DevOps

हेल्म चार्ट्स: कubernates पैकेज प्रबंधन

हेल्म चार्ट्स: कubernates पैकेज प्रबंधन

हेल्म पैकेज प्रबंधन के साथ कubernetis डिप्लॉयमेंट्स

हेल्म ने कubernetis में एप्लिकेशन डिप्लॉयमेंट को क्रांतिकारी बनाया है, पारंपरिक ऑपरेटिंग सिस्टम से परिचित पैकेज मैनेजमेंट के अवधारणाओं को पेश करके। (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/helm-charts-for-kubernetes-packages/ “कubernetis में हेल्म Kubernetes”)

स्टेटफुलसेट्स और कubernetis में स्थायी स्टोरेज

स्टेटफुलसेट्स और कubernetis में स्थायी स्टोरेज

संरक्षित डेटा के साथ क्रमबद्ध स्केलिंग वाले स्टेटफुल एप्लिकेशन्स को तैनात करें

कुबर्नेट्स स्टेटफुलसेट्स वे समाधान हैं जो स्थायी पहचान, स्थायी स्टोरेज, और व्यवस्थित तैनाती पैटर्न की आवश्यकता वाले स्टेटफुल एप्लिकेशन्स को प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं—डेटाबेस, वितरित प्रणालियों, और कैशिंग लेयर्स के लिए आवश्यक। यदि आप कुबर्नेट्स के नए हैं या एक क्लस्टर सेटअप कर रहे हैं, तो विकास के लिए k3s या MicroK8s जैसे कुबर्नेट्स डिस्ट्रीब्यूशन्स का पता लगाने का विचार करें, या उत्पादन-ग्रेड क्लस्टर्स के लिए Kubespray के साथ कुबर्नेट्स इंस्टॉल करना

डॉकर मॉडल रनर: कॉन्टेक्स्ट साइज़ कॉन्फ़िग गाइड

डॉकर मॉडल रनर: कॉन्टेक्स्ट साइज़ कॉन्फ़िग गाइड

डॉकर मॉडल रनर में कॉन्टेक्स्ट साइज़ को कॉन्फ़िगर करें, साथ ही कार्यारंभिक समाधानों का उपयोग करें

डॉकर मॉडल रनर में कॉन्टेक्स्ट साइज कॉन्फ़िगर करने का कॉन्फ़िगरेशन अधिक जटिल है जितना होना चाहिए।

डॉकर मॉडल रनर में NVIDIA GPU समर्थन जोड़ना

डॉकर मॉडल रनर में NVIDIA GPU समर्थन जोड़ना

डॉकर मॉडल रनर के लिए एनवीडिया CUDA समर्थन के साथ GPU त्वरण सक्षम करें

डॉकर मॉडल रनर डॉकर का आधिकारिक टूल है जो स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाने के लिए है, लेकिन डॉकर मॉडल रनर में NVidia GPU त्वरक सक्षम करना के लिए विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है।

ह्यूगो के प्रदर्शन के लिए कैशिंग रणनीतियाँ

ह्यूगो के प्रदर्शन के लिए कैशिंग रणनीतियाँ

ह्यूगो साइट्स के विकास और चलाने को अनुकूलित करें

ह्यूगो केशिंग रणनीतियाँ (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/hugo-caching-strategies/ “ह्यूगो केशिंग रणनीतियाँ”) स्टैटिक साइट जनरेटर के प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए आवश्यक हैं। जबकि ह्यूगो स्टैटिक फाइलों को उत्पन्न करता है जो स्वाभाविक रूप से तेज़ हैं, विभिन्न स्तरों पर उचित केशिंग लागू करना बिल्ड समय को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकता है, सर्वर लोड को कम कर सकता है, और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ा सकता है।

मल्टी-टेनेन्सी डेटाबेस पैटर्न्स विथ एक्सेम्पल्स इन गो

मल्टी-टेनेन्सी डेटाबेस पैटर्न्स विथ एक्सेम्पल्स इन गो

मल्टी-टेनेन्सी डेटाबेस पैटर्न्स का पूर्ण मार्गदर्शिका

मल्टी-टेनेन्सी SaaS एप्लिकेशन्स के लिए एक मूलभूत आर्किटेक्चरल पैटर्न है, जो कई ग्राहकों (टेनेंट्स) को एक ही एप्लिकेशन इन्फ्रास्ट्रक्चर साझा करने की अनुमति देता है, जबकि डेटा आइसोलेशन बनाए रखता है।

डेटा सुरक्षा के लिए आर्किटेक्चरल पैटर्न: रेस्ट, ट्रांजिट, और रनटाइम पर

डेटा सुरक्षा के लिए आर्किटेक्चरल पैटर्न: रेस्ट, ट्रांजिट, और रनटाइम पर

पूर्ण सुरक्षा मार्गदर्शिका - डेटा आराम पर, संचार के दौरान, रनटाइम पर

जब डेटा एक मूल्यवान संपत्ति होता है, तो इसका सुरक्षा करना कभी भी इतना महत्वपूर्ण नहीं रहा है। जानकारी के निर्माण के क्षण से लेकर इसे फेंकने के बिंदु तक, इसके सफर में खतरे भरे होते हैं - चाहे वह संग्रहीत, स्थानांतरित, या सक्रिय रूप से उपयोग किया जा रहा हो

