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課程簡介

模塊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、數據、技術、組織)
• 拆分單體應用
• 過早分解
• 按層分解
• 使用分解模式(Strangler、並行運行、功能切換)
• 數據分解問題(性能、完整性、事務)

模塊2:優化Docker和運行時

• 選擇合適的基礎鏡像
• 最小化層數
• 使用多階段構建
• 鏡像優化(排序多行參數等)
• 利用構建緩存
• 固定鏡像版本
• 微調資源分配
• 安全容器實踐
• 運行時配置以優化性能

模塊3:Kubernetes與發佈策略

Kubernetes部署概述
• 創建和執行初始部署
• Kubernetes部署選項

執行滾動更新部署
• 理解滾動更新
• 創建和執行滾動更新
• 回滾部署

執行金絲雀部署
• 理解金絲雀部署
• 創建和執行金絲雀部署

執行藍綠部署
• 理解藍綠部署
• 創建和執行藍綠部署

運行作業和CronJobs
• 創建作業和CronJob

執行監控和故障排除任務
• 使用kubectl進行故障排除技術

模塊4:自動化與操作效率

使用Python自動化Kubernetes中的常見任務
• 使用Python執行Kubernetes中的管理操作
• 使用Python定義配置對象
• 使用Python創建部署對象
• 使用Python監控Kubernetes事件
• 使用Python擴展部署

理解自動化部署的挑戰
• 使用Kubernetes進行聲明式配置
• 管理配置的完整性

使用GitOps方法自動化部署
• GitOps原則
• 介紹Flux
• 將Flux安裝到Kubernetes集羣

配置Flux以實現自動化部署
• 使用通知
• 源倉庫結構

使用鏡像自動化處理應用更新
• 使用Flux更新應用部署
• 掃描容器鏡像倉庫以獲取標籤
• 定義最新鏡像選擇策略
• 配置Flux以執行自動鏡像更新

模塊5:可觀測性與根本原因分析

Kubernetes日誌記錄和追蹤能力
• 爲什麼日誌記錄和追蹤重要
• 訪問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
• 日誌可視化

Kubernetes中的分佈式追蹤
• 什麼是分佈式追蹤
• 使用OpenTelemetry
• 分佈式追蹤工具
• 對應用進行插樁
• 使用追蹤發現性能問題

使用Prometheus和Grafana進行監控
• 可觀測性概念
• 監控工具
• 使用Prometheus插樁

日誌記錄的高級用例
• 處理日誌
• 過濾和豐富日誌
• 事件溯源

模塊6:集羣危機模擬與事件響應

• 理解集羣環境中的不同類型故障
• 模擬節點故障
• Pod驅逐與資源耗盡場景
• 網絡問題
• DNS故障以處理應用超時
• 模擬API服務器中斷
• 模擬高流量以測試系統穩定性
• 存儲故障
• 配置錯誤
• 理解事件報告流程

模塊7:AI輔助故障排除

• 生成式AI對Kubernetes的好處
• K8sGPT CLI架構
• 安裝K8sGPT CLI
• K8sGPT命令和使用
• 使用K8sGPT分析器(podAnalyzer、pvcAnalyzer、rsAnalyzer等)
• 使用K8sGPT分析集羣
• 使用K8sGPT分析即時問題
• K8sGPT的集羣內操作員

最低要求

  • Linux命令行的基礎知識
  • 應用開發或系統管理經驗
  • 熟悉容器(Docker概念)
  • 對Kubernetes概念的基本理解(pod、部署、服務)
  • 對軟件架構的一般理解(如API、服務)

目標受衆:

  • DevOps工程師
  • 站點可靠性工程師(SREs)
  • 後端/軟件開發人員,涉及微服務
  • 雲工程師和平臺工程師
  • 正在過渡到Kubernetes環境的系統管理員

     

 49 小時

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