Programa do Curso
Módulo 1: Design de Microsserviços
• Um bom limite para o Microsserviço
• Utilização do Domain-Driven Design (DDD)
• Alternativas aos limites do Domínio de Negócio (Volatilidade, Dados, Tecnologia, Organização)
• Divisão do Monolito
• Decomposição prematura
• Decomposição por Camada
• Utilização de Padrões de Decomposição (Strangler, Parallel Run, Feature Toggle)
• Questões de Decomposição de Dados (Desempenho, Integridade, Transações)
Módulo 2: Otimização do Docker e do Runtime
• Escolha da imagem base adequada
• Minimização do número de camadas
• Utilização de construções multietapa
• Otimização de imagens (ordenar argumentos multi-linha, etc.)
• Aproveitamento do cache de construção
• Fixação das versões da imagem
• Ajuste fino da alocação de recursos
• Práticas seguras de contêineres
• Configuração de runtime para desempenho
Módulo 3: Kubernetes e Estratégias de Lançamento
Visão Geral dos Deployments no Kubernetes
• Criação e execução de um Deployment Inicial
• Opções de Deployment no Kubernetes
Execução de Deployments com Atualização Progressiva (Rolling Update)
• Compreensão da Atualização Progressiva
• Criação e execução de uma Atualização Progressiva
• Reversão do Deployment
Execução de Deployments Canary
• Compreensão dos Deployments Canary
• Criação e execução de um Deployment Canary
Execução de Deployments Blue-Green
• Compreensão dos Deployments Blue-Green
• Criação e execução de um Deployment Blue-Green
Execução de Jobs e CronJobs
• Criação de um Job e CronJob
Execução de Tarefas de Monitorização e Resolução de Problemas
• Técnicas de resolução de problemas com kubectl
Módulo 4: Automação e Eficiência Operacional
Utilização do Python para Automatizar Tarefas Comuns no Kubernetes
• Utilização do Python para realizar operações administrativas no Kubernetes
• Utilização do Python para definir objetos de Configuração
• Utilização do Python para criar objetos de Deployment
• Monitorização de Eventos do Kubernetes usando Python
• Escalamento de um Deployment usando Python
Compreensão dos Desafios da Automatização de Deployments
• Configuração Declarativa no Kubernetes
• Gestão da Integridade da Configuração
Utilização da Abordagem GitOps para Automatizar Deployments
• Princípios do GitOps
• Introdução ao Flux
• Instalação do Flux num Cluster Kubernetes
Configuração do Flux para Deployments Automatizados
• Utilização de Notificações
• Estrutura do Repositório de Origem
Gestão de Atualizações de Aplicações com Automação de Imagens
• Atualização de um Deployment de Aplicação com o Flux
• Pesquisa de Tags nos Repositórios de Imagens de Contêiner
• Definição de Políticas para seleção da Última Versão da Imagem
• Configuração do Flux para realizar atualizações automáticas de imagem
Módulo 5: Observabilidade e Clareza da Causa Raiz
Capacidades de Registo (Logging) e Rastreio no Kubernetes
• Por que é que o Registo e o Rastreio são Importantes
• Acesso aos Logs do Kubernetes
• Logs de Pods e Contêineres
• Logs do Plano de Controle (Control Plane)
• Utilização de Recursos dos Nós e Pods
Coleta e Análise dos Logs
• Agregação de Logs
• Visualização de Logs
Rastreio Distribuído no Kubernetes
• O que é o rastreio distribuído
• Utilização do OpenTelemetry
• Ferramentas de Rastreio Distribuído
• Instrumentação de uma Aplicação
• Utilização do Rastreio para Identificar Problemas de Desempenho
Monitorização com Prometheus e Grafana
• Conceitos de Observabilidade
• Ferramentas de Monitorização
• Utilização da Instrumentação Prometheus
Casos de Uso Avançados para Registo (Logging)
• Processamento de Logs
• Filtragem e Enriquecimento dos Logs
• Event Sourcing
Módulo 6: Simulação de Crise no Cluster e Resposta a Incidentes
• Compreensão dos diferentes tipos de falhas em um ambiente de cluster
• Simulação de Falhas de Nós
• Cenário de Expulsão de Pods e Exaustão de Recursos
• Problemas de Rede
• Falhas de DNS para gestão de tempos de expiração da aplicação
• Simulação de uma Indisponibilidade do Servidor API
• Simulação de alto tráfego para estabilidade do sistema
• Falha de Armazenamento
• Erros de Configuração
• Compreensão dos procedimentos de reporte de incidentes
Módulo 7: IA para Apoiar a Resolução de Problemas
• Benefícios da IA Generativa para Kubernetes
• Arquitetura da CLI do K8sGPT
• Instalação da CLI do K8sGPT
• Comandos e Utilização do K8sGPT
• Utilização dos Analisadores do K8sGPT (podAnalyzer, pvcAnalyzer, rsAnalyzer, etc.)
• Análise do Cluster usando o K8sGPT
• Análise de Problemas em Tempo Real utilizando o K8sGPT
• Operador no Cluster para o K8sGPT
Requisitos
- Conhecimentos básicos da linha de comandos do Linux
- Experiência em desenvolvimento de aplicações ou administração de sistemas
- Familiaridade com contêineres (conceitos Docker)
- Compreensão básica dos conceitos do Kubernetes (pods, deployments, serviços)
- Conhecimento geral sobre arquitetura de software (por exemplo, APIs, serviços)
Público-alvo:
- Engenheiros DevOps
- Engenheiros de Confiabilidade do Site (SREs)
- Desenvolvedores Backend / Software que trabalham com microsserviços
- Engenheiros de Cloud e Engenheiros de Plataforma
-
Administradores de Sistemas a transicionar para ambientes Kubernetes
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Testemunhos de Clientes (2)
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