Kubernetes Security: How Devtron Connects Scanning, Policies and Runtime Controls

Salesforce Engineering2 Hot9 min2 h agoAI

Apache Spark Resource Optimization: Lessons From Eight Million Jobs a Day

Đối mặt với khối lượng 8 triệu job mỗi ngày, team Spark đã triển khai execution telemetry để giám sát tài nguyên hệ thống. Phân tích dữ liệu telemetry giúp phát hiện hiệu quả các executor idle chiếm tới 30% tổng tài nguyên phân bổ. Việc tối ưu hóa này giảm đáng kể chi phí compute trong khi vẫn đảm bảo performance và reliability của hệ thống. Các bài học rút ra có thể áp dụng để tối ưu hóa cluster resource allocation trong các môi trường production sử dụng Spark.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa tài nguyên Apache Spark bằng cách chẩn đoán executor rảnh và giảm chi phí tính toán dựa trên dữ liệu từ tám triệu job mỗi ngày.

#performance #kubernetes #observability Source

The Art of Simplicity97 Hot2 min9 d agoAI

Docker: No space left on device

Docker gặp lỗi "No space left on device" khi đĩa đầy ảnh hưởng đến hoạt động của engine. Nguyên nhân kỹ thuật là do không gian lưu trữ bị đầy do các container, image, builder cache tích tụ. Hệ quả là các hoạt động của Docker bị đình trệ. Để khắc phục, cần sử dụng lệnh docker system df để kiểm tra sử dụng dung lượng, sau đó dùng docker container prune, docker image prune -a hay docker system prune -a để dọn dẹp. Bài viết nhấn mạnh các volumes không bị xóa trừ khi có chỉ định cụ thể, đây là điểm quan trọng để tránh mất dữ liệu bất ngờ.

Bài viết này giúp lập trình viên giải quyết lỗi "No space left on device" trong Docker bằng cách chẩn đoán và dọn dẹp tài nguyên hiệu quả.

#docker #containers Source

Red Hat Developer1 Hot7 min1 d agoAI

How IdeaBot drives AI innovation workflows on OpenShift

Red Hat phát triển IdeaBot trên nền tảng OpenShift để tự động hóa quy trình nghiên cứu AI nội bộ. Họ sử dụng isolated pods để cách biệt các thành phần, auth proxies để kiểm soát truy cập, và phương pháp BDD dựa trên EARS để viết test case. Giải pháp này giúp tăng cường bảo mật và giảm thiểu rủi ro trong quá trình phát triển AI. Với cách tiếp cận này, IdeaBot chứng tỏ việc xây dựng nền tảng AI an toàn hoàn toàn khả thi ngay cả trong môi trường doanh nghiệp phức tạp.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách xây dựng và bảo mật quy trình AI bằng Red Hat IdeaBot trên OpenShift với các công nghệ hiện đại.

#ai-agent #kubernetes #architecture Source

Cloud Native Now27 Hot5 min13 d agoAI

A Missing Binary Turned a Kubernetes Liveness Probe Into a Restart Loop

Trong môi trường Kubernetes, một binary thiếu hụt đã gây ra vòng lặp khôi phục vô hạn cho liveness probe. Vấn đề kỹ thuật phát sinh khi liveness probe và readiness probe không được phân biệt rõ ràng, khiến pod bị khởi tạo lại liên tục thay vì cho phép background consumer xử lý hết hàng đợi. Hệ quả là ứng dụng gặp downtime do quá trình khởi tạo lại liên tục, gây lãng phí tài nguyên và không đạt được trạng thái stable. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế riêng biệt giữa liveness probe (kiểm tra health) và readiness probe (kiểm tra sẵn sàng phục vụ), đặc biệt với các ứng dụng xử lý queue background.

Bài viết giải thích tại sao probe sống và probe sẵn sàng trong Kubernetes có vai trò khác nhau, giúp lập trình viên tránh vòng lặp khởi tạo lại do thiếu binary xử lý hàng đợi nền.

