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課程簡介

模組 1:微服務設計

• 良好的微服務邊界
• 使用領域驅動設計 (DDD)
• 業務領域邊界的替代方案(波動性、資料、技術、組織)
• 分解單體應用
• 過度分解
• 按層級分解
• 使用分解模式(Strangler, Parallel Run, Feature Toggle)
• 資料分解的關注點(效能、完整性、交易)

模組 2:最佳化 Docker 和執行階段

• 選擇正確的基底映像
• 最小化層數
• 使用多階段構建
• 映像最佳化(排序多行參數等)
• 利用構建快取
• 固定映像版本
• 微調資源分配
• 安全的容器實踐
• 效能的執行階段配置

模組 3:Kubernetes & 發布策略

Kubernetes 部署概觀
• 建立並執行初始部署
• Kubernetes 部署選項

執行滾動更新部署
• 了解滾動更新
• 建立並執行滾動更新
• 回滾部署

執行金丝雀發布部署
• 了解金丝雀發布部署
• 建立並執行金丝雀發布部署

執行藍綠部署
• 了解藍綠部署
• 建立並執行藍綠部署

運行任務和定時任務
• 建立任务和定時任务

執行監控和排錯任務
• 使用 kubectl 進行排錯技術

模組 4:自動化與運作效率

使用 Python 自動化 Kubernetes 中的常見任務
• 使用 Python 執行 Kubernetes 的管理操作
• 使用 Python 定義配置物件
• 使用 Python 建立部署物件
• 使用 Python 監控 Kubernetes 事件
• 使用 Python 擴展部署

了解自動化部署的挑戰
• 使用 Kubernetes 的宣告式配置
• 管理配置的完整性

使用 GitOps 方法自動部署
• GitOps 原則
• 介紹 Flux
• 將 Flux 安裝到 Kubernetes 叢集

配置 Flux 以進行自動化部署
• 使用通知
• 原始儲存庫結構

處理應用程式更新的映像自動化
• 使用 Flux 更新應用程式部署
• 掃描容器映像儲存庫的標籤
• 定義最新映像選擇的政策
• 配置 Flux 執行自動映像更新

模組 5:可觀察性與根本原因清晰化

Kubernetes 日誌記錄和追蹤能力
• 為什麼日誌記錄和追蹤很重要
• 存取 Kubernetes 日誌
• Pod 和容器日誌
• 控制平面日誌
• 節點和 Pod 的資源使用情況

收集和分析日誌
• 日誌聚合
• 日誌視覺化

Kubernetes 中的分散式追蹤
• 什麼是分散式追蹤
• 使用 OpenTelemetry
• 分散式追蹤工具
• 應用儀器化
• 使用追蹤來查找效能問題

使用 Prometheus 和 Grafana 進行監控
• 可觀察性概念
• 監控工具
• 使用 Prometheus 儀器化

日誌記錄的高級用例
• 處理日誌
• 過濾和豐富日誌
• 事件來源

模組 6:叢集危機模擬與事件回應

• 了解叢集環境中不同類型的故障
• 模擬節點故障
• Pod 強制退出 & 資源耗盡場景
• 網路問題
• DNS 故障以處理應用程式超時
• 模擬 API Server 停擺
• 模擬高流量以測試系統穩定性
• 儲存故障
• 配置錯誤
• 了解事件報告程序

模組 7:AI 支援排錯

• AI for Kubernetes 的好處(生成式 AI)
• K8sGPT CLI 架構
• 安裝 K8sGPT CLI
• K8sGPT 命令和用法
• 使用 K8sGPT 分析器(podAnalyzer, pvcAnalyzer, rsAnalyzer, 等)
• 使用 K8sGPT 分析叢集
• 使用 K8sGPT 分析即時問題
• K8sGPT 的叢集內運算子

最低要求

  • Linux 命令行的基本知識
  • 應用程式開發或系統管理的經驗
  • 熟悉容器(Docker 概念)
  • 對 Kubernetes 概念(pod, deployments, services)的基本了解
  • 軟體架構的一般理解(例如 APIs, 服務)

目標受眾:

  • DevOps 工程師
  • Site Reliability Engineers (SREs)
  • 後端 / 軟體開發人員,從事微服務工作
  • 雲端工程師和平台工程師
  • 轉型到 Kubernetes 環境的系統管理員

     

 49 小時

人數


每位參與者的報價

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