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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)
• 業務域邊界的替代方案(波動性、數據、技術、組織)
• 拆分單片應用
• 過早分解的風險
• 按層分解
• 使用分解模式(剝皮蛇式、並行運行、功能開關)
• 數據分解關注點(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(整理多行參數等)
• 利用構建緩存
• 鎖定鏡像版本
• 精調資源分配
• 安全容器實踐
• 用於性能的運行時配置。

模塊 3:Kubernetes 與發布策略

Kubernetes 部署概述
• 創建並執行初始部署。
• Kubernetes 部署選項。

執行滾動更新部署
• 理解滾動更新
• 創建並執行滾動更新。
• 回滾部署。

執行氈量測試部署
• 理解氈量測試部署
• 創建並執行氈量測試部署。

執行藍綠部署
• 理解藍綠部署
• 創建並執行藍綠部署。

運行任務和定時任務(CronJobs)
• 創建任務和定時任務。

執行監控與故障排除任務
• 使用 kubectl 進行故障排除的技巧。

模塊 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 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 監聽 Kubernetes 事件。
• 使用 Python 擴展部署。

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

採用 GitOps 方法實現部署自動化
• GitOps 原則。
• 介紹 Flux。
• 將 Flux 安裝到 Kubernetes 集群。

配置 Flux 以實現自動化部署
• 使用通知。
• 源存儲庫結構。

使用鏡像自動化處理應用程序更新
• 使用 Flux 更新應用程序部署。
• 掃描容器鏡像存儲庫以獲取標籤。
• 定義最新鏡像選擇的策略。
• 配置 Flux 執行自動鏡像更新。

模塊 5:可觀測性與根本原因清晰化

Kubernetes 日誌和追蹤能力
• 為什麼日誌和追蹤很重要。
• 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。
• 對應用程序進行插樁。
• 使用追蹤查找性能問題。

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

日誌的高級用例
• 處理日誌。
• 過濾和豐富日誌。
• 事件溯源。

模塊 6:集群危機模擬與事件響應

• 理解集群環境中不同类型的故障。
• 模擬節點故障。
• Pod 強制退出與資源耗盡場景。
• 網絡問題。
• DNS 故障及應用程序超時處理。
• 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。
• 理解事件報告程序。

模塊 7:AI 支持故障排除

• Generative AI 對 Kubernetes 的好處。
• K8sGPT CLI 架構。
• 安裝 K8sGPT CLI。
• K8sGPT 命令及用法。
• 使用 K8sGPT 分析器(podAnalyzer、pvcAnalyzer、rsAnalyzer 等)。.
• 使用 K8sGPT 分析集群。
• 使用 K8sGPT 分析實時問題。
• K8sGPT 的集群內操作員。

最低要求

  • Linux 命令行的基本知識。
  • 具備應用程序開發或系統管理經驗。
  • 熟悉容器(Docker 概念)。
  • 對 Kubernetes 概念(Pod、部署、服務)有基本了解。
  • 對軟件架構(例如 API、服務)有整體理解。

目標受眾:

  • DevOps 工程師
  • 站點可靠性能工程師(SRE)
  • 從事微服務工作的後端/軟件開發人員
  • 雲工程師和平台工程師
  • 轉向 Kubernetes 環境的系統管理員。

     

 49 小時

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