K8s: Monitoring Kubernetes Metrics

Eğitim Hakkında

Küme ve iş yükü metriklerinin toplanması, görselleştirilmesi ve alarm üretimi

Eğitim, metrics-server ile kubectl top kullanımını, kube-prometheus-stack kurulumunu, ServiceMonitor tanımlarını, PromQL sorgularını ve Alertmanager rotalarını kapsar. Grafana panolarıyla CPU throttling, bellek ve PVC doluluk izlenir, HPA için metrik zinciri doğrulanır. Program boyunca Kontrol Düzlemi ve Düğüm Mimarisi, OpenTelemetry ile Gözlemlenebilirlik ve Pod ve Deployment Sorun Giderme modülleri uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; Kaynak Metrikleri, Prometheus ve Grafana, Alarm ve Ölçekleme başlıklarında ilerler; her modülde altı teknik konu ve laboratuvar çalışması yer alır.

Seviye

Orta Seviye — metrics-server, Prometheus, Grafana ve alarm yapılandırması.

Öğrenme Metodu

Her modül çok düğümlü laboratuvar kümesinde canlı komutlarla, kasıtlı arıza senaryoları ve kontrol listeleriyle işlenir.

Neden Bu Eğitim?

🛠️Operasyonel Pratik

Gerçek küme komutlarıyla çalışırsınız; Küme metrik izleme konusunda günlük işletimde karşılaşılan senaryoları kendi elinizle çözersiniz.

🔍Sistematik Teşhis

Hata belirtisinden kök nedene giden adımları (events, loglar, bileşen durumu) bir kontrol listesi olarak edinirsiniz.

🛡️Üretime Hazır Yaklaşım

En az yetki, yedekleme ve izleme gibi üretim ilkelerini her laboratuvarda uygulayarak alışkanlığa dönüştürürsünüz.

Anahtar Konular

kubernetes administrator: monitoring kubernetes metricskubernetes eğitimiKüme metrik izlemekubectl eğitimikubernetes kursukubernetes sertifika programıcontainer orkestrasyon eğitimidevops kubernetes eğitimiküme mimarisi kubernetespod hata teşhisi kubernetes

“Otomasyon, tekrar eden işi sıkıcı olmaktan çıkarıp güvenilir hale getirir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Kubernetes Temelleri

Pod, Deployment ve Service nesnelerini kubectl ile kullanmış olmak.

2

Linux Yönetimi

systemd, journalctl ve metin tabanlı yapılandırma dosyalarıyla rahat çalışmak.

3

YAML ve Konteynerler

YAML manifest yazımı ve imaj/registry kavramlarını bilmek.

4

Laboratuvar Ortamı

SSH erişimi olan bir bilgisayar; uygulama kümeleri eğitim ortamında sağlanır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, küme mimarisi, kaynak metrikleri, kaynak yönetimi ve düğüm sorunları başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

Kontrol Düzlemi ve Düğüm Mimarisi

kube-apiserver'ın kimlik doğrulama, yetkilendirme ve admission zinciri ile REST isteklerini işleyişi
etcd'nin Raft tabanlı tutarlılık modeli, quorum mantığı ve küme durumunun saklanması
kube-scheduler'ın filtreleme (predicates) ve puanlama (priorities) aşamalarıyla Pod yerleştirmesi
kube-controller-manager içindeki döngüler: Node, ReplicaSet, Endpoints ve ServiceAccount controller'ları
Worker düğümde kubelet, kube-proxy ve container runtime'ın (containerd) görev dağılımı
Bir 'kubectl apply' isteğinin API'den Pod'un çalışmasına kadar izlediği uçtan uca yol

Modül 2

Metrics Server ve Kaynak Metrikleri

Metrics API (metrics.k8s.io) ve kubelet /metrics/resource uç noktası
metrics-server kurulumu, --kubelet-insecure-tls gerekçesi ve APIService doğrulaması
kubectl top node/pod ile CPU (millicore) ve bellek (Mi) yorumlama
cAdvisor metrikleri: container_cpu_usage_seconds_total ve working_set_bytes farkı
Custom ve External Metrics API'lerine genel bakış
Metrics Server'ın HPA için veri kaynağı olarak rolü ve sınırlamaları

Modül 3

Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange

requests ve limits farkı; CPU throttling ile bellek OOMKilled davranışı
QoS sınıfları: Guaranteed, Burstable, BestEffort ve tahliye (eviction) sırası
LimitRange ile varsayılan değerler, min/max ve oran sınırları
ResourceQuota: compute, object count ve scopeSelector kullanımı
Düğüm allocatable hesabı: kube-reserved, system-reserved ve eviction eşikleri
Hiyerarşik namespace ve multi-tenant kota stratejileri

