Wer verteilte Anwendungen in Produktionsumgebungen betreiben will, steht häufig vor der Frage, wie Skalierung, Verfügbarkeit und automatisiertes Recovery zuverlässig umgesetzt werden. Kubernetes hat sich als Standardplattform für die Container-Orchestrierung etabliert und übernimmt Aufgaben wie Scheduling, Service Discovery und Selbstheilung von Applikationen. Das Verständnis der Kubernetes-Architektur, der Ressourcentypen und der Deployment-Strategien ist für einen stabilen Cluster-Betrieb unerlässlich.
Kursinhalt1. Kubernetes-Architektur und Cluster-Komponenten
- Control Plane: API-Server, Scheduler, Controller Manager, etcd
- Worker Nodes: kubelet, kube-proxy, Container Runtime
- Kubectl: Grundlegende Kommandos und Konfiguration
2. Workload-Ressourcentypen und Deployments
- Pods, ReplicaSets, Deployments und StatefulSets
- DaemonSets und Jobs/CronJobs
- Rolling Updates und Rollback-Strategien
3. Netzwerk und Service Discovery
- Services: ClusterIP, NodePort, LoadBalancer
- Ingress Controller und Routing-Regeln
- DNS-Auflösung und Pod-Kommunikation
4. Konfiguration, Secrets und Storage
- ConfigMaps und Secrets zur Entkopplung von Konfiguration
- Persistent Volumes und Persistent Volume Claims
- Ressourcenlimits und Namespace-Verwaltung
Berufliche Relevanz
- Kubernetes-Kenntnisse werden in DevOps-, Cloud-Engineer- und SRE-Rollen vorausgesetzt
- Ermöglicht den skalierbaren und hochverfügbaren Betrieb containerisierter Anwendungen
- Grundlage für Cloud-native-Architekturen auf AWS, Azure und GCP