Schulungsübersicht

Einführung

Überblick über Serverless-Funktionen und -Architektur

  • Wie funktioniert serverloses Entwickeln?
  • Welche Voraussetzungen sind für einen serverlosen Ansatz notwendig?

Überblick über das CNCF-Ökosystem und serverlose Umgebungen

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

Erste Schritte mit Serverless auf Kubernetes

  • Auswahl des richtigen serverlosen Frameworks für Kubernetes
  • Fission vs. Kubeless vs. Knative
  • Knative vs. OpenFaaS

Überblick über zusätzliche FaaS-Anbieter für serverlose Frameworks

Überblick über die OpenFaaS-Toolchain und -Funktionen

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

Einrichtung des Kubernetes-Systems für serverloses Entwickeln

  • Installation und Konfiguration der notwendigen Frameworks und Tools

Betrieb der Kern-Serverless-Framework-Tools und Nutzung der API

  • Navigieren im Dashboard und Arbeiten mit der UI oder CLI

Überblick über FaaS-Implementierungen und Kubernetes-Serverlose Anwendungen

  • Kalte Start vs. warmer Start

Erstellen einer Python-Funktion in Kubernetes mit einem serverlosen Framework

Ablagen von Codevorlagen und Teilen von Funktionen in Repositories

  • Versionsverwaltung von serverlosen Kubernetes-Projekten

Testen von Python-Funktionen und Optimieren von Leistungsindikatoren

  • Arbeiten mit Aufrufmetriken

Implementierung der automatischen Skalierung zur Ressourcenverwaltung

  • Anwenden von Änderungen an Funktionen

Hinzufügen von Abhängigkeiten zu Funktionen und Erstellen von nativen Erweiterungen

Ablagen von Kubernetes-Sicherheitsinformationen in serverlosen Funktionen

  • Nutzen von Container-Images und Pod-Definitionen

Sichern von Kubernetes-Serverless-Funktionen und Erstellen von Authentifizierungsfunktionen

  • Arbeiten mit dem TLS-Protokoll

Bereitstellen von Python-Funktionen mit Serverless auf Kubernetes

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

Überwachen des Funktionslebenszyklus und Prüfen der Anforderungsprotokolle

Fehlersuche

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Berufliche Erfahrung im Python-Programmieren
  • Mittlere Erfahrung mit Kubernetes-Konzepten und -Prinzipien
  • Verständnis von Containerisierung und Cloud-Technologien
  • Erfahrung mit Linux-Distributionen und der Befehlszeile (CLI)

Zielgruppe

  • Entwickler
  • DevOps-Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (5)

Kommende Kurse

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