Symfony
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Non finançable CPF
Tout public
En ligne
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
2268 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Non diplômante
Localité
En ligne
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Objectifs
Comprendre l'intérêt et les caractéristiques de Kubernetes et des microservices
Savoir déployer des applications “Cloud-Native” à grande échelle sur un cluster ou dans le cloud
Maîtriser kubeadm, l'outil d'installation de Kubernetes
Comprendre comment déployer Kubernetes en production
Permettre le passage à l'échelle automatique des applications
Mettre en place la haute disponibilité et l'autoréparation des services logiciels
Optimiser le stockage de grandes masses de données avec les volumes
Développer un monitoring avancé de l'infrastructure et des applications
Automatiser la mise à jour des versions logicielles de ses applications
Savoir déployer des applications “Cloud-Native” à grande échelle sur un cluster ou dans le cloud
Maîtriser kubeadm, l'outil d'installation de Kubernetes
Comprendre comment déployer Kubernetes en production
Permettre le passage à l'échelle automatique des applications
Mettre en place la haute disponibilité et l'autoréparation des services logiciels
Optimiser le stockage de grandes masses de données avec les volumes
Développer un monitoring avancé de l'infrastructure et des applications
Automatiser la mise à jour des versions logicielles de ses applications
Programme
JOUR 1
INTRODUCTION AUX MICRO-SERVICES
Application monolithique versus Micro-services
Les bonnes pratiques dans le cloud : la méthodologie des “12 facteurs”
Faire évoluer une application vers les micro-services
RAPPELS SUR LES CONTENEURS
Vue d'ensemble des conteneurs : Docker et containerd
Installer et exécuter des images Docker
Interagir avec des conteneurs
Créer ses propres images
Différence entre les dépôts privés et publics
KUBERNETES : LES BASES
Créer un cluster : sur votre poste de travail, dans votre datacenter ou dans le cloud
Architecture et composants de Kubernetes (côté Control Plane et Node)
Cycle de vie d'une requête kubectl
Déployer une application sur plusieurs machines
Explorer une application
Exposer une application sur le réseau
Passage à l'échelle
JOUR 2
KUBERNETES : LES PRINCIPAUX CONCEPTS
Vue d'ensemble des Pods
Interagir avec les Pods
Configuration et sécurité d'une application (ConfigMaps et Secrets)
Vue d'ensemble des Services (ClusterIP, NodePort, LoadBalancer, Headless)
Créer ses propres services pour exposer ses applications
Organiser ses Pods avec les Labels
DÉPLOYER SES MICRO-SERVICES
Stratégies de déploiement en mode “Cloud-Native”
Stratégies de calcul intensif (Jobs)
Cas pratique : déploiements avec kubectl et yaml
Stratégies de passage à l'échelle (Replicasets et Daemonsets)
Cas pratique : utilisation des réplicas
Cas pratique : installation d'un gestionnaire de journaux distribués
Stratégie de mise à jour logicielle (Deployments)
Cas pratique : Rolling update
Gérer simplement ses mises à jour applicatives
Techniques avancées : déploiement blue/green, canary
Cas pratique : Déploiement continu GitOps avec ArgoCD
JOUR 3
GÉRER LA PERSISTANCE DE DONNÉES
Stockages volatiles et persistants (PersistentVolume / PersistentVolumeClaim)
Déploiement des bases de données distribuées (StatefulSet)
Cas pratique : installation de MongoDB et/ou PostreSQL en mode distribué
OBSERVABILITÉ DE KUBERNETES
Introduction à l'observabilité avec OpenTelemetry
Types de données d'observabilité
Composant de cluster et d'infrastructure
Monitoring
Logs
Metrics
Traces API
Stratégie d'observabilité Cloud Native
Déploiement d'une solution capable de collecter les logs : FluentD
Déploiement d'une solution capable de collecter les métriques : Prometheus
Déploiement d'une solution capable de corréler les traces : OpenTelemetryOperator
Outil de visualisation unifié : Grafana
Multiples composants
API server
Contrôleur
Proxy réseau
Infrastructure des clusters
Identification des problèmes au sein d'un cluster
INTRODUCTION AUX MICRO-SERVICES
Application monolithique versus Micro-services
Les bonnes pratiques dans le cloud : la méthodologie des “12 facteurs”
Faire évoluer une application vers les micro-services
RAPPELS SUR LES CONTENEURS
Vue d'ensemble des conteneurs : Docker et containerd
Installer et exécuter des images Docker
Interagir avec des conteneurs
Créer ses propres images
Différence entre les dépôts privés et publics
KUBERNETES : LES BASES
Créer un cluster : sur votre poste de travail, dans votre datacenter ou dans le cloud
Architecture et composants de Kubernetes (côté Control Plane et Node)
Cycle de vie d'une requête kubectl
Déployer une application sur plusieurs machines
Explorer une application
Exposer une application sur le réseau
Passage à l'échelle
JOUR 2
KUBERNETES : LES PRINCIPAUX CONCEPTS
Vue d'ensemble des Pods
Interagir avec les Pods
Configuration et sécurité d'une application (ConfigMaps et Secrets)
Vue d'ensemble des Services (ClusterIP, NodePort, LoadBalancer, Headless)
Créer ses propres services pour exposer ses applications
Organiser ses Pods avec les Labels
DÉPLOYER SES MICRO-SERVICES
Stratégies de déploiement en mode “Cloud-Native”
Stratégies de calcul intensif (Jobs)
Cas pratique : déploiements avec kubectl et yaml
Stratégies de passage à l'échelle (Replicasets et Daemonsets)
Cas pratique : utilisation des réplicas
Cas pratique : installation d'un gestionnaire de journaux distribués
Stratégie de mise à jour logicielle (Deployments)
Cas pratique : Rolling update
Gérer simplement ses mises à jour applicatives
Techniques avancées : déploiement blue/green, canary
Cas pratique : Déploiement continu GitOps avec ArgoCD
JOUR 3
GÉRER LA PERSISTANCE DE DONNÉES
Stockages volatiles et persistants (PersistentVolume / PersistentVolumeClaim)
Déploiement des bases de données distribuées (StatefulSet)
Cas pratique : installation de MongoDB et/ou PostreSQL en mode distribué
OBSERVABILITÉ DE KUBERNETES
Introduction à l'observabilité avec OpenTelemetry
Types de données d'observabilité
Composant de cluster et d'infrastructure
Monitoring
Logs
Metrics
Traces API
Stratégie d'observabilité Cloud Native
Déploiement d'une solution capable de collecter les logs : FluentD
Déploiement d'une solution capable de collecter les métriques : Prometheus
Déploiement d'une solution capable de corréler les traces : OpenTelemetryOperator
Outil de visualisation unifié : Grafana
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