🔵 عنوان مقاله
Scalable ML with Azure, Kubernetes and KEDA: Generating Inputs with 500 Pods
🟢 خلاصه مقاله:
**
این مطالعهٔ موردی نشان میدهد چگونه میتوان یک خط لولهٔ ML مقیاسپذیر روی Azure ساخت که با استفاده از Kubernetes و KEDA ورودیها را بهصورت رویدادمحور و تا سقف 500 پاد تولید میکند و سپس مدلها را از طریق Azure ML آموزش، ثبت و استقرار میدهد. در این معماری، KEDA با پایش صفها یا استریمها اندازهٔ خوشه را بهطور خودکار بالا و پایین میبرد، هر پاد بخشی از کار را پردازش میکند، و خروجیها در ذخیرهسازی پایدار ذخیره میشوند تا Azure ML آنها را برای آموزش و ارزیابی مصرف کند. استقرار مدلها روی online/batch endpoints (مدیریتشده یا AKS) انجام میشود و کل فرایند با CI/CD، مانیتورینگ در Azure Monitor/Application Insights، کنترل هزینه و ملاحظات امنیتی (managed identity و شبکه خصوصی) پشتیبانی میگردد. نتیجه، الگویی مطمئن برای آمادهسازی ورودی با توان انفجاری 500 پاد و MLOps استاندارد روی Azure است.
#Azure #Kubernetes #KEDA #AzureML #AKS #MLOps #Scalability #DataEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/0lYz58fTX
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Scalable ML with Azure, Kubernetes and KEDA: Generating Inputs with 500 Pods
🟢 خلاصه مقاله:
**
این مطالعهٔ موردی نشان میدهد چگونه میتوان یک خط لولهٔ ML مقیاسپذیر روی Azure ساخت که با استفاده از Kubernetes و KEDA ورودیها را بهصورت رویدادمحور و تا سقف 500 پاد تولید میکند و سپس مدلها را از طریق Azure ML آموزش، ثبت و استقرار میدهد. در این معماری، KEDA با پایش صفها یا استریمها اندازهٔ خوشه را بهطور خودکار بالا و پایین میبرد، هر پاد بخشی از کار را پردازش میکند، و خروجیها در ذخیرهسازی پایدار ذخیره میشوند تا Azure ML آنها را برای آموزش و ارزیابی مصرف کند. استقرار مدلها روی online/batch endpoints (مدیریتشده یا AKS) انجام میشود و کل فرایند با CI/CD، مانیتورینگ در Azure Monitor/Application Insights، کنترل هزینه و ملاحظات امنیتی (managed identity و شبکه خصوصی) پشتیبانی میگردد. نتیجه، الگویی مطمئن برای آمادهسازی ورودی با توان انفجاری 500 پاد و MLOps استاندارد روی Azure است.
#Azure #Kubernetes #KEDA #AzureML #AKS #MLOps #Scalability #DataEngineering
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/0lYz58fTX
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Scalable ML with Azure, Kubernetes and KEDA: Generating Inputs with 500 Pods
A real-world look at building a scalable ML system on Azure — from dynamic input generation to model inference using Kubernetes and…
🔵 عنوان مقاله
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله KEDA را بهعنوان راهکاری سبک برای مقیاسپذیری رویدادمحور در Kubernetes معرفی میکند؛ رویکردی که بهجای تکیه صرف بر CPU یا memory، بر اساس منابع رویدادی خارجی مانند طول صف در RabbitMQ مقیاس را تنظیم میکند. با پشتیبانی از Deployments، StatefulSets و Jobs، KEDA میتواند هنگام نبود کار تا سطح صفر مقیاس دهد و با افزایش پیامها در صف، تعداد پادهای پردازشگر Spring Boot را بالا ببرد.
