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 an.
Kubernetes Engine zum Bereitstellen von Anwendungen mit regionalen nichtflüchtigen Speichern
In diesem Lab lernen Sie, wie Sie eine hochverfügbare WordPress-Anwendung mit regionalen nichtflüchtigen Speichern in Kubernetes Engine bereitstellen.
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.
Dedizierte Spieleserver in Google Kubernetes Engine ausführen
In diesem Lab wird eine erweiterbare Architektur für sitzungsbasierte dedizierte Spieleserver beschrieben, die im Mehrspielermodus in Echtzeit mit Kubernetes in Google Container Engine ausgeführt werden.
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.
MongoDB-Datenbank mit StatefulSets in Kubernetes ausführen
Container werden immer beliebter, um Anwendungen bei mehreren Cloud-Anbietern und sowohl in der Cloud als auch auf lokaler Hardware auszuführen und zu skalieren. In diesem Lab erhalten Sie eine kurze Einführung dazu, wie eine MongoDB-Datenbank mit Docker in Kubernetes Engine ausgeführt wird.
Kubeflow: End-to-End-Pipeline für maschinelles Lernen
In diesem praxisorientierten Lab installieren Sie Kubeflow in einem leeren Kubernetes Engine-Cluster, mit dem Sie dann ein Sequenz-zu-Sequenz-Modell mit TensorFlow, Keras und SeldonIO trainieren und bereitstellen.
Webanwendung in GKE mit HTTPS-Weiterleitung mithilfe von Let's Encrypt bereitstellen
In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie eine Webanwendung mit einem vom Browser als vertrauenswürdig eingestuften Zertifikat bereitstellen. Außerdem richten Sie mithilfe von Let's Encrypt, einem NGINX-Ingress und Cloud Endpoints eine HTTPS-Weiterleitung in GKE ein.
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