Đề cương khóa học
Module 1: Thiết kế Microservices
• Một ranh giới microservice tốt
• Sử dụng Domain Driven Design (DDD)
• Các lựa chọn thay thế cho ranh giới kinh doanh (Volatility, Dữ liệu, Công nghệ, Tổ chức)
• Phân chia Monolith
• Phân rã sớm
• Phân rã theo lớp
• Sử dụng các mô hình phân rã (Strangler, Parallel Run, Feature Toggle)
• Các mối quan tâm về phân chia dữ liệu (Hiệu suất, Tính toàn vẹn, Giao dịch)
Module 2: Tối ưu hóa Docker và Runtime
• Chọn hình ảnh cơ sở phù hợp
• Giảm thiểu số lượng lớp
• Sử dụng các bản dựng đa giai đoạn
• Tối ưu hóa hình ảnh (sắp xếp các đối số nhiều dòng, v.v.)
• Tận dụng bộ nhớ đệm xây dựng
• Ghim phiên bản hình ảnh
• Điều chỉnh tinh tế việc cấp tài nguyên
• Thực hành bảo mật container
• Cấu hình runtime cho hiệu suất
Module 3: Kubernetes & Chiến lược Phát hành
Tổng quan về Kubernetes Deployments
• Tạo và thực hiện một Deployment ban đầu
• Các tùy chọn Deployment của Kubernetes
Thực hiện các Cập nhật Cuộn
• Hiểu về Cập nhật Cuộn
• Tạo và thực hiện một Cập nhật Cuộn
• Hoàn lại Deployment
Thực hiện các Phát hành Canary
• Hiểu về Phát hành Canary
• Tạo và thực hiện một Phát hành Canary
Thực hiện các Phát hành Blue-Green
• Hiểu về Phát hành Blue-Green
• Tạo và thực hiện một Phát hành Blue-Green
Chạy Jobs và CronJobs
• Tạo một Job và CronJob
Thực hiện các Nhiệm vụ Giám sát và Khắc phục sự cố
• Các kỹ thuật khắc phục sự cố với kubectl
Module 4: Tự động hóa & Hiệu suất Vận hành
Sử dụng Python để tự động hóa các tác vụ thông thường trong Kubernetes
• Sử dụng Python để thực hiện các hoạt động quản trị trong Kubernetes
• Sử dụng Python để định nghĩa các Đối tượng Cấu hình
• Sử dụng Python để tạo các Đối tượng Deployment
• Theo dõi các Sự kiện Kubernetes bằng Python
• Tăng tỷ lệ Deployment bằng Python
Hiểu về các Thách thức của việc Tự động hóa Triển khai
• Cấu hình Khai báo với Kubernetes
• Quản lý Độ tin cậy của Cấu hình
Sử dụng Phương pháp GitOps để Tự động hóa Triển khai
• Nguyên tắc GitOps
• Giới thiệu Flux
• Cài đặt Flux cho Cluster Kubernetes
Cấu hình Flux cho Triển khai Tự động
• Sử dụng Thông báo
• Cấu trúc Kho Nguồn
Xử lý các Bản cập nhật Ứng dụng với Tự động hóa Hình ảnh
• Cập nhật một Deployment Ứng dụng với Flux
• Quét Kho Hình ảnh Container cho Tags
• Định nghĩa Chính sách Chọn Hình ảnh Mới nhất
• Cấu hình Flux để Thực hiện Cập nhật Hình ảnh Tự động
Module 5: Quan sát & Rõ ràng Nguyên nhân Gốc rễ
Khả năng ghi log và theo dõi trong Kubernetes
• Tại sao ghi log và theo dõi lại quan trọng
• Truy cập Log của Kubernetes
• Log Pod và Container
• Log Máy chủ Điều khiển
• Sử dụng tài nguyên của Node và Pod
Thu thập và Phân tích Log
• Aggregation Log
• Visualization Log
Theo dõi phân tán trong Kubernetes
• What is distributed tracing (Theo dõi phân tán là gì)
• Sử dụng OpenTelemetry
• Công cụ Theo dõi Phân tán
• Instrumenting an Application (Tiến trình ứng dụng)
• Sử dụng Theo dõi để Tìm các Vấn đề Hiệu suất
Giám sát với Prometheus và Grafana
• Các khái niệm Quan sát
• Công cụ Giám sát
• Sử dụng Instrumentation của Prometheus
Các Trường hợp Sử dụng Nâng cao cho Ghi log
• Xử lý Log
• Lọc và Tăng cường Log
• Event Sourcing
Module 6: Mô phỏng Khủng hoảng Cluster & Phản ứng Sự cố
• Hiểu về các loại sự cố khác nhau trong môi trường cluster
• Mô phỏng Sự cố Node
• Kịch bản Eviction Pod & Cạn kiệt Tài nguyên
• Vấn đề Mạng
• Sự cố DNS để xử lý thời gian chờ ứng dụng
• Mô phỏng sự cố API Server
• Mô phỏng lưu lượng cao cho độ ổn định hệ thống
• Sự cố Lưu trữ
• Lỗi Cấu hình
• Hiểu về các thủ tục Báo cáo Sự cố
Module 7: Hỗ trợ Khắc phục sự cố bằng AI
• Lợi ích của AI Generative cho Kubernetes
• Kiến trúc CLI K8sGPT
• Cài đặt CLI K8sGPT
• Các lệnh và cách sử dụng K8sGPT
• Sử dụng các Phân tích của K8sGPT (podAnalyzer, pvcAnalyzer, rsAnalyzer, v.v.)
• Phân tích Cluster bằng K8sGPT
• Phân tích Các vấn đề Thực tế bằng K8sGPT
• Vận hành trong Cluster cho K8sGPT
Yêu cầu
- Kiến thức cơ bản về dòng lệnh Linux
- Kinh nghiệm phát triển ứng dụng hoặc quản trị hệ thống
- Hiểu biết về container (các khái niệm Docker)
- Hiểu biết cơ bản về các khái niệm Kubernetes (pods, deployments, services)
- Hiểu biết chung về kiến trúc phần mềm (ví dụ: APIs, dịch vụ)
Đối tượng mục tiêu:
- Kỹ sư DevOps
- Kỹ sư Độ tin cậy Hệ thống (SREs)
- Lập trình viên Back-end / Phần mềm làm việc với microservices
- Kỹ sư Cloud và Kỹ sư Nền tảng
-
Quản trị viên Hệ thống chuyển đổi sang môi trường Kubernetes
Đánh giá (1)
ví dụ từ cuộc sống thực tế
Maria - Fundacja PTA
Khóa học - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Dịch thuật bằng máy