Modül 4

Düğüm ve Kubelet Sorun Giderme

NotReady, MemoryPressure, DiskPressure ve PIDPressure düğüm koşullarının yorumlanması
systemctl status kubelet, journalctl -u kubelet ve /var/lib/kubelet/config.yaml incelemesi
containerd durumu, crictl pods/ps/inspect ve runtime socket hataları
kubectl cordon, drain (--ignore-daemonsets, --delete-emptydir-data) ve uncordon akışı
Eviction mekanizması, imaj garbage collection ve disk dolması senaryoları
Düğüm sertifikası, saat senkronu (chrony) ve cgroup sürücüsü uyuşmazlıkları

Günün hedefiKatılımcı, prometheus izleme, helm paketleme, opentelemetry ve log mekanizması başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme

kube-prometheus-stack Helm chart'ı ile Prometheus Operator kurulumu
ServiceMonitor ve PodMonitor ile hedef keşfi, relabeling kuralları
PromQL temelleri: rate(), irate(), sum by, histogram_quantile
kube-state-metrics ile Deployment, Pod ve Node durum metrikleri
Alertmanager rotaları, gruplama, susturma ve Slack/e-posta alıcıları
Grafana panoları, değişkenler ve USE/RED yöntemleriyle panel tasarımı

Modül 2

Helm ile Paket Yönetimi

Chart yapısı: Chart.yaml, values.yaml, templates/ ve helpers (_helpers.tpl)
Go template işlevleri: include, toYaml, default, required, range, with
helm install/upgrade --install/rollback/history ile sürüm (release) yönetimi
values katmanlama (-f, --set) ve values.schema.json ile doğrulama
helm lint, template, test hook'ları ve chart bağımlılıkları (dependencies)
OCI registry'de chart saklama (helm push) ve imzalama (helm package --sign)

Modül 3

OpenTelemetry ile Gözlemlenebilirlik

Gözlemlenebilirliğin üç sütunu: metrik, log, iz (trace) ve ilişkilendirme
OpenTelemetry Collector: receiver, processor, exporter ve pipeline tanımı
OpenTelemetry Operator ile otomatik enstrümantasyon (Instrumentation CRD)
Jaeger veya Tempo ile dağıtık izleme ve span analizi
W3C traceparent başlığı ve bağlam yayılımı
Örnekleme stratejileri: head-based ve tail-based sampling

Modül 4

Kubernetes Log Mekanizması

Konteyner stdout/stderr akışı ve /var/log/pods ile /var/log/containers dosya yapısı
kubectl logs bayrakları: -f, --previous, --since, --tail, -c, --all-containers
Log rotasyonu: kubelet containerLogMaxSize ve containerLogMaxFiles ayarları
Düğüm düzeyi ajan (DaemonSet) ile log toplama: Fluent Bit ve Fluentd karşılaştırması
Sidecar ile dosya tabanlı uygulama loglarının stdout'a aktarılması
Kubernetes denetim (audit) loglarının politika seviyeleri: None, Metadata, Request, RequestResponse

Günün hedefiKatılımcı, alarm ve performans, otomatik ölçekleme, merkezi loglama ve pod hata teşhisi başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu

SLI/SLO/hata bütçesi kavramları ve burn-rate alarmları
PrometheusRule ile Pod restart, CPU throttling, PVC doluluk ve 5xx oranı alarmları
Alarm yorgunluğunu azaltma: gruplama, inhibition ve severity seviyeleri
CPU throttling (container_cpu_cfs_throttled_periods_total) analizi ve limit ayarı
Go/Java gibi çalışma zamanlarında bellek ayarı (GOMEMLIMIT, JVM container awareness)
Yük testi (k6, hey) ile HPA ve kaynak ayarlarını doğrulama

Modül 2

HPA, VPA ve Cluster Autoscaler

HorizontalPodAutoscaler v2: hedef utilization, metrics türleri ve behavior (stabilizationWindow)
kubectl autoscale ve HPA hesaplama formülü: ceil(mevcut * mevcutMetrik / hedefMetrik)
Pod isteklerinin (requests) HPA yüzdesine etkisi ve metrik 'unknown' hataları
Vertical Pod Autoscaler modları: Off, Initial, Auto ve öneri okuma
Cluster Autoscaler ve Karpenter ile düğüm havuzu ölçekleme mantığı
KEDA ile olay tabanlı ölçekleme ve sıfıra ölçekleme