در این روش، با نصب KEDA و تعریف یک ScaledObject (یا ScaledJob) که به بارکار هدف اشاره دارد، تریگر RabbitMQ با تنظیماتی مانند نام صف، اطلاعات اتصال، هدف طول صف، pollingInterval، cooldownPeriod و حدود حداقل/حداکثر replica پیکربندی میشود. KEDA بهعنوان metrics adapter عمل میکند و معیارهای رویدادمحور را به مسیر autoscaling وارد میکند تا خوشه بر اساس فشار واقعی کار نه صرفاً آستانههای منابع، واکنش نشان دهد.
نتیجه این است که در معماریهای مبتنی بر صف و پردازش ناهمزمان، مقیاسپذیری دقیقتر و مقرونبهصرفهتری نسبت به روش صرفاً مبتنی بر CPU/memory حاصل میشود؛ در زمان اوج، توان پردازش سریعتر و در زمان بیکاری، مصرف منابع حداقلی خواهد بود.
#Kubernetes #KEDA #RabbitMQ #SpringBoot #Autoscaling #EventDriven #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YvkjWpfTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله KEDA را بهعنوان راهکاری سبک برای مقیاسپذیری رویدادمحور در Kubernetes معرفی میکند؛ رویکردی که بهجای تکیه صرف بر CPU یا memory، بر اساس منابع رویدادی خارجی مانند طول صف در RabbitMQ مقیاس را تنظیم میکند. با پشتیبانی از Deployments، StatefulSets و Jobs، KEDA میتواند هنگام نبود کار تا سطح صفر مقیاس دهد و با افزایش پیامها در صف، تعداد پادهای پردازشگر Spring Boot را بالا ببرد.
در این روش، با نصب KEDA و تعریف یک ScaledObject (یا ScaledJob) که به بارکار هدف اشاره دارد، تریگر RabbitMQ با تنظیماتی مانند نام صف، اطلاعات اتصال، هدف طول صف، pollingInterval، cooldownPeriod و حدود حداقل/حداکثر replica پیکربندی میشود. KEDA بهعنوان metrics adapter عمل میکند و معیارهای رویدادمحور را به مسیر autoscaling وارد میکند تا خوشه بر اساس فشار واقعی کار نه صرفاً آستانههای منابع، واکنش نشان دهد.
نتیجه این است که در معماریهای مبتنی بر صف و پردازش ناهمزمان، مقیاسپذیری دقیقتر و مقرونبهصرفهتری نسبت به روش صرفاً مبتنی بر CPU/memory حاصل میشود؛ در زمان اوج، توان پردازش سریعتر و در زمان بیکاری، مصرف منابع حداقلی خواهد بود.
#Kubernetes #KEDA #RabbitMQ #SpringBoot #Autoscaling #EventDriven #DevOps #CloudNative
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YvkjWpfTC
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
DEV Community
Kubernetes Event Driven Autoscaling: Spring Boot & RabbitMQ
Kubernetes Event Driven Autoscaling (KEDA) enabling Kubernetes workloads (deployments, statefulsets,...
🔵 عنوان مقاله
KEDA HTTP Add-on: scale on requests
🟢 خلاصه مقاله:
مقیاسگذاری خودکار برای سرویسهای HTTP در Kubernetes با تکیه بر سیگنالهای CPU/Memory دقیق نیست. KEDA HTTP Add-on این مشکل را با مقیاسگذاری بر اساس ترافیک واقعی HTTP (درخواستهای در حال پردازش و در صف) حل میکند. این افزونه با KEDA یکپارچه است، از scale-to-zero پشتیبانی میکند، با یک پروکسی سبک جلوی سرویس صفسازی و مسیربندی امن انجام میدهد تا هنگام جهش ترافیک، بارگذاری سرد و ازدحام کنترل شود. پیکربندی آن از طریق HTTPScaledObject انجام میشود و با Ingress و Service Mesh سازگار است، معمولاً بدون نیاز به تغییر کد برنامه. برای رصدپذیری، متریکها به Prometheus صادر میشوند و با Grafana قابل مانیتور هستند. نتیجه، همراستسازی تعداد Replicaها با تقاضای واقعی HTTP برای بهبود کارایی، کاهش هزینه و پوشش بهتر ترافیکهای انفجاری است؛ همچنین میتواند در کنار HPA و سایر Scalerهای KEDA استفاده شود.
