Cloud Native Course

Lekcja 1 • Modele usług w chmurze i wzorce wdrażania

Rozróżnia modele IaaS, PaaS, SaaS i serverless oraz związane z nimi kompromisy. Prowadzi studentów w wyborze odpowiedniego modelu dla danego obciążenia.

Lekcja 2 • Macierz dojrzałości chmury natywnej i plan wdrożenia

Ocenia gotowość organizacyjną za pomocą modeli dojrzałości i definiuje fazową ścieżkę adopcji. Przygotowuje studentów do planowania realistycznych inicjatyw transformacyjnych.

Lekcja 3 • Metodologia aplikacji dwunastu czynników

Stosuje zasady dwunastu czynników do projektowania przenośnych, skalowalnych i łatwych w utrzymaniu natywnych aplikacji chmurowych. Służy jako praktyczna lista kontrolna przy podejmowaniu decyzji projektowych aplikacji.

Lekcja 4 • Główne filary architektury natywnej chmury

Analizuje mikroserwisy, kontenery, dynamiczne orkiestrowanie i kulturę DevOps jako współzależne filary. Zapewnia ramy koncepcyjne dla wszystkich kolejnych rozdziałów technicznych.

Lekcja 1 • Lokalne uruchamianie i łączenie kontenerów w sieć

Demonstruje polecenia cyklu życia kontenera, montowanie woluminów i sieć mostkową do lokalnego rozwoju. Buduje praktyczną biegłość przed przejściem do orkiestracji.

Lekcja 2 • Podstawy bezpieczeństwa kontenerów

Identyfikuje typowe podatności kontenerów i stosuje zabezpieczenia środowiska wykonawczego. Utrwala nawyki bezpieczeństwa, które przenoszą się na wdrożenia Kubernetes.

Lekcja 3 • Pisanie efektywnych plików Dockerfile

Uczy składni Dockerfile, buforowania warstw i budowania wieloetapowego dla małych obrazów. Bezpośrednio umożliwia studentom tworzenie bezpiecznych, minimalnych obrazów kontenerów.

Lekcja 4 • Koncepcje kontenerów i architektura środowiska wykonawczego

Wyjaśnia przestrzenie nazw jądra Linuksa, cgroups i specyfikację środowiska wykonawczego OCI leżącą u podstaw kontenerów. Uguntowuje studentów w zrozumieniu, w jaki sposób kontenery osiągają izolację i przenośność.

Lekcja 1 • Usługi, Ingress i DNS

Wyjaśnia usługi ClusterIP, NodePort, LoadBalancer oraz kontrolery Ingress do routingu ruchu. Łączy prymitywy sieciowe z rzeczywistymi wzorcami udostępniania aplikacji.

Lekcja 2 • Szczegółowa analiza architektury Kubernetes

Mapuje komponenty płaszczyzny sterowania i węzłów roboczych oraz wyjaśnia, w jaki sposób współdziałają. Zapewnia model mentalny niezbędny do skutecznego rozwiązywania problemów i obsługi klastrów.

Lekcja 3 • Operacje na klastrze i rozwiązywanie problemów

Stosuje polecenia kubectl, inspekcję logów i analizę zdarzeń do diagnozowania problemów z klastrem. Buduje pewność operacyjną w zarządzaniu produkcyjnymi środowiskami Kubernetes.

Lekcja 4 • Podstawowe obiekty obciążeń

Obejmuje Pody, ReplicaSets, Deployments, StatefulSets i DaemonSets z praktycznymi przykładami YAML. Umożliwia studentom wybór odpowiedniego obiektu dla każdego typu obciążenia.

Lekcja 5 • Zarządzanie konfiguracją i sekretami

Używa ConfigMaps i Secrets do oddzielenia konfiguracji od obrazów kontenerów. Wzmacnia zasady dwunastu czynników wprowadzone w rozdziale pierwszym.

Lekcja 1 • Interfejs sieci kontenerów i wtyczki CNI

Wyjaśnia specyfikację CNI i porównuje popularne wtyczki do sieci podów. Stanowi podstawę do zrozumienia, w jaki sposób pody komunikują się między węzłami.

Lekcja 2 • Zabezpieczanie komunikacji między usługami

Egzekwuje wzajemny TLS, polityki autoryzacji i uwierzytelnianie równorzędne między usługami. Realizuje postawę zerowego zaufania w sieci dla obciążeń natywnych w chmurze.

Lekcja 3 • Architektura siatki usług i przypadki użycia

Wprowadza model proxy sidecar i wyjaśnia, dlaczego siatka usług rozwiązuje luki w obserwowalności i bezpieczeństwie. Ustawia kontekst dla praktycznej konfiguracji siatki w późniejszych sekcjach.

