در دنیای پرشتاب رایانش ابری و میکروسرویس‌ها، مدیریت کارآمد منابع زیرساختی از اهمیت حیاتی برخوردار است. کوبرنتیز به عنوان پلتفرم ارکستراسیون کانتینرها، این امکان را فراهم می‌آورد که برنامه‌ها به صورت مقیاس‌پذیر و مقاوم در برابر خطا اجرا شوند. اما مدیریت نودها (Nodes) و مقیاس‌پذیری زیرساخت، به ویژه در مواجهه با بارهای کاری پویا، همواره چالش‌برانگیز بوده است.

اینجاست که Karpenter وارد عمل می‌شود. کارپنتر یک پروژه‌ی مقیاس‌پذیری خودکار نودها برای کوبرنتیز است که توسط AWS توسعه یافته و به سرعت در حال تبدیل شدن به یک ابزار ضروری برای تیم‌های DevOps و SRE (مهندسی قابلیت اطمینان سایت) می‌باشد. این ابزار با رویکردی نوین، به جای مدیریت گروهی نودها، به صورت هوشمندانه و با توجه به نیازهای واقعی پادها، نودهای مورد نیاز را راه‌اندازی و خاتمه می‌دهد. این دوره مسترکلاس جامع، شما را با تمام جنبه‌های کارپنتر آشنا می‌کند و مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی، مدیریت و بهینه‌سازی آن را در محیط‌های تولید به شما می‌آموزد. توجه داشته باشید که این دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی عرضه می‌شود و امکان دانلود آن وجود ندارد.

کارپنتر یک کنترلر مقیاس‌پذیری خودکار نود برای کوبرنتیز است که با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، نودها را در سریع‌ترین زمان ممکن و بر اساس نیاز پادهای در حال انتظار (Pending Pods) راه‌اندازی می‌کند. برخلاف راهکارهای سنتی مانند Cluster Autoscaler که به گروه‌های مقیاس‌پذیری خودکار (Auto Scaling Groups) متکی هستند، کارپنتر مستقیماً با سرویس‌های ابری ارتباط برقرار کرده و نودها را به صورت آنی تأمین یا حذف می‌کند.

• مقیاس‌پذیری سریع و هوشمند: کارپنتر قادر است نودها را در کسری از زمان Cluster Autoscaler راه‌اندازی کند، چرا که نیازی به انتظار برای تنظیمات گروهی ندارد و مستقیماً با API ارائه‌دهنده ابر تعامل می‌کند. این به معنای پاسخگویی سریع‌تر به افزایش بار کاری و بهبود تجربه کاربری است.
• بهینه‌سازی هزینه: یکی از مهم‌ترین مزایای کارپنتر، توانایی آن در بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش هزینه‌هاست. کارپنتر با ویژگی‌هایی مانند Consolidation (ادغام)، پادها را به صورت هوشمندانه روی نودهای کمتری فشرده می‌کند و نودهای خالی یا با مصرف پایین را به سرعت خاتمه می‌دهد. این امر به ویژه برای محیط‌هایی که از Instance Typeهای متنوعی استفاده می‌کنند، صرفه‌جویی قابل توجهی به همراه دارد.
• مدیریت ساده‌تر نودها: با کارپنتر، نیازی به مدیریت دستی Auto Scaling Groupها یا انتخاب دقیق Instance Typeها از پیش نیست. کارپنتر می‌تواند بر اساس نیاز پادها، بهترین Instance Type را از میان گزینه‌های موجود انتخاب کرده و نود را راه‌اندازی کند. این امر پیچیدگی مدیریت زیرساخت را به شدت کاهش می‌دهد.
• انعطاف‌پذیری بالا: این ابزار به شما اجازه می‌دهد تا با تعریف “Provisioners” (یا “NodePools” در نسخه‌های جدیدتر)، قوانین و محدودیت‌های خاصی را برای راه‌اندازی نودها (مانند انتخاب خانواده Instance Type، نوع ظرفیت (On-Demand یا Spot)، و حتی انتخاب AMI) تعیین کنید.

این مسترکلاس برای متخصصین و مهندسان حوزه‌ی رایانش ابری و کوبرنتیز طراحی شده است که به دنبال بهینه‌سازی زیرساخت‌های خود و افزایش کارایی عملیاتی هستند. اگر در یکی از جایگاه‌های شغلی زیر قرار دارید، این دوره برای شما بسیار مفید خواهد بود:

• مهندسان DevOps: برای اتوماسیون و بهینه‌سازی فرآیندهای استقرار و مدیریت کوبرنتیز.
• مهندسان SRE (Site Reliability Engineering): برای بهبود قابلیت اطمینان، مقیاس‌پذیری و کارایی سیستم‌ها.
• مدیران سیستم‌ها و شبکه‌های ابری: برای مدیریت پیشرفته نودهای کوبرنتیز و کاهش هزینه‌ها.
• معماران راه‌حل‌های ابری: برای طراحی سیستم‌های کوبرنتیز با قابلیت مقیاس‌پذیری بالا و بهینه‌سازی هزینه.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: که می‌خواهند درک عمیق‌تری از نحوه مقیاس‌پذیری برنامه‌های خود در کوبرنتیز داشته باشند.

پیش‌نیازهای شرکت در دوره:

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، توصیه می‌شود که دانش اولیه تا متوسطی در زمینه‌های زیر داشته باشید:

• مفاهیم پایه کوبرنتیز: آشنایی با مفاهیمی مانند Pods, Deployments, Services, Nodes, Namespaces, Taints & Tolerations, Node Selectors.
• آشنایی با یک پلتفرم ابری: ترجیحاً AWS (Amazon Web Services)، زیرا Karpenter در ابتدا برای AWS طراحی شده و در این دوره نیز مثال‌ها بر بستر AWS ارائه می‌شوند. آشنایی با EC2, IAM, EKS مفید خواهد بود.
• خط فرمان (CLI): توانایی کار با ابزارهایی مانند kubectl و aws cli.
• (اختیاری اما مفید): تجربه کار با Helm برای استقرار پکیج‌ها در کوبرنتیز.

این مسترکلاس به صورت عملی و گام به گام شما را با تمام جنبه‌های کارپنتر آشنا می‌سازد. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• نصب و پیکربندی Karpenter را در کلاستر کوبرنتیز خود انجام دهید.
• مفاهیم کلیدی Provisioners / NodePools را به طور کامل درک کرده و آن‌ها را برای سناریوهای مختلف پیکربندی کنید.
• از Karpenter برای بهینه‌سازی هزینه‌ها با استفاده از Instanceهای Spot و Consolidation بهره‌برداری کنید.
• سناریوهای زمانبندی پیشرفته پادها و تأثیر آن بر مقیاس‌پذیری نودها را مدیریت کنید.
• مشکلات رایج مربوط به Karpenter را عیب‌یابی و برطرف نمایید.
• بهترین شیوه‌ها و نکات امنیتی را برای استقرار Karpenter در محیط‌های تولیدی پیاده‌سازی کنید.
• با استفاده از مثال‌های عملی، Karpenter را در سناریوهای واقعی به کار بگیرید.

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده تا یادگیری مفاهیم را آسان و ساختارمند کند:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر Karpenter و جایگاه آن در اکوسیستم کوبرنتیز
  • مروری بر مقیاس‌پذیری خودکار در کوبرنتیز (Cluster Autoscaler و محدودیت‌های آن).
  • آشنایی با معماری و فلسفه Karpenter.
  • مقایسه Karpenter با راهکارهای مقیاس‌پذیری سنتی و مزایای برجسته آن.
  • مواردی که Karpenter برای آنها طراحی شده است (Use Cases).
• ماژول ۲: نصب و پیکربندی اولیه Karpenter
  • آماده‌سازی محیط AWS و EKS برای نصب Karpenter (IAM Roles, Security Groups).
  • نصب Karpenter با استفاده از Helm Chart.
  • بررسی منابع Custom Resource Definition (CRD) کارپنتر.
  • اجرای اولین پاد و مشاهده نحوه عملکرد Karpenter.
• ماژول ۳: درک عمیق Provisioners / NodePools
  • مفهوم Provisioner (برای نسخه‌های قدیمی‌تر) و NodePool (برای نسخه‌های جدیدتر) به عنوان قلب کارپنتر.
  • پیکربندی جزئیات NodePool: انتخاب Instance Typeها، Zoneها، و Capacity Type (On-Demand، Spot).
  • تنظیمات مربوط به Lifetime نودها و ویژگی Consolidation.
  • ایجاد NodePoolهای مختلف برای سناریوهای Workloadهای متنوع.
  • مثال عملی: ایجاد NodePool برای Workloadهای GPU-intensive.
• ماژول ۴: زمانبندی پیشرفته و مدیریت نودها با Karpenter
  • استفاده از Taints و Tolerations در کنار Karpenter برای جداسازی Workloadها.
  • کاربرد Node Selectors و Node Affinity برای کنترل دقیق‌تر جایگیری پادها.
  • مدیریت Pod Disruption Budgets (PDB) و تأثیر آن بر Consolidation.
  • سناریوهای مقیاس‌گذاری رو به پایین و رو به بالا با جزئیات کامل.
  • مثال: بهینه‌سازی استقرار برای Workloadهای Batch.
• ماژول ۵: مانیتورینگ، عیب‌یابی و بهترین شیوه‌ها
  • مانیتورینگ Karpenter با استفاده از Prometheus و Grafana.
  • بررسی لاگ‌های Karpenter برای شناسایی و حل مشکلات.
  • سناریوهای رایج عیب‌یابی: پادهای Pending، نودهای بدون Workload، مشکلات تأمین ظرفیت.
  • بهترین شیوه‌ها برای استقرار Karpenter در محیط‌های تولیدی (Production Best Practices).
  • جنبه‌های امنیتی در Karpenter.
• ماژول ۶: سناریوهای کاربردی و پروژه‌های عملی پیشرفته
  • استقرار Workloadهای پیچیده و مشاهده رفتار دینامیک Karpenter.
  • مثال عملی: کاهش هزینه‌ها در محیطی با Workloadهای اسپایک‌دار (Spiky Workloads).
  • ادغام Karpenter در پایپ‌لاین‌های CI/CD.
  • بحث و بررسی موارد استفاده سازمانی و چالش‌های مقیاس‌بندی بزرگ.
  • پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک راهکار مقیاس‌پذیری کامل با Karpenter.

شرکت در این مسترکلاس، سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای ارتقاء مهارت‌های شما و پیشرفت شغلی در حوزه رایانش ابری و کوبرنتیز محسوب می‌شود:

• کسب مهارت‌های عملی و کاربردی: تمرکز دوره بر روی پیاده‌سازی عملی و سناریوهای واقعی است، نه صرفاً تئوری.
• صرفه‌جویی در هزینه‌ها: یادگیری Karpenter به شما کمک می‌کند تا هزینه‌های زیرساخت ابری خود را به شکل قابل توجهی کاهش دهید.
• افزایش کارایی و عملکرد: توانایی مقیاس‌دهی سریع و هوشمند به معنای پاسخگویی بهتر سیستم شما به بار کاری است.
• آماده‌سازی برای بازار کار: تسلط بر ابزارهایی مانند Karpenter، شما را به یک نیروی متخصص و مورد تقاضا در بازار کار تبدیل می‌کند.
• محتوای به‌روز: این دوره با سرفصل‌های Karpenter 2024-8 ارائه می‌شود که جدیدترین قابلیت‌ها و بهترین شیوه‌ها را پوشش می‌دهد.

این دوره به صورت آفلاین بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود، بنابراین نیازی به اتصال دائم به اینترنت برای دسترسی به محتوا نخواهید داشت و می‌توانید در هر زمان و مکانی به یادگیری خود بپردازید. این یک فرصت بی‌نظیر برای ارتقاء مهارت‌های شما در زمینه کوبرنتیز و بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری است.