#kubernetes #nodejs #redis Source

LearnKube1 Hot28 min2 d agoAI

Go CPU and Memory Requests and Limits in Kubernetes

Trong môi trường Kubernetes, việc thiết lập CPU và memory requests và limits cho Go services đòi hỏi hiểu rõ các yếu tố như GOMAXPROCS và GOMEMLIMIT. Nguyên nhân kỹ thuật là Go runtime quản lý resource thông qua goroutines, garbage collection, và phân bổ memory, cần tối ưu để tránh pod bị kill bởi OOM Killer. Hệ quả khi thiết lập không đúng sẽ gây ra CPU throttling, tăng chi phí garbage collection, hoặc lãng phí tài nguyên. Điều đáng học là nên monitoring live heap size, goroutine stacks và điều chỉnh requests/limits dựa trên metrics thực tế để tối ưu hiệu năng ứng dụng Go.

Tối ưu hóa hiệu suất và sử dụng tài nguyên cho Go services trong Kubernetes bằng cách thiết lập CPU và memory requests/limits chính xác dựa trên GOMAXPROCS, GOMEMLIMIT và phân tích garbage collection.

#kubernetes #go Source

InfoQ22 Hot4 min16 d agoAI

Google Open-Sources AX a Kubernetes Style Orchestrator for Autonomous AI Agents

Google vừa open-source AX, một orchestrator theo phong cách Kubernetes để quản lý workloads cho autonomous AI agents. AX hoạt động trên runtime là Agent Substrate, coi agents như stateful actors. Nó tối ưu hóa hiệu suất tài nguyên, sử dụng kỹ thuật batching để giảm overhead từ 90% xuống chỉ còn 10% khi gọi API. Hệ thống này cho phép developers tạo agents có thể tự điều chỉnh và tái sử dụng code giữa nhiều agent instances. Điều đáng học là cách Google áp dụng kiến trúc distributed systems vào domain AI, cho thấy hướng đi mới cho AI orchestration.

Google AX giúp lập trình viên quản lý tác vụ tự động cho AI agent với hiệu suất tối ưu nhờ kiến trúc Kubernetes-style.

#google #ai-agent #kubernetes Source

It's Foss20 Hot3 min17 d agoAI

Portainer Cuts the Cord Between Its Free and Paid Editions

Portainer đã cắt đứt mối liên kết giữa bản miễn phí CE và bản trả phí. Phiên bản CE 2.x hiện đã bị đóng băng, không có cập nhật mới. Tất cả sự phát triển hiện tại đang tập trung vào phiên bản Kubernetes-first, đóng nguồn. Điều này có nghĩa người dùng CE sẽ không nhận được các tính năng mới như dashboard management cho Kubernetes hay container Insights. Nếu bạn đang sử dụng Portainer cho production environment, việc chuyển sang bản trả phí có thể cần thiết để tiếp cận các công nghệ mới nhất.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ sự thay đổi trong chính sách phát triển của Portainer và tác động đến việc lựa chọn công cụ quản lý container trong tương lai.

#open-source #kubernetes #docker Source

Kubernetes1 Hot7 min2 d agoAI

Scaling Kubernetes Workloads with Node Swap

Trong các cluster Kubernetes, memory thường là hạn chế đầu tiên gặp phải, đặc biệt với các workload AI agentic yêu cầu dung lượng RAM lớn khi khởi tạo. Việc kích hoạt swap memory với các NVMe SSD nhanh giúp Kubernetes di chuyển dữ liệu không hoạt động ra disk, tăng khả năng chứa pod lên đến 3×. Qua benchmark với 3 workload (CI/CD kernel builds, sandboxed headless browsers, và isolated Python runtimes), phương pháp này thường không gây độ trễ đáng kể. Giải pháp này cho thấy việc tận dụng swap memory là hướng đi hiệu quả để tối ưu hóa tài nguyên node khi giá trị NVMe SSD đủ thấp.

Node Swap giúp tăng gấp ba mật độ pod trên Kubernetes mà không làm tăng đáng kể độ trễ khi sử dụng SSD NVMe nhanh.

#kubernetes Source

Kubernetes Security: How Devtron Connects Scanning, Policies and Runtime Controls

Recommended for you

Bình luận

Apache Spark Resource Optimization: Lessons From Eight Million Jobs a Day

Docker: No space left on device

How IdeaBot drives AI innovation workflows on OpenShift

A Missing Binary Turned a Kubernetes Liveness Probe Into a Restart Loop

Go CPU and Memory Requests and Limits in Kubernetes

Google Open-Sources AX a Kubernetes Style Orchestrator for Autonomous AI Agents

Portainer Cuts the Cord Between Its Free and Paid Editions

Scaling Kubernetes Workloads with Node Swap

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads