Plan du cours

Introduction

Configuration du système Kubernetes et installation des ressources de la boîte à outils

Vue d'ensemble des caractéristiques et de l'architecture de Kubernetes Design Patterns

  • Que sont les modèles de conception de logiciels ?
  • Comment les modèles de conception sont-ils mis en œuvre dans DevOps ?

Définir les principes fondamentaux et l'utilisation des Kubernetes modèles de conception

Introduction aux classifications primaires des Design Patterns

  • Modèles structurels
  • Modèles comportementaux
  • Modèles de création

Exploitation Design Patterns et mise en œuvre des applications de modèles

  • Explorer les types de patrons de conception secondaires
  • Réaliser des projets Kubernetes en utilisant des patrons de conception

Exécution de stratégies de déploiement pour les implémentations de modèles de conception

  • Choisir et mettre en œuvre la méthode de déploiement appropriée

Travailler avec l'API Kubernetes et accéder aux bibliothèques clientes officielles

  • Exploiter la bibliothèque et le référentiel client Python.
  • Utilisation de bibliothèques gérées par la communauté

Vue d'ensemble des extensions Kubernetes et des ressources personnalisées

  • Extensions pour Kubernetes clusters
  • Extensions pour Kubernetes API
  • Travailler avec les modèles d'extension et les points d'extension Kubernetes

Utilisation d'extensions et de plug-ins essentiels Kubernetes

Extension des clients Kubernetes et exploitation de contrôleurs d'API personnalisés

Création et déploiement de définitions de ressources personnalisées pour Kubernetes API

Travailler avec les extensions du contrôleur d'admission et utiliser l'opérateur Kubernetes.

Extension du planificateur Kubernetes et développement d'un planificateur personnalisé

  • Affinité de nœud v.s. Affinité de pod

Intégration des extensions Kubernetes dans l'infrastructure Kubernetes

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience de base avec la plateforme et les outils Kubernetes
  • .
  • Connaissance de la technologie et des concepts de conteneurisation
  • .
  • Expérience des distributions Linux et des CLI
  • Maîtrise du langage de programmation Python 3.x

Audience

  • Développeurs
  • DevOps Ingénieurs
 14 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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