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Architecting with Google Kubernetes Engine

Kubernetes auf Google Cloud zu betreiben bedeutet mehr als Cluster aufzusetzen – es geht darum, Architekturen zu gestalten, die skalieren, Ausfälle abfangen und automatisierte Delivery-Prozesse ermöglichen.

Zentrale Themen

  • Kubernetes-Cluster konzipieren, konfigurieren und betreiben
  • Orchestrierung von Containern in Google-Cloud-Umgebungen
  • Workload-Deployment und Absicherung in produktiven GKE-Umgebungen
  • Netzwerkdesign und Sicherheitsarchitektur auf Google Kubernetes Engine
  • CI/CD-Integration und automatisierte Deployment-Strategien
  • Horizontale und vertikale Skalierung sowie Hochverfügbarkeit
  • Monitoring, Logging und Observability-Konzepte in GKE
  • Anbindung und Nutzung cloudnativer Google-Dienste

Voraussetzung
Vorausgesetzt werden Kenntnisse in Linux, IT-Infrastruktur und Cloud-Grundlagen. Erste Berührungspunkte mit Container-Technologien sind hilfreich.

Zielgruppe
Architekten, Engineers und Systembetreuer, die containerisierte Anwendungen auf Google Cloud produktionsnah entwerfen und betreiben wollen.

GKE bietet eine leistungsstarke Basis für den Betrieb skalierbarer, hochverfügbarer Anwendungen. Wer Architekturen auf Google Kubernetes Engine beherrscht, schafft die Voraussetzungen für zuverlässige und effiziente Cloud-Plattformen.

Kursinhalte
  • Arbeiten mit der Google Cloud Console
  • Nutzung von Cloud Shell
  • Grundbegriffe des Cloud Computings
  • Überblick über Google Cloud Compute-Dienste
  • Regionen und Zonen in Google Cloud
  • Ressourcenhierarchie in Google Cloud
  • Verwaltung von Google-Cloud-Ressourcen
  • Container mit Cloud Build aufbauen
  • Container-Images in der Container Registry ablegen
  • Zusammenhang zwischen Kubernetes und Google Kubernetes Engine (GKE)
  • Auswahl der passenden Google-Cloud-Compute-Plattform
  • Kubernetes-Architektur im Überblick: Pods und Namespaces
  • Control-Plane-Komponenten von Kubernetes
  • Container-Images mit Cloud Build aufbauen
  • Container-Images in der Container Registry ablegen
  • Aufbau eines Kubernetes-Engine-Clusters
  • Kubectl – der zentrale Befehl
  • Praktischer Einsatz von Kubectl
  • Cluster und Pods analysieren
  • Pod-Logs und Konsolenausgabe abrufen
  • Interaktiver Zugriff auf Pods
  • Deployment-Konzepte
  • Ansätze zur Deployment-Erstellung
  • Service-Konfiguration und Skalierung
  • Deployments aktualisieren
  • Rolling-Update-Strategien
  • Blue/Green-Deployments
  • Canary-Deployment-Muster
  • Deployment-Verwaltung
  • Kubernetes Jobs und CronJobs
  • Parallelisierte Job-Ausführung
  • Zeitgesteuerte CronJobs
  • Cluster-Autoscaling
  • Scale-down-Strategien
  • Node-Pool-Konfiguration
  • Pod-Placement-Steuerung
  • Affinitäts- und Anti-Affinitätsregeln
  • Praxisbeispiel: Pod-Scheduling
  • Taints und Tolerations in Kubernetes
  • Software-Deployment in Kubernetes-Cluster
  • Grundlagen der GKE-Netzwerkarchitektur
  • Pod-Netzwerkkommunikation
  • Kubernetes-Dienste
  • Service-Discovery in Kubernetes
  • Service-Typen und Load-Balancing
  • Load-Balancer-Mechanismen
  • Ingress-Konfiguration
  • Container-natives Load-Balancing
  • Netzwerksicherheit in GKE
  • Kubernetes-Volumes
  • Typen von Volumes
  • PersistentVolume-Konzept
  • PersistentVolumes im Detail
  • StatefulSets für zustandsbehaftete Anwendungen
  • Konfigurationsverwaltung mit ConfigMaps
  • Secrets sicher verwalten
  • Konzepte der Kubernetes-Authentifizierung und -Autorisierung
  • RBAC-Rollen und Role Bindings für Namespace-Ressourcen konfigurieren
  • ClusterRoles und ClusterRole Bindings für clusterweite Ressourcen einrichten
  • Pod-Sicherheitsrichtlinien definieren
  • IAM-Struktur in Google Cloud
  • IAM-Rollen und -Richtlinien für GKE-Cluster-Administration festlegen
  • Verfügbarkeit und Leistung mit Cloud Monitoring beobachten
  • Kubernetes-Logs analysieren
  • Health-Check-Probes für Live-Anwendungen einrichten
  • Managed vs. selbstverwalteter Storage – Vor- und Nachteile
  • GKE-Anwendungen mit Google-Cloud-Speicherdiensten verbinden
  • Anwendungsfälle für Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Cloud Bigtable und Cloud Firestore in Kubernetes
  • BigQuery-Integration in Kubernetes-Anwendungen
  • Grundlagen von CI/CD
  • CI/CD-Strategien für GKE
  • Praxisbeispiele für CI/CD

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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland. 
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.

Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …

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Häufig gestellte Fragen

  • Aufbau, Skalierung und Betrieb von Kubernetes-Workloads auf Google Cloud – mit Praxisübungen zu Deployment- und Cluster-Szenarien.
  • GKE übernimmt das Kubernetes-Management automatisiert, senkt den Betriebsaufwand und ermöglicht schneller skalierende Cloud-Anwendungen.
  • Im Kurs kommen GKE, Kubernetes, Docker, CI/CD-Pipelines und Cloud-Monitoring-Tools für produktionsnahe Container-Umgebungen zum Einsatz.
  • Besonders geeignet für Cloud Engineers, DevOps-Teams und IT-Architekte, die skalierbare Infrastrukturen und moderne Cloud-Plattformen aufbauen.
  • GKE adressiert automatisierte Deployments, Lastverteilung, Hochverfügbarkeit und effizientes Skalieren containerbasierter Anwendungen.
  • Teilnehmende gewinnen Architekturprinzipien, Cluster-Konzepte und praxiserprobte Workflows für stabile, produktive GKE-Umgebungen.
  • Beschleunigte Bereitstellung, optimierte Ressourcenauslastung und einfacheres Management komplexer Microservice-Landschaften.
  • Container-basierte Infrastrukturen sind fester Bestandteil moderner Cloud-Umgebungen – Kubernetes-Wissen ist in IT- und DevOps-Rollen gefragter denn je.

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