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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)
• 業務域邊界的替代方案(波動性、資料、技術、組織)
• 拆單體系統
• 過早分解
• 按層分解
• 使用分解模式( strangler, 平行運行, 功能開關)
• 資料分解考量(效能、完整性、交易)

模組 2:最佳化 Docker 與執行階段

• 選擇適當的基礎映像
• 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
• 釘選映像版本
• 微調資源分配
• 安全容器實踐
• 效能相關的執行階段配置

模組 3:Kubernetes 與發布策略

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

執行滾動更新部署
• 理解滾動更新
• 建立並執行滾動更新
• 回滾部署

執行金丝雀發布
• 理解金丝雀發布
• 建立並執行金丝雀發布

執行藍綠部署
• 理解藍綠部署
• 建立並執行藍綠部署

運行任務和定時任務
• 建立 Job 和 CronJob

執行監控與故障排除任務
• 使用 kubectl 的故障排除技巧

模組 4:自動化與運營效率

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 定義配置對象
• 使用 Python 建立部署對象
• 使用 Python 觀察 Kubernetes 事件
• 使用 Python 擴展部署

理解自動化部署的挑戰
• Kubernetes 的宣告式配置
• 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 叢集

配置 Flux 以進行自動部署
• 使用通知
• 源倉儲庫結構

處理透過映像自動化的應用程式更新
• 使用 Flux 更新應用程式部署
• 掃描容器映像倉儲庫的標籤
• 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:可觀測性與根本原因清晰度

Kubernetes 日誌記錄與追蹤能力
• 日誌記錄和追蹤的重要性
• 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 中的分散式追蹤
• 什麼是分散式追蹤
• 使用 OpenTelemetry
• 分散式追蹤工具
† 儀器化應用程式
• 使用追蹤查找效能問題

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

日誌記錄的進階用例
• 處理日誌
• 過濾和豐富日誌
• 事件溯源

模組 6:叢集危機模擬與事件回應

• 理解叢集環境中不同類型的故障
• 模擬節點故障
• Pod 驅逐與資源耗盡情境
• 網路問題
• DNS 故障以處理應用程式超時
• 模擬 API Server 中斷
• 模擬高流量以測試系統穩定性
• 儲存故障
• 配置錯誤
• 理解事件報告程序

模組 7:AI 支援故障排除

• 生成式 AI 對 Kubernetes 的好處
• K8sGPT CLI 架構
• 安裝 K8sGPT CLI
• K8sGPT 命令與使用方式
• 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 的集群內運算子

最低要求

  • 基本的 Linux 命令列知識
  • 應用開發或系統管理經驗
  • 熟悉容器(Docker 概念)
  • 基本理解 Kubernetes 概念(pod、部署、服務)
  • 對軟體架構的一般性理解(例如 API、服務)

目標受眾:

  • DevOps 工程師
  • 網站可靠性工程師 (SRE)
  • 後端 / 軟體開發人員,工作涉及微服務
  • 雲端工程師和平台工程師
  • transitioning 到 Kubernetes 環境的系統管理員

     

 49 小時

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