#KEDA #Kubernetes #Autoscaling #HTTP #Serverless #CloudNative #DevOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/9TQrYJkKK
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
KEDA HTTP Add-on: scale on requests
🟢 خلاصه مقاله:
مقیاسگذاری خودکار برای سرویسهای HTTP در Kubernetes با تکیه بر سیگنالهای CPU/Memory دقیق نیست. KEDA HTTP Add-on این مشکل را با مقیاسگذاری بر اساس ترافیک واقعی HTTP (درخواستهای در حال پردازش و در صف) حل میکند. این افزونه با KEDA یکپارچه است، از scale-to-zero پشتیبانی میکند، با یک پروکسی سبک جلوی سرویس صفسازی و مسیربندی امن انجام میدهد تا هنگام جهش ترافیک، بارگذاری سرد و ازدحام کنترل شود. پیکربندی آن از طریق HTTPScaledObject انجام میشود و با Ingress و Service Mesh سازگار است، معمولاً بدون نیاز به تغییر کد برنامه. برای رصدپذیری، متریکها به Prometheus صادر میشوند و با Grafana قابل مانیتور هستند. نتیجه، همراستسازی تعداد Replicaها با تقاضای واقعی HTTP برای بهبود کارایی، کاهش هزینه و پوشش بهتر ترافیکهای انفجاری است؛ همچنین میتواند در کنار HPA و سایر Scalerهای KEDA استفاده شود.
#KEDA #Kubernetes #Autoscaling #HTTP #Serverless #CloudNative #DevOps #Observability
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/9TQrYJkKK
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
GitHub
GitHub - kedacore/http-add-on: Add-on for KEDA to scale HTTP workloads
Add-on for KEDA to scale HTTP workloads. Contribute to kedacore/http-add-on development by creating an account on GitHub.
🔵 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
Cost-optimized ml on production: autoscaling GPU nodes on Kubernetes to zero using keda
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان میدهد چگونه با استفاده از Kubernetes و KEDA ظرفیت GPU را بر اساس طول صف پیامها بهصورت خودکار تا صفر کاهش دهیم و هزینه اجرای ML در محیط تولید را کم کنیم. معماری مبتنی بر یک message queue (مثل Kafka، RabbitMQ یا AWS SQS) است و KEDA با ScaledObject تعداد پادهای مصرفکننده GPU را نسبت به backlog تنظیم میکند (minReplicaCount=0). با فعالبودن Cluster Autoscaler و یک GPU node pool با حداقل اندازه صفر، نودهای GPU فقط هنگام نیاز ایجاد و سپس آزاد میشوند. نکات کلیدی شامل تنظیم nodeSelector/tolerations، درخواست nvidia.com/gpu، کنترل pollingInterval/cooldownPeriod، کاهش cold start با pre-pull و پایش با Prometheus/Grafana است. نتیجه: پرداخت هزینه GPU فقط هنگام وجود کار، همراه با حفظ قابلیت اطمینان و کنترل تأخیر.
#Kubernetes #KEDA #GPU #MLOps #Autoscaling #CostOptimization #MessageQueue #ProductionML
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Zhb9q3BZx
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Cost-optimized ml on production: autoscaling GPU nodes on Kubernetes to zero using keda
🟢 خلاصه مقاله:
این آموزش نشان میدهد چگونه با استفاده از Kubernetes و KEDA ظرفیت GPU را بر اساس طول صف پیامها بهصورت خودکار تا صفر کاهش دهیم و هزینه اجرای ML در محیط تولید را کم کنیم. معماری مبتنی بر یک message queue (مثل Kafka، RabbitMQ یا AWS SQS) است و KEDA با ScaledObject تعداد پادهای مصرفکننده GPU را نسبت به backlog تنظیم میکند (minReplicaCount=0). با فعالبودن Cluster Autoscaler و یک GPU node pool با حداقل اندازه صفر، نودهای GPU فقط هنگام نیاز ایجاد و سپس آزاد میشوند. نکات کلیدی شامل تنظیم nodeSelector/tolerations، درخواست nvidia.com/gpu، کنترل pollingInterval/cooldownPeriod، کاهش cold start با pre-pull و پایش با Prometheus/Grafana است. نتیجه: پرداخت هزینه GPU فقط هنگام وجود کار، همراه با حفظ قابلیت اطمینان و کنترل تأخیر.
