Arki1, Google Cloud Authorized Training Partner of the years 2019 & 2020 in Latin America 
Esse treinamento de um dia, ministrada por instrutor, prepara os alunos para contêineres de cargas de trabalho em contêineres do Docker, implantá-las nos clusters Kubernetes fornecidos pelo Google Kubernetes Engine e dimensionar essas cargas de trabalho para lidar com o aumento do tráfego. Os alunos também aprendem como implementar Continuous Delivery de novos códigos em um cluster Kubernetes para realizar atualizações de aplicativos.
Público-Alvo
Esta aula destina-se ao seguinte público:
- Desenvolvedores de Aplicações, Arquitetos de Solução em Nuvem, DevOps, gerentes de TI.
- Pessoas usando Google Cloud Platform para criar novas soluções ou para integrar com sistemas existentes, ambientes de aplicação e infraestrutura no Google Cloud Platform.
Pré-Requisitos
Conhecimento da linha de comando do Linux, servidores da Web e editores de texto.
Duração
8 horas
Investimento
Consulte o valor atualizado e datas das próximas turmas abertas em nossa página de inscrições.
Caso tenha interesse em uma turma fechada para sua empresa, entre em contato conosco.
Resumo do curso
O curso inclui apresentações e laboratórios práticos.
- Criando um container.
- Empacotando um container usando Docker.
- Armazenando a imagem de um container no Google Container Registry.
- Suba um container Docker.
- Provisione um cluster Kubernetes completo usando Kubernetes Engine.
- Deploy e gerenciamento de containers Docker usando kubectl.
- Estruture uma aplicação em microservices usando Kubernetes’ Deployments and Services.
- Crie um Kubernetes deployment.
- Trigger, pause, resume e rollback updates.
- Entenda e construa 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.