«Kubernetes: практическое руководство: развертывание микросервисов в облаке AWS [Udemy]» [Richard Chesterwood]

Kubernetes Hands-On - Deploy Microservices to the AWS Cloud Use Kubernetes to deploy a Microservice architecture. You'll deploy, manage and monitor a live Kubernetes cluster. Язык: английский Практическое руководство по Kubernetes: развертывание микросервисов в облаке AWS Используйте Kubernetes для развёртывания микросервисной архитектуры. Вы будете развёртывать, администрировать и контролировать работающий кластер Kubernetes. Чему вы научитесь Разверните контейнеры в кластере Kubernetes Запустите Kubernetes в AWS с помощью EKS или Kops Мониторинг работающего кластера Kubernetes с помощью Prometheus и Grafana Анализируйте системные журналы с помощью ELK Stack (ElasticStack); Kibana и ElasticSearch Управляйте оповещениями в кластере Kubernetes, отправляя уведомления в каналы Slack Узнайте, как работают запросы и ограничения в Kubernetes Используйте горизонтальное автомасштабирование модулей Kubernetes Настройте Ingress Control в работающем развёртывании Kubernetes Понимать наборы состояний Kubernetes Интеграция Kubernetes с системой непрерывного развёртывания (CD) Используйте Helm для управления диаграммами и динамического обновления YAML-файлов Kubernetes Материалы курса 35 разделов • 186 лекций • Общая продолжительность 28 ч 52 мин Введение Добро пожаловать в Kubernetes Установка локального Kubernetes для разработки (необязательно) Краткое руководство по Docker Поды Kubernetes Сервисы в Kubernetes Упражнение: развертывание ActiveMQ в виде модуля и сервиса в Kubernetes Kubernetes ReplicaSets Развертывание Kubernetes Сетевые технологии и обнаружение сервисов Архитектура микросервисов Сохранение данных и тома в Kubernetes Запуск Kubernetes в облаке AWS KOPS — запуск Kubernetes в облаке AWS EKS — запуск Kubernetes в облаке AWS Управление кластером Удаление кластера в Kops Удаление кластера в EKS Дополнительно — как запустить Kubernetes в Google Cloud Вход в кластер Kubernetes Мониторинг кластера Kubernetes с помощью Prometheus и Grafana Менеджер оповещений (Только для Kops): Что произойдёт, если главный узел выйдет из строя? Дальнейшее изучение Kubernetes Запросы и ограничения в Kubernetes Профилирование метрик в Kubernetes Горизонтальное автомасштабирование модуля Проверка готовности и активности Качество обслуживания и выселение ConfigMaps и секреты Kubernetes Контроллеры доступа Другие типы заданий Непрерывное развёртывание в кластере Kubernetes Знакомство с Helm До свидания! Требования Некоторое представление о Docker будет полезным, но в рамках курса мы дадим вам общее представление Предварительные знания об AWS пригодятся для изучения последующих разделов курса. Однако все концепции подробно объясняются, и это может стать отличным первым проектом на AWS На протяжении всего курса мы будем использовать терминал, поэтому предполагается, что вы (хотя бы в общих чертах) знакомы с его работой Для выполнения практических заданий вам понадобится современный компьютер с оперативной памятью не менее 8 ГБ Теперь в 8-м издании за 2025 год! (Примечание: для прохождения этого курса необходимо загрузить Docker Desktop. Если вы являетесь бизнес-пользователем Udemy, перед загрузкой программного обеспечения проконсультируйтесь со своим работодателем. Подойдет любая последняя версия Kubernetes, но рекомендуется использовать Docker Desktop). Kubernetes — одна из самых актуальных тем на данный момент, и инженеры, владеющие навыками работы с Kubernetes, пользуются большим спросом. Приобретите эти навыки на этом курсе! Это отличная возможность поработать над реальным проектом Kubernetes и достичь высокого профессионального уровня в работе над реальными проектами. На протяжении всего курса вы будете работать над реалистичными задачами, но вам не нужно быть программистом или знать какой-то конкретный язык программирования. Я подготовил для вас набор образов Docker, и ваша задача — использовать Kubernetes для запуска этих образов. Система представляет собой архитектуру на основе микросервисов, и в ходе работы мы рассмотрим проектные решения и компромиссы, на