Programa do Curso
Módulo 1: Design de Microsserviços
• Um bom Limite de Microsserviço
• Usando Design Orientado a Domínios (DDD)
• Alternativas aos Limites do Domínio Empresarial (Volatilidade, Dados, Tecnologia, Organizacional)
• Dividindo o Monolito
• Decomposição Prematura
• Decomposição por Camada
• Usando Padrões de Decomposição (Estrangulamento, Execução Paralela, Alternância de Recursos)
• Preocupações com a Decomposição de Dados (Desempenho, Integridade, Transações)
Módulo 2: Otimização do Docker e do Tempo de Execução
• Escolhendo a imagem base correta
• Minimizando o número de camadas
• Usando builds em múltiplas etapas
• Otimização de imagens (ordenar argumentos multilinha, etc.)
• Aproveitando o cache de build
• Fixando versões de imagem
• Ajuste fino da alocação de recursos
• Práticas seguras de contêiner
• Configuração do tempo de execução para desempenho
Módulo 3: Kubernetes e Estratégias de Lançamento
Visão Geral das Implantações do Kubernetes
• Criando e executando uma implantação inicial
• Opções de Implantação do Kubernetes
Realizando Implantações com Atualização Rotativa
• Entendendo a Atualização Rotativa
• Criando e executando uma atualização rotativa
• Revertendo a implantação
Realizando Implantações Canário
• Entendendo as Implantações Canário
• Criando e executando uma implantação canário
Realizando Implantações Blue-Green
• Entendendo as Implantações Blue-Green
• Criando e executando uma implantação blue-green
Executando Jobs e CronJobs
• Criando um Job e CronJob
Realizando Tarefas de Monitoramento e Solução de Problemas
• Técnicas de solução de problemas com kubectl
Módulo 4: Automação e Eficiência Operacional
Usando Python para Automatizar Tarefas Comuns no Kubernetes
• Usando Python para realizar operações administrativas no Kubernetes
• Usando Python para definir objetos de Configuração
• Usando Python para criar objetos de Implantação
• Monitorando eventos do Kubernetes usando Python
• Escalando uma implantação usando Python
Entendendo os Desafios da Automação de Implantações
• Configuração Declarativa com Kubernetes
• Gerenciando a Integridade da Configuração
Usando a Abordagem GitOps para Automação de Implantações
• Princípios do GitOps
• Introduzindo Flux
• Instalando o Flux em um Cluster Kubernetes
Configurando o Flux para Implantações Automatizadas
• Usando Notificações
• Estrutura do Repositório de Origem
Gerenciando Atualizações de Aplicativos com Automação de Imagem
• Atualizando uma Implantação de Aplicativo com Flux
• Varrendo Repositórios de Imagens de Contêiner para Tags
• Definindo Políticas para a Seleção da Última Imagem
• Configurando o Flux para Realizar Atualizações de Imagem Automáticas
Módulo 5: Observabilidade e Clareza da Causa Raiz
Capacidades de Logging e Rastreamento do Kubernetes
• Por Que o Logging e o Rastreamento São Importantes
• Acessando os Logs do Kubernetes
• Logs de Pod e Contêiner
• Logs da Camada de Controle
• Uso de Recursos dos Nós e Pods
Coletando e Analisando os Logs
• Agregação de Logs
• Visualização de Logs
Rastreamento Distribuído no Kubernetes
• O Que é o Rastreamento Distribuído
• Usando OpenTelemetry
• Ferramentas de Rastreamento Distribuído
• Instrumentando um Aplicativo
• Usando o Rastreamento para Encontrar Problemas de Desempenho
Monitoramento com Prometheus e Grafana
• Conceitos de Observabilidade
• Ferramentas de Monitoramento
• Usando Instrumentação do Prometheus
Casos Avançados de Uso para Logging
• Processamento de Logs
• Filtragem e Enriquecimento dos Logs
• Event Sourcing
Módulo 6: Simulação de Crise do Cluster e Resposta a Incidentes
• Entendendo os diferentes tipos de falhas em um ambiente de cluster
• Simulando Falhas de Nó
• Evicção de Pod e Cenário de Esgotamento de Recursos
• Problemas de Rede
• Falhas de DNS para o tratamento de tempo limite do aplicativo
• Simulando uma Parada do Servidor API
• Simulando Tráfego Alto para a Estabilidade do Sistema
• Falha de Armazenamento
• Erros de Configuração
• Entendendo Procedimentos de Relatório de Incidentes
Módulo 7: IA para Apoiar a Solução de Problemas
• Benefícios da IA Generativa para o Kubernetes
• Arquitetura do CLI K8sGPT
• Instalar o CLI K8sGPT
• Comandos e Uso do K8sGPT
• Usando Analisadores do K8sGPT (podAnalyzer, pvcAnalyzer, rsAnalyzer, etc.)
• Analisando o Cluster usando K8sGPT
• Analisando Problemas em Tempo Real usando K8sGPT
• Operador In-Cluster para K8sGPT
Requisitos
- Conhecimento básico da linha de comando do Linux
- Experiência com desenvolvimento de aplicativos ou administração de sistemas
- Familiaridade com contêineres (conceitos Docker)
- Entendimento básico dos conceitos do Kubernetes (pods, implantações, serviços)
- Compreensão geral de arquitetura de software (por exemplo, APIs, serviços)
Público-alvo:
- Engenheiros DevOps
- Engenheiros de Confiabilidade do Site (SREs)
- Desenvolvedores Backend / Software trabalhando com microsserviços
- Engenheiros Cloud e de Plataforma
-
Administradores de Sistemas em transição para ambientes do Kubernetes
Testemunhos de Clientes (2)
Craig esteve extremamente envolvido no treinamento, sempre garantindo que estivéssemos atentos, adaptando os exemplos às nossas atividades do dia a dia e sempre fornecendo uma resposta quando solicitado, mesmo que as informações não tivessem sido incluídas na apresentação.
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Alto nível de comprometimento e conhecimento do instrutor
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