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Schulungsübersicht

Einführung

Übersicht der Serverless-Funktionen und -Architektur

  • Wie funktioniert die serverlose Entwicklung?
  • Was sind die Voraussetzungen für einen serverlosen Ansatz?

Übersicht des CNCF-Ökosystems und serverloser Umgebungen

  • Serverless Container as a Service vs. Serverless Function as a Service

Erste Schritte mit Serverless auf Kubernetes

  • Die Auswahl des richtigen Serverless-Frameworks für Kubernetes
  • Fission vs. Kubeless vs. Knative
  • Knative vs. OpenFaaS

Übersicht über weitere FaaS-Anbieter für Serverless-Frameworks

Übersicht der OpenFaaS-Toolchain und -Funktionen

  • Warum sollten Sie mit OpenFaaS beginnen?
  • Welche Tools können in OpenFaaS integriert werden?

Einrichten des Kubernetes-Systems für die serverlose Entwicklung

  • Installation und Konfiguration der erforderlichen Frameworks und Tools

Betrieb der Kernwerkzeuge des Serverless-Frameworks und Nutzung der API

  • Navigieren im Dashboard und Arbeiten mit der Benutzeroberfläche oder CLI

Übersicht über FaaS-Implementierungen und Kubernetes-Serverless-Anwendungen

  • Cold Start vs. Warm Start

Erstellen einer Python-Funktion in Kubernetes unter Verwendung eines Serverless-Frameworks

Speichern von Code-Vorlagen und Teilen von Funktionen in Repositorys

  • Versionsverwaltung für serverlose Kubernetes-Projekte

Testen von Python-Funktionen und Optimieren der Leistungsindikatoren

  • Arbeiten mit Aufrufmetriken

Implementieren der automatischen Skalierung zur Ressourcenverwaltungsantwort

  • Anwenden von Änderungen an Funktionen

Hinzufügen von Abhängigkeiten zu Funktionen und Erstellen nativer Erweiterungen

Speichern von Kubernetes-Geheimnissen in Serverless-Funktionen

  • Nutzen von Container-Images und Pod-Definitionen

Sichern von Kubernetes-Serverless-Funktionen und Aufbau von Authentifizierungsfunktionalitäten

  • Arbeiten mit dem TLS-Protokoll

Bereitstellen von Python-Funktionen mit Serverless auf Kubernetes

  • Nutzen von Serverless CI/CD-Pipelines für die Bereitstellung
  • Anpassen der Komponenten-URLs

Überwachen des Funktionslebenszyklus und Überprüfen der Anforderungslogs

Fehlerbehebung

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Fundige Kenntnisse in Python-Programmierung
  • Mittlere Erfahrung mit Kubernetes-Konzepten und -Prinzipien
  • Verständnis von Containerisierung und Cloud-Technologien
  • Erfahrung mit Linux-Distributionen und CLI

Zielgruppe

  • Entwickler
  • DevOps-Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (4)

Kommende Kurse

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