K8s: Advanced Scheduling and Scalability Patterns

Eğitim Hakkında

Uygulamaların doğru düğümde, doğru ölçekte ve dayanıklı çalışması

Eğitim, uygulama geliştiricilerin Pod yerleşimini nodeAffinity, podAntiAffinity, taint ve topologySpreadConstraints ile yönetmesini; PriorityClass, preemption ve PDB ile kesinti dayanıklılığı kurmasını anlatır. HPA v2, VPA ve KEDA ile ölçekleme davranışları yük testiyle doğrulanır. Program boyunca Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri, HPA, VPA ve Cluster Autoscaler ve Uygulama Hata Ayıklama Teknikleri modülleri uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; Kaynak Modeli ve Zamanlama, Yerleşim Kısıtları ve Dayanıklılık, Otomatik Ölçekleme, Olay Tabanlı Ölçekleme ve Yük Testi başlıklarında ilerler; her modülde altı teknik konu ve laboratuvar çalışması yer alır.

Seviye

İleri Seviye — Affinity, taint, topology spread, öncelik, HPA/VPA ve KEDA ile ölçeklenebilirlik desenleri.

Öğrenme Metodu

Her modül gerçek bir Kubernetes kümesinde kendi manifestlerinizi yazdığınız, bozup düzelttiğiniz uygulamalı atölyelerle işlenir.

Neden Bu Eğitim?

💻Geliştirici Odağı

zamanlama ve ölçeklenebilirlik konusunu uygulama geliştirici bakışıyla, kendi manifestlerinizi yazarak öğrenirsiniz.

⚡Hızlı Geri Bildirim

kubectl, Helm ve yerel küme araçlarıyla deneme-hata döngünüzü kısaltır, sorunları kümede hızla ayıklarsınız.

🚀Üretime Taşınabilirlik

Öğrendiklerinizi CI/CD hattına ve gerçek kümelere taşıyabileceğiniz tekrar kullanılabilir şablonlar edinirsiniz.

Anahtar Konular

kubernetes application developer: advanced scheduling and scalability patternskubernetes eğitimizamanlama ve ölçeklenebilirlikkubectl eğitimikubernetes kursukubernetes sertifika programıcontainer orkestrasyon eğitimidevops kubernetes eğitimipod yönetimi kuberneteshata ayıklama kubernetes

“Karmaşıklığı yönetmenin yolu, her parçayı bildirimsel ve gözlemlenebilir kılmaktan geçer.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Çalışan Küme Deneyimi

En az bir Kubernetes kümesinde iş yükü dağıtmış ve kubectl'i günlük kullanmış olmak.

2

Linux ve Ağ Hakimiyeti

systemd, iptables/ağ araçları ve TLS sertifikası kavramlarını bilmek.

3

YAML ve Otomasyon

Karmaşık manifestleri okuyup düzenleyebilmek, temel betik yazabilmek.

4

Laboratuvar Ortamı

SSH erişimi olan bir bilgisayar; çok düğümlü laboratuvar kümeleri sağlanır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, pod yönetimi, kaynak yönetimi, gelişmiş zamanlama ve kaynak metrikleri başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri

Pod fazları (Pending, Running, Succeeded, Failed), conditions ve containerStatuses alanları
restartPolicy davranışı, CrashLoopBackOff üssel geri çekilme süresi ve çıkış kodları
initContainers ile bağımlılık bekleme ve yapılandırma hazırlama senaryoları
Sidecar, ambassador ve adapter desenleri; native sidecar (restartPolicy: Always init container)
terminationGracePeriodSeconds, preStop kancası ve SIGTERM ile düzgün kapanış
Pod içinde ağ ve depolama paylaşımı: localhost iletişimi, emptyDir ve shareProcessNamespace

Modül 2

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 3

Gelişmiş Zamanlama: Affinity, Taint ve Topology Spread

nodeSelector ve nodeAffinity: requiredDuringScheduling ve preferred kuralları
podAffinity ve podAntiAffinity ile topologyKey kullanımı (hostname, zone)
Node taint (NoSchedule, PreferNoSchedule, NoExecute) ve Pod toleration eşleşmesi
topologySpreadConstraints: maxSkew, whenUnsatisfiable ve zonlar arası dağıtım
PriorityClass, preemption ve PodDisruptionBudget ile kesinti yönetimi
Birden fazla scheduler profili ve schedulerName; descheduler genel bakışı