которые приходится идти при управлении такими сложными системами. Обратите внимание, что курс не посвящен проектированию микросервисов (хотя мы, конечно, будем об этом говорить); работа по разработке завершена, и нам нужно запустить систему в производственном кластере. Мы также обнаружим, что разработчики допустили несколько серьёзных ошибок в коде, проанализировав производительность кластера во время выполнения! Первую часть курса вы можете пройти на локальном компьютере для разработки (ПК/Mac/ноутбук). Вторая часть (начиная с главы 13) проходит в облаке. Вы будете использовать реальную учётную запись AWS, и мы настроим мониторинг с помощью ELK/Elastic Stack и будем отслеживать данные с помощью Prometheus и Grafana. Теперь курс поддерживает EKS, AWS Elastic Kubernetes Service, но мы также покажем, как использовать альтернативную систему под названием Kops. Мы подробно расскажем о преимуществах и недостатках каждой из них. Я разработал этот курс для широкой аудитории — будь вы инженером DevOps, разработчиком или новичком в этой сфере, я объясню вам всё по ходу дела. Достаточно базовых знаний о работе с компьютерами и, возможно, небольшого опыта работы с командной строкой. Для прохождения части курса вам понадобится аккаунт AWS, если вы хотите работать с системой самостоятельно. Если вы новичок в AWS, не волнуйтесь, я вам помогу, но Amazon будет взимать с вас плату за использование системы (как и все/большинство облачных провайдеров). Будьте готовы заплатить за это не более 10 долларов США (это безопасная завышенная оценка), но вы должны сами контролировать эти расходы и удалить свой кластер Kubernetes в конце занятия. Пусть это вас не смущает, это отличная инвестиция. Вы можете просто посмотреть видео на AWS, если не хотите нести эти расходы — вы всё равно многому научитесь! Как всегда, я готов ответить на ваши вопросы и постараюсь сделать это в течение 48 часов. Удачи! Для кого этот курс: Всем, кто хочет использовать Kubernetes в реальных проектах В следующих разделах курса мы будем использовать AWS (по желанию); все концепции AWS будут объяснены, так что это отличное начало для тех, кто плохо знаком с облачными технологиями, но имейте в виду, что AWS взимает плату за использование. Оригинал описания: Чему вы научитесь Deploy containers to a Kubernetes Cluster Run Kubernetes in AWS using either EKS or Kops Monitor a live Kubernetes cluster using Prometheus and Grafana Analyse system-wide logs using the ELK Stack (ElasticStack); Kibana and ElasticSearch Handle Alerts in a Kubernetes cluster by notifying Slack Channels Understand how Requests and Limits work in Kubernetes Use Kubernetes Horizontal Pod Autoscaling Configure Ingress Control on a live Kubernetes deployment Understand Kubernetes StatefulSets Integrate Kubernetes with a Continuous Deployment System (CD) Use Helm to Manage Charts and to Dynamically Update your Kubernetes YAML Материалы курса 35 разделов • 186 лекций • Общая продолжительность 28 ч 52 мин Introduction Welcome to Kubernetes Installing a Local Kubernetes for Development (optional) Docker Quickstart Kubernetes Pods Services in Kubernetes Exercise: Deploy ActiveMQ as a Pod and Service to Kubernetes Kubernetes ReplicaSets Kubernetes Deployments Networking and Service Discovery Microservice Architectures Kubernetes Persistence and Volumes Running Kubernetes on the AWS Cloud KOPS - Running Kubernetes on the AWS Cloud EKS - Running Kubernetes on the AWS Cloud Operating your Cluster Deleting the Cluster in Kops Deleting the Cluster in EKS Extra - how to run Kubernetes in Google Cloud Logging a Kubernetes Cluster Monitoring a Kubernetes Cluster with Prometheus and Grafana The Alert Manager (Kops only): What Happens If The Master Node Crashes? Going Further with Kubernetes Kubernetes Requests and Limits Metrics Profiling in Kubernetes Horizontal Pod Autoscaling Readiness and Liveness Probes Quality of Service and Eviction Kubernetes ConfigMaps and Secrets Ingress Controllers Other Workload Types Continuous Deployment on a Kubernetes Cluster Introducing Helm Goodbye! Цена; 950 руб. (на данный момент 9,99 €, далее 59,99 €)