Kubernetes Operations: Der komplette Praxis Workshop - Teilnahme als Seat

Seminarziel

Dieses Seminar kann als Vorbereitung auf das CKA-Examen (Certified Kubernetes Administrator) dienen.
Dieses stark praxisorientierte Seminar fokussiert auf die Themen, die für einen stabilen und effizienten Betrieb von Kubernetes entscheidend sind. Der Inhalt ist optimal auf die tägliche Praxis abgestimmt und versetzt Sie in die Lage, Kubernetes-Umgebungen professionell zu managen.

Inhalt

• Einführung in Kubernetes
  • Überblick über Containerisierung und Orchestrierung
  • Kubernetes-Architektur und -Komponenten
  • Commandline Tools und UIs
  • Automation durch IaC: Installieren und Konfigurieren eines Kubernetes-Clusters
• Verwalten von Pods, Deployments, DaemonSets, StatefulSets
  • Erstellen und Verwalten von Pods
  • Skalieren von Anwendungen mit Deployments
  • Einsatzgebiete für DaemonSets und StatefulSets
  • Custom Ressource Definitions
  • Healthchecks
  • Pod Scheduling verstehen und steuern: Pod Priorities, QoS Classes, PodTopologySpreadConstraints, PodDisruptionBudgets, (Anti-)Affinities, Descheduling/Re-Balancing
• Konfigurieren von Services und Trafficsteuerung
  • Erstellen und Verwalten von Services
  • Service Discovery und Load Balancing
  • Interne und externe DNS Konfiguration
  • Ingress-Controller und Ressourcen verstehen und einsetzen
  • Traffic Routing auf verschiedene Backends
  • API-Gateways unter Kubernetes
  • Service Meshes in der Praxis
• Verwalten von persistentem Speicher
  • Verstehen der Speicheroptionen in Kubernetes
  • Erstellen und Verwalten von Persistent Volumes über Persistent Volume Claims
  • StorageClasses und Provisioner
  • Konfigurieren der dynamischen Volume-Bereitstellung
  • Snapshots und VolumeGroupSnapshots
• Verwalten von Kubernetes-Konfigurationen
  • Arbeiten mit ConfigMaps und Secrets
  • Pod Restarts bei ConfigMap/Secret Changes
  • Verwalten von Umgebungsvariablen in Pods und Deployments
  • Verwenden von Helm für Paketmanagement und Deployment
• Monitoring und Logging
  • Implementieren von Monitoring und Alerting mit Prometheus und Grafana
  • Prometheus anpassen: eigene Rules und ServiceMonitore
  • Logging Stacks: ElasticSearch, Loki
  • Fehlerbehebung und Optimierung der Cluster-Performance
• Kubernetes Security
  • Implementieren von RBAC (Rollenbasierte Zugriffskontrolle)
  • Absichern der Kommunikation mit automatisch generierten TLS-Zertifikaten
  • Sicherheitsrichtlinien am Beispiel von Kyverno
  • Kubernetes Secrets in der Praxis sicher verwalten mit KMS, Vault, Sealed Secrets
  • Konfigurieren und Testen von Netzwerkrichtlinien
  • Pod Security Admission Controls
  • SecurityContext Settings
  • Ganzheitliche Security Lösungen für Kubernetes
• Cluster-Verwaltung
  • Cluster-Upgrades
  • Hochverfügbarkeit und Skalierung
  • Disaster-Recovery- und Backup-Strategien
  • Die Cluster-API, IaC Szenarien
• Fehlersuche und Debugging
  • Identifizieren und Beheben von allgemeinen Problemen und Fehlern
  • Fehlersuche bei Netzwerk- und Anwendungsproblemen
  • Debuggen verschiedener Kubernetes Ressourcen
  • Debug Pods
• Automation durch Operatoren
  • Operator Ressourcen verstehen
  • Operator Lifecycle Manager (OLM)
  • Operatoren ausrollen, Operator-gestützte Workloads über CRDs managen
  • Operator-SDK, eigene Operator-Bundles erstellen
• Autoscaling und Ressourcenmanagement
  • Horizontal Pod Autoscaling (HPA), Vertical Pod Autoscaling (VPA), InPlacePodVerticalScaling, Custom Metrics Scaling, Cluster Scaling
  • Verwalten von ResourceQuotas und LimitRanges
  • Verstehen der Cluster-Ressourcennutzung und -optimierung
• Automation durch CI/CD GitOps Systeme
  • Tekton Pipelines in der Praxis: Tasks und Pipelines erstellen
  • Supply Chain Security
  • ArgoCD: Applications verstehen und einsetzen, ApplicationSets für Multi-Cluster
  • Argo Rollouts: Next-Gen Deployments mit Canary und BlueGreen-Strategien, erweiterten Healthchecks und Auto-Traffic-Weighting
  • GitOps in der Praxis
• KI/ML Workloads mit GPU Knoten prozessieren
  • GPU Nodes für KI-Systeme erstellen und skalieren
  • NVIDIA GPU Operator
  • GPU-Workloads schedulen