We will explore the role of Kubernetes in modern software design, and learn about its architecture.

Modern Software Architecture, Containerization, and Kubernetes

Using "kubectl"

Kubernetes version

Containerized Applications

Docker and Kubernetes

Using A First Manifest

Docker vs Kubernetes

Kubernetes Architecture

Kubernetes Infrastructure

Do You Know Kubernetes Architecture?

Introduction to Kubernetes (K8s)

We learn how to deploy software using Kuberentes, and will use "kubectl" extensively. 

Deploying a First (Stateless) Application

Stateless Apps on Kubernetes

A Kubernetes Deployment

Scaling and Monitoring an Application

Deploying and Maintaining Software on Kubernetes

Scaling and Monitoring a Deployment

Deploying, Scaling, and Monitoring a Stateful Application

Deploying and Scaling Stateful Apps 1

Deploying and Scaling Stateful Apps 2

Stateful Apps on Kubernetes

Deploying, Scaling and Monitoring Kubernetes Storage

Do You Know Kubernetes Storage?

Pods With Attached Storage

Monitoring Pods and Storage

StatefulSet With Attached Storage

Deploying Software on K8s

Building upon what we learned in the previous chapters, we will understand how Kubernetes can support data pipelines and MLOps.

Networking, bilanciamento del carico e sicurezza

Opzioni

Vero

Falso

Networking, bilanciamento del carico e Ingress su Kubernetes

Creare un Service

Distribuisci un Service

Pipeline di dati su Kubernetes

Pipeline di dati ETL ed ELT

Effettua il deploy di una pipeline ETL su Kubernetes

MLOps su Kubernetes

MLOps con Kubernetes

Un workflow di MLOps

Riepilogo

Data Engineering and MLOps

Kubernetes è una soluzione che orchestra e gestisce in modo efficace le applicazioni containerizzate. Dalla sua introduzione nel 2014 da parte di Google, questo sistema open-source è diventato lo strumento di riferimento per gestire ogni tipo di carico di lavoro distribuito. È una parte essenziale del mondo DevOps di oggi, e aiuta a sviluppare e distribuire applicazioni e flussi di lavoro scalabili di ogni tipo.

In questo corso interattivo, diventerai un asso di Kubernetes con esercitazioni pratiche direttamente da riga di comando. Imparerai a padroneggiare kubectl, lo strumento a riga di comando di Kubernetes, e lo userai per interagire con cluster Kubernetes reali. Apprenderai le basi di Kubernetes e capirai come distribuire e orchestrare container usando Manifests e i comandi di kubectl.

Kubernetes è una soluzione che gestisce e mantiene in modo efficace le app containerizzate. Da quando Google l'ha lanciato nel 2014, questo sistema open source è diventato lo strumento preferito per gestire ogni tipo di carico di lavoro distribuito. È una parte fondamentale del mondo DevOps di oggi, che aiuta a sviluppare e distribuire app e flussi di lavoro scalabili di qualsiasi tipo.

In questo corso diventerai un esperto di Kubernetes grazie all'esperienza pratica nell'uso di Kubernetes dalla riga di comando. Imparerai a usare kubectl, lo strumento da riga di comando di Kubernetes, e lo userai per interagire con cluster Kubernetes reali. Imparerai le basi di Kubernetes e capirai come distribuire e gestire i container usando i manifesti e le istruzioni kubectl.

Dopo aver parlato di Kubernetes e di come si collega al mondo moderno
architettura software e cloud-natività, imparerai i tuoi primi oggetti Kubernetes e come usarli come un professionista.

Man mano che vai avanti, scoprirai cose più avanzate come le app stateful, lo storage e il networking. Per finire, userai questi concetti in un flusso di lavoro MLOps esemplare.

Introduction to Docker

In questo corso imparerai le basi di Kubernetes e come gestire i container con Manifests e kubectl.

Introduzione a Kubernetes

In questo corso imparerai le basi di Kubernetes e imparerai a distribuire e gestire i container usando i manifesti e le istruzioni kubectl.

Containerizzazione e virtualizzazione con Docker e Kubernetes

Ingegnere dei dati professionale in Python

MLOps è un insieme di buone pratiche per distribuire e mantenere modelli di ML che può essere implementato facilmente con gli oggetti che Kubernetes offre. 

MLOps si basa su "playground" sperimentali isolati per testare i modelli. Kubernetes lo supporta con oggetti come Pod e Persistent Storage.

Ciò che rende Kubernetes ideale per costruire sistemi scalabili è la riproducibilità quando si usano Pod, Deployment, StatefulSet e l’archiviazione di Kubernetes. 

Kubeflow, un framework noto per l’MLOps, è un sistema che copre solo alcune parti del ciclo di vita del ML.

Kubernetes è uno strumento eccellente per l’MLOps, perché creerà e impacchetterà automaticamente i tuoi workflow di ML.

MLOps con Kubernetes

Introduzione a Kubernetes

Esercizio pratico interattivo