🔵 عنوان مقاله
Making Postgres Scale to Zero with CloudNativePG
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله بر دو روند مکمل تمرکز دارد: نخست، پیادهسازی “scale to zero” برای Postgres با استفاده از CloudNativePG در Kubernetes؛ یعنی خاموشکردن Podهای پایگاهداده در زمان بیکاری با حفظ دادهها روی Persistent Volume و راهاندازی دوباره در صورت نیاز. برای این کار باید به دوام داده، تاخیر راهاندازی مجدد، مدیریت اتصالها (مثلاً با یک Proxy یا PgBouncer) و سلامت سرویس توجه کرد تا خروج از حالت سکون و بازگشت به سرویس پایدار و قابل پیشبینی باشد. نتیجه، کاهش هزینه محیطهای توسعه/آزمایشی و اپلیکیشنهای موقتی است که با ترافیک روشن و در بیکاری خاموش میشوند. دوم، ارائه ۳۰ دقیقهای Esther Minano Sanz از Xata درباره Compiling Postgres to WebAssembly با PGlite که نشان میدهد چگونه میتوان تجربهای از Postgres را در WebAssembly اجرا کرد؛ مناسب برای دموهای قابلتکرار، تمرینهای تعاملی، محیطهای آزمایش در مرورگر و سناریوهای Edge بدون نیاز به سرور راه دور. در کنار هم، CloudNativePG برای مقیاسپذیری ابری و PGlite برای پرتابلبودن در WASM، مسیر کارآمدی برای تیمها میسازند؛ هم مقرونبهصرفه در ابر، هم در دسترس و سریع در لبه—چنانکه Sam Willis نیز بر این همافزایی تاکید میکند.
#Postgres #CloudNativePG #Kubernetes #ScaleToZero #WebAssembly #PGlite #Xata #Serverless
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174465/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Making Postgres Scale to Zero with CloudNativePG
🟢 خلاصه مقاله:
مقاله بر دو روند مکمل تمرکز دارد: نخست، پیادهسازی “scale to zero” برای Postgres با استفاده از CloudNativePG در Kubernetes؛ یعنی خاموشکردن Podهای پایگاهداده در زمان بیکاری با حفظ دادهها روی Persistent Volume و راهاندازی دوباره در صورت نیاز. برای این کار باید به دوام داده، تاخیر راهاندازی مجدد، مدیریت اتصالها (مثلاً با یک Proxy یا PgBouncer) و سلامت سرویس توجه کرد تا خروج از حالت سکون و بازگشت به سرویس پایدار و قابل پیشبینی باشد. نتیجه، کاهش هزینه محیطهای توسعه/آزمایشی و اپلیکیشنهای موقتی است که با ترافیک روشن و در بیکاری خاموش میشوند. دوم، ارائه ۳۰ دقیقهای Esther Minano Sanz از Xata درباره Compiling Postgres to WebAssembly با PGlite که نشان میدهد چگونه میتوان تجربهای از Postgres را در WebAssembly اجرا کرد؛ مناسب برای دموهای قابلتکرار، تمرینهای تعاملی، محیطهای آزمایش در مرورگر و سناریوهای Edge بدون نیاز به سرور راه دور. در کنار هم، CloudNativePG برای مقیاسپذیری ابری و PGlite برای پرتابلبودن در WASM، مسیر کارآمدی برای تیمها میسازند؛ هم مقرونبهصرفه در ابر، هم در دسترس و سریع در لبه—چنانکه Sam Willis نیز بر این همافزایی تاکید میکند.
#Postgres #CloudNativePG #Kubernetes #ScaleToZero #WebAssembly #PGlite #Xata #Serverless
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174465/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Xata
Making Postgres scale to zero with CNPG by Esther Minano Sanz
How we built activity-aware Postgres clusters that hibernate automatically and save resources
❤2
🔵 عنوان مقاله
State of Containers and Serverless (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
روندهای کلیدی در گزارش State of Containers and Serverless از Datadog که بر پایه دادههای هزاران محیط cloud-native تهیه شده، پنج نکته اصلی را نشان میدهد: ۱) استفاده از GPU با سرعت در حال رشد است؛ اکنون حدود ۶٪ از سازمانها از آن بهره میبرند و ساعات اجرای اینستنسها نسبت به دو سال پیش تقریباً سه برابر شده است. ۲) بارهای کاری AI در حال ظهورند و حدود ۷٪ از workloadهای کانتینری را تشکیل میدهند و در کنار پایگاهدادهها و سرویسهای وب اجرا میشوند. ۳) بیشتر کانتینرها کمتر از ۵۰٪ حافظه و کمتر از ۲۵٪ CPU مصرف میکنند که بیانگر افزونتخصیص گسترده و فرصتهای بهینهسازی هزینه از طریق right-sizing و تنظیم بهتر autoscaling است. ۴) بیش از ۶۴٪ از کلاسترهای Kubernetes از Horizontal Pod Autoscaler (HPA) استفاده میکنند، اما تنها ۲۰٪ به آن متریکهای سفارشی اپلیکیشن میدهند؛ تکیه صرف بر CPU/Memory باعث مقیاسپذیری نامتوازن با تقاضای واقعی میشود. ۵) پلتفرمهای مبتنی بر Arm در حال گسترشاند و با قیمت/کارایی و بهرهوری انرژی بهتر جذاب شدهاند، اما به پشتیبانی multi-arch، سازگاری وابستگیها و تنظیم درست CI/CD نیاز دارند. جمعبندی: پذیرش GPU و AI شتاب گرفته، اما برای بهبود کارایی و واکنشپذیری، باید روی right-sizing، متریکهای سفارشی برای HPA و ارزیابی هدفمند Arm تمرکز شود.
#CloudNative #Containers #Kubernetes #Serverless #Datadog #GPU #AI #ARM
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/state-of-containers-and-serverless/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
State of Containers and Serverless (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
روندهای کلیدی در گزارش State of Containers and Serverless از Datadog که بر پایه دادههای هزاران محیط cloud-native تهیه شده، پنج نکته اصلی را نشان میدهد: ۱) استفاده از GPU با سرعت در حال رشد است؛ اکنون حدود ۶٪ از سازمانها از آن بهره میبرند و ساعات اجرای اینستنسها نسبت به دو سال پیش تقریباً سه برابر شده است. ۲) بارهای کاری AI در حال ظهورند و حدود ۷٪ از workloadهای کانتینری را تشکیل میدهند و در کنار پایگاهدادهها و سرویسهای وب اجرا میشوند. ۳) بیشتر کانتینرها کمتر از ۵۰٪ حافظه و کمتر از ۲۵٪ CPU مصرف میکنند که بیانگر افزونتخصیص گسترده و فرصتهای بهینهسازی هزینه از طریق right-sizing و تنظیم بهتر autoscaling است. ۴) بیش از ۶۴٪ از کلاسترهای Kubernetes از Horizontal Pod Autoscaler (HPA) استفاده میکنند، اما تنها ۲۰٪ به آن متریکهای سفارشی اپلیکیشن میدهند؛ تکیه صرف بر CPU/Memory باعث مقیاسپذیری نامتوازن با تقاضای واقعی میشود. ۵) پلتفرمهای مبتنی بر Arm در حال گسترشاند و با قیمت/کارایی و بهرهوری انرژی بهتر جذاب شدهاند، اما به پشتیبانی multi-arch، سازگاری وابستگیها و تنظیم درست CI/CD نیاز دارند. جمعبندی: پذیرش GPU و AI شتاب گرفته، اما برای بهبود کارایی و واکنشپذیری، باید روی right-sizing، متریکهای سفارشی برای HPA و ارزیابی هدفمند Arm تمرکز شود.
#CloudNative #Containers #Kubernetes #Serverless #Datadog #GPU #AI #ARM
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/state-of-containers-and-serverless/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Datadog
State of Containers and Serverless | Datadog
We analyze cloud compute trends, from containers to serverless to rising GPU and Arm adoption, as organizations seek efficiency and cost control.