Expert 10 Steps 1 day 72 Credits
Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 9 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.
Prerequisites
This Quest builds on an understanding of Kubernetes and the Google Kubernetes Engine, and extends basic GKE operations into integrations with other GCP services. It is recommended that the student has earned the Badge for the Cloud Architecture Quest and the Kubernetes in the Google Cloud Quest before beginning.Quest Outline
Deployments mit Kubernetes Engine verwalten
Bei den Best Practices für Dev Ops werden häufig mehrere Deployments genutzt, um verschiedene Szenarien des Anwendungs-Deployments zu verwalten. In diesem Lab üben Sie das Skalieren und Verwalten von Containern für gängige Szenarien, in denen mehrere heterogene Deployments verwendet werden.
Mit Node.js auf Kubernetes Engine einen Slack-Bot erstellen
In diesem Lab lernen Sie, wie Sie mit Kubernetes Engine, einer gehosteten Version von Kubernetes, auf der Google Cloud Platform einen Slack-Bot erstellen und ausführen. Sehen Sie sich dazu dieses kurze Video in englischer Sprache an.
Using Kubernetes Engine to Deploy Apps with Regional Persistent Disks
In this lab you will learn how to configure a highly available application by deploying WordPress using regional persistent disks on Kubernetes Engine.
NGINX-Ingress-Controller in Google Kubernetes Engine
In diesem Praxis-Lab geht es um die Bereitstellung des NGINX-Ingress-Controllers in Google Kubernetes Engine.
Verteilte Lasttests mit Kubernetes
Dieses Lab enthält eine Anleitung zur Durchführung von verteilten Lasttests mit Kubernetes. Dazu gehören eine Beispiel-Webanwendung, ein Docker-Image und Deployments/Dienste in Kubernetes.
Running Dedicated Game Servers in Google Kubernetes Engine
This lab will show you how to use an expandable architecture for running a real-time, session-based multiplayer dedicated game server using Kubernetes on Google Container Engine.
Awwvision: Cloud Vision API über einen Kubernetes-Cluster verwenden
In diesem praxisorientierten Lab wird mithilfe von Kubernetes und der Cloud Vision API gezeigt, wie Bilder aus dem Subreddit /r/aww von Reddit klassifiziert (mit Label versehen) und die Ergebnisse in einer Webanwendung angezeigt werden.
Eine MongoDB-Datenbank in Kubernetes mit StatefulSets ausführen
Dieses Lab bietet eine kurze Einführung in das Docker-gestützte Ausführen einer MongoDB-Datenbank auf Kubernetes Engine.
Kubeflow End to End
In this hands-on lab, you will install Kubeflow on an empty Kubernetes Engine cluster and use it to train and serve a sequence-to-sequence model using TensorFlow, Keras, and SeldonIO.
Deploy a Web App on GKE with HTTPS Redirect using Lets Encrypt
This lab shows you how to deploy a web app with a browser-trusted TLS certificate. You also deploy an HTTPS redirect on GKE using Let's Encrypt, NGINX Ingress, and Cloud Endpoints.
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