شرکت Softaculous را برای حدود ۳۳ ساعت منحرف کرد. این حمله به مهاجم اجازه داد درخواست‌ها را سرقت کند و گواهینامه‌های معتبر Let's Encrypt را دریافت نماید، زیرا ترافیک تایید اعتبار ACME نیز تحت کنترل او قرار گرفت. نتیجه این حمله منجر شد تا تعداد محدودی از سیستم‌های Virtualizor به طور ناخواسته بروزرسانی مخرب دریافت کنند. این واقعه نشان می‌دهد که تهاجمات در زیرساخت‌های شبکه‌ای می‌تواند به سادگی زنجیره تامین نرم‌افزار و سیستم‌های کلیدی را هدف قرار دهد و مشکلات امنیتی بزرگتری ایجاد کند.
#امنیت_شبکه #هکینگ #حملات_بنیادی #روزافزون
🟣لینک مقاله:
https://www.virtualizor.com/blog/security-incident-bgp-hijacking/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes v1.37: Native Histograms Graduates to Beta (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه ۱.۳۷ کیوب‌نتیس، قابلیت پشتیبانی بومی هیستوگرام‌ها به مرحله بتا رسید و به طور پیش‌فرض فعال شده است. این ویژگی، امکان اندازه‌گیری دقیق‌تر معیارهای مرتبط با تأخیر و مدت زمان را فراهم می‌کند و در عین حال، میزان نیاز به حافظه و بارگیری داده‌های Telemetry را کاهش می‌دهد. در گذشته، کاربران باید برای جمع‌آوری این داده‌ها از جعبه‌ابزارهای مختلف، مانند Prometheus، استفاده می‌کردند؛ اما اکنون هیستوگرام‌های بومی جایگزین جعبه‌ابزارهای ثابت و تعریف‌شده به صورت دستی، با buckets دینامیک و نمایی شده‌اند که در قالب یک سری زمانی واحد ذخیره می‌شود. این تغییر، به بهبود دقت و کارایی مانیتورینگ در اکوسیستم Kubernetes کمک می‌کند و توسعه‌دهندگان و اپراتورها را قادر می‌سازد تا نظارت بهتری بر عملکرد سرویس‌های خود داشته باشند.
#Kubernetes #هیستوگرام #Prometheus #نصب81
🟣لینک مقاله:
https://kubernetes.io/blog/2026/09/11/kubernetes-v1-37-native-histograms-beta/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes v1.37: Native Histograms Graduates to Beta (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه ۱.۳۷ کیوب‌نتیس، قابلیت پشتیبانی بومی هیستوگرام‌ها به مرحله بتا رسید و به طور پیش‌فرض فعال شده است. این ویژگی، امکان اندازه‌گیری دقیق‌تر معیارهای مرتبط با تأخیر و مدت زمان را فراهم می‌کند و در عین حال، میزان نیاز به حافظه و بارگیری داده‌های Telemetry را کاهش می‌دهد. در گذشته، کاربران باید برای جمع‌آوری این داده‌ها از جعبه‌ابزارهای مختلف، مانند Prometheus، استفاده می‌کردند؛ اما اکنون هیستوگرام‌های بومی جایگزین جعبه‌ابزارهای ثابت و تعریف‌شده به صورت دستی، با buckets دینامیک و نمایی شده‌اند که در قالب یک سری زمانی واحد ذخیره می‌شود. این تغییر، به بهبود دقت و کارایی مانیتورینگ در اکوسیستم Kubernetes کمک می‌کند و توسعه‌دهندگان و اپراتورها را قادر می‌سازد تا نظارت بهتری بر عملکرد سرویس‌های خود داشته باشند.
#Kubernetes #هیستوگرام #Prometheus #نصب81
🟣لینک مقاله:
https://kubernetes.io/blog/2026/09/11/kubernetes-v1-37-native-histograms-beta/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Kubernetes v1.37: Native Histograms Graduates to Beta
I'm excited to announce that native histogram support for Kubernetes metrics is graduating to Beta and is enabled by default in Kubernetes v1.37!
Native histograms (previously introduced as Alpha in Kubernetes v1.36 under KEP-5808) bring high-resolution,…
Native histograms (previously introduced as Alpha in Kubernetes v1.36 under KEP-5808) bring high-resolution,…
🔵 عنوان مقاله
Migrating from AWS VPC CNI & Kube-Proxy to Cilium on EKS
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، فرآیند انتقال محیط EKS از استفاده از شبکه‌ساز VPC CNI و پروکسی کابی‌پروکسی به راه‌حل پیشرفته‌تر Cilium مورد بررسی قرار می‌گیرد. این تغییرات به منظور بهبود امنیت، کارایی و قابلیت‌های نظارتی انجام می‌شود و شامل استراتژی‌های پیشرفته‌ای مانند بهره‌گیری از نودهای blue/green، رمزگذاری با WireGuard و استفاده از ابزار Hubble برای مشاهده‌پذیری شبکه است.
در ابتدای فرآیند، نیاز است تا زیرساخت‌های موجود با دقت بررسی شده و برنامه‌ریزی مناسبی برای مهاجرت صورت گیرد. استفاده از نودهای نوع blue/green به مدیران این امکان را می‌دهد که به صورت مرحله‌ای و بدون اختلال، سیستم‌ها را به نسخه جدید منتقل کنند. همچنین، بهره‌گیری از فناوری رمزگذاری WireGuard تضمین می‌کند که ترافیک شبکه به صورت ایمن و پراکنده انجام می‌شود، که این امر سبب افزایش امنیت داده‌ها و کاهش ریسک‌های احتمالی می‌گردد.
در نهایت، با استفاده از Hubble برای نظارت بر ترافیک و عملکرد شبکه، قابلیت‌های دیداری و عملیات‌پذیری بیشتر و بهتر می‌شود، که این امر در مدیریت و رفع اشکالات شبکه نقش حیاتی دارد. این مقاله گام به گام به توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم کمک می‌کند تا این مهاجرت را به صورت کارآمد، امن و بی‌وقفه انجام دهند و از مزایای فناوری نوین Cilium بهره‌مند شوند.
#کلود #امنیت_شبکه #Kubernetes #Cilium
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sYGLb0l37
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Migrating from AWS VPC CNI & Kube-Proxy to Cilium on EKS
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، فرآیند انتقال محیط EKS از استفاده از شبکه‌ساز VPC CNI و پروکسی کابی‌پروکسی به راه‌حل پیشرفته‌تر Cilium مورد بررسی قرار می‌گیرد. این تغییرات به منظور بهبود امنیت، کارایی و قابلیت‌های نظارتی انجام می‌شود و شامل استراتژی‌های پیشرفته‌ای مانند بهره‌گیری از نودهای blue/green، رمزگذاری با WireGuard و استفاده از ابزار Hubble برای مشاهده‌پذیری شبکه است.
