Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Modül 1: Mikroservis Tasarımı

• İyi bir Mikroservis Sınırı
• Alan Odaklı Tasarım (DDD) Kullanımı
• İş Alanı Sınırlarına Alternatifler (Olasılık, Veri, Teknoloji, Örgütsel)
• Monolitik Yapının Parçalanması
• Erken Aşırı Parçalama
• Katmanlara Göre Parçalama
• Parçalama Desenlerinin Kullanımı (Strangler, Eş Zamanlı Çalıştırma, Özellik Anahtarı)
• Veri Parçalaması ile İlgili Kaygılar (Performans, Tutarlılık, İşlemler)

Modül 2: Docker ve Çalışma Zamanının Optimize Edilmesi

• Doğru temel imajın seçimi
• Katman sayısını minimize etme
• Çok aşamalı yapılar kullanımı
• İmaj optimizasyonu (çok satırlı argümanları sıralama vb.)
• Yapı önbelleğinden yararlanma
• İmaj sürümlerinin sabitlenmesi
• Kaynak tahsisi için ince ayar
• Güvenli konteyner uygulamaları
• Performans için çalışma zamanı yapılandırması

Modül 3: Kubernetes & Sürüm Stratejileri

Kubernetes Dağıtımları Genel Bakış
• İlk Bir Dağıtımın Oluşturulması ve Yürütülmesi
• Kubernetes Dağıtım Seçenekleri

Kademeli Güncelleme Dağıtımlarının Gerçekleştirilmesi
• Kademeli Güncellemenin Anlaşılması
• Bir Kademeli Güncellemenin Oluşturulması ve Yürütülmesi
• Dağıtımın Geri Alınması

Kanya (Canary) Dağıtımlarının Gerçekleştirilmesi
• Kanya Dağıtımlarının Anlaşılması
• Bir Kanya Dağıtımının Oluşturulması ve Yürütülmesi

Mavi-Yeşil Dağıtımların Gerçekleştirilmesi
• Mavi-Yeşil Dağıtımların Anlaşılması
• Bir Mavi-Yeşil Dağıtımının Oluşturulması ve Yürütülmesi

Sorguların ve Cron Sorgularının Çalıştırılması
• Bir Sorgu ve Cron Sorgusunun Oluşturulması

İzleme ve Sorun Giderme Görevlerinin Gerçekleştirilmesi
• kubectl ile Sorun Giderme Teknikleri

Modül 4: Otomasyon & Operasyonel Verimlilik

Yaygın Kubernetes Görevlerini Otomatize Etmek İçin Python Kullanımı
• Kubernetes'te idari işlemleri gerçekleştirmek için Python kullanımı
• Yapılandırma nesnelerini tanımlamak için Python kullanımı
• Dağıtım nesneleri oluşturmak için Python kullanımı
• Python kullanarak Kubernetes Olaylarını İzleme
• Python kullanarak bir Dağıtımı Ölçeklendirme

Dağıtımların Otomatize Edilmesindeki Zorlukların Anlaşılması
• Kubernetes ile Bildirimsel Yapılandırma
• Yapılandırmanın Bütünlüğünün Yönetimi

Dağıtımları Otomatize Etmek İçin GitOps Yaklaşımının Kullanımı
• GitOps İlkeleri
• Flux'un Tanıtımı
• Kubernetes Kümesine Flux Kurulumu

Otomatik Dağıtımlar için Flux Yapılandırması
• Bildirimlerin Kullanımı
• Kaynak Deposunun Yapısı

Görüntü Otomasyonu ile Uygulama Güncellemelerinin Yönetilmesi
• Flux kullanarak bir Uygulama Dağıtımının Güncellenmesi
• Etiketler için Konteyner İmaj Deposlarının Taranması
• En Yeni İmaj seçimi için Politika Tanımlama
• Otomatik İmaj Güncellemelerini Gerçekleştirmek için Flux Yapılandırma

Modül 5: Gözlemlenebilirlik & Kök Neden Netliği

Kubernetes Günlük Kayıt ve İzleme Yetenekleri
• Günlük Kayıt ve İzlemenin Neden Önemli Olduğu
• Kubernetes Günlüklerine Erişim
• Pod ve Konteyner Günlükleri
• Kontrol Düzlemi Günlükleri
• Düğümlerin ve Podların Kaynak Kullanımı

Günlüklerin Toplanması ve Analizi
• Günlük Birleştirme
• Görselleştirilmiş Günlükler

Kubernetes'te Dağıtık İzleme
• Dağıtık izleme nedir?
• OpenTelemetry'nin Kullanımı
• Dağıtık İzleme Araçları
• Uygulamanın Enstrümante Edilmesi
• Performans Sorunlarını Bulmak İçin İzlemenin Kullanımı

Prometheus ve Grafana ile İzleme
• Gözlemlenebilirlik kavramları
• İzleme Araçları
• Prometheus Enstrümante Etmesinin Kullanımı

Günlük Kayıt İçin Gelişmiş Kullanım Alanları
• Günlüklerin İşlenmesi
• Günlüklerin Filtrelenmesi ve Zenginleştirilmesi
• Olay Kaynağı (Event Sourcing)

Modül 6: Küme Krizi Simülasyonu & Olay Müdahalesi

• Bir küme ortamındaki farklı arıza türlerini anlama
• Düğüm Arızalarının Simüle Edilmesi
• Pod'un Atılması ve Kaynak Tükenmesi Senaryosu
• Ağ Sorunları
• Uygulama zaman aşımı yönetimi için DNS arızaları
• API Sunucusu Kesintisinin Simüle Edilmesi
• Sistem istikrarı için yüksek trafiğin simüle edilmesi
• Depolama Arızası
• Yapılandırma Hataları
• Olay raporlama prosedürlerinin anlaşılması

Modül 7: Sorun Gidermeye Destek İçin AI

Kubernetes için Üretici Yapay Zekanın Yararları
• K8sGPT CLI mimarisi
• K8sGPT CLI'nin Kurulumu
• K8sGPT Komutları ve Kullanımı
• K8sGPT Analizcilerinin Kullanımı (podAnalyzer, pvcAnalyzer, rsAnalyzer vb.)
• K8sGPT kullanılarak kümenin analizi
• Gerçek Zamanlı Sorunların K8sGPT ile analizi
• Küme İçi Operatör for K8sGPT

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel Linux komut satırı bilgisi
  • Uygulama geliştirme veya sistem yönetimi deneyimi
  • Konteynerlere aşinalık (Docker kavramları)
  • Kubernetes kavramlarına temel düzeyde anlayış (podlar, dağıtımlar, hizmetler)
  • Yazılım mimarisine genel bir anlayış (örneğin API'ler, hizmetler)

Hedef kitle:

  • DevOps Mühendisleri
  • Saha Güvenlik Mühendisleri (SRE'ler)
  • Mikroservislerle çalışan Arka Uç / Yazılım Geliştiricileri
  • Bulut Mühendisleri ve Platform Mühendisleri
  • Kubernetes ortamlarına geçiş yapan Sistem Yöneticileri

     

 49 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler