La formation Docker et Kubernetes permet aux participants de se familiariser avec les technologies de conteneurs et d’orchestration les plus répandues dans l’univers du DevOps et du Cloud. Cette formation utile vous enseigne à construire des conteneurs à l’aide de Docker, à administrer des micro-services grâce à Kubernetes et à automatiser le déploiement d’applications dans des environnements modernes.
- Développeurs
- Administrateurs systèmes
- Architectes logiciels
- Professionnels DevOps
- Bases en programmation
- Connaissances Linux
- Notions JavaScript, Python ou Bash
- Bases en SQL et bases de données
- Concevoir et gérer des conteneurs Docker
- Déployer des applications avec Kubernetes
- Orchestrer des micro-services
- Utiliser Kubernetes sur AWS
Programme de la formation
Maîtriser Docker et Kubernetes pour développer, déployer et gérer des applications conteneurisées efficacement.
Formation Docker et Kubernetes – Déploiement d’applications conteneurisées
Contenu
- Introduction sur la technologie des conteneurs
- Historique des conteneurs
- Introduction à Docker
- Utiliser et manipuler des images de conteneurs existantes
- Gérer le cycle de vie d’une image, de sa création à sa suppression
- Concevoir son premier container, le lancer et le monitorer
- Travaux Pratiques :
- Concevoir un fichier DockerFile pour construire une image de conteneur personnalisée Interagir avec des conteneurs
- Déployer un serveur de base de données à l’aide d’une technologie de conteneur
- Machine Learning, outils et acteurs du marché
- Motivation et utilisation d’un orchestrateur
- Origine et introduction de Kubernetes
- Bénéfices de Kubernetes
- Principaux objets de base– Pods, Controllers, Namespaces, Services
- Installer Kubernetes et son dashboard
- Travaux Pratiques
- Déployer un cluster Kubernetes local d’un seul nœud en utilisant VirtualBox et Minikube Interagir avec Kubernetes en utilisant la ligne de commande kubectl
- Utilisation du Dashboard web de Kubernetes et surveillance du cluster
- Utilisation de Pods et exécution de conteneurs avec Kubernete
- Lancement d’application micro-service
- Travaux Pratiques :
- Exécution d’une application avec Kubernetes
- Exécuter et interagir avec des Pods
- Utilisation de Labels pour organiser ses Pods
- Ordonnancement de Pods sur des ressources spécifiques
- Utilisation des Namespaces pour regrouper des ressources
- Arrêter et Supprimer des pods
- Les principaux algorithmes du machine Learning
- Utiliser la régression linéaire simple et multiple
- Tester la régression polynomiale
- Définir les séries temporelles
- Comprendre la régression logistique et applications en scoring
- Identifier la classification hiérarchique et non hiérarchique (KMeans)
- Définir une classification par arbres de décision ou approche Naïve Bayes
- Utiliser le Ramdom Forest (développement des arbres de décision)
- Gradiant Boosting
- Réseaux de neurones
- Machine à support de vecteurs
- Étude de cas Démonstration réseau de neurones reconnaissance de caractères manuscrits (MNIST)
- Gestion du multi-conteneurs en s’appuyant sur Controller et Services
- Mise en conteneurs d’une application logicielle
- Utilisation de ReplicaSet et DaemonSet pour mieux gérer des applications multi-conteneurs
- Introduction aux services et communications de Pods avec l’écosystème externe
- Déployer une application multi-conteneurs à l’aide de Kubernetes
- Travaux Pratiques Déploiement de Redis sur Kubernetes en utilisant les connaissances acquises
- Exécuter des applications sur un cluster Kubernetes déployé sur AWS
- Installer Kubernetes sur AWS, lancer une application, l’observer via des graphiques
- Travaux Pratiques
- Suivre le déploiement d’un cluster Kubernetes en utilisant des machines virtuelles sur AWS Utilisation de
- kubeadm pour l’installation d’un cluster Kubernetes
- Déployer des méthodes de surveillance de cluster (Prometheus et Grafana)
- Décomposer une application monolithique en plusieurs micro-services en utilisant les acquis de la formation et exécution de la nouvelle architecture sur le cluster Kubernetes