#Kubernetes #KEDA #GPU #MLOps #Autoscaling #CostOptimization #MessageQueue #ProductionML
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/Zhb9q3BZx
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
❤1
🔵 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
🔵 عنوان مقاله
Reducing Feature Environment Costs with KEDA and Prometheus in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، مدیریت هزینههای محیطهای توسعه و آزمایش نقش مهمی در بهینهسازی فرآیندهای فناوری اطلاعات ایفا میکند. یکی از راهکارهای مؤثر در این زمینه، بهرهگیری از ابزارهایی است که بتوانند به صورت هوشمند، منابع را بر اساس نیاز واقعی برنامهها تنظیم کنند. در این راستا، ترکیب KEDA و Prometheus در کبرنتیز، امکان صرفهجویی قابل توجه در هزینهها را فراهم میآورد.
در این آموزش، نحوه کاهش هزینههای مربوط به محیطهای آزمایش و توسعه با استفاده از KEDA و معیارهای Prometheus را بررسی میکنیم. این ابزارها با همکاری یکدیگر، قادرند مقیاسپذیری برنامهها را به گونهای کنترل کنند که در زمان عدم فعالیت، منابع به صفر رسیده و در موارد نیاز، سریع و موثراً افزایش یابند. این فرآیند نه تنها هزینههای مربوط به منابع را کاهش میدهد، بلکه بهرهوری زیرساخت را نیز ارتقاء میدهد.
در نتیجه، تیمهای توسعه و عملیات میتوانند با استفاده از این فناوری، هزینههای بیمورد را کاهش داده و بهرهوری سیستمهای خود را در بستر کبرنتیز به طور قابل توجهی افزایش دهند. استفاده از راهکارهای مبتکرانه مانند KEDA و Prometheus، آیندهای هوشمندتر و اقتصادیتر را برای مدیریت کلاود و زیرساختهای مجازی رقم میزند.
#کبرنتیز #کاهش_هزینه #KEDA #Prometheus
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/6zJpZ2sLs
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Reducing Feature Environment Costs with KEDA and Prometheus in Kubernetes
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، مدیریت هزینههای محیطهای توسعه و آزمایش نقش مهمی در بهینهسازی فرآیندهای فناوری اطلاعات ایفا میکند. یکی از راهکارهای مؤثر در این زمینه، بهرهگیری از ابزارهایی است که بتوانند به صورت هوشمند، منابع را بر اساس نیاز واقعی برنامهها تنظیم کنند. در این راستا، ترکیب KEDA و Prometheus در کبرنتیز، امکان صرفهجویی قابل توجه در هزینهها را فراهم میآورد.
در این آموزش، نحوه کاهش هزینههای مربوط به محیطهای آزمایش و توسعه با استفاده از KEDA و معیارهای Prometheus را بررسی میکنیم. این ابزارها با همکاری یکدیگر، قادرند مقیاسپذیری برنامهها را به گونهای کنترل کنند که در زمان عدم فعالیت، منابع به صفر رسیده و در موارد نیاز، سریع و موثراً افزایش یابند. این فرآیند نه تنها هزینههای مربوط به منابع را کاهش میدهد، بلکه بهرهوری زیرساخت را نیز ارتقاء میدهد.
در نتیجه، تیمهای توسعه و عملیات میتوانند با استفاده از این فناوری، هزینههای بیمورد را کاهش داده و بهرهوری سیستمهای خود را در بستر کبرنتیز به طور قابل توجهی افزایش دهند. استفاده از راهکارهای مبتکرانه مانند KEDA و Prometheus، آیندهای هوشمندتر و اقتصادیتر را برای مدیریت کلاود و زیرساختهای مجازی رقم میزند.
