Monitoring, Alerting, and Performance Optimization

Eğitim Hakkında

Uygulama metriklerinden alarm ve performans iyileştirmesine bütünsel yaklaşım

Program, uygulamalara Prometheus enstrümantasyonu, ServiceMonitor, PromQL sorguları ve Grafana panolarını; SLI/SLO ve burn-rate alarmlarını; CPU throttling ve bellek ayarlarının analizini işler. k6 ile yük testi yapılır, HPA ve kaynak değerleri ölçüm verisine göre optimize edilir. Program boyunca Metrics Server ve Kaynak Metrikleri, Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange ve Çok Kiracılı Küme ve Maliyet Yönetimi modülleri uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

4 Gün. Her gün dört modül; Metrik Toplama, Alarm Tasarımı, Performans Analizi, Optimizasyon ve Dayanıklılık başlıklarında ilerler; her modülde altı teknik konu ve laboratuvar çalışması yer alır.

Seviye

İleri Seviye — Prometheus, alarm tasarımı, SLO, CPU throttling ve yük testiyle performans optimizasyonu.

Öğrenme Metodu

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

Neden Bu Eğitim?

💻Geliştirici Odağı

izleme, alarm ve performans 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: monitoring, alerting, and performance optimizationkubernetes eğitimiizleme, alarm ve performanskubectl eğitimikubernetes kursukubernetes sertifika programıcontainer orkestrasyon eğitimidevops kubernetes eğitimikaynak metrikleri kubernetesçok kiracılılık kubernetes

“Kubernetes'te ustalık, komutları ezberlemek değil, sistemin neden öyle davrandığını bilmektir.”

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, kaynak metrikleri, prometheus izleme, helm paketleme ve sağlık yoklamaları başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

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 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

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 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, alarm ve performans, log mekanizması, merkezi loglama ve opentelemetry 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

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

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

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

Günün hedefiKatılımcı, kaynak yönetimi, otomatik ölçekleme, hata ayıklama ve gelişmiş zamanlama başlıklarını laboratuvar uygulamalarıyla işleyerek günün konularında bağımsız çalışabilir hale gelir.

Modül 1

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 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

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

Modül 4

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

Günün hedefiKatılımcı, olay tabanlı ölçekleme, deployment yönetimi, dağıtım stratejileri ve çok kiracılılık 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

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

Modül 3

Dağıtım Stratejileri: Blue/Green ve Canary

Recreate, RollingUpdate, Blue/Green, Canary ve A/B test stratejilerinin karşılaştırması
Service selector değişimiyle blue/green geçişi ve anında geri dönüş
İki Deployment ve replika oranıyla basit canary; Ingress canary annotation'ları
Argo Rollouts: steps, setWeight, pause ve AnalysisTemplate ile otomatik analiz
Flagger ile metrik tabanlı progressive delivery
Veritabanı şema değişikliklerinde expand/contract geçiş yaklaşımı

Modül 4

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

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Kaynak metrikleri

Metrics Server ile düğüm ve Pod kaynak kullanımını izleyebilirsiniz

✅

Helm paketleme

Helm chart oluşturup sürüm yönetimiyle dağıtım yapabilirsiniz

✅

Alarm ve performans

Anlamlı alarmlar tasarlayıp performans darboğazlarını bulabilirsiniz

✅

Merkezi loglama

Merkezi log yığınını kurup sorgulayabilir ve saklama politikasını belirleyebilirsiniz

✅

Kaynak yönetimi

requests, limits, ResourceQuota ve LimitRange ile kaynak yönetimini planlayabilirsiniz

✅

Hata ayıklama

Kubernetes'te çalışan uygulamalarda hata ayıklama yapabilirsiniz

✅

Olay tabanlı ölçekleme

KEDA ile olay tabanlı ve kuyruk besleyen iş yüklerini ölçekleyebilirsiniz

✅

Dağıtım stratejileri

Blue/green ve canary stratejilerini Kubernetes'te uygulayabilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Üretimdeki uygulamaların performansından sorumlu yazılımcılar
SRE
DevOps mühendisleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Üretimdeki uygulamaların performansından sorumlu yazılımcılar, SRE ve DevOps mühendisleri için uygundur.

Eğitimde hangi konular işlenir?

4 gün boyunca şu modüller işlenir: Metrics Server ve Kaynak Metrikleri; Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme; Helm ile Paket Yönetimi; Liveness, Readiness ve Startup Probe'ları; Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu; Kubernetes Log Mekanizması; Merkezi Log Yığınları: EFK ve Loki; OpenTelemetry ile Gözlemlenebilirlik 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: MONITORING, ALERTING, AND PERFORMANCE OPTIMIZATION EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Anahtar Konular

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Metrics Server ve Kaynak Metrikleri

Prometheus ve Grafana ile Küme İzleme

Helm ile Paket Yönetimi

Liveness, Readiness ve Startup Probe'ları

Alarm Tasarımı ve Performans Optimizasyonu

Kubernetes Log Mekanizması

Merkezi Log Yığınları: EFK ve Loki

OpenTelemetry ile Gözlemlenebilirlik

Kaynak İstekleri, Limitler, Quota ve LimitRange

HPA, VPA ve Cluster Autoscaler

Uygulama Hata Ayıklama Teknikleri

Gelişmiş Zamanlama: Affinity, Taint ve Topology Spread

Olay Tabanlı İş Yükleri: KEDA ve Kuyruk Tüketicileri

Deployment ve Rolling Update Yönetimi

Dağıtım Stratejileri: Blue/Green ve Canary

Çok Kiracılı Küme ve Maliyet Yönetimi

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Certified Kubernetes Administrator: Advanced Storage Configuration & Troubleshooting Eğitimi

Certified Kubernetes Administrator: Application & Network Debugging Eğitimi

Certified Kubernetes Administrator: Cluster Architecture & Components Eğitimi

Certified Kubernetes Administrator: Cluster Component Troubleshooting Eğitimi

Certified Kubernetes Administrator: Cluster Installation with kubeadm Architecture Eğitimi