Lekcja 4 • Konfiguracja zarządzania ruchem w siatce

Stosuje usługi wirtualne, reguły docelowe i ponowienia do sterowania przepływem ruchu. Umożliwia zaawansowane strategie wdrażania, takie jak wydania canary i blue-green.

Lekcja 1 • Dynamiczne udostępnianie i sterowniki CSI

Implementuje dynamiczne udostępnianie woluminów za pomocą sterowników CSI dla backendów chmurowych i lokalnych. Zmniejsza ręczne operacje na pamięci masowej i umożliwia samoobsługę dla programistów.

Lekcja 2 • Prymitywy przechowywania danych w Kubernetes

Wyjaśnia PersistentVolumes, PersistentVolumeClaims i StorageClasses jako warstwę abstrakcji pamięci masowej. Łączy koncepcje przechowywania danych z wymaganiami obciążeń ustanowionymi w rozdziale trzecim.

Lekcja 3 • Ochrona danych i odzyskiwanie po awarii

Implementuje migawki woluminów, narzędzia do tworzenia kopii zapasowych i procedury przywracania między klastrami. Zapewnia ciągłość biznesową dla stanowych aplikacji natywnych w chmurze.

Lekcja 4 • Wydajność i optymalizacja pamięci masowej

Dostraja wejście/wyjście pamięci masowej, wybiera odpowiednie typy woluminów i monitoruje metryki pamięci masowej. Zapobiega wąskim gardłom wydajności w obciążeniach natywnych w chmurze intensywnie korzystających z danych.

Lekcja 1 • Strategie testowania automatycznego

Integruje testy jednostkowe, integracyjne i kontraktowe w etapach potoku w celu egzekwowania jakości. Zapobiega przedostawaniu się regresji do produkcji w szybko działających zespołach natywnych w chmurze.

Lekcja 2 • Dostarczanie progresywne i strategie wydań

Implementuje wydania canary, blue-green i flagi funkcji w celu zmniejszenia ryzyka wdrożenia. Opiera się na koncepcjach zarządzania ruchem wprowadzonych w rozdziale czwartym.

Lekcja 3 • GitOps i deklaratywne wdrożenia

Stosuje zasady GitOps, używając Git jako pojedynczego źródła prawdy dla stanu klastra. Umożliwia audytowalne, samonaprawiające się wdrożenia zgodne z deklaratywnym modelem Kubernetes.

Lekcja 4 • Zasady CI/CD i projektowanie potoków

Definiuje ciągłą integrację, dostarczanie i wdrażanie oraz mapuje etapy potoku na natywne przepływy pracy w chmurze. Ustanawia słownik projektowy używany w całym rozdziale.

Lekcja 1 • Tworzenie pulpitów nawigacyjnych i runbooków

Tworzy operacyjne pulpity nawigacyjne i łączy je z runbookami w celu spójnego reagowania na incydenty. Przekłada surowe dane telemetryczne na praktyczną inteligencję operacyjną.

Lekcja 2 • Zbieranie metryk i alarmowanie

Wdraża potok metryk, definiuje reguły rejestrowania oraz konfiguruje wykonalne alerty. Umożliwia proaktywne wykrywanie incydentów zanim użytkownicy odczują ich skutki.

Lekcja 3 • Scentralizowane zarządzanie logami

Agreguje, parsuje i indeksuje logi z kontenerów i węzłów w celu przeszukiwalnej analizy. Wspomaga analizę przyczyn źródłowych w rozproszonych mikroserwisach.

Lekcja 4 • Implementacja śledzenia rozproszonego

Instrumentuje usługi propagacją kontekstu śledzenia i wizualizuje przepływy żądań między mikroserwisami. Wskazuje źródła opóźnienia niewidoczne dla samych metryk i logów.

Lekcja 1 • Bezpieczeństwo łańcucha dostaw i integralność obrazu

Zabezpiecza łańcuch dostaw oprogramowania od kodu źródłowego do wdrożonego obrazu za pomocą podpisywania i poświadczania. Łagodzi ryzyko wprowadzone przez zależności stron trzecich i obrazy bazowe.

Lekcja 2 • RBAC i kontrola dostępu w Kubernetes

Konfiguruje role, wiązania ról i konta serwisowe w celu egzekwowania dostępu z najmniejszymi uprawnieniami. Zapobiega nieautoryzowanym działaniom w płaszczyźnie sterowania klastra i obciążeniach.

Lekcja 3 • Model bezpieczeństwa chmury natywnej

Wprowadza model bezpieczeństwa 4C: chmura, klaster, kontener i warstwy kodu. Zapewnia ramy do systematycznego adresowania bezpieczeństwa w całym stosie.

Lekcja 4 • Automatyzacja zgodności i polityka jako kod

Koduje wymagania zgodności jako polityki przyjęcia i stale waliduje stan klastra. Umożliwia audytowalną, powtarzalną zgodność bez ręcznej inspekcji.