در ابتدای فرآیند، نیاز است تا زیرساخت‌های موجود با دقت بررسی شده و برنامه‌ریزی مناسبی برای مهاجرت صورت گیرد. استفاده از نودهای نوع blue/green به مدیران این امکان را می‌دهد که به صورت مرحله‌ای و بدون اختلال، سیستم‌ها را به نسخه جدید منتقل کنند. همچنین، بهره‌گیری از فناوری رمزگذاری WireGuard تضمین می‌کند که ترافیک شبکه به صورت ایمن و پراکنده انجام می‌شود، که این امر سبب افزایش امنیت داده‌ها و کاهش ریسک‌های احتمالی می‌گردد.
در نهایت، با استفاده از Hubble برای نظارت بر ترافیک و عملکرد شبکه، قابلیت‌های دیداری و عملیات‌پذیری بیشتر و بهتر می‌شود، که این امر در مدیریت و رفع اشکالات شبکه نقش حیاتی دارد. این مقاله گام به گام به توسعه‌دهندگان و مدیران سیستم کمک می‌کند تا این مهاجرت را به صورت کارآمد، امن و بی‌وقفه انجام دهند و از مزایای فناوری نوین Cilium بهره‌مند شوند.
#کلود #امنیت_شبکه #Kubernetes #Cilium
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/sYGLb0l37
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Migrating from AWS VPC CNI & Kube-Proxy to Cilium on EKS
Migrating from AWS VPC CNI & Kube-Proxy to Cilium on EKS If you are running Kubernetes in production, network security and visibility eventually become top priorities. Recently, I decided to migrate …
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Through Control Theory Glasses: HPA
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نگارنده به بررسی سیستم مقیاس‌گذاری خودکار در کابرنتیس، از منظر تئوری کنترل می‌پردازد و آن را به عنوان یک کنترلر تناسبی تحلیل می‌کند. این رویکرد به ما کمک می‌کند تا بهتر درک کنیم چرا در طراحی هستانده‌های خودکار، لازم است برخی محدودیت‌ها و ترازهای مختلف را در نظر بگیریم. به عنوان مثال، مفهوم دست‌کم‌گیری یا Deadband، حساسیت یا Gain بالا و پاسخ کند، همه از فاکتورهای حیاتی در توازن بین کارایی و پایداری این سیستم‌ها هستند که در طول زمان ناگزیر به ترويج آنها خواهیم بود.
در ادامه، نویسنده به تأثیرات منفی زمان تاخیر و میزان کوانتیزاسیون پادها بر عملکرد کنترلر PID می‌پردازد. این موارد، باعث می‌شوند نحوه پاسخ‌دهی و دقت سیستم کنترل به صورت قابل توجهی تغییر کند. درک اینکه چگونه این عوامل باعث کاهش کارایی و یا ناپایداری می‌شوند، ما را قادر می‌سازد تا طراحی‌های بهتری در حوزه کنترل و مقیاس‌گذاری خودکار پیاده کنیم.
در مجموع، این مقاله با نگاه کردن به HPA (مقیاس‌گذار خودکار در کابرنتیس) از دید کنترل نظری، نشان می‌دهد که محدودیت‌ها و توازن‌های اساسی در طراحی این سیستم‌ها وجود دارد و مهم است که به آنها آگاهانه توجه کنیم. این تحلیل، به مدیران و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از نحوه رفتار و بهبود عملکرد سیستم‌های مقیاس‌گذاری خودکار داشته باشند و در نتیجه، فرآیندهای مدیریت منابع را به صورت موثرتری هدایت کنند.
#کابرنتیس #کنترل_خودکار #پایش_سیستم #مدیریت_منابع
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/FdGgBK2q8
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes Through Control Theory Glasses: HPA
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نگارنده به بررسی سیستم مقیاس‌گذاری خودکار در کابرنتیس، از منظر تئوری کنترل می‌پردازد و آن را به عنوان یک کنترلر تناسبی تحلیل می‌کند. این رویکرد به ما کمک می‌کند تا بهتر درک کنیم چرا در طراحی هستانده‌های خودکار، لازم است برخی محدودیت‌ها و ترازهای مختلف را در نظر بگیریم. به عنوان مثال، مفهوم دست‌کم‌گیری یا Deadband، حساسیت یا Gain بالا و پاسخ کند، همه از فاکتورهای حیاتی در توازن بین کارایی و پایداری این سیستم‌ها هستند که در طول زمان ناگزیر به ترويج آنها خواهیم بود.
در ادامه، نویسنده به تأثیرات منفی زمان تاخیر و میزان کوانتیزاسیون پادها بر عملکرد کنترلر PID می‌پردازد. این موارد، باعث می‌شوند نحوه پاسخ‌دهی و دقت سیستم کنترل به صورت قابل توجهی تغییر کند. درک اینکه چگونه این عوامل باعث کاهش کارایی و یا ناپایداری می‌شوند، ما را قادر می‌سازد تا طراحی‌های بهتری در حوزه کنترل و مقیاس‌گذاری خودکار پیاده کنیم.
در مجموع، این مقاله با نگاه کردن به HPA (مقیاس‌گذار خودکار در کابرنتیس) از دید کنترل نظری، نشان می‌دهد که محدودیت‌ها و توازن‌های اساسی در طراحی این سیستم‌ها وجود دارد و مهم است که به آنها آگاهانه توجه کنیم. این تحلیل، به مدیران و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از نحوه رفتار و بهبود عملکرد سیستم‌های مقیاس‌گذاری خودکار داشته باشند و در نتیجه، فرآیندهای مدیریت منابع را به صورت موثرتری هدایت کنند.
#کابرنتیس #کنترل_خودکار #پایش_سیستم #مدیریت_منابع
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/FdGgBK2q8
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
DEV Community
Kubernetes Through Control Theory Glasses — Part 1: HPA
One Saturday morning I was fixing my coffee grinder while watching James Hoffmann explain how a PID...
