Symfony

Comprendre l'intérêt et les caractéristiques de Kubernetes et des microservices Savoir déployer des applications “Cloud-Native” à grande échelle sur un cluster ou dans le cloud Maîtriser kubeadm, l'outil d'installation de Kubernetes Comprendre comment déployer Kubernetes en production Permettre le passage à l'échelle automatique des applications Mettre en place la haute disponibilité et l'autoréparation des services logiciels Optimiser le stockage de grandes masses de données avec les volumes Développer un monitoring avancé de l'infrastructure et des applications Automatiser la mise à jour des versions logicielles de ses applications

JOUR 1 INTRODUCTION AUX MICRO-SERVICES Application monolithique versus Micro-services Les bonnes pratiques dans le cloud : la méthodologie des “12 facteurs” Faire évoluer une application vers les micro-services RAPPELS SUR LES CONTENEURS Vue d'ensemble des conteneurs : Docker et containerd Installer et exécuter des images Docker Interagir avec des conteneurs Créer ses propres images Différence entre les dépôts privés et publics KUBERNETES : LES BASES Créer un cluster : sur votre poste de travail, dans votre datacenter ou dans le cloud Architecture et composants de Kubernetes (côté Control Plane et Node) Cycle de vie d'une requête kubectl Déployer une application sur plusieurs machines Explorer une application Exposer une application sur le réseau Passage à l'échelle JOUR 2 KUBERNETES : LES PRINCIPAUX CONCEPTS Vue d'ensemble des Pods Interagir avec les Pods Configuration et sécurité d'une application (ConfigMaps et Secrets) Vue d'ensemble des Services (ClusterIP, NodePort, LoadBalancer, Headless) Créer ses propres services pour exposer ses applications Organiser ses Pods avec les Labels DÉPLOYER SES MICRO-SERVICES Stratégies de déploiement en mode “Cloud-Native” Stratégies de calcul intensif (Jobs) Cas pratique : déploiements avec kubectl et yaml Stratégies de passage à l'échelle (Replicasets et Daemonsets) Cas pratique : utilisation des réplicas Cas pratique : installation d'un gestionnaire de journaux distribués Stratégie de mise à jour logicielle (Deployments) Cas pratique : Rolling update Gérer simplement ses mises à jour applicatives Techniques avancées : déploiement blue/green, canary Cas pratique : Déploiement continu GitOps avec ArgoCD JOUR 3 GÉRER LA PERSISTANCE DE DONNÉES Stockages volatiles et persistants (PersistentVolume / PersistentVolumeClaim) Déploiement des bases de données distribuées (StatefulSet) Cas pratique : installation de MongoDB et/ou PostreSQL en mode distribué OBSERVABILITÉ DE KUBERNETES Introduction à l'observabilité avec OpenTelemetry Types de données d'observabilité Composant de cluster et d'infrastructure Monitoring Logs Metrics Traces API Stratégie d'observabilité Cloud Native Déploiement d'une solution capable de collecter les logs : FluentD Déploiement d'une solution capable de collecter les métriques : Prometheus Déploiement d'une solution capable de corréler les traces : OpenTelemetryOperator Outil de visualisation unifié : Grafana Multiples composants API server Contrôleur Proxy réseau Infrastructure des clusters Identification des problèmes au sein d'un cluster