स्ट्रेपी बनाम डायरेक्टस बनाम पेलोड: हेडलेस सीएमएस शोडाउन

स्ट्रेपी बनाम डायरेक्टस बनाम पेलोड: हेडलेस सीएमएस शोडाउन

हेडलेस CMS की तुलना - विशेषताएँ, प्रदर्शन और उपयोग के मामले

सही हेडलेस सीएमएस का चयन आपकी सामग्री प्रबंधन रणनीति को बना या बिगाड़ सकता है। आइए तीन ओपन-सोर्स समाधानों की तुलना करें जो डेवलपर्स को सामग्री-ड्राइवन एप्लिकेशन्स बनाने में प्रभावित करते हैं।

गो में कोबरा और वाइपर के साथ CLI ऐप्स बनाना

गो में कोबरा और वाइपर के साथ CLI ऐप्स बनाना

गो में कोबरा और वाइपर फ्रेमवर्क के साथ सीएलआई विकास

कमांड-लाइन इंटरफेस (CLI) एप्लिकेशन डेवलपर्स, सिस्टम एडमिनिस्ट्रेटर्स, और डेवॉप्स प्रोफेशनल्स के लिए आवश्यक उपकरण हैं। Go में CLI विकास के लिए दो लाइब्रेरी डि फैक्टो मानक बन गए हैं: Cobra कमांड संरचना के लिए और Viper कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन के लिए (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/go-cli-applications-with-cobra-and-viper/ “Go में CLI विकास”)।

एलएलएम लागत कम करें: टोकन अनुकूलन रणनीतियाँ

एलएलएम लागत कम करें: टोकन अनुकूलन रणनीतियाँ

बुद्धिमान टोकन अनुकूलन के साथ LLM लागत को 80% तक कम करें

टोकन अनुकूलन वह महत्वपूर्ण कौशल है जो लागत-प्रभावी एलएलएम अनुप्रयोगों को बजट-खर्च करने वाले प्रयोगों से अलग करता है।

AWS Kinesis के साथ इवेंट-ड्राइवन माइक्रोसर्विसेज बनाना

AWS Kinesis के साथ इवेंट-ड्राइवन माइक्रोसर्विसेज बनाना

AWS Kinesis के साथ इवेंट-ड्राइवन आर्किटेक्चर के लिए स्केल

AWS Kinesis ने आधुनिक इवेंट-ड्राइवन माइक्रोसर्विसेस आर्किटेक्चर बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण आधार बन गया है, जो कम ऑपरेशनल ओवरहेड के साथ रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग को स्केल करने की अनुमति देता है।

स्व-होस्टिंग नेक्स्टक्लाउड: आपका निजी क्लाउड समाधान

स्व-होस्टिंग नेक्स्टक्लाउड: आपका निजी क्लाउड समाधान

अपने डेटा को स्व-होस्टेड नेक्स्टक्लाउड क्लाउड स्टोरेज के साथ नियंत्रित करें

Nextcloud एक प्रमुख ओपन-सोर्स, सेल्फ-होस्टेड क्लाउड स्टोरेज और सहयोग प्लेटफॉर्म है जो आपको अपने डेटा पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है।

स्व-होस्टिंग इम्मिच: निजी फोटो क्लाउड

स्व-होस्टिंग इम्मिच: निजी फोटो क्लाउड

आपके स्व-होस्टेड AI-सक्षम बैकअप पर फोटो

Immich एक क्रांतिकारी ओपन-सोर्स, सेल्फ-होस्टेड फोटो और वीडियो मैनेजमेंट सॉल्यूशन है जो आपको अपने यादों पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है। Google Photos के समान विशेषताओं के साथ - जिसमें AI-सक्षम चेहरा पहचान, स्मार्ट सर्च, और स्वचालित मोबाइल बैकअप शामिल हैं - जबकि आपका डेटा आपकी अपनी सर्वर पर प्राइवेट और सुरक्षित रहता है।

एलास्टिकसर्च चीटशीट: आवश्यक कमांड्स और टिप्स

एलास्टिकसर्च चीटशीट: आवश्यक कमांड्स और टिप्स

एलास्टिकसर्च कमांड्स फॉर सर्च, इंडेक्सिंग एंड एनालिटिक्स

एलास्टिकसर्च एक शक्तिशाली वितरित खोज और विश्लेषण इंजन है जो Apache Lucene पर बनाया गया है। यह व्यापक चिट्ठा एलास्टिकसर्च क्लस्टरों के साथ काम करने के लिए आवश्यक कमांड्स, सर्वोत्तम प्रथाओं, और त्वरित संदर्भों को कवर करता है।

एनवीडिया डीजीएक्स स्पार्क बनाम मैक स्टूडियो बनाम आरटीएक्स-4080: ओल्लामा प्रदर्शन तुलना

एनवीडिया डीजीएक्स स्पार्क बनाम मैक स्टूडियो बनाम आरटीएक्स-4080: ओल्लामा प्रदर्शन तुलना

GPT-OSS 120b तीन AI प्लेटफॉर्म पर बेंचमार्क

मैंने कुछ दिलचस्प प्रदर्शन परीक्षणों का पता लगाया है GPT-OSS 120b का जो Ollama पर चल रहा है, तीन अलग-अलग प्लेटफॉर्मों पर: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, और RTX 4080। Ollama लाइब्रेरी का GPT-OSS 120b मॉडल 65GB का है, जिसका मतलब है कि यह RTX 4080 के 16GB VRAM में नहीं फिट होता है (या नए RTX 5080).