Przyjrzymy się roli Kubernetes we współczesnym projektowaniu oprogramowania i zapoznamy się z jego architekturą.

Nowoczesna architektura oprogramowania, konteneryzacja i Kubernetes

Używanie `kubectl`

Wersja Kubernetes

Aplikacje kontenerowe

Docker i Kubernetes

Używanie pierwszego manifestu

Docker kontra Kubernetes

Architektura Kubernetes

Infrastruktura Kubernetes

Czy znasz architekturę Kubernetes?

Wprowadzenie do Kubernetes (K8s)

Nauczysz się wdrażać oprogramowanie za pomocą Kubernetes, korzystając intensywnie z narzędzia kubectl.

Wdrażanie pierwszej aplikacji bezstanowej

Aplikacje bezstanowe w Kubernetes

Deployment w Kubernetes

Skalowanie i monitorowanie aplikacji

Wdrażanie i utrzymanie oprogramowania w Kubernetes

Skalowanie i monitorowanie wdrożenia

Wdrażanie, skalowanie i monitorowanie aplikacji stanowej

Wdrażanie i skalowanie aplikacji stanowych 1

Wdrażanie i skalowanie aplikacji stanowych 2

Aplikacje stanowe w Kubernetes

Wdrażanie, skalowanie i monitorowanie zasobów storage w Kubernetes

Czy znasz magazynowanie danych w Kubernetes?

Pody z podłączonym magazynem danych

Monitorowanie podów i pamięci masowej

StatefulSet z podłączonym magazynem danych

Wdrażanie oprogramowania na K8s

Bazując na wiedzy z poprzednich rozdziałów, zobaczysz, jak Kubernetes może wspierać potoki danych i MLOps.

Sieć, równoważenie obciążenia i bezpieczeństwo

Opcje

Prawda

Fałsz

Sieć, równoważenie obciążenia i Ingress w Kubernetes

Tworzenie Serwisu

Wdróż serwis

Potoki danych w Kubernetes

Potoki danych ETL i ELT

Wdrożenie potoku ETL na Kubernetes

MLOps na Kubernetes

MLOps z Kubernetes

Proces MLOps

Podsumowanie

Inżynieria danych i MLOps

Kubernetes to rozwiązanie, które skutecznie orkiestruje i zarządza konteneryzowanymi aplikacjami. Od momentu wprowadzenia w 2014 roku przez Google, ten system open-source stał się narzędziem pierwszego wyboru do zarządzania wszelkiego rodzaju rozproszonymi obciążeniami. Jest nieodłącznym elementem współczesnego świata DevOps – pomaga tworzyć i wdrażać skalowalne aplikacje oraz przepływy pracy różnego rodzaju.

W tym interaktywnym kursie zdobędziesz praktyczne doświadczenie z Kubernetes w wierszu poleceń. Opanujesz kubectl – narzędzie wiersza poleceń Kubernetes – i użyjesz go do pracy z prawdziwymi klastrami Kubernetes. Poznasz podstawy Kubernetes oraz nauczysz się wdrażać i orkiestrować kontenery za pomocą manifestów i poleceń kubectl.

Kubernetes to rozwiązanie, które skutecznie orkiestruje i utrzymuje aplikacje konteneryzowane. Od momentu wprowadzenia w 2014 roku przez Google ten system open source stał się narzędziem pierwszego wyboru do zarządzania wszelkiego rodzaju rozproszonymi obciążeniami. To podstawowy element dzisiejszego świata DevOps, pomagający tworzyć i wdrażać skalowalne aplikacje oraz przepływy pracy każdego rodzaju.

W tym kursie zostaniesz mistrzem Kubernetes dzięki praktycznemu doświadczeniu w korzystaniu z Kubernetes w wierszu poleceń. Opanujesz kubectl, narzędzie wiersza poleceń Kubernetes, i użyjesz go do pracy z prawdziwymi klastrami Kubernetes. Poznasz podstawy Kubernetes i zrozumiesz, jak wdrażać oraz orkiestrwać kontenery za pomocą manifestów i poleceń kubectl.

Po wprowadzeniu do Kubernetes i jego związku z nowoczesnym
architektura oprogramowania i natywność chmurowa — nauczysz się swoich pierwszych obiektów Kubernetes i tego, jak stosować je jak profesjonalista.

W miarę postępów poznasz bardziej zaawansowane zagadnienia, takie jak aplikacje stanowe, przechowywanie danych i sieci. Na zakończenie wykorzystasz te koncepcje w przykładowym przepływie pracy MLOps.

Introduction to Docker

W tym kursie nauczysz się podstaw Kubernetes oraz wdrażania i orkiestracji kontenerów.

Wprowadzenie do Kubernetes

W tym kursie poznasz podstawy Kubernetes oraz wdrażanie i orkiestrację kontenerów za pomocą Manifestów i poleceń kubectl.

Konteneryzacja i wirtualizacja z Docker i Kubernetes

Profesjonalny inżynier danych w Pythonie

MLOps to zbiór najlepszych praktyk dotyczących wdrażania i utrzymywania modeli uczenia maszynowego – można je z łatwością wdrożyć za pomocą obiektów oferowanych przez Kubernetes.

MLOps opiera się na izolowanych środowiskach eksperymentalnych (tzw. „piaskownicach"), służących do testowania modeli. Kubernetes wspiera to podejście za pomocą takich obiektów jak Pody i trwałe zasoby pamięci masowej.

To, co sprawia, że Kubernetes świetnie nadaje się do budowania skalowalnych systemów, to powtarzalność uzyskiwana dzięki Podom, Deploymentom, StatefulSetom i mechanizmom pamięci masowej Kubernetes.

Kubeflow – znane narzędzie do MLOps – to system obejmujący jedynie wybrane etapy cyklu życia modelu uczenia maszynowego.

Kubernetes to świetne narzędzie do MLOps, ponieważ automatycznie buduje i pakuje przepływy pracy uczenia maszynowego.

MLOps z Kubernetes

Wprowadzenie do Kubernetes

Interaktywne ćwiczenie praktyczne