Modül 4

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

Günün hedefiKatılımcı, admission kontrolü, denetleyici türleri, çok kiracılılık ve deployment yönetimi başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

Admission Controller ve Webhook'lar

Mutating ve Validating admission aşamaları ve isteğin değerlendirme sırası
Yerleşik admission plugin'leri: LimitRanger, ResourceQuota, NamespaceLifecycle, PodSecurity
ValidatingWebhookConfiguration ve MutatingWebhookConfiguration alanları: failurePolicy, namespaceSelector
ValidatingAdmissionPolicy ve CEL ifadeleri ile webhook'suz doğrulama
Webhook sertifika yönetimi ve cert-manager caBundle enjeksiyonu
Webhook kaynaklı küme kilitlenmelerinin önlenmesi ve kurtarılması

Modül 2

ReplicaSet, DaemonSet, StatefulSet ve Job Denetleyicileri

ReplicaSet'in selector eşleşmesi ve sahipsiz Pod'ları sahiplenme davranışı
DaemonSet ile düğüm başına ajan çalıştırma, nodeSelector ve toleration kullanımı
StatefulSet'te kalıcı kimlik, sıralı başlatma ve volumeClaimTemplates
Job ve CronJob: completions, parallelism, backoffLimit, concurrencyPolicy
updateStrategy türleri: RollingUpdate partition ve OnDelete farkı
Denetleyici seçim matrisi: stateless, stateful, düğüm başı ve toplu işler

Modül 3

Çok Kiracılı Küme ve Maliyet Yönetimi

Namespace tabanlı kiracılık: kota, RBAC, NetworkPolicy ve PSA birlikte kullanımı
vCluster ve Capsule gibi sanal küme / kiracı çözümleri
Kubecost ve OpenCost ile namespace bazlı maliyet raporlama
Node pool ayırma, taint ve dedicated node stratejileri
Spot/preemptible düğümlerle maliyet düşürme ve kesinti toleransı
Hierarchical Namespace Controller ve politika mirası

Modül 4

Deployment ve Rolling Update Yönetimi

Deployment, ReplicaSet ve Pod hiyerarşisi; pod-template-hash etiketinin işlevi
strategy.rollingUpdate altında maxSurge ve maxUnavailable hesaplamaları
kubectl rollout status/history/undo ve --record yerine change-cause annotation kullanımı
kubectl set image, scale ve rollout restart ile hızlı operasyonlar
Recreate stratejisinin kullanım yerleri; minReadySeconds ve progressDeadlineSeconds
revisionHistoryLimit ayarı ve takılan rollout'ların (ProgressDeadlineExceeded) çözümü

Günün hedefiKatılımcı, otomatik ölçekleme, prometheus izleme, alarm ve performans ve sağlık yoklamaları başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

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 2

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 3

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 4

Liveness, Readiness ve Startup Probe'ları

httpGet, tcpSocket, exec ve gRPC probe tipleri ile uygun seçim kriterleri
initialDelaySeconds, periodSeconds, timeoutSeconds, failureThreshold ayarlarının etkisi
startupProbe ile yavaş açılan uygulamaların erken öldürülmesinin önlenmesi
readinessProbe başarısızlığında Endpoints'ten çıkarılma ve trafik kesilme davranışı
Hatalı liveness probe kaynaklı yeniden başlatma döngülerinin teşhisi
Readiness gate'ler ve rolling update sırasında probe'ların rolü

Günün hedefiKatılımcı, olay tabanlı ölçekleme, toplu iş yükleri, opentelemetry ve hata ayıklama başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

Olay Tabanlı İş Yükleri: KEDA ve Kuyruk Tüketicileri

KEDA mimarisi: ScaledObject, ScaledJob ve TriggerAuthentication
RabbitMQ, Kafka ve Azure Service Bus kuyruk uzunluğuna göre ölçekleme
Sıfıra ölçekleme (minReplicaCount: 0) ve cooldownPeriod ayarı
Prometheus ve cron tetikleyicileri ile zamanlama tabanlı ölçekleme
Knative Serving/Eventing ve CloudEvents ile sunucusuz desenlere giriş
At-least-once teslimat, idempotency ve dead-letter kuyruğu tasarımı

Modül 2

Job, CronJob ve Toplu İşler

Job tipleri: tek seferlik, sabit tamamlanma sayısı ve work queue; Indexed Job
parallelism, completions, backoffLimit, activeDeadlineSeconds ve ttlSecondsAfterFinished
CronJob zaman çizelgesi, timeZone, concurrencyPolicy ve startingDeadlineSeconds
podFailurePolicy ile hata türüne göre yeniden deneme davranışı
Suspend edilmiş Job'lar ve Kueue ile toplu iş kuyruklama
Job çıktılarının volume ve nesne depolamaya yazılması, idempotent iş tasarımı

