Temario del curso

Introducción

Ajuste del Sistema de Kubernetes e Instalación de Recursos de Herramientas

Descripción 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 comportamentales
  • Patrones creacionales

Operación de Patrones de Diseño e Implementación de Aplicaciones de Patrones

  • Explorando tipos secundarios de patrones de diseño
  • Llevando a cabo proyectos de Kubernetes utilizando patrones de diseño

Ejecución de Estrategias de Implementación para la Implementación de Patrones de Diseño

  • Seleccionar y realizar el método de implementación adecuado

Trabajo con la API de Kubernetes y Acceso a Bibliotecas de Clientes Oficiales

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

Descripción General de las Extensiones de Kubernetes y Recursos Personalizados

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

Utilización de Extensiones Esenciales de Kubernetes y Plugins

Extensión de Clientes de Kubernetes y Operación de Controladores de API Personalizados

Creación e Implementación de Definiciones de Recursos Personalizadas para la API de Kubernetes

Trabajo con Extensiones de Controlador de Admisión y Uso del Operador de Kubernetes

Extensión del Programador de Kubernetes y Desarrollo de un Programador Personalizado

  • Afinidad de Nodos v. Afinidad de Pods

Integración de Extensiones de Kubernetes dentro de la Infraestructura de Kubernetes

Solución de Problemas

Resumen y Conclusión

Requerimientos

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

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Ingenieros DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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