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Helm 4 : nouveautés, Server Side Apply et améliorations pour Kubernetes

Helm 4 introduit des changements significatifs pour améliorer les déploiements sur Kubernetes, notamment la transition vers le Server Side Apply, qui remplace le three way merge. Ce nouvel approche permet une gestion plus fine des conflits et un meilleur suivi des modifications. De plus, des améliorations concernant le statut des ressources sont mises en place pour garantir que les déploiements ne se poursuivent qu'une fois que tous les composants sont opérationnels. Helm 4 promet également une refonte de son système de cache et des plugins, offrant ainsi une expérience utilisateur plus robuste dans la gestion de ressources Kubernetes.

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Optimisation des ressources Kubernetes avec l’autoscaling horizontal des pods via des custom metrics et le Prometheus Adapter

L'article présente l'HorizonalPodAutoscaler (HPA) de Kubernetes, une fonctionnalité qui permet de scaler des pods selon des métriques données, notamment en utilisant des custom metrics via Prometheus et le Prometheus Adapter. Il aborde les limitations d'un scaling basé uniquement sur la consommation CPU et mémoire, et propose des approches plus flexibles pour anticiper les besoins en scaling des applications modernes.

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Sauvegarder des dashboards Grafana dans Kubernetes, en s’amusant (j’explique les RBAC, Job et les CronJob)

Cet article présente une méthode pour sauvegarder des dashboards Grafana déployés sur un cluster Kubernetes. L'auteur explique d'abord les concepts de Grafana et son organisation de visualisations, puis aborde l'utilisation de l'API de Grafana pour automatiser la sauvegarde des dashboards en créant un token via un Job Kubernetes. Il traite également des aspects de sécurité, en créant des Secrets et en utilisant des permissions limitées pour respecter le principe du moindre privilège, tout en évoquant des techniques liées à RBAC (Role Based Access Control).

blog.zwindler.fr

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Optimizing Kubernetes resources with Horizontal Pod Autoscaling via Custom Metrics and the…

Cet article traite de l'optimisation des ressources Kubernetes à l'aide de l'autoscaling horizontal des pods (HPA) en s'appuyant sur des métriques personnalisées via l'adaptateur Prometheus. Il explique comment HPA permet d'ajuster automatiquement le nombre de réplicas d'une application en fonction de divers métriques, au-delà de la simple utilisation CPU et mémoire, en intégrant des outils comme Prometheus pour obtenir des métriques plus précises et adaptées aux caractéristiques des applications modernes.

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