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

Uygulama Hata Ayıklama Teknikleri

kubectl describe, get events --sort-by=.lastTimestamp ve olay okuma
kubectl exec, cp ve port-forward ile canlı inceleme
kubectl debug ile ephemeral container ekleme ve --copy-to ile Pod kopyalama
Dağıtık hata ayıklamada logları korelasyon kimliği ile ilişkilendirme
Telepresence ve Bridge to Kubernetes ile yerel-kümeye hibrit geliştirme
Sık görülen hata kalıpları için karar ağacı ve kontrol listesi oluşturma

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Pod yönetimi

Pod yaşam döngüsünü ve çoklu konteyner desenlerini doğru uygulayabilirsiniz

✅

Gelişmiş zamanlama

Zamanlama kısıtlarıyla Pod yerleşimini hassas biçimde kontrol edebilirsiniz

✅

Admission kontrolü

Admission controller zincirini ve webhook yapılandırmalarını anlayabilirsiniz

✅

Çok kiracılılık

Çok kiracılı kümelerde izolasyon ve maliyet görünürlüğü sağlayabilirsiniz

✅

Otomatik ölçekleme

HPA, VPA ve Cluster Autoscaler ile iş yüklerini otomatik ölçekleyebilirsiniz

✅

Alarm ve performans

Anlamlı alarmlar tasarlayıp performans darboğazlarını bulabilirsiniz

✅

Olay tabanlı ölçekleme

KEDA ile olay tabanlı ve kuyruk besleyen iş yüklerini ölçekleyebilirsiniz

✅

OpenTelemetry

OpenTelemetry ile iz, metrik ve log sinyallerini toplayabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir uygulama geliştiren yazılımcılar
DevOps mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir uygulama geliştiren yazılımcılar ve DevOps mühendisleri için uygundur.

Eğitimde hangi konular işlenir?

4 gün boyunca şu modüller işlenir: Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri; Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange; Gelişmiş Zamanlama: Affinity, Taint ve Topology Spread; Metrics Server ve Kaynak Metrikleri; Admission Controller ve Webhook'lar; ReplicaSet, DaemonSet, StatefulSet ve Job Denetleyicileri; Çok Kiracılı Küme ve Maliyet Yönetimi; Deployment ve Rolling Update Yönetimi ve diğerleri.

Eğitim kaç gün sürer ve nasıl işlenir?

Eğitim 4 gündür. Her modül gerçek bir Kubernetes kümesinde kendi manifestlerinizi yazdığınız, bozup düzelttiğiniz uygulamalı atölyelerle işlenir.

Başlamak için hangi ön bilgi gerekir?

En az bir Kubernetes kümesinde iş yükü dağıtmış ve kubectl'i günlük kullanmış olmak. systemd, iptables/ağ araçları ve TLS sertifikası kavramlarını bilmek.

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 APPLICATION DEVELOPER: ADVANCED SCHEDULING AND SCALABILITY PATTERNS EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Pod Yaşam Döngüsü ve Çoklu Konteyner Desenleri

Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange

Gelişmiş Zamanlama: Affinity, Taint ve Topology Spread

Metrics Server ve Kaynak Metrikleri

Admission Controller ve Webhook'lar

ReplicaSet, DaemonSet, StatefulSet ve Job Denetleyicileri

Çok Kiracılı Küme ve Maliyet Yönetimi

Deployment ve Rolling Update Yönetimi

HPA, VPA ve Cluster Autoscaler

Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme

Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu

Liveness, Readiness ve Startup Probe'ları

Olay Tabanlı İş Yükleri: KEDA ve Kuyruk Tüketicileri

Job, CronJob ve Toplu İşler

OpenTelemetry ile Gözlemlenebilirlik

Uygulama Hata Ayıklama Teknikleri

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Spring Boot, Docker ve Kubernetes ile Mikro Servislerin İnşası Eğitimi

SUSE Rancher Prime Deployment and Operations (RAN201V2.12) Eğitimi

Working with Containers: Introduction to Kubernetes Eğitimi

Advanced Red Hat OpenShift Management - (DO398) Eğitimi

Architecting Microservices with Kubernetes, Docker, and Continuous Integration Eğitimi