#کبرنتیز #کاهش_هزینه #KEDA #Prometheus
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/6zJpZ2sLs
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
How we cut Kubernetes costs by ~60% for Feature Environments with KEDA and Prometheus
Pull Request (PR) environments are created automatically when developers open a PR. Each environment runs as a fully isolated namespace…
🔵 عنوان مقاله
Mastering KEDA on GKE: A Deep Dive into Event-Driven Autoscaling
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، با مفهومی پیشرفته در حوزه مدیریت منابع در فضای ابری آشنا خواهیم شد. هدف اصلی، یادگیری نحوه استفاده از KEDA بر روی پلتفرم GKE است تا بتوانید توانمندیهای خودکارسازی مقیاسبندی بار کاریتان را به سطح بالاتری برسانید. در این راهنما، تمرکز بر این است که چگونه میتوان با بهرهگیری از KEDA، سیستمهای خود را نه تنها بر اساس شاخصهای سنتی مانند مصرف CPU یا حافظه، بلکه بر اساس سیگنالهای مبتنی بر رویدادهای واقعی، به صورت هوشمند و دینامیک مقیاسبندی کرد.
در این مقاله، ابتدا به معرفی مفاهیم پایهای و اهمیت مقیاسبندی بر اساس رویدادهای واقعی خواهیم پرداخت تا درک بهتری از مزایای راهکارهای مبتنی بر رویداد حاصل شود. سپس، مراحل راهاندازی و پیکربندی KEDA در محیط GKE را به صورت گام به گام بررسی میکنیم. این قسمت شامل نکات کلیدی، بهترین روشها و نمونههایی عملی است که به کمک آن میتوانید با اعتماد به نفس، سیستمهای خود را به صورت مؤثر و کارآمد اداره کنید. در پایان، با تبیین مزایا و امکانات پیشرفته، توانایی مدیریت منابع را در فضای ابری به سطح جدیدی ارتقاء خواهید داد.
در نتیجه، این آموزش جامع و کاربردی، یک مسیر کامل برای مهاجرت به مقیاسپذیری بر اساس رویداد در سیستمهای ابری است که به توسعهدهندگان و مدیران فناوری اطلاعات کمک میکند تا سیستمهای خود را به گونهای هوشمند و انعطافپذیر طراحی و پیادهسازی کنند.
#مقیاس_پذیری #KEDA #GKE #ابر
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1SCR2mSFR
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Mastering KEDA on GKE: A Deep Dive into Event-Driven Autoscaling
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، با مفهومی پیشرفته در حوزه مدیریت منابع در فضای ابری آشنا خواهیم شد. هدف اصلی، یادگیری نحوه استفاده از KEDA بر روی پلتفرم GKE است تا بتوانید توانمندیهای خودکارسازی مقیاسبندی بار کاریتان را به سطح بالاتری برسانید. در این راهنما، تمرکز بر این است که چگونه میتوان با بهرهگیری از KEDA، سیستمهای خود را نه تنها بر اساس شاخصهای سنتی مانند مصرف CPU یا حافظه، بلکه بر اساس سیگنالهای مبتنی بر رویدادهای واقعی، به صورت هوشمند و دینامیک مقیاسبندی کرد.
در این مقاله، ابتدا به معرفی مفاهیم پایهای و اهمیت مقیاسبندی بر اساس رویدادهای واقعی خواهیم پرداخت تا درک بهتری از مزایای راهکارهای مبتنی بر رویداد حاصل شود. سپس، مراحل راهاندازی و پیکربندی KEDA در محیط GKE را به صورت گام به گام بررسی میکنیم. این قسمت شامل نکات کلیدی، بهترین روشها و نمونههایی عملی است که به کمک آن میتوانید با اعتماد به نفس، سیستمهای خود را به صورت مؤثر و کارآمد اداره کنید. در پایان، با تبیین مزایا و امکانات پیشرفته، توانایی مدیریت منابع را در فضای ابری به سطح جدیدی ارتقاء خواهید داد.
