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Kubernetes(也被稱為”K8S”)是目前最熱門的話題之一,職場需要許多擁有 K8S 技能的工程師。
透過本課程獲得這些技能! 這是一個非常好的機會去做一個真正的 K8S 專案,讓自己在真正的專案上達到高專業的水準。
在整個課程中,你將就真實的需求工作 – 但你不需要已懂如何寫程式或懂任何特定的程式語言 – 課程已經為你準備了一套 Docker images,你的工作是使用 Kubernetes 讓這些 images 執行。
該系統是一個基於微服務( Microservice )的架構,在這個課程中,我們將研究在管理這些複雜系統時需要做出的設計決策和權衡。 請注意,本課程不是關於如何設計微服務(儘管我們肯定會討論這一點) ; 開發工作已經完成,我們需要讓系統在營運叢集( production cluster )上執行。
經由分析叢集的執行時期效能( run time performance ),我們還將發現開發人員在程式碼中犯了一些糟糕的錯誤!
你可以在你的本地開發電腦(PC/Mac/筆記本電腦)上完成課程的第一部分。 第二部分(從第 13 章開始)將移到雲端。 你將使用一個真正的 AWS 帳戶,我們將繼續使用 ELK/Elastic Stack 設立監控,並使用 Prometheus 和 Grafana 進行監管。
我為各種不同的人設計這門課程——無論你是 DevOps 工程師,還是開發人員,或者你對整個領域還很陌生,我都會一路解釋。 只需要一些使用電腦的基本知識,或許一點命令行經驗就足夠了。
在 13 – 17 章,你將需要一個 AWS 帳戶,如果你想自己在系統上實驗的話。 如果你是 AWS 的新手,請不用擔心,課程講師將一路罩你——但是亞馬遜會在你運用系統時跟你收費(就像所有 /大多數雲端供應商一樣)。 預估為此支付不超過10美元(這是一個安全的高估) ,但是你需要自己管理這個花費,並且必須在會話( session )結束時刪除你的 Kubernetes 叢集。 不要因此而放棄,這是很好的投資。
https://softnshare.com/kubernetes-microservices/
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課程說明
Kubernetes(也被稱為”K8S”)是目前最熱門的話題之一,職場需要許多擁有 K8S 技能的工程師。
通過本課程獲得這些技能! 這是一個非常好的機會去做一個真正的 K8S 專案,讓自己在真正的專案上達到高專業的水準。
在整個課程中,你將就真實的需求工作 – 但你不需要已懂如何寫程式或懂任何特定的程式語言 – 我已經為你準備了一套 Docker images,你的工作是使用 Kubernetes 讓這些 images 執行。
該系統是一個基於微服務( Microservice )的架構,在這個課程中,我們將研究在管理這些複雜系統時需要做出的設計決策和權衡。 請注意,本課程不是關於如何設計微服務(儘管我們肯定會討論這一點) ; 開發工作已經完成,我們需要讓系統在營運叢集( production cluster )上執行。
我們還將發現開發人員在程式碼中犯了一些糟糕的錯誤,經由分析叢集的執行時期效能( run time performance )!
你可以在你的本地開發電腦(PC/Mac/筆記本電腦)上完成課程的第一部分。 第二部分(從第 13 章開始)將移到雲端。 你將使用一個真正的 AWS 帳戶,我們將繼續使用 ELK/Elastic Stack 設立監控,並使用 Prometheus 和 Grafana 進行監管。
https://softnshare.com/kubernetes-microservices/
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Kubernetes(也被稱為”K8S”)是目前最熱門的話題之一,職場需要許多擁有 K8S 技能的工程師。
透過本課程獲得這些技能! 這是一個非常好的機會去做一個真正的 K8S 專案,讓自己在真正的專案上達到高專業的水準。
在整個課程中,你將就真實的需求工作 – 但你不需要已懂如何寫程式或懂任何特定的程式語言 – 我已經為你準備了一套 Docker images,你的工作是使用 Kubernetes 讓這些 images 執行。
該系統是一個基於微服務( Microservice )的架構,在這個課程中,我們將研究在管理這些複雜系統時需要做出的設計決策和權衡。 請注意,本課程不是關於如何設計微服務(儘管我們肯定會討論這一點) ; 開發工作已經完成,我們需要讓系統在營運叢集( production cluster )上執行。
我們還將發現開發人員在程式碼中犯了一些糟糕的錯誤,經由分析叢集的執行時期效能( run time performance )!
你可以在你的本地開發電腦(PC/Mac/筆記本電腦)上完成課程的第一部分。 第二部分(從第 13 章開始)將移到雲端。 你將使用一個真正的 AWS 帳戶,我們將繼續使用 ELK/Elastic Stack 設立監控,並使用 Prometheus 和 Grafana 進行監管。
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