Schița de curs
Modulul 1: Proiectarea Microserviciilor
• O limită bună a microserviciului
• Utilizarea Domain Driven Design (DDD)
• Alternative la limitele de domeniu de afaceri (Volatilitate, Date, Tehnologie, Organizațional)
• Împărțirea monolitului
• Descompunerea prematură
• Descompunerea pe straturi
• Utilizarea modelelor de descompunere (Strangler, Parallel Run, Feature Toggle)
• Preocupări legate de descompunerea datelor (Performanță, Integritate, Tranzacții)
Modulul 2: Optimizarea Docker și a Mediului de Execuție
• Alegerea imaginii de bază potrivite
• Minimizarea numărului de straturi
• Utilizarea construcțiilor în mai multe etape
• Optimizarea imaginilor (sortarea argumentelor pe mai multe linii, etc.)
• Exploatarea cache-ului de construcție
• Fixarea versiunilor imaginilor
• Reglarea fină a alocării resurselor
• Practici sigure pentru containere
• Configurarea mediului de execuție pentru performanță
Modulul 3: Kubernetes & Strategii de Lansare
Prezentare generală a implementărilor Kubernetes
• Crearea și executarea unei implementări inițiale
• Opțiuni de implementare Kubernetes
Efectuarea implementărilor cu actualizări progresive
• Înțelegerea actualizării progresive
• Crearea și executarea unei actualizări progresive
• Revenirea la o implementare anterioară
Efectuarea implementărilor Canary
• Înțelegerea implementărilor Canary
• Crearea și executarea unei implementări Canary
Efectuarea implementărilor Blue-Green
• Înțelegerea implementărilor Blue-Green
• Crearea și executarea unei implementări Blue-Green
Executarea Job-urilor și CronJob-urilor
• Crearea unui Job și CronJob
Efectuarea sarcinilor de monitorizare și depanare
• Tehnici de depanare cu kubectl
Modulul 4: Automatizare & Eficiență Operațională
Utilizarea Python pentru automatizarea sarcinilor comune în Kubernetes
• Utilizarea Python pentru a efectua operațiuni administrative în Kubernetes
• Utilizarea Python pentru a defini obiecte de configurare
• Utilizarea Python pentru a crea obiecte de implementare
• Monitorizarea evenimentelor Kubernetes folosind Python
• Scalarea unei implementări folosind Python
Înțelegerea provocărilor automatizării implementărilor
• Configurarea declarativă cu Kubernetes
• Gestionarea integrității configurației
Utilizarea abordării GitOps pentru automatizarea implementărilor
• Principiile GitOps
• Introducerea Flux
• Instalarea Flux într-un cluster Kubernetes
Configurarea Flux pentru implementări automate
• Utilizarea notificărilor
• Structura depozitului sursă
Gestionarea actualizărilor aplicațiilor cu automatizarea imaginilor
• Actualizarea unei implementări de aplicație cu Flux
• Scanarea depozitelor de imagini de containere pentru etichete
• Definirea politicii de selecție a ultimei imagini
• Configurarea Flux pentru a efectua actualizări automate ale imaginilor
Modulul 5: Observabilitate & Claritate asupra Cauzelor Fundamentale
Capacități de înregistrare și urmărire în Kubernetes
• De ce sunt importante înregistrările și urmărirea
• Accesarea jurnalelor Kubernetes
• Jurnalele Pod și Container
• Jurnalele planului de control
• Utilizarea resurselor nodurilor și podurilor
Colectarea și analizarea jurnalelor
• Agregarea jurnalelor
• Vizualizarea jurnalelor
Urmărirea distribuită în Kubernetes
• Ce este urmărirea distribuită
• Utilizarea OpenTelemetry
• Instrumente de urmărire distribuită
• Instrumentarea unei aplicații
• Utilizarea urmăririi pentru a găsi probleme de performanță
Monitorizarea cu Prometheus și Grafana
• Concepte de observabilitate
• Instrumente de monitorizare
• Utilizarea instrumentării Prometheus
Cazuri de utilizare avansate pentru înregistrări
• Procesarea jurnalelor
• Filtrarea și îmbogățirea jurnalelor
• Event Sourcing
Modulul 6: Simularea Crizei de Cluster & Răspuns la Incidente
• Înțelegerea diferitelor tipuri de defecțiuni într-un mediu de cluster
• Simularea defecțiunilor de nod
• Scenariul de evacuare a podurilor și epuizarea resurselor
• Probleme de rețea
• Defecțiuni DNS pentru gestionarea timeout-urilor aplicației
• Simularea unei întreruperi a serverului API
• Simularea unui trafic ridicat pentru stabilitatea sistemului
• Defecțiuni de stocare
• Erori de configurare
• Înțelegerea procedurilor de raportare a incidentelor
Modulul 7: Inteligența Artificială pentru Sprijinirea Depanării
• Beneficiile inteligenței artificiale generative pentru Kubernetes
• Arhitectura CLI K8sGPT
• Instalarea CLI K8sGPT
• Comenzi și utilizare K8sGPT
• Utilizarea analizatoarelor K8sGPT (podAnalyzer, pvcAnalyzer, rsAnalyzer, etc.)
• Analizarea clusterului folosind K8sGPT
• Analizarea problemelor în timp real folosind K8sGPT
• Operator in-cluster pentru K8sGPT
Cerințe
- Cunoștințe de bază despre linia de comandă Linux
- Experiență în dezvoltarea aplicațiilor sau administrarea sistemelor
- Familiarizare cu containere (concepte Docker)
- Înțelegere de bază a conceptelor Kubernetes (pods, implementări, servicii)
- Înțelegere generală a arhitecturii software (de ex. API-uri, servicii)
Publicul țintă:
- Ingineri DevOps
- Ingineri de Fiabilitate a Site-ului (SREs)
- Dezvoltatori Backend / Software care lucrează cu microservicii
- Ingineri Cloud și Ingineri de Platformă
-
Administratori de Sisteme care trec la medii Kubernetes
Mărturii (2)
Craig a fost extrem de implicat în instruire, mereu asigurându-se că suntem atenți, adaptând exemplele la activitățile noastre zilnice și mereu oferind un răspuns când era întrebat, chiar dacă informația nu era inclusă în prezentare.
Ecaterina Ioana Nicoale - BOOKING HOLDINGS ROMANIA SRL
Curs - DevOps Foundation®
Tradus de catre o masina
Un grad ridicat de angajament și cunoștințe al instrucționarului
Jacek - Softsystem
Curs - DevOps Engineering Foundation (DOEF)®
Tradus de catre o masina
