Architecting with Google Kubernetes Engine

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Englisch

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Digitale Plattformen müssen heute schnell skalieren, zuverlässig funktionieren und gleichzeitig flexibel bleiben. Kubernetes hat sich dabei als zentrale Technologie für moderne Cloud-Umgebungen etabliert. Besonders in Verbindung mit Google Cloud entstehen leistungsfähige Architekturen, die Automatisierung, Stabilität und effiziente Ressourcensteuerung intelligent miteinander verbinden.

Zentrale Themen

  • Aufbau und Verwaltung von Kubernetes-Clustern
  • Container-Orchestrierung in Cloud-Umgebungen
  • Workloads effizient bereitstellen und absichern
  • Netzwerk- und Sicherheitsstrategien in GKE
  • Continuous Delivery und moderne Deployment-Prozesse
  • Skalierungsmechanismen und Ausfallsicherheit
  • Observability, Monitoring und Logging
  • Integration cloudnativer Google-Services

Voraussetzung
Solide Grundlagen in IT-Infrastruktur, Linux, Netzwerken und Cloud-Technologien sowie erste Erfahrungen mit Containern.

Zielgruppe
Fachkräfte aus DevOps, Cloud Engineering, Infrastrukturmanagement, Softwareentwicklung und technischer Systemarchitektur.

Cloud-native Technologien verändern die Art, wie Anwendungen entwickelt und betrieben werden. Kubernetes und Google Cloud gehören dabei zu den wichtigsten Bausteinen moderner IT-Landschaften. Gefragt sind Kompetenzen, die Automatisierung, Sicherheit und Skalierbarkeit in produktiven Umgebungen sinnvoll zusammenführen.

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Kursinhalte
  • Die Google Cloud Console verwenden
  • Cloud Shell verwenden
  • Cloud Computing definieren
  • Google Cloud Compute-Dienste identifizieren
  • Regionen und Zonen verstehen
  • Die Hierarchie der Cloud-Ressourcen verstehen
  • Google-Cloud-Ressourcen verwalten
  • Einen Container mit Cloud Build erstellen
  • Einen Container in der Container Registry speichern
  • Die Beziehung zwischen Kubernetes und der Google Kubernetes Engine (GKE) verstehen
  • Verstehen, wie man zwischen den Google-Cloud-Compute-Plattformen auswählt
  • Verstehen der Kubernetes-Architektur: Pods, Namespaces
  • Verstehen der Control-Plane-Komponenten von Kubernetes
  • Container-Images mit Cloud Build erstellen
  • Container-Images in der Container Registry speichern
  • Einen Kubernetes-Engine-Cluster erstellen
  • Der Kubectl-Befehl
  • Mit dem Kubectl-Befehl arbeiten
  • Den Cluster und die Pods untersuchen
  • Die Konsolenausgabe eines Pods anzeigen
  • Sich interaktiv bei einem Pod anmelden
  • Bereitstellungen
  • Möglichkeiten zum Erstellen von Bereitstellungen
  • Dienste und Skalierung
  • Aktualisieren von Bereitstellungen
  • Rolling Updates
  • Blue/Green-Bereitstellungen
  • Canary-Bereitstellungen
  • Verwalten von Bereitstellungen
  • Jobs und CronJobs
  • Parallele Jobs
  • CronJobs
  • Clusterskalierung
  • Herunterskalierung
  • Knotenpools
  • Steuerung der Pod-Platzierung
  • Affinität und Anti-Affinität
  • Beispiel für die Pod-Platzierung
  • Taints und Tolerations
  • Software in den Cluster einbringen
  • Einführung
  • Pod-Netzwerk
  • Dienste
  • Dienste finden
  • Diensttypen und Load Balancer
  • Funktionsweise von Load Balancern
  • Ingress-Ressource
  • Container-natives Load Balancing
  • Netzwerksicherheit
  • Volumes
  • Volume-Typen
  • Die PersistentVolume-Abstraktion
  • Mehr zu PersistentVolumes
  • StatefulSets
  • ConfigMaps
  • Secrets
  • Kubernetes-Authentifizierung und -Autorisierung verstehen.
  • Kubernetes-RBAC-Rollen und Role Bindings für den Zugriff auf Ressourcen in Namespaces definieren.
  • Kubernetes-RBAC-ClusterRoles und ClusterRole Bindings für den Zugriff auf clusterweite Ressourcen definieren.
  • Kubernetes-Pod-Sicherheitsrichtlinien definieren
  • Die Struktur von IAM verstehen
  • IAM-Rollen und -Richtlinien für die Administration von Kubernetes-Engine-Clustern definieren.
  • Mit Cloud Monitoring Verfügbarkeit und Leistung überwachen.
  • Kubernetes-Protokolle prüfen.
  • Probes für Zustandsprüfungen von Live-Anwendungen erstellen.
  • Vor- und Nachteile von Managed Storage gegenüber selbstverwaltetem Storage verstehen.
  • Zugriff von GKE-Anwendungen auf Google-Cloud-Speicherdienste ermöglichen.
  • Einsatzszenarien für Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Bigtable, Cloud
  • Firestore und BigQuery in Kubernetes-Anwendungen verstehen.
  • CI/CD-Überblick
  • CI/CD für Google Kubernetes Engine
  • CI/CD-Beispiele

Häufig gestellte Fragen

  • Architektur, Skalierung und Betrieb moderner Kubernetes-Workloads auf Google Cloud – praxisnah mit echten Deployment- und Cluster-Szenarien.
  • GKE automatisiert Kubernetes-Management, reduziert Betriebsaufwand und beschleunigt skalierbare Cloud-Anwendungen deutlich.
  • Arbeit mit Google Kubernetes Engine (GKE), Kubernetes, Docker, CI/CD-Pipelines und Cloud-Monitoring für produktive Container-Umgebungen.
  • Ideal für Cloud Engineers, DevOps-Teams und IT-Architekturen mit Fokus auf skalierbare Infrastruktur und moderne Plattformen.
  • Automatisierung von Deployments, Lastverteilung, Hochverfügbarkeit und schnelles Skalieren containerbasierter Anwendungen.
  • Klare Architekturprinzipien, sichere Cluster-Strukturen und bewährte Workflows für stabile produktive Umgebungen.
  • Schnellere Bereitstellung, bessere Ressourcennutzung und vereinfachtes Management komplexer Microservice-Architekturen.
  • Container-Plattformen gehören heute zum Standard moderner Cloud-Infrastrukturen – Kubernetes-Know-how wird in IT- und DevOps-Rollen stark nachgefragt.
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