🔵 عنوان مقاله
Metrics Server and HPA in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این آموزش نشان میدهد چگونه با استفاده از Metrics Server برای جمعآوری معیارهای CPU و حافظه و ابزار Horizontal Pod Autoscaler (HPA) در Kubernetes، مقیاسگذاری خودکار Deploymentها را پیادهسازی کنید. ابتدا Metrics Server را نصب و با kubectl top صحت جریان معیارها را بررسی میکنید، سپس برای Deployment هدف، یک HPA با حداقل/حداکثر Replica و اهدافی مثل متوسط استفاده CPU تعریف میشود. با اعمال بار، HPA تعداد Podها را برای رسیدن به هدف افزایش و در زمان کاهش بار آن را کاهش میدهد. آموزش بر تنظیم requests/limits، انتخاب بازه مناسب Replica و آگاهی از محدودیتهای Metrics Server تأکید دارد؛ و برای نیازهای پیشرفته به معیارهای سفارشی، استفاده از Custom Metrics API و ابزارهایی مانند Prometheus Adapter را پیشنهاد میکند.
#Kubernetes #HPA #MetricsServer #Autoscaling #CloudNative #DevOps #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1gP5Vft7g
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Metrics Server and HPA in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
** این آموزش نشان میدهد چگونه با استفاده از Metrics Server برای جمعآوری معیارهای CPU و حافظه و ابزار Horizontal Pod Autoscaler (HPA) در Kubernetes، مقیاسگذاری خودکار Deploymentها را پیادهسازی کنید. ابتدا Metrics Server را نصب و با kubectl top صحت جریان معیارها را بررسی میکنید، سپس برای Deployment هدف، یک HPA با حداقل/حداکثر Replica و اهدافی مثل متوسط استفاده CPU تعریف میشود. با اعمال بار، HPA تعداد Podها را برای رسیدن به هدف افزایش و در زمان کاهش بار آن را کاهش میدهد. آموزش بر تنظیم requests/limits، انتخاب بازه مناسب Replica و آگاهی از محدودیتهای Metrics Server تأکید دارد؛ و برای نیازهای پیشرفته به معیارهای سفارشی، استفاده از Custom Metrics API و ابزارهایی مانند Prometheus Adapter را پیشنهاد میکند.
#Kubernetes #HPA #MetricsServer #Autoscaling #CloudNative #DevOps #Containers
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1gP5Vft7g
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Metrics Server and HPA in Kubernetes
Autoscaling in Kubernetes is one of the most powerful features that allows applications to handle varying workloads efficiently. At the…
🔵 عنوان مقاله
Autoscaling .NET APIs with KEDA and Kubernetes Metrics
🟢 خلاصه مقاله:
** مقیاسپذیری خودکار برای APIهای .NET در Kubernetes با ترکیب HPA، Kubernetes Metrics و KEDA ممکن میشود. KEDA با تعریف ScaledObject و تریگرهایی مثل درخواستدرثانیه یا تأخیر از Prometheus، عمق صف در RabbitMQ/Kafka، و زمانبندی cron، متریکهای خارجی را به HPA میدهد و حتی قابلیت scale‑to‑zero را فراهم میکند. برای APIهای .NET میتوان روی نرخ درخواست، تعداد درخواستهای درحال پردازش، یا صف کارهای پسزمینه مقیاس داد و همزمان یک تکیهگاه CPU برای جهشهای محاسباتی داشت. بهترینعملها شامل تنظیم درست requests/limits، همکاری با Cluster Autoscaler، تعریف readiness/liveness/startup probes، کنترل همزمانی، و بهینهسازیهای .NET مانند async I/O، HttpClientFactory و connection pooling است. با پایش Prometheus/Grafana، آزمون بار مثل k6، و پنجرههای تثبیت و cooldown مناسب، API بهصورت رویدادمحور، دقیق و بهصرفه مقیاس میگیرد و در اوجها پایدار میماند.
