Trophy Arki1, Google Cloud Authorized Training Partner of the years 2019, 2020 & 2021 in Latin America

Getting Started with Google Kubernetes Engine

Esta clase de un día dirigida por un instructor equipa a los estudiantes para estructurar workloads en contenedores Docker, implementarlos en clusters de Kubernetes proporcionados por Google Kubernetes Engine y escalar esas cargas de trabajo para manejar el aumento del tráfico. Los estudiantes también aprenden cómo implementar continuamente nuevo código en un clúster de Kubernetes para proporcionar actualizaciones de la aplicación.

Público

Esta clase está dirigida a los siguientes participantes:
  • Application developers, Cloud Solutions Architects, DevOps Engineers, IT managers.
  • Individuals using Google Cloud Platform to create new solutions or to integrate existing systems, application environments, and infrastructure with the Google Cloud Platform.

Prerrequisitos

Conocimiento de la línea de comandos de Linux, servidores web y editores de texto.

Duración

8 horas

Inversión

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Dependencias de otros cursos y certificaciones con el curso de Getting Started with Google Kubernetes Engine
Dependencias de otros cursos y certificaciones con el curso de Getting Started with Google Kubernetes Engine

Resumen del curso

El curso incluye presentaciones y laboratorios prácticos.
  • Create a container.
  • Package a container using Docker.
  • Store a container image in Google Container Registry.
  • Launch a Docker container.
  • Provision a complete Kubernetes cluster using Kubernetes Engine.
  • Deploy and manage Docker containers using kubectl.
  • Break an application into microservices using Kubernetes’ Deployments and Services.
  • Create a Kubernetes deployment.
  • Trigger, pause, resume, and rollback updates.
  • Understand and build canary deployments.
  • Provision Spinnaker or Jenkins in your Kubernetes cluster.
  • Manage application code in a source repository that can trigger code changes to a continuous delivery pipeline.
  • Create a continuous delivery pipeline and start it manually or automatically with a code change.
  • Implement a canary deployment that hosts two versions of your application in production for release testing.