🔵 عنوان مقاله
What we learned about AI agent security by monitoring our agents (1 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری امروز، امنیت هوش مصنوعی یکی از موضوعات حیاتی و پرتکرار است که توجه بسیاری از کارشناسان و شرکت‌ها را به خود جلب کرده است. شرکت دیتادُگ، برای درک بهتر و تقویت امنیت عوامل هوش مصنوعی خود، تصمیم گرفت تا نظارتی دقیق بر عوامل هوشمند خود داشته باشد. این اقدام با هدف شناسایی نقاط ضعف، کشف داده‌های حساس و ارزیابی ریسک‌های موجود در فرآیندهای مختلف صورت گرفت.
در این فرآیند، اولین قدم ساخت فهرستی جامع از اجزای مختلف عامل‌های هوشمند بود. این فهرست شامل تمامی مؤلفه‌ها و ابزارهای مورد استفاده در سیستم‌ها می‌شد که کمک می‌کرد تا تصویری واضح از ساختار و عملیات هر عامل به دست آید. سپس، تیم بررسی به رصد جریان‌های داده‌های حساس و تماس‌های ابزارهای مختلف پرداخت، تا بتواند مسیرهای انتقال اطلاعات مهم را پیگیری کند و خطرات احتمالی را شناسایی کند. این اقدامات، بنیان‌های لازم برای اصلاح و تقویت امنیت عوامل هوشمند را فراهم ساختند و نشان دادند که نظارت دقیق، کلید مقابله با تهدیدهای سایبری است.
این تجربه نشان می‌دهد که نظارت متمرکز و مستمر بر سیستم‌های هوشمند نه تنها فرصت‌های بهبود امنیت را فراهم می‌آورد بلکه می‌تواند به شکل قابل توجهی احتمال وقوع حوادث غیرمترقبه را کاهش دهد. در نتیجه، شرکت‌ها باید فرآیندهای رصد و ارزیابی امنیت سیستم‌های هوشمند خود را جدی گرفته و از این تحقیقات بهره‌مند شوند تا بتوانند در دنیای رقابتی امروز، امنیت داده‌ها و سیستم‌های خود را تضمین کنند.
#امنیت_هوش_مصنوعی #مراقبت_هوشمند #ایمنی_سیستم #تحقیقات_سایبری
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/blog/ai-agent-security-lessons/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
What we learned about AI agent security by monitoring our agents (1 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری امروز، امنیت هوش مصنوعی یکی از موضوعات حیاتی و پرتکرار است که توجه بسیاری از کارشناسان و شرکت‌ها را به خود جلب کرده است. شرکت دیتادُگ، برای درک بهتر و تقویت امنیت عوامل هوش مصنوعی خود، تصمیم گرفت تا نظارتی دقیق بر عوامل هوشمند خود داشته باشد. این اقدام با هدف شناسایی نقاط ضعف، کشف داده‌های حساس و ارزیابی ریسک‌های موجود در فرآیندهای مختلف صورت گرفت.
در این فرآیند، اولین قدم ساخت فهرستی جامع از اجزای مختلف عامل‌های هوشمند بود. این فهرست شامل تمامی مؤلفه‌ها و ابزارهای مورد استفاده در سیستم‌ها می‌شد که کمک می‌کرد تا تصویری واضح از ساختار و عملیات هر عامل به دست آید. سپس، تیم بررسی به رصد جریان‌های داده‌های حساس و تماس‌های ابزارهای مختلف پرداخت، تا بتواند مسیرهای انتقال اطلاعات مهم را پیگیری کند و خطرات احتمالی را شناسایی کند. این اقدامات، بنیان‌های لازم برای اصلاح و تقویت امنیت عوامل هوشمند را فراهم ساختند و نشان دادند که نظارت دقیق، کلید مقابله با تهدیدهای سایبری است.
این تجربه نشان می‌دهد که نظارت متمرکز و مستمر بر سیستم‌های هوشمند نه تنها فرصت‌های بهبود امنیت را فراهم می‌آورد بلکه می‌تواند به شکل قابل توجهی احتمال وقوع حوادث غیرمترقبه را کاهش دهد. در نتیجه، شرکت‌ها باید فرآیندهای رصد و ارزیابی امنیت سیستم‌های هوشمند خود را جدی گرفته و از این تحقیقات بهره‌مند شوند تا بتوانند در دنیای رقابتی امروز، امنیت داده‌ها و سیستم‌های خود را تضمین کنند.
#امنیت_هوش_مصنوعی #مراقبت_هوشمند #ایمنی_سیستم #تحقیقات_سایبری
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/blog/ai-agent-security-lessons/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Datadog
What we learned about AI agent security by monitoring our agents | Datadog
Learn what we discovered about AI agent security by monitoring our agents, from creating an inventory of agent components to tracing sensitive data and tool calls.
🔵 عنوان مقاله
Quick thoughts on Azure Regional Outage from July 23, '26 (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در تاریخ ۲۳ ژوئیه، سرویس آژور در منطقه غرب ایالات متحده دچار خرابی شد که حدود پنج ساعت ادامه داشت. این مشکل پس از انجام یک تعمیر در شبکه رخ داد و منجر به جدا شدن گسترده‌ی دستگاه‌ها و سرویس‌های مختلف شد. این حادثه نشان‌دهنده ضعف‌هایی در تحلیل محدوده خسارت، ارزیابی ایمنی کلی شبکه، سیگنال‌های نادرست سلامت سیستم، ثبت ناقص رویدادها و اتوماسیون بازگردانی سیستم بود که همگی تحت تاثیر اتصال اینترنتی مختل شده قرار گرفتند.
این رویداد بر اهمیت طرح‌های پشتیبان‌گیری قوی و استراتژی‌های بازیابی سریع برای کاهش تاثیر چنین خرابی‌هایی تأکید می‌کند. همچنین، ضرورت بررسی و اصلاح فرآیندهای خطایابی و ارزیابی خطر در زمان‌های بحرانی را نمایان می‌سازد. شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان باید با تمرکز بر امنیت و قابلیت اطمینان زیرساخت‌های ابری، از وقوع مجدد چنین مشکلاتی جلوگیری کنند و خدمات پایدار و قابل اعتماد برای کاربران فراهم آورند.
#آژور #خرابی_سرویس #امنیت_ابری #بازیابی_خدمات
🟣لینک مقاله:
https://surfingcomplexity.blog/2026/08/16/quick-thoughts-on-azure-regional-outage-from-july-23-26/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Quick thoughts on Azure Regional Outage from July 23, '26 (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در تاریخ ۲۳ ژوئیه، سرویس آژور در منطقه غرب ایالات متحده دچار خرابی شد که حدود پنج ساعت ادامه داشت. این مشکل پس از انجام یک تعمیر در شبکه رخ داد و منجر به جدا شدن گسترده‌ی دستگاه‌ها و سرویس‌های مختلف شد. این حادثه نشان‌دهنده ضعف‌هایی در تحلیل محدوده خسارت، ارزیابی ایمنی کلی شبکه، سیگنال‌های نادرست سلامت سیستم، ثبت ناقص رویدادها و اتوماسیون بازگردانی سیستم بود که همگی تحت تاثیر اتصال اینترنتی مختل شده قرار گرفتند.
این رویداد بر اهمیت طرح‌های پشتیبان‌گیری قوی و استراتژی‌های بازیابی سریع برای کاهش تاثیر چنین خرابی‌هایی تأکید می‌کند. همچنین، ضرورت بررسی و اصلاح فرآیندهای خطایابی و ارزیابی خطر در زمان‌های بحرانی را نمایان می‌سازد. شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان باید با تمرکز بر امنیت و قابلیت اطمینان زیرساخت‌های ابری، از وقوع مجدد چنین مشکلاتی جلوگیری کنند و خدمات پایدار و قابل اعتماد برای کاربران فراهم آورند.
#آژور #خرابی_سرویس #امنیت_ابری #بازیابی_خدمات
🟣لینک مقاله:
https://surfingcomplexity.blog/2026/08/16/quick-thoughts-on-azure-regional-outage-from-july-23-26/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Surfing Complexity
Quick thoughts on Azure Regional Outage from July 23, ’26
The folks at Microsoft Azure recently wrote up a post incident review for a networking issue in their West U.S region. From the included timeline, it looks like the impact was on the order of five …
🔵 عنوان مقاله
Rapidly scaling online storage to serve over 1 billion ChatGPT users (13 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، نیاز به ذخیره‌سازی ابری قوی و مقیاس‌پذیر برای پاسخگویی به حجم عظیم کاربران و درخواست‌هایشان اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. شرکت OpenAI، با توسعه پلتفرم ذخیره‌سازی Habitat، موفق شده است در کوتاه‌ترین زمان ممکن، زیرساختی قدرتمند و مقیاس‌پذیر برای بیش از یک میلیارد کاربر ChatGPT فراهم آورد. این پلتفرم، در حال حاضر بیش از ۷۰ میلیون درخواست در ثانیه را پردازش می‌کند و بیش از ۵۰۰ پتابایت داده را سرو می‌کند.
یکی از اقدامات مهم تیم این بود که سرویس را مجدداً بازنویسی کند، این بار با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Rust. این تغییر، باعث شد سرویس در مصرف منابع بسیار بهینه‌تر عمل کند و کارایی آن به طور چشمگیری افزایش یابد؛ به طوری که Rust نسبت به نسخه قبلی پایتون، ۶ برابر در بهره‌وری CPU و ۱۵ برابر در مصرف حافظه بهتر عمل می‌کند. این بهبودها نه تنها سرعت و کارایی سیستم را بهبود بخشید، بلکه امکان توسعه و استقرار آن در مقیاس‌های بزرگ‌تر را نیز فراهم ساخت.
Habitat در ابتدا تنها به عنوان یک کتابخانه پایتون در رویداد DevDay 2023 معرفی شد و هدف آن پشتیبانی از مدل‌های GPT بود. اما با گذشت زمان و ادامه توسعه‌ها، این سیستم به یک ساختار توزیع شده پیچیده تبدیل شد که توانسته است در هزاران منطقه جغرافیایی، کاربران هفتگی بیش از یک میلیارد نفر را پشتیبانی کند. این روند نشان‌دهنده توانایی تیم توسعه در ایجاد یک زیرساخت مقیاس‌پذیر، مقاوم و کارآمد است که می‌تواند نیازهای روزافزون هوش مصنوعی و کاربردهای آن را برآورده سازد.
در نهایت، بیشترین تمرکز این پروژه بر ایجاد سیستمی است که نه تنها توان پاسخگویی به تعداد بی‌سابقه‌ای از کاربران را داشته باشد، بلکه این کار را با بهره‌گیری از بهترین فناوری‌های ممکن انجام دهد. این دستاورد نشان می‌دهد که چگونه نوآوری و بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته می‌تواند زیرساخت‌های حیاتی را به سطح جدیدی برساند و آینده‌ی فناوری اطلاعات را شکل دهد.
#هوش_مصنوعی #ذخیره‌سازی_ابری #توسعه_مقیاس‌پذیر #پیشرو
🟣لینک مقاله:
https://openai.com/index/scaling-storage-one-billion-users-part-one?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Rapidly scaling online storage to serve over 1 billion ChatGPT users (13 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، نیاز به ذخیره‌سازی ابری قوی و مقیاس‌پذیر برای پاسخگویی به حجم عظیم کاربران و درخواست‌هایشان اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. شرکت OpenAI، با توسعه پلتفرم ذخیره‌سازی Habitat، موفق شده است در کوتاه‌ترین زمان ممکن، زیرساختی قدرتمند و مقیاس‌پذیر برای بیش از یک میلیارد کاربر ChatGPT فراهم آورد. این پلتفرم، در حال حاضر بیش از ۷۰ میلیون درخواست در ثانیه را پردازش می‌کند و بیش از ۵۰۰ پتابایت داده را سرو می‌کند.
یکی از اقدامات مهم تیم این بود که سرویس را مجدداً بازنویسی کند، این بار با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Rust. این تغییر، باعث شد سرویس در مصرف منابع بسیار بهینه‌تر عمل کند و کارایی آن به طور چشمگیری افزایش یابد؛ به طوری که Rust نسبت به نسخه قبلی پایتون، ۶ برابر در بهره‌وری CPU و ۱۵ برابر در مصرف حافظه بهتر عمل می‌کند. این بهبودها نه تنها سرعت و کارایی سیستم را بهبود بخشید، بلکه امکان توسعه و استقرار آن در مقیاس‌های بزرگ‌تر را نیز فراهم ساخت.
Habitat در ابتدا تنها به عنوان یک کتابخانه پایتون در رویداد DevDay 2023 معرفی شد و هدف آن پشتیبانی از مدل‌های GPT بود. اما با گذشت زمان و ادامه توسعه‌ها، این سیستم به یک ساختار توزیع شده پیچیده تبدیل شد که توانسته است در هزاران منطقه جغرافیایی، کاربران هفتگی بیش از یک میلیارد نفر را پشتیبانی کند. این روند نشان‌دهنده توانایی تیم توسعه در ایجاد یک زیرساخت مقیاس‌پذیر، مقاوم و کارآمد است که می‌تواند نیازهای روزافزون هوش مصنوعی و کاربردهای آن را برآورده سازد.
