CloudOps: Multi-cloud Performance Eğitimi

Eğitim Hakkında

Çoklu bulut ortamında performans yönetimi ve optimizasyon

Eğitim, çoklu bulut ortamında performansı ölçmeyi ve yönetmeyi hedefler: ortak metrik modeli, OpenTelemetry ile dağıtık izleme, sentetik izleme ve gerçek kullanıcı izleme (RUM), sağlayıcılar arası gecikme ve bant genişliği ölçümü, global yük dengeleme ve DNS tabanlı trafik yönlendirme, CDN kullanımı, veri yerçekimi ve önbellek stratejisi, SLO ve hata bütçesi, performans test (k6, Locust) ve kapasite planlama.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Performans ölçümü ve gözlemlenebilirlik; 2. gün Optimizasyon ve trafik yönetimi.

Seviye

İleri Seviye — birleşik izleme, SLO, bulutlar arası ağ ölçümü, trafik yönlendirme ve kapasite yönetimi

Öğrenme Metodu

İki bulut sağlayıcısında çalışan örnek uygulama üzerinde izleme, yük testi ve trafik yönlendirme uygulamaları yapılır.

Neden Bu Eğitim?

☁️Birleşik görünürlük

Farklı bulutlardaki performansı tek panodan izlersiniz.

🛠️Bilinçli yönlendirme

Trafiği gecikme ve sağlık verisine göre yönlendirirsiniz.

📈SLO disiplini

Performans hedeflerini ölçülebilir SLO’lara bağlarsınız.

Anahtar Konular

çoklu bulut performansmulti-cloud performanceOpenTelemetrySLO hata bütçesiglobal yük dengelemeTraffic Managerk6 yük testiCDN önbellekbulut performans izlemeSRE

“Çoklu bulutta hız, her sağlayıcıda ayrı ölçülmez; kullanıcının deneyimiyle ölçülür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Bulut deneyimi

Birden fazla bulutta uygulama çalıştırma deneyimi beklenir.

2

İzleme bilgisi

Metrik, log ve trace kavramlarına aşinalık gerekir.

3

Ağ bilgisi

DNS, yük dengeleme ve HTTP temelleri bilinmelidir.

4

Komut satırı

Linux terminal ve temel betik becerisi gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı çoklu bulut ortamı için birleşik izleme ve performans ölçüm altyapısı kurar.

Modül 1

Metrik ve SLO modeli

Altın sinyaller ve RED/USE yöntemleri
SLI seçimi: gecikme yüzdelikleri (p95, p99)
SLO, hata bütçesi ve alarm politikası
Sağlayıcı metriklerinin normalleştirilmesi
Kullanıcı yolculuğu bazlı SLO
Performans bütçeleri

Modül 2

Dağıtık izleme

OpenTelemetry SDK ve collector kurulumu
Trace bağlamı yayılımı (W3C Trace Context)
Jaeger ve Tempo ile iz analizi
Servis haritası ve bağımlılık analizi
Örnekleme stratejileri
Sağlayıcılar arası istek izleme

Modül 3

Sentetik ve gerçek kullanıcı izleme

Sentetik testler: CloudWatch Synthetics, Azure Application Insights
RUM ve Core Web Vitals
Bölgesel prob noktaları
Çoklu bulut uç nokta kullanılabilirlik testi
Alarm ve olay entegrasyonu
Üçüncü taraf izleme: Datadog, Grafana Cloud

Modül 4

Ağ performansı ölçümü

Bulutlar arası gecikme ve kayıp ölçümü
iperf3 ile bant genişliği testi
MTR ve traceroute analizi
Bölgeler arası veri transfer süreleri
MTU ve TCP ayarlarının etkisi
Ağ yol değişimi ve BGP etkisi

Günün hedefiKatılımcı darboğazları bulur, trafik yönlendirmeyi optimize eder ve kapasiteyi planlar.

Modül 1

Darboğaz analizi

CPU, bellek, disk ve ağ doygunluğu
Veritabanı yavaş sorgu analizi
Uygulama profilleme ve yük altında davranış
Gürültülü komşu etkisi
Yük testi: k6, Locust, JMeter
Kök neden analizi ve performans regresyonu

Modül 2

Global trafik yönetimi

DNS tabanlı yönlendirme: gecikme, coğrafi, ağırlıklı
Route 53, Azure Traffic Manager, Cloud DNS
Global yük dengeleyici: Front Door, Global Accelerator
Anycast ve uç nokta sağlık denetimi
Aktif-aktif trafik dağılımı
Yük devretme süresi ve DNS TTL

Modül 3

Önbellek ve veri yerleşimi

CDN yapılandırması ve önbellek kuralları
Uygulama önbelleği: Redis, Memcached
Okuma replikaları ve bölgesel veri yerleşimi
Veri yerçekimi ve işlem yerleşimi
Çıkış ücreti ve performans dengesi
Önbellek geçersiz kılma stratejileri

Modül 4

Kapasite ve sürekli iyileştirme

Otomatik ölçekleme ayarı: HPA, KEDA
Kapasite planlama ve büyüme modelleri
Performans ve maliyet ödünleşimi
Kaos denemeleri ve dayanıklılık testi
Performans regresyonu için CI kapıları
Performans yönetişimi ve raporlama

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

SLO tanımı

SLI/SLO ve hata bütçesini çoklu bulut hizmetleri için tanımlayabilirsiniz.

🧩

Dağıtık izleme

OpenTelemetry ile bulutlar arası istek izleyebilirsiniz.

🔍

Sentetik izleme

Bölgesel sentetik testlerle erişilebilirliği ölçebilirsiniz.

📊

Ağ ölçümü

Bulutlar arası gecikme ve bant genişliğini ölçebilirsiniz.

🛡️

Darboğaz giderme

Yük testi ve profilleme ile darboğazları bulabilirsiniz.

🚀

Trafik yönlendirme

DNS ve global yük dengeleyiciyle trafik dağıtımı yapabilirsiniz.

🗂️

Önbellek stratejisi

CDN ve uygulama önbelleği ile gecikmeyi azaltabilirsiniz.

🎯

Kapasite planı

Ölçekleme ve kapasite planıyla performansı sürdürebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

SRE ve CloudOps mühendisleri
performans analistleri
çoklu bulut platform ekipleri
operasyon liderleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

SRE ve CloudOps mühendisleri, performans analistleri, çoklu bulut platform ekipleri ve operasyon liderleri için uygundur.

Hangi izleme araçları kullanılır?

OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Jaeger ve bulut yerel izleme servisleri kullanılır.

Yük testi yapılacak mı?

Evet, k6 ile örnek uygulamada yük testi ve darboğaz analizi yapılır.

Tek bulut bilgisi yeterli mi?

Çoklu bulut deneyimi önerilir; kavramlar eğitim içinde karşılaştırmalı verilir.

Belge verilir mi?

Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

CLOUDOPS PERFORMANCE TUNING: MANAGING MULTI-CLOUD PERFORMANCE EĞİTİMİ