Ultimate EKS Bootcamp von School of DevOps

Erstelle EKS-Cluster mit eksctl. Verwalte Node Groups, Ingress mit LBC, Storage mit CSI, Cluster Autoscaler, HPA, VPA

Description

This course contains the use of artificial intelligence.

Lerne Amazon EKS auf die richtige Weise kennen – von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenem Autoscaling und Monitoring.
Dieser Kurs richtet sich an DevOps Engineers, Cloud Architects und Kubernetes-Praktiker, die Produktions-Workloads sicher auf Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) betreiben möchten.

Wir starten praxisnah und labororientiert – ohne endlose Theorie. Du beginnst mit dem Setup deiner AWS- und Kubernetes-Umgebung und gehst dann Schritt für Schritt über zur Bereitstellung von Workloads, dem Management von Netzwerken mit ALB Ingress, der Aktivierung von persistentem Speicher und dem Absichern von Zugriffen mit IAM Roles for Service Accounts (IRSA).

Anschließend widmen wir uns den Scaling-Strategien – dem EKS Cluster Autoscaler, Horizontal Pod Autoscaler, Vertical Pod Autoscaler sowie modernen Lösungen wie Karpenter für Just-in-Time-Knotenbereitstellung und KEDA für ereignisgesteuertes Scaling.

Zum Abschluss behandeln wir EKS-Observability mit Logging, Metriken und Dashboards, damit du deine Cluster gesund, performant und kosteneffizient betreiben kannst.

Am Ende dieses Bootcamps verfügst du über ein produktionstaugliches EKS-Skillset – bereit, um Kubernetes-Workloads auf AWS zu bauen, zu skalieren und zu überwachen.

Was du lernen wirst

• Amazon-EKS-Cluster von Grund auf einrichten und konfigurieren

• Anwendungen mit kubectl und Kubernetes-Manifests auf EKS deployen

• Ingress mit dem AWS ALB Ingress Controller konfigurieren

• Persistente EBS-Volumes für zustandsbehaftete Workloads anbinden

• Workloads mit IAM Roles for Service Accounts (IRSA) absichern

• EKS Cluster Autoscaler für das Node Scaling einsetzen

• Horizontal Pod Autoscaler (HPA) und Vertical Pod Autoscaler (VPA) anwenden

• Karpenter für Next-Gen-Cluster-Scaling nutzen

• KEDA für ereignisgesteuertes Autoscaling implementieren

• EKS-Cluster mit Prometheus, Grafana und CloudWatch überwachen und Fehler beheben

• Kosten und Performance von Kubernetes-Workloads auf AWS optimieren

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