در نهایت، بیشترین تمرکز این پروژه بر ایجاد سیستمی است که نه تنها توان پاسخگویی به تعداد بی‌سابقه‌ای از کاربران را داشته باشد، بلکه این کار را با بهره‌گیری از بهترین فناوری‌های ممکن انجام دهد. این دستاورد نشان می‌دهد که چگونه نوآوری و بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفته می‌تواند زیرساخت‌های حیاتی را به سطح جدیدی برساند و آینده‌ی فناوری اطلاعات را شکل دهد.
#هوش_مصنوعی #ذخیره‌سازی_ابری #توسعه_مقیاس‌پذیر #پیشرو
🟣لینک مقاله:
https://openai.com/index/scaling-storage-one-billion-users-part-one?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
OpenAI
Rapidly scaling online storage to serve over 1 billion ChatGPT users
Learn how OpenAI evolved Habitat from a Python library into a globally distributed storage platform serving 1 billion ChatGPT users and 22M requests per second.
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes v1.37: Scale Workloads to Zero with HorizontalPodAutoscaler (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه ۱.۳۷ کبرنتیس، قابلیت خودکارسازی میزان نمونه‌های کاری (پادها) به صفر به عنوان یک ویژگی در حالت بتا قرار گرفته است که به طور پیش‌فرض فعال است. این امکان به کاربر اجازه می‌دهد که با استفاده از HorizontalPodAutoscaler، میزان نمونه‌های کاری را تا صفر کاهش دهد و در صورت نیاز، مجدداً آنها را بر اساس معیارهای داخلی یا خارجی، از نو راه‌اندازی کند. پیش از این، چنین قابلیتی فقط با افزودن افزونه‌ها یا فعال‌سازی حالت‌های آزمایشی امکان‌پذیر بود، اما حالا به صورت آماده و بدون نیاز به موارد اضافی در دسترس است.
این ویژگی برای مصرف‌کنندگان صف‌ها و پردازش‌های دسته‌ای کاربردی است، اما نیازمند حداقل یک معیار داخلی مانند معیارهای خارجی است، چرا که پس از عدم وجود نمونه پادها، معیارهای مربوط به CPU و حافظه دیگر قابل اندازه‌گیری نیستند. به طور کلی، این قابلیت امکان بهینه‌سازی منابع و صرفه‌جویی در مصرف منابع سروری را فراهم می‌کند و انعطاف بیشتری در مدیریت بارهای کاری فراهم می‌سازد.
با ارائه این امکان، مدیران سیستم می‌توانند بهره‌وری را افزایش دهند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند، زیرا زمانی که هیچ بار کاری وجود ندارد، سیستم به طور کامل خاموش می‌شود و مجدد در صورت نیاز، به صورت هوشمند فعال می‌شود. این تحول در نسخه ۱.۳۷، نشان‌دهنده تمرکز بر توسعه قابلیت‌های خودکار و بهبود مدیریت منابع در کبرنتیس است.
#کبرنتیس #خودکارسازی_پاد #مدیریت_منابع #سازماندهی_کارهای
🟣لینک مقاله:
https://kubernetes.io/blog/2026/09/02/kubernetes-v1-37-hpa-scale-to-zero-beta/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes v1.37: Scale Workloads to Zero with HorizontalPodAutoscaler (4 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه ۱.۳۷ کبرنتیس، قابلیت خودکارسازی میزان نمونه‌های کاری (پادها) به صفر به عنوان یک ویژگی در حالت بتا قرار گرفته است که به طور پیش‌فرض فعال است. این امکان به کاربر اجازه می‌دهد که با استفاده از HorizontalPodAutoscaler، میزان نمونه‌های کاری را تا صفر کاهش دهد و در صورت نیاز، مجدداً آنها را بر اساس معیارهای داخلی یا خارجی، از نو راه‌اندازی کند. پیش از این، چنین قابلیتی فقط با افزودن افزونه‌ها یا فعال‌سازی حالت‌های آزمایشی امکان‌پذیر بود، اما حالا به صورت آماده و بدون نیاز به موارد اضافی در دسترس است.
این ویژگی برای مصرف‌کنندگان صف‌ها و پردازش‌های دسته‌ای کاربردی است، اما نیازمند حداقل یک معیار داخلی مانند معیارهای خارجی است، چرا که پس از عدم وجود نمونه پادها، معیارهای مربوط به CPU و حافظه دیگر قابل اندازه‌گیری نیستند. به طور کلی، این قابلیت امکان بهینه‌سازی منابع و صرفه‌جویی در مصرف منابع سروری را فراهم می‌کند و انعطاف بیشتری در مدیریت بارهای کاری فراهم می‌سازد.
با ارائه این امکان، مدیران سیستم می‌توانند بهره‌وری را افزایش دهند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند، زیرا زمانی که هیچ بار کاری وجود ندارد، سیستم به طور کامل خاموش می‌شود و مجدد در صورت نیاز، به صورت هوشمند فعال می‌شود. این تحول در نسخه ۱.۳۷، نشان‌دهنده تمرکز بر توسعه قابلیت‌های خودکار و بهبود مدیریت منابع در کبرنتیس است.
#کبرنتیس #خودکارسازی_پاد #مدیریت_منابع #سازماندهی_کارهای
🟣لینک مقاله:
https://kubernetes.io/blog/2026/09/02/kubernetes-v1-37-hpa-scale-to-zero-beta/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes
Kubernetes v1.37: Scale Workloads to Zero with HorizontalPodAutoscaler
Kubernetes v1.37 includes API support for horizontal autoscaling of workloads down to zero replicas. This feature is now Beta and enabled by default. A HorizontalPodAutoscaler (HPA) that uses a suitable object metric or external metric can now scale a workload…
🔵 عنوان مقاله
Stale data makes agents fail confidently (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری‌های هوشمند، یکی از مشکلات رایج که بسیاری از عوامل هوشمند با آن مواجه هستند، اعتماد به داده‌های قدیمی است. وقتی داده‌ها کهنه می‌شوند، عوامل هوشمند می‌توانند تا حدی مطمئن به نظر برسند، اما در واقع تصمیمات نادرستی خواهند گرفت. این مسئله باعث می‌شود که سیستم‌ها به جای ارائه نتایج دقیق و قابل اعتماد، در انجام وظایف خود اشتباه کنند و در نتیجه، خطاهای مالی، اطلاعیه‌های ناپایدار و تصمیمات متناقض به وجود آیند.
