現代のソフトウェア設計におけるKubernetesの役割を概観し、そのアーキテクチャを学びます。

モダンなソフトウェアアーキテクチャ、コンテナ化、そしてKubernetes

"kubectl" を使ってみよう

Kubernetes のバージョン

コンテナ化されたアプリケーション

Docker と Kubernetes

最初のマニフェストを使う

Kubernetes のアーキテクチャ

Kubernetes のインフラストラクチャ

Kubernetes のアーキテクチャを知っていますか？

Kubernetes（K8s）入門

Kubernetesを使ったソフトウェアのデプロイ方法を学び、"kubectl" を集中的に使います。

最初の（ステートレス）アプリケーションをデプロイする

Kubernetes 上のステートレスアプリ

Kubernetes の Deployment

アプリケーションのスケーリングとモニタリング

Kubernetes でのソフトウェアのデプロイと運用

デプロイメントのスケーリングとモニタリング

ステートフルアプリケーションのデプロイ、スケーリング、監視

有状態アプリのデプロイとスケーリング 1

Statefulアプリのデプロイとスケーリング 2

Kubernetes上のステートフルアプリ

Kubernetes ストレージのデプロイ、スケーリング、監視

Kubernetes のストレージを知っていますか？

ストレージをアタッチしたPod

Pod とストレージの監視

ストレージを付与したStatefulSet

K8sへのソフトウェアのデプロイ

前の章の内容を土台に、KubernetesがデータパイプラインとMLOpsをどのように支援するかを理解します。

ネットワーキング、ロードバランシング、セキュリティ

Options

True

False

Kubernetes におけるネットワーキング、負荷分散、Ingress

Service の作成

Service をデプロイする

Kubernetes 上のデータパイプライン

ETL と ELT のデータパイプライン

Kubernetes に ETL パイプラインをデプロイする

Kubernetes における MLOps

Kubernetesでの MLOps

MLOps ワークフロー

まとめ

Data EngineeringとMLOps

Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションを効率的にオーケストレーションし、運用するためのソリューションです。2014年にGoogleが公開して以来、このオープンソースのシステムは、あらゆる種類の分散ワークロードを管理するための標準的なツールへと発展しました。今日のDevOpsにおいて欠かせない存在であり、あらゆる種類のスケーラブルなアプリケーションやワークフローの開発・デプロイを支えます。

このインタラクティブなコースでは、コマンドラインでKubernetesを操作しながら実践的に学び、Kubernetesの達人を目指します。Kubernetesのコマンドラインツールであるkubectlを使いこなし、実際のKubernetesクラスターと対話します。Kubernetesの基礎を学び、Manifestsとkubectlのコマンドを用いてコンテナをデプロイし、オーケストレーションする方法を理解します。

Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションを効果的にオーケストレーションし、維持するソリューションです。2014年にGoogleによって導入されて以来、このオープンソースシステムは、あらゆる種類の分散ワークロードを管理するための最適なツールへと発展してまいりました。これは現代のDevOpsの世界において不可欠な要素であり、あらゆる種類の拡張性のあるアプリケーションやワークフローの開発とデプロイを支援します。

このコースでは、コマンドライン上でのKubernetesの実践的な操作を通じて、Kubernetesのエキスパートとしてご成長いただけます。Kubernetesのコマンドラインツールであるkubectlを習得し、実際のKubernetesクラスターとのやり取りに使用します。Kubernetesの基礎を学び、マニフェストとkubectlコマンドを用いたコンテナのデプロイおよびオーケストレーションの方法をご理解いただけます。

Kubernetesの概要と、現代的な
ソフトウェアアーキテクチャとクラウドネイティブについて学び、初めてとなるKubernetesオブジェクトとそのプロフェッショナルな活用方法を習得いただけます。

学習を進めていくうちに、ステートフルアプリケーション、ストレージ、ネットワークといったより高度な概念について学んでいくことになります。まとめとして、これらの概念を模範的なMLOpsワークフローにおいてご活用いただけます。

Introduction to Docker

このコースでは、Kubernetesの基本を学び、Manifestsとkubectlでコンテナを展開・管理します。

Kubernetes入門

本コースでは、Kubernetesの基礎を学び、Manifestsとkubectlでコンテナをデプロイしオーケストレーションします。

コンテナ化と仮想化 Docker と Kubernetes を使用して

プロフェッショナルデータエンジニア Pythonで

MLOps は ML モデルのデプロイと運用のためのベストプラクティスの集合であり、Kubernetes が提供する各種オブジェクトを使って容易に実装できます。 

MLOps はモデルを試すための分離された実験用「プレイグラウンド」に依存します。Kubernetes は Pods や永続ストレージなどのオブジェクトでこれを支援します。

Kubernetes がスケーラブルなシステム構築に優れる理由は、Pods、Deployments、StatefulSets、Kubernetes ストレージを使った再現性にあります。 

MLOps でよく知られたフレームワークである Kubeflow は、ML ライフサイクルの一部だけをカバーするシステムです。

Kubernetes は MLOps に最適なツールで、自動的に ML ワークフローをビルドしてパッケージ化します。

Kubernetesでの MLOps

Kubernetes入門

実践的なインタラクティブ演習