در دنیای پرازدحام سرویس‌های ابری و کانتینرسازی، مقیاس‌پذیری و مدیریت هوشمند خوشه‌های Kubernetes یکی از چالش‌های اصلی تیم‌های DevOps و SRE است. دوره «Karpenter Masterclass for Kubernetes 2024-8» از Udemy به شما کمک می‌کند با ابزار متن‌باز
Karpenter
که توسط AWS توسعه یافته، فرآیند Autoscaling و Provisioning نودها را خودکار و بهینه کنید. در این دوره گام‌به‌گام از مفاهیم پایه تا سناریوهای پیشرفته پیش می‌رویم تا با اطمینان، خوشه‌های بار-محور و بهینه بسازید.

• درک معماری و مزایای Karpenter نسبت به Cluster Autoscaler سنتی.
• نصب و پیکربندی Karpenter بر روی خوشه‌های EKS، GKE و AKS.
• پیاده‌سازی Provisioner و تنظیمات سیاست‌های پیشرفته برای انواع نودها.
• یکپارچه‌سازی با CloudFormation و Terraform برای مدیریت زیرساخت به‌صورت کد.
• مانیتورینگ مقیاس و سلامت نودها با Prometheus و Grafana.
• بهینه‌سازی هزینه با اتوماسیون خاموش و روشن کردن نودها بر اساس بار کاری.
• رفع مشکلات رایج و بهبود عملکرد در محیط‌های تولید.

• استفاده از Autoscaling هوشمند برای کاهش هزینه‌های زیرساختی و افزایش بهره‌وری.
• افزایش سرعت چرخه توسعه با پروویژن خودکار و حذف نیاز به مدیریت دستی منابع.
• یادگیری از طریق پروژه‌های واقعی مبتنی بر بارهای کاری مختلف: وب‌اپ‌ها، پردازش دسته‌ای و ماشین‌های یادگیری عمیق.
• دریافت مدرک پایان دوره از Udemy برای تقویت رزومه و پروفایل لینکدین.
• دسترسی نامحدود به ویدئوها، کدهای نمونه و فایل‌های تمرینی.

• آشنایی اولیه با مفاهیم Kubernetes (Pods, Deployments, Services).
• تسلط به خط فرمان kubectl و مفاهیم YAML.
• درک بنیادین مفاهیم ابری AWS, GCP یا Azure.
• محیط عملیاتی برای اجرای کلاینت‌های ابری یا دسترسی به یک خوشه متن‌باز.

• مقدمه و نصب Karpenter: مروری بر نیازمندی‌ها، نصب CRD و Deployment اولیه. زمان: ۳۰ دقیقه.
• پروویژنر و سیاست‌های منابع: تعریف Provisioner، محدودیت‌های منابع، برچسب‌گذاری نود. زمان: ۵۰ دقیقه.
• یکپارچه‌سازی با IaC: نمونه‌های Terraform و CloudFormation برای خودکارسازی تمام مراحل. زمان: ۴۰ دقیقه.
• مانیتورینگ و لاگینگ: تنظیم Prometheus، Alertmanager و داشبوردهای Grafana. زمان: ۶۰ دقیقه.
• تست بار و سناریوهای واقعی: شبیه‌سازی بارهای متغیر، Pod Disruption و Fault Injection. زمان: ۷۵ دقیقه.
• بهینه‌سازی هزینه: خاموش و روشن کردن خودکار نودها، کاهش ظرفیت بلااستفاده. زمان: ۴۵ دقیقه.
• رفع اشکال و نکات پیشرفته: تجزیه و تحلیل لاگ‌ها، رفع خطاهای رایج و بهترین شیوه‌ها. زمان: ۵۰ دقیقه.

در یکی از تمرین‌های عملی، ما یک خوشه EKS راه‌اندازی می‌کنیم و با بارگذاری یک سرویس وب چند نودی، سناریوی Scale-Out را شبیه‌سازی می‌کنیم. پس از آن، با حذف یکی از Podها به‌صورت دستی، فرآیند Scale-In خودکار را با Karpenter مشاهده خواهیم کرد.

مثال دیگر مربوط به یک کار پردازش دسته‌ای (Batch Job) است که حجم متغیری از داده را پردازش می‌کند. با پیاده‌سازی Provisioner اختصاصی برای این Job، در هر لحظه فقط به تعداد نود مورد نیاز دسترسی خواهیم داشت و در پایان کار، منابع به‌صورت خودکار آزاد می‌شوند.

در قالب یک پروژه نهایی، پیاده‌سازی همه این سناریوها به‌صورت ترکیبی انجام شده و نتایج از نظر عملکرد و هزینه مقایسه خواهند شد.

دوره «Karpenter Masterclass for Kubernetes 2024-8» یک راهنمای جامع و عملی برای تمام علاقه‌مندان به حوزه DevOps و Cloud Native است. با شرکت در این دوره، می‌توانید زیرساخت‌های خوشه‌ای خود را به‌صورت هوشمند و پویا مدیریت کرده و از مزایای Autoscaling واقعی بهره‌مند شوید. همین حالا
دانلود رایگان
را آغاز کرده و مهارت خود را برای پروژه‌های ابری نسل جدید آماده کنید!