برای جلوگیری از این مشکل، سیستم‌های هوشمند از یک موتور زمینه‌یابی (Context Engine) بهره می‌برند. این موتور، در لحظه تصمیم‌گیری، ارزش‌ها و اطلاعات بروز را محاسبه می‌کند و به عوامل هوشمند کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های جدید و دقیق عمل کنند. در نتیجه، عوامل همواره در حالت به‌روز و قابل اعتماد کار می‌کنند و خطای ناشی از استفاده از اطلاعات کهنه کاهش می‌یابد.
در این مقاله، به‌طور کامل نشان می‌دهیم که چگونه چنین سامانه‌ای عمل می‌کند و نقش حیاتی آن در بهبود عملکرد عوامل هوشمند چیست. با پیروی از این روش، می‌توان اطمینان بیشتری در تصمیم‌گیری‌های مجازی داشت و از اعتماد به داده‌های ناکامل یا قدیمی جلوگیری کرد.
#هوشمندسازی #اطلاعات_درلحظه #عوامل_هوشمند #دقت_تصمیم‌گیری
🟣لینک مقاله:
https://chalk.ai/blog/what-is-a-context-engine?utm_source=tldr&utm_medium=referral&utm_campaign=2026-09-14_contextengineblog&utm_term=tldrdev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Stale data makes agents fail confidently (Sponsor)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری‌های هوشمند، یکی از مشکلات رایج که بسیاری از عوامل هوشمند با آن مواجه هستند، اعتماد به داده‌های قدیمی است. وقتی داده‌ها کهنه می‌شوند، عوامل هوشمند می‌توانند تا حدی مطمئن به نظر برسند، اما در واقع تصمیمات نادرستی خواهند گرفت. این مسئله باعث می‌شود که سیستم‌ها به جای ارائه نتایج دقیق و قابل اعتماد، در انجام وظایف خود اشتباه کنند و در نتیجه، خطاهای مالی، اطلاعیه‌های ناپایدار و تصمیمات متناقض به وجود آیند.
برای جلوگیری از این مشکل، سیستم‌های هوشمند از یک موتور زمینه‌یابی (Context Engine) بهره می‌برند. این موتور، در لحظه تصمیم‌گیری، ارزش‌ها و اطلاعات بروز را محاسبه می‌کند و به عوامل هوشمند کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های جدید و دقیق عمل کنند. در نتیجه، عوامل همواره در حالت به‌روز و قابل اعتماد کار می‌کنند و خطای ناشی از استفاده از اطلاعات کهنه کاهش می‌یابد.
در این مقاله، به‌طور کامل نشان می‌دهیم که چگونه چنین سامانه‌ای عمل می‌کند و نقش حیاتی آن در بهبود عملکرد عوامل هوشمند چیست. با پیروی از این روش، می‌توان اطمینان بیشتری در تصمیم‌گیری‌های مجازی داشت و از اعتماد به داده‌های ناکامل یا قدیمی جلوگیری کرد.
#هوشمندسازی #اطلاعات_درلحظه #عوامل_هوشمند #دقت_تصمیم‌گیری
🟣لینک مقاله:
https://chalk.ai/blog/what-is-a-context-engine?utm_source=tldr&utm_medium=referral&utm_campaign=2026-09-14_contextengineblog&utm_term=tldrdev
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Chalk
What is a Context Engine? | Chalk
Looking for a feature store? A context engine is what the category becomes when the consumer is an agent: values computed at the request, not read from a table.
🔵 عنوان مقاله
How we could save petabytes of cache storage with Zstandard and Pingora (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری اطلاعات، مدیریت حجم عظیم داده‌ها و صرفه‌جویی در فضای ذخیره‌سازی اهمیت زیادی دارد. یکی از چالش‌های عمده شرکت‌ها، نگهداری مجموعه‌های بزرگ کش است که تنها با صرف هزینه و منابع قابل توجهی صورت می‌گیرد. شرکت کلودفلئر به تازگی پلتفرمی مبتکرانه ارائه داده است که می‌تواند به طور قابل ملاحظه‌ای در کاهش حجم این داده‌ها کمک کند.
این سیستم، با نام «کَش ترنسکدینگ» (Cache Transcoding)، از الگوریتم Zstandard برای فشرده‌سازی عناصر کش استفاده می‌کند. به این صورت که قبل از نوشتن داده‌ها روی دیسک، آنها را به شکلی فشرده می‌کند که به طور متوسط حجم این داده‌ها را به یک سوم حد اولیه کاهش می‌دهد. این رویکرد ویژه برای محتوای متنی که قابلیت فشرده‌سازی دارد، مانند HTML، JSON، CSS و JavaScript طراحی شده است. در نمونه‌های ترافیکی شرکت، این نوع محتوا حدود 67.3 درصد از درخواست‌ها را تشکیل می‌داد، اما بیش از 71 درصد این درخواست‌ها بدون فشرده‌سازی ورود پیدا می‌کردند، که نشان‌دهنده وجود فرصت‌های عظیم برای کاهش حجم فایل‌ها است.
فرایند فشرده‌سازی در این سیستم در لحظه ورود هر دارایی به کش انجام می‌شود؛ یعنی هر داده‌ای که وارد کش می‌شود، در همان مرحله فشرده‌سازی شده و پس از آن در قالبی کمتر حجم، ذخیره می‌گردد. این روش باعث می‌شود نه تنها فضای ذخیره‌سازی به شدت کاهش یابد، بلکه فرآیند بازیابی و سرویس‌دهی به کاربران نیز سریع‌تر انجام شود، چون حجم داده‌ها کمتر است و در نتیجه انتقال آنها سریع‌تر صورت می‌پذیرد. این نوآوری می‌تواند در سطح جهانی منجر به صرفه‌جویی قابل توجه در زیرساخت‌های ابری و سرورهای محتوایی شود، و هزینه‌های عملیاتی را به شکل قابل توجهی کاهش دهد.
در کل، این فناوری جدید نشان دهنده توانایی بزرگی در بهینه‌سازی مدیریت داده‌ها است، و پتانسیل بالایی برای انقلابی کردن روش‌های ذخیره‌سازی و ارائه محتوا در فضای اینترنت دارد.
