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Temario del curso

Introducción

Configuración del sistema de Kubernetes e instalación de recursos de herramientas

Visión general de las características y arquitectura de los patrones de diseño de Kubernetes

  • ¿Qué son los patrones de diseño de software?
  • ¿Cómo se implementan los patrones de diseño en DevOps?

Definición de los fundamentos y usos de los patrones de diseño de Kubernetes

Introducción a las clasificaciones principales de patrones de diseño

  • Patrones estructurales
  • Patrones conductuales
  • Patrones creadores

Operación de patrones de diseño e implementación de aplicaciones de patrones

  • Exploración de tipos secundarios de patrones de diseño
  • Ejecución de proyectos de Kubernetes utilizando patrones de diseño

Ejecución de estrategias de implementación para implementaciones de patrones de diseño

  • Elección y realización del método de implementación apropiado

Trabajo con la API de Kubernetes y acceso a las bibliotecas cliente oficiales

  • Uso de la biblioteca cliente de Python y repositorio
  • Empleo de bibliotecas mantenidas por la comunidad

Visión general de extensiones de Kubernetes y recursos personalizados

  • Extensiones para clústeres de Kubernetes
  • Extensiones para la API de Kubernetes
  • Trabajo con patrones de extensión de Kubernetes y puntos de extensión

Utilización de extensiones y complementos esenciales de Kubernetes

Extensión de clientes de Kubernetes y operación de controladores de API personalizados

Creación e implementación de definiciones de recursos personalizados para la API de Kubernetes

Trabajo con extensiones del controlador de admisión y uso del operador de Kubernetes

Extensión del programador de Kubernetes y desarrollo de un programador personalizado

  • Afinidad de nodo vs. Afinidad de pod

Integración de extensiones de Kubernetes dentro de la infraestructura de Kubernetes

Resolución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Experiencia básica con la plataforma y herramientas de Kubernetes
  • Conocimiento de la tecnología y conceptos de contenedores
  • Experiencia con distribuciones de Linux y CLI
  • Competencia en el lenguaje de programación Python 3.x

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Ingenieros de DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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