Google Kubernetes Engine (GKE)
Google Kubernetes Engine (GKE) es un servicio de Kubernetes alojado que simplifica la implementación y gestión de un clúster de Kubernetes en Google Cloud.
En este entrenamiento dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán cómo configurar y gestionar un entorno de contenedores a escala de producción utilizando Kubernetes en Google Cloud.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar y gestionar Kubernetes en Google Cloud.
- Implementar, gestionar y escalar un clúster de Kubernetes.
- Implementar aplicaciones contenerizadas (Docker) en Google Cloud.
- Migrar un entorno existente de Kubernetes desde premise a Google Cloud.
- Integrar Kubernetes con software de integración continua (CI) de terceros.
- Asegurar alta disponibilidad y recuperación ante desastres en Kubernetes.
Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Diferentes imágenes de Docker pueden ser utilizadas como demos en este entrenamiento (por ejemplo, Nginx, MongoDB, Tomcat, etc.).
- Para solicitar imágenes específicas u otras personalizaciones para este entrenamiento, por favor contáctenos para arreglarlo.
Temario del curso
Introducción
Visión general de contenedores Docker y Kubernetes en Google Cloud
Visión general de las ofertas y la arquitectura de gestión de contenedores de Google Cloud
Comenzando con Google Kubernetes Engine
Construyendo un clúster de Kubernetes con Google Kubernetes Engine
Redes de pods de Kubernetes
Migrando desde on-premise a Google Cloud
Integrar Kubernetes con la integración continua (CI)
Asegurar alta disponibilidad y recuperación ante desastres en Kubernetes
Troubleshooting
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Un entendimiento de los conceptos de contenedores
- Experiencia con el proceso de desarrollo y despliegue de aplicaciones
Público Objetivo
- Desarrolladores
- Administradores de Sistemas
- Ingenieros DevOps
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
Google Kubernetes Engine (GKE) - Reserva
Google Kubernetes Engine (GKE) - Consulta
Google Kubernetes Engine (GKE) - Solicitud de consultoría
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Formato del Curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos en un entorno de OpenShift en vivo cada día.
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Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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- Comprenda los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
- Configure AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
- Desarrolle, pruebe e implemente aplicaciones sin servidor con AWS Lambda.
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Entrenamiento Industrial de IoT (Internet of Things) con Raspberry PI y AWS IoT Core «4 Horas Remotas»
4 HorasVeraniego:
- Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
- "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
- Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
- Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
- Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
- Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
- Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos.
- Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
- Alertas y eventos
- Calibración del sensor
Formación Industrial IoT (Internet de las Cosas) con Raspberry PI y AWS IoT Core «8 Horas a Distancia»
8 HorasResumen:
- Conceptos básicos de la arquitectura y las funciones de IoT
- "Cosas", "Sensores", Internet y el mapeo entre las funciones de negocio de IoT
- Esencial de todos los componentes de software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicación móvil
- Funciones de IoT: gestor de flotas, visualización de datos, FM y DV basados en SaaS, alerta/alarma, incorporación de sensores, incorporación de "cosas", geo-cercas
- Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube con MQTT.
- Conexión de dispositivos IoT a AWS con MQTT (AWS IoT Core).
- Conexión del núcleo AWS IoT con la función AWS Lambda para el cálculo y el almacenamiento de datos mediante DynamoDB.
- Conexión de Raspberry PI con núcleo AWS IoT y comunicación de datos sencilla.
- Manos a la obra con Raspberry PI y AWS IoT Core para construir un dispositivo inteligente.
- Visualización de datos de sensores y comunicación con interfaz web.
Introducción a Minikube y Kubernetes
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software de nivel principiante a intermedio y DevOps profesionales que deseen aprender a configurar y administrar un entorno local Kubernetes usando Minikube.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure Minikube en su máquina local.
- Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
- Implemente y administre contenedores mediante kubectl y el panel de control de Minikube.
- Configure soluciones de redes y almacenamiento persistente para Kubernetes.
- Utilice Minikube para desarrollar, probar y depurar aplicaciones.
Minikube para Desarrolladores
14 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está destinada a desarrolladores y ingenieros DevOps de nivel intermedio que deseen utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y administrar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.
- Comprender cómo implementar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
- Integrar Minikube en sus pipelines de integración y despliegue continuos.
- Optimizar su proceso de desarrollo mediante las funciones avanzadas de Minikube.
- Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo local de Kubernetes.