#فشرده‌سازی #ذخیره‌سازی_کَش #پیشرفت_فنّاوری #کلودفیلر
🟣لینک مقاله:
https://blog.cloudflare.com/cache-transcoding/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
How we could save petabytes of cache storage with Zstandard and Pingora (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری اطلاعات، مدیریت حجم عظیم داده‌ها و صرفه‌جویی در فضای ذخیره‌سازی اهمیت زیادی دارد. یکی از چالش‌های عمده شرکت‌ها، نگهداری مجموعه‌های بزرگ کش است که تنها با صرف هزینه و منابع قابل توجهی صورت می‌گیرد. شرکت کلودفلئر به تازگی پلتفرمی مبتکرانه ارائه داده است که می‌تواند به طور قابل ملاحظه‌ای در کاهش حجم این داده‌ها کمک کند.
این سیستم، با نام «کَش ترنسکدینگ» (Cache Transcoding)، از الگوریتم Zstandard برای فشرده‌سازی عناصر کش استفاده می‌کند. به این صورت که قبل از نوشتن داده‌ها روی دیسک، آنها را به شکلی فشرده می‌کند که به طور متوسط حجم این داده‌ها را به یک سوم حد اولیه کاهش می‌دهد. این رویکرد ویژه برای محتوای متنی که قابلیت فشرده‌سازی دارد، مانند HTML، JSON، CSS و JavaScript طراحی شده است. در نمونه‌های ترافیکی شرکت، این نوع محتوا حدود 67.3 درصد از درخواست‌ها را تشکیل می‌داد، اما بیش از 71 درصد این درخواست‌ها بدون فشرده‌سازی ورود پیدا می‌کردند، که نشان‌دهنده وجود فرصت‌های عظیم برای کاهش حجم فایل‌ها است.
فرایند فشرده‌سازی در این سیستم در لحظه ورود هر دارایی به کش انجام می‌شود؛ یعنی هر داده‌ای که وارد کش می‌شود، در همان مرحله فشرده‌سازی شده و پس از آن در قالبی کمتر حجم، ذخیره می‌گردد. این روش باعث می‌شود نه تنها فضای ذخیره‌سازی به شدت کاهش یابد، بلکه فرآیند بازیابی و سرویس‌دهی به کاربران نیز سریع‌تر انجام شود، چون حجم داده‌ها کمتر است و در نتیجه انتقال آنها سریع‌تر صورت می‌پذیرد. این نوآوری می‌تواند در سطح جهانی منجر به صرفه‌جویی قابل توجه در زیرساخت‌های ابری و سرورهای محتوایی شود، و هزینه‌های عملیاتی را به شکل قابل توجهی کاهش دهد.
در کل، این فناوری جدید نشان دهنده توانایی بزرگی در بهینه‌سازی مدیریت داده‌ها است، و پتانسیل بالایی برای انقلابی کردن روش‌های ذخیره‌سازی و ارائه محتوا در فضای اینترنت دارد.
#فشرده‌سازی #ذخیره‌سازی_کَش #پیشرفت_فنّاوری #کلودفیلر
🟣لینک مقاله:
https://blog.cloudflare.com/cache-transcoding/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Cloudflare Blog
How we could save petabytes of cache storage with Zstandard and Pingora
Could we get more cache space with the same hardware? We prototyped compression inside Cloudflare's cache to find out.
🔵 عنوان مقاله
When code is abundant (31 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری، تولید و توسعه کدهای برنامه‌نویسی روزبه‌روز افزایش می‌یابد و این روند تاثیر قابل توجهی بر اهمیت و نقش اجرای کد در فرآیندهای توسعه نرم‌افزار دارد. در این وضعیت، هوش مصنوعی نقش مهمی در تسهیل نوآوری و تسریع روند تولید کد ایفا می‌کند. اما علاوه بر جنبه‌های فنی، تحول مهمی در رویکردهای مدیریتی و ساختار سازمانی نیز در حال وقوع است؛ جایی که تمرکز از صرفاً اجرا و پیاده‌سازی کد، به سمت اعتماد و اطمینان‌بخشی نسبت به سیستم‌ها متمایل شده است.
با گسترش گسترده سیستم‌های هوشمند و عامل‌های هوشمند، مسئولیت مدیریت کامل چرخه عمر نرم‌افزار به عهده این عامل‌ها سپرده می‌شود و نقش انسان‌ها در این فرآیندها تغییر یافته است. در این مسیر، سازمان‌ها نیازمند ساختارهای محکم و مستحکم هستند که بتوانند زمینه‌های لازم برای ایجاد اعتماد، صحت‌سنجی، نظارت، شواهد مستند و همچنین مالکیت سازمانی را در تمام سطوح و موارد مختلف فراهم کنند. این ساختارها باید بتوانند ارتباط و هماهنگی میان افراد، عامل‌ها و مدل‌های هوشمند را تضمین کنند و نقش‌های هر یک را به شیوه‌ای شفاف و قابل اعتماد تعریف کنند.
در نهایت، این تغییرات نشان می‌دهد که موفقیت در توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، نیازمند معماری‌های مقاوم و انعطاف‌پذیر است که بتوانند در کنار نوآوری‌های فنی، اعتماد و اطمینان سازمانی را نیز تقویت کنند. اهمیت این موضوع در آینده‌ای نه چندان دور، بیشتر خواهد شد و سازمان‌ها باید برای ایجاد چنین زیرساخت‌هایی برنامه‌ریزی و استراتژی‌های مناسبی طراحی کنند.
#هوش_مصنوعی #توسعه_نرم‌افزار #اعتماد #معماری_سازمانی
🟣لینک مقاله:
https://about.gitlab.com/blog/when-code-is-abundant/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
When code is abundant (31 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای فناوری، تولید و توسعه کدهای برنامه‌نویسی روزبه‌روز افزایش می‌یابد و این روند تاثیر قابل توجهی بر اهمیت و نقش اجرای کد در فرآیندهای توسعه نرم‌افزار دارد. در این وضعیت، هوش مصنوعی نقش مهمی در تسهیل نوآوری و تسریع روند تولید کد ایفا می‌کند. اما علاوه بر جنبه‌های فنی، تحول مهمی در رویکردهای مدیریتی و ساختار سازمانی نیز در حال وقوع است؛ جایی که تمرکز از صرفاً اجرا و پیاده‌سازی کد، به سمت اعتماد و اطمینان‌بخشی نسبت به سیستم‌ها متمایل شده است.
با گسترش گسترده سیستم‌های هوشمند و عامل‌های هوشمند، مسئولیت مدیریت کامل چرخه عمر نرم‌افزار به عهده این عامل‌ها سپرده می‌شود و نقش انسان‌ها در این فرآیندها تغییر یافته است. در این مسیر، سازمان‌ها نیازمند ساختارهای محکم و مستحکم هستند که بتوانند زمینه‌های لازم برای ایجاد اعتماد، صحت‌سنجی، نظارت، شواهد مستند و همچنین مالکیت سازمانی را در تمام سطوح و موارد مختلف فراهم کنند. این ساختارها باید بتوانند ارتباط و هماهنگی میان افراد، عامل‌ها و مدل‌های هوشمند را تضمین کنند و نقش‌های هر یک را به شیوه‌ای شفاف و قابل اعتماد تعریف کنند.
در نهایت، این تغییرات نشان می‌دهد که موفقیت در توسعه نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، نیازمند معماری‌های مقاوم و انعطاف‌پذیر است که بتوانند در کنار نوآوری‌های فنی، اعتماد و اطمینان سازمانی را نیز تقویت کنند. اهمیت این موضوع در آینده‌ای نه چندان دور، بیشتر خواهد شد و سازمان‌ها باید برای ایجاد چنین زیرساخت‌هایی برنامه‌ریزی و استراتژی‌های مناسبی طراحی کنند.
#هوش_مصنوعی #توسعه_نرم‌افزار #اعتماد #معماری_سازمانی
🟣لینک مقاله:
https://about.gitlab.com/blog/when-code-is-abundant/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitLab
When code is abundant
Producing code is getting cheap. Trusting it is not. Why enterprises need a durable layer of context, verification, and governance around AI agents.
Forwarded from Persian Post
امروز، ۲۶ شهریور، زادروز پسر کوروش بزرگه؛ روزی که به‌عنوان «روز پسر» نام‌گذاری شده.
🔵 عنوان مقاله
When is a cluster really full? Unlocking hidden capacity with the k8s-overcommit Operator
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت منابع فناوری اطلاعات، یکی از چالش‌های همیشگی میزان به‌کارگیری و بهره‌برداری صحیح از سرورها و گره‌ها است. سوال همیشه این بوده است که چه زمانی یک خوشه یا کلاستر واقعاً پر شده است و دیگر ظرفیت قابل استفاده ندارد؟ بهره‌برداری بهینه از منابع، مخصوصاً در شرایطی که نیاز به انعطاف‌پذیری و افزایش کارایی است، اهمیت فراوانی دارد. راهکارهای نوینی مانند بهره‌برداری بیش‌ازحد (overcommit) برای پاسخ به این نیاز طراحی شده‌اند، که کمک می‌کنند تا ظرفیت‌های پنهان و زیرزمینی خوشه‌های Kubernetes کشف و بهره‌برداری شوند.
در این مقاله موردی، به نمونه‌ای واقعی از شرکت Inditex پرداخته شده است، شرکتی که با استفاده از یک اپراتور منبع‌باز برای overcommit، توانسته است ظرفیت‌های بی‌استفاده سرورهای خود را دوباره فعال کند. این اپراتور به وسیله یک وب‌هوک تغییر دهنده قالب‌هتل، درخواست‌های پادها را بر اساس کلاس اولویت بازنویسی می‌کند، بدین ترتیب می‌تواند میان منابع در حال استراحت و نیازهای فوری، تعادل برقرار کند و میزان بهره‌برداری از سرورها را بهینه سازد.
با پیاده‌سازی چنین رویکردی، شرکت‌هایی مانند Inditex توانسته‌اند بدون نیاز به خرید سرورهای جدید، بهره‌وری منابع زیرساخت‌های خود را افزایش دهند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند. این مطالعه نشان می‌دهد که چگونه فناوری‌های نوین در مدیریت منابع، به شرکت‌ها امکان می‌دهند تا به صورت هوشمندانه‌تری از منابع خود بهره‌مند شوند و در عین حال، پایداری و انعطاف‌پذیری سیستم‌های خود را حفظ کنند.
#کلاستر #مدیریتمنابع #کوبنیتیز #بازدهیاستفاده
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/XV3rLBhJr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
When is a cluster really full? Unlocking hidden capacity with the k8s-overcommit Operator
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای مدیریت منابع فناوری اطلاعات، یکی از چالش‌های همیشگی میزان به‌کارگیری و بهره‌برداری صحیح از سرورها و گره‌ها است. سوال همیشه این بوده است که چه زمانی یک خوشه یا کلاستر واقعاً پر شده است و دیگر ظرفیت قابل استفاده ندارد؟ بهره‌برداری بهینه از منابع، مخصوصاً در شرایطی که نیاز به انعطاف‌پذیری و افزایش کارایی است، اهمیت فراوانی دارد. راهکارهای نوینی مانند بهره‌برداری بیش‌ازحد (overcommit) برای پاسخ به این نیاز طراحی شده‌اند، که کمک می‌کنند تا ظرفیت‌های پنهان و زیرزمینی خوشه‌های Kubernetes کشف و بهره‌برداری شوند.
در این مقاله موردی، به نمونه‌ای واقعی از شرکت Inditex پرداخته شده است، شرکتی که با استفاده از یک اپراتور منبع‌باز برای overcommit، توانسته است ظرفیت‌های بی‌استفاده سرورهای خود را دوباره فعال کند. این اپراتور به وسیله یک وب‌هوک تغییر دهنده قالب‌هتل، درخواست‌های پادها را بر اساس کلاس اولویت بازنویسی می‌کند، بدین ترتیب می‌تواند میان منابع در حال استراحت و نیازهای فوری، تعادل برقرار کند و میزان بهره‌برداری از سرورها را بهینه سازد.
با پیاده‌سازی چنین رویکردی، شرکت‌هایی مانند Inditex توانسته‌اند بدون نیاز به خرید سرورهای جدید، بهره‌وری منابع زیرساخت‌های خود را افزایش دهند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند. این مطالعه نشان می‌دهد که چگونه فناوری‌های نوین در مدیریت منابع، به شرکت‌ها امکان می‌دهند تا به صورت هوشمندانه‌تری از منابع خود بهره‌مند شوند و در عین حال، پایداری و انعطاف‌پذیری سیستم‌های خود را حفظ کنند.
#کلاستر #مدیریتمنابع #کوبنیتیز #بازدهیاستفاده
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/XV3rLBhJr
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
When is a cluster really full? Unlocking hidden capacity with the k8s-overcommit Operator
During 2025 high-demand period, Inditex k8s-overcommit Operator reduced microservices replicas by half without performance loss. Now, the…