Proposé courant 2014 par Google, la solution d’orchestration Kubernetes n’a depuis cessé de s’imposer dans l’univers des containers logiciel, au point que tous les fournisseurs de solution Cloud l’ont aujourd’hui intégré à leurs environnements. A travers cette formation de 3 jours, les participants apprendront à déployer et gérer des applications conteneurisées sur Google Kubernetes Engine (GKE) mais aussi des composants d'infrastructure tels que des pods, des conteneurs, des déploiements et des services, ainsi que des réseaux et des services d'application.
Introduction à Google Cloud Platform
- Utiliser la console de la plate-forme Google Cloud
- Utiliser Cloud Shell
- Définir le Cloud Computing
- Identifier les services de calcul GCP
- Comprendre les régions et les zones
- Comprendre la hiérarchie des ressources Cloud
- Administrer vos ressources GCP
Conteneurs et Kubernetes dans GCP
- Créer un conteneur en utilisant Cloud Build
- Stocker un conteneur dans le registre de conteneurs
- Comprendre la relation entre Kubernetes et Google Kubernetes Engine (GKE)
- Comprendre comment choisir parmi les plates-formes de calcul GCP
Architecture de Kubernetes
- Comprendre l'architecture de Kubernetes: pods, espaces de noms
- Comprendre les composants du control-plane de Kubernetes
- Créer des images de conteneur à l'aide de Google Cloud Build
- Stocker les images de conteneur dans Google Container Registry
- Créer un cluster Kubernetes Engine
Opérations Kubernetes
- Travailler avec la commande kubectl
- Inspecter le cluster et les pods
- Afficher une sortie de console Pods
- Se connecter à un pod de manière interactive
Déploiements, jobs et mise à l'échelle
- Déploiements, travaux et mise à l'échelle
- Créer et utiliser des déploiements
- Créer et exécuter des jobs et CronJobs
- Mettre à l'échelle les clusters manuellement et automatiquement
- Configurer l'affinité noeud et pod
- Installer des logiciels dans votre cluster avec les diagrammes Helm et le marketplace Kubernetes
Réseau GKE
- Créer des services pour exposer les applications en cours d'exécution dans les pods
- Utiliser des équilibreurs de charge pour exposer les services à des clients externes
- Créer des ressources Ingress pour l'équilibrage de charge HTTP(S)
- Tirer parti de l'équilibrage de la charge natif du conteneur pour améliorer l'équilibrage de la charge du pod
- Définir les stratégies réseau Kubernetes pour autoriser et bloquer le trafic vers les pods
Données persistantes et stockage
- Utiliser des secrets pour isoler les informations d'identification de sécurité
- Utiliser ConfigMaps pour isoler les artefacts de configuration
- Publier et annuler les mises à jour de Secrets et ConfigMaps
- Configurer les volumes de stockage persistant pour les pods Kubernetes
- Utiliser StatefulSets pour vous assurer que les revendications sur les volumes de stockage, persistants persistent lors des redémarrages
Contrôle d'accès et sécurité dans Kubernetes et Kubernetes Engine
- Comprendre l'authentification et l'autorisation Kubernetes
- Définir les rôles Kubernetes RBAC et les liaisons de rôle pour accéder aux ressources dans les espaces de noms
- Définir les rôles de cluster Kubernetes RBAC et les liaisons de rôle de cluster pour l'accès aux ressources du cluster
- Définir les politiques de sécurité de pod Kubernetes
- Comprendre la structure de GCP IAM
- Définir les rôles et les stratégies IAM pour l'administration du cluster Kubernetes Engine
Journalisation et surveillance
- Utiliser Stackdriver pour surveiller et gérer la disponibilité et les performances
- Localiser et inspecter les journaux Kubernetes
- Créer des sondes pour les contrôles de bien-être sur les applications
Utilisation des services de stockage gérés GCP à partir d'applications Kubernetes
- Comprendre les avantages et les inconvénients de l'utilisation d'un service de stockage géré par rapport au stockage conteneurisé autogéré
- Permettre aux applications s'exécutant dans GKE d'accéder aux services de stockage GCP
- Comprendre les cas d'utilisation de Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Bigtable, Cloud Firestore et Bigquery à partir d'une application Kubernetes