Modül 3

Merkezi Log Yığınları: EFK ve Loki

Elasticsearch, Fluent Bit ve Kibana (EFK) bileşenlerinin Helm ile kurulumu
Fluent Bit INPUT/FILTER/OUTPUT bölümleri ve kubernetes filter ile meta veri zenginleştirme
Grafana Loki ve Promtail/Alloy mimarisi; etiket tabanlı indeksleme
LogQL ile sorgu yazma: {namespace="prod"} |= "error" | json
Index lifecycle management ve saklama süreleriyle depolama maliyeti kontrolü
Log tabanlı alarm kuralları ve çok kiracılı log erişimi

Modül 4

Pod ve Deployment Sorun Giderme

Pending Pod: yetersiz kaynak, taint, nodeSelector ve PVC bağlanamama olaylarının events'ten okunması
ImagePullBackOff/ErrImagePull: etiket hatası, registry kimlik doğrulaması ve imagePullSecrets
CrashLoopBackOff: kubectl logs --previous, exit code (137, 139, 1) ve OOMKilled analizi
CreateContainerConfigError: eksik ConfigMap/Secret anahtarı ve volume bağlama hataları
Rollout takılması: yetersiz replika, hatalı probe ve ProgressDeadlineExceeded
kubectl debug ile geçici konteyner ve düğüm hata ayıklama oturumları

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Küme mimarisi

kube-apiserver, etcd, scheduler ve kubelet arasındaki veri akışını açıklayabilirsiniz

✅

Kaynak metrikleri

Metrics Server ile düğüm ve Pod kaynak kullanımını izleyebilirsiniz

✅

Düğüm sorunları

NotReady düğümleri ve kubelet kaynaklı sorunları çözebilirsiniz

✅

Prometheus izleme

Prometheus ve Grafana ile küme izleme ve alarm altyapısı kurabilirsiniz

✅

OpenTelemetry

OpenTelemetry ile iz, metrik ve log sinyallerini toplayabilirsiniz

✅

Log mekanizması

Konteyner loglarının toplanma ve erişim yolunu açıklayıp yönetebilirsiniz

✅

Otomatik ölçekleme

HPA, VPA ve Cluster Autoscaler ile iş yüklerini otomatik ölçekleyebilirsiniz

✅

Merkezi loglama

Merkezi log yığınını kurup sorgulayabilir ve saklama politikasını belirleyebilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Küme operasyonu ve izleme sorumluluğu olan sistem yöneticileri
SRE
DevOps mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Küme operasyonu ve izleme sorumluluğu olan sistem yöneticileri, SRE ve DevOps mühendisleri için uygundur.

Eğitimde hangi konular işlenir?

3 gün boyunca şu modüller işlenir: Kontrol Düzlemi ve Düğüm Mimarisi; Metrics Server ve Kaynak Metrikleri; Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange; Düğüm ve Kubelet Sorun Giderme; Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme; Helm ile Paket Yönetimi; OpenTelemetry ile Gözlemlenebilirlik; Kubernetes Log Mekanizması ve diğerleri.

Eğitim kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

Eğitim 3 gündür. Her modül çok düğümlü laboratuvar kümesinde canlı komutlarla, kasıtlı arıza senaryoları ve kontrol listeleriyle işlenir.

Başlamak için hangi ön bilgi gerekir?

Pod, Deployment ve Service nesnelerini kubectl ile kullanmış olmak. systemd, journalctl ve metin tabanlı yapılandırma dosyalarıyla rahat çalışmak.

Eğitim sonunda belge verilir mi?

Başarıyla tamamlayan katılımcılara 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

KUBERNETES ADMINISTRATOR: MONITORING KUBERNETES METRICS EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Kontrol Düzlemi ve Düğüm Mimarisi

Metrics Server ve Kaynak Metrikleri

Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange

Düğüm ve Kubelet Sorun Giderme

Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme

Helm ile Paket Yönetimi

OpenTelemetry ile Gözlemlenebilirlik

Kubernetes Log Mekanizması

Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu

HPA, VPA ve Cluster Autoscaler

Merkezi Log Yığınları: EFK ve Loki

Pod ve Deployment Sorun Giderme

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Kubernetes Administrator: Kubernetes Fundamentals for Administrators Eğitimi

Kubernetes Administrator: Managing Highly-available Clusters Eğitimi

Kubernetes Administrator: Managing Kubernetes Deployments Eğitimi

Kubernetes Administrator: Managing Pods & Deployments Eğitimi

Kubernetes Administrator: Managing Role-based Access Control Eğitimi