مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
لو أي تعديل يدوي في Kubernetes بيكسر ما هو موجود في Git، Argo CD self-heal يرجع الحالة المطلوبة تلقائيًا. هنا إعداد عملي بالأرقام والـ trade-offs.
لو Docker build في CI بياخد 6 دقائق مع كل Pull Request، غالبًا المشكلة في الكاش مش في قوة runner. المقال يشرح إعداد BuildKit cache عملي بأرقام وtrade-offs واضحة.
لو الـ Pods عندك بتعمل Restart وقت الـ warmup أو ضغط قاعدة البيانات، المشكلة غالبًا في خلط liveness مع readiness. هنا ضبط عملي يقلل القتل الكاذب ويحافظ على الترافيك.
لو بتعمل backup يومي من غير اختبار restore، فأنت غالبًا بتخزن ملفات جميلة لا تعرف هل تنقذك وقت العطل. هنا workflow عملي يأخذ dump من PostgreSQL ويرفعه إلى Cloudflare R2 ثم يختبر الاستعادة تلقائيًا.
لو الـ traces عندك بتكبر أسرع من قدرة الميزانية، Tail Sampling يخليك تحتفظ بالأخطاء والطلبات البطيئة بدل ما تدفع على كل request عادي.
لو كل request عندك بيتسجل كـ trace كامل، تكلفة التخزين هتكبر قبل ما تستفيد من البيانات. هنا إعداد عملي لـ OpenTelemetry Collector يحتفظ بالأخطاء والطلبات البطيئة ويقلل الضوضاء.
لو تكلفة الـ traces بتزيد لكنك لسه محتاج تشوف الأخطاء والطلبات البطيئة، Tail Sampling في OpenTelemetry Collector يديك توازن عملي بين الرؤية والتكلفة.
لو تكلفة الـ traces بتزيد كل شهر، Tail Sampling يخليك تحتفظ بالأخطاء والطلبات البطيئة بدل ما تخزن كل شيء. شرح عملي بإعداد OpenTelemetry Collector وأرقام ضبط واضحة.
لو كل trace بيتبعت للـ backend، فاتورة المراقبة هتكبر بسرعة. المقال يشرح Tail Sampling في OpenTelemetry Collector بإعداد عملي يحفظ الأخطاء والطلبات البطيئة ويقلل الضوضاء.
لو Prometheus بيصحي الفريق على spikes مدتها دقيقة، المشكلة غالبًا في شكل الـ alert مش في الخدمة. المقال يشرح إعداد for وthreshold وseverity وrunbook عملي بأرقام واضحة.