مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
لو تطبيقك بيتوقع JSON من نموذج AI، الاعتماد على prompt قوي بس هيفشل وقت الضغط. المقال يشرح Structured Outputs بعقد واضح، مثال Python، وأرقام before/after.
شرح عملي لتقليل حجم Docker image باستخدام multi-stage builds وقياس الطبقات، مع أرقام قبل وبعد وملف Dockerfile قابل للتطبيق.
لو بحث المنتجات عندك بيعمل scan على ملايين الصفوف، pg_trgm مع GIN index ممكن ينقل الاستعلام من ثواني لعشرات المللي ثانية. الشرح فيه قياس، SQL قابل للنسخ، trade-offs، ومتى لا تستخدم الحل.
لو الـ p95 على PostgreSQL بقى ثانية ونص والـ DB CPU 80%، المشكلة غالبًا مش في الـ query — استنزاف connection pool. شرح PgBouncer بـ transaction mode مع مثال عملي، أرقام قبل وبعد، trade-offs، وحالات لا يصلح فيها الحل.
شرح عملي لمشكلة Cold Start في Lambda مع SnapStart وGraviton، قياس حقيقي من CloudWatch، تعديل الذاكرة، وحالات لا يُنصح فيها بـ Provisioned Concurrency.
خطوات عملية لتحسين Largest Contentful Paint بدون إعادة كتابة الموقع، مع أرقام قبل وبعد، وأدوات قياس مجانية، وtrade-offs لكل خطوة قبل ما تنفّذها.
لو لسه بتعمل kubectl create secret يدويًا لكل namespace وبتنسخ نفس DATABASE_URL في 3 ملفات YAML، أنت بتدفع تكلفة rotation يدوي ومخاطرة تسرّب. External Secrets Operator بيخلي AWS Secrets Manager أو HashiCorp Vault هو مصدر الحقيقة، ويزامن القيم تلقائيًا داخل الـ cluster بـ refreshInterval قابل للتعديل. هنا إعداد عملي بـ EKS، أرقام من cluster بـ 80 microservice، وtrade-offs محسومة قبل ما تتبنى الأداة.
لو عندك cluster Kubernetes بأكثر من 5 مطورين، يوم بيوم حد بيعمل deploy بـ image tag "latest" أو container بـ root. Kyverno بيرفض الـ violations دي قبل ما تدخل etcd بـ YAML عادي، بدون ما تتعلم Rego زي OPA Gatekeeper. هنا إعداد عملي بثلاث سياسات تشتغل أول يوم، أرقام إنتاج حقيقية من cluster بـ 150 microservice، وخط واضح متى Kyverno مش الحل الصح.
لو الـ workers بتاعتك بتشتغل 24/7 وفيه ساعات ما بيجيلهاش شغل، أنت بتدفع مقابل CPU فاضي. KEDA بيقلل الـ Pods لـ zero لما الـ queue فاضية ويرجّعها لما يجي event جديد. إعداد عملي بـ ScaledObject يشتغل مع Kafka وأرقام إنتاج حقيقية وtrade-offs واضحة.
لو كل deploy بيخلي فريقك يقعد يراقب Grafana ويضغط rollback يدوي، Flagger بيدخّل 5% ترافيك بس ويراجع metrics تلقائيًا. لو حاجة اتكسرت يرجّع للـ primary في أقل من دقيقة. إعداد عملي بـ YAML شغّال وأرقام إنتاج حقيقية.