Ağ Otomasyonu için OpenDaylight Eğitimi

Eğitim Hakkında

API odaklı otomasyon, intent soyutlaması ve kapalı döngü

Bu ileri seviye eğitim, OpenDaylight (ODL) denetleyicisini bir ağ otomasyon platformu olarak kullanmayı öğretir. RESTCONF API ile config/operational datastore'un programatik yönetimi, model odaklı (YANG tabanlı) veri işleme, Python ile idempotent otomasyon betikleri yazımı ele alınır. OpenFlow akışlarının ve NETCONF cihaz yapılandırmalarının API üzerinden toplu kurulması, intent tabanlı ağ (yüksek seviyeli niyetin akış kurallarına çevrilmesi), topoloji ve telemetri verisinin kapalı döngü (closed-loop) otomasyonda kullanımı işlenir. Ayrıca olay bildirimleriyle tetiklenen tepkiler, orkestrasyon araçlarıyla entegrasyon ve otomasyon kodunun CI ile test edilmesi uygulamalı gösterilir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; her modülde kısa anlatımın ardından ODL API'si üzerinde çalışan otomasyon betikleri geliştirilir.

Seviye

İleri Seviye — OpenDaylight RESTCONF API'leriyle model odaklı ağ otomasyonu, intent tabanlı akış kurulumu ve orkestrasyon entegrasyonu.

Öğrenme Metodu

Kurulu bir ODL örneği, Mininet/NETCONF cihazları ve Python otomasyon ortamından oluşan laboratuvarda gerçek API çağrılarıyla otomasyon akışları inşa edilir.

Neden Bu Eğitim?

🔗API Odaklı

RESTCONF ile ağı tek tek cihazlar yerine merkezi denetleyici API'si üzerinden programlarsınız.

🎯Intent Soyutlaması

Yüksek seviyeli niyeti otomatik akış kurallarına çevirerek karmaşıklığı gizlersiniz.

♻️Kapalı Döngü

Telemetriyle tetiklenen otomatik tepkilerle kendini düzelten ağ akışları kurarsınız.

Anahtar Konular

opendaylight otomasyonodl restconfağ otomasyonuintent tabanlı ağsdn otomasyonpython ağ otomasyonukapalı döngü otomasyonmodel odaklı otomasyonnetconf otomasyonopenflow api

“Otomasyonun gücü, komutu değil niyeti yazdığınızda ortaya çıkar; gerisini denetleyici halleder.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

ODL Temeli

OpenDaylight'ın Karaf, MD-SAL ve datastore kavramlarına temel aşinalık beklenir.

2

Python Bilgisi

requests ve veri yapıları ile betik yazabilecek düzeyde Python gerekir.

3

HTTP/REST

HTTP metodları, durum kodları ve JSON gövdeleriyle çalışma bilgisi faydalıdır.

4

Lab Ortamı

ODL, Mininet ve Python kurulu çalışabilen yeterli bellekli bir ortam.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, ODL RESTCONF API'siyle datastore'u programatik okur ve yazar.

Modül 1

RESTCONF Derinlemesine

config ve operational datastore'a RESTCONF ile erişim ayrımı
GET ile topoloji, node ve akış durumunun çekilmesi
PUT ile tüm kaynağın, PATCH ile kısmi güncellemenin yapılması
instance-identifier ile derin kaynak adresleme
RESTCONF hata yanıtlarının (errors) yorumlanması
Kimlik doğrulama ve oturum yönetimi

Modül 2

Model Odaklı Veri

YANG modelinin RESTCONF URL ve gövdesini belirlemesi
container ve list yapılarının JSON karşılıklarının oluşturulması
Veri gövdesinin modele uygunluğunun sağlanması
OpenConfig modelleriyle satıcı bağımsız veri üretimi
Model ağacından otomatik payload şablonu çıkarma
Veriyi metin değil yapı olarak ele almanın avantajı

Modül 3

Python ile Otomasyon

requests oturumuyla ODL'e tekrarlı API çağrısı
Topoloji verisinin ayrıştırılıp işlenmesi
Hata yönetimi, yeniden deneme ve zaman aşımı mantığı
Fonksiyonel betik yapısıyla yeniden kullanılabilirlik
Gizli bilgilerin ortam değişkeninde tutulması
Betik çıktısının loglanması ve izlenmesi

Modül 4

Idempotent Tasarım

Aynı betiğin tekrar çalıştırılmasının güvenli olması
Mevcut durumu okuyup yalnızca farkı uygulama (diff)
Var olan akış/kaynağın çakışmadan güncellenmesi
Kısmi başarısızlıkta tutarlı duruma dönüş
Otomasyonun yan etkilerinin sınırlanması
Deneme (dry-run) ile değişiklik önizlemesi

Günün hedefiKatılımcı, akış ve servisleri API ile kurar ve intent soyutlaması tasarlar.

Modül 1

Programatik Akış

OpenFlow akışının config datastore'a RESTCONF ile yazılması
match ve action alanlarının JSON gövdesinde tanımlanması
Akış önceliği ve zaman aşımının betikle ayarlanması
Operational datastore'dan akış kurulumunun doğrulanması
Toplu akış kurulumunun döngüyle otomatikleştirilmesi
Akış silme ve temizleme işlemlerinin betikle yönetimi

Modül 2

NETCONF Servis Kurulumu

Mount edilen NETCONF cihazına API üzerinden yapılandırma
VLAN veya arayüz servisinin model odaklı tanımı
Çok cihaza aynı servisin tutarlı dağıtılması
Yapılandırmanın cihazda doğrulanması
Servis parametrelerinin şablon verisiyle üretilmesi
Hatalı yapılandırmanın geri alınması

Modül 3

Intent Tabanlı Ağ

Yüksek seviyeli niyetin (ör. iki host birbirine erişsin) tanımı
Niyetin akış kurallarına otomatik çevrilmesi
Intent çakışmalarının tespiti ve çözümü
Soyutlama katmanıyla altyapı ayrıntısının gizlenmesi
Intent'in durum takibi ve tutarlılık kontrolü
Niyet tabanlı yaklaşımın bakım kolaylığı

Modül 4

Topoloji Odaklı Otomasyon

Keşfedilen topolojinin graf olarak işlenmesi
En kısa yolun hesaplanıp akış olarak programlanması
Bağlantı kopmasında alternatif yolun kurulması
Topoloji değişikliğinin tetikleyici olarak kullanılması
Yük dengeleme için çoklu yol akışlarının kurulumu
Topoloji verisiyle otomasyon kararlarının beslenmesi

Günün hedefiKatılımcı, telemetriyle tetiklenen kapalı döngü otomasyon kurar ve test eder.

Modül 1

Olay ve Bildirim

Data change notification ile datastore değişikliklerinin yakalanması
WebSocket üzerinden RESTCONF bildirim aboneliği
Port durumu ve istatistik değişimlerinin izlenmesi
Olayların otomasyon tetikleyicisi olarak kullanımı
Gereksiz tetiklemeleri azaltmak için filtreleme
Olay-eylem eşlemesinin tasarlanması

Modül 2

Kapalı Döngü Otomasyon

Telemetri → analiz → karar → eylem döngüsünün kurulması
Eşik aşımında akış yeniden programlama (self-healing)
Anomali tespitinde trafiğin yeniden yönlendirilmesi
Eylemlerin güvenlik sınırları içinde tutulması
Yanlış pozitiflere karşı doğrulama adımı
Döngünün etkisinin ölçülmesi ve ayarlanması

Modül 3

Orkestrasyon Entegrasyonu

ODL'in üst katman orkestratöre API sağlaması
Ansible/Python ile ODL çağrılarının iş akışına katılması
Mesaj kuyruğu ile asenkron tetikleme
Çoklu denetleyici ve çoklu domain senaryosu
Servis yaşam döngüsünün uçtan uca yönetimi
Entegrasyonda kimlik ve yetki yönetimi

Modül 4

Test ve CI

Otomasyon betiklerinin birim testleriyle doğrulanması
Mininet ile uçtan uca senaryo testleri
API çağrılarının sahte (mock) ortamda test edilmesi
CI pipeline'ında lint ve test aşamaları
Değişiklik öncesi/sonrası durum karşılaştırması
Otomasyon kodunun sürümlenip belgelenmesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

RESTCONF

ODL RESTCONF API'siyle datastore'u programatik okur ve güncellersiniz.

✅

Model Odaklı

YANG modellerine uygun payload üreterek satıcı bağımsız otomasyon yazarsınız.

✅

Python Otomasyon

Idempotent ve yeniden kullanılabilir Python betikleriyle ağı yönetirsiniz.

✅

Akış Kontrolü

OpenFlow akışlarını ve NETCONF servislerini API üzerinden toplu kurarsınız.

✅

Intent

Yüksek seviyeli niyeti akış kurallarına çeviren soyutlamalar tasarlarsınız.

✅

Kapalı Döngü

Telemetri bildirimleriyle tetiklenen kendini düzelten otomasyon kurarsınız.

✅

Orkestrasyon

ODL'i üst katman orkestratör ve iş akışlarıyla entegre edersiniz.

✅

Test

Otomasyon kodunu CI pipeline'ında test eder ve güvenle dağıtırsınız.

Kimler İçin Uygundur?

OpenDaylight üzerinde otomasyon geliştirmek isteyen ağ mühendisleri
NetDevOps uzmanları
SDN uygulama geliştiricileri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

OpenDaylight üzerinde otomasyon geliştirmek isteyen ağ mühendisleri, NetDevOps uzmanları ve SDN uygulama geliştiricileri için uygundur.

Önce OpenDaylight'ı bilmek gerekir mi?

Karaf, MD-SAL ve datastore kavramlarına temel aşinalık beklenir; bu eğitim denetleyicinin kendisinden çok API ile otomasyona odaklanır.

Ne kadar Python gerekiyor?

requests ile API çağrısı yapıp JSON verisini işleyebilecek düzeyde Python yeterlidir; ileri yazılım geliştirme deneyimi gerekmez.

Intent tabanlı ağ nedir?

Operatörün 'şu iki ağ erişsin' gibi yüksek seviyeli niyetini belirttiği, denetleyicinin bunu otomatik olarak akış kurallarına çevirdiği yaklaşımdır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

AĞ OTOMASYONU İÇİN OPENDAYLİGHT EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

RESTCONF Derinlemesine

Model Odaklı Veri

Python ile Otomasyon

Idempotent Tasarım

Programatik Akış

NETCONF Servis Kurulumu

Intent Tabanlı Ağ

Topoloji Odaklı Otomasyon

Olay ve Bildirim

Kapalı Döngü Otomasyon

Orkestrasyon Entegrasyonu

Test ve CI

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Network & Host Analysis: Network Observations Eğitimi

Network & Host Analysis: Network Operations Eğitimi

Network & Host Analysis: Network Protocols Eğitimi

Network (Ağ) Temellerini Anlamak Eğitimi

Network Access Eğitimi