در نتیجه، این آموزش جامع و کاربردی، یک مسیر کامل برای مهاجرت به مقیاسپذیری بر اساس رویداد در سیستمهای ابری است که به توسعهدهندگان و مدیران فناوری اطلاعات کمک میکند تا سیستمهای خود را به گونهای هوشمند و انعطافپذیر طراحی و پیادهسازی کنند.
#مقیاس_پذیری #KEDA #GKE #ابر
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/1SCR2mSFR
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Ansari Saeed Anwar
KEDA on GKE: Fix Event-Driven Autoscaling
Struggling with standard HPA on GKE? Learn how to implement KEDA for event-driven autoscaling, scale to zero, and troubleshoot common API clashes.
🔵 عنوان مقاله
Before You Implement KEDA, Do This First
🟢 خلاصه مقاله:
قبل از پیادهسازی KEDA، ابتدا این نکات را رعایت کنید. در این مقاله، نحوه طراحی یک برنامه عملیاتی برای راهاندازی KEDA بر اساس مصرفکنندگان Kafka مورد بررسی قرار گرفته است. این فرآیند با استفاده از ابزارهایی مانند نقشههای حرارتی در وضعیت بیکاری CPU، پروفایلهای تأخیر و مدل هزینهبر هر مصرفکننده انجام میشود. هدف از این کار، آمادهسازی پایههای اصولی است تا قبل از نوشتن هرگونه پیکربندی ScaledObject، بتوانید ارزیابی دقیقی از هزینهها و بهرهوری داشته باشید و تصمیمهای بهتری در پیادهسازی بگیرید. این رویکرد باعث میشود که استفاده از KEDA به صورت بهینه و اقتصادی صورت گیرد و از شروع، هزینهها و منابع به دقت مدیریت شوند. در نتیجه، قبل از هر اقدام عملی، بررسی این موارد اهمیت زیادی دارد تا اجرای شما مؤثر، مقرون به صرفه و بدون خطا باشد.
#KEDA #کلودمدیریت #Kafka #پیشنیازهای_پروژه
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YFXS9zkcx
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Before You Implement KEDA, Do This First
🟢 خلاصه مقاله:
قبل از پیادهسازی KEDA، ابتدا این نکات را رعایت کنید. در این مقاله، نحوه طراحی یک برنامه عملیاتی برای راهاندازی KEDA بر اساس مصرفکنندگان Kafka مورد بررسی قرار گرفته است. این فرآیند با استفاده از ابزارهایی مانند نقشههای حرارتی در وضعیت بیکاری CPU، پروفایلهای تأخیر و مدل هزینهبر هر مصرفکننده انجام میشود. هدف از این کار، آمادهسازی پایههای اصولی است تا قبل از نوشتن هرگونه پیکربندی ScaledObject، بتوانید ارزیابی دقیقی از هزینهها و بهرهوری داشته باشید و تصمیمهای بهتری در پیادهسازی بگیرید. این رویکرد باعث میشود که استفاده از KEDA به صورت بهینه و اقتصادی صورت گیرد و از شروع، هزینهها و منابع به دقت مدیریت شوند. در نتیجه، قبل از هر اقدام عملی، بررسی این موارد اهمیت زیادی دارد تا اجرای شما مؤثر، مقرون به صرفه و بدون خطا باشد.
#KEDA #کلودمدیریت #Kafka #پیشنیازهای_پروژه
🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/YFXS9zkcx
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Medium
Before You Implement KEDA, Do This First
A practical guide to building the technical-financial baseline that tells you whether autoscaling will actually save money — and how much.
🔵 عنوان مقاله
Scaling Kubernetes pods with KEDA based on Amazon SQS queue depth (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نحوه استفاده از KEDA برای افزایش یا کاهش تعداد پادهای کاری در کُبرنتس بر اساس عمق صف Amazon SQS توضیح داده شده است. در ساختارهای مبتنی بر صف، میزان پیامهای در انتظار، یک شاخص دقیقتر از میزان مصرف منابع مانند CPU یا حافظه است که نشاندهنده نیاز واقعی سیستم است. بر خلاف روشهای سنتی که بیشتر بر استفاده از زیرساخت تمرکز دارند، این رویکرد امکان مقیاسپذیری هوشمندتر و بهینهتر را فراهم میکند. KEDA این کار را با محاسبه تعداد نمونههای مورد نیاز بر اساس فرمول: تعداد پیامهای باقیمانده بر هدف تعیین شده برای هر پاد، انجام میدهد. یکی از ویژگیهای قدرتمند این ابزار، توانایی کاهش تعداد پادها تا صفر در زمانی است که صفها خالی باشند، که منجر به کاهش مصرف منابع و صرفهجویی در هزینهها میشود.
در نتیجه، این روش مبتنی بر صف، اطمینان میدهد که سیستمهای مبتنی بر کُبرنتس بتوانند به طور هوشمندانه و مؤثر، حجم درخواستها و وظایف در حال انجام را مدیریت کنند. با بهکارگیری KEDA، کاربر میتواند کنترل دقیقی بر روی عملیات مقیاسپذیری داشته باشد و به بهبود کارایی و کاهش هزینهها دست یابد، بهخصوص در محیطهایی که نوسان در حجم کار بسیار زیاد است.
#کوبرتس #KEDA #مدیریت_بار #مقیاسپذیری
🟣لینک مقاله:
https://www.cncf.io/blog/2026/07/31/scaling-kubernetes-pods-with-keda-based-on-amazon-sqs-queue-depth/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
Scaling Kubernetes pods with KEDA based on Amazon SQS queue depth (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله، نحوه استفاده از KEDA برای افزایش یا کاهش تعداد پادهای کاری در کُبرنتس بر اساس عمق صف Amazon SQS توضیح داده شده است. در ساختارهای مبتنی بر صف، میزان پیامهای در انتظار، یک شاخص دقیقتر از میزان مصرف منابع مانند CPU یا حافظه است که نشاندهنده نیاز واقعی سیستم است. بر خلاف روشهای سنتی که بیشتر بر استفاده از زیرساخت تمرکز دارند، این رویکرد امکان مقیاسپذیری هوشمندتر و بهینهتر را فراهم میکند. KEDA این کار را با محاسبه تعداد نمونههای مورد نیاز بر اساس فرمول: تعداد پیامهای باقیمانده بر هدف تعیین شده برای هر پاد، انجام میدهد. یکی از ویژگیهای قدرتمند این ابزار، توانایی کاهش تعداد پادها تا صفر در زمانی است که صفها خالی باشند، که منجر به کاهش مصرف منابع و صرفهجویی در هزینهها میشود.
در نتیجه، این روش مبتنی بر صف، اطمینان میدهد که سیستمهای مبتنی بر کُبرنتس بتوانند به طور هوشمندانه و مؤثر، حجم درخواستها و وظایف در حال انجام را مدیریت کنند. با بهکارگیری KEDA، کاربر میتواند کنترل دقیقی بر روی عملیات مقیاسپذیری داشته باشد و به بهبود کارایی و کاهش هزینهها دست یابد، بهخصوص در محیطهایی که نوسان در حجم کار بسیار زیاد است.
#کوبرتس #KEDA #مدیریت_بار #مقیاسپذیری
🟣لینک مقاله:
https://www.cncf.io/blog/2026/07/31/scaling-kubernetes-pods-with-keda-based-on-amazon-sqs-queue-depth/?utm_source=tldrdevops
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon
CNCF
Scaling Kubernetes pods with KEDA based on Amazon SQS queue depth
In event-driven Kubernetes architectures, CPU and memory utilization often fail to reflect real system pressure. A worker pod may sit idle from a CPU perspective while thousands of messages pile up in…