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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

     

 49 Horas

Número de participantes


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