#Kubernetes #KEDA #DotNet #Autoscaling #HPA #Prometheus #CloudNative #APIs
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/X_jPVf71Q
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Autoscaling .NET APIs with KEDA and Kubernetes Metrics
🟢 خلاصه مقاله:
** مقیاسپذیری خودکار برای APIهای .NET در Kubernetes با ترکیب HPA، Kubernetes Metrics و KEDA ممکن میشود. KEDA با تعریف ScaledObject و تریگرهایی مثل درخواستدرثانیه یا تأخیر از Prometheus، عمق صف در RabbitMQ/Kafka، و زمانبندی cron، متریکهای خارجی را به HPA میدهد و حتی قابلیت scale‑to‑zero را فراهم میکند. برای APIهای .NET میتوان روی نرخ درخواست، تعداد درخواستهای درحال پردازش، یا صف کارهای پسزمینه مقیاس داد و همزمان یک تکیهگاه CPU برای جهشهای محاسباتی داشت. بهترینعملها شامل تنظیم درست requests/limits، همکاری با Cluster Autoscaler، تعریف readiness/liveness/startup probes، کنترل همزمانی، و بهینهسازیهای .NET مانند async I/O، HttpClientFactory و connection pooling است. با پایش Prometheus/Grafana، آزمون بار مثل k6، و پنجرههای تثبیت و cooldown مناسب، API بهصورت رویدادمحور، دقیق و بهصرفه مقیاس میگیرد و در اوجها پایدار میماند.
#Kubernetes #KEDA #DotNet #Autoscaling #HPA #Prometheus #CloudNative #APIs
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/X_jPVf71Q
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Autoscaling .NET APIs with KEDA and Kubernetes Metrics
Responding to Traffic Surges in Real-Time Using Event-Driven Scaling in Modern .NET Microservices
🔵 عنوان مقاله
How KEDA’s Advanced HPA Tuning Cut Our App’s Latency by 96%
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی نحوه بهبود قابل توجه عملکرد برنامهمان با بهرهگیری از تنظیمات پیشرفته HPA در KEDA میپردازیم. در ابتدا، مشکل اصلی ما کاهش شدید تاخیر در پاسخگویی برنامه بود. این موضوع باعث کاهش رضایت کاربران و محدودیتهای در مقیاسپذیری میشد. تیم فنی ما پس از بررسی دقیق، تصمیم گرفتند از قابلیتهای تنظیم دقیق HPA در KEDA استفاده کنند تا منابع را به صورت هوشمند و بهموقع مدیریت کنند.
در نتیجه، با اعمال تنظیمات پیشرفته HPA، نه تنها توانستیم تاخیر سیستم را تا ۹۶ درصد کاهش دهیم، بلکه عملکرد برنامه را به سطح مطلوبی رساندیم. این بهبود به ما اجازه داد تا برنامهمان پاسخ سریعتر و کارایی بالاتری داشته باشد، ضمن اینکه از منابع به شکل بهینهتری بهرهبرداری کردیم. این تجربه نشان داد که تنظیمات تخصصی و دقیق ابزاری قدرتمند برای ارتقاء عملکرد اپلیکیشنها در محیطهای مقیاسپذیر است.
#پایش #KEDA #بهینهسازی_کارایی #HPA
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/BTgVZTKM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
How KEDA’s Advanced HPA Tuning Cut Our App’s Latency by 96%
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، به بررسی نحوه بهبود قابل توجه عملکرد برنامهمان با بهرهگیری از تنظیمات پیشرفته HPA در KEDA میپردازیم. در ابتدا، مشکل اصلی ما کاهش شدید تاخیر در پاسخگویی برنامه بود. این موضوع باعث کاهش رضایت کاربران و محدودیتهای در مقیاسپذیری میشد. تیم فنی ما پس از بررسی دقیق، تصمیم گرفتند از قابلیتهای تنظیم دقیق HPA در KEDA استفاده کنند تا منابع را به صورت هوشمند و بهموقع مدیریت کنند.
در نتیجه، با اعمال تنظیمات پیشرفته HPA، نه تنها توانستیم تاخیر سیستم را تا ۹۶ درصد کاهش دهیم، بلکه عملکرد برنامه را به سطح مطلوبی رساندیم. این بهبود به ما اجازه داد تا برنامهمان پاسخ سریعتر و کارایی بالاتری داشته باشد، ضمن اینکه از منابع به شکل بهینهتری بهرهبرداری کردیم. این تجربه نشان داد که تنظیمات تخصصی و دقیق ابزاری قدرتمند برای ارتقاء عملکرد اپلیکیشنها در محیطهای مقیاسپذیر است.
#پایش #KEDA #بهینهسازی_کارایی #HPA
